Хи квадрат- практический пример и расчет величин
Хи квадрат Критерий согласия Пирсона
Практический пример и расчет фактического и критического значений
нулевая гипотеза
альтернативная гипотеза
Хи квадрат Критерий согласия Пирсона
Практический пример и расчет фактического и критического значений
нулевая гипотеза
альтернативная гипотеза
Пікірлер: 26
Лучшего объяснения я не видела ! Спасибо
Отличное объяснение!
Супер, то что я искал! Спасибо!
Бог ударений! Улыбнул ) За видео спасибо!
Великолепно! Спасибо большое
Классно! Все понятно! Спасибо!
Вот честно, лучшее видео по этой теме. Было бы круто если бы вы снимали ещё видео по мат статистике
Вот это я понимаю объяснение! Наглядно и понятно.
Спасибо вам за простое и доступное обьяснение.
Лучшее объяснение. что я нашел на ютубе.
@petrov8086
2 жыл бұрын
Вот тут лучше, мне кажется watch?v=oS-0XA6AfhE
Спасибо, видео очень помогло!
Видео информативное, спасибо!
Очень круто, у вас есть талант преподавания!
Большое спасибо Вам!
Շնորհակալություն)
Спасибо!
Понятно насчёт степеня свободы, а почему альфа именно равно 0.05?
а как получить ожидаемый результат, если генерируем случайное число по заданой функции
Фраза о том, что с вероятностью 0.95 распределение партнёра ошибочно неверна, так как альфа, она же уровень значимости, она же ошибка первого рода, это вероятность того что значение статистики хи-квадрат при том что гиотеза Н0 верна окажется больше критического значения. То есть альфа это как бы вероятность того, что критерий ошибётся, хотя гипотеза будет верна. Просто прикол в том, что если вы возьмёте уровень значимости не 0.05 а 0.01, то значение фактическое окажется меньше критического значения. И что мы тогда скажем? Что с вероятностью 0.99 распределение партнёра верно?))))) По идеи вероятнь с которой мы можем утверждать, что распределение нашего партнёра неверно, это 1 - бета, где бета - ошибка второго рода, или вероятность того что значение статистики окажется меньше критического значения, при справедливости альтернативной гипотезы Н0. Тогда 1 - бета это будет вероятность того что распределение нашего партнёра неверно, но вычислить ошибку второго рода для этого критерия не так то просто, если вообще возможно)))
Зачем сравнивать эмпирические и теоретические частоты?
@petrov8086
2 жыл бұрын
Частота выпадания единицы, или двойки, или тройки, или, ... шестерки при бросании игрального кубика равна 10 из 60. Вдруг мы видим, что, например, шестерка выпадает чаще, а другие грани - реже. Сравнив эмпирические и теоретические частоты и применив Хи- квадрат критерий, можно заподозрить, что в кубике кусок свинца.
гипо́теза
@user-dx9dk4rf5w
2 жыл бұрын
спасибо
Выборка слишком мала.
почему 0,05? тупое объянение...