関連情報
ホーム > 製品 > NAG Toolbox for MATLAB® > サンプルコード集 > 1標本コルモゴロフ・スミルノフ検定

1標本コルモゴロフ・スミルノフ検定

NAG Toolbox for MATLAB®用のサンプルコード

Keyword: コルモゴロフ・スミルノフ, Kolmogorov-Smirnov Test, 検定, 1標本

概要

本サンプルは1標本コルモゴロフ・スミルノフ検定(the one sample Kolmogorov-Smirnov Test) を行うサンプルプログラムです。 本サンプルは以下に示される標本を分析対象とし、一様分布の場合と正規分布の場合それぞれの検定統計量DとZ統計量、裾確率を算出します。

1標本コルモゴロフ・スミルノフ検定のデータ 

※本サンプルはNAG Toolbox for MATLAB®が提供する関数 nag_1_sample_ks_test() のExampleコードです。実行にはMATLAB®本体(他社製品)とNAG Toolbox for MATLAB®が必要です。
本サンプル及び関数の詳細情報は g08cb のマニュアルページをご参照ください。

入力データ


x = [0.01;
     0.3;
     0.2;
     0.9;
     1.2;
     0.09;
     1.3;
     0.18;
     0.9;
     0.48;
     1.98;
     0.03;
     0.5;
     0.07000000000000001;
     0.7;
     0.6;
     0.95;
     1;
     0.31;
     1.45;
     1.04;
     1.25;
     0.15;
     0.75;
     0.85;
     0.22;
     1.56;
     0.8100000000000001;
     0.57;
     0.55];
dist = 'Uniform';
par = [0;
     2];
estima = 'Supplied';
ntype = int32(1);
[parOut, d, z, p, sx, ifail] = g08cb(x, dist, par, estima, ntype)

  • x には標本の観測値を与えています。
  • dist にはデータが生じたと思われる理論(帰無)分布の種類を指定しています。"Uniform" は一様分布を意味します。
  • par には一様分布の区間を指定しています。
  • estima には帰無分布のパラメータ値が既にわかっているか、あるいはデータから推定されるかを示すフラグを指定しています。"Supplied" はパラメータ値が par で与えらえることを意味します。
  • ntype には計算される検定統計量の種類を指定しています。"1" は標本累積分布関数と理論累積分布関数との間の最大絶対偏差を計算することを意味します。
  • 最後に本関数を呼び出す構文を指定しています。

出力結果


parOut =
     0
     2
d =
    0.2800
z =
    1.5336
p =
    0.0143
sx =
    0.0100
    0.0300
    0.0700
    0.0900
    0.1500
    0.1800
    0.2000
    0.2200
    0.3000
    0.3100
    0.4800
    0.5000
    0.5500
    0.5700
    0.6000
    0.7000
    0.7500
    0.8100
    0.8500
    0.9000
    0.9000
    0.9500
    1.0000
    1.0400
    1.2000
    1.2500
    1.3000
    1.4500
    1.5600
    1.9800
ifail =
           0

  • parOut は、estima = 'Supplied'の場合は入力データ par の値をそのまま出力します。
  • d は検定統計量Dを示しています。
  • z はZ統計量を示しています。
  • p は裾確率を示しています。
  • sx は標本の観測値を昇順に示しています。
  • ifail は関数がエラーを検知しなければ"0"が出力されます。

Results matter. Trust NAG.

Privacy Policy | Trademarks