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PillaiTraceTest

PillaiTraceTest[m₁,m₂]

检验矩阵 m₁ 和 m₂ 是否独立.

PillaiTraceTest[…,"property"]

返回 "property" 的值.

更多信息和选项

PillaiTraceTest 在 m₁ 和 m₂ 上执行假设检验，向量是线性独立的为零假设，它们不是线性独立的为替代假设 .
默认情况下，返回概率值或值.
小的值说明不可能为真.
参变量 m₁ 和 m₂ 可以是任何等长的实数值向量或矩阵.
PillaiTraceTest 基于由 PillaiTrace[m₁,m₂] 计算的 Pillai 迹统计量.
PillaiTraceTest[m₁,m₂,"HypothesisTestData"] 返回一个 HypothesisTestData 对象 htd，它可用于提取其他测试结果和使用 htd["property"]形式的属性.
PillaiTraceTest[m₁,m₂,"property"] 可用于直接给出 "property" 的值.
与检验结果报告相关的属性包括：

	"DegreesOfFreedom"	检验中使用的自由度
	"PValue"	检验中的值
	"PValueTable"	包含值的格式化的表格
	"ShortTestConclusion"	检验结论的简短描述
	"TestConclusion"	检验结论的描述
	"TestData"	包含检验统计量和值的列表
	"TestDataTable"	值和检验统计量的格式化表格
	"TestStatistic"	检验统计量
	"TestStatisticTable"	包含检验统计量的格式化表格

可使用以下选项：

	Method	Automatic	计算值使用的方法
	SignificanceLevel	0.05	诊断和报告的截止值
	VerifyTestAssumptions	Automatic	要验证的假设

对于独立测试，选择的截止值满足仅当时，被拒. 用于 "TestConclusion" 和 "ShortTestConclusion" 属性的值是由 SignificanceLevel 选项控制. 值还被用于正态的诊断检验. 默认情况下，被设为 0.05.
在 IndependenceTest 中的 VerifyTestAssumptions 的已命名设置包括：
"Normality" 验证所有数据是否为正态分布

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例 (2)

检验两个向量是否独立：

检验两个矩阵是否独立：

在 0.05 水平上，没有足够的证据证明不独立：

范围 (8)

检验 (5)

检验两个向量是否独立：

当向量是独立的，值一般较大：

当向量是相关的，值一般较小：

检验两个向量是否独立：

对于独立的矩阵，值通常较小：

当矩阵相关，值一般较大：

为重复的属性提取，创建一个 HypothesisTestData 对象：

可提取的属性：

从 HypothesisTestData 对象中提取某些属性：

值和检验统计量：

同时提取任何数量的属性：

值和检验统计量：

报告 (3)

把检验结果制表：

检验结果的表格：

从检验表格中提取项以便自定义报表：

对值或检验统计制表：

表格中的值：

表格中的检验统计量：

选项 (10)

Method (4)

默认情况下，使用渐近检验统计量分布计算值：

使用排列（Permutation）方法可获取值：

设置使用的排列数：

默认情况下，使用随机排列：

设置产生随机排列的种子：

SignificanceLevel (2)

设置诊断检验的显著级别：

默认情况下，使用 0.05. 信息显示 0.025，因为执行两个检验：

显著级别也用于 "TestConclusion" 和 "ShortTestConclusion"：

VerifyTestAssumptions (4)

默认情况下，合适时检验正态性：

使用 All 或 None 按组控制诊断：

验证所有假设：

没有假设的检验：

可以独立控制诊断：

检验正态性：

明确设置检验结果：

为了仿真，绕过诊断测试经常是有用的：

检验的假设由设计控制，因此可以节约大量时间：

结果是一样的：

属性和关系 (4)

PillaiTraceTest 使用 PillaiTrace 测量作为检验统计量：

使用 ChiSquareDistribution[r*s] 计算值：

PillaiTraceTest 是其中一个可用于 IndependenceTest 的检验：

IndependenceTest 自动选择检验：

当输入为 TimeSeries 时，Pillai 迹检验只能用于数值：

当输入为 TemporalData 时，Pillai 迹检验可用于所有的数值：

检验选定的暂态数据的部分分量：

直接使用数值：

巧妙范例 (1)

当零假设为真时，计算统计量：

另一种特定情况下的检验统计量：

比较检验统计量的分布：

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