Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Одновибірковий та Двовибірковий Тест | Статистичне Тестування
Вивчення Статистики з Python
course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Python

Вивчення Статистики з Python

1. Базові Поняття
2. Середнє, Медіана та Мода з Python
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
4. Коваріація проти Кореляції
5. Довірчий Інтервал
6. Статистичне Тестування

book
Одновибірковий та Двовибірковий Тест

Якщо нульова гіпотеза є істинною, t-статистика підпорядковується t-розподілу.

t-розподіл подібний до нормального розподілу. Ймовірність отримати значення, близьке до нуля, дуже висока, тоді як ймовірність отримати значення, віддалене від нуля, низька. Тому, якщо нульова гіпотеза істинна, дуже малоймовірно отримати значення t, яке суттєво відрізняється від нуля. Якщо це трапляється, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна приймається.

Критична область

Виділена червоним — це критична область (або область відхилення). Коли t-статистика потрапляє в цю критичну область, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна гіпотеза приймається.

Критична область обирається так, щоб ймовірність потрапляння t-статистики в неї дорівнювала рівню значущості, який зазвичай позначається як α (зазвичай 0.05).

Одновибірковий проти двовибіркового тесту

Залежно від альтернативної гіпотези існує два способи побудови критичної області.

  • Двовибірковий тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Середні не рівні.";

  • Одновибірковий тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Одне середнє більше (менше) за інше."

Приклад

Якщо для порівняння зросту чоловіків і жінок обчислено t-статистику і отримано значення 19.1, це потрапляє в критичну область. Це дозволяє зробити висновок, що чоловіки статистично значуще вищі за жінок.

У цьому прикладі будь-яке значення, більше за 1.65, потрапляє у критичну область. Це називається критичним значенням. Критичне значення залежить від розміру вибірки, але вам не потрібно турбуватися про це. Python обчислить як критичне значення, так і статистику t за вас.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 6. Розділ 4

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Python

Вивчення Статистики з Python

1. Базові Поняття
2. Середнє, Медіана та Мода з Python
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
4. Коваріація проти Кореляції
5. Довірчий Інтервал
6. Статистичне Тестування

book
Одновибірковий та Двовибірковий Тест

Якщо нульова гіпотеза є істинною, t-статистика підпорядковується t-розподілу.

t-розподіл подібний до нормального розподілу. Ймовірність отримати значення, близьке до нуля, дуже висока, тоді як ймовірність отримати значення, віддалене від нуля, низька. Тому, якщо нульова гіпотеза істинна, дуже малоймовірно отримати значення t, яке суттєво відрізняється від нуля. Якщо це трапляється, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна приймається.

Критична область

Виділена червоним — це критична область (або область відхилення). Коли t-статистика потрапляє в цю критичну область, нульова гіпотеза відхиляється, а альтернативна гіпотеза приймається.

Критична область обирається так, щоб ймовірність потрапляння t-статистики в неї дорівнювала рівню значущості, який зазвичай позначається як α (зазвичай 0.05).

Одновибірковий проти двовибіркового тесту

Залежно від альтернативної гіпотези існує два способи побудови критичної області.

  • Двовибірковий тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Середні не рівні.";

  • Одновибірковий тест використовується, коли альтернативна гіпотеза: "Одне середнє більше (менше) за інше."

Приклад

Якщо для порівняння зросту чоловіків і жінок обчислено t-статистику і отримано значення 19.1, це потрапляє в критичну область. Це дозволяє зробити висновок, що чоловіки статистично значуще вищі за жінок.

У цьому прикладі будь-яке значення, більше за 1.65, потрапляє у критичну область. Це називається критичним значенням. Критичне значення залежить від розміру вибірки, але вам не потрібно турбуватися про це. Python обчислить як критичне значення, так і статистику t за вас.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 6. Розділ 4
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt