两独立样本t检验数学原理解析

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主要是黏贴资料,稍作分析吧

两独立样本t检验的步骤

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两独立样本t检验其实包括两部分,先用F检验判断方差,才能决定后面的统计量应该如何选择,在使用t检验判断均值。

两独立样本t检验的统计量与方法

检验方差齐次,使用F统计量,借助单因素方差分析的方法。


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F统计量,书上没具体指出,估计是下面这种。来自统计书(概率论与数理统计(浙大,第三版))。可以在总体均值未知的情况下,根据样本方差比与自由度,推断总体方差之间的差异。


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然后,根据方差是否其次,选择不同的统计量检验总体均值。

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其中第二种情况在我学的统计书,似乎是没有提到的。这里黏贴一下第一种的具体推导。中间还带了F统计量推方差其次的推导。其中,下图的Sw就是上面提到的Sp,符号不一样罢了。上图提到“两样本均值差的抽样分布的方差σ12方的估计为Sp方(1/n1+1/n2)”。这句话有点奇怪,因为从下图中看出, 均值差的方差为总体方差(1/n1+1/n2)。其实从最后的表达式来看,如果把均值差看作为一个变量,根据定理2,分子是样本均值与总体均值的差,分母是样本方差/根号n,其实就是样本方差×1/根号n。把Sp方(1/n1+1/n2)看作样本方差×1/根号n的形似。也就是Sp方样本方差的近似,是总体方差的估计。

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中间涉及到的一些相关知识,一并黏贴在此,以备不时之需。后面四个定理尤为重要。


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至于第二种,总体方差未知且不相等的情况,书中未提,略作理解不再深究。

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