lillietest
リリーフォース検定
構文
説明
は、1 つ以上の名前と値の引数ペアで指定された追加オプションを使用して、検定の判定を返します。たとえば、異なる分布族に対してデータを検定したり、有意水準を変更したり、モンテカルロ近似を使用して p 値を計算することができます。h
= lillietest(x
,Name,Value
)
例
入力引数
出力引数
詳細
アルゴリズム
仮説検定の棄却限界値を計算するために、lillietest
は、標本サイズが 1,000 未満であり、0.001 から 0.50 までの有意水準をもつ標本に対してモンテカルロ シミュレーションを使用し、事前に計算された棄却限界値の表に内挿します。lillietest
で使用される表は、リリーフォースによって導入された表よりも大きくて正確です。さらに正確な p 値が必要な場合や、必要な有意水準が 0.001 未満または 0.50 を超える場合、MCTol
入力引数を使用してモンテカルロ シミュレーションを実行し、p 値をさらに正確に計算することができます。
検定統計量の計算された値が棄却限界値よりも大きい場合、lillietest
は有意水準 Alpha
で帰無仮説を棄却します。
lillietest
は、x
の NaN
値を欠損値として扱い、無視します。
参照
[1] Conover, W. J. Practical Nonparametric Statistics. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[2] Lilliefors, H. W. “On the Kolmogorov-Smirnov test for the exponential distribution with mean unknown.” Journal of the American Statistical Association. Vol. 64, 1969, pp. 387–389.
[3] Lilliefors, H. W. “On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown.” Journal of the American Statistical Association. Vol. 62, 1967, pp. 399–402.
バージョン履歴
R2006a より前に導入