In der Statistik wird die Gamma-Verteilung häufig verwendet, um Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf Wartezeiten zu modellieren.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Funktion scipy.stats.gamma() verwenden, um eine …
Wann immer Sie einen Hypothesentest durchführen, erhalten Sie als Ergebnis eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die Ergebnisse des Hypothesentests statistisch signifikant sind, können Sie die Teststatistik mit einem kritischen z-Wert vergleichen. Wenn der Absolutwert der Teststatistik größer als der kritische z-Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.
Glücklicherweise macht es Excel mit der folgenden Funktion einfach, kritische z-Werte zu finden:
NORM.S.VERT(Wahrscheinlichkeit)
wo:
Diese Funktion gibt einen kritischen z-Wert zurück, der auf dem von Ihnen gewählten Signifikanzniveau basiert.
Dieses Tutorial enthält drei Beispiele für die Verwendung dieser Funktion zum Ermitteln von kritischen z-Werten.
Ermitteln Sie den kritischen z-Wert für einen zweiseitigen Test mit α = 0,10.
Für einen zweiseitigen Test gibt es zwei kritische Werte:
Wir können die folgenden Funktionen in Excel verwenden, um diese kritischen Werte zu berechnen:
Somit sind die beiden kritischen Werte für diesen Test -1,645 und 1,645. Dies bedeutet, wenn die Teststatistik kleiner als -1,645 oder größer als 1,645 ist, sind die Ergebnisse des Hypothesentests statistisch signifikant.
Ermitteln Sie den kritischen Z-Wert für einen rechtsseitigen Test mit α = 0,05.
Für einen rechtsseitigen Test gibt es einen kritischen Wert: NORM.S.INV(1-α)
Wir können die folgende Funktion in Excel verwenden, um diesen kritischen Wert zu berechnen:
Somit beträgt der kritische Wert für diesen Test 1,645. Das heißt, wenn die Teststatistik größer als 1,645 ist, sind die Ergebnisse des Hypothesentests statistisch signifikant.
Finden Sie den kritischen Z-Wert für einen linksseitigen Test unter Verwendung von α = 0,01.
Für einen linksseitigen Test gibt es einen kritischen Wert: NORM.S.INV(α)
Wir können die folgende Funktion in Excel verwenden, um diesen kritischen Wert zu berechnen:
Somit beträgt der kritische Wert für diesen Test -2,326. Dies bedeutet, wenn die Teststatistik kleiner als -2,326 ist, sind die Ergebnisse des Hypothesentests statistisch signifikant.
In der Statistik wird die Gamma-Verteilung häufig verwendet, um Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf Wartezeiten zu modellieren.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Funktion scipy.stats.gamma() verwenden, um eine …
Eine Gleichverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, bei der jeder Wert zwischen einem Intervall von a bis b mit gleicher Wahrscheinlichkeit gewählt wird.
Die Wahrscheinlichkeit, dass wir auf einem Intervall von a …