Valore F di due campioni Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y
F = σ2X/σ2Y
Questa formula utilizza 3 Variabili
Variabili utilizzate
Valore F di due campioni - Il valore F di due campioni è il rapporto delle varianze di due campioni diversi, spesso utilizzato nei test di analisi della varianza (ANOVA).
Varianza del campione X - La varianza del campione X è la media delle differenze al quadrato tra ciascun punto dati e la media del campione X.
Varianza del campione Y - La varianza del campione Y è la media delle differenze al quadrato tra ciascun punto dati e la media del campione Y.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Varianza del campione X: 576 --> Nessuna conversione richiesta
Varianza del campione Y: 256 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
F = σ2X/σ2Y --> 576/256
Valutare ... ...
F = 2.25
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
2.25 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
2.25 <-- Valore F di due campioni
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creato da Anirudh Singh
Istituto nazionale di tecnologia (NIT), Jamshedpur
Anirudh Singh ha creato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!
Verificato da Urvi Rathod
Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad
Urvi Rathod ha verificato questa calcolatrice e altre 1900+ altre calcolatrici!

18 Formule di base in statistica Calcolatrici

Valore P del campione
Partire Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)
Dimensione del campione dato P Value
Partire Misura di prova = ((Valore P del campione^2)*Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/((Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)^2)
t Statistica della distribuzione normale
Partire t Statistica della distribuzione normale = (Campione medio-Popolazione media)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))
t Statistica
Partire t Statistica = (Media osservata del campione-Media teorica del campione)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))
Statistica del chi quadrato
Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Deviazione standard campionaria^2)/(Deviazione standard della popolazione^2)
Numero di classi data la larghezza della classe
Partire Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati
Classe Larghezza dei dati
Partire Larghezza della classe dei dati = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Numero di classi
Statistica del chi quadrato date le varianze del campione e della popolazione
Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Varianza di campionamento)/Varianza della popolazione
Aspettativa di differenza di variabili casuali
Partire Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
Aspettativa della somma delle variabili casuali
Partire Aspettativa della somma di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X+Aspettativa della variabile casuale Y
Valore F di due campioni date le deviazioni standard del campione
Partire Valore F di due campioni = (Deviazione standard del campione X/Deviazione standard del campione Y)^2
Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo
Partire Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1
Elemento più piccolo nell'intervallo di dati specificato
Partire Elemento più piccolo nei dati = Elemento più grande nei dati-Intervallo di dati
Elemento più grande nell'intervallo di dati specificato
Partire Elemento più grande nei dati = Intervallo di dati+Elemento più piccolo nei dati
Intervallo di dati
Partire Intervallo di dati = Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati
Gamma media di dati
Partire Intervallo medio di dati = (Valore massimo dei dati+Valore minimo dei dati)/2
Valore F di due campioni
Partire Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y
Frequenza relativa
Partire Frequenza relativa = Frequenza assoluta/Frequenza totale

Valore F di due campioni Formula

Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y
F = σ2X/σ2Y

Cos'è il test F in Statistica?

Un test F è qualsiasi test statistico in cui la statistica del test ha una distribuzione F sotto l'ipotesi nulla. Viene spesso utilizzato quando si confrontano modelli statistici che sono stati adattati a un set di dati, al fine di identificare il modello che meglio si adatta alla popolazione da cui sono stati campionati i dati. I "test F" esatti sorgono principalmente quando i modelli sono stati adattati ai dati utilizzando i minimi quadrati. Esempi comuni dell'uso dei test F includono lo studio dei seguenti casi: (i) L'ipotesi che le medie di un dato insieme di popolazioni distribuite normalmente, tutte aventi la stessa deviazione standard, siano uguali. Questo è forse il test F più noto e svolge un ruolo importante nell'analisi della varianza (ANOVA). (ii) L'ipotesi che un modello di regressione proposto si adatti bene ai dati. Vedere Somma dei quadrati per mancanza di adattamento. (iii) L'ipotesi che un set di dati in un'analisi di regressione segua il più semplice dei due modelli lineari proposti che sono annidati l'uno nell'altro.

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