| vartest {varia} | R Documentation |
Es wird die Varianz einer Stichprobe mit der Varianz der Verteilung verglichen, die gemäss Nullhypothese vorausgesetzt wird. Die Varianz der Verteilung wird durch den Wert der Grundgesamtheit geschätzt.
vartest(daten, varianz, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95)
daten |
Variable |
varianz |
Varianz der Verteilung, die gemäss Nullhyothese vorausgesetzt ist - durch Varianz der Grundgesamtheit geschätzt |
alternative |
Links-, rechts- oder zweiseitiger Test ("greater", "less", "two.sided") |
conf.level |
Vertrauensintervall in Anteilen |
Die Funktion gibt folgenden Output (als htest-Liste):
data: |
Es wird die eingegebene Variable geliefert |
chi |
Testwert |
df |
Freiheitsgrade |
p-value |
p-Wert, je nach "alternative" berechnet |
alternative hypothesis: |
Es wird die Eingabe bezüglich "alternative" wiederholt |
null values: variance of population |
Es wird die Varianz der Verteilung, die unter der Nullhypothese vorausgesetzt wird, angegeben |
percent confidence interval: |
Es wird die Länge des Vertrauensintervalls in Anteilen angegeben sowie die Grenzen des Vertrauensintervalls |
sample estimates: variance of data |
Es wird die Stichprobenvarianz angegeben |
number of available data: |
Es wird die Anzahl der gültigen Daten angegeben |
length of data vector: |
Es wird die Anzahl der Daten angegeben |
Paul Ruppen
Klassischer Test: wenn die Daten normalverteilt sind, ist S^2/s^2*(n-1) chi-quadrat-verteilt, mit S^2 der Stichprobenvarianz, s^2 der Varianz der Nullhypothesen-Verteilung und n der Stichprobengrösse
bei=data.frame("abfuellgew"=rnorm(100,50,6)) #Beispieldaten
vartest(bei$abfuellgew, 3)