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数据挖掘技术:t-检验

2004-06-14

数据挖掘技术:t-检验:数据挖掘技术:t-检验

如果您想检验两个特殊地区是否有差别,您就需要使用t-检验。相反地,ANOVA只能告诉您多个地区中是由有任何差别。例如,在下面的图中,ANOVA告诉您不同的自行车种类之间有服务费用的差别,但这只是意味着最高服务费用的类别和最低服务费用类别有显著性的不同。如果您想检验两个中间类别是否有不同的服务费用,可以使用t-检验。

t-检验通常用于观察两个变量是否有相同的均值、方差,或是否来自同一分布(整体方差未知时)。也可用于检验均值或方差是否等于一个指定值。通常在回归中检验一个变量显著性的时候使用t-检验,这种情况下,检验回归中的一个系数是否等于零。

例如,在收入和销售员数量的回归中,您可能想首先观察销售员数量对收入是否有显著的影响,t-检验会告诉您是否真的是这样。特定的检验是观察销售员数量的系数是否等于零。果真如此的概率由系数的“p-值”给出。作为单凭经验的方法,分析员趋于在p-值小于0.05时称一个变量具有显著性,即有低于5%的概率使您会观察您的数据以确定销售员数量的系数是否真的为零。一个显著的系数表示销售员数量的系数明显与零不同,这样您就可以否定该变量对收入没有影响的假设。

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