Cách sử dụng hàm T.INV trong Excel

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Cách sử dụng hàm T.INV trong Excel.

Kiểm định giả thuyết, Nghịch đảo của phân phối T và bậc tự do là gì? Trong thống kê, kiểm định Giả thuyết được sử dụng để tìm ước tính giá trị trung bình cho tập dữ liệu dân số bằng cách sử dụng hàm phân phối khác nhau dựa trên một phần của tập dữ liệu dân số có tên là tập dữ liệu mẫu. Giả thuyết thống kê, đôi khi được gọi là phân tích dữ liệu xác nhận, là một giả thuyết có thể kiểm tra được trên cơ sở quan sát một quá trình được mô hình hóa thông qua một tập hợp các biến ngẫu nhiên. Kiểm định giả thuyết thống kê là một phương pháp suy luận thống kê. Có hai loại giả thuyết.

Một là giả thuyết vô hiệu là tuyên bố đã được khẳng định và giả thuyết khác là giả thuyết thay thế trái ngược với giả thuyết không. Ví dụ: nếu chúng ta nói giới hạn tối đa dẫn đến trong một gói maggi không được vượt quá 225 ppm (phần triệu) và ai đó tuyên bố rằng có nhiều hơn giới hạn cố định so với giả thuyết rỗng (ký hiệu là U0) và giả thuyết thay thế (ký hiệu là Ua)

U0 = hàm lượng chì trong gói maggi lớn hơn hoặc bằng 225ppm. Ua = hàm lượng chì trong gói maggi nhỏ hơn 225 ppm.

Vì vậy, giả thuyết trên là một ví dụ về kiểm định bên phải vì tình huống cơ bản nằm ở phía bên phải của đường cong phân phối.

Nếu tình huống cơ bản nằm ở phía bên trái thì nó sẽ được gọi là bài kiểm tra bên trái. Hãy lấy thêm một ví dụ minh họa bài kiểm tra một phía. Ví dụ, nếu selina cho biết trung bình cô ấy có thể chống đẩy 60 lần. Bây giờ bạn có thể nghi ngờ tuyên bố đó và cố gắng giả thuyết tình huống trong thuật ngữ thống kê sau đó, giả thuyết rỗng và giả thuyết thay thế được nêu bên dưới U0 = selina có thể thực hiện 60 lần đẩy Ua = selina không thể thực hiện 60 lần đẩy Đây là một bài kiểm tra hai phía trong đó tình hình nằm ở cả hai phía của tuyên bố được tuyên bố. Các bài kiểm tra theo đuôi này ảnh hưởng đến kết quả của thống kê. Vì vậy, hãy chọn giả thuyết rỗng và giả thuyết thay thế một cách cẩn thận.

Phân phối T là một họ phân phối xác suất liên tục khi ước tính giá trị trung bình của một tổng thể phân bố chuẩn trong các tình huống mà kích thước mẫu nhỏ (thường là <30) và độ lệch chuẩn của tổng thể là không xác định.

Hàm nghịch đảo phân phối:

Hàm phân phối nghịch đảo của t trả về giá trị mẫu ngẫu nhiên tương ứng với giá trị xác suất phân phối t cho mẫu đã cho. Hàm nghịch đảo chỉ xem xét phân phối t sinh viên bên trái trong khi đánh giá. Đối với hàm này, chúng ta cần Bậc tự do cho đầu ra.

Biến mức độ tự do:

Bây giờ bạn phải tự hỏi bậc tự do (còn được gọi là df) là gì. Về mặt toán học, bậc tự do (df) của phân phối bằng với số độ lệch chuẩn chuẩn được tính tổng. Nhưng làm thế nào chúng ta có thể hiểu khái niệm mức độ tự do? Bậc tự do là số khả năng độc lập trong một sự kiện. Ví dụ, nếu chúng ta tung đồng xu 100 lần và nói rằng đầu xảy ra 48 lần và sau đó chúng ta có thể kết luận sấp xảy ra 52 lần nên bậc tự do là 1. Nhưng nếu chúng ta nói trên một tuyến đường có đèn giao thông (thường có 3 đèn màu) chúng ta muốn biết xác suất của đèn đỏ trong bất kỳ mẫu thời gian nào.

Đối với điều này, mức độ tự do sẽ là 2 vì chúng tôi sẽ yêu cầu thông tin cho ít nhất 2 đèn màu. Vì vậy bậc tự do là 1 – cỡ mẫu của phân phối. Chúng ta có thể đánh giá giá trị xác suất cho phân phối bằng cách sử dụng hàm T.DIST hoặc TDIST hoặc T.DIST.2T hoặc T.DIST.RT cho biến x. Nhưng để nhận được giá trị x tương ứng với giá trị xác suất * và bậc tự do đã cho cho phân phối, chúng ta sử dụng hàm T.INV trong Excel. Hãy hiểu cách sử dụng hàm T.INV làm máy tính phân phối t nghịch đảo