Robust one-sample t-test
The robust one-sample t-test replaces the ordinary mean with a trimmed mean and the sample variance with a Winsorized variance to compare a population location against a hypothesized value. It retains the t-test decision framework while sharply reducing sensitivity to outliers and heavy-tailed distributions, making it reliable in real-world continuous data that deviate from normality.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.