Kas yra Z testas?
Z-testas yra statistinis testas, naudojamas nustatyti, ar skiriasi du populiacijos vidurkiai, kai žinomi skirtumai ir imties dydis yra didelis. Manoma, kad bandymo statistika pasiskirsto normaliai, ir norint žinoti tikslią z testą, turėtų būti žinomi tokie kenksmingumo parametrai kaip standartinis nuokrypis.
Z-statistika arba z balas yra skaičius, parodantis, kiek standartinių nuokrypių virš ar žemiau vidutinės populiacijos yra balas, gautas atlikus z testą.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Z testas yra statistinis testas, skirtas nustatyti, ar skiriasi du populiacijos vidurkiai, kai žinomi skirtumai ir imties dydis yra didelis. Jis gali būti naudojamas patikrinti hipotezes, kuriose z-testas atitinka normalųjį pasiskirstymą. Z-statistika arba z-taškas yra skaičius, nurodantis z-testo rezultatą. Z-testai yra glaudžiai susiję su t-bandymais , tačiau t-testus geriausia atlikti tada, kai eksperimento dydis yra mažas. Be to, t-testai daro prielaidą, kad standartinis nuokrypis nežinomas, o z-testai daro prielaidą, kad jis yra žinomas.
Kaip veikia Z-testai
Bandymų, kuriuos galima atlikti kaip „z“ testus, pavyzdžiai yra vienos imties vietos nustatymo testas, dviejų mėginių vietos nustatymo testas, suporuoto skirtumo testas ir didžiausios tikimybės įvertinimas. Z-testai yra glaudžiai susiję su t-bandymais, tačiau t-testus geriausia atlikti tada, kai eksperimento dydis yra mažas. Be to, t-testai daro prielaidą, kad standartinis nuokrypis nežinomas, o z-testai daro prielaidą, kad jis yra žinomas. Jei standartinis populiacijos nuokrypis nežinomas, daroma prielaida, kad imties dispersija yra lygi populiacijos dispersijai.
Hipotezės testas
Z-testas taip pat yra hipotezės testas, kurio metu z-statistika seka normalųjį pasiskirstymą. „Z“ testą geriausia naudoti daugiau kaip 30 mėginių, nes pagal centrinę ribinę teoremą, kadangi mėginių skaičius tampa didesnis, bandiniai laikomi pasiskirstę maždaug normaliai. Atliekant „z“ testą, turėtų būti nurodytos nulinės ir alternatyvios hipotezės, alfa ir z balai. Toliau turėtų būti apskaičiuota bandymo statistika, pateikti rezultatai ir išvados.
Vieno mėginio Z bandymo pavyzdys
Tarkime, kad investuotojas nori patikrinti, ar vidutinė dienos grąža yra didesnė kaip 1%. Apskaičiuojamas paprastas atsitiktinis 50 grąžos pavyzdžių, kurių vidurkis yra 2%. Tarkime, kad standartinis grąžos nuokrypis yra 2, 5%. Todėl niekinė hipotezė yra tada, kai vidurkis arba vidurkis yra lygus 3%.
Priešingai, alternatyvi hipotezė yra, ar vidutinė grąža yra didesnė kaip 3%. Tarkime, kad atliekant dvipusį testą, pasirinkta 0, 05% alfa. Taigi kiekvienoje uodegoje yra 0, 025% mėginių, o alfa kritinė vertė yra 1, 96 arba –1, 96. Jei z vertė yra didesnė kaip 1, 96 arba mažesnė nei –1, 96, nulinė hipotezė atmetama.
Z vertė apskaičiuojama atėmus bandymui pasirinktos vidutinės dienos grąžos vertę arba šiuo atveju 1% iš stebėtų mėginių vidurkio. Tada gautą vertę padalinkite iš standartinio nuokrypio, padalijamo iš stebimų verčių skaičiaus kvadratinės šaknies. Todėl apskaičiuojama, kad bandymo statistika yra 2, 83 arba (0, 02 - 0, 01) / (0, 025 / (50) ^ (1/2)). Investuotojas atmeta nulinę hipotezę, nes z yra didesnis nei 1, 96, ir daro išvadą, kad vidutinė dienos grąža yra didesnė nei 1%.
