In diesem Artikel erfahren wir, wie man den kritischen Z-Wert in Python findet.
In der Statistik wird die Fläche unter dem häufig verwendeten Normalmodell als kritischer Z-Wert bezeichnet. Zeigt die Wahrscheinlichkeit für jede mögliche Variable an. Wenn wir Hypothesentests durchführen, wird eine Teststatistik erstellt. Um festzustellen, ob die Ergebnisse eines Hypothesentests statistisch signifikant sind, können Sie die Teststatistik mit dem kritischen Z-Wert vergleichen. Ein Ergebnis gilt als statistisch signifikant, wenn sein absoluter Wert den kritischen Z-Wert überschreitet. Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie den kritischen Z-Wert in Python bestimmen.
Wenn Sie einen Hypothesentest durchführen, erhalten Sie als Ergebnis eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die Ergebnisse eines Hypothesentests statistisch signifikant sind, muss die Teststatistik mit dem kritischen Z-Wert verglichen werden. Wenn der absolute Wert der Teststatistik den kritischen Z-Wert überschreitet, ist das Testergebnis statistisch signifikant.
In Python können Sie die Methode scipy.stats.norm.ppf() verwenden, um den kritischen Z-Wert abzurufen. Die Syntax lautet wie folgt: −
scipy.stats.norm.ppf(q)
wobei q das zu verwendende Signifikanzniveau darstellt.
Angenommen, wir möchten den Z-kritischen Wert für einen linksseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 −
bestimmen!pip3 install scipy import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(.05)
-1.6448536269514729
Der Wert des Schlüsselwerts Z beträgt -1,64485. Wenn die Teststatistik unter diesem Schwellenwert liegt, ist das Testergebnis statistisch signifikant.
Angenommen, wir suchen nach einem Z-kritischen Wert für einen rechtsseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 −
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05)
1.6448536269514722
Die Schlüsselzahl für Z ist 1,64485. Wenn die Teststatistik daher höher als diese Zahl ist, gilt das Testergebnis als statistisch signifikant.
Angenommen, wir suchen nach dem kritischen Z-Wert für einen zweiseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 -
import scipy.stats #find Z critical value scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2)
1.959963984540054
Bei einem zweiseitigen Test gibt es immer zwei wesentliche Werte: 1,95996 und -1,95996 sind die Z-kritischen Werte in dieser Situation. Daher sind die Ergebnisse des Tests statistisch signifikant, wenn die Teststatistik entweder kleiner ist als –. 1,95996 oder mehr als 1,95996.
In der Statistik wird der Z-kritische Wert verwendet, um Erkenntnisse aus den Daten zu ermitteln, damit Modelle für maschinelles Lernen ihn nutzen und darauf basierend Vorhersagen treffen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich den kritischen Z-Wert in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
