Z-test

Što je Z-test?

Z-test je statistički test koji se koristi da se utvrdi razlikuju li se dva populacijska sredstva kad su poznate varijancije i veličina uzorka. Pretpostavlja se da statistika ispitivanja ima normalnu raspodjelu, a parametri štetnosti, kao što je standardno odstupanje, trebaju biti poznati kako bi se mogao izvršiti točan z-test.

Razumijevanje Z-testa

Ispitivanje lokacije jednog uzorka, ispitivanje lokacije s dva uzorka, test uparene razlike i maksimalna procjena vjerojatnosti su primjeri testova koji se mogu provesti kao z-testovi. Z-testovi usko su povezani s t-testovima, ali t-testovi se najbolje izvode kada eksperiment ima malu veličinu uzorka. Također, t-testovi pretpostavljaju da standardno odstupanje nije poznato, dok z-testovi pretpostavljaju da je poznato. Ako je standardno odstupanje populacije nepoznato, daje se pretpostavka varijance uzorka koja je jednaka varijanci populacije.

Test hipoteze

Z-test je ujedno i test hipoteze u kojem z-statistika slijedi normalnu distribuciju. Z-test je najbolje koristiti za više od 30 uzoraka, jer se, prema teoremu središnje granice, kako broj uzoraka povećava, uzorci smatraju približno normalno raspodijeljenim. Prilikom provođenja z-testa treba navesti nultu i alternativnu hipotezu, alfa i z-ocjenu. Zatim treba izračunati statistiku testa te navesti rezultate i zaključak.

Ključni odvodi

• Z-test je statistički test kako bi se utvrdilo razlikuju li se dva populacijska sredstva kada su poznate varijance i veličina uzorka.
• Može se koristiti za testiranje hipoteza u kojima z-test slijedi normalnu distribuciju.

Primjer jednostrukog Z-testa

Na primjer, pretpostavimo da investitor želi testirati je li prosječni dnevni prinos dionica veći od 1%. Izračunava se jednostavni slučajni uzorak od 50 povrata i prosječno iznosi 2%. Pretpostavimo da je standardno odstupanje povrata 2, 50%. Stoga je nulta hipoteza kada je prosjek ili srednja vrijednost jednaka 3%.

Suprotno tome, alternativna hipoteza je da li je srednji prinos veći od 3%. Pretpostavimo da je odabrana alfa od 0, 05% dvostranim testom. Prema tome, u svakom repu nalazi se 0, 025% uzoraka, a alfa ima kritičnu vrijednost 1, 96 ili -1, 96. Ako je vrijednost z veća od 1, 96 ili manja od -1, 96, nulta hipoteza se odbacuje.

Vrijednost za z izračunava se oduzimanjem vrijednosti prosječnog dnevnog povrata odabranog za ispitivanje ili 1% u ovom slučaju od promatranog prosjeka uzoraka. Dalje, podijelite dobivenu vrijednost sa standardnim odstupanjem podijeljenim s kvadratnim korijenom broja promatranih vrijednosti. Stoga se statistika ispitivanja izračunava na 2, 83, odnosno (0, 02 - 0, 01) / (0, 025 / (50) ^ (1/2)). Investitor odbacuje ništavnu hipotezu s obzirom da je z veći od 1, 96, i zaključuje da je prosječni dnevni povrat veći od 1%.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

Definicija P-testa P-test je statistička metoda koja provjerava valjanost nulte hipoteze koja navodi općeprihvaćenu tvrdnju o populaciji. više Definicija T-testa T-test je vrsta inferencijalne statistike koja se koristi za utvrđivanje postoji li značajna razlika između sredstava dviju skupina, koja se u određenim značajkama mogu povezati. više Jednostruki test Jednostruki test je statistički test u kojem je kritično područje distribucije veće ili manje od određene vrijednosti, ali ne i jedno i drugo. više Null Hypothesis Definicija Nulta hipoteza je vrsta hipoteze koja se koristi u statistici koja sugerira da ne postoji statistički značaj u skupu danih opažanja. više Razumijevanje T Distribucija AT raspodjela je vrsta vjerojatne funkcije koja je prikladna za procjenu populacijskih parametara za male veličine uzorka ili nepoznate varijance. više Razumijevanje dvostranih testova Dvokraki test je statistički test u kojem je kritično područje distribucije obostrano i provjerava je li uzorak veći ili manji od određenog raspona vrijednosti. više partnerskih veza