어떻게 Excel에서 TDIST 기능, T.DIST 기능, T.DIST.RT 기능과 T.DIST.2T 기능을 사용하는

통계에서 가설 검정은 표본 데이터 세트라는 인구 데이터 세트의 일부를 기반으로 다른 분포 함수를 사용하여 모집단 데이터 세트의 평균 추정을 찾는 데 사용됩니다. 확인 데이터 분석이라고도하는 통계 가설은 일련의 무작위 변수를 통해 모델링 된 프로세스를 관찰하여 테스트 할 수있는 가설입니다. 통계 가설 검정은 통계적 추론 방법입니다. 가설에는 두 가지 유형이 있습니다.

하나는 주장 된 진술인 귀무 가설이고 다른 하나는 귀무 가설과 정반대 인 대체 가설입니다. 예를 들어, maggi 패킷에서 리드에 대한 최대 한계가 225ppm (백만 분율)을 초과하지 않아야한다고 말하고 누군가가 귀무 가설 (U0로 표시)과 대체 가설 (Ua로 표시)보다 고정 한계 이상이라고 주장하는 경우

U0 = maggi 패킷의 리드 콘텐츠가 225ppm 이상입니다. Ua = maggi 패킷의 납 함량은 225ppm 미만입니다.

따라서 위의 가설은 기본 상황이 분포 곡선의 오른쪽에 있기 때문에 오른쪽 꼬리 검정의 예입니다.

기본 상황이 왼쪽에 있으면 왼쪽 꼬리 테스트라고합니다. 단측 테스트를 설명하는 예를 하나 더 살펴 보겠습니다. 예를 들어 셀리나가 평균 60 번의 푸시 업을 할 수 있다고 말하면. 이제 그 진술을 의심하고 통계 용어의 상황을 가설하려고 할 수 있습니다. 그러면 null과 대립 가설이 아래에 나와 있습니다. U0 = selina는 60 개의 pushup을 할 수 있습니다 Ua = selina는 60 개의 pushup을 할 수 없습니다. 이것은 기본이되는 양측 테스트입니다. 상황은 주장 된 진술의 양쪽에 있습니다. 이러한 꼬리 검정은 통계의 결과에 영향을줍니다. 따라서 귀무 가설과 대립 가설을 신중하게 선택하십시오.

T 분포는 표본 크기가 작고 (일반적으로 <30) 모집단 표준 편차를 알 수없는 상황에서 정규 분포 된 모집단의 평균을 추정 할 때 연속 확률 분포의 계열입니다. T 분포는 종 모양의 곡선이지만 정규 분포 곡선보다 훨씬 평평합니다. T 분포 함수는 자유도에 따라 다릅니다. 자유도가 다른 t 분포에 대한 누적 분포 함수를 이해해 봅시다.

여기서 2F1은 초기 하 함수 x는 분포가 평가되는 값입니다.

이제 t 분포에 대한 확률 질량 분포를 기대합니다. 확률 분포에 따른 자유도의 변화는 아래 그림과 함께 표시됩니다.

여기서 x는 분포가 평가되는 값입니다.

자유도 변수 :

이제 자유도 (df라고도 함)가 무엇인지 궁금 할 것입니다. 수학적으로 분포의 자유도 (df)는 합산되는 표준 정규 편차의 수와 같습니다. 그러나 자유도의 개념을 어떻게 이해할 수 있습니까? 자유도는 이벤트에서 독립적 인 가능성의 수입니다. 예를 들어 동전을 100 번 던지고 앞면이 48 번 발생한다고하면 꼬리가 52 번 발생했다고 결론을 내릴 수 있으므로 자유도는 1이됩니다.하지만 신호등의 경로에 대해 말하면 (일반적으로 3 개의 색상 표시등이 있습니다) 주어진 시간 샘플에서 빨간불의 확률을 알고 싶습니다.

이를 위해 최소 2 개의 색상 조명에 대한 정보가 필요하므로 자유도는 2가됩니다. 따라서 자유도는 1- 분포의 표본 크기입니다. 변수 x *에 대해 T.DIST 또는 TDIST 또는 T.DIST.2T 또는 T.DIST.RT 함수 확률을 사용하여 꼬리 검정 유형에 대한 t-분포를 평가하는 방법을 알아 보겠습니다.

Excel의 T.DIST 함수는 표본 전체에 대한 t 분포 확률 백분율을 반환합니다.이 함수는 꼬리 검정 유형과 함께 분포에 대한 가변 x 및 자유도를 사용합니다.

x : 분포가 평가되는 값 deg_freedom : 자유도 꼬리 : 단측 (1 사용) 또는 양측 (2 사용) 검정 T.DIST.RT 함수 *는 변수 x를 사용하여 단측 검정에 대한 오른쪽 꼬리 분포를 반환합니다. 자유도.

x : 분포가 평가되는 값 deg_freedom : 자유도 T.DIST.2T 함수는 변수 x 및 자유도를 사용하여 분포에 대한 양측 검정을 반환합니다.

x : 분포가 평가되는 값 deg_freedom : 자유도 T.DIST 함수는 분포 유형 (cdf 또는 pdf)과 함께 변수 x 및 자유도를 사용하여 왼쪽 꼬리 검정에 대한 학생 t 분포를 반환합니다. *

x : 분포가 평가되는 값 deg_freedom : 자유도 누적 : 함수의 형태를 결정하는 논리 값.

누적이 TRUE이면 T.DIST는 누적 분포 함수를 반환합니다. FALSE이면 확률 밀도 함수를 반환합니다.

이 모든 것들은 이해하기 어려울 수 있습니다. 예제를 사용하여 함수를 사용하는 방법을 이해합시다. 여기에 샘플 변수 x와 자유도 *가 있습니다. Excel에서 TDIST 함수를 사용하여 t 분포 단측 검정에 대한 확률 백분율을 계산해야합니다

확률 값은 십진수로 값을 백분율로 변환하여 셀 형식을 백분율로 변경할 수 있습니다.

정확한 0.5에 대한 t 분포의 확률 값은 단측 검정의 경우 33.3 %입니다.

이제 양측 검정에 대해 동일한 매개 변수로 동일한 공식을 사용합니다. 아래에 명시된 공식을 사용합시다.

정확한 0.5에 대한 t 분포의 확률 값은 양측 검정의 경우 66.67 %입니다.

이제 아래에 설명 된 T.DIST.RT 함수를 사용하여 동일한 매개 변수에 대한 오른쪽 꼬리 검정을 평가합니다.

정확한 0.5에 대한 t 분포의 확률 값은 오른쪽 꼬리 검정의 경우 33.33 %입니다.

이제 아래에 설명 된 T.DIST.RT 함수를 사용하여 동일한 매개 변수에 대해 양측 검정을 평가합니다.

정확한 0.5에 대한 t 분포의 확률 값은 양측 검정의 경우 66.67 %입니다.

이제 T.DIST 함수를 사용하여 동일한 매개 변수로 누적 함수 유형 (cdf 또는 pdf)을 선택합니다.

자유도 2에 대한 0.5 값에 대한 확률은 왼쪽 꼬리와 누적 분포

에 대해 66.67 %가됩니다. === pdf에 대한 공식 사용 :

자유도 2의 0.5 값에 대한 확률은 29.63 % 오른쪽 꼬리와 확률 질량 분포로 나옵니다.

다음은 Excel에서 T 분포 함수를 사용한 모든 관찰 메모입니다

필요한 경우 값을 백분율로 변환하십시오.

Excel에서 TDIST 함수, T.DIST 함수, T.DIST.RT 함수 및 T.DIST.2T 함수를 사용하는 방법에 대한이 기사가 설명되기를 바랍니다. 여기에서 통계 공식 및 관련 Excel 함수에 대한 더 많은 기사를 찾아보십시오.

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