Tests - Casio fx-9750g PLUS Bedienungsanleitung

18-6 Tests

Der
Diese Tests ermöglichen eine Prüfung, ob eine Probe genau eine Population
darstellt oder nicht, wenn die Standardabweichung für eine Population (wie z.B.
die gesamte Einwohnerzahl eines Landes) aus früheren Tests bekannt ist. Der
Test wird für Marktforschung und Meinungsumfragen verwendet, die wiederholt
ausgeführt werden müssen.
Der 1-Proben Z-Test (1-Sample
Populationsdurchschnitte, wenn die Population-Standardabweichung bekannt ist.
Der 2-Proben Z-Test (2-Sample
zwei Populationen, beruhend auf unabhängigen Proben, wenn beide Population-
Standardabweichungen bekannt sind.
Der 1-Prop
Der 2-Prop
Populationen.
Der
zu prüfen, dass die Probe von einer bestimmten Population genommen wird. Die
Hypothese, die einen Gegensatz zu der bewiesen Hypothese darstellt, wird Null-
Hypothese bezeichnet, wogegen die bewiesene Hypothese als alternative
Hypothese bezeichnet wird. Der
Null-Hypothese zu prüfen. Danach erfolgt eine Bestimmung, ob die Null-
Hypothese oder die alternative Hypothese angewandt wird.
Wenn die Probe einen Trend darstellt, wird die Wahrscheinlichkeit des Trends
(und zu welchem Umfang dieser auf die Population zutrifft) anhand der Proben-
größe und der Größe der Varianz geprüft. Umgekehrt werden auch die den
betreffenden Ausdrücke verwendet, um die Pobengröße zu berechnen, damit die
Wahrscheinlichkeit verbessert werden kann. Der
werden, wenn die Populations-Standardabweichung nicht bekannt ist, sodass er
auch dann nützlich ist, wenn nur eine einzige Untersuchung ausgeführt wird.
Der 1-Proben
unbekannten Populationsdurchschnitt, wenn die Population-Standardabweichung
unbekannt ist.
Der 2-Proben
wenn die Population-Standardabweichungen unbekannt sind.
Der
linearen Assoziation von paarweisen Daten.
Zusätzlich zu den obigen Prüfungen, ist eine Anzahl von anderen Funktionen
vorhanden, um den Zusammenhang zwischen den Proben und Populationen zu
prüfen.
χ
unabhängigen Gruppen enthaltenen Proben betrifft. Er erzeugt hauptsächlich eine
Tabulation der Querverbindungen von zwei kategorischen Variablen (wie z.B. Ja
und Nein) und bewertet die Unabhängigkeit dieser Variablen. Er kann z.B.
verwendet werden, um den Zusammenhang zwischen der Beteiligung eines
Fahrers an einem Verkehrsunfall und den Kenntnissen der Verkehrsregeln dieser
Person auszuwerten.
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Z
Test ermöglicht eine Anzahl von verschiedenen standardisierten Tests.
Z
-Test prüft auf unbekannte Proportionen der Treffer.
Z
-Test prüft den Vergleich der Proportionen der Treffer von zwei
t
Test verwendet die Probengröße und erhaltenen Daten, um die Hypothese
t
-Test (1-Sample
t
-Test (2-Sample
t
-Test der linearen Regression (LinearReg
2 Test prüft die Hypothese, die die Proportion der in einer Anzahl von
Z
Test) prüft für unbekannte
Z
Test) prüft auf Gleichheit des Durchschnitts von
t
-Test wird normalerweise angewendet, um die
t
-Test kann auch verwendet
t
Test) prüft die Hypothese für einen einzelnen
t
Test) vergleicht die Populationsdurchschnitte,
t
Test) berechnet die Stärke der
Z
t
-Test