司徒顿t检定 编辑
司徒顿t 检定是指虚无假说成立时的任一检定统计有司徒顿t分布的统计假说检定，属于参数统计。学生t检验常作为检验一群来自常态分配母体的独立样本之期望值是否为某一实数，或是二群来自常态分配母体的独立样本之期望值的差是否为某一实数。举个简单的例子，在某个学校中我们可以从某个年级中随机抽样一群男生，以检验该年级男生与全校男生之身高差异程度是否如我们所假设的某个值。
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司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。
Z检验，也称“U检验”，是为了检验在零假设情况下测试数据能否可以接近正态分布的一种统计测试。根据中心极限定理，在大样本条件下许多测验可以被贴合为正态分布。在不同的显著性水平上，Z检验有着同一个临界值，因此它比临界值标准不同司徒顿t检定更简单易用。当实际标准差未知，而样本容量较小时，司徒顿t检定更加适用。
司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。
司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。
司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。
Z检验，也称“U检验”，是为了检验在零假设情况下测试数据能否可以接近正态分布的一种统计测试。根据中心极限定理，在大样本条件下许多测验可以被贴合为正态分布。在不同的显著性水平上，Z检验有着同一个临界值，因此它比临界值标准不同司徒顿t检定更简单易用。当实际标准差未知，而样本容量较小时，司徒顿t检定更加适用。
Z检验，也称“U检验”，是为了检验在零假设情况下测试数据能否可以接近正态分布的一种统计测试。根据中心极限定理，在大样本条件下许多测验可以被贴合为正态分布。在不同的显著性水平上，Z检验有着同一个临界值，因此它比临界值标准不同司徒顿t检定更简单易用。当实际标准差未知，而样本容量较小时，司徒顿t检定更加适用。
司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。
司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。
司徒顿t分布，简称t 分布，在几率论及统计学中用于根据小样本来估计母体呈常态分布且标准差未知的期望值。若母体标准差已知，或是样本数足够大时，则应使用常态分布来进行估计。其为对两个样本期望值差异进行显著性差异测试的司徒顿t检定之基础。