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统计推断
Hypoth_TNUTest
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简述
两个正态总体均值差的检验,分为标准差未知和已知两个情况,返回的结果是一个数组,第一个数为统计值,二为p值,三为是否接受原假设
模型表达:
原假设:tail取值both:
;left:
;right:
检验统计量:
标准差已知时,即d数组有取值,为u检验:
标准差未知时,即d取(nil,nil),为t检验:
,
其中:
为样本x的均值,
为样本y的均值,
,
为正态总体x,y的方差,
分别为样本x和y的容量,
为联合样本标准差
定义
Hypoth_TNUTest(x:Array of Real;uu:Real;d:Real;tail:String;alpha:Real;isequal:Boolen):array;
参数
名称
类型
说明
X
Array of Real
样本序列矩阵,为二维数组类型,第一行为样本1,第二行为样本2
uu
Real
假设检验均值差,为实数类型
d
Real
正态总体的标准差数组,为一维数组类型,若未知,则输入(nil,nil)
tail
String
假设检验的三种类型,字符串,取值为both、left和right
Alpha
Real
显著性水平,实数或整数,在01之间
isequal
Boolen
是否同方差,布尔类型数据
范例
X := array((76.43,76.21,73.58,69.69,65.29,70.83,82.75,72.34),
(73.66,64.27,69.34,71.37,69.77,68.12,67.27,68.07,62.61));
uu:=0;
d:=array(1,1);
tail:="both";
alpha:=0.05;
return Hypoth_TNUTest(X,uu,d,tail,alpha,0);
结果:
表示拒绝均值差等于0的原假设。该假设检验使用U检验,其中U统计量为10.525,对应的P值为0.00,在显著性水平为0.05时,拒绝原假设,所以我们认为两个样本均值之差显著不为0。结果中还给出了均值差在0.05的显著性水平下的置信区间。
参考
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Hypoth_SNDTest
Hypoth_TNDTest
Hypoth_LSUTest
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