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t-statistic
来自维基百科,自由的百科全书
Found in articles
餘震
Jun 1994, 84: 935–953. Utsu,
T
. A
statistic
al study of the occurrence of aftershocks. Geophysical Magazine. 1961. Utsu,
T
.; Ogata, Y. Matsu'ura, R.S.
假說檢定
選擇適合的检验统计量(Test
statistic
)
T
。 在設定虛無假說為真下推导检验统计量的分布。在标准情况下应该会得出一个熟知的结果。比如检验统计量可能会符合常態分布或司徒頓
t
分布。 根據在零假设成立時的檢定統計量
T
分佈,找到機率為顯著水準
充分统计量
Statistic
)是指“没有任何其他可以以同一樣本中計算得出的統計量可以提供任何有關未知參數的额外訊息”。 对于统计量
t
=
T
( X ) {\displaystyle
t
=
T
(X)} ,若数据 X {\displaystyle X} 在已知
t
=
T
( X ) {\displaystyle
顺序统计树
在计算机科学,顺序统计树(英語:Order
statistic
tree)是二叉搜索树的变种。除了插入、查询和删除,这种数据结构还支持以下两种操作: Select(i) — 在树中查询第i小的元素 Rank(x) – 查找元素x的排名 这两种操作的平均时间复杂度是 O ( log n ) {\displaystyle
误差
的,它们在随机样本中的总和几乎肯定不为零。 统计误差(尤其是正态分布的)的数值可以用標準分數(或“z分数”)来标准化,而残差可以用
t
统计量(英语:
t
-
statistic
),或更一般的学生化残差(英语:studentized residuals)来标准化。 假定有一个均值为μ、標準差为σ的正态分布总体,从中随机选择个体,得到样本: