Факторная дисперсия
 Скачать 13.73 Kb.
|
|
Общая дисперсия - это мера разброса данных, которая показывает, насколько сильно значения в наборе данных отклоняются от их среднего значения. Общая дисперсия является суммой квадратов отклонений каждого значения в наборе данных от среднего значения, деленной на общее количество значений в наборе данных. Факторная дисперсия - это мера разброса данных, которая показывает, насколько значимым образом отличаются средние значения между различными группами данных, обусловленными различными факторами. Она используется в анализе дисперсии (ANOVA) для определения того, насколько значимо различаются средние значения между группами данных, обусловленными разными факторами. Остаточная дисперсия - это мера разброса данных, которая показывает, насколько сильно остатки (то есть разница между наблюдаемыми значениями и предсказанными значениями) отклоняются от своих средних значений. Она используется в анализе дисперсии (ANOVA) для оценки того, насколько точно модель, используемая для анализа данных, объясняет изменчивость в данных. Коэффициент детерминации - это мера, которая показывает, какую долю дисперсии в зависимой переменной (то есть переменной, которую мы пытаемся объяснить) объясняет модель регрессии. Он представляет собой отношение объясненной дисперсии к общей дисперсии зависимой переменной. Средняя ошибка аппроксимации - это мера разницы между значениями, полученными в результате аппроксимации (то есть приближенного вычисления) и истинными значениями, представленными в некотором наборе данных. Она вычисляется как среднее арифметическое отклонений аппроксимированных значений от соответствующих истинных значений. Стандартная ошибка регрессии - это мера разброса данных, которая показывает, насколько точно оценки коэффициентов регрессии соответствуют действительности. Она используется для определения того, насколько точно модель регрессии описывает зависимость между независимыми и зависимой переменными. t-квантиль - это значение, которое делит распределение на t-процентных долей. Другими словами, t-квантиль - это значение, которое имеет t-процентную накопленную частоту (или вероятность) в распределении. Гипотеза Н0:а1 В данной записи гипотеза Н0:а1 является неполной и не имеет смысла. Гипотеза обычно формулируется в отношении некоторого параметра или параметров распределения, который мы пытаемся оценить на основе имеющихся данных. |