🎯 Понимание T-теста

T-тест — это статистический метод для проверки гипотез, анализа значимости признаков и сравнения моделей машинного обучения.

Типы T-тестов
1️⃣ Одновыборочный:
Сравнивает среднее значение одного набора данных с известным средним значением в популяции.
Пример использования: Проверка, отличается ли средняя метрика производительности модели от заданного базового значения (baseline).

2️⃣ Независимый (двухвыборочный):
Сравнивает средние значения двух независимых групп, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия.
Пример использования: Сравнение результатов двух разных моделей или методов предобработки данных.

3️⃣ Парный:
Сравнивает средние значения двух зависимых групп.
Пример использования: Оценка влияния изменений в модели, например, после настройки гиперпараметров или добавления новых признаков.

Ограничения
⚠️ Чувствителен к выбросам, которые могут исказить результаты.
⚠️ Требует предположения о нормальности распределения данных (если выборки малы).