scipy.stats: ムード検定 mood

2 つのデータが同じ分布で，尺度パラメータが等しいかどうかの検定である（ノンパラメトリック検定）。

mood(x, y, axis=0, alternative='two-sided')

戻り値は，検定統計量と $p$ 値である。

from scipy.stats import mood
import numpy as np

ramsay = np.array([111, 107, 100, 99, 102, 106, 109, 108, 104, 99,
            101, 96, 97, 102, 107, 113, 116, 113, 110, 98])
jung_parekh = np.array([107, 108, 106, 98, 105, 103, 110, 105, 104,
            100, 96, 108, 103, 104, 114, 114, 113, 108, 106, 99])
mood(ramsay, jung_parekh)

(0.9919203990624894, 0.32123635731324385)

R の mood.test と結果が異なる。理由は，わからない。

> example(mood.test)

md.tst> ## Same data as for the Ansari-Bradley test:
md.tst> ## Serum iron determination using Hyland control sera
md.tst> ramsay <- c(111, 107, 100, 99, 102, 106, 109, 108, 104, 99,
md.tst+             101, 96, 97, 102, 107, 113, 116, 113, 110, 98)

md.tst> jung.parekh <- c(107, 108, 106, 98, 105, 103, 110, 105, 104,
md.tst+             100, 96, 108, 103, 104, 114, 114, 113, 108, 106, 99)

md.tst> mood.test(ramsay, jung.parekh)

	Mood two-sample test of scale

data:  ramsay and jung.parekh
Z = 1.0371, p-value = 0.2997
alternative hypothesis: two.sided