Statistics Toolbox

仮説検定

不規則変動により、異なる条件下で取り出したサンプルが実際に異なるのかどうか、判断が難しい場合があります。サンプルごとの差異が顕著でさらなる詳細な評価を要するのか、それとも予期範囲内の不規則なデータ変動に沿ったものであるのかを分析する際に、仮説検定は重要な解析手法です。

Statistics Toolbox は、次のような、最も一般的に用いられているパラメトリックおよびノンパラメトリック仮説検定方法をサポートしています。

  • 1 標本および 2 標本 t 検定
  • 1 標本、対応のある 2 標本、独立した 2 標本のノンパラメトリック検定
  • 分布検定 (カイ 2 乗、Jarque-Bera、Lilliefors および Kolmogorov-Smirnov)
  • 分布比較 (2 標本 Kolmogorov-Smirnov)
  • 自己相関および乱数度テスト
  • 回帰係数での線形仮説検定
例:サンプル サイズの選択

サンプル サイズの選択 (例)
仮説検定に必要なサンプル サイズの計算。

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