확장된 분산 동등성 가설 검증하기
BrownForsytheTest, ConoverTest, LeveneTest는 여러 표본을 사용하여 분산 동등성 가설을 검정할 수 있도록 확장되었습니다.
브라운 포사이드 검증과 리벤 검증은 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정하는 반면 코노버 검증은 더 완화된 제약 조건을 가지고 있으며 데이터 집합이 공통되는 중앙값에 대해 대칭되는 것만을 가정합니다.
S&P 5000의 몇 년간의 일일 포인트 변동의 분산을 비교합니다.
연도 별 시계열을 작성합니다.
각 연도 별 시계열에 대해 매일의 변화를 계산합니다.
차분 시계열이 정규 분포를 따르는지 여부를 평가합니다.
모든 표본이 정규 분포를 따르는 것은 아니기 때문에 분산 검증의 대부분은 적용할 수 없습니다. 코노버 검증의 가정을 확인합니다.
각각의 시계열은 약 0에서 대칭이라고 가정할 수 있습니다. 위의 플롯은 0 근처에서 대칭을 가지고 중앙값이 0에 가까운 것을 나타냅니다.
코노버 검증을 사용하여 모든 시계열의 분산이 동일한지 여부를 평가합니다.
나날의 점의 변화 분산은 관찰하는 기간마다 각각 동일하지 않다고 결론지을 수 있습니다.
