Matlab中位数检验：signrank与signtest函数详解

本文介绍了在MATLAB中进行中位数检验的两种主要函数——`signrank`和`signtest`，这些函数广泛应用于假设检验，尤其是在处理非参数检验时。中位数检验是一种评估两个配对样本中位数是否相等的统计方法，尤其适用于数据不是正态分布或者方差不等的情况。 3.5.1 `signrank`函数 `signrank`函数执行的是Wilcoxon符号秩检验，用于判断两个配对样本的中位数是否存在显著差异。函数的输入参数包括x和y，它们是长度相同的向量，表示配对样本。`alpha`参数是显著性水平，通常设置在0到1之间。函数的输出`p`给出了中位数相等假设的显著性概率，而`h`返回假设检验结果，当两个样本中位数的差异不显著时，h为0，显著时则为1。 3.5.2 `signtest`函数 `signtest`函数执行符号检验，同样用于比较两个配对样本的中位数。与`signrank`类似，它接受向量x和y作为输入，也可以接受y为标量。若y为标量，函数将比较x的中位数与y的差异。`alpha`和`h`的作用与`signrank`相同。 习题中涉及到的实际应用： 1. 使用偏度和峰度检验来判断数据是否来自正态分布，这通常通过计算数据的偏度系数和峰度系数并与正态分布的特征值进行比较来完成。 2. 对于装配时间的数据，我们可以使用t检验或单样本Z检验来检验其平均值是否显著大于10，前提是数据满足正态分布和方差齐性的假设。 3. 表2展示了两个作家作品中3个字母组成的词的比例，可以使用`signrank`或`signtest`函数来检验两个样本中位数是否有显著差异，前提假设是数据来自正态分布且方差相等。 MATLAB算法大全的目录展示了不同类型的优化和决策问题的解决方案，包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络理论、排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合以及数据的统计描述和分析。这些章节覆盖了广泛的数学建模和计算方法，适用于解决实际工程和科学问题。