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循环神经网络

秩和检验-matlab函数ranksum用法详解

發布時間:2023/12/14 循环神经网络 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 秩和检验-matlab函数ranksum用法详解 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Wilcoxon 檢驗包括秩和檢驗rank-sum test符號秩檢驗signed-rank test

這里講秩和檢驗(也叫Mann-Whitney U-test),檢驗兩組數據是否來自具有相同中位數的連續分布,檢驗它們是否有顯著差異。
the null hypothesis:
data in x and y are samples from continuous distributions with equal medians.

  • matlab調用方法:

    [p,h,stats] = ranksum(x, y, 'alpha', 0.05, 'tail', 'both')
  • 參數解釋
    x, y為待檢驗的兩個向量,x、y可以不等長。

    顯著性水平‘alpha’默認0.5,可省略。

    ‘tail’可省略,默認‘both’,還可取’left’,‘right’。
    both:Two-sided hypothesis test,原假設H0表示兩組數據沒有顯著差異,H1表示有差異;
    right:Right-tailed hypothesis test,H0表示無差異或y的中位數大于x的,H1表示x的中位數大于y的;
    left:Left-tailed hypothesis test,H0表示無差異或x的中位數大于y的,H1表示y的中位數大于x的。

  • 返回值
    p值大于alpha,h取0,表示在100 * alpha%顯著性水平上無法拒絕原假設(即接受原假設H0);
    p值小于alpha,h取1,表示在100 * alpha%顯著性水平上拒絕原假設(接受備擇假設H1)。

  • 例子一
    先用both檢驗有無差異,當有差異時才再left和right檢驗。

    在0.05顯著性水平下,接受原假設H0,無差異。

  • 例子二

    在0.05顯著性水平下,接受備擇假設H1,a和b有顯著差異,再檢驗哪個大。

    在0.05顯著性水平下,接受原假設H0,無差異或者左邊大,因為上一步已經檢驗出有差異,所以此時結果為左邊大。

    在0.05顯著性水平下,接受備擇假設H1,左邊大。

  • 例子三

    在0.05顯著性水平下,接受h0,無差異。
    注意,此時是在顯著性水平為默認的0.05下檢驗無差異。可以修改顯著性水平讓它們有差異。


    右側檢驗的p值比左邊的小,更傾向于選擇右側檢驗的備擇假設H1,即左邊大。

    在0.073的顯著性水平下,接受備擇假設,左邊大。

  • 原理及底層介紹參考博客1、博客2、博客3。

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的秩和检验-matlab函数ranksum用法详解的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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