가설검정

Statistics and Machine Learning Toolbox™는 표본 데이터가 특정한 특성을 갖는 모집단에서 추출되는지 여부를 결정하는 데 도움이 되는 모수적 가설검정과 비모수적 가설검정을 제공합니다.

앤더슨-달링 검정(Anderson-Darling Test), 1-표본 콜모고로프-스미르노프(Kolmogorov-Smirnov) 검정과 같은 분포 검정은 표본 데이터가 특정한 분포를 갖는 모집단에서 추출되는지 여부를 검정합니다. 2-표본 콜모고로프-스미르노프 검정과 같은 검정을 사용하여 두 개의 표본 데이터 세트가 동일한 분포를 갖는지 여부를 검정할 수 있습니다.

z-검정과 1-표본 t-검정과 같은 위치 검정은 표본 데이터가 특정 평균 또는 중앙값을 갖는 모집단에서 추출되는지 여부를 검정합니다. 동일한 위치 값에 대한 두 개 이상의 표본 데이터 세트는 2-표본 t-검정 또는 다중 비교 검정을 사용하여 검정하십시오.

카이제곱 분산과 같은 산포 검정은 표본 데이터가 특정 분산을 갖는 모집단에서 추출되는지 여부를 검정합니다. 두 개 이상의 표본 데이터 세트의 분산은 2-표본 F-검정 또는 다중 표본 검정을 사용하여 비교하십시오.

교차제표를 만들고, 임의성에 대한 런 검정을 수행하여 표본 데이터의 추가 특징을 확인하고 가설검정에 대한 표본 크기와 검정력을 확인합니다.