Quale processo stocastico produce rendimenti con distribuzione t di Student?
Quando si usa la distribuzione t di Student?
Il test t di Student per campioni indipendenti si usa per determinare se c’è una differenza statisticamente significativa tra le medie di due gruppi tra loro indipendenti. Ad esempio, puoi utilizzare questo test per valutare se c’è differenza nei tempi medi di attesa al pronto soccorso tra due diversi ospedali.
Quale statistica ha distribuzione t di Student?
Nella teoria delle probabilità la distribuzione di Student, o t di Student, è una distribuzione di probabilità continua che governa il rapporto tra due variabili aleatorie, la prima con distribuzione normale e la seconda, al quadrato, segue una distribuzione chi quadrato.
Come capire quale distribuzione usare?
Per riconoscere se una distribuzione è normale puoi basarti su:
- Grafici, come l’istogramma, il boxplot o il grafico dei quantili.
- Indici descrittivi, come l’asimmetria e la curtosi.
- Test di normalità, come Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov.
Quando usare t test o Anova?
C’è una sottile linea di demarcazione tra t–test e ANOVA, vale a dire quando la popolazione media di due soli gruppi deve essere confrontata, il t–test viene utilizzato, ma quando si devono confrontare le medie di più di due gruppi, ANOVA è preferito.
Quando si usa la distribuzione gaussiana?
La distribuzione normale (o distribuzione di Gauss dal nome del matematico tedesco Carl Friedrich Gauss), nella teoria della probabilità, è una distribuzione di probabilità continua che è spesso usata come prima approssimazione per descrivere variabili casuali a valori reali che tendono a concentrarsi attorno a un …
Cosa indica la curva gaussiana?
La curva gaussiana è legata in probabilità alla “distribuzione normale” ed è rappresentata da una funzione esponenziale (del tipo e–x2) che dipende da due parametri: la media e la deviazione standard. Quando questi cambiano, la “campana” raggiunge il massimo in punti diversi.