వివరణ: ప్రతికూల t-గణాంకం అంటే అది సగటుకు ఎడమ వైపున ఉంటుంది. t-డిస్ట్రిబ్యూషన్, స్టాండర్డ్ నార్మల్ లాగానే, సగటు 0ని కలిగి ఉంటుంది. సగటు యొక్క ఎడమ వైపున ఉన్న అన్ని విలువలు సగటు యొక్క కుడి వైపున ప్రతికూలంగా మరియు సానుకూలంగా ఉంటాయి.
అధిక T-విలువ మంచిదేనా?
అందువలన, t-గణాంకం గుణకం సున్నాకి దూరంగా ఎన్ని ప్రామాణిక దోషాలను కొలుస్తుంది. సాధారణంగా, +2 కంటే ఎక్కువ లేదా – 2 కంటే తక్కువ ఏదైనా t-విలువ ఆమోదయోగ్యమైనది. t-విలువ ఎంత ఎక్కువగా ఉంటే, ఒక ప్రిడిక్టర్‌గా గుణకంపై మనకు ఎక్కువ విశ్వాసం ఉంటుంది.
T-విలువ మీకు ఏమి చెబుతుంది?
t-విలువ మీ నమూనా డేటాలోని వైవిధ్యానికి సంబంధించి వ్యత్యాసం యొక్క పరిమాణాన్ని కొలుస్తుంది. మరొక విధంగా చెప్పాలంటే, T అనేది ప్రామాణిక లోపం యొక్క యూనిట్లలో సూచించబడిన లెక్కించబడిన వ్యత్యాసం. T యొక్క పరిమాణం ఎంత ఎక్కువగా ఉంటే, శూన్య పరికల్పనకు వ్యతిరేకంగా సాక్ష్యం ఎక్కువ.
మీరు t-పరీక్ష ఫలితాలను ఎలా అర్థం చేసుకుంటారు?
t-పరీక్ష ఫలితాన్ని నివేదించడానికి ప్రాథమిక ఆకృతి ప్రతి సందర్భంలోనూ ఒకే విధంగా ఉంటుంది (ఎరుపు రంగు అంటే మీరు మీ అధ్యయనం నుండి తగిన విలువను భర్తీ చేస్తారు): t(స్వేచ్ఛ యొక్క క్షీణత) = t గణాంకాలు, p = p విలువ. ఫలితాన్ని నివేదించేటప్పుడు మీరు అందించిన సందర్భం రీడర్‌కు ఏ రకమైన t-పరీక్ష ఉపయోగించబడిందో తెలియజేస్తుంది.
సానుకూల T విలువ అంటే ఏమిటి?
మీరు ఇరువైపులా సున్నా నుండి మరింత దూరంగా ఉన్నందున T-విలువలు తక్కువగా ఉంటాయి. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, శూన్య పరికల్పన నిజం అయినప్పుడు, మీరు శూన్య పరికల్పన నుండి చాలా భిన్నమైన నమూనాను పొందే అవకాశం తక్కువ. మా t-విలువ 2 మా నమూనా డేటా మరియు శూన్య పరికల్పన మధ్య సానుకూల వ్యత్యాసాన్ని సూచిస్తుంది.
మీరు టూ టెయిల్డ్ టి-టెస్ట్‌ని ఎలా అర్థం చేసుకుంటారు?
రెండు తోక గల పరీక్ష సగటు x కంటే గణనీయంగా ఎక్కువగా ఉంటే మరియు సగటు x కంటే గణనీయంగా తక్కువగా ఉంటే రెండింటినీ పరీక్షిస్తుంది. పరీక్ష గణాంకం దాని సంభావ్యత పంపిణీలో ఎగువ 2.5% లేదా దిగువ 2.5%లో ఉంటే, సగటు x నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా పరిగణించబడుతుంది, ఫలితంగా p-విలువ 0.05 కంటే తక్కువగా ఉంటుంది.
టి-టెస్ట్‌లో ప్రాముఖ్యత స్థాయి ఏమిటి?
ప్రాముఖ్యత స్థాయి, ఆల్ఫా లేదా αగా కూడా సూచించబడుతుంది, ఇది నిజం అయినప్పుడు శూన్య పరికల్పనను తిరస్కరించే సంభావ్యత. ఉదాహరణకు, 0.05 యొక్క ప్రాముఖ్యత స్థాయి అసలు తేడా లేనప్పుడు వ్యత్యాసం ఉందని నిర్ధారించే 5% ప్రమాదాన్ని సూచిస్తుంది.
టి గణాంకాల అర్థం ఏమిటి?
గణాంకాలలో, t-గణాంకం అనేది ఒక పరామితి యొక్క అంచనా విలువ దాని ఊహాత్మక విలువ నుండి దాని ప్రామాణిక దోషానికి నిష్క్రమణ నిష్పత్తి. ఇది స్టూడెంట్స్ టి-టెస్ట్ ద్వారా పరికల్పన పరీక్షలో ఉపయోగించబడుతుంది. t-గణాంకం t-పరీక్షలో శూన్య పరికల్పనకు మద్దతు ఇవ్వాలా లేదా తిరస్కరించాలో నిర్ణయించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
మీరు t గణాంకాలను ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు?
ఇది Z-స్కోర్‌కి చాలా పోలి ఉంటుంది మరియు మీరు దానిని అదే విధంగా ఉపయోగిస్తారు: కట్ ఆఫ్ పాయింట్‌ని కనుగొనండి, మీ t స్కోర్‌ను కనుగొనండి మరియు రెండింటినీ సరిపోల్చండి. మీరు చిన్న నమూనా పరిమాణాన్ని కలిగి ఉన్నప్పుడు లేదా జనాభా ప్రామాణిక విచలనం మీకు తెలియకుంటే మీరు t గణాంకాలను ఉపయోగిస్తారు. T గణాంకం నిజంగా దాని స్వంతదాని గురించి మీకు చెప్పదు.
తిరోగమనంలో టి గణాంకాలు మీకు ఏమి చెబుతాయి?
t గణాంకాలు దాని ప్రామాణిక లోపంతో విభజించబడిన గుణకం. రిగ్రెషన్ కోఎఫీషియంట్ కొలిచే ఖచ్చితత్వం యొక్క కొలతగా దీనిని భావించవచ్చు. ఒక గుణకం దాని ప్రామాణిక లోపంతో పోలిస్తే పెద్దదిగా ఉంటే, అది బహుశా 0 నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది.
అధిక r-స్క్వేర్డ్ అంటే ఏమిటి?
r-స్క్వేర్డ్ యొక్క అత్యంత సాధారణ వివరణ ఏమిటంటే, రిగ్రెషన్ మోడల్ గమనించిన డేటాకు ఎంతవరకు సరిపోతుంది. ఉదాహరణకు, 60% r-స్క్వేర్డ్ డేటాలో 60% రిగ్రెషన్ మోడల్‌కు సరిపోతుందని వెల్లడిస్తుంది. సాధారణంగా, అధిక r-స్క్వేర్ మోడల్‌కు బాగా సరిపోతుందని సూచిస్తుంది.
ప్రతికూల R-స్క్వేర్డ్ అంటే ఏమిటి?
ప్రతికూల R-స్క్వేర్డ్ విలువ అంటే మీ అంచనా కాలక్రమేణా సెట్ చేయబడిన డేటా సగటు విలువ కంటే తక్కువ ఖచ్చితమైనదిగా ఉంటుంది.