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t-Test Verteilungsfunktion
Hallo,
Sicher kennt ihr alle den t-Test (Student-Test). Der berechnete t-Wert wird mit einem Wert aus Tabellen verglichen T(FG,alpha) FG - Freiheitsgrade alpha - Signifikanz-Niveau Nur habe ich auf meinem Rechner gerade keine Tabelle ... Gibt es vielleicht fertigen Delphi-Code für die Berechnung ??? Noch mal: Den t-Test habe ich. Ich suche jetzt nach der Funktion, die z.B. bei T(20, 0.05) den Wert 1.725 ausspuckt. Danke Heiko |
AW: t-Test Verteilungsfunktion
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Hallo,
hm, sag mir mal mit dem Link den T-Wert für df=50 ? ich möchte keine Tabelle, sondern eine Funktion, die ich in Delphi aufrufen kann. Im Moment hämmere ich die verfügbaren Werte in eine Liste und interpoliere fehlende Werte lineal. Heiko |
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Vergiss es.
Ich kenne diesen test zwar nicht. Aber auf Wikipedia ( ![]() Sowas ähnliches gibt's doch auch bei der Normalverteilung, die Glockenkurve lässt sich ja auch nicht analytisch integrieren. => Die einzige Möglichkeit, diese Funktion einigermaßen hinzubekommen ist eine möglichst gute wertetabelle und ein guter interpolationsalgo. Hier könntest du noch über eine kubische (statt einer linearen) interpolation nachdenken. |
AW: t-Test Verteilungsfunktion
Hallo,
ja, ich habe die Funktion schon gesehen, Schock ... ;) Und die ermittelt die Wahrscheinlichkeit bei gegebenem Alpha, also das genaue Gegenteil. Ich habe jetzt alle gefundenen Werte in einer Liste, die Zwischenwerte werden per linearer Interpolation ermittelt. Das reicht mir. Ausserdem reicht es mir selber ;) Sitze schon seit heute früh halb 8 damit rum. Danke Heiko |
AW: t-Test Verteilungsfunktion
Rate mal, warum man zur heutigen Zeit bei den diversen Verteilungen noch immer mit Tabellen anrückt. Es gibt keine explizite Formel ;). Die meisten Tabellen sind in langwierigen Prozessen entstanden, die in der Regel näherungsweises Lösen recht komplexer Systeme, oder gar Monte-Carlo Simulationen beinhalten.
Tabelle + Interpolation ist der derzeit einzig sinnvolle Weg, wenn man sich nicht den Luxus erlauben kann für einen Wert ein paar Minütchen rumzurechnen, wobei im Allgemeinen nichtmal wirklich bessere Genauigkeit garantiert ist. (Es sei denn man gönnt sich dazu noch den größeren Luxus von >80Bit Floats via Software.) Edit: Aha, roter Kasten ist also immer noch launisch :). Gut, dann ist das ja zufriedenstellend durch, plima :) |
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Es gab mal eine Online-Ausgabe des Buchs "Numerical Recipes in C" von Press und Flannery, dort findet man C-Code zum t-Test. Oder suche dir in der Bibliothek "Numerical Recipes in Pascal" mit den entsprechenden Pascal-Routinen zum Abtippen.
Viel Spaß Werner |
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Zitat:
sollte er geeignete Bibliotheken werden, z.B. TPMath 0.75 <http://sourceforge.net/projects/tpmath/> oder Alglib 2.60 <http://www.alglib.net/> [Sorry für die schlechte Formatierung, aber die neuen Forensoftware ist halt mit Modem ohne Images im Gegensatz zur alten nicht sonderlich brauchbar.] |
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Ich habe nie behauptet, dass es unmöglich wäre das ohne Tabellen zu machen. Ich habe lediglich die Praktikabilität, insbesondere bei häufiger Anwendung, in Frage gestellt. Erkläre mir, wo das Unsinn ist.
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Zitat:
Zitat:
Jedem Standardtest liegt eine Dichtefunktion und eine Verteilungsfunktion zugrunde. Die Tests beruhen auf mathematisch-statistischen Modellen, die Funktionen sind bekannt, wenn es auch in vielen Fällen keine elementaren transzendenten Funktionen sind. Zitat:
Zitat:
Code:
OCTAVE:1> format long
OCTAVE:2> t_inv(1-0.05,20) ans = 1.72471824292079 Zitat:
Code:
/* stdtri.c
* Functional inverse of Student's t distribution * * SYNOPSIS: * * double p, t, stdtri(); * int k; * * t = stdtri( k, p ); * * * DESCRIPTION: * * Given probability p, finds the argument t such that stdtr(k,t) * is equal to p. * * ACCURACY: * * Tested at random 1 <= k <= 100. The "domain" refers to p: * Relative error: * arithmetic domain # trials peak rms * IEEE .001,.999 25000 5.7e-15 8.0e-16 * IEEE 10^-6,.001 25000 2.0e-12 2.9e-14 */ |
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