Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли значительная разница между средними значениями трех или более независимых групп. Одно из допущений однофакторного дисперсионного анализа состоит в том, что дисперсии совокупностей, из которых взяты выборки , равны. Одним из наиболее распространенных...
Однофакторный дисперсионный анализ используется для определения того, существует ли значительная разница между средними значениями трех или более независимых групп. Одно из допущений однофакторного дисперсионного анализа состоит в том, что дисперсии совокупностей, из которых взяты выборки , равны. Одним из наиболее распространенных...
V Крамера является мерой силы связи между двумя номинальными переменными. Он изменяется от 0 до 1, где: 0 указывает на отсутствие связи между двумя переменными. 1 указывает на сильную связь между двумя переменными. Он рассчитывается следующим образом: V Крамера = √...
V Крамера является мерой силы связи между двумя номинальными переменными. Он изменяется от 0 до 1, где: 0 указывает на отсутствие связи между двумя переменными. 1 указывает на сильную связь между двумя переменными. Он рассчитывается следующим образом: V Крамера = √...
Эта-квадрат — это мера размера эффекта, обычно используемая в моделях ANOVA. Он измеряет долю дисперсии, связанной с каждым основным эффектом и эффектом взаимодействия в модели ANOVA. Как вычислить этата в квадрате Формула для расчета квадрата Eta проста: Эта в квадрате =...
Эта-квадрат — это мера размера эффекта, обычно используемая в моделях ANOVA. Он измеряет долю дисперсии, связанной с каждым основным эффектом и эффектом взаимодействия в модели ANOVA, и рассчитывается следующим образом: Эта в квадрате = эффект SS / общее количество SS Золото:...
Коэффициент Фи (иногда называемый среднеквадратичным коэффициентом непредвиденности ) является мерой связи между двумя двоичными переменными. Для таблицы 2×2, заданной для двух случайных величин x и y : Коэффициент Фи можно рассчитать следующим образом: Φ = (AD-BC) / √ (A+B)(C+D)(A+C)(B+D) Пример: расчет...
Абсолютное медианное отклонение , часто сокращенно MAD, измеряет распределение наблюдений в наборе данных. Он рассчитывается следующим образом: MAD = медиана (|x i – x m |) Золото: x i : i-е значение набора данных x m : медианное значение в наборе...
Остаток — это разница между наблюдаемым значением и прогнозируемым значением в регрессионной модели. Он рассчитывается следующим образом: Остаток = Наблюдаемое значение – Прогнозируемое значение Этот калькулятор находит остатки для каждого наблюдения в простой модели линейной регрессии. Просто введите список значений для...
Расстояние Хэмминга между двумя векторами — это просто сумма соответствующих элементов, которые различаются между векторами. Например, предположим, что у нас есть следующие два вектора: x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 5, 7] Расстояние Хэмминга между двумя векторами...