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chi2gof
カ@ @二乗適合度検定
説明
は,カ@ @二乗適合度検定を使用して,ベクトルh
= chi2gof (x
)x
のデ,タがx
で推定される平均と分散をも正規分布から取得されているという帰無仮説の検定の判定を返します。対立仮説は,デ,タがそのような分布から取得されていないとします。検定で帰無仮説が有意水準5%で棄却された場合,結果h
は1
,それ以外の場合は0
になります。
例
正規分布の検定
標準正規確率分布オブジェクトを作成します。この分布の乱数を使用してデ,タベクトルx
を作成します。
Pd = makedist(“正常”);rng默认的;再现率%X = random(pd,100,1);
x
のデ,タは正規分布の母集団から得られたデ,タであるという帰無仮説を検定します。
H = chi2gof(x)
H = 0
戻り値H = 0
は,chi2gof
が既定の有意水準5%で帰無仮説を棄却しないことを示します。
異なる有意水準による仮説の検定
標準正規確率分布オブジェクトを作成します。この分布の乱数を使用してデ,タベクトルx
を作成します。
Pd = makedist(“正常”);rng默认的;再现率%X = random(pd,100,1);
x
のデタは正規分布の母集団から得られたデタであるという帰無仮説を有意水準1%で検定します。
[h,p] = chi2gof(x,“α”, 0.01)
H = 0
P = 0.3775
戻り値H = 0
は,chi2gof
が有意水準1%で帰無仮説を棄却しないことを示します。
確率分布オブジェクトの使用によるワ@ @ブル分布の検定
電球の寿命の標本デ,タを読み込みます。
负载灯泡
デタ行列の1列目からベクトルを作成します。この列には時間で示された電球の寿命が含まれています。
X =灯泡(:,1);
x
のデタはワブル分布の母集団から得られたデタであるという帰無仮説を検定します。fitdist
を使用して,デ,タから推定された一个
パラメ,タ,とB
パラメタをも確率分布オブジェクトを作成します。
Pd = fitdist(x,“威布尔”);H = chi2gof(x,“提供”, pd)
H = 1
戻り値H = 1
は,chi2gof
が既定の有意水準5%で帰無仮説を棄却することを示します。
ポアソン分布の検定
デタプリングに使用する0から5の番号が付けられた6個のビンを作成します。
Bins = 0:5;
ビンごとの観測数を含むベクトルを作成し,観測の合計数を計算します。
obsCounts = [6 16 10 12 4 2];n = sum(obsCounts);
デ,タにポアソン確率分布オブジェクトをあてはめ,ビンごとの期待カウント数を計算します。転置演算子.'
を使用し,垃圾箱
およびobsCounts
を行ベクトルから列ベクトルに変換します。
Pd = fitdist(bin ',“泊松”,“频率”obsCounts ');expCounts = n * pdf(pd,bins);
obsCounts
のデ,タは,パラメ,タ,lambdaがlambdaHat
に等しいポアソン分布から得られたデ,タであるという帰無仮説を検定します。
[h,p,st] = chi2gof(箱子,“点击率数据”垃圾箱,...“频率”obsCounts,...“预期”expCounts,...“NParams”, 1)
H = 0
P = 0.4654
圣=带字段的结构:chi2stat: 2.5550 df: 3 edges: [-0.5000 0.5000 1.5000 2.5000 3.5000 5.5000] O: [6 16 10 12 6] E: [7.0429 13.8041 13.5280 8.8383 6.0284]
戻り値H = 0
は,chi2gof
が既定の有意水準5%で帰無仮説を棄却しないことを示します。ベクトルE
は,帰無仮説の下でのビンごとの期待カウント数を含みます。ベクトルO
は,ビンごとに観測されたカウント数を含みます。
関数ハンドルの使用による正規分布の検定
確率分布関数normcdf
をカesc二乗適合度検定(chi2gof
)で関数ハンドルとして使用します。
入力ベクトルx
に含まれている標本デ,タが正規分布に由来しており,この正規分布ではパラメ,タ,µおよびσがそれぞれ標本デタの平均(的意思是
)および標準偏差(性病
)に等しいという帰無仮説を検定します。
rng (“默认”)%用于再现性X = normrnd(50,5100,1);H = chi2gof(x,“提供”, {@normcdf,意味着(x),性病(x)})
H = 0
H = 0
という結果は,5%という既定の有意水準でchi2gof
が帰無仮説を棄却しなかったことを示しています。
入力引数
x
- - - - - -標本デ,タ
ベクトル
仮説検定の標本デ,タ。ベクトルとして指定します。
名前と値の引数
例:“α”NBins, 8日,0.01
は,デ,タを8個のビンにプ,ルし,有意水準1%で仮説検定を行います。
オプションの名称,值
引数のコンマ区切りペアを指定します。的名字
は引数名で,价值
は対応する値です。的名字
は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家
のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。
NBins
- - - - - -ビンの数
10
(既定値) |正の整数値
デ,タのプ,ルに使用するビンの数。“NBins”
と正の整数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。NBins
に値を指定する場合は,点击率数据
または边缘
には値を指定しないでください。
例:“NBins”,8
デ,タ型:单
|双
点击率数据
- - - - - -ビンの中心
ベクトル
ビンの中心です。“点击率数据”
と各ビンの中心の値のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。点击率数据
に値を指定する場合は,NBins
または边缘
に値を指定しないでください。
例:'Ctrs',[1 2 3 4 5]
デ,タ型:单
|双
边缘
- - - - - -ビンのエッジ
ベクトル
ビンのエッジです。“边缘”
と各ビンのエッジの値のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。边缘
に値を指定する場合は,NBins
または点击率数据
には値を指定しないでください。
例:'Edges',[-2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5]
デ,タ型:单
|双
提供
- - - - - -仮定された分布の累積分布関数
確率分布オブジェクト|関数ハンドル|细胞配列
仮定された分布の累積分布関数です。“提供”
と,確率分布オブジェクト,関数ハンドルまたは细胞配列で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
提供
に値を指定する場合は,预期
に値を指定しないでください。
例:“提供”,pd_object
デ,タ型:单
|双
预期
- - - - - -期待カウント数
非負値のベクトル。
ビンごとの期待カウント数です。“预期”
と非負値のベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。预期
が推定されたパラメ,タ,に依存する場合は,NParams
を使用してchi2gof
が自由度を正しく計算できるようにします。预期
に値を指定する場合は,提供
に値を指定しないでください。
例:'Expected',[19.1446 18.3789 12.3224 8.2432 4.1378]
デ,タ型:单
|双
NParams
- - - - - -推定パラメ,タ,の数
正の整数値
帰無分布を記述するために使用される推定パラメ,タ,の数。“NParams”
と正の整数値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。この値によって調整される検定の自由度は,累積分布関数または期待カウント数の計算に使用される推定パラメーターの数に基づいています。
NParams
の既定値は,帰無分布の指定方法に依存します。
例:“NParams”,1
デ,タ型:单
|双
艾敏
- - - - - -ビンごとの期待カウント数の最小値
5
(既定値) |非負の整数値
ビンごとの期待カウント数の最小値です。“EMin”
と非負の整数値で構成されるコンマ区切りペアとして指定します。いずれかの裾の最も端のビンに含まれている期待値が艾敏
より小さい場合,それぞれの端のビンはカウントが少なくとも5になるまで隣接するビンと結合されます。内側のビンのカウントが5未満の場合,chi2gof
は警告を表示しますが,内側のビンの結合は行いません。この場合,ビンの数をより少なくする,ビンの中心やエッジを使用するなどしてすべてのビンの期待カウント数を増加させる必要があります。ビンの結合を防止するには,艾敏
を0
に指定します。
例:艾敏,0
デ,タ型:单
|双
频率
- - - - - -頻度
非負の整数値のベクトル
α
- - - - - -有意水準
0.05
(既定値) |(0,1)の範囲のスカラ,値
仮説検定の有意水準。“α”
と,(0,1)の範囲内のスカラ,値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。
例:“阿尔法”,0.01
デ,タ型:单
|双
出力引数
h
-仮説検定の結果
1
|0
1
または0
として返される仮説検定の結果。
h
= 1
の場合,有意水準α
で帰無仮説が棄却されることを示します。h
= 0
の場合,有意水準α
で帰無仮説が棄却できなかったことを示します。
p
- p値
[0,1]の範囲のスカラ.値
検定のp値。[0,1] の範囲のスカラー値として返されます。p
は,帰無仮説に基づく観測値と同様に,極端な検定統計量,またはより極端な検定統計量が観測される確率です。p
の値が小さい場合,帰無仮説の妥当性に問題がある可能性があります。
统计数据
-検定統計量
構造体
検定統計量。以下を含む構造体として返されます。
chi2stat
-検定統計量の値。df
-検定に対する自由度。边缘
—プル後のビンのエッジのベクトル。O
-ビンごとの観測数のベクトル。E
-ビンごとの期待カウント数のベクトル。
詳細
カ@ @二乗適合度検定
カイ二乗適合度検定は,データ標本が,そのデータから推定されるパラメーターをもつ指定された確率分布から得られたデータかどうかを判断します。
検定では,データをビンにグループ化し,これらのビンに対する観測カウント数と期待カウント数を計算し,カイ二乗検定統計量を次式で計算します。
ここでo我は観測カウント数,e我は仮説の分布に基づく期待カウント数です。カウント数が十分大きければ,検定統計量は近似的なカ。
アルゴリズム
chi2gof
は検定統計量の値を自由度がnbins - 1 nparamsに等しいカイ二乗分布と比較します。ここでnbinsはデータプールに使用されるビンの数,nparamsは期待カウント数の決定に使用される推定パラメーターの数です。検定を実施するための十分な自由度がない場合,chi2gof
はp値に南
を返します。
拡張機能
Gpu配列
并行计算工具箱™を使用してグラフィックス処理装置(GPU)上で実行することにより,コードを高速化します。
この関数は,gpu配列を完全にサポ,トします。詳細は,Gpuでのmatlab関数の実行(并行计算工具箱)を参照してください。
バ,ジョン履歴
Matlabコマンド
次のmatlabコマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドをmatlabコマンドウィンドウに入力して実行してください。Webブラウザ,はMATLABコマンドをサポ,トしていません。
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