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kstest_2s_2d(x1, x2, alpha):执行双样本、双尾、二维 Kolmogorov-Smirnov 检验,具有准确的 p 值-matlab开发
kstest_2s_2d(x1, x2, alpha):执行双样本、双尾、二维 Kolmogorov-Smirnov 检验,具有准确的 p 值-matlab开发
上传者:
38664159
|
上传时间: 2021-05-29 21:02:44
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文件大小: 3KB
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文件类型: ZIP
matlab
双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验是一种统计检验,用于确定两组数据是来自相同还是不同的分布。 零假设是两个数据集都来自相同的连续分布。 此处包含的测试旨在比较二维分布。 该函数中的算法取自 Peacock [1]。 用法:[H, pValue, KSstatistic] = kstest_2s_2d(x1, x2 <, alpha>) 'x1' 是一个 [Nx2] 矩阵,每行包含一个二维样本。 “ x2”是[Mx2]矩阵,每行同样包含一个二维样本。 可选参数 'alpha' 用于设置拒绝原假设所需的显着性水平。 'H' 是一个逻辑值:true 表示应该拒绝原假设。 “pValue”是检验统计量的 P 值的估计值。 “KSstatistic”是测试统计量的原始值([1] 中的“D”)。 对比kstest2,这个函数只能进行双尾测试。 这是因为 Peacock 没有提供一种在
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