표본과 모수 분포 분석(우측 관측 중단) 값의 일치성

표본과 값의 일치성 - 0.5와 동일한 척도에 대한 검정

분포 모수가 지정된 값(예를 들어 과거 분포의 모수)과 같은지 여부를 검정할 수 있습니다.

카이-제곱 검정은 분포 모수가 지정된 값과 유의하게 다른지 여부를 확인합니다. p-값과 사용자가 미리 정한 α-값을 비교합니다.
  • p-값이 α-값보다 작으면 분포 모수가 지정된 값과 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다.
  • p-값이 α-값보다 크면 분포 모수가 지정된 값과 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 없습니다.

출력 예

0.5와(과) 동일한 척도에 대한 검정 카이-제곱 DF P 0.0502652 1 0.823

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우 검정은 80°C에서 수행되는 엔진 와인딩에 대한 로그 정규 분포의 척도 모수가 0.5와 유의하게 다른지 여부를 검정하는 것입니다. 과거 데이터에 따라 척도 모수는 일반적으로 0.5입니다.

p-값 0.823이 α-값 0.05보다 크기 때문에 척도 모수가 0.5와 유의하게 다르다는 결론을 내릴 수 있는 충분한 증거가 없습니다. 따라서 엔지니어는 현재 데이터에 대한 척도 모수가 과거 척도 값과 다르지 않다고 가정합니다.

표본과 값의 일치성 - Bonferroni 신뢰 구간

Minitab에서는 또한 카이-제곱 검정과 연관된 Bonferroni 신뢰 구간을 제공하여 합리적인 모수 값의 구간을 제공합니다.

  • 카이-제곱 검정이 유의할 경우(귀무 가설을 기각할 경우) 해당 신뢰 구간에는 지정된 값이 포함되지 않습니다.
  • 카이-제곱 검정이 유의하지 않을 경우(귀무 가설을 기각하지 못할 경우) 일반적으로 해당 신뢰 구간에는 검정에서 지정된 값이 포함됩니다.

출력 예

Bonferroni 95.0%(개별 95.00%) 동시 CI 척도 모수: 변수 하한 추정치 상한 80도 0.3808 0.4862 0.6208

해석

엔진 와인딩 데이터의 경우 80°C에서 검사되는 와인딩에 대한 합리적인 로그 정규 척도 모수 값은 0.3808과 0.6208 사이입니다. 척도 = 0.5라는 귀무 가설을 기각하기에 충분한 증거가 없기 때문에 구간에 0.5가 포함됩니다.

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