რა არის ტესტის ფორმულა?

2024 ავტორი: Miles Stephen | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:37

თ ტესტი სტატისტიკური მნიშვნელობა ტესტი განსხვავებულია თუ არა საშუალებები, შეიძლება გამოითვალოს შემდეგნაირად: t=mA−mB√S2nA+S2nB. S2 არის ორი ნიმუშის საერთო დისპერსიის შემფასებელი. ის შეიძლება გამოითვალოს შემდეგნაირად: S2=∑(x−mA)2+∑(x−mB)2nA+nB−2.

უბრალოდ, როგორ იყენებთ t ტესტის ფორმულას?

T-ტესტი ფორმულა

1. overline{x} = მნიშვნელობების პირველი ნაკრების საშუალო.
2. overline{x}_{2} = მნიშვნელობათა მეორე ნაკრების საშუალო.
3. S_{1} = მნიშვნელობების პირველი ნაკრების სტანდარტული გადახრა.
4. S_{2} = მნიშვნელობების მეორე ნაკრების სტანდარტული გადახრა.
5. n_{1} = მნიშვნელობების საერთო რაოდენობა პირველ კომპლექტში.
6. n_{2} = მნიშვნელობების საერთო რაოდენობა მეორე ნაკრებში.

ზემოაღნიშნულის გარდა, რისთვის გამოიყენება T ტესტი? ა ტ - ტესტი არის დასკვნის სტატისტიკის ტიპი ხოლმე დაადგინეთ, არის თუ არა მნიშვნელოვანი განსხვავება ორი ჯგუფის საშუალებებს შორის, რომლებიც შეიძლება დაკავშირებული იყოს გარკვეულ მახასიათებლებთან. ა ტ - ტესტი არის გამოიყენება როგორც ჰიპოთეზა ტესტირება ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას იძლევა ტესტირება დაშვების შესახებ, რომელიც გამოიყენება პოპულაციაზე.

ხალხი ასევე იკითხავს, როგორ გამოვთვალოთ ერთი ნიმუში t ტესტი?

The ერთი ნიმუში t ტესტი ადარებს თქვენს საშუალებებს ნიმუში მონაცემები ცნობილ მნიშვნელობამდე. ამისთვის მაგალითი , შეიძლება გსურდეთ იცოდეთ როგორ ხართ ნიმუში საშუალო პოპულაციის საშუალოსთან შედარებით.

ერთი ნიმუში T ტესტის მაგალითი

1. ნიმუშის საშუალო (x¯).
2. პოპულაციის საშუალო (μ).
3. ნიმუშის სტანდარტული გადახრები = $15.
4. დაკვირვებების რაოდენობა(n) = 25.

რა არის AF ტესტი?

ან ფ - ტესტი არის რაიმე სტატისტიკური ტესტი რომელშიც ტესტი სტატისტიკა აქვს F - განაწილება ნულოვანი ჰიპოთეზის ქვეშ. ის ყველაზე ხშირად გამოიყენება სტატისტიკური მოდელების შედარებისას, რომლებიც მორგებულია მონაცემთა ნაკრებში, რათა დადგინდეს მოდელი, რომელიც საუკეთესოდ ერგება პოპულაციას, საიდანაც იქნა მიღებული მონაცემები.