2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

ホーム > 製品 > nAG Toolbox for MATLAB® > サンプルコード集 > 2標本コルモゴロフ・スミルノフ検定

Keyword: コルモゴロフ・スミルノフ, Kolmogorov-Smirnov Test, 検定, 2標本

概要

本サンプルは2標本コルモゴロフ・スミルノフ検定(the two 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独立した2つの標本を分析対象とし、検定統計量DとZ統計量、裾確率を算出します。

2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_2_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 g08cd のマニュアルページをご参照ください。

入力データ

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152

x = [1.5902480498365;
     0.4514344715575777;
     0.7425605404715657;
     0.4500701410943835;
     1.757489613962739;
     0.09494659709066995;
     0.3611426417219349;
     0.8655310991929152;
     0.07874046899432821;
     1.15034115657093;
     1.909225474130498;
     1.248205642566939;
     1.278136611206321;
     1.376242882235565;
     0.4024793749242044;
     1.762011956845783;
     0.6952326353936773;
     0.9876414433367825;
     0.6059391432983038;
     0.2078601007360235;
     1.564305035404043;
     1.746505783532216;
     0.1778870249628505;
     0.1076281399262869;
     0.07704165044712488;
     0.04567587466526592;
     0.8039773560869385;
     1.241984667916896;
     1.797786082814494;
     0.852819977142019;
     1.747622472821148;
     1.912044530456294;
     0.4706479344188908;
     1.243486362938038;
     1.279342351641843;
     0.8903608734478126;
     1.727202408903865;
     0.2581867825828414;
     0.9415224497978657;
     1.74941093213823;
     1.20905525205517;
     0.9257769700555145;
     0.9774905558012059;
     0.8557640721625349;
     0.2648216307181972;
     0.2305151298211215;
     1.214582160870085;
     0.0008087845523660937;
     0.04826634252569287;
     1.422324123840062;
     1.64461234171838;
     1.242902747480194;
     1.859348219383043;
     0.8759548065432361;
     0.9770887783336585;
     1.077045946574884;
     0.07040286404180876;
     0.725208635893021;
     1.129721212172624;
     0.7794878837807858;
     1.236501744194477;
     0.8327862848080944;
     1.932002357334167;
     0.01096554652191538;
     1.430490703604279;
     0.9004992406397488;
     0.8208346310843287;
     0.7213215653615261;
     1.032756476884525;
     0.3378646599255028;
     1.975473898973496;
     1.307202749307935;
     1.022550018984354;
     0.5703968003457041;
     1.174687331604432;
     1.691927534708742;
     0.09038851332572448;
     0.08328616335992274;
     0.3974243748119088;
     0.4000804015026145;
     1.734779923254609;
     0.072131066247919;
     1.330366567063721;
     0.08900990107193633;
     0.6128580701836494;
     1.25978558572682;
     0.3681357787827774;
     1.766612133578424;
     0.5447167419613813;
     0.1468692016200379;
     0.08565369904623682;
     1.73695078139111;
     1.502452715832918;
     1.023663015528883;
     1.548981938796881;
     0.06591087486198742;
     1.089678519368579;
     0.7863284085754246;
     0.4083539838920379;
     0.1336746295053808];
y = [0.3959382482212902;
     2.189059814171972;
     0.5309091506354565;
     1.398213120735397;
     1.226993173102978;
     2.092465206711672;
     1.376152675038049;
     0.2635476162603962;
     0.6826139872981392;
     1.725437958005721;
     1.218220941115947;
     0.2907559334793868;
     0.2888496459940526;
     2.237322438311175;
     1.335206853771786;
     1.482575912633977;
     1.511554656117706;
     1.49444503365132;
     1.647783675961666;
     1.093415807808477;
     1.929516829926758;
     1.771633171736251;
     1.362424985201225;
     0.7600483503138998;
     1.474848032784191;
     1.579250523709051;
     1.100106550316349;
     0.9988674396189126;
     1.974550189113563;
     0.6728895918936394;
     0.6568563195351251;
     1.038967939288667;
     1.420212415024878;
     2.156198816080763;
     1.879016986416847;
     1.409577351753394;
     1.953857139342458;
     0.3220659541919986;
     2.244466171121614;
     1.738164359951565;
     0.4534069003591212;
     0.8715218615975232;
     1.596006863571959;
     1.501743503682336;
     2.099525595470502;
     0.8538189862774034;
     0.9554670591088673;
     1.668907067970278;
     1.517236797575171;
     1.478170841410264];
ntype = int32(1);
[d, z, p, sx, sy, ifail] = g08cd(x, y, ntype)

  • x には一つめの標本の観測値を与えています。
  • y には二つめの標本の観測値を与えています。
  • ntype には計算する検定統計量の種類を指定しています。"1" は2つの標本累積分布関数間の最大絶定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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

d =
    0.3600
z =
    0.0624
p =
   2.8438e-04
sx =
     array elided
sy =
     array elided
ifail =
           0

  • 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 は一つ目の標本の観測値を示していますが、ここでは出力が省略されています。
  • sy は二つ目の標本の観測値を示していますが、ここでは出力が省略されています。
  • ifail は関数がエラーを検知しなければ"0"が出力されます。

関連情報
© 日本ニューメリカルアルゴリズムズグループ株式会社 2024
Privacy Policy  /  Trademarks