仮説検定

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、特定の特性をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを判別するために役立つ、パラメトリックおよびノンパラメトリックの仮説検定が用意されています。

アンダーソン・ダーリング検定や 1 標本コルモゴロフ・スミルノフ検定などの分布検定では、特定の分布をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを検定します。2 組の標本データが同じ分布になっているかどうかを検定するには、2 標本コルモゴロフ・スミルノフ検定などの検定を使用します。

z 検定や 1 標本 t 検定などの位置検定では、特定の平均または中央値をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを検定します。2 組以上の標本データで位置の値が同じであるかどうかを検定するには、2 標本 t 検定または多重比較検定を使用します。

カイ二乗分散検定などの分散検定では、特定の分散をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを検定します。2 組以上の標本データの分散を比較するには、2 標本 F 検定または複数標本検定を使用します。

クロス集計と乱数の連検定を行って標本データの他の特徴量を調べ、仮説検定の標本サイズと検出力を求めます。