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WilksWTest

WilksWTest[m₁,m₂]

行列 m₁と m₂が独立かどうかの検定を行う．

WilksWTest[…,"property"]

"property"の値を返す．

詳細とオプション

WilksWTestは，m₁と m₂に対して，行列が線形独立であるという帰無仮説と，そうではないという対立仮説で仮説検定を行う．
デフォルトで，確率の値すなわち値が返される．
小さい値はが真である確率が低いことを示唆する．
引数 m₁と m₂は任意の実数値で同じ長さのベクトルあるいは行列でよい．
WilksWTestはWilksW[m₁,m₂]で計算されるWilksの  統計に基づいている．
WilksWTest[m₁,m₂,"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．
WilksWTest[m₁,m₂,"property"]を使って"property"の値を直接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

	"DegreesOfFreedom"	検定に使われる自由度
	"PValue"	検定の値
	"PValueTable"	値を含むフォーマットされた表
	"ShortTestConclusion"	検定結果の短い記述
	"TestConclusion"	検定結果の記述
	"TestData"	検定統計量と値を含むリスト
	"TestDataTable"	値と検定統計量のフォーマットされた表
	"TestStatistic"	検定統計量
	"TestStatisticTable"	検定統計量を含むフォーマットされた表

使用可能なオプション

	Method	Automatic	値の計算に使うメソッド
	SignificanceLevel	0.05	診断とレポートのための切捨て
	VerifyTestAssumptions	Automatic	どの仮説を証明すべきか

独立性の検定については，のときにのみが拒絶されるような切捨てが選ばれる．"TestConclusion"特性と"ShortTestConclusion"特性に使われるの値はSignificanceLevelオプションで制御される．の値は正規性の検定にも使用される．デフォルトで，は0.05に設定されている．
IndependenceTestにおけるVerifyTestAssumptionsの名前付き設定
"Normality" 全データが正規分布に従っていることを証明する

例題

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例 (2)

2つのベクトルが独立かどうかの検定を行う：

2つの行列が独立かどうかの検定を行う：

0.05の水準では独立性を棄却するに足る証拠はない：

スコープ (8)

検定 (5)

2つのベクトルが独立かどうかの検定を行う：

ベクトルが独立のときは値が大きくなる傾向がある：

依存関係がある場合は値が小さくなる傾向がある：

2つの行列が依存しているかどうかの検定を行う：

依存行列の場合は値が小さくなる傾向がある：

行列が独立のときは値が大きくなる傾向がある：

繰り返し特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作る：

抽出可能な特性：

HypothesisTestDataオブジェクトからいくつかの特性を抽出する：

値と検定統計量：

任意数の特性を同時に抽出する：

値と検定統計量：

レポート (3)

検定結果を表にする：

検定結果の表：

レポートをカスタマイズするために検定表から項目を取り出す：

値あるいは検定統計量を表にする：

表からの値：

表からの検定統計量：

オプション (10)

Method (4)

デフォルトで，値は漸近的検定統計分布を使って計算される：

値は置換法を使って得ることができる：

使用する置換回数を設定する：

デフォルトで，回のランダムな置換が行われる：

ランダム置換を生成するために使うシードを設定する：

SignificanceLevel (2)

診断検定のために有意水準を設定する：

デフォルトで，0.05が使われる．このメッセージでは，2つの検定が行われたので0.025となっている：

有意水準は"TestConclusion"と"ShortTestConclusion"でも使われる：

VerifyTestAssumptions (4)

デフォルトで，適切な場合には正規性の検定が行われる：

診断はAllあるいはNoneを使ってまとめて制御される：

すべての仮定を証明する：

仮定は検証しない：

診断は個々に制御することができる：

正規性についての検定を行う：

診断結果を明示的に設定する：

シミュレーションが目的の場合は診断検定をバイパスするとよいことがしばしばある：

検定の仮定は妥当になるように設計されており，多くの時間が節約できる：

結果は等しい：

特性と関係 (4)

WilksWTestは検定統計にWilksW尺度を使用する：

値はChiSquareDistribution[r*s]を使って計算される：

WilksWTestはIndependenceTestで使用できる検定の一つである：

IndependenceTestで検定の選択を自動化することができる：

WilksのW検定は，入力がTimeSeriesのときにのみ値に使うことができる：

WilksのW検定は，入力がTemporalDataのときはすべての値に同時に使うことができる：

時間データの選択された成分について，明示的な検定を行う：

値を直接使う：

おもしろい例題 (1)

帰無仮説が真であるときの統計量を計算する：

特定の対立仮説による検定統計：

検定統計の分布を比較する：

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