
English: 
Now that we've familiarize ourselves with the normal distribution,
let's discuss one of the most common parametric test
that we might use to compare two sets of
data. Such as our samples of left handed and right
handed [INAUDIBLE], that would be the t-test. The t-test
like many statistical tests aims at accepting or rejecting
a null hypothesis. A null hypothesis is generally a
statement that we're trying to disprove by running our test.
For example, that two samples came from the same
population. This might mean that left-handed and right-handed batters show
no real difference in their batting average, or that
a certain sample is drawn from a particular probability distribution.
For example, if we had a sample of 20
heights and weights of Arbitrary baseball players, we might want
to test how likely it is that those 20 people
are drawn from the known MLB player population. A hypothesis
test such as the t-test is usually specified in
terms of a test statistic. The test statistic reduces

Arabic: 
،بعد أن تعرفنا على التوزيع الطبيعي
لنناقش الآن أحد أكثر اختبارات المعلمية شيوعًا
والذي يمكن أن نستخدمه في المقارنة بين
مجموعتي بيانات. على سبيل المثال بالنسبة لعينات اللاعبين ممن يلعبون باليد اليسرى
،ومن يلعبون باليد اليمنى، يفضل استخدام اختبار t-test. يهدف اختبار t-test
مثل العديد من الاختبارات الإحصائية، إلى قبول أو رفض
فرضية null. وفرضية null هي
.عبارة نحاول أن نبطلها بإجراء الاختبارات
على سبيل المثال، مصدر العينتين
هو مجموعة واحدة. قد يعني هذا أنه لا فارق حقيقي بين الضاربين الذين يستخدمون أيديهم اليسرى ومن يستخدمون اليمنى
من حيث متوسط الضرب، أو
.تم الحصول على عينة معينة من توزيع احتمالي معين
على سبيل المثال، إذا كانت لدينا عينة من 20
ارتفاعًا ووزنًا من لاعبي بيسبول عشوائيين، ربما ينبغي
أن نختبر احتمالية أنه قد تم سحب هؤلاء العشرين شخصًا
،من مجموعة لاعبي MLB المعروفين. إن اختبار الفرضية
مثل اختبار t-test يكون محددًا عادةً
من حيث إحصاء الاختبار. يقلل إحصاء الاختبار

Portuguese: 
Agora que estamos familiarizados com a distribuição normal,
vamos falar sobre um dos testes paramétricos mais comuns
que podemos usar para comparar
dois conjuntos de dados. Como nossas amostras de rebatedores
canhotos e destros [INAUDIBLE]. Isso seria nosso teste t. O teste t,
como muitos testes estatísticos, tem como objetivo aceitar ou rejeitar
uma hipótese nula. Uma hipótese nula é geralmente
uma instrução que estamos tentando refutar ao executar o teste.
Por exemplo, essas duas amostras vieram
da mesma população. Isso pode significar que não haja um diferença real na média de rebatidas
entre os rebatedores canhotos e destros da MBL
ou que certa amostra foi tirada de uma distribuição de probabilidade em particular.
Por exemplo, se tivéssemos uma amostra de
20 alturas e pesos de jogadores de beisebol aleatórios,
talvez quiséssemos testar a probabilidade de que essas 20 pessoas
sejam tiradas da população de jogadores conhecidos da MLB. Um teste de hipótese
como o teste t é geralmente especificado
em termos de uma estatística de teste. A estatística de teste reduz

Japanese: 
次は2つのデータセットを比較する
最も一般的なパラメトリック検定について
見ていきましょう
打者の利き腕に関する標本データセットなどです
これをt検定と言います
他の様々な検定と同じように
帰無仮説が成り立つかどうかを問うものです
帰無仮説とは検定によって
棄却されることを前提にして立てられます
例えば2つの標本の母集団が同じだとします
この場合 左打ちと右打ちの選手の打率に
差異はありません
またはある標本が特定の確率分布から
抽出されているとする仮説です
野球選手の身長と体重に関する
20のサンプルがある場合
著名なメジャーリーグの選手の母集団から
抽出されたというような
仮説が立てられるかもしれません
t検定のような仮説検定は
検定統計量を使用します
検定統計量はデータセットの量を減らして

English: 
your data set to one number that helps to
accept or reject the null hypothesis. When performing a T-test,
we compute a test statistic called T. Depending on
the value of the test statistic T, we can determine
whether or not or null hypothesis is true. In
the case of the one sample T-test, our null hypothesis
would be that the population mean, mu, is equal to our
sample mean, mu not. In the T sample case, which we'll be
more concerned about for the purposes of our example, The null
hypothesis would be about our population means, m0 and m1 are equal.

Portuguese: 
seu conjunto de dados a um número que ajuda
a aceitar ou rejeitar a hipótese nula. Ao executar um teste t,
computamos uma estatística de teste chamada T. Dependendo do valor
da estatística de teste T, podemos determinar
se a hipótese nula é verdadeira ou não. No caso
do teste de uma amostra, nossa hipótese nula
seria que a média da população, µ, é igual a nossa média da amostra,
µ zero. No caso do de duas amostras,
estaremos mais preocupados com o propósito de nosso exemplo.
A hipótese nula seria sobre nossa média da população, µ zero e µ 1 são iguais.

Japanese: 
帰無仮説の判定を手助けします
t検定ではtと呼ばれる検定統計量を算出します
このtの値によって
帰無仮説が成り立つかどうかを決めるのです
1つの標本をt検定する場合の帰無仮説は
母集団の平均値μと標本の平均値μ₀は等しくなります
今 検討しているような2つの標本を扱う事例では
母集団の平均値μ₀とμ₁が等しいという
帰無仮説になります

Arabic: 
مجموعة البيانات إلى رقم واحد ليساعدك في
،قبول أو رفض فرضية null. عند إجراء اختبار T-test
سنحسب إحصاء اختبار اسمه T. Depending على
أساس قيمة إحصاء الاختبار T، ويمكننا أن نحدد
ما إذا كانت فرضية null صحيحة أم لا. في حالة
اختبار T-test للعينة الأولى، سيكون متوسط المجموعة mu
في فرضية null
مساويًا لمتوسط العينة mu not. في حالة عينة T، التي سنركز عليها
أكثر من أجل أغراض مثالنا، ستكون فرضية null
.حول متوسطات المجموعة، وسيكون m0 وm1 متساويين
