t检验中文翻译，t检验英文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于t检验中文翻译的问题，于是小编就整理了4个相关介绍t检验中文翻译的解答，让我们一起看看吧。

什么是t检验？

t检验（Student's t test）是指虚无假设成立时的任一检定统计有学生t-分布的统计假说检定，属于母数统计。

t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验，主要应用于比较两个平均数的差异是否显著

t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。

单总体检验

单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布

t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。 t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。

t检验的x和y是什么？

T检验是单因素分析的一种统计学方法。用上面的x与y的例子解释就是：如果一个变量x真的与y相关或者x是y的一个影响因素，那么x的分组之后，组与组之间也应该有差异的。

在统计学中，t检验用于比较两组数据的平均值是否存在显著差异。其中，x代表第一组数据的平均值，y代表第二组数据的平均值。通过t检验，我们可以得知这两组数据的平均值是否具有显著性差异，从而判断它们是否来自不同的总体分布。

这个检验通常用于分析实验结果的统计显著性，以帮助我们做出对比两组数据的科学结论。通过对x和y的t检验，我们可以更准确地了解它们之间的关系，并作出更有说服力的结论。

t'检验和非参数检验的区别？

1.定义不同：

参数检验：假定数据服从某分布（一般为正态分布），通过样本参数的估计量（x±s）对总体参数（μ）进行检验，比如t检验、u检验、方差分析。

非参数检验：不需要假定总体分布形式，直接对数据的分布进行检验。由于不涉及总体分布的参数，故名「非参数」检验。比如，卡方检验。

2.衡量值不同

参数检验的集中趋势的衡量为均值

非参数检验为中位数。

3.需要的信息不同

参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；

非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。

4.适用范围不同

u检测和t检验的区别？

t检验和u检验的适用条件联系紧密：

样本来自正态总体或近似正态总体；

两样本总体方差相等，即具有方差齐性。在实际应用时，如与上述条件略有偏离，对结果亦不会有太大影响；

两组样本应相互独立。

u检验与t检验的区别是：

作用不同、适用条件不同以及应用不同。

一、作用不同

1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n< 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

2、u检验：用来评估两个独立的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。

二、适用条件不同

到此，以上就是小编对于t检验中文翻译的问题就介绍到这了，希望介绍关于t检验中文翻译的4点解答对大家有用。