ScholarGate
Assistent
Hypothesis testClassical statistics

Robust ensample t-test (trimmet gennemsnit)

Den robuste ensample t-test erstatter det ordinære gennemsnit med et trimmet gennemsnit og stikprøvevariansen med en Winsoriseret varians for at sammenligne en populationslokation med en hypotetisk værdi. Den bevarer t-testens beslutningsramme, samtidig med at følsomheden over for outliers og fedhalede fordelinger reduceres markant, hvilket gør den pålidelig i kontinuerlige data fra den virkelige verden, der afviger fra normalitet.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

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

Refereret af

ScholarGateRobust one-sample t-test (Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/statistics/robust-one-sample-t-test · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026