Wie die TDIST Funktion, T.DIST Funktion, T.DIST.RT Funktion und T.DIST.2T Funktion in Excel verwenden

In der Statistik wird der Hypothesentest verwendet, um die Schätzung des Mittelwerts für den Populationsdatensatz unter Verwendung der unterschiedlichen Verteilungsfunktion basierend auf dem Teil des Populationsdatensatzes mit dem Namen Beispieldatensatz zu ermitteln. Eine statistische Hypothese, manchmal auch als bestätigende Datenanalyse bezeichnet, ist eine Hypothese, die auf der Grundlage der Beobachtung eines Prozesses überprüft werden kann, der über eine Reihe von Zufallsvariablen modelliert wird. Ein statistischer Hypothesentest ist eine Methode zur statistischen Inferenz. Es gibt zwei Arten von Hypothesen.

Eine ist die Nullhypothese, die die behauptete Aussage ist, und die andere ist die alternative Hypothese, die der Nullhypothese genau entgegengesetzt ist. Wenn wir zum Beispiel sagen, dass die maximale Grenze für Blei in einem Maggi-Paket 225 ppm (parts per million) nicht überschreiten darf und jemand behauptet, dass es mehr als eine feste Grenze gibt als die Nullhypothese (bezeichnet mit U0) und die alternative Hypothese (bezeichnet mit Ua)

U0 = Bleigehalt im Maggi-Paket ist größer oder gleich 225 ppm. Ua = Bleigehalt im Maggi-Paket beträgt weniger als 225 ppm.

Die obige Hypothese ist also ein Beispiel für einen rechtsseitigen Test, da die zugrunde liegende Situation auf der rechten Seite der Verteilungskurve liegt.

Wenn die zugrunde liegende Situation auf der linken Seite liegt, wird dies als Test mit linkem Schwanz bezeichnet. Nehmen wir noch ein Beispiel, das einen einseitigen Test veranschaulicht. Zum Beispiel, wenn Selina sagt, dass sie durchschnittlich 60 Liegestütze machen kann. Nun könnten Sie diese Aussage bezweifeln und versuchen, die Situation im Statistikbegriff zu hypothetisieren. Dann ist die Null- und die alternative Hypothese unten angegeben. U0 = Selina kann 60 Liegestütze machen. Ua = Selina kann nicht 60 Liegestütze machen. Dies ist ein zweiseitiger Test, bei dem der Basiswert vorliegt Situation liegt auf beiden Seiten der behaupteten Aussage. Diese gezielten Tests wirken sich auf das Ergebnis der Statistik aus. Wählen Sie also die Null- und Alternativhypothese sorgfältig aus.

Die T-Verteilung ist eine Familie kontinuierlicher Wahrscheinlichkeitsverteilung, wenn der Mittelwert einer normalverteilten Population in Situationen geschätzt wird, in denen die Stichprobengröße klein ist (im Allgemeinen <30) und die Populationsstandardabweichung unbekannt ist. Die T-Verteilung ist eine glockenförmige Kurve, aber viel flacher als die Normalverteilungskurve. Die T-Verteilungsfunktion variiert mit den Freiheitsgraden. Lassen Sie uns die kumulative Verteilungsfunktion für die t-Verteilung mit verschiedenen Freiheitsgraden verstehen.

Hier ist 2F1 die hypergeometrische Funktion x ist der Wert, bei dem die Verteilung ausgewertet wird.

Nun freuen wir uns auf die Wahrscheinlichkeitsmassenverteilung für die t-Verteilung. Die Variation des Freiheitsgrades mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung ist in der folgenden Darstellung dargestellt.

Hier ist x der Wert, bei dem die Verteilung ausgewertet wird.

Variable für den Freiheitsgrad:

Jetzt müssen Sie sich fragen, wie hoch der Freiheitsgrad ist (auch als df bekannt). Mathematisch ist der Freiheitsgrad (df) einer Verteilung gleich der Anzahl der summierten Standardnormalabweichungen. Aber wie können wir das Konzept des Freiheitsgrades verstehen? Freiheitsgrad ist die Anzahl der unabhängigen Möglichkeiten in einer Veranstaltung. Wenn wir zum Beispiel 100 Mal eine Münze werfen und sagen, dass Köpfe 48 Mal vorkommen, können wir daraus schließen, dass die Schwänze 52 Mal aufgetreten sind, sodass der Freiheitsgrad 1 beträgt. Wenn wir jedoch auf einer Ampelroute sagen (hat im Allgemeinen 3 Farblichter) Wir wollen die Wahrscheinlichkeit von rotem Licht in einer bestimmten Zeitprobe kennen.

Dafür beträgt der Freiheitsgrad 2, da wir Informationen für mindestens 2 Farblichter benötigen. Der Freiheitsgrad ist also die Verteilungsgröße von 1 Stichprobe. Lassen Sie uns lernen, wie die t – Verteilung für den Typ des Tailed-Tests mit der Funktionswahrscheinlichkeit T.DIST oder TDIST oder T.DIST.2T oder T.DIST.RT für die Variable x * bewertet wird.

Die T.DIST-Funktion in Excel gibt den Prozentsatz der t-Verteilungswahrscheinlichkeit von etwas über Stichproben zurück. Die Funktion verwendet die Variable x und Freiheitsgrade für die Verteilung zusammen mit der Art des Endtests.

x: Wert, bei dem die Verteilung ausgewertet wird deg_freedom: Freiheitsgrade Schwänze: einseitiger (Verwendung 1) oder zweiseitiger (Verwendung 2) Test T.DIST.RT Funktion * gibt die rechtsseitige Verteilung für den einseitigen Test unter Verwendung der Variablen x zurück und Grad der Freiheit.

x: Wert, bei dem die Verteilung ausgewertet wird deg_freedom: Freiheitsgrade Die T.DIST.2T-Funktion gibt den zweiseitigen Test für die Verteilung unter Verwendung der Variablen x und Freiheitsgrad zurück.

x: Wert, bei dem die Verteilung ausgewertet wird deg_freedom: Freiheitsgrade Die T.DIST-Funktion gibt die t-Verteilung des Schülers für den Test mit dem linken Schwanz unter Verwendung der Variablen x und des Freiheitsgrads zusammen mit der Art der Verteilung (cdf oder pdf) * ||| zurück || === T.DIST Funktionssyntax:

x: Wert, bei dem die Verteilung ausgewertet wird deg_freedom: Freiheitsgrade kumulativ: logischer Wert, der die Form der Funktion bestimmt.

Wenn kumulativ TRUE ist, gibt T.DIST die kumulative Verteilungsfunktion zurück. Wenn FALSE, wird die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zurückgegeben.

All dies könnte verwirrend zu verstehen sein. Lassen Sie uns anhand eines Beispiels verstehen, wie die Funktion verwendet wird. Hier haben wir eine Beispielvariable x und einen Freiheitsgrad *. Wir müssen den Wahrscheinlichkeitsprozentsatz für den einseitigen t-Verteilungstest mithilfe der TDIST-Funktion in Excel

berechnen === Verwenden Sie die Formel:

Der Wahrscheinlichkeitswert ist dezimal. Sie können den Wert in Prozent umwandeln und das Format der Zelle in Prozent ändern.

Der Wahrscheinlichkeitswert der t-Verteilung für genau 0,5 beträgt 33,3% für den einseitigen Test.

Verwenden Sie nun dieselbe Formel mit denselben Parametern für die beiden Endtests. Verwenden wir die unten angegebene Formel.

Der Wahrscheinlichkeitswert der t-Verteilung für genau 0,5 beträgt für den zweiseitigen Test 66,67%.

Bewerten Sie nun den rechtsseitigen Test für dieselben Parameter mit der unten angegebenen T.DIST.RT-Funktion.

Der Wahrscheinlichkeitswert der t-Verteilung für genau 0,5 beträgt für den rechtsseitigen Test 33,33%.

Bewerten Sie nun den zweiseitigen Test für dieselben Parameter mit der unten angegebenen T.DIST.RT-Funktion.

Der Wahrscheinlichkeitswert der t-Verteilung für genau 0,5 beträgt für den zweiseitigen Test 66,67%.

Jetzt verwenden wir die T.DIST-Funktion, um den Typ der Kumulationsfunktion (cdf oder pdf) mit denselben Parametern auszuwählen.

Die Wahrscheinlichkeit für den Wert 0,5 für den Freiheitsgrad 2 beträgt 66,67% für die linksseitige und kumulative Verteilung

Die Wahrscheinlichkeit für den Wert 0,5 für den Freiheitsgrad 2 beträgt 29,63% rechtsseitig und die Wahrscheinlichkeitsmassenverteilung.

Hier finden Sie alle Beobachtungsnotizen, die die T-Verteilungsfunktionen in Excel verwenden

Konvertieren Sie den Wert bei Bedarf in Prozent.

Hoffe, dieser Artikel über die Verwendung der TDIST-Funktion, der T.DIST-Funktion, der T.DIST.RT-Funktion und der T.DIST.2T-Funktion in Excel ist erklärend. Weitere Artikel zu statistischen Formeln und verwandten Excel-Funktionen finden Sie hier.

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