Logo tl.boatexistence.com

Bakit gagamit ng parameter na hindi sentro?

Talaan ng mga Nilalaman:

Bakit gagamit ng parameter na hindi sentro?
Bakit gagamit ng parameter na hindi sentro?
Anonim

Ang nocentrality na parameter ay kapaki-pakinabang sa paglalarawan ng karaniwang ginagamit na mga istatistika ng pagsubok, kung saan ang nocentrality na parameter ay kumakatawan sa ang antas kung saan ang ibig sabihin ng test statistic ay umaalis sa average nito kapag ang null hypothesis ay totoo.

Ano ang gitnang parameter?

Ang hindi sentralidad na parameter (λ) ay isang sukat ng “…ang antas kung saan mali ang isang null hypothesis” (Kirk, 2012). Sa madaling salita, may sinasabi ito sa iyo tungkol sa istatistikal na kapangyarihan ng isang pagsubok. Halimbawa, ang F-distribution na may NCP parameter na zero ay nangangahulugan na ang F-distribution ay isang central F-distribution.

Ano ang nocentrality parameter δ?

Kung ang istatistika ng pagsubok ay may karaniwang normal na distribusyon sa ilalim ng null hypothesis, magkakaroon ito ng nonzero mean na normal na distribution sa ilalim ng alternatibo. Narito ang ibig sabihin ay ang parameter ng nocentrality. Para sa t-test sa ilalim ng pantay na variance assumption, ang mean ay ibinibigay ng: δ=μ1−μ2σpooled/√n

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng sentral at hindi sentral na pamamahagi?

Samantalang inilalarawan ng gitnang distribusyon kung paano ibinabahagi ang isang istatistika ng pagsubok kapag ang nasubok na pagkakaiba ay null, inilalarawan ng mga di-sentral na distribusyon ang pamamahagi ng isang istatistika ng pagsubok kapag ang null ay mali (kaya ang ang alternatibong hypothesis ay totoo). Ito ay humahantong sa kanilang paggamit sa pagkalkula ng istatistikal na kapangyarihan.

Ano ang pamamahagi ng parameter na hindi sentralidad?

Ang di-sentral na t-distribution ay nagsa-generalize ng t-distribution ng Mag-aaral gamit ang isang parameter na hindi sentro. Samantalang ang central probability distribution ay naglalarawan kung paano ang isang test statistic t ay ipinamamahagi kapag ang pagkakaiba na nasubok ay null, ang dicentral distribution ay naglalarawan kung paano ang t ay ipinamamahagi kapag ang null ay false

Inirerekumendang: