75. Verifica di Ipotesi per Due Campioni [Media]

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  • เผยแพร่เมื่อ 12 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 9

  • @Ripetizionistatistica
    @Ripetizionistatistica  10 หลายเดือนก่อน +1

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  • @francescopgraziano7031
    @francescopgraziano7031 ปีที่แล้ว

    Ciao e innanzitutto sentiti complimenti e ringraziamenti.
    Volevo chiederti se le formule per il test per la media di due campioni indipendenti che espliciti nel video vanno bene anche in caso di varianze campionarie differenti. In caso negativo quale formula bisogna adoperare? Grazie in anticipo.

  • @cronotempo5935
    @cronotempo5935 6 ปีที่แล้ว

    Ciao ,
    1) se i campioni fossero stati dipendenti avrei dovuto usare il test t giusto ? ( D - mB-A / sB_A /n )
    2)La prima formula che fai vedere, puo essere utilizzata se le varianze degli universi sono diverse ?
    3) Scorr1 se non me lo da il testo lo calcolo con " S x radice quadrata di n/ n-1 " giusto ?

  • @zenone89
    @zenone89 2 ปีที่แล้ว

    Mi vergogno un po' per questa domanda, ma non capisco all'inizio da dove si prende la formula della statistica test per Z(mediax1 - mediax2). Per X sarebbe Z(X) = (x - mediax)/(sqmx/n); per X = X1 - X2 non dovrebbe essere qualcosa come "(X1 - X2) - media(X1 - X2)/sqm (x1 - x2)/(n1+n2)?

  • @_danila5185
    @_danila5185 ปีที่แล้ว

    Ma questa è una t di student?

  • @giuseppecapraro6247
    @giuseppecapraro6247 2 ปีที่แล้ว

    io vorrei capire come mai la mia prof nella formula mi fa aggiungere (X1-X2)-(u1-u2) e poi vabbe il restante in basso

  • @alexdelarge2095
    @alexdelarge2095 3 ปีที่แล้ว

    Ecco, adesso l'ho capito ma non so che cazzo di formula usare per calcolarlo in excel >_>

  • @andreaguidi3123
    @andreaguidi3123 2 ปีที่แล้ว

    Mi scusi, sono un profano: ciò premesso, e premessi i complimenti, al minuto 6.38, perchè il valore della statistica test di +1,75 va convertito in negativo? Grazie in anticipo.

    • @alessandrocremaschini414
      @alessandrocremaschini414 ปีที่แล้ว

      Perchè hai bisogno del p-value; la probabilità associata alla ripartizione in 1.75 è 0.95994 che identifica la coda sx della Z, qui serve invece il complemento: 1-Phi(1.75) = 0.04 = Phi(-1.75)