Hypothesis testClassical statistics

Robustowy test t dla jednej próby (średnia przycięta)

Robustowy test t dla jednej próby zastępuje zwykłą średnią średnią przyciętą, a wariancję próby wariancją Winsorizowaną, aby porównać położenie populacji z hipotetyczną wartością. Zachowuje on ramy decyzyjne testu t, jednocześnie znacznie zmniejszając wrażliwość na wartości odstające i rozkłady o grubych ogonach, co czyni go niezawodnym w przypadku rzeczywistych danych ciągłych, które odbiegają od normalności.

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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 cytować tę stronę

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

Cytowana przez

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