秩和检验-matlab函数ranksum用法详解
Wilcoxon 檢驗包括秩和檢驗rank-sum test和符號秩檢驗signed-rank test。
這里講秩和檢驗(也叫Mann-Whitney U-test)，檢驗兩組數(shù)據(jù)是否來自具有相同中位數(shù)的連續(xù)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(diào)用方法：
[p,h,stats] = ranksum(x, y, 'alpha', 0.05, 'tail', 'both')參數(shù)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‘a(chǎn)lpha’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(shù)據(jù)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(shù)大于x的，H1表示x的中位數(shù)大于y的；
left:Left-tailed hypothesis test，H0表示無差異或x的中位數(shù)大于y的，H1表示y的中位數(shù)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(jīng)檢驗出有差異，所以此時結(jié)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(cè)檢驗的p值比左邊的小，更傾向于選擇右側(cè)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(jié)
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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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