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ttest

Una muestra y una prueba de muestra emparejadat

Descripción

ejemplo

h = ttest(x) Devuelve una decisión de prueba para la hipótesis nula de que los datos proceden de una distribución normal con un valor medio igual a cero y una varianza desconocida, utilizando elx prueba de una muestrat. La hipótesis alternativa es que la distribución de la población no tiene una media igual a cero. El resultado es que si la prueba rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%, y de lo contrario.h10

ejemplo

h = ttest(x,y) Devuelve una decisión de prueba para la hipótesis nula de que los datos proceden de una distribución normal con un valor medio igual a cero y una varianza desconocida, utilizando la prueba de muestra emparejada.x – yt

ejemplo

h = ttest(x,y,Name,Value) Devuelve una decisión de prueba para la prueba de muestra emparejada con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par nombre-valor.t Por ejemplo, puede cambiar el nivel de significancia o realizar una prueba unilateral.

ejemplo

h = ttest(x,m) Devuelve una decisión de prueba para la hipótesis nula de que los datos proceden de una distribución normal con varianza media y desconocida.xm La hipótesis alternativa es que la media no lo es.m

ejemplo

h = ttest(x,m,Name,Value) Devuelve una decisión de prueba para la prueba de una muestra con opciones adicionales especificadas por uno o más argumentos de par nombre-valor.t Por ejemplo, puede cambiar el nivel de significancia o realizar una prueba unilateral.

ejemplo

[h,p] = ttest(___) también devuelve el valor-Value, de la prueba, utilizando cualquiera de los argumentos de entrada de los grupos de sintaxis anteriores.pp

ejemplo

[h,p,ci,stats] = ttest(___) también devuelve el intervalo de confianza para la media de, o de para la prueba emparejada, y la estructura que contiene información sobre la estadística de prueba.cixx – ytstats

Ejemplos

contraer todo

Cargue los datos de ejemplo. Crear un vector que contenga la tercera columna del stock devuelve datos.

load stockreturns x = stocks(:,3);

Pruebe la hipótesis nula de que los datos de ejemplo proceden de una población con un valor medio igual a cero.

[h,p,ci,stats] = ttest(x)
h = 1 
p = 0.0106 
ci = 2×1

   -0.7357
   -0.0997

stats = struct with fields:
    tstat: -2.6065
       df: 99
       sd: 1.6027

El valor devuelto indica que rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%.h = 1ttest

Cargue los datos de ejemplo. Crear un vector que contenga la tercera columna del stock devuelve datos.

load stockreturns x = stocks(:,3);

Pruebe la hipótesis nula de que los datos de ejemplo provienen de una población con un valor medio igual a cero en el nivel de significancia del 1%.

h = ttest(x,0,'Alpha',0.01)
h = 0 

El valor devuelto indica que no rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 1%.h = 0ttest

Cargue los datos de ejemplo. Cree vectores que contengan la primera y la segunda columna de la matriz de datos para representar las calificaciones de los alumnos en dos exámenes.

load examgrades x = grades(:,1); y = grades(:,2);

Pruebe la hipótesis nula de que la diferencia en pares entre los vectores de datos y tiene una media igual a cero.xy

[h,p] = ttest(x,y)
h = 0 
p = 0.9805 

El valor devuelto de indica que no rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia predeterminado del 5%.h = 0ttest

Cargue los datos de ejemplo. Cree vectores que contengan la primera y la segunda columna de la matriz de datos para representar las calificaciones de los alumnos en dos exámenes.

load examgrades x = grades(:,1); y = grades(:,2);

Pruebe la hipótesis nula de que la diferencia en pares entre los vectores de datos y tenga una media igual a cero en el nivel de significancia del 1%.xy

[h,p] = ttest(x,y,'Alpha',0.01)
h = 0 
p = 0.9805 

El valor devuelto de indica que no rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 1%.h = 0ttest

Cargue los datos de ejemplo. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de calificaciones del examen de los alumnos.

load examgrades x = grades(:,1);

Pruebe la hipótesis nula de que los datos de ejemplo proceden de una distribución con media.m = 75

h = ttest(x,75)
h = 0 

El valor devuelto de indica que no rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%.h = 0ttest

Cargue los datos de ejemplo. Cree un vector que contenga la primera columna de los datos de calificaciones del examen de los alumnos.

load examgrades x = grades(:,1);

Pruebe la hipótesis nula de que los datos provienen de una población con una media igual a 65, frente a la alternativa de que la media es mayor que 65.

h = ttest(x,65,'Tail','right')
h = 1 

El valor devuelto de indica que rechaza la hipótesis nula en el nivel de significancia del 5%, en favor de la hipótesis alternativa de que los datos provienen de una población con una media mayor que 65.h = 1ttest

Argumentos de entrada

contraer todo

Datos de ejemplo, especificados como vector, Matrix o. realiza una prueba independiente a lo largo de cada columna y devuelve un vector de resultados.matriz multidimensionalttestt Si se especifican datos de ejemplo y deben tener el mismo tamaño.yxy

Tipos de datos: single | double

Datos de ejemplo, especificados como vector, Matrix o.matriz multidimensional Si se especifican datos de ejemplo y deben tener el mismo tamaño.yxy

Tipos de datos: single | double

Media de la población Hipotetizada, especificada como un valor escalar.

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: realiza una prueba de hipótesis de cola derecha al nivel de significancia del 1%.'Tail','right','Alpha',0.01

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 (0,1).'Alpha'

Ejemplo: 'Alpha',0.01

Tipos de datos: single | double

Dimensión de la matriz de entrada a lo largo de la cual se prueban los medios, especificados como el par separado por comas y que consta de un valor entero positivo.'Dim' Por ejemplo, especificar las pruebas que significa la columna, mientras que las pruebas de la fila significa.'Dim',1'Dim',2

Ejemplo: 'Dim',2

Tipos de datos: single | double

Tipo de hipótesis alternativa a evaluar, especificada como el par separado por comas que consta de y uno de los siguientes.'Tail'

'both'Pruebe la hipótesis alternativa que la media de la población no es.m
'right'Pruebe la hipótesis alternativa de que la media de la población es mayor que.m
'left'Pruebe la hipótesis alternativa de que la media de la población es menor que.m

Ejemplo: 'Tail','right'

Argumentos de salida

contraer todo

Resultado de la prueba de hipótesis, devuelto como o.10

  • Si, esto indica el rechazo de la hipótesis nula en el nivel de significancia.h= 1Alpha

  • Si, esto indica un error al rechazar la hipótesis nula en el nivel de significancia.h= 0Alpha

-valor de la prueba, devuelto como un valor escalar en el intervalo [0,1]. es la probabilidad de observar un estadístico de prueba tan extremo como, o más extremo que, el valor observado bajo la hipótesis nula.pp Los valores pequeños de emitir dudas sobre la validez de la hipótesis nula.p

Intervalo de confianza para la media de la población real, devuelto como un vector de dos elementos que contiene los límites inferior y superior del intervalo de confianza 100 × (1 –)%.Alpha

Estadísticas de prueba, devueltas como una estructura que contiene lo siguiente:

  • — Valor del estadístico de prueba.tstat

  • — Grados de libertad de la prueba.df

  • — Desviación estándar de población estimada.sd Para una prueba emparejada, es la desviación estándar de.tsdx – y

Más acerca de

contraer todo

Prueba t de una muestra

La prueba de una muestra es una prueba paramétrica del parámetro Location cuando se desconoce la desviación estándar de la población.t

El estadístico de prueba es

t=x¯μs/n,

Dónde x¯ es la media de la muestra, μ es la media de la población Hipotetizada, es la desviación estándar de la muestra, y es el tamaño de la muestra.sn Bajo la hipótesis nula, la estadística de prueba tiene la distribución de Student cont n – 1 grados de libertad.

Matriz multidimensional

Una matriz multidimensional tiene más de dos dimensiones. Por ejemplo, si es una matriz de 1 por 3 por 4, entonces es una matriz tridimensional.xx

Primera dimensión Nonsingleton

La primera dimensión nonsingleton es la primera dimensión de una matriz cuyo tamaño no es igual a 1. Por ejemplo, si es una matriz 1-por-2-por-3-por-4, entonces la segunda dimensión es la primera dimensión nonsingleton de.xx

Sugerencias

  • Se utiliza para calcular:sampsizepwr

    • El tamaño de la muestra que corresponde a los valores de potencia y parámetro especificados;

    • La potencia alcanzada para un tamaño de muestra particular, dado el verdadero valor del parámetro;

    • El valor del parámetro detectable con el tamaño de muestra y la potencia especificados.

Capacidades ampliadas

Consulte también

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Introducido antes de R2006a