Hypothesis testClassical statistics

Robustní jednovýběrový t-test (ořezaný průměr)

Robustní jednovýběrový t-test nahrazuje obyčejný průměr ořezaným průměrem a výběrový rozptyl Winsoruizovaným rozptylem, aby porovnal polohu populace s hypotetickou hodnotou. Zachovává rozhodovací rámec t-testu, přičemž ostře snižuje citlivost na odlehlé hodnoty a těžké rozdělení, což jej činí spolehlivým pro reálná spojitá data, která se odchylují od normality.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing (3rd ed.). Academic Press. ISBN: 978-0123869838
  2. 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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateRobust one-sample t-test (Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/robust-one-sample-t-test · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026