Критерій Левена використовується для визначення того, чи мають дві чи більше групи рівні дисперсії. Це широко використовуваний тест у статистиці, оскільки багато статистичних тестів спираються на припущення, що групи мають однакові дисперсії. У цьому посібнику пояснюється, як виконати тест Левена в...
Дисперсійний аналіз повторних вимірювань використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця між середніми значеннями трьох або більше груп, у яких одні й ті самі суб’єкти з’являються в кожній групі. У цьому посібнику пояснюється, як виконати односторонній дисперсійний аналіз повторних вимірювань...
Ієрархічна регресія — це техніка, яку можна використовувати для порівняння кількох різних лінійних моделей. Основна ідея полягає в тому, що ми спочатку підбираємо модель лінійної регресії з однією пояснювальною змінною. Далі ми підбираємо іншу регресійну модель, використовуючи додаткову пояснювальну змінну. Якщо...
Одним із ключових припущень лінійної регресії є відсутність кореляції між залишками, тобто залишки незалежні. Одним із способів визначити, чи виконується це припущення, є виконання тесту Дарбіна-Ватсона , який використовується для визначення наявності автокореляції в залишках регресії. Цей тест використовує такі припущення:...
Щоб побудувати графік функції щільності ймовірності для розподілу at в R, ми можемо використати такі функції: dt(x, df) , щоб створити функцію щільності ймовірності curve(function, from = NULL, to = NULL) для побудови функції щільності ймовірності Щоб побудувати графік функції щільності...
Щоб побудувати графік функції щільності ймовірності для логарифмічного нормального розподілу в R, ми можемо використовувати такі функції: dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1) , щоб створити функцію щільності ймовірності. curve(function, from = NULL, to = NULL) , щоб побудувати графік...
Щоб побудувати графік функції ймовірної маси для біноміального розподілу в R, ми можемо використати такі функції: dbinom(x, size, prob), щоб створити функцію маси ймовірності plot(x, y, type = ‘h’) для побудови функції маси ймовірності, вказуючи, що графік є гістограмою (type=’h’) Щоб...
Щоб побудувати графік функції маси ймовірності для розподілу Пуассона в R, ми можемо використовувати такі функції: dpois(x, лямбда) , щоб створити функцію маси ймовірності plot(x, y, type = ‘h’) для побудови функції маси ймовірності, вказуючи, що графік є гістограмою (type=’h’) Щоб...
Щоб побудувати графік функції щільності ймовірності для розподілу Вейбулла в R, ми можемо використати такі функції: dweibull(x, форма, масштаб = 1) , щоб створити функцію щільності ймовірності. curve(function, from = NULL, to = NULL) , щоб побудувати графік функції щільності ймовірності....
Критерій тенденції Манна-Кендалла використовується, щоб визначити, чи є тенденція в даних часових рядів. Це непараметричний тест, тобто не робиться жодних базових припущень щодо нормальності даних. Перевірені гіпотези такі: H 0 (нульова гіпотеза): у даних немає тенденції. H A (альтернативна гіпотеза): у...