ค่าตัดขอบภายใต้ t-distribution

ใช้ฟังก์ชัน qt() เพื่อหาค่าตัดขอบภายใต้ t-distribution สำหรับความน่าจะเป็น p และองศาอิสระ df ที่กำหนด qt(p, df) จะให้ค่าตัดขอบของ t-distribution ที่มีองศาอิสระ df ซึ่งความน่าจะเป็นใต้เส้นโค้งเท่ากับ p กล่าวคือ ถ้า \(P(t_{df} < T) = p\) แล้ว \(T\) = qt(p, df) ตัวอย่างเช่น ถ้า \(T\) สอดคล้องกับเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 ของการแจกแจง จะได้ \(p = 0.95\) และ "ช่วงกลาง 95%" หมายถึงช่วงตั้งแต่ p = 0.025 ถึง p = 0.975

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การอนุมานสำหรับข้อมูลเชิงตัวเลขใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

หาค่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 95 ของ t-distribution ที่มีองศาอิสระ 10
หาค่าตัดขอบที่กำหนดขอบบนของช่วงกลาง 95% ของ t-distribution ที่มีองศาอิสระ 10
หาค่าตัดขอบที่กำหนดขอบบนของช่วงกลาง 95% ของ t-distribution ที่มีองศาอิสระ 100
ค่าที่ได้ในสองกรณีหลังแตกต่างกันอย่างไร และจากผลที่ได้ ช่วงกลาง 95% ของ t-distribution กว้างกว่าเมื่อองศาอิสระต่ำหรือสูง?

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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

แก้ไขและรันโค้ด