スクリプトを開く標本データを読み込みます。表した自動車の燃費が、さまざまな車種間で正規分布に従うという帰無仮説を検定します。値が返されたことを示しています。使用してモンテカルロ近似を実行します。値の決定を参照してください。スクリプトを開く標本データを読み込みます。列目を含むベクトルを作成します。標本データが正規分布からのものであるという帰無仮説を検定します。帰無仮説を棄却しないことを示します。スクリプトを開く標本データを読み込みます。表した自動車の燃費が、さまざまな車種間で指数分布に従うという帰無仮説を検定します。帰無仮説を棄却することを示します。つの標本データセットを、一方はワイブル分布から、もう一方は対数正規分布から生成します。リリーフォース検定を実行して、各データセットがワイブル分布からのものかどうかを評価します。使用して視覚的に比較することにより、検定の判定を確認します。ワイブル分布から標本を生成します。使用して、リリーフォース検定を実行します。ワイブル分布に対してデータを検定するため、データの対数が極値分布に従うかどうかを検定します。帰無仮説を棄却できないことを示します。ワイブル確率プロットを使用して、検定の判定を確認します。wblplot(data1)このプロットは、データがワイブル分布に従うことを示しています。対数正規分布から標本を生成します。=lognrnd(5,2,[500,1]);リリーフォース検定を実行します。帰無仮説を棄却することを示します。ワイブル確率プロットを使用して、検定の判定を確認します。wblplot(data2)このプロットは、データがワイブル分布に従わないことを示しています。スクリプトを開く標本データを読み込みます。表した自動車の燃費が、さまざまな車種間で正規分布に従うという帰無仮説を検定します。データは正規分布から派生するという帰無仮説を棄却することを示します。標本データベクトルベクトルとして指定される標本データ。引数のコンマ区切りペアを指定します。引用符で囲まなければなりません。ように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。指数分布族に属するという帰無仮説を検定します。範囲内のスカラー値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。範囲内でなければなりません。範囲内でなければなりません。value'仮説検定の分布族。以下のいずれかで構成されるコンマ区切りペアとして指定します。正規分布があるかどうかを検定します。極値分布があるかどうかを検定します。最大モンテカルロ標準誤差。スカラー値で構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。して返される仮説検定の結果。帰無仮説が棄却されることを示します。帰無仮説が棄却できなかったことを示します。帰無仮説に基づく観測値と同様に、極端な検定統計量、またはより極端な検定統計量が観測される確率です。値が小さい場合、帰無仮説の妥当性に問題がある可能性があります。内のスカラー値として返されます。表の範囲内で見つからない場合、表の最小値または最大値を返します。スカラー値として返されます。スカラー値として返されます。仮説検定の棄却限界値。非負のスカラー値として返されます。詳細すべて折りたたむリリーフォース検定リリーフォース検定は、帰無分布のパラメーターが未知であるため推定しなければならないという状況に適した両側の適合度検定です。標本コルモゴロフ・スミルノフ検定とは対照的です。リリーフォース検定統計量は以下のとおりです。標本のパラメーターに等しい推定パラメーターをもつ仮定の分布の累積分布関数です。対数正規分布またはワイブル分布が含まれているかどうかを検定することができます。正規分布があるかどうかを検定します。極値分布があるかどうかを検定します。リリーフォース検定は、帰無仮説が分布の位置-スケール群でない場合は使用できません。値のシミュレーションが原因の誤差です。モンテカルロ標準誤差は次のように計算されます。実行したモンテカルロ反復数です。モンテカルロ標準誤差が小さくなるように決定されます。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。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。値をさらに正確に計算することができます。帰無仮説を棄却します。値を欠損値として扱い、無視します。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。