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重温统计学⑩t检验

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Ai学习的老章
发布于 2019-04-10 09:49:37
发布于 2019-04-10 09:49:37
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t分布

当我们不知道总体标准偏差时,用t检验是最好的方式,用样本标准偏差来取代。

t统计量(t-statistic):计算t统计量与计算z统计量非常相似,可以用以下公式计算:

我们同样必须计算样本的自由度(df):

与z统计量一样,我们可以使用来获取低于特定值或在特定值之间的比例。t检验也很适合测试两个样本的均值(如配对t检验),修改公式为:

Cohen’s d

Cohen’s d: Cohen’s d 测量了一种现象的强度大小。Cohen’s d 给出了距离均值的标准单位量。计算公式为:

标准误差

标准误差(Standard Error):从总体中抽取的所有样本均值的标准差。计算公式为:

两个样本的标准误差可以通过下面公式计算:

合并方差(Pooled Variance):在统计学中是指当多个总体均值不同时估算总体方差的方法。其假设每个总体都有着相同的方差。在此假设之下,合并样本方差相比单个的样本方差能更精确地估算总体方差。计算公式为:

我们可以用合并方差来计算标准误差:

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-06-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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