Degrés de liberté dans le test de régression linéaire simple Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Degrés de liberté = Taille de l'échantillon-2
DF = N-2
Cette formule utilise 2 Variables
Variables utilisées
Degrés de liberté - Les degrés de liberté sont le nombre de valeurs dans le calcul final d'une statistique qui sont libres de varier. Cela varie en fonction du test statistique ou de l’analyse spécifique effectué.
Taille de l'échantillon - La taille de l'échantillon est le nombre total d'observations ou de points de données collectés dans un échantillon. Il représente le nombre d'individus, d'éléments ou d'événements inclus dans l'échantillon.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Taille de l'échantillon: 10 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
DF = N-2 --> 10-2
Évaluer ... ...
DF = 8
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
8 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
8 <-- Degrés de liberté
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Creator Image
Créé par Nishan Poojary
Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!
Verifier Image
Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

Degrés de liberté Calculatrices

Degrés de liberté dans le test t d'échantillons indépendants
​ LaTeX ​ Aller Degrés de liberté = Taille de l'échantillon X+Taille de l'échantillon Y-2
Degrés de liberté dans le test de régression linéaire simple
​ LaTeX ​ Aller Degrés de liberté = Taille de l'échantillon-2
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​ LaTeX ​ Aller Degrés de liberté = Taille de l'échantillon-1
Degrés de liberté dans le test de qualité d'ajustement du chi carré
​ LaTeX ​ Aller Degrés de liberté = Nombre de groupes-1

Degrés de liberté dans le test de régression linéaire simple Formule

​LaTeX ​Aller
Degrés de liberté = Taille de l'échantillon-2
DF = N-2

Qu'est-ce que le degré de liberté en statistique ?

Dans les statistiques inférentielles, nous estimons un paramètre d'une population en calculant une statistique d'un échantillon. Le nombre d'éléments d'information indépendants utilisés pour calculer la statistique s'appelle les degrés de liberté. Les degrés de liberté d'une statistique dépendent de la taille de l'échantillon. Lorsque la taille de l'échantillon est petite, il n'y a que quelques informations indépendantes, et donc seulement quelques degrés de liberté. Lorsque la taille de l'échantillon est grande, il existe de nombreuses informations indépendantes, et donc de nombreux degrés de liberté. Bien que les degrés de liberté soient étroitement liés à la taille de l'échantillon, ils ne sont pas la même chose. Il y a toujours moins de degrés de liberté que la taille de l'échantillon. Lorsque nous estimons un paramètre, nous devons introduire des restrictions dans la façon dont les valeurs sont liées les unes aux autres. De ce fait, les informations ne sont pas toutes indépendantes. Autrement dit, les valeurs de l'échantillon ne sont pas toutes libres de varier.

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