Manipulation des tests d'hypothèses statistiques
Vous utilisez des tests d'hypothèses de contester si certains prétendent d'une population est vrai (par exemple, une demande que 40 pour cent des Américains possèdent un téléphone portable). Pour tester une hypothèse statistique, vous prenez un échantillon, collecter des données, former une statistique, standardiser pour former une statistique de test (de sorte qu'il peut être interprété sur une échelle standard), et de décider si la statistique de test réfute la réclamation. Le tableau suivant énonce les détails importants pour les tests d'hypothèses.
- Test d'hypothèse pour des données aberrantes
- Analyse exploratoire des données quantitatives (eda) techniques
- 10 concepts clés dans les tests d'hypothèses
- L'application de tests d'hypothèses dans les statistiques commerciales
- Briser formules statistiques
- Calculer les statistiques de test appropriées pour les deux grandes populations indépendantes avec des variances inégales
Lorsque tirer des conclusions sur une population à partir d'échantillons choisis au hasard (un processus appelé inférence statistique), Vous pouvez utiliser deux méthodes: intervalles de confiance et tests d'hypothèses.Les intervalles de…
Vous utilisez des tests d'hypothèses de contester si certains prétendent d'une population est vrai (par exemple, une demande que 90 pour cent des Américains possèdent un téléphone portable). Pour tester une hypothèse statistique, vous prenez…
Dans les statistiques, htests ypothesis se réfère au processus de choix entre hypothèses concurrentes sur une distribution de probabilités, basée sur les données observées à partir de la distribution. Il est un sujet de base et une partie…
Un aliment de base des études de recherche est appelé test d'hypothèse. UN test d'hypothèse est une technique pour utiliser les données pour valider ou invalider une réclamation à propos d'une population. Par exemple, un homme politique peut…
Lorsque vous testez une hypothèse sur une population, vous pouvez utiliser votre statistique de test pour décider de rejeter l'hypothèse nulle, H0. Vous prenez cette décision en venant avec un certain nombre, appelé p-valeur.UN p-valeur est une…
Comparé à d'autres types de tests d'hypothèses, la construction de la statistique de test pour analyse de la variance est assez complexe. Vous construisez la statistique de test (ou statistique F) à partir de l'erreur quadratique moyenne (MSE)…
Vous pouvez utiliser un test d'hypothèse à examiner ou contester une réclamation statistiques sur une moyenne de population si la variable est numérique (par exemple, l'âge, le revenu, le temps, et ainsi de suite) et une seule population ou un…
Vous pouvez utiliser un test d'hypothèse à tester une réclamation statistiques sur la proportion de la population lorsque la variable est catégorique (par exemple, le sexe ou l'appui / opposition) et une seule population ou un groupe est à…
Les valeurs critiques (z* -values) sont une composante importante des intervalles de confiance (la technique statistique pour estimer les paramètres de la population). La z* -value, qui apparaît dans la marge d'erreur de formule, mesure le nombre…
Un moyen important de tirer des conclusions sur les propriétés d'une population est avec des tests d'hypothèses. Tu peux utiliser tests d'hypothèses à comparer une mesure de la population à une valeur spécifiée, comparer les mesures de deux…
Comme un outil statistique, un t-tableau répertorie les valeurs critiques pour les tests bilatéraux. Vous utilisez ensuite ces valeurs pour déterminer les valeurs de confiance. Le t-tableau suivant montre degrés de liberté pour percentiles…
Après les données ont été recueillies, la première étape de l'analyse, il est à croquer quelques statistiques descriptives pour obtenir une sensation pour les données. Par example:Où est le centre de données situé?Comment étaler est les…
Comme chaque sujet, des statistiques a sa propre langue. La langue est ce qui vous permet de savoir ce qui est un problème pour la demande, quels résultats sont nécessaires, et la façon de décrire et d'évaluer les résultats d'une manière…
Tous les fameux tests de signification statistique (Student t, khi-carré, ANOVA, etc.) fonctionnent sur le même principe général - ils évaluent l'ampleur de l'effet apparent que vous voyez dans vos données contre la taille des fluctuations…