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2018年8月12日 · t检验（t-test）是一种统计检验，用于确定两组数据之间是否存在显著差异。 它主要通过比较两组数据的均值差异，并考虑数据的波动性（方差）和样本大小，来评估这些差异是否可能是偶然发生的。
t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。
T-test类型： one-sample t-test，用来比较单个样本平均值和一个给定的平均值（理论值）； independent samples t-test（ unpaired two sample t-test），用来比较两组独立样本平均值； paired t-test，用来比较两个相关样本组之间的平均值 Z-test 用标准正态分布的
2020年1月31日 · A t test is a statistical test that is used to compare the means of two groups. It is often used in hypothesis testing to determine whether a process or treatment actually has an effect on the population of interest, or whether two groups are different from one another. t test example.
t-test 也称为 Student’s T Test，用来比较两样本平均值之间是否具有显著性差异；换句话说，t-test 让你知道这些差异是不是偶然发生的。[1]t检验及python代码实现 [2]什么是 t-test?
Student's t-test is a statistical test used to test whether the difference between the response of two groups is statistically significant or not. It is any statistical hypothesis test in which the test statistic follows a Student's t -distribution under the null hypothesis.
t 检验也称为 Student t 检验，它是一种使用假设检验来评估一个或两个总体均值的工具。 t 检验可用于评估某个组是否与已知值有差异（单样本 t 检验），两个组是否彼此有差异（独立双样本 t 检验），或成对测量值中是否存在显著差异（成对或非独立样本 t 检验）。 如何使用 t 检验？ 首先，定义您将要检验的假设，并指定一个可接受的、得出错误结论的风险。 例如，比较两个总体时，您可能会假设它们的均值相同，并且您要确定一个可接受的得出错误结论（即不存在差异时认为存在差异）的概率。 接下来，您要基于数据计算检验统计量，并将其与来自 t 分布的理论值进行比较。 根据结果而定，您要么拒绝原假设，要么无法拒绝原假设。 如果有两个以上的组，该怎么办？ t 检验不适合。 请使用多重比较方法。
双样本 t 检验（也称为独立样本 t 检验）是一种统计检验方法，用于检验两个组的未知总体均值是否相等。 它与 A/B 检验是否相同？ 相同，双样本 t 检验用于分析 A/B 检验的结果。
t 檢定 (又稱為 Student's t-test)，是運用假設檢定評估一個或兩個母體平均數的工具。 t 檢定可能會用於評估一個群組是否偏離已知值 (單樣本檢定)；或兩個群組是否彼此不同 (獨立雙樣本 t 檢定)；或者配對測量值是否有顯著差異 (配對或相依樣本 t 檢定)。
2023年6月3日 · 学生t 检验（英语： Student's t-test ）是指零假设成立时的任一检验统计有学生t分布的统计假设检验，属于参数统计。 学生 t 检验常作为检验一群来自 正态分配 总体 的独立 样本 之 期望 是否为某一实数，或是二（两）群来自 正态分配 总体 的独立 样本 ...
