Независимый t-критерий Стьюдента Критерий Стьюдента — это проверка статистической гипотезы для сравнения того, должны ли быть взяты две выборки из одной и той же совокупности. Он назван в честь псевдонима «Студент», который использовал Уильям Госсет, разработавший тест.

Начиная с проверки гипотез, блог объясняет концепцию и основные различия между z-тестом и t-тестом. Являются ли наблюдаемые изменения среднего значения статистически значимыми? Это, пожалуй, главное соображение при выдвижении критической гипотезы, которая дает идеальный анализ состояния. Такой анализ является отличным кандидатом для проверки гипотез или, другими словами, для проверки значимости. Для проверки гипотез выполняются различные статистические тесты, такие как t-тест и..

В продолжение предыдущих Часть-1 , Часть-2 и Часть-3 Когда пришло время проверить гипотезу, важно использовать правильный метод проверки. Двумя наиболее распространенными методами проверки гипотез являются односторонние или односторонние и двусторонние тесты или двусторонние тесты. Используйте односторонний тест, когда известно твердое убеждение относительно направления изменений, ожидаемых в результате проверки гипотезы. Используйте двусторонний тест, если вы не уверены в..

Быстрый способ сравнения средств с использованием библиотеки Python Ссылка на Youtube для этого блога: реализация T-теста на python Статистика играет жизненно важную роль не только в анализе данных, но и в принятии решений. Существует множество тестов, которые статистики используют для получения наиболее точной информации из данных. Здесь я рассмотрю два основных статистических теста: t-критерий и дисперсионный анализ. Т-тест: T-тест сравнивает среднее значение между..