Python で Z 臨界値を見つけるにはどうすればよいですか?

この記事では、Python で Z クリティカル値を見つける方法について学びます。

Z臨界値とは何ですか?

統計学では、一般的に使用される正規モデルの下の領域を Z 臨界値と呼びます。考えられる各変数の確率を表示します。仮説検定を実行すると、検定統計量が生成されます。仮説検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、検定統計量を Z 臨界値と比較します。結果の絶対値が Z 臨界値を超える場合、その結果は統計的に有意であるとみなされます。このチュートリアルでは、Python で Z 臨界値を決定する方法を説明します。

仮説検定を実行すると、結果として検定統計量が得られます。仮説検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、検定統計量を Z 臨界値と比較する必要があります。テスト統計量の絶対値が Z 臨界値を超える場合、テスト結果は統計的に有意です。

Python では、scipy.stats.norm.ppf() メソッドを使用して Z 臨界値を取得できます。構文は次のとおりです −

ここで、q は使用される有意水準を表します。

Z Python の臨界値

1. 左尾テスト

有意水準 0.05 −

キー値 Z の値は -1.64485 です。テスト統計量がこのしきい値を下回る場合、テスト結果は統計的に有意です。

2. 右テールテスト

有意水準 0.05 −

Z のキー番号は 1.64485 です。したがって、テスト統計量がこの数値よりも高い場合、テスト結果は統計的に有意であると見なされます。

3. 両側検定

有意水準 0.05 -

両側検定を行う場合、常に 2 つの重要な値があります。1.95996 と -1.95996 は、この状況における Z 臨界値です。したがって、検定統計量がどちらか小さい場合、検定の結果は統計的に有意です。 -1.95996 より大きい、または 1.95996.

統計では、Z クリティカル値を使用してデータから洞察を決定し、機械学習モデルがそれを使用してそれに基づいて予測できるようにします。

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