Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Вивчайте Передумови T-Тесту | Статистичне Тестування
Вивчення Статистики з Python
course content

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Python

Вивчення Статистики з Python

1. Базові Поняття
Вибірка проти Генеральної СукупностіТипи статистикиТипи ДанихСереднє ЗначенняМедіанне ЗначенняМедіанне Значення Для Парної Кількості ЗначеньСереднє чи МедіанаМодаТест з Описової Статистики
2. Середнє, Медіана та Мода з Python
Дослідження Набору ДанихОбчислення Середнього та Медіанного Значень за Допомогою PythonСтатистика з PandasОбчислення Середньої та Медіанної Заробітної Плати
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
Дисперсія Генеральної СукупностіВибіркова ДисперсіяОбчислення Дисперсії за Допомогою PythonСтандартне ВідхиленняСтандартне Відхилення з PythonОбчислення Дисперсії та Стандартного Відхилення
4. Коваріація проти Кореляції
КоваріаціяКореляціяТест на Коваріацію та КореляціюОбчислення Коваріації та Кореляції
5. Довірчий Інтервал
Дослідження Набору ДанихДовірчий ІнтервалОбчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonТест на Ширину Довірчого ІнтервалуОбчислення 95% Довірчого ІнтервалуРозширений Розрахунок Довірчого Інтервалу з Використанням PythonЗіставте Функції
6. Статистичне Тестування
Що таке t-тестГіпотезиТ-тест МатематичноОдновибірковий та Двовибірковий ТестПередумови T-ТестуВиконання t-Тесту в PythonПроведення t-тестуПарний t-тест

book
Передумови T-Тесту

Основна ідея t-тесту полягає в тому, що він підпорядковується t-розподілу. Для цього висуваються кілька важливих припущень:

  1. Однорідність дисперсій. Дисперсії двох порівнюваних груп повинні бути приблизно однаковими;

  2. Нормальність. Обидві вибірки повинні приблизно підпорядковуватися нормальному розподілу;

  3. Незалежність. Вибірки мають бути незалежними, тобто значення в одній групі не повинні впливати на значення в іншій групі.

Варто зазначити, що t-тест може давати некоректні результати, якщо ці припущення не виконуються.

Існують різні типи t-тестів, які враховують порушення деяких припущень:

  • Якщо дисперсії різні, можна застосувати t-тест Велча. Його ідея залишається тією ж. Єдина відмінність — у ступенях свободи. Виконати t-тест Велча замість звичайного t-тесту в Python так само просто, як встановити equal_var=False;

  • Якщо вибірки не є незалежними (наприклад, якщо потрібно порівняти середні значення однієї групи в різні періоди часу), можна застосувати парний t-тест. Парний t-тест буде розглянуто в наступних розділах.

question-icon

Виберіть відповідний тип t-тесту для кожного випадку:

Normality, Homogeneity but no Independence —
Normality, Homogeneity, Independence —
Normality, Independence but no Homogeneity —

Натисніть або перетягніть елементи та заповніть пропуски

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 6. Розділ 5

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
Вибірка проти Генеральної СукупностіТипи статистикиТипи ДанихСереднє ЗначенняМедіанне ЗначенняМедіанне Значення Для Парної Кількості ЗначеньСереднє чи МедіанаМодаТест з Описової Статистики
2. Середнє, Медіана та Мода з Python
Дослідження Набору ДанихОбчислення Середнього та Медіанного Значень за Допомогою PythonСтатистика з PandasОбчислення Середньої та Медіанної Заробітної Плати
3. Дисперсія та Стандартне Відхилення
Дисперсія Генеральної СукупностіВибіркова ДисперсіяОбчислення Дисперсії за Допомогою PythonСтандартне ВідхиленняСтандартне Відхилення з PythonОбчислення Дисперсії та Стандартного Відхилення
4. Коваріація проти Кореляції
КоваріаціяКореляціяТест на Коваріацію та КореляціюОбчислення Коваріації та Кореляції
5. Довірчий Інтервал
Дослідження Набору ДанихДовірчий ІнтервалОбчислення Довірчого Інтервалу за Допомогою PythonТест на Ширину Довірчого ІнтервалуОбчислення 95% Довірчого ІнтервалуРозширений Розрахунок Довірчого Інтервалу з Використанням PythonЗіставте Функції
6. Статистичне Тестування
Що таке t-тестГіпотезиТ-тест МатематичноОдновибірковий та Двовибірковий ТестПередумови T-ТестуВиконання t-Тесту в PythonПроведення t-тестуПарний t-тест

book
Передумови T-Тесту

Основна ідея t-тесту полягає в тому, що він підпорядковується t-розподілу. Для цього висуваються кілька важливих припущень:

  1. Однорідність дисперсій. Дисперсії двох порівнюваних груп повинні бути приблизно однаковими;

  2. Нормальність. Обидві вибірки повинні приблизно підпорядковуватися нормальному розподілу;

  3. Незалежність. Вибірки мають бути незалежними, тобто значення в одній групі не повинні впливати на значення в іншій групі.

Варто зазначити, що t-тест може давати некоректні результати, якщо ці припущення не виконуються.

Існують різні типи t-тестів, які враховують порушення деяких припущень:

  • Якщо дисперсії різні, можна застосувати t-тест Велча. Його ідея залишається тією ж. Єдина відмінність — у ступенях свободи. Виконати t-тест Велча замість звичайного t-тесту в Python так само просто, як встановити equal_var=False;

  • Якщо вибірки не є незалежними (наприклад, якщо потрібно порівняти середні значення однієї групи в різні періоди часу), можна застосувати парний t-тест. Парний t-тест буде розглянуто в наступних розділах.

question-icon

Виберіть відповідний тип t-тесту для кожного випадку:

Normality, Homogeneity but no Independence —
Normality, Homogeneity, Independence —
Normality, Independence but no Homogeneity —

Натисніть або перетягніть елементи та заповніть пропуски

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 6. Розділ 5
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt