Значение F двух образцов Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Значение F двух образцов = Отклонение образца X/Дисперсия образца Y
F = σ2X/σ2Y
В этой формуле используются 3 Переменные
Используемые переменные
Значение F двух образцов - Значение F двух выборок — это соотношение дисперсий двух разных выборок, часто используемое в тестах дисперсионного анализа (ANOVA).
Отклонение образца X - Дисперсия выборки X — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением выборки X.
Дисперсия образца Y - Дисперсия выборки Y — это среднее значение квадратов разностей между каждой точкой данных и средним значением выборки Y.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Отклонение образца X: 576 --> Конверсия не требуется
Дисперсия образца Y: 256 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
F = σ2X/σ2Y --> 576/256
Оценка ... ...
F = 2.25
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
2.25 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
2.25 <-- Значение F двух образцов
(Расчет завершен через 00.020 секунд)

Кредиты

Сделано Анируд Сингх
Национальный технологический институт (NIT), Джамшедпур
Анируд Сингх создал этот калькулятор и еще 300+!
Проверено Урви Ратод
Государственный инженерный колледж Вишвакармы (VGEC), Ахмадабад
Урви Ратод проверил этот калькулятор и еще 1900+!

18 Основные формулы в статистике Калькуляторы

Значение P образца
Идти P-значение образца = (Образец пропорции-Предполагаемая доля населения)/sqrt((Предполагаемая доля населения*(1-Предполагаемая доля населения))/Размер образца)
Размер выборки с учетом значения P
Идти Размер образца = ((P-значение образца^2)*Предполагаемая доля населения*(1-Предполагаемая доля населения))/((Образец пропорции-Предполагаемая доля населения)^2)
t Статистика нормального распределения
Идти t Статистика нормального распределения = (Выборочное среднее-Средняя численность населения)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
т Статистика
Идти t Статистика = (Наблюдаемое среднее значение выборки-Теоретическое значение выборки)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
Чи-квадрат Статистика
Идти Статистика Чи-квадрата = ((Размер образца-1)*Пример стандартного отклонения^2)/(Стандартное отклонение населения^2)
Количество классов с учетом ширины класса
Идти Количество классов = (Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных)/Ширина класса данных
Ширина класса данных
Идти Ширина класса данных = (Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных)/Количество классов
Статистика хи-квадрата с учетом выборки и дисперсии генеральной совокупности
Идти Статистика Чи-квадрата = ((Размер образца-1)*Выборочная дисперсия)/Дисперсия населения
Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки
Идти Количество отдельных значений = (Остаточная сумма квадратов/(Остаточная стандартная ошибка данных^2))+1
F Значение двух образцов с заданными стандартными отклонениями выборки
Идти Значение F двух образцов = (Стандартное отклонение образца X/Стандартное отклонение образца Y)^2
Ожидание разности случайных величин
Идти Ожидание разницы случайных величин = Ожидание случайной величины X-Ожидание случайной величины Y
Ожидание суммы случайных величин
Идти Ожидание суммы случайных величин = Ожидание случайной величины X+Ожидание случайной величины Y
Средний диапазон данных
Идти Средний диапазон данных = (Максимальная ценность данных+Минимальное значение данных)/2
Самый большой элемент в заданном диапазоне данных
Идти Самый большой элемент данных = Диапазон данных+Наименьший элемент данных
Наименьший элемент в заданном диапазоне данных
Идти Наименьший элемент данных = Самый большой элемент данных-Диапазон данных
Диапазон данных
Идти Диапазон данных = Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных
Значение F двух образцов
Идти Значение F двух образцов = Отклонение образца X/Дисперсия образца Y
Относительная частота
Идти Относительная частота = Абсолютная частота/Общая частота

Значение F двух образцов формула

Значение F двух образцов = Отклонение образца X/Дисперсия образца Y
F = σ2X/σ2Y

Что такое F-тест в статистике?

F-тест — это любой статистический тест, в котором тестовая статистика имеет F-распределение при нулевой гипотезе. Чаще всего он используется при сравнении статистических моделей, которые были подобраны к набору данных, чтобы определить модель, которая лучше всего подходит для совокупности, из которой были взяты данные. Точные «F-тесты» в основном возникают, когда модели подгоняются к данным с использованием метода наименьших квадратов. Общие примеры использования F-тестов включают изучение следующих случаев: (i) Гипотеза о том, что средние значения данного набора нормально распределенных совокупностей, имеющих одинаковое стандартное отклонение, равны. Это, пожалуй, самый известный F-критерий, который играет важную роль в дисперсионном анализе (ANOVA). (ii) Гипотеза о том, что предлагаемая модель регрессии хорошо соответствует данным. См. Несоответствующая сумма квадратов. (iii) Гипотеза о том, что набор данных в регрессионном анализе соответствует более простой из двух предложенных линейных моделей, вложенных друг в друга.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!