Hypothesis testClassical statistics
מבחן t חד-מדגמי רובסטי (ממוצע חתוך)
מבחן t חד-מדגמי הרובסטי מחליף את הממוצע הרגיל בממוצע חתוך (trimmed mean) ואת שונות המדגם בשונות מנורמלת (Winsorized variance) כדי להשוות מיקום באוכלוסייה לערך היפותטי. הוא שומר על מסגרת ההחלטה של מבחן t תוך הפחתה חדה של הרגישות לערכים חריגים (outliers) ולהתפלגויות בעלות זנבות כבדים, מה שהופך אותו לאמין בנתונים רציפים מהעולם האמיתי הסוטים מנורמליות.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Robust One-Sample Location Test Using Trimmed Mean. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- מבחן t למדגם יחידסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן t למדגמים בלתי תלויים רובוסטיסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן t למדגמים מזווגים רובסטיסטטיסטיקה↔ compare
- מבחן הסימןסטטיסטיקה↔ compare