证明:若μ已知,则统计量T^2是的无偏估计量
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/14 19:47:16
请看.
这是前提和假设,不是结论.
你的翻译有误!StandardError是标准误,StandardDeviation才是标准差,这两者的概念是不同的.T统计量与标准误(StandardError)之间存在反比关系,见以下公式:T-S
是参数为3/4的0-1分布,如图.
检验统计量简单来说就是用来决定是否可以拒绝原假设的证据.检验统计量的值是利用样本数据计算得到的,它代表了样本中的信息.检验统计量的绝对值越大,拒绝原假设的理由越充分,反之,不拒绝原假设的理由越充分.
令x+1=y,则f(y)=y2-4y-4,y属于[t,t+1].1.当t
1.Ssquare标准化以后(n-1)S^2/sigma^2服从卡方分布2.Xbar和Ssquare是独立的,具体证明搜索一下吧
如正态分布N(μ,σ²),其中μ已知而σ未知则x1+x2是统计量x1+x2-2μ是统计量,这两者均不含未知参数但(x1+x2)/σ就不是统计量,它含未知参数σ.
Z=(x-μ)/σ即为标准化检验统计量.
很高兴为你统计量的分布(Metlab),由于文字太多,只能给您网址(百度文库)了,希望能帮上您!如果不是您需要的,请追问或者上传题目截图,以便我能为你解答;
此为T检验的结果.T统计量为7.591243759明显大于临界值1.655655173和1.976810963表示拒绝原假设,一般原假设都是在说:这是错的.因此,您得到的这个检验结果说明,这没错.您的
楼上真是扯淡啊.明显是F分布,而且是F(1,3).关于F分布你百度百科查一下就知道了.而t分布的话,比如自由度是3,他的分子是正态分布,分母是根号下的Y除以自由度3,其中Y是服从卡方分布的随机变量.所
相关,但不是一件事.T-test是指用T-statistic来做假设检验(hypothesistesting),而T-statistic是根据model计算的,用来做检验的统计量.正常T-statis
以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布
由样本所获得的一些数量特征称之为样本统计量.
用t检验求t值啊,因为如果是z值的话,应该是标准正态分布,需要做一点转换,所以这里选择t检验!再问:我带入公式算了下,t值是-4.97,那么p值就求不了了诶。
检验水准a与概率P均为两侧的概率.T界值与检验水准是一致通过;样本统计量T与概率P是一致通过.T界值是由检验水准界定的,是T分布两侧概率为检验水准时,横轴上的T值,两者之间的关系是a=P(|t|≥ta
这样的结果意味着t检验不通过.
贾平凹不是作家么?还写数理统计的书?