Como dizer a Z-Distribuição de uma t-Distribuição
Embora o normal (Z-), Distribuição e t-distribuição são semelhantes, eles parecem diferentes um do outro e são usados para diferentes fins estatísticos. A distribuição normal é que a distribuição em forma de sino conhecido cuja média está
e cujo desvio padrão é
O padrão normal (ou Z-distribuição), é a distribuição normal mais comum, com uma média de 0 e desvio padrão de 1. O t-distribuição pode ser pensado como um primo da distribuição normal padrão - parece semelhante em que ele está centrado em zero e tem um sino-forma básica, mas é mais curto e mais plana em torno do centro do que o Z-distribuição. O seu desvio padrão é proporcionalmente maior em comparação com o Z, é por isso que você vê as caudas mais gordas em cada lado.
Este valor compara o t- e padrão normal (Z-) distribuições em suas formas mais gerais.
o t-distribuição é normalmente usado para estudar a média de uma população, em vez de estudar os indivíduos dentro de uma população. Em particular, ele é usado em muitos casos quando você usa dados para estimar a média da população - por exemplo, usando a média da amostra de 20 casas para estimar o preço médio de todas as novas casas na Califórnia. Ou quando você usa dados para testar a afirmação de alguém sobre a média da população - por exemplo, é verdade que o preço médio de todas as novas casas na Califórnia é de US $ 500.000?
A ligação entre a distribuição normal eo t-distribuição é que o t-distribuição é muitas vezes usado para analisar a média de uma população se a população tem uma distribuição normal (ou bastante próximo a ela). O seu papel é especialmente importante se o conjunto de dados é pequeno ou se você não sabe o desvio padrão da população (que é frequentemente o caso).
Quando os estatísticos usar o termo distribuição t, eles não estão falando apenas uma distribuição individual. Há uma família inteira de específico t-distribuições, dependendo do tamanho da amostra está a ser utilizado para estudar a população mean.Each t-distribuição distingue-se por que os estatísticos chamam a sua graus de liberdade. Em situações onde você tem uma população e o tamanho da amostra é N, os graus de liberdade para o correspondente t-é distribuição N - 1. Por exemplo, uma amostra de tamanho 10 utiliza um t-de distribuição com 10-1, ou 9, graus de liberdade, denotado t9 (pronunciado tee sub-nine). Situações envolvendo duas populações usam diferentes graus de liberdade.