T-тест, или t-критерий Стьюдента — общее название для статистических тестов, в которых статистика критерия имеет распределение Стьюдента. Чаще всего t-критерии применяются для проверки равенства средних значений в двух выборках. То есть T-тест помогает понять, являются ли наблюдаемые различия в выборочных средних случайными или отражают истинные различия в средних значениях генеральной совокупности.
Существуют разные виды T-тестов:
▫️Одновыборочный. Сравнивает среднее значение одной группы с известным средним значением. ▫️Двухвыборочный для независимых выборок. Сравнивает средние значения двух различных групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия между ними.
T-тест, или t-критерий Стьюдента — общее название для статистических тестов, в которых статистика критерия имеет распределение Стьюдента. Чаще всего t-критерии применяются для проверки равенства средних значений в двух выборках. То есть T-тест помогает понять, являются ли наблюдаемые различия в выборочных средних случайными или отражают истинные различия в средних значениях генеральной совокупности.
Существуют разные виды T-тестов:
▫️Одновыборочный. Сравнивает среднее значение одной группы с известным средним значением. ▫️Двухвыборочный для независимых выборок. Сравнивает средние значения двух различных групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия между ними.
#статистика
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp
