u检验与t检验的区别是什么?
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发布时间：2022-04-24 11:40
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热心网友
时间：2023-10-11 12:15
u检验与t检验的区别是：作用不同、适用条件不同以及应用不同。
一、作用不同
1、t检验：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、u检验：用来评估两个的顺序数据样本是否来自同一个总体的非参数检验。
二、适用条件不同
u检验适用于小样本数据，并且不要求数据满足正态分布。但是作为代价，当数据为正态分布时，t检验比u检验更具统计效能（即，当假设的差异确实存在时，t检验更容易发现这些差异。
三、应用不同
1、t检验：样本量较小σ未知的正态分布资料，比较两个平均数的差异是否显著。
2、u检验：应用领域于数理化学。
t检验的适用条件：
1、已知一个总体均数；
2、可得到一个样本均数及该样本标准差；
3、样本来自正态或近似正态总体。
以上内容参考 百度百科-u检验、百度百科-t检验
热心网友
时间：2023-10-11 12:16
u检验是已知一个正态总体的方差б2，用给定的一组样本x1、x2，…，xn,检验总体均值μ是否等于已知常数μ0的统计检验法。其检验步骤如下：①提出统计假设H0: μ=μ0；②计算样本均值及u；③按给定的显著水平 ，查正态分布表求值；④进行统计推断。 u检验是在大样本（n＞30）的情况下，检验随机变量的数学期望是否等于某一已知值的一种假设检验方法。设X1，X2，……，Xn是正态随机变量X的一个样本，总体方差为σ2，假设X的数学期望MX等于某个已知值m0。根据统计理论，当假设成立时，统计量如右图。 由预先给定的信度α，查正态分布表，得uα。若计算的│u│＜uα，则接受假设，即X的数学期望MX与m0无显著差异；若│u│≥uα，则拒绝假设，认为X的数学期望与m0有显著差异。两个正态随机变量在方差已知的条件下，u—检验法可用来检验它们的数学期望是否有显著差异。 T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 简介 t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，（－－这个太不全面了，这是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等） 目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。 计算公式： t统计量： 自由度：v=n - 1适用条件 (1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误； (3) 样本来自正态或近似正态总体。
