t-Test

Inferenz, Schätzung und Entscheidungsfindung aus Daten

Der t-Test ist das Standardwerkzeug zum Vergleich von Mittelwerten. Er beantwortet Fragen wie „Unterscheidet sich dieser Mittelwert von einem Zielwert?“ oder „Unterscheiden sich die Mittelwerte dieser beiden Gruppen?“. Dazu verwendet er eine Teststatistik, die den Abstand zwischen den Mittelwerten in Einheiten des Standardfehlers misst.

Für den Einstichprobenfall (ist der Mittelwert μ gleich einem Zielwert μ₀?) lautet die Statistik:

Der Zähler beantwortet „Wie weit ist der Stichprobenmittelwert vom Zielwert entfernt?“; der Nenner ist der Standardfehler. Ein großes |t| bedeutet, dass der Abstand relativ zum Rauschen groß ist, was gegen H₀ spricht.

Wo das im ML vorkommtDer gepaarte t-Test ist das richtige Werkzeug für „Ist Modell A signifikant besser als Modell B?“, wenn beide auf denselben Beispielen bewertet werden. Die Paarung über jeden Testfall hinweg gleicht die von Beispiel zu Beispiel schwankende Schwierigkeit aus und isoliert so den Unterschied zwischen den Modellen. Vorsicht: Standard-CV-Folds überlappen sich, was die Unabhängigkeit verletzt, und für…
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