假设检验单侧检验的matlab代码

在Matlab中，单侧检验通常用于假设我们关注的是正向效应（即零值在较小的一边）。例如，当我们想验证样本数据是否显著大于某个特定值，我们会使用单尾t检验或单尾Z检验。以下是一个简单的例子，演示如何执行右侧单尾t检验：

% 假设我们有样本数据（sample_data），均值(mean)，标准差(std_dev)以及原假设下的总体均值(hypothesized_mean)
sample_data = [数值列表]; % 请替换为你的实际数据
mean_value = mean(sample_data);
std_dev = std(sample_data);

% 设置显著性水平(alpha)
alpha = 0.05; % 一般取0.05

% 计算t统计量
t_statistic = (mean_value - hypothesized_mean) / (std_dev / sqrt(length(sample_data)));

% 使用MATLAB的tinv函数获取临界值，这个函数基于t分布并考虑了给定的alpha和自由度（样本大小减一）
degrees_of_freedom = length(sample_data) - 1;
critical_t = tinv(1 + alpha / 2, degrees_of_freedom); % 右侧单尾临界值

% 判断拒绝原假设
if t_statistic > critical_t
    rejection_decision = 'Reject';
else
    rejection_decision = ' Fail to Reject';
end

% 显示结果
fprintf('t-statistic: %.4f\n', t_statistic);
fprintf('Critical t-value at α=%g and df=%d: %.4f\n', alpha, degrees_of_freedom, critical_t);
fprintf('Rejection decision: %s\n', rejection_decision);