Cos’è uno Z-Test?

Un test z-test è un test misurabile usato per decidere se due mezzi di popolazione sono diversi quando le fluttuazioni sono note e la dimensione dell’esempio è enorme. Ci si aspetta che la misura del test abbia un’appropriazione ordinaria, ed i parametri di irritazione, per esempio, la deviazione standard dovrebbero essere conosciuti tutti insieme per un esatto z-test da eseguire.

Una z-misura, o z-score, è un numero che parla di quale sia il numero di deviazioni standard al di sopra o al di sotto della popolazione media che un punteggio ottenuto da un test z è.

PRESTAZIONI CHIAVE

Un z-test è un test fattuale per decidere se due mezzi di popolazione sono diversi quando le differenze sono note e la dimensione dell’esempio è enorme.

Molto bene può essere utilizzato per testare le speculazioni in cui lo z-test persegue una tipica appropriazione.

Una z-misurazione, o z-score, è un numero che parla del risultato dello z-test.

I test a Z sono saldamente identificati con i test a T, ma i test a T sono meglio eseguiti quando un test ha una piccola dimensione di esempio.

Allo stesso modo, i t-test accettano che la deviazione standard sia oscura, mentre gli z-test si aspettano che sia nota.

Come funzionano i test Z

Le istanze di test che possono essere indirizzati come test z incorporano un test di area ad un campione, un test di area a due campioni, un test di distinzione abbinato e il più grande misuratore di probabilità. I test z-test sono saldamente identificati con i test t, tuttavia, i test t sono meglio eseguiti quando un test ha una piccola dimensione di esempio. Inoltre, i t-test accettano che la deviazione standard sia oscura, mentre gli z-test si aspettano che sia nota. Nella remota possibilità che la deviazione standard della popolazione sia oscura, il sospetto dell’esempio

Test di ipotesi

Il test z è anche un test di ipotesi in cui la statistica z segue una distribuzione normale. Il test z è utilizzato al meglio per più di 30 esempi, in quanto, in base ad una possibile ipotesi, con l’aumentare della quantità di test, gli esempi sono considerati come normalmente appropriati. Quando si conduce un test z, le speculazioni non valide ed elettive, alfa e z-score dovrebbero essere espresse. Successivamente, la misura del test dovrebbe essere determinata, e i risultati e la fine dovrebbero essere espressi.

Modello One-Example Z-Test

Aspettatevi che uno specialista finanziario voglia verificare se il normale rendimento giornaliero di un’azione è superiore all’1%. Un esempio irregolare di base di 50 rendimenti è determinato e ha una normale del 2%. Aspettatevi che la deviazione standard dei profitti sia del 2,5%. In questo modo, la teoria non valida è il punto in cui la normale, o media, è equivalente al 3%.

D’altra parte, la speculazione elettiva è se il rendimento medio sia più degno di nota del 3%. Accettare un alfa dello 0,05% viene scelto con un test a due fasi. Così, c’è lo 0,025% degli esempi in ogni coda, e l’alfa ha una stima di base di 1,96 o – 1,96. Nel caso in cui la stima di z sia più degna di nota di 1,96 o non esattamente – 1,96, la teoria non valida viene respinta.

L’incentivo per z è determinato sottraendo la stima del normale rendimento giornaliero scelto per il test, o l’1% per questa situazione, dalla normale osservata degli esempi. Successivamente, separare l’incentivo successivo dalla deviazione standard isolata dalla base quadrata della quantità di stime osservate. Lungo queste linee, la misura di prova è determinata essere 2,83, o (0,02 – 0,01)/(0,025/(50)^(1/2)). Lo specialista finanziario respinge la teoria non valida in quanto z è più prominente di 1,96 e giustifica il fatto che il rendimento normale giorno per giorno è più degno di nota dell’1%.