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Dai2019-04-08 17:34:02

z test, f test分别怎么test?

回答(1)

Peter F2019-04-09 10:38:51

* Z检验(Z Test)是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率。
* Z检验的步骤
第一步:建立原、备假设。
第二步:计算统计量Z值,对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
1、如果检验一个样本平均数x与一个已知的总体平均数μ的差异是否显著。其Z值计算公式为公式1。

其中,
x是检验样本的平均数;
μ是已知总体的平均数;
S是总体的标准差;
n是样本容量。

2、如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性,从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为公式2。

其中,
X1,X2是样本1,样本2的平均数;
S1,S2是样本1,样本2的标准差;
n1,n2是样本1,样本2的容量。

第三步:比较计算所得Z值与理论Z值,推断发生的概率,依据Z值与差异显著性关系表作出判断。如下表所示:

Z            P值            差异程度
>2.58    <0.01    非常显著
>1.96    <0.05    显著
<1.96    >0.05    不显著

第四步:根据以上分析,结合具体情况,作出结论。

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* F检验(F-test),最常用的别名叫做联合假设检验(英语:joint hypotheses test),此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设(null hypothesis, H0)之下,统计值服从F-分布的检验。 样本标准偏差的平方,即: S 的平方=∑[( x - x的估计值 )的平方/(n-1)] 两组数据就能得到两个‘S的平方’值 F=S1的平方/S2的平方 然后,计算的F值与查表得到的F表值比较,如果: F < F表 表明两组数据没有显著差异; F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异。 F表举例如下图。

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