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barttest

バートレットの検定

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構文

ndim = barttest(x,alpha)
[ndim,prob,chisquare] = barttest(x,alpha)

説明

例

ndim= barttest(x,alpha)は、有意水準alphaでのデータ行列xの中の非無作為な変化を説明するのに必要な次元数を返します。

例

また、[ndim,prob,chisquare] = barttest(x,alpha)仮説検定probの有意値と、検定chisquareに関連する χ2値を返します。

例

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平均mu = [0 0]と共分散sigma = [1 0.99; 0.99 1]をもつ多変量正規分布から 20 行 6 列の 乱数の行列を生成します。

rngdefault% for reproducibilitymu = [0 0]; sigma = [1 0.99; 0.99 1]; X = mvnrnd(mu,sigma,20);% columns 1 and 2X(:,3:4) = mvnrnd(mu,sigma,20);% columns 3 and 4X(:,5:6) = mvnrnd(mu,sigma,20);% columns 5 and 6

データ行列Xの非無作為な変動を説明するために必要な次元数を特定します。仮説検定の有意値を報告します。

[ndim, prob] = barttest(X,0.05)
ndim = 3
prob =5×10.0000 0.0000 0.0000 0.5148 0.3370

ndimで返された値は、Xの非無作為な変動を説明するために 3 次元が必要であることを示しています。

入力引数

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入力データ。スカラー値の行列として指定します。

データ型:single|double

仮説検定の有意水準。(0,1)の範囲のスカラー値として指定します。

例:0.1

データ型:single|double

出力引数

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次元数。正の整数値として返します。次元は、一連の仮説検定により決定されます。ndim = 1については、各主成分のデータ値の分散が等しいという仮説を検定し、ndim = 2については、2 番目の成分から最後の成分の分散が等しいという仮説をテストします。それ以降も同様に行います。帰無仮説として、次元数はxの共分散行列の最大の不等固有値の数に等しいものとします。

仮説検定の有意値。範囲が(0,1)のスカラー値のベクトルとして返します。probの各要素はchisquareの要素に対応しています。

各次元の仮説検定の検定統計。スカラー値のベクトルとして返します。

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