Statistics Toolbox

Test de hipótesis

La variación aleatoria puede hacer difícil determinar si las muestras tomadas en distintas condiciones son diferentes. El test de hipótesis es una herramienta eficaz para analizar si las diferencias entre muestras son significativas y requieren más evaluaciones o si son congruentes con la variación de datos aleatoria y esperada.

Statistics Toolbox soporta procedimientos de tests de hipótesis paramétricos y no paramétricos ampliamente utilizados, tales como:

  • t-tests de una y dos muestras.
  • Tests no paramétricos para una muestra, muestras pareadas y dos muestras independientes.
  • Pruebas de distribución (ji-cuadrado, Jarque-Bera, Lilliefors y Kolmogorov-Smirnov).
  • Comparación de distribuciones (Kolmogorov-Smirnov de dos muestras).
  • Pruebas de autocorrelación y de aleatoriedad.
  • Pruebas de hipótesis lineales sobre coeficientes de regresión.
Ejemplo: Seleccionar un tamaño de muestra

Seleccionar un tamaño de muestra (ejemplo)
Calcular el tamaño de la muestra necesario para una prueba de hipótesis.

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