Wie schreibt man T-Test?
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Wie ist die englische Übersetzung für T-Test?
Beispielsätze für T-Test?
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T-Test {m}
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DE - EN / Deutsch-Englisch für T-Test
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Übersetzung für 'T-Test' von Deutsch nach Englisch.
German-English translation for T-Test.
T-Test English translation.
Translation of "T-Test" in English.
Beispielsätze für bzw. mit T-Test
- Der Chi-Quadrat-Test wird verwendet, um die Hypothese über die Verteilung einer Variable zu prüfen.
- Mit dem Chi-Quadrat-Test kann man die Abweichung zwischen beobachteten und erwarteten Werten analysieren.
- Der Chi-Quadrat-Test ist ein wichtiger Test in der Statistik, um Nullhypothesen zu überprüfen.
- Durch den Einsatz des Chi-Quadrat-Tests kann man die Gültigkeit einer Theorie oder Hypothese beurteilen.
- In der Statistik wird der Chi-Quadrat-Test oft zur Überprüfung der Verteilung von Daten verwendet.
- Mit dem Ergebnis des Chi-Quadrat-Tests kann man bestimmen, ob die Nullhypothese angenommen werden sollte.
- Der Chi-Quadrat-Test ist eine Methode, um die Abhängigkeit zwischen zwei Variablen zu untersuchen.
- Durch den Chi-Quadrat-Test kann man das Vorkommen von Zufallsereignissen in einer Stichprobe prüfen.
- In der Forschung wird der Chi-Quadrat-Test verwendet, um die Hypothese über die Verteilung einer Variable zu testen.
- Mit dem Ergebnis des Chi-Quadrat-Tests kann man bestimmen, ob es signifikante Abweichungen zwischen beobachteten und erwarteten Werten gibt.
- Der Chi-Quadrat-Test ist ein wichtiger Werkzeug in der Statistik, um die Gültigkeit von Modellen zu überprüfen.
- Durch den Einsatz des Chi-Quadrat-Tests kann man das Vorkommen von Abweichungen zwischen beobachteten und erwarteten Werten prüfen.
- Der Chi-Quadrat-Test ist eine Methode, um die Abhängigkeit zwischen einer kontinuierlichen und einer diskreten Variable zu untersuchen.
- Mit dem Ergebnis des Chi-Quadrat-Tests kann man bestimmen, ob die Nullhypothese angenommen werden sollte oder nicht.
- In der Statistik wird der Chi-Quadrat-Test oft verwendet, um die Hypothese über die Verteilung von Daten zu prüfen und zu testen.
- Im Produkt-Testbericht wird darauf hingewiesen, dass der Auswurfmechanismus sehr robust ist und nur selten Probleme auftritt.
- Die Verdauungsprobleme wurden mit einem Bariumfett-Test bei einer gastroenterologischen Untersuchung überprüft.
- Der Einzellen-Ladegerät-Test zeigte, dass das Gerät zuverlässig mit meinen Batterien funktioniert.
Anderes Wort bzw. Synonyme für T-Test
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Ähnliche Wörter für T-Test
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Antonym bzw. Gegensätzlich für T-Test
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Zitate mit T-Test
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Erklärung für T-Test
Der t-Test ist ein Begriff aus der mathematischen Statistik, er bezeichnet eine Gruppe von Hypothesentests mit t-verteilter Testprüfgröße. Oft ist jedoch mit dem t-Test der Einstichproben- bzw. Zweistichproben-t-Test auf einen Mittelwertunterschied gemeint.
Der Einstichproben-t-Test (auch Einfacher t-Test; engl. one-sample t-test) prüft anhand des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert einer Grundgesamtheit sich von einem vorgegebenen Sollwert unterscheidet. Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichprobe einer normalverteilten Grundgesamtheit entstammen bzw. es einen genügend großen Stichprobenumfang gibt, so dass der zentrale Grenzwertsatz erfüllt ist.
Der Zweistichproben-t-Test (auch Doppelter t-Test; engl. two-sample t-test) prüft anhand der Mittelwerte zweier unabhängiger Stichproben, wie sich die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten zueinander verhalten. Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichproben einer normalverteilten Grundgesamtheit entstammen bzw. es genügend große Stichprobenumfänge gibt, so dass der zentrale Grenzwertsatz erfüllt ist. Der klassische t-Test setzt voraus, dass beide Stichproben aus Grundgesamtheiten mit gleicher Varianz entstammen. Der Welch-Test ist eine Variante, die die Gleichheit der Varianzen nicht voraussetzt.
Der t-Differenzentest (auch Differenzen-t-Test oder Paardifferenzentest; engl. paired t-test) prüft mit den Differenzen der Messwerte von zwei Variablen, die an denselben Untersuchungseinheiten erfasst wurden, ob Mittelwertunterschiede bezüglich dieser beiden Variablen in der Grundgesamtheit vorliegen. In diesem Fall wird auch von verbundenen oder abhängigen Stichproben zur Unterscheidung vom Fall zweier unabhängiger Stichproben gesprochen. Der t-Differenzentest wird im Artikel Zweistichproben-t-Test beschrieben. Er setzt voraus, dass die Differenzen normalverteilt sind.
Der t-Test des Regressionskoeffizienten prüft in der linearen Regression unter der Annahme normalverteilter Störgrößen, ob ein Regressionskoeffizient null ist.
Steigers Z-Test prüft, ob der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient gleich einem vorgegebenen Wert ist (z. B. gleich null). Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichproben einer bivariat normalverteilten Grundgesamtheit entstammen.
Quelle: wikipedia.org
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