T 检验：最流行的icode9假设检验

在当今数据驱动的世界中，每天都会生成和使用数据。所有这些数据都包含无数隐藏的想法和信息，发现这些想法和信息可能会令人筋疲力尽。数据科学家通常使用统计数据来对数据进行有根据的猜测来解决这个问题。

任何关于数据的可测试假设都称为假设。假设检验是一种统计检验方法，用于通过实验验证假设。在数据科学中，假设检验检查样本数据的假设，以得出有关更大数据总体的见解。

假设检验因用于检验的统计总体参数而异。统计学中最常见的问题之一是比较两个总体之间的均值。最常见的方法是 t 检验。在本文中，我们将讨论这个流行的统计测试，并展示一些 Python 编程语言中的简单示例。

什么icode9是 T 检验？

t检验由William Sealy Gosset于1908年开发，作为学生的t检验。丝涟以“学生”的笔名发表了他的作品。该检验的目的是比较两个相关或不相关样本组的均值。它用于假设检验，以测试假设对感兴趣总体的适用性。T 检验仅适用于两个数据组。如果要比较两个以上的组，则必须求助于其他测试，例如方差分析。

何时使用 t 检验？

因此，当您期望单值假设（如 mean1=mean2）时，单尾检验会更可取。如果您的icode9假设假设均值大于或小于彼此，则双尾检验更有意义。

假设icode9是什么？

T 检验是用于确定两个数据样本之间相关性的参数检验。T 检验要求根据以下关于未知总体参数的假设对数据进行分布：

• 数据值是独立且连续的，即数据的测量尺度应遵循连续模式。
• 数据呈正态分布，即绘制时，其图形类似于钟形曲线。
• 数据是随机采样的。
• 两个样本组的数据方差相似，即样本具有几乎相等的标准差（适用于双样本 t 检验）。

T 检验涉及哪些步骤？

与任何假设检验一样，t 检验按以下步骤顺序执行：

1. 陈述一个假设。假设分为原假设 （H0） 和否定原假设的备择假设 （Ha）。原假设和备择假设根据正在执行的检验类型进行定义。
2. 收集示例数据。
3. 进行测试。
4. 否定或未能否定原假设 H0。

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