die CHISQ.DIST.RT-Funktion

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Deswegen, die Chi-Quadrat-Verteilung hat einen Parameter: k – eine positive ganze Zahl, die die Anzahl der Freiheitsgrade angibt.

Wie zuvor genannt, die Chi-Quadrat-Verteilung wird hauptsächlich beim Hypothesentesten verwendet. Im Gegensatz zu bekannteren Distributionen, als Normalverteilung und Exponentialverteilung, die Chi-Quadrat-Verteilung wird selten verwendet, um Naturphänomene zu modellieren. Es entsteht in den folgenden Hypothesentests, unter anderem.

Der Hauptgrund, warum die Chi-Quadrat-Verteilung bei Hypothesentests weit verbreitet ist, ist ihre Assoziation mit der Normalverteilung.. Viele Hypothesentests verwenden eine Teststatistik, als die T Statistik in a teste t. Für diese Hypothesentests, als Stichprobengröße, Norden, steigt, die Stichprobenverteilung der Teststatistik nähert sich der Normalverteilung (Zentraler Grenzwertsatz). Da die Teststatistik (Was T) es hat eine asymptotische Normalverteilung, vorausgesetzt, die Stichprobengröße ist groß genug, die für den Hypothesentest verwendete Verteilung kann durch eine Normalverteilung angenähert werden. Das Testen von Hypothesen unter Verwendung einer Normalverteilung ist gut verstanden und relativ einfach. Die einfachste Chi-Quadrat-Verteilung ist das Quadrat einer Standardnormalverteilung. Dann, vorausgesetzt, dass eine Normalverteilung für einen Hypothesentest verwendet werden kann, eine Chi-Quadrat-Verteilung könnte verwendet werden.

Eine Chi-Quadrat-Verteilung, die durch Quadrieren einer einzelnen Standardnormalverteilung konstruiert wird, heißt 1 Freiheitsgrad, etc.

Das CHISQ.VERT.RT Die Funktion gibt die rechtsseitige Wahrscheinlichkeit der Chi-Quadrat-Verteilung zurück. Das χ2 Die Verteilung bezieht sich auf a χ2 nachweisen. Wird verwendet, um die . zu testen χ2 Test zum Vergleich von beobachteten und erwarteten Werten. Als Beispiel, ein genetisches Experiment könnte die Hypothese aufstellen, dass die nächste Pflanzengeneration eine bestimmte Farbpalette aufweisen wird. Beim Vergleich der beobachteten Ergebnisse mit den erwarteten, Sie können wählen, ob Ihre ursprüngliche Hypothese gültig ist.

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