统计中的t检验
统计 检验
2023-09-11 14:21:33 时间
1.什么情况下,应用t检验
1. 已知总体的均值m,或者我们假设了一个总体均值m; 2. 我们知道样本的个数n,样本的的方差var,样本的均值m; 3. 我们假设总体,或者样本都是服从正太分布的。
2. 我们的目的,就是要检验这个总体均值m是否合理
3.具体步骤:
参考:http://wiki.mbalib.com/wiki/T%E6%A3%80%E9%AA%8C
1、建立虚无假设H0:μ1 = μ2,即先假定两个总体平均数之间没有显著差异;
2、计算统计量t值,对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法;
1)如果要评断一个总体中的小样本平均数与总体平均值之间的差异程度,其统计量t值的计算公式为:
2)如果要评断两组样本平均数之间的差异程度,其统计量t值的计算公式为:
3、根据自由度df=n-1,查t值表,找出规定的t理论值并进行比较。理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值记为t(df)0.01和t(df)0.05
4、比较计算得到的t值和理论t值,推断发生的概率,依据下表给出的t值与差异显著性关系表作出判断。
T值与差异显著性关系表 | ||
---|---|---|
t | P值 | 差异显著程度 |
![]() |
![]() |
差异非常显著 |
![]() |
![]() |
差异显著 |
t < t(df)0.05 | P > 0.05 | 差异不显著 |
5、根据是以上分析,结合具体情况,作出结论。
————————————————————————————————————————————————————————
统计量是随机变量的函数
常规的概率分布是考查随机变量的取值的可能性。
统计量是在此基础上做推广,对随机变量进行组合,得到统计量。根据既有的假设,我们会考虑统计量是服从某种特定的分布。
在统计量的这个模型下,考查统计值的分布,哪些是统计值:样本均值、样本方差,样本个数。
最终,可以在 A:统计量所服从的分布模型 +B:我们所现有的一个样本(得到样本均值、样本方差,样本个数),然后做推断 C:这个样本 B 在这个 假设 A下是否合理。
相关文章
- (《机器学习》完整版系列)第2章 模型评估与选择 ——2.8 学习器的比较(除用ROC等工具外,还可用统计检验手段)
- 用shell统计访问日志里每个ip访问次数
- Wireshark网络分析实战笔记(三)基本信息统计工具的使用方法
- 第十六届全国大学智能车竞赛东北赛区报名信息统计
- 【PAT乙级】1038 统计同成绩学生 (20 分)
- 使用hadoop实现IP个数统计~并将结果写入数据库
- 记住这个网站:服务器相关数据统计网站 http://news.netcraft.com/
- 《JavaScript设计模式》——11.3 站长统计
- 《机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法)》——2.4 从网络中下载数据集
- 基于Python实现(控制台)成绩统计系统【100010692】
- Qt开源作品10-代码统计组件
- 《R语言数据挖掘:实用项目解析》——2.7 列联表、二元统计及数据正态性检验
- 巧用HashMap一行代码统计单词出现次数
- HTML Echarts图形统计实时显示DHT11温度(二)
- 博客园设置访问统计功能-by beanmoon
- 统计中的f检验和t检验的区别
- 状态返回码和日志统计