Comment utiliser la fonction LOI.STUDENT, la fonction T.DIST, la fonction T.DIST.RT et la fonction T.DIST.2T dans Excel

Dans les statistiques, le test d’hypothèse est utilisé pour trouver l’estimation de la moyenne pour l’ensemble de données de population en utilisant la fonction de distribution différente basée sur la partie de l’ensemble de données de population appelée ensemble de données échantillon. Une hypothèse statistique, parfois appelée analyse de données de confirmation, est une hypothèse testable en observant un processus modélisé via un ensemble de variables aléatoires. Un test d’hypothèse statistique est une méthode d’inférence statistique. Il existe deux types d’hypothèses.

L’une est l’hypothèse nulle qui est l’énoncé revendiqué et l’autre est l’hypothèse alternative qui est juste à l’opposé de l’hypothèse nulle. Par exemple, si nous disons que la limite maximale de plomb dans un paquet maggi ne doit pas dépasser 225 ppm (parties par million) et que quelqu’un prétend qu’il y a plus de limite fixe que l’hypothèse nulle (notée U0) et l’hypothèse alternative (notée Ua)

U0 = la teneur en plomb dans le paquet maggi est supérieure ou égale à 225 ppm. Ua = la teneur en plomb du paquet maggi est inférieure à 225 ppm.

L’hypothèse ci-dessus est donc un exemple de test unilatéralement car la situation sous-jacente se situe dans le côté droit de la courbe de distribution.

Si la situation sous-jacente se situe du côté gauche, cela s’appellerait un test unilatéral à gauche. Prenons un autre exemple qui illustre un test unilatéral. Par exemple, si selina dit qu’elle peut faire 60 pompes en moyenne. Maintenant, vous pourriez douter de cette déclaration et essayer de faire l’hypothèse de la situation en terme de statistiques, alors l’hypothèse nulle et alternative est énoncée ci-dessous U0 = selina peut faire 60 pompes Ua = selina ne peut pas faire 60 pompes Ceci est un test bilatéral où le sous-jacent La situation se situe des deux côtés de la déclaration revendiquée. Ces tests en queue affectent le résultat des statistiques. Alors choisissez soigneusement l’hypothèse nulle et alternative.

La distribution T est une famille de distribution de probabilité continue lors de l’estimation de la moyenne d’une population normalement distribuée dans des situations où la taille de l’échantillon est petite (généralement <30) et l’écart type de la population est inconnu. La distribution T est une courbe en forme de cloche mais beaucoup plus plate que la courbe de distribution normale. La fonction de distribution T varie avec les degrés de liberté. Comprenons la fonction de distribution cumulative pour la distribution t avec différents degrés de liberté.

Ici 2F1 est la fonction hypergéométrique x est la valeur à laquelle la distribution est évaluée.

Nous attendons maintenant avec impatience la distribution de masse de probabilité pour la distribution t. La variation du degré de liberté avec la distribution de probabilité est illustrée par le graphique ci-dessous.

Ici x est la valeur à laquelle la distribution est évaluée.

Variable de degré de liberté:

Vous devez maintenant vous demander quel est le degré de liberté (également appelé df). Mathématiquement, le degré de liberté (df) d’une distribution est égal au nombre d’écarts normaux standard additionnés. Mais comment comprendre le concept de degré de liberté? Le degré de liberté est le nombre de possibilités indépendantes dans un événement. Par exemple, si nous lançons une pièce 100 fois et disons que les têtes se produisent 48 fois, nous pouvons conclure que les queues se sont produites 52 fois, donc le degré de liberté est 1. Mais si nous disons sur un itinéraire de feux de signalisation (a généralement 3 feux de couleur) nous voulons connaître la probabilité de la lumière rouge dans un échantillon de temps donné.

Pour cela, le degré de liberté sera de 2 car nous aurons besoin d’informations pour au moins 2 lumières de couleur. Le degré de liberté est donc la taille de 1 – échantillon de distribution. Apprenons à évaluer la distribution t pour le type de test en queue en utilisant la probabilité de fonction T.DIST ou TDIST ou T.DIST.2T ou T.DIST.RT pour la variable x *.

La fonction T.DIST dans Excel renvoie le pourcentage de probabilité de distribution t de quelque chose dans les échantillons. La fonction prend la variable x et les degrés de liberté pour la distribution ainsi que le type de test en queue.

x: valeur à laquelle la distribution est évaluée deg_freedom: degrés de liberté Queues: test unilatéral (utilisez 1) ou bilatéral (utilisez 2) T.DIST.RT Fonction * renvoie la distribution unilatérale pour le test unilatéral en utilisant la variable x et degré de liberté.

x: valeur à laquelle la distribution est évaluée deg_liberté: degrés de liberté T.DIST.2T Function renvoie le test bilatéral de la distribution en utilisant la variable x et deg de liberté.

x: valeur à laquelle la distribution est évaluée deg_freedom: degrés de liberté T.DIST Function renvoie la distribution t de Student pour le test à queue gauche en utilisant la variable x et deg de liberté avec le type de distribution (cdf ou pdf) *

x: valeur à laquelle la distribution est évaluée deg_freedom: degrés de liberté cumulatifs: valeur logique qui détermine la forme de la fonction.

Si cumulative est TRUE, T.DIST renvoie la fonction de distribution cumulative; si FALSE, il renvoie la fonction de densité de probabilité.

Tout cela peut être difficile à comprendre. Comprenons comment utiliser la fonction à l’aide d’un exemple. Nous avons ici un exemple de variable x et de degré de liberté *. Nous devons calculer le pourcentage de probabilité pour le test unilatéral de la distribution t en utilisant la fonction TDIST dans Excel

La valeur de probabilité est en décimal, vous pouvez convertir la valeur en pourcentage en changeant le format de la cellule en pourcentage.

La valeur de probabilité de la distribution t pour exactement 0,5 est de 33,3% pour le test unilatéral.

Utilisez maintenant la même formule avec les mêmes paramètres pour les tests à deux queues. Utilisons la formule ci-dessous.

La valeur de probabilité de la distribution t pour 0,5 exact est de 66,67% pour le test bilatéral.

Évaluez maintenant le test à queue droite pour les mêmes paramètres en utilisant la fonction T.DIST.RT indiquée ci-dessous.

La valeur de probabilité de la distribution t pour exactement 0,5 est de 33,33% pour le test unilatéralement à droite.

Évaluez maintenant le test bilatéral pour les mêmes paramètres en utilisant la fonction T.DIST.RT indiquée ci-dessous.

La valeur de probabilité de la distribution t pour 0,5 exact est de 66,67% pour le test bilatéral.

Nous utilisons maintenant la fonction T.DIST pour choisir le type de fonction de cumul (cdf ou pdf) avec les mêmes paramètres.

La probabilité pour la valeur 0,5 du degré de liberté 2 est de 66,67% pour la distribution unilatérale et cumulative

La probabilité pour la valeur de 0,5 pour le degré de liberté 2 est de 29,63% à droite et la distribution de masse de probabilité.

Voici toutes les notes d’observation utilisant les fonctions de distribution T dans Excel

Convertissez la valeur en pourcentage, si nécessaire.

J’espère que cet article sur Comment utiliser la fonction TDIST, la fonction T.DIST, la fonction T.DIST.RT et la fonction T.DIST.2T dans Excel est explicatif. Trouvez plus d’articles sur les formules statistiques et les fonctions Excel associées ici.

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