যখন নমুনাগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় তবে তাদের পার্থক্য হয় না আমি কী যুক্ত জোড় করা টি-টেস্ট ব্যবহার করতে পারি?

Question

আমার কাছে এমন একটি পরীক্ষার ডেটা রয়েছে যেখানে আমি অভিন্ন প্রাথমিক অবস্থায় দুটি পৃথক চিকিত্সা প্রয়োগ করেছি, ফলাফল হিসাবে প্রতিটি ক্ষেত্রে 0 থেকে 500 এর মধ্যে একটি পূর্ণসংখ্যা তৈরি করে। দুটি চিকিত্সা দ্বারা উত্পাদিত প্রভাবগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা তা নির্ধারণ করতে আমি একটি যুক্ত জোড় টি-টেস্ট ব্যবহার করতে চাই। প্রতিটি চিকিত্সা গোষ্ঠীর জন্য ফলাফলগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয়, তবে প্রতিটি জোড়ার মধ্যে পার্থক্যটি সাধারণত বিতরণ করা হয় না (অ্যাসিমেট্রিক + একটি দীর্ঘ লেজ)।

আমি কি এই ক্ষেত্রে জোড়যুক্ত টি-টেস্ট ব্যবহার করতে পারি, বা স্বাভাবিকতার অনুমান লঙ্ঘিত করা হয়, মানে আমার কোনও ধরণের একটি প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষা করা উচিত?

Comments

পরীক্ষাটি একটি সিমুলেশনকে কেন্দ্র করে তৈরি। আমি অনুগ্রহের প্রাথমিক শর্তগুলি আমার পছন্দ হিসাবে সেট করতে পারি। সুতরাং, প্রতিটি জুটির জন্য, আমি একই প্রাথমিক শর্ত দিয়ে শুরু করি এবং দুটি পৃথক পৃথক অ্যালগরিদম প্রয়োগ করি।

— জন ডুয়েস্ট

আপনি যে শব্দগুলি স্বতন্ত্র গোষ্ঠীর মতো বর্ণনা করছেন তা থেকে। আপনি প্রতিটি ক্ষেত্রে উভয় চিকিত্সা প্রয়োগ করেছেন বা অন্য কোনও মিল আছে? শর্তগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক কী? আপনার কথাটি বিজোড় ... আপনার লেজকে অসম্পূর্ণ করে তুলতে আপনার কি এক মান আছে?

— জন

এ সম্পর্কে আরও চিন্তা করে, আমি নিশ্চিত যে তারা নির্ভরশীল, তবে সম্ভবত আপনি এটিতে কিছুটা আলোকপাত করতে পারেন। বাস্তব বিশ্বে সাদৃশ্য সম্পর্কিত হতে পারে: আমার একজন ব্যক্তি আছে। চিকিত্সা এক পরিচালনা করা হয়, এবং একটি পরিমাপ নেওয়া হয়। তারপরে আমি ব্যাক টাইম রোল করি এবং পরিবর্তে দুটি করে চিকিত্সা করি। আবার একটি পরিমাপ নেওয়া হয়। আমার কাছে মনে হচ্ছে এই ব্যবস্থাগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত বলে মনে করা উচিত। সম্ভবত তাদের করা উচিত নয়?

— জন ডুয়েস্ট

এছাড়াও, অ-স্বাভাবিকতা সহ, বিতরণ উভয়ই অসমানীয় এবং এর একটি দীর্ঘ লেজ থাকে (একাধিক বহিরাগতদের সাথে)। কিছু বিদেশি অপসারণ করা এটিকে স্বাভাবিক করে তুলবে না।

— জন ডাউসেট

অবিচ্ছিন্ন বিতরণগুলি যদি সাধারণ এবং স্বতন্ত্র হয় তবে তফাতগুলির বিতরণ অবশ্যই স্বাভাবিক হতে হবে। এর স্বাভাবিকতার অভাব দুটি বিতরণের মধ্যে নির্ভরতা প্রদর্শন করে। নির্ভরতা নিছক পারস্পরিক সম্পর্কের নয়: আরও কিছু কিছু চলতে হবে।

— whuber

Answer 1

একটি জোড়যুক্ত টি পরীক্ষা কেবল যুক্ত জোড়গুলির পার্থক্যগুলির তালিকা বিশ্লেষণ করে এবং ধরে নেয় যে মানগুলির নমুনা এলোমেলোভাবে গাউসীয় জনগোষ্ঠীর থেকে নমুনাযুক্ত। যদি এই অনুমানটি গুরুতরভাবে লঙ্ঘিত হয় তবে জোড় করা টি পরীক্ষাটি বৈধ নয়। যে বিতরণ থেকে মানগুলি আগে এবং পরে নমুনাগুলি হয় তা অপ্রাসঙ্গিক - কেবলমাত্র জনসংখ্যার পার্থক্যগুলি বিষয়গুলি থেকে নমুনা হয়।

Comments

সুতরাং আসুন আমি যদি বলি যে আমি কোনও অ-রৈখিক মডেল বিশ্লেষণ করেছি এবং y_obmitted সময় = i তৈরি করেছি। আমি কি একটি যুক্ত টি-টেস্ট করতে পারি যা প্রতিটি পর্যবেক্ষণের সাথে প্রকৃত মানের সাথে তুলনা করে i? আসুন ধরে নেওয়া যাক যে আমার কাছে 100 সময়ের ব্যবধানের জন্য পর্যবেক্ষণ করা ডেটা রয়েছে এবং একই সংখ্যায় আমার সংখ্যাগুলি পূর্বাভাস দিয়েছি

— dassouki