PairedTTest
PairedTTest[data]
data の平均が0かどうか調べる.
PairedTTest[{data1,data2}]
data1– data2 の平均が0かどうか調べる.
PairedTTest[dspec,μ0]
μ0について位置尺度を調べる.
PairedTTest[dspec,μ0,"property"]
"property"の値を返す.
詳細とオプション
- PairedTTestは,帰無仮説 と対立仮説 で検定を行う.
-
data {data1,data2} - ただし,μ は data の母平均であり,μ12は2つのデータ集合のペアになった差分 の平均である.
- デフォルトで,確率値つまり 値が返される.
- 小さい 値は が真である可能性が低いことを示す.
- dspec 中のデータは一変量{x1,x2,…}でも多変量{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}でもよい.
- 2つのサンプルを与える場合,両者は同じ長さでなければならない.
- 引数 μ0は実数あるいはデータの次元と同じ長さの実ベクトルでよい.
- PairedTTest[dspec,μ0,"HypothesisTestData"]はHypothesisTestDataオブジェクト htd を返す.これは htd["property"]として追加的な検定結果と特性の抽出に使うことができる.
- PairedTTest[dspec,μ0,"property"]を使って直接"property"の値を与えることができる.
- 検定結果のレポートに関連する特性
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"DegreesOfFreedom" 検定で使用される自由度 "PValue" 値のリスト "PValueTable" 値のフォーマットされた表 "ShortTestConclusion" 検定結果の簡単な説明 "TestConclusion" 検定結果の説明 "TestData" 検定統計と 値のペアのリスト "TestDataTable" 検定統計と 値のフォーマットされた表 "TestStatistic" 検定統計のリスト "TestStatisticTable" 検定統計のフォーマットされた表 - サンプルがマッチしている場合は,PairedTTestはTTestよりも強力である.
- 一変量のサンプルでは,PairedTTestはマッチしているペアについてスチューデント 検定を行う.検定統計はStudentTDistributionに従うと仮定される.
- 多変量のサンプルでは,PairedTTestはマッチしているペアについてHotellingの 検定を行う.検定統計はHotellingTSquareDistributionに従うと仮定される.
- 使用可能なオプション
-
AlternativeHypothesis "Unequal" 対立仮説のための不等式 SignificanceLevel 0.05 診断とレポートのための切捨て VerifyTestAssumptions Automatic 証明すべき仮定 - PairedTTestは, のときにのみ が棄却されるような切捨て が選択される.特性"TestConclusion"および"ShortTestConclusion"で使われる の値はSignificanceLevelオプションで制御される. の値は,正規性,等分散,対称性の検定を含む仮定の診断検定にも使われる.デフォルトで, は0.05に設定されている.
- PairedTTestのVerifyTestAssumptionsの名前付き設定
-
"Normality" すべてのデータが正規分布に従うことを証明する
例題
すべて開くすべて閉じる例 (3)
スコープ (13)
検定 (10)
Automaticを使うことは,ゼロの平均について検定することと同じである:
多変量母集団の平均ベクトルがゼロベクトルであるかどうかを検定する:
差分多変量データの平均ベクトルがゼロベクトルであるかどうかを検定する:
繰り返し特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作成する:
HypothesisTestDataオブジェクトから特性を抽出する:
オプション (8)
AlternativeHypothesis (3)
SignificanceLevel (2)
アプリケーション (1)
特性と関係 (6)
1つのデータ集合についてPairedTTestはTTestに等しい:
2つのデータ集合についてPairedTTestはペアの差分のTTestに等しい:
母分散が既知である場合,より強力なPairedZTestを使うことができる:
PairedZTestがPairedTTestよりも小さい 値を返す確率:
データを対にすることができる場合には,PairedTTestの方がTTestよりも強力である:
ペアの 検定は,ペアではない検定が検出しない部分で有意な差分を検出する:
ペアの 検定は,入力がTimeSeriesのときにのみ値に使うことができる:
ペアの 検定は,入力がTemporalDataのときには,すべての値に使うことができる:
考えられる問題 (1)
テキスト
Wolfram Research (2010), PairedTTest, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/PairedTTest.html.
CMS
Wolfram Language. 2010. "PairedTTest." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/PairedTTest.html.
APA
Wolfram Language. (2010). PairedTTest. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/PairedTTest.html