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이 가이드는 Chi Square Ti 83 충돌 지역을 볼 때 도움이 될 것입니다.
입력 어설션이 모든 수학 연산이 정의된 범위를 벗어날 때 필드 오류가 발생합니다. 어쨌든 함수 자체가 값을 반환한다고 말하지만 고유한 반환 값은 계산을 시작하는 올바른 방법이 아닙니다. 최첨단 극 오차의 예는 로그(0,0)이며, 이는 무한히 음의 지출입니다.
이 표준 임상 테스트는 보고, 관찰된 분포와 예상되는 분포 간의 차이가 순전히 무작위라는 귀무 가설에 도전합니다. P와 유사한 값은 0 가설이 주어지면 이러한 종류의 설계가 발생할 확률입니다. 우리의 값이 너무 낮으면 이 귀무 가설을 기각하고 측정 중인 특정 변수가 일반적으로 예상 분포와 다르지 않다는 결론을 내립니다.
첫째, 그들은 l’의 예상 분포를 ‘L’과 같은 양으로 볼 수 있도록 끔찍하게 변경해야 합니다. 그때까지 우리는 일반적으로 L’의 합계를 곱하고 L’과 관련된 기본 금액으로 나눕니다. Lâ ”에 이미 해당 양이 있는 경우 이러한 행을 생략하거나 Lâ ” ‘sum으로 최적화할 수 있습니다(이 값이 새로운 확률 분포인 경우(따라서 최신성 1) ).
그런 다음 팩트 ‡ ²를 계산합니다(페이지와 연결된 하단의 공식 사용). 혜택의 정도의 수는 결과와 함께 숫자보다 하나 적습니다. 그런 다음 ‡ ²의 전체 대다수가 Ï ‡ ²cdf 명령을 사용하여 이 양의 값을 무작위로 가질 확률을 계산합니다(이 값과 무한대 사이의 기회 측정을 계산하기 위해(현실적인 무한대를 둘 수는 없지만 값을 사용합시다). 클래스 E99, 이는 이 모든 목적에 충분히 가깝습니다. 다음으로 발생하는 오류는 대출을 지속적으로 평가하기에는 너무 작습니다.
예. 16진수 주사위를 사용하는 것이 타당한지 테스트하는 데 도움이 되는 것을 원한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 찹을 60번 굴렸고 결과도 기록했습니다. 특정 사람은 13번, 2번은 10번, 3번은 넘어졌습니다. 0번은 6번, 4번은 9번, 나머지 5번은 8번, 6가지 이유는 14번 떨어졌습니다. 이것이 관찰된 규칙성입니까? 예상 빈도는 해당 결과가 동일할 것입니다. 각 불량 페이스북 페이지는 10번 나타납니다. 그래서 우리는 L’을 13,10,6,9,8,14와 같게 설정하고 L’을 10,10,10,10,10,10,10과 같게 설정할 수 있습니다.
p-값이 거의 항상 크기 때문에 귀무 이론이 참일 가능성이 높습니다: p> 0.05, 따라서 데이터는 실제로 중요하지 않을 것입니다 5% 지점에서. 모든 귀무가설을 반증할 충분한 증거가 없으므로 제목이 정확하다고 결론지었습니다.
통계 가격 공식 Ï ‡ ²: (O i 는 i번째 결과의 주요 식별 번호이고 E i 는 예상 숫자입니다)
<울>
NS
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카이제곱 고품질 검사를 수행하여 완벽한 관측치가 분포에 맞는지 확인합니다.
신뢰할 수 있는 TI-84에서 마지막 “도메인 오류” 메시지를 받으면 이를 지워야 합니다. 수식을 설정하기 위해 입력한 모든 사람이 소유한 숫자를 함께 확인해야 할 수도 있습니다.
TI-84 + ~ TI-84 + SE는 Ï ‡ ²GOF-Test 명령이 동일합니다(정확히 동일합니다.
Lâ ‚- 많은 결과에서 관찰된 것이 중요합니다.
Lâ ‚ ‚ – 개별 결과 또는 결과 연결 예상 수, 분포
X – 데이터 통계.
F – df(자유도) 통계를 명시하겠습니다.
P – 확률, 나는 테스트의 가치를 말할 것입니다.
도메인. 각 개인 컴퓨터의 메뉴에서 구현된 기능을 사용할 때 이 레슨을 매우 자주 받게 될 것입니다. 예를 들어, 이 기능이 특정 범위의 숫자를 성공적으로 입력할 것으로 예상하는 경우 해당 숫자가 선택한 범위에 있지 않는 한 사이트는 이러한 유형의 오류를 수신하게 됩니다.: Lâ ‚‚ ‚‚ ‚'sum(Lâ‚) / 비용(Lâ ‚ ‚ ‚ †' Lâ ‚‚: 합계 ((Lâ '-Lâ' ‚) ² / Lâ'â † 'X: 낮은 (Lâ ‚) -1â †' F: Ï ‡ ²cdf(X, E99, Fâ † 'P
Ï ‡ ²는 4.6과 같습니다.p = 0.4666162743df = 5
년
