ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 03.12.2023
Просмотров: 26
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Общая дисперсия - это мера разброса данных, которая показывает, насколько сильно значения в наборе данных отклоняются от их среднего значения. Общая дисперсия является суммой квадратов отклонений каждого значения в наборе данных от среднего значения, деленной на общее количество значений в наборе данных.
Факторная дисперсия - это мера разброса данных, которая показывает, насколько значимым образом отличаются средние значения между различными группами данных, обусловленными различными факторами. Она используется в анализе дисперсии (ANOVA) для определения того, насколько значимо различаются средние значения между группами данных, обусловленными разными факторами.
Остаточная дисперсия - это мера разброса данных, которая показывает, насколько сильно остатки (то есть разница между наблюдаемыми значениями и предсказанными значениями) отклоняются от своих средних значений. Она используется в анализе дисперсии (ANOVA) для оценки того, насколько точно модель, используемая для анализа данных, объясняет изменчивость в данных.
Коэффициент детерминации - это мера, которая показывает, какую долю дисперсии в зависимой переменной (то есть переменной, которую мы пытаемся объяснить) объясняет модель регрессии. Он представляет собой отношение объясненной дисперсии к общей дисперсии зависимой переменной.
Средняя ошибка аппроксимации - это мера разницы между значениями, полученными в результате аппроксимации (то есть приближенного вычисления) и истинными значениями, представленными в некотором наборе данных. Она вычисляется как среднее арифметическое отклонений аппроксимированных значений от соответствующих истинных значений.
Стандартная ошибка регрессии - это мера разброса данных, которая показывает, насколько точно оценки коэффициентов регрессии соответствуют действительности. Она
используется для определения того, насколько точно модель регрессии описывает зависимость между независимыми и зависимой переменными.
t-квантиль - это значение, которое делит распределение на t-процентных долей. Другими словами, t-квантиль - это значение, которое имеет t-процентную накопленную частоту (или вероятность) в распределении.
Гипотеза Н0:а1
В данной записи гипотеза Н0:а1 является неполной и не имеет смысла.
Гипотеза обычно формулируется в отношении некоторого параметра или параметров распределения, который мы пытаемся оценить на основе имеющихся данных.