Como dizer a um z-distribuição a partir de uma distribuição t

Embora o normal (Z-) E distribuição t-distribuição são semelhantes, eles parecem diferentes uns dos outros 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 o desvio padrão de 1. O t-distribuição pode ser pensado como um primo da distribuição normal padrão - parece semelhante na medida em que está centrado em zero e tem um sino-forma básica, mas é mais curto e mais plana em torno do centro do que a 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.

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Comparando o padrão normal (Z-) De distribuição para um genérico t-distribuição.

Este valor compara o t- e padrão normal (Z-distribuições), nas suas formas mais gerais.

o t-distribuição é tipicamente utilizado 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 usar os 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 ele). O seu papel é especialmente importante se o seu 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 t-distribuição, eles não estão falando apenas uma distribuição individual. Há uma família inteira de específico t-distribuições, dependendo do que o tamanho da amostra está a ser utilizado para estudar a média da população. Cada t-distribuição distingue-se por que os estatísticos chamam a sua graus de liberdade. Em situações onde você tem uma população e seu tamanho da amostra é N, os graus de liberdade para o correspondente t-distribuição é 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 T sub-nove). Situações envolvendo duas populações usam diferentes graus de liberdade.