الفرق بين المراجعتين لصفحة: «المعلومات لتوزيع كاي مربع»
من MM*Stat Arabisch
لا ملخص تعديل |
لا ملخص تعديل |
||
سطر ١: | سطر ١: | ||
<math> | [[صورة:H207.gif]] ''' المعلومات لتوزيع كاي مربع''' | ||
توزيعات كاي مربع t و فيشر F هي التوزيعات بأن توابع المتغيرات العشوائية الطبيعية هي مفيدة جدا في الاحصاء. | |||
'''بالنسبة لتوزيع كاي مربع''' | |||
يشير العنصر '''df''' لدرجات الحرية. تعكس درجات الحرية عدد المتغيرات العشوائية المستقلة المتضمنة في | |||
المجموع Y. اذا المتغيرات العشوائية <math>X_{i}\quad(i=1,\ldots ,n)</math> مستقلة عن بعضها البعض. | |||
عندئذ تربيعهم وجمعهم لا يغير خواصهم. في هذا المثال المتغير العشوائي''' Y''' | |||
<math>Y=X_{1}^{2}+X_{2}^{2}+\ldots +X_{n}^{2}</math> | |||
سنملك توزيع كاي مربع مع درجات الحرية [[صورة:Mmengjavaimg1615.gif]]. | |||
سيعتمد شكل تابع الكثافة الاحتمالية على العناصر''' df ''' لأجل ''' df =1 ''' و ''' df =2 ''' | سيعتمد شكل تابع الكثافة الاحتمالية على العناصر''' df ''' لأجل ''' df =1 ''' و ''' df =2 ''' | ||
يتبع توزيع | يتبع توزيع [[صورة:Mmengjavaimg1074.gif]] نمط معين للقيم الصغيرة من ''' df ''' . سيميل التوزيع | ||
[[صورة:Mmengjavaimg1074.gif]] لليمين, على أية حال لما تزداد ''' df ''' سيميل التوزيع [[صورة:Mmengjavaimg1074.gif]] باتجاه تابع الكثافة الاحتمالي الطبيعي. | |||
يعرض التوزيع | يعرض التوزيع [[صورة:Mmengjavaimg1074.gif]] في الجدول لعدد من القيم الى ''' df ''' |
المراجعة الحالية بتاريخ ١٧:٤٨، ٣١ يوليو ٢٠٢٠
توزيعات كاي مربع t و فيشر F هي التوزيعات بأن توابع المتغيرات العشوائية الطبيعية هي مفيدة جدا في الاحصاء.
بالنسبة لتوزيع كاي مربع
يشير العنصر df لدرجات الحرية. تعكس درجات الحرية عدد المتغيرات العشوائية المستقلة المتضمنة في
المجموع Y. اذا المتغيرات العشوائية مستقلة عن بعضها البعض.
عندئذ تربيعهم وجمعهم لا يغير خواصهم. في هذا المثال المتغير العشوائي Y
سنملك توزيع كاي مربع مع درجات الحرية .
سيعتمد شكل تابع الكثافة الاحتمالية على العناصر df لأجل df =1 و df =2
يتبع توزيع نمط معين للقيم الصغيرة من df . سيميل التوزيع
لليمين, على أية حال لما تزداد df سيميل التوزيع باتجاه تابع الكثافة الاحتمالي الطبيعي.