রোবাস্ট এক-নমুনা টি-পরীক্ষা (ট্রিমড মিন)
রোবাস্ট এক-নমুনা টি-পরীক্ষা একটি সাধারণ গড়কে ট্রিমড মিন (trimmed mean) এবং স্যাম্পল ভ্যারিয়েন্সকে উইনসরাইজড ভ্যারিয়েন্স (Winsorized variance) দ্বারা প্রতিস্থাপন করে একটি পপুলেশন লোকেশনকে একটি হাইপোথেসাইজড ভ্যালুর সাথে তুলনা করে। এটি টি-পরীক্ষার সিদ্ধান্ত কাঠামো বজায় রাখে, তবে আউটলায়ার (outlier) এবং হেভি-টেইলড ডিস্ট্রিবিউশনের (heavy-tailed distribution) প্রতি সংবেদনশীলতা তীব্রভাবে হ্রাস করে, যা এটিকে বাস্তব-জগতের কন্টিনিউয়াস ডেটার জন্য নির্ভরযোগ্য করে তোলে যা নরমালিটি (normality) থেকে বিচ্যুত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
- Yuen, K. K. (1974). The two-sample trimmed t for unequal population variances. Biometrika, 61(1), 165–170. DOI: 10.1093/biomet/61.1.165 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/robust-one-sample-t-test
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- এক-নমুনা টি-পরীক্ষা (One-Sample t-test)পরিসংখ্যান↔ compare
- Robust Independent Samples t-testপরিসংখ্যান↔ compare
- রোবাস্ট পেয়ার্ড স্যাম্পলস টি-টেস্টপরিসংখ্যান↔ compare
- সাইন টেস্টপরিসংখ্যান↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →