Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

Created August 29, 2017 07:03
Show Gist options
  • Save anonymous/9a147d8c8af6f6ffcc2e5938422409de to your computer and use it in GitHub Desktop.
Save anonymous/9a147d8c8af6f6ffcc2e5938422409de to your computer and use it in GitHub Desktop.
Таблица x 2

Таблица x 2


Таблица x 2



КРИТЕРИЙ ХИ-КВАДРАТ ПИРСОНА
ТАБЛИЦЫ СОПРЯЖЕННОСТИ: КРИТЕРИЙ х2
Таблица сопряжённости


























Мы обязательно исправим текст! Нашли ошибку в тексте? Калькулятор таблиц сопряженности 2x2. Таблицы сопряженности часто возникают на практике в маркетинге, массовых обследованиях, медицине, контроле качества и т. Предположим, вы хотите исследовать связь двух признаков, например, проведите массовое обследование качества обслуживания в региональных отделениях банка и хотите знать, связано качество обслуживание с регионом или нет. Случайным образом выбираются два отделения. Вы задаете вопрос респондентам: Если рассматриваются два региональных отделения, то получается таблица 2 на 2, в которой по строкам записаны банки, по столбцам - ответы: Если возможно 3 ответа на вопрос, например, допускается вариант: Очевидно, в таких таблицах можно провести всестороннее исследование о связи зависимости признаков. Предположим, проводится маркетинговое исследование, включающее в себя вопрос: Теперь хотелось бы понять, есть ли связь между желанием купить данную модель телевизора и возрастом. Воспользуемся интерактивным калькулятором таблиц сопряженности 2х2. Запишем их в качестве названий групп:. Ячейки таблицы заполняем количеством опрошенных соответствующих данной комбинации значений параметров. Например, в опросе участвовало человек. Из них 21 были младше 30 лет и ответили на вопрос о покупке телевизора положительно. Данный калькулятор позволяет проверить гипотезу о независимости признаков, против альтернативы признаки связаны, то есть проверить есть ли связь между желанием купить товар и возрастной категорией возможного покупателя. P -уровень — уровень значимости. Кратко, если его значение меньше 0. Отношение Шансов — это шанс события в одной группе к шансам события в другой группе. Вышла новая книга В. Обобщенные линейные модели GLM для актуариев сентября, Продукты STATISTICA STATISTICA Base STATISTICA Advanced STATISTICA Quality Control. STATISTICA Neural Networks STATISTICA Data Miner STATISTICA Text Miner STATISTICA Enterprise. Академия Анализа Данных Курсы лекций Расписание занятий Отраслевые решения. Главная Теоретические основы Отраслевые порталы Кластеры знаний Электронный учебник Книги Словари. Случайные величины, функция распределения. Ошибки при проверке гипотез, мощность. Значимость коэффициента корреляции, доверительный интервал. Коэффициент детерминации и линейная регрессия. F - критерий однородности дисперсий. Бутстреп, малые выборки, применение в анализе данных. Проверка гипотез о векторах средних. Проверка гипотез о равенстве двух векторов средних. Несбалансированные планы и сумма квадратов типа I и II. Простой гнездовой вложенный план. Трехфакторный гнездовой вложенный план. Анализ плана с повторными измерениями как гнездового вложенного плана со случайными эффектами. Планы с расщепленными делянками. Планы с полосными делянками. Планы с расщепленными делянками с неравным числом подделянок. Планы типа квадрата Юдена. План 3 x 3 с пропущенными ячейками. Анализ гнездового плана с неравным числом наблюдений в ячейках. Гнездовой план 4 x 11 с неравным количеством уровней. Сложные планы с большим количеством пропущенных ячеек Исследование гипотез типа IV. Линейные и нелинейные приближения. Как выбрать наилучшую линейную модель? Об одной логит-регрессионной модели. Как можно количественно оценить информацию? Алгоритм точного вычисления функции распределения нормального закона. Некоторые задачи оценивания параметров конечных совокупностей. Общая задача о наилучшем приближении. Задача о комплексе приборов. Калькулятор обратного нормального распределения. Калькулятор сравнения параметров распределения Пуассона. Калькулятор сравнения двух коэффициентов корреляции. Использование таблиц сопряженности 2x2. Значимость различия между двумя выборочными коэффициентами корреляции. Выбор наилучшей линейной модели: Связанные статьи Калькулятор таблиц сопряженности 2x2 Таблицы сопряженности: Использование таблиц сопряженности 2x2 Таблицы сопряженности часто возникают на практике в маркетинге, массовых обследованиях, медицине, контроле качества и т. Если рассматривается n отделений банка, то возникают таблицы n на 2. Запишем их в качестве названий групп: Авторские права на дизайн и материалы Портала принадлежат компании StatSoft Russia.


Гиперболические функции - sh, ch, th, cth, sech, csch


Мы обязательно исправим текст! Нашли ошибку в тексте? Использование таблиц сопряженности 2x2. Таблицы сопряженности являются важным инструментом статистического анализа. Они обобщают одномерные таблицы частот. Но, если одномерные таблицы содержат частоты по одному параметру например, количество опрошенных по возрастным категориям , то в двумерных таблицах частот параметры сопряжены. При этом возможные значения одного параметра откладываем по столбцам, а другого - по строкам. Ячейки таблицы заполняем количеством опрошенных соответствующих данной комбинации значений параметров. Для работы калькулятора вам необходимо установить Java! Подробнее об использовании калькулятора таблиц сопряженности 2х2. Влияние прививки на холерную инфекцию. Вышла новая книга В. Обобщенные линейные модели GLM для актуариев сентября, Продукты STATISTICA STATISTICA Base STATISTICA Advanced STATISTICA Quality Control. STATISTICA Neural Networks STATISTICA Data Miner STATISTICA Text Miner STATISTICA Enterprise. Академия Анализа Данных Курсы лекций Расписание занятий Отраслевые решения. Главная Теоретические основы Отраслевые порталы Кластеры знаний Электронный учебник Книги Словари. Случайные величины, функция распределения. Ошибки при проверке гипотез, мощность. Значимость коэффициента корреляции, доверительный интервал. Коэффициент детерминации и линейная регрессия. F - критерий однородности дисперсий. Бутстреп, малые выборки, применение в анализе данных. Проверка гипотез о векторах средних. Проверка гипотез о равенстве двух векторов средних. Несбалансированные планы и сумма квадратов типа I и II. Простой гнездовой вложенный план. Трехфакторный гнездовой вложенный план. Анализ плана с повторными измерениями как гнездового вложенного плана со случайными эффектами. Планы с расщепленными делянками. Планы с полосными делянками. Планы с расщепленными делянками с неравным числом подделянок. Планы типа квадрата Юдена. План 3 x 3 с пропущенными ячейками. Анализ гнездового плана с неравным числом наблюдений в ячейках. Гнездовой план 4 x 11 с неравным количеством уровней. Сложные планы с большим количеством пропущенных ячеек Исследование гипотез типа IV. Линейные и нелинейные приближения. Как выбрать наилучшую линейную модель? Об одной логит-регрессионной модели. Как можно количественно оценить информацию? Алгоритм точного вычисления функции распределения нормального закона. Некоторые задачи оценивания параметров конечных совокупностей. Общая задача о наилучшем приближении. Задача о комплексе приборов. Калькулятор обратного нормального распределения. Калькулятор сравнения параметров распределения Пуассона. Калькулятор таблиц сопряженности 2x2. Калькулятор сравнения двух коэффициентов корреляции. Значимость различия между двумя выборочными коэффициентами корреляции. Выбор наилучшей линейной модели: Связанные статьи Использование таблиц сопряженности 2x2 Таблицы сопряженности: Калькулятор таблиц сопряженности 2x2 Таблицы сопряженности являются важным инструментом статистического анализа. Скачать Java Подробнее об использовании калькулятора таблиц сопряженности 2х2 Примеры применения калькулятора таблиц сопряженности 2х2: Влияние прививки на холерную инфекцию Социологическое исследование. Авторские права на дизайн и материалы Портала принадлежат компании StatSoft Russia.


Утепление деревянного дома своими руками
Понятие методологии и методики социологического исследования
Лучшие офлайн карты
Краматорск изюм расписание электричек
Приказ минфина 112 от 20.11 2007
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment