可生成图片类型（推荐）
 | |
| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
|
|---|---|
两样本配对T检验  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | 两样本配对T检验 |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | 两样本配对T检验 |
| 功能亚类别 | 参数检验 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
两样本配对T检验是利用来自两个配对的总体，推断这两个配对总体的均值是否存在显著差异。检验的前提条件是两配对样本的样本数量相等，样本来自的两个总体应该服从正态分布。 用途：用于比较两个相关样本或配对观察值的均值是否存在显著差异。这种检验通常用于比较同一组实验对象在不同条件下或在不同时间点上的表现。 参数：选择一个分组变量和连续型数值变量。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4个 |
| Output-出口 | 3个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 两独立样本T检验 |
| 下一节点 | Friedman检验 |
查找其他类别的节点，请参考以下列表
列表
数据处理节点
数据输入
变量处理
行列处理
矩阵处理
表格处理
列表
数据分析节点
描述性统计
统计检验
方差分析
相关分析
回归分析
Lasso回归 二项式Lasso回归 泊松Lasso回归 生存状态Lasso回归 高斯PLS回归Ridge回归 二项式Ridge回归 泊松Ridge回归 生存状态Ridge回归 高斯分位回归多分类逻辑回归多项式回归广义估计方程 伽玛广义估计方程 泊松广义估计方程 负二项广义估计方程 逻辑广义估计方程 高斯广义相加模型 伽玛广义相加模型 泊松广义相加模型 负二项广义相加模型 逻辑广义相加模型 高斯广义相加混合模型 伽玛广义相加混合模型 泊松广义相加混合模型 负二项广义相加混合模型 逻辑广义相加混合模型 高斯广义线性回归 伽玛广义线性回归 泊松广义线性回归 负二项广义线性回归 逆概率加权联合标准差稳健线性回归线性回归逐步回归逻辑回归
时序分析
潜变量分析
生存分析
多元分析
综合分析
列表
机器学习节点
列表
AI和神经网络
环境检测
