Войти
В статистике, Studentization, названный в честь Госсет, который писал под псевдонимом Стьюдента, является корректировкой, состоящей из деления первой степени статистики, полученной из образца, на основе выборки оценки популяционного стандартного отклонения. Этот термин также используется для стандартизации статистики более высокого уровня другой статистикой той же степени: например, оценка третьего центрального момента может быть стандартизирована путем деления на куб стандартного отклонения выборки.
Простым примером является процесс деления выборочного среднего на стандартное отклонение выборки, когда данные возникают из семейства масштабов местоположения. Следствием «студенизации» является то, что сложность обработки вероятностного распределения среднего, которое зависит как от параметров местоположения, так и от масштаба, сводится к рассмотрению распределения, которое зависит только от параметра местоположения. Однако тот факт, что используется стандартное отклонение выборки, а не неизвестное стандартное отклонение совокупности, усложняет математику нахождения распределения вероятностей стьюдентизированной статистики.
В вычислительной статистике идея использования стьюдентизированной статистики имеет определенное значение при разработке доверительных интервалов с улучшенными свойствами в контексте повторной выборки и, в частности, начальной загрузки.
