F-კრიტერიუმი (ფიშერის)
პარამეტრული კრიტერიუმი გამოიყენება ორი შერჩევის დისპერსიების შესადარებლად.
პარამეტრული კრიტერიუმი გამოიყენება ორი შერჩევის დისპერსიების შესადარებლად.
სიდიდე, რომელიც გამოიყენება სტატისტიკური ჰიპოთეზების შემოწმებისას.
გრაფიკი, რომელიც გამოიყენება შერჩევის ნორმალურობის შესამოწმებლად.
კრიტერიუმების ოჯახი, რომლებიც აგებულია სტიუდენტის განაწილების გამოყენებით.
სტატისტიკური ჰიპოთეზის შემოწმებისას პირველი გვარის შეცდომის დაშვების ალბათობა ანუ ალბათობა იმისა, რომ უარვყოფთ ნულოვან ჰიპოთეზას () მაშინ, როცა ის სინამდვილეში სამართლიანია.
მონაცემთა ერთსა და იმავე მასივის ორ მიმდევრობას შორის კორელაცია.
რიცხვი, რომელიც წარმოადგენს შემთხვევითი მოვლენის, ხდომილობის განხორციელების შესაძლებლობის რაოდენობრივ ზომას.
ხდომილობის ალბათობა არის რიცხვი, რომელიც გამოხატავს ხდომილობის განხორციელების შესაძლებლობას. თუ ცდას აქვს ერთნაირად მოსალოდნელი, ტოლშესაძლო შედეგთა სასრული რაოდენობა, მაშინ ხდომილობის ალბათობა ტოლია მისი ხელშემწყობი შედეგების რაოდენობის შეფარდებისა ყველა შესაძლო შედეგთა რაოდენობასთან.
ცხრილი, რომელშიც მოცემულია რაიმე სიდიდის (შემთხვევითი ცვლადის) ყველა შესაძლო შედეგი და ამ შედეგების განხორციელების ალბათობები.
დებულება იმის შესახებ, რა უნდა იყოს ჭეშმარიტი, თუ ნულოვანი ჰიპოთეზა მცდარია.
ვთქვათ ის მიზეზებია (ჰიპოთეზები), რომელთაც შეეძლოთ გამოეწვიათ A ხდომილობის მოხდენა.
სტატისტიკურ კრიტერიუმს ეწოდება არაპარამეტრული, თუ ჰიპოთეზაში არ არის გამოთქმული ვარაუდი პოპულაციი
რაიმე ნიშნის (ცვლადის) მიხედვით ორი პოპულაციის შედარების ამოცანები, როცა ამ ნიშნის განაწილება პოპულაციებში არაა ნორმალური.
არის დაკვირვებულ მნიშვნელობათა (მონაცემთა) ჯამი შეფარდებული დაკვირვებათა რაოდენობასთან. არითმეტიკული საშუალო აღინიშნება - ით და გამოითვლება ფორმულით.
აჩვენებს რამდენად და რა მიმართულებითაა გადახრილი შემთხვევითი სიდიდის განაწილება სიმეტრიული განაწილებისაგან.
ეს ორი კოეფიციენტი ადგენს კავშირის სიმჭიდროვის ხარისხს ორ კატეგორიულ ნიშანს შორის.
ბაიესის ფორმულა გვაძლევს საშუალებას ვიპოვოთ ჰიპოთეზის ალბათობა თუ ვიცით, რომ განხორციელდა ხდომილობა.
ალბათური დისკრეტული განაწილება (მოდელი), როცა ცდის შედეგად ფიქსირდება მხოლოდ ორი ხდომილობა “წარმატება“ (1) და მისი საწინააღმდ
გამოიყენება ორ ცვლადს შორის კავშირის დასადგენად, იმ შემთხვევაში, როდესაც ერთ- ერთი ცვლადი არის დიხოტომური (კატეგორიული ცვლადი
თუ კრიტერიუმში გამოყენებულია 0.05-ის ტოლო მნიშვნელოვნობის დონე, პირველი გვარის შეცდომა შეადგენს 5%-ს.
მონაცემთა გრაფიკული დახასიათება პირველი, მეორე (მედიანა), მესამე კვარტილების ( ) და კვარტილთშორისი გაბნევის დიაპაზონის (IQR) მეშვეობით, რომელიც საშუალებას იძლევა გამოიკვეთოს მონაცემთა განლაგების ცენტრი, გაფანტულობა, გავრცობა, სიმეტრიულობიდან გადახრის ბუნება, „ამოვარდნილი“ (ექსტრემალური) დაკვირვებების იდენტიფიკაცია.
კვლევა, რომელიც გულისხმობს ბუნებრივ პირობებში განხორციელებულ დაკვირვებას და ცვლადის გაზომვას.
სიბრტყეზე კოორდინატთა მართკუთხა სისტემაში მონიშნული წერტილები კოორდინატებით . აქ რაიმე ერთი ცვლადის მონაცემებია, ხოლო - მეორესი.
მონაცემთა გაფანტულობის ერთ-ერთი უმარტივესი რიცხვითი მახასიათებელი, წარმოადგენს სხვაობას შერჩევის მაქსიმალურ (უდიდეს) და მინიმალურ (უმცირეს) წევრებს შორის.
ხდომილობის ალბათობის გამოთვლისას ხშირად საჭირო ხდება კომბინატორული ანალიზის მეთოდების გამოყენება.
სისტემატური ცვალებადობის წყარო.
სამეცნიერო კვლევა, რომელიც იყენებს ცდის პირებზე მოქმედი ეფექტების შესადარებლად გამარტივებულ მეთოდს.
მონაცემთა ცვალებადობა საზოგადოდ და, ასევე, კონკრეტულად საშუალო მნიშვნელობის მიმართ.
კვლევა, რომელიც ტარდება დიდი ხნის განმავლობაში ან სხვადასხვა ადგილებში.
მოცემული x რიცხვისათვის დაგროვილი სიხშირე განისაზღვრება როგორც იმ მონაცემების სიხშირე, რომლებიც x-ზე ნაკლებია ან მისი ტოლია.
ფიზიკური გაზომვის შედეგი (მაგალითად, წონის ან სიმაღლის), პასუხი კითხვაზე (კი ან არა), რაიმე ნიშნის მიხედვით კლასიფიკაციის შედე
ექსპერიმენტში მონაწილე დამოუკიდებელი ცვლადებისაგან განსხვავებული ნებისმიერი სხვა ცვლადი, რომელმაც ცდაში შეიძლება გავლენა იქონიოს დამოკიდებულ ცვლადზე.
გამოიყენება იმის დასადგენათ, არის თუ არა კავშირი ორ თვისობრივ ცვლადს შორის.
პოპულაციის უცნობი
მიიღება ინდივიდების რაიმე მახასიათებელზე ორჯერ დაკვირვების შედეგად.
მონაცემების დაჯგუფება ინტერვალებში, გამოსახული ცხრილის სახით. რეკომენდირებულია ინტერვალთა რაოდენობა n იყოს 5-დან 20-მდე.
გრაფიკი, რომელიც სასარგებლოა იმ თვალსაზრისით, რომ გვეხმარება (შესაბამისი ალბათობების ჩართვით) უკეთესად გავერკვეთ ისეთ სიტუაცია
ზომავს Y ცვლადის დამოკიდებულების ხარისხს X ცვლადზე და წარმოადგენს რე
10-ის ჯერად პროცენტილებს დეცილები ეწოდება. მაგალითად, პირველი დეცილია 10 პროცენტილი, მეორე დეცილია 20 პროცენტილი და ა.შ. მე-9 დეცილია 90 პროცენტილი.
ვთქვათ, A არის რაიმე შემთხვევითი ცდის შედეგად განხორციელებული ხდომილობა.
დისკრეტული ცვლადის გაზომვის შედეგად მიღებული მონაცემები ანუ ისეთი ცვლადისა, რომელიც ღებულობს მხოლოდ ცალკეულ იზოლირებულ მნიშვნე
რეგრესიული ანალიზის პრაქტიკული გამოყენებისას ხშირად ნაშთების განაწილება სხვადასხვა მონაცემისათვის არ არის ერთი და იგივე.
მეთოდი, რომელიც გვაძლევს რამოდენიმე (2-ზე მეტი) პოპულაციის საშუალოს შედარების საშუალებას. თუ გვაქვს ორზე მეტი შერჩევა და გვი
ცდის პირთა ჯგუფები, რომლებიც, სავარაუდოდ, არ განსხვავდებიან ერთმანეთისგან რაიმე მუდვივი მახასიათებლით ექსპერიმენტის ჩატარებამდ
გამოიყენება ერთსა და იმავე ცდის პირებისგან ხანგრძლივი პერიოდის განმავლობაში მიღებული რამოდენიმე საშუალოს შესადარებლად.
ეს მეთოდი გამოიყენება მაშინ, როცა იკვლევენ რაიმე ნიშნის ცვალებადობას (დამოკიდებელი ცვლადი) გამოწვეულს რაღაც ფაქტორის (დამოუკიდებელი ცვლადი) გრადაციის (დონეების) გავლენით.
დამოუკიდებელი ცვლადის ეფექტის დაკვირვებული ობიექტური და ხშირად სტანდარტიზებული სიდიდე, რომელიც გამოითვლება ექსპერიმენტის დასრულების შემდეგ.
ჰიპოთეზის შემოწმებამ შეიძლება გვიჩვენოს, რომ დამოუკიდებელ ცვლადს (ცვლადებს) გავლენა აქვს დამოკიდებულ ცვლადზე, თუმცა არ გვიჩვენებს ამ გავლენის ეფექტის სიძლიერეს.