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signtest

Descripción

ejemplo

p = signtest(x) Devuelve el valor-Value de dos caras.pprueba de signos

prueba la hipótesis de que los datos en tienen una distribución continua con mediana cero contra la alternativa de que la distribución no tiene mediana cero en el nivel de significancia del 5%.signtestx

ejemplo

p = signtest(x,y) Devuelve el-valor de un doble cara.pprueba de signos Aquí, pruebas para la hipótesis de que los datos en – tiene una distribución con mediana cero contra la alternativa de que la distribución no tiene mediana cero.signtestxy Tenga en cuenta que una hipótesis de cero mediana para – no es equivalente a una hipótesis de mediana igual para y.xyxy

ejemplo

p = signtest(x,y,Name,Value) Devuelve el valor-Value para la prueba de signos con opciones adicionales especificadas por uno o varios argumentos de par.pNameValue

[p,h] = signtest(___) también devuelve un valor lógico que indica la decisión de prueba. El valor = indica un rechazo de la hipótesis nula, y = indica un error al rechazar la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%.h1h0 Puede utilizar cualquiera de los argumentos de entrada de las sintaxis anteriores.

ejemplo

[p,h,stats] = signtest(___) también devuelve la estructura que contiene información sobre la estadística de prueba.stats

ejemplo

[___] = signtest(x,m) Devuelve cualquiera de los argumentos de salida de las sintaxis anteriores para la prueba de si los datos en son observaciones de una distribución con mediana con respecto a la alternativa de la que la mediana es diferente.xmm

ejemplo

[___] = signtest(x,m,Name,Value) Devuelve cualquiera de los argumentos de salida de las sintaxis anteriores para la prueba de signos con opciones adicionales especificadas por uno o más, pares argumentos.NameValue

Ejemplos

contraer todo

Pruebe la hipótesis de la mediana cero.

Genere los datos de ejemplo.

rng('default') % for reproducibility x = randn(1,25);

La distribución de muestreo es simétrica con mediana cero.x

Pruebe la hipótesis nula que proviene de una distribución con una mediana diferente de mediana cero.x

[p,h,stats] = signtest(x,0)
p = 0.1078 
h = logical
   0

stats = struct with fields:
    zval: NaN
    sign: 17

En el nivel de significancia predeterminado del 5%, el resultado = 0 indica que no puede rechazar a la hipótesis nula de la mediana cero. calcula el-Value utilizando el método exacto, por lo tanto no lo calcula y lo devuelve como un.hsigntestsigntestpzvalNaN

Pruebe la hipótesis de la mediana cero para la diferencia entre las muestras emparejadas.

Genere los datos de ejemplo.

rng('default') % for reproducibility before = lognrnd(2,.25,10,1); after = before + (lognrnd(0,.5,10,1) - 1);

La distribución del muestreo de la diferencia entre y es simétrica con la mediana cero.beforeafter

Pruebe la hipótesis nula de que la diferencia de y tiene mediana cero.beforeafter

[p,h] = signtest(before,after)
p = 0.7539 
h = logical
   0

En el nivel de significancia predeterminado del 5%, el valor = 0 indica que no puede rechazar a la hipótesis nula de la mediana cero en la diferencia.hsigntest

Pruebe la hipótesis de la mediana cero para la diferencia entre dos muestras emparejadas utilizando los métodos exactos y aproximados.

Genere los datos de ejemplo.

rng('default') % for reproducibility x = lognrnd(2,.25,15,1); y = x + trnd(2,15,1); display([x y])
    8.4521    7.8047    11.6869   11.4094     4.2009    5.1133     9.1664   12.1655     8.0020   10.0300     5.3285    6.0153     6.6300    5.1235     8.0499    8.6737    18.0763   19.2164    14.7665   15.3380     5.2726    8.4187    15.7798   16.2093     8.8583    8.5575     7.2735    7.4783     8.8347    7.8894 

Pruebe la hipótesis de que – tiene mediana cero.xy

[p,h,stats] = signtest(x,y)
p = 0.3018 
h = logical
   0

stats = struct with fields:
    zval: NaN
    sign: 5

En el nivel de significancia predeterminado del 5%, el valor = 0 indica que la prueba no puede rechazar la hipótesis nula de la mediana cero en la diferencia.h

Repita la prueba utilizando el método aproximado.

[p,h,stats] = signtest(x,y,'Method','approximate')
p = 0.3017 
h = logical
   0

stats = struct with fields:
    zval: -1.0328
    sign: 5

El aproximado

<math display="block">
<mrow>
<mi>p</mi>
</mrow>
</math>
-Value, que obtiene el uso de la estadística z, está muy cerca de la exactasigntest
<math display="block">
<mrow>
<mi>p</mi>
</mrow>
</math>
valor.

Realice una prueba de signos izquierdos para muestras grandes.

Cargue los datos de ejemplo.

load gradespaired

Pruebe la hipótesis nula de que la mediana de las diferencias de calificación antes y después del programa de tutoría es 0 contra la alternativa que es menor que 0.

[p,h,stats] = signtest(gradespaired(:,1),gradespaired(:,2),'Tail','left')
p = 0.0013 
h = logical
   1

stats = struct with fields:
    zval: -3.0110
    sign: 37

Dado que el tamaño de la muestra es grande (mayor que 100), utiliza un método aproximado para calcular elsigntest

<math display="block">
<mrow>
<mi>p</mi>
</mrow>
</math>
-Value y también devuelve el valor de la
<math display="block">
<mrow>
<mi>z</mi>
</mrow>
</math>
Estadística. La prueba rechaza la hipótesis nula de que no hay diferencia entre las medianas de la calificación en el nivel de significancia del 5%.

Pruebe la hipótesis de que la mediana de la población es diferente de un valor especificado.

Cargue los datos de ejemplo.

load lawdata

El conjunto de datos tiene 15 observaciones para variables y.gpalsat

Pruebe la hipótesis de que la puntuación mediana es superior a 570.lsat

[p,h,stats] = signtest(lsat,570,'Tail','right')
p = 0.0176 
h = logical
   1

stats = struct with fields:
    zval: NaN
    sign: 12

Tanto el

<math display="block">
<mrow>
<mi>p</mi>
</mrow>
</math>
-Value, 0,0176, y = 1 indican que en el nivel de significancia del 5% la prueba concluye en favor de la hipótesis alternativa.h

Argumentos de entrada

contraer todo

Datos de ejemplo, especificados como vector.

Tipos de datos: single | double

Datos de ejemplo, especificados como vector. debe tener la misma longitud que.yx

Tipos de datos: single | double

Valor hipotetizado de la mediana, especificado como un escalar.

Ejemplo: signtest(x,35)

Tipos de datos: single | double

Argumentos de par nombre-valor

Especifique pares de argumentos separados por comas opcionales. es el nombre del argumento y es el valor correspondiente. deben aparecer dentro de las cotizaciones.Name,ValueNameValueName Puede especificar varios argumentos de par de nombre y valor en cualquier orden como.Name1,Value1,...,NameN,ValueN

Ejemplo: especifica una prueba de signo de cola derecha con un nivel de significancia del 1%, que devuelve el valor p aproximado.'Alpha',0.01,'Method','approximate','Tail','right'

Nivel de significancia de la prueba de hipótesis, especificado como el par separado por comas que consta de y un valor escalar en el rango de 0 a 1.'Alpha' El valor predeterminado es 0,05.Alpha El nivel de significancia es 100 *%.hAlpha

Ejemplo: ,'Alpha'0.01

Tipos de datos: double | single

-método de cálculo de valor, especificado como el par separado por comas que consta de y uno de los siguientes:p'Method'

'exact'Cálculo exacto del valor-.pp
'approximate'Aproximación normal para calcular el valor,.pp

El método de cálculo predeterminado es, si hay menos de 100 observaciones y si hay 100 observaciones o más.'exact''approximate'

Ejemplo: ,'Method''exact'

Tipo de prueba, especificado como el par separado por comas que consta de uno de los siguientes:'Tail'

'both'

Prueba de hipótesis a dos caras, que es el tipo de prueba predeterminado.

  • Para una prueba de una sola muestra, la hipótesis alternativa indica que los datos provienen de una distribución continua con mediana diferente de cero (o).xm

  • Para una prueba de dos muestras, la hipótesis alternativa indica que los datos provienen de una distribución con mediana diferente de cero.x-y

'right'

Prueba de hipótesis de cola derecha.

  • Para una prueba de una sola muestra, la hipótesis alternativa indica que los datos provienen de una distribución continua con mediana mayor que cero (o).xm

  • Para una prueba de dos muestras, la hipótesis alternativa indica que los datos provienen de una distribución con mediana mayor que cero.x-y

'left'

Prueba de hipótesis de cola izquierda.

  • Para una prueba de una sola muestra, la hipótesis alternativa indica que los datos provienen de una distribución continua con mediana menor que cero (o).xm

  • Para una prueba de dos muestras, la hipótesis alternativa indica que los datos provienen de una distribución con mediana menor que cero.x-y

Ejemplo: ,'Tail''left'

Argumentos de salida

contraer todo

-valor de la prueba, devuelto como un escalar no negativo de 0 a 1. es la probabilidad de observar un estadístico de prueba como o más extremo que el valor observado bajo la hipótesis nula. calcula el valor de dos caras duplicando el valor unilateral más significativo.ppsigntestp

Resultado de la prueba de hipótesis, devuelta como un valor lógico.

  • Si = 1, esto indica el rechazo de la hipótesis nula en el nivel de significancia 100 *%.hAlpha

  • Si = 0, esto indica un error al rechazar la hipótesis nula en el nivel de significancia 100 *%.hAlpha

Estadísticas de prueba, devueltas como una estructura. Las estadísticas de prueba almacenadas en son:stats

  • :sign Valor de la estadística de prueba de signos.

  • :zval Valor del (calculado sólo para muestras grandes).estadístico z

Más acerca de

contraer todo

Firmar prueba

La prueba de signos es una prueba no paramétrica para la mediana de una población o mediana de la diferencia de dos poblaciones.

Por ejemplo, para las pruebas en una mediana de población única:

  • Si la prueba es bilateral, entonces el estadístico de la prueba,, es el mínimo del número de observaciones que son más pequeñas o más grandes que el valor mediano hipotetizado,SM0.

  • Si la prueba es de lado derecho, entonces es el número de observaciones que son más grandes que el valor mediano hipotetizadoSM0.

  • Si la prueba es a la izquierda, entonces es el número de observaciones que son más pequeñas que el valor de la mediana hipotéticaSM0.

Estadística z

Para una muestra grande, utiliza la-estadística para aproximar el-Value.signtestzp

La estadística de prueba es el número de elementos que son mayores que (para o) o (para).signtest0signtest(x)signtest(x-y)msigntest(x,m) Por lo tanto, la-estadística de la prueba de signos, con la corrección de continuidad, es:z

z=(SE(S))V(S)=(S(0.5)n0.5sign(nposnneg))(0.5)(0.5)n,

Dónde y son el número de diferencias positivas y negativas del valor de la mediana hipotética, respectivamente.nposnneg

Algoritmos

Para una prueba de una sola muestra, omite los valores que son cero o.signtestxNaN

Para una prueba de dos muestras, omite los valores en-que son cero o.signtestxyNaN

Referencias

[1] Gibbons, J. D., and S. Chakraborti. Nonparametric Statistical Inference, 5th Ed. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC Press, Taylor & Francis Group, 2011.

[2] Hollander, M., and D. A. Wolfe. Nonparametric Statistical Methods. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1999.

Consulte también

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Introducido antes de R2006a