双尾显著性检验matlab
时间: 2023-09-06 15:13:47 浏览: 340
在Matlab中进行双尾显著性检验可以使用Bootnhst函数。该函数通过自举零假设显著性检验来计算p值,并可用于比较单向布局设计中的2个或更多(独立)样本。该函数在零假设下重新采样,使用bootstrap方法来评估分布中实际模式的可能数量。
另外,根据引用的表格可知,t(0.05,2.18)=2.101,t(0.01,2.18)=2.878。按照t检验的步骤,可以利用这些临界值来进行双尾显著性检验并得出结论。
对于引用中提到的两组品酒师对红酒和白酒的平均显著性T检验值1.7539和1.1641,可以根据具体问题和设定的显著性水平,结合Bootnhst函数的输出结果来判断是否存在显著差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【MATLAB源码】实现偏差估算](https://download.csdn.net/download/weixin_38807663/87371486)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [用matlab实现假设性检验T检验(葡萄酒评价)](https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/106746987)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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