Co je Z-test?
Z-test je statistický test, který se používá ke stanovení, zda jsou dva prostředky populace odlišné, pokud jsou známy rozdíly a velikost vzorku je velká. Předpokládá se, že statistika zkoušky má normální rozložení, a proto by měly být známy parametry nepříjemnosti, jako je standardní odchylka, aby bylo možné provést přesný z-test.
Z-statistika nebo z-skóre je číslo představující, kolik standardních odchylek nad nebo pod průměrnou populací je skóre odvozené od z-testu.
Klíč s sebou
- Z-test je statistický test k určení, zda se dva prostředky populace liší, jsou-li známy rozdíly a velikost vzorku je velká. Může být použit k testování hypotéz, ve kterých z-test následuje normální rozdělení. Z-statistika nebo z-skóre je číslo představující výsledek z-testu. Z-testy úzce souvisejí s t-testy , ale t-testy se nejlépe provádějí, když má experiment malou velikost vzorku. T-testy také předpokládají, že standardní odchylka není známa, zatímco z-testy předpokládají, že je známa.
Jak fungují Z-testy
Příklady testů, které mohou být provedeny jako Z-testy, zahrnují test umístění jednoho vzorku, test umístění dvou vzorků, test párového rozdílu a odhad maximální pravděpodobnosti. Z-testy úzce souvisejí s t-testy, ale t-testy se nejlépe provádějí, když má experiment malou velikost vzorku. T-testy také předpokládají, že standardní odchylka není známa, zatímco z-testy předpokládají, že je známa. Pokud standardní odchylka populace není známa, provede se předpoklad rozptylu vzorku, který se rovná rozptylu populace.
Test hypotéz
Z-test je také test hypotéz, ve kterém z-statistika sleduje normální rozdělení. Z-test se nejlépe používá pro vzorky větší než 30, protože podle věty o středním limitu, jak se počet vzorků zvětšuje, se vzorky považují za přibližně normálně distribuované. Při provádění z-testu by měly být uvedeny nulové a alternativní hypotézy, alfa a z-skóre. Dále je třeba vypočítat statistiku testu a uvést výsledky a závěr.
Příklad jednoho vzorku Z-testu
Předpokládejme, že si investor přeje otestovat, zda je průměrný denní výnos akcie vyšší než 1%. Vypočítá se jednoduchý náhodný vzorek 50 návratů, který má v průměru 2%. Předpokládejme, že standardní odchylka výnosů je 2, 5%. Proto je nulová hypotéza, když se průměr, nebo průměr, rovná 3%.
Naopak, alternativní hypotéza je, zda je průměrný výnos větší než 3%. Předpokládejme, že alfa se vybere 0, 05% pomocí testu se dvěma ocasy. V důsledku toho je v každém ocasu 0, 025% vzorků a alfa má kritickou hodnotu 1, 96 nebo -1, 96. Pokud je hodnota z větší než 1, 96 nebo menší než -1, 96, je nulová hypotéza odmítnuta.
Hodnota pro z se vypočte odečtením hodnoty průměrného denního výnosu vybraného pro test nebo 1% v tomto případě od pozorovaného průměru vzorků. Dále vydělte výslednou hodnotu standardní odchylkou dělenou druhou odmocninou počtu pozorovaných hodnot. Proto je statistika testu vypočtena na 2, 83 nebo (0, 02 - 0, 01) / (0, 025 / (50) ^ (1/2)). Investor odmítá nulovou hypotézu, protože z je větší než 1, 96 a dochází k závěru, že průměrný denní výnos je větší než 1%.
