Odpowiedź:
Test F zakłada, że dane są normalnie rozmieszczone i że próbki są niezależne od siebie.
Wyjaśnienie:
Test F zakłada, że dane są normalnie rozmieszczone i że próbki są niezależne od siebie.
Dane różniące się od normalnego rozkładu mogą wynikać z kilku powodów. Dane mogą być przekrzywione lub wielkość próbki może być zbyt mała, aby osiągnąć normalny rozkład. Niezależnie od przyczyny, testy F zakładają rozkład normalny i będą skutkować niedokładnymi wynikami, jeśli dane znacznie się różnią od tej dystrybucji.
Testy F zakładają również, że punkty danych są niezależne od siebie. Na przykład studiujesz populację żyraf i chcesz wiedzieć, jak są powiązane rozmiary ciała i płeć. Stwierdzasz, że kobiety są większe niż mężczyźni, ale nie wziąłeś pod uwagę, że znacznie więcej dorosłych w populacji to kobiety niż mężczyźni. Zatem w twoim zbiorze danych seks nie jest niezależny od wieku.
To jest przykład wymiany ciepła przez co? + Przykład
To jest konwekcja. Dictionary.com definiuje konwekcję jako „transfer ciepła przez cyrkulację lub ruch ogrzewanych części cieczy lub gazu”. Gazem tym jest powietrze. Konwekcja nie wymaga gór, ale ten przykład ma je.
Jaki jest przykład Amiszów? + Przykład
Mniejszość religijna Amish są przykładem mniejszości religijnej (pierwotnie niemieckiej i luterańskiej) mieszkającej w Pensylwanii. Odmawiają adaptacji do współczesnych standardów technologii i społeczeństwa konsumpcyjnego.
Kiedy można użyć testu chi-kwadrat? + Przykład
Kiedy chcesz wiedzieć, czy różnica wyników dwóch grup opiera się na innym stanie.Oto kilka dobrych stron z definicjami i przykładami tej i innych metod statystycznych. http://davidmlane.com/hyperstat/index.html http://www.statsoft.com/Textbook