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Schwellenwerte unter der t-Verteilung

Wir können die Funktion qt() verwenden, um Schwellenwerte unter der t-Verteilung zu finden. Für eine gegebene Wahrscheinlichkeit p und gegebene Freiheitsgrade df gibt qt(p, df) den Schwellenwert der t-Verteilung mit df Freiheitsgraden zurück, für den die Fläche unter der Kurve p beträgt. Anders gesagt: Wenn \(P(t_{df} < T) = p\), dann ist \(T\) = qt(p, df). Entspricht $Tbeispielsweise dem 95. Perzentil einer Verteilung, dann ist $p = 0.95$. Die „mittleren 95 %“ bedeuten vonp = 0.025bisp = 0.975`.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Schlussfolgerungen für numerische Daten in R

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Anleitung zur Übung

  • Ermittle das 95. Perzentil der t-Verteilung mit 10 Freiheitsgraden.
  • Finde den Schwellenwert, der das obere Ende der mittleren 95 % der t-Verteilung mit 10 Freiheitsgraden begrenzt.
  • Finde den Schwellenwert, der das obere Ende der mittleren 95 % der t-Verteilung mit 100 Freiheitsgraden begrenzt.
  • Wie vergleichen sich die letzten Wahrscheinlichkeitswerte? Basierend auf deinen Ergebnissen: Ist der mittlere 95-%-Bereich der t-Verteilung bei niedrigeren oder höheren Freiheitsgraden breiter?

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 95th percentile for df = 10
(x <- qt(___, df = ___))

# Upper bound of middle 95th percent for df = 10
(y <- ___)

# Upper bound of middle 95th percent for df = 100
(z <- ___)

# Comparison
y == z
y > z
y < z
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