Войти
Термин нормальная оценка используется в статистике с двумя разными значениями. Один из них связан с созданием единственного значения, которое можно рассматривать так, как если бы оно возникло из стандартного нормального распределения (нулевое среднее, единичная дисперсия). Второй относится к присвоению альтернативных значений точкам данных в наборе данных с широким намерением создания значений данных, которые можно интерпретировать как приближения для значений, которые могли бы наблюдаться, если бы данные возникли из стандартного нормального распределения.
Первое значение - это альтернативное название для стандартной оценки или z-оценки, где значения стандартизируются путем вычитания выборки или оценочного среднего и деления на выборку или другую оценку. стандартного отклонения. В частности, в приложениях, где используется название «нормальная оценка», обычно предполагается, что значение может быть отнесено к таблице стандартных нормальных вероятностей как средство обеспечения проверки значимости некоторой гипотезы, например как разница в средних.
Второе значение нормальной оценки связано со значениями данных, полученными из рангов наблюдений в наборе данных. Данной точке данных присваивается значение, которое является точным или приближенным к математическому ожиданию статистики того же ранга в выборке из стандартных нормальных случайных величин того же размера, что и наблюдаемый набор данных. Таким образом, значение нормальной оценки этого типа по существу то же, что и rankit, хотя термин «rankit» становится устаревшим. В этом случае преобразование создает набор значений, который определенным образом соответствует тому, что можно было бы ожидать, если бы исходный набор значений данных возник из нормального распределения.
