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Dezember (Reuters) - Der Dollar traf ein frisches 14-Jahres-Hoch am Dienstag, durch positive Kommentare von Federal Reserve Chair Janet Yellen, die lebendige Markterwartungen für schnellere US Zinserhöhungen im kommenden Jahr hielten, als erwartet. Die Greenback kletterte breit, aber ihre Gewinne waren am stärksten gegen den Yen, die so viel wie 1 Prozent nach der Bank von Japan hielt die Geldpolitik unverändert geschoben. Am Montag stieg der Yen mit türkischen Vorfällen in der Türkei und in Deutschland auf den Schweizer Franken. Beide Währungen haben diese Gewinne aufgegeben. Yellen sagte spät am Montag, dass der US-Arbeitsmarkt zu seinem stärksten in fast einem Jahrzehnt verbessert hatte, was darauf hindeutet, dass das Lohnwachstum anzieht. Die Fed-Stuhl nicht erwähnt Geldpolitik, aber einige Analysten sagten die Tatsache, dass sie nicht gießen kaltes Wasser auf Investoren bewegt sich auf den Preis in einer möglichen drei Zinserhöhungen im Jahr 2017 nach der FBS-Erklärung und Zinserhöhung letzte Woche war ein Katalysator für Dollar Stärke. Sie nutzte nicht die Gelegenheit, den Markt zurück zu nehmen von übermäßig hawkish, sagte UBS Währungsstratege Constantin Bolz, in Zürich. Vielleicht waren es Leute, die. Dachte, sie würden von weiterem Dollar lang halten, bis sie sprach, falls sie sich zurückreißen sollte. Der Dollar stieg fast ein halbes Prozent gegenüber einem Korb der wichtigsten Währungen auf 103,65, seine stärksten seit Januar 2003. Der Euro fiel um ein halbes Prozent auf 1,0352 und öffnete wieder die Tür zu einem Umstieg auf Parität mit dem Dollar. Das Greenback war auch im Anblick eines 10-1 / 2-Monats-Hoch von 118,66 Yen berührt letzte Woche, bei 118,24 Yen. Die Erwartungen, dass die US-Präsidentenwahl Donald Trumps Verwaltung mit Steuersenkungen und Fiskalausgaben vorangehen, was zu einem höheren US-Wachstum und Inflation, haben die US-Anleiherenditen und den Dollar in den vergangenen sechs Wochen, in dem, was bekannt als die Trumpflation Handel . Der Markt spielt nach wie vor eine politische Normalisierung, und solange dies der Fall ist, wird der Dollar stark bleiben oder sogar ein wenig mehr schätzen, sagte der Wäh - rungsstratege der Commerzbank Thu Lan Nguyen in Frankfurt. Analytiker sagten, dass der Yen das offensichtlichste Spiel gegen den Dollar im Trumpflation Handel war, weil die Bank von Japan die Zentralbank ist, die am weitesten von der Normalisierung ihrer Politikeinstellungen schaut. Die BOJ am Dienstag bestätigt ihre beiden Ziele von minus 0,10 Prozent Zinsen auf einige überschüssige Reserven und eine Null-Prozent 10-jährige Staatsanleiherendung. Für Reuters neue Live-Märkte Blog auf europäischen und britischen Aktienmärkten siehe reuters: //realtime/verbOpen/urlemea1.apps. cp. extranet. thomsonreuters. bi z / c m s /. Was ist ein T-Test Ein t-Test ist eine Analyse von zwei Populationen bedeutet durch die Verwendung von statistischen Untersuchung ein t-Test mit zwei Proben wird häufig mit verwendet Kleine Stichprobengrößen, die Prüfung der Differenz zwischen den Proben, wenn die Varianzen von zwei normalen Verteilungen nicht bekannt sind. Ein t-Test betrachtet die t-Statistik, die t-Verteilung und die Freiheitsgrade, um die Wahrscheinlichkeit der Differenz zwischen den Populationen zu bestimmen, die die Teststatistik in dem Test als t-Statistik bekannt ist. Um einen Test mit drei oder mehr Variablen durchzuführen, muss eine Varianzanalyse (ANOVA) verwendet werden. Laden des Players. BREAKING DOWN T-Test Eine Form der Hypothesenprüfung, der t-Test ist nur einer von vielen Tests, die für diesen Zweck verwendet werden. Statistiker müssen andere Tests als den t-Test verwenden, um mehr Variablen zu untersuchen, sowie für Test mit größeren Stichprobengrößen. Für eine große Stichprobengröße verwenden Statistiker einen z-Test. Weitere Testoptionen sind der Chi-Quadrat-Test und der f-Test. Statistische Analyse des T-Tests Die Formel, die verwendet wird, um den Test zu berechnen, ist ein Verhältnis: Der obere Teil des Verhältnisses ist der einfachste Teil zu berechnen und zu verstehen, da er einfach der Unterschied zwischen den Mitteln oder Durchschnittswerten der beiden Proben ist. Die untere Hälfte des Verhältnisses ist eine Messung der Dispersion oder Variabilität der Scores. Der untere Teil dieses Verhältnisses ist als Standardfehler der Differenz bekannt. Um diesen Teil des Verhältnisses zu berechnen, wird die Varianz für jede Probe bestimmt und dann durch die Anzahl der Individuen, die das Muster oder die Gruppe bilden, geteilt. Diese beiden Werte werden dann addiert und eine Quadratwurzel aus dem Ergebnis genommen. ZB betrachten Sie, daß ein Analytiker die Menge studieren möchte, die Pennsylvanians und Kalifornier, pro Monat, auf Kleidung ausgeben. Es wäre nicht praktisch, die Ausgabengewohnheiten eines jeden Einzelnen (oder einer Familie) in beiden Staaten aufzuzeichnen, so dass eine Stichprobe der Ausgabengewohnheiten einer ausgewählten Gruppe von Individuen aus jedem Staat entnommen wird. Die Gruppe kann von jeder kleinen bis mittleren Grße für dieses Beispiel sein, nehmen wir an, daß die Stichprobengruppe 200 Individuen ist. Die durchschnittliche Menge für Pennsylvanians kommt zu 500 die durchschnittliche Menge für Kalifornier ist 1.000. Die t-Test Fragen, ob die verschiedenen zwischen den Gruppen repräsentativ für einen wahren Unterschied zwischen den Menschen in Pennsylvania und die Menschen in Kalifornien im Allgemeinen oder wenn es wahrscheinlich ein sinnloser statistischer Unterschied ist. In diesem Beispiel, wenn theoretisch alle Pennsylvanianer 500 pro Monat auf Kleidung und alle Kalifornier verbrachte 1.000 pro Monat auf Kleidung, ist es höchst unwahrscheinlich, dass 200 zufällig ausgewählte Einzelpersonen alle verbrachte diese genaue Menge, jeweils Staat. Wenn also ein Analytiker oder Statistiker die im obigen Beispiel aufgelisteten Ergebnisse lieferte, ist es sicher, dass der Unterschied zwischen den Probengruppen einen signifikanten Unterschied zwischen den Populationen insgesamt darstellt.