
T统计量(T-statistic)和T检验(T-test)是一回事吗?如何不是,它们之间有什么关系?
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相关,但不是一件事。
T-test是指用T-statistic来做假设检验(hypothesis testing), 而T-statistic是根据model计算的,用来做检验的统计量。
正常T-statistic应该在0假设(null hypothesis)为真时,服从T分布(T-distribution)。T-test时根据T-statistic值的大小计算p-value,决定是接受还是拒绝假设。
基本内容:
用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验的一种统计量。一般的t统计量写成t=(估计值-假设值)/标准误,当假设值为0时,便得到通常的t统计量。
我们一般用t统计量针对单侧或双侧对立假设做检验。例如:假设H0:a=1,H1:a>1如果我们计算t统计量,如果t>c,我们就拒绝H0,接受H1,此时我们便说在适当的显著性水平上,a统计显著地大于1。

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相关,但不是一件事。
T-test是指用T-statistic来做假设检验(hypothesis testing), 而T-statistic是根据model计算的,用来做检验的统计量。
正常T-statistic应该在0假设(null hypothesis)为真时,服从T分布(T-distribution)。
T-test时根据T-statistic值的大小计算p-value,决定是接受还是拒绝假设。
T-test是指用T-statistic来做假设检验(hypothesis testing), 而T-statistic是根据model计算的,用来做检验的统计量。
正常T-statistic应该在0假设(null hypothesis)为真时,服从T分布(T-distribution)。
T-test时根据T-statistic值的大小计算p-value,决定是接受还是拒绝假设。
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