Відповідь:
Тест хі-квадрат Пірсона може посилатися на тест на незалежність або на тест на придатність.
Пояснення:
Коли ми посилаємося на "хі-квадрат тесту Пірсона", ми можемо мати на увазі один з двох тестів: хі-квадрат тесту Пірсона незалежності або хі-квадрат тест Пірсона на добро.
Достовірність тестів визначає, чи відрізняється розподіл набору даних від теоретичного розподілу. Дані повинні бути непарними.
Тести незалежності визначають, чи є незапарні спостереження двох змінних незалежними один від одного.
Спостережувані значення
Очікувані значення
Використовуючи формулу хі-квадрат, ви визначаєте вашу статистику хі-квадрат, ваші ступені свободи і ваш рівень значимості, і порівнюйте результати з таблицею розподілу хі-квадрат. Для даних, представлених вище, ми могли б використовувати тест хі-квадрат, щоб визначити, чи відрізняються чоловіки і жінки від кількості часу (більше або менше п'ятнадцяти годин на тиждень), витрачених на домашнє завдання.
Обидва тести аналізують непарні, категоріальні дані і використовуються, коли дані непараметричні. Примітка: ми маємо на увазі, що ваші категорії є незалежними один від одного. Ці тести також не можуть бути використані з дуже малим числом клітин, таких як очікувані значення нижче п'яти.
Результати вашого тесту хі-квадрата покажуть лише, чи відповідають ваші спостережувані значення вашим очікуваним значенням (чи будуть ці значення відповідати очікуваному розподілу або якщо ваші дві змінні не залежать один від одного). Ці тести будуть ні кажу тобі як ваші спостережувані значення відрізняються.
Тут дуже хороший навчальний посібник, який детально розповідає вам про приклад.
Які припущення робить F-тест? + Приклад
F-тест припускає, що дані нормально розподілені і що зразки незалежні один від одного. F-тест припускає, що дані нормально розподілені і що зразки незалежні один від одного. Дані, які відрізняються від нормального розподілу, можуть бути викликані декількома причинами. Дані можуть бути перекошеними або розмір вибірки може бути занадто малим, щоб досягти нормального розподілу. Незалежно від причини, F-тести припускають нормальний розподіл і призводять до неточних результатів, якщо дані істотно відрізняються від цього розподілу. F-тести також припускають, що точки даних незалежні один від одного. Наприклад, ви вивчаєте популя
Що таке тест на незалежність? + Приклад
Тест на хі-квадрат для тесту на незалежність, якщо існує значне співвідношення між двома або більше групами категоріальних даних від однієї популяції. Тест на хі-квадрат для тесту на незалежність, якщо існує значне співвідношення між двома або більше групами категоріальних даних від однієї популяції. Нульова гіпотеза для цього тесту полягає в тому, що немає ніякого відношення. Це один з найбільш часто використовуваних тестів у статистиці. Щоб скористатися цим тестом, ваші спостереження повинні бути незалежними, і ваші очікувані значення повинні бути більше п'яти. Рівняння для обчислення квадрата хі вручну - ось приклад
Що таке тест вертикальної лінії? + Приклад
Тест на вертикальну лінію - це тест, який можна виконати на графіку, щоб визначити, чи є відношення функцією. Тест на вертикальну лінію - це тест, який можна виконати на графіку, щоб визначити, чи є відношення функцією. Нагадаємо, що функція може бути лише функцією, якщо кожне значення x відображається лише на одне значення y, тобто це функція "один-до-одного" або функція "багато до одного". Якщо кожне значення x має тільки одне значення y, будь-яка вертикальна лінія, намальована на графіку, повинна перетинати графік функції лише один раз. Якщо це справедливо для будь-якої точки на графіку, це буде функ