Der Levene-Test wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwei oder mehr Gruppen gleiche Varianzen aufweisen. Dies ist ein in der Statistik weit verbreiteter Test, da viele statistische Tests auf der Annahme beruhen, dass Gruppen gleiche Varianzen aufweisen. In diesem Tutorial wird...
Eine ANOVA mit wiederholten Messungen wird verwendet, um zu bestimmen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Mittelwerten von drei oder mehr Gruppen besteht, in denen in jeder Gruppe dieselben Probanden vorkommen. In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie eine einfaktorielle...
Die hierarchische Regression ist eine Technik, mit der wir mehrere verschiedene lineare Modelle vergleichen können. Die Grundidee besteht darin, dass wir zunächst ein lineares Regressionsmodell mit einer einzelnen erklärenden Variablen anpassen. Als nächstes passen wir ein weiteres Regressionsmodell unter Verwendung einer...
Eine der wichtigsten Annahmen der linearen Regression besteht darin, dass zwischen den Residuen keine Korrelation besteht, d. h. die Residuen sind unabhängig. Eine Möglichkeit, festzustellen, ob diese Annahme erfüllt ist, besteht darin, einen Durbin-Watson-Test durchzuführen, der verwendet wird, um das Vorhandensein...
Um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für die at-Verteilung in R darzustellen, können wir die folgenden Funktionen verwenden: dt(x, df) , um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zu erstellen Kurve(Funktion, von = NULL, bis = NULL), um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion darzustellen Um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion darzustellen, müssen wir df...
Um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für eine logarithmische Normalverteilung in R darzustellen, können wir die folgenden Funktionen verwenden: dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1) , um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zu erstellen. Kurve(Funktion, von = NULL, bis = NULL), um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion darzustellen. Der...
Um die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion für eineBinomialverteilung in R darzustellen, können wir die folgenden Funktionen verwenden: dbinom(x, size, prob), um die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion zu erstellen plot(x, y, type = ‚h‘) , um die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion darzustellen, wobei angegeben wird, dass es sich bei der Darstellung...
Um die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion für einePoisson-Verteilung in R darzustellen, können wir die folgenden Funktionen verwenden: dpois(x, lambda) , um die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion zu erstellen plot(x, y, type = ‚h‘) , um die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion darzustellen, wobei angegeben wird, dass es sich bei der Darstellung...
Um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für eine Weibull-Verteilung in R darzustellen, können wir die folgenden Funktionen verwenden: dweibull(x, Form, Skala = 1) , um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zu erstellen. Kurve(Funktion, von = NULL, bis = NULL), um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion darzustellen. Um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion darzustellen,...
Mithilfe eines Mann-Kendall-Trendtests wird ermittelt, ob in Zeitreihendaten ein Trend vorliegt oder nicht. Hierbei handelt es sich um einen nichtparametrischen Test, d. h. es werden keine zugrunde liegenden Annahmen über die Normalität der Daten getroffen. Die Testhypothesen lauten wie folgt: H...