Search

11.1: Ukweli Kuhusu Usambazaji wa Chi-Square
https://query.libretexts.org/Kiswahili/Kitabu%3A_Takwimu_za_Biashara_(OpenStax)/11%3A_Usambazaji_wa_Chi-Square/11.01%3A_Ukweli_Kuhusu_Usambazaji_wa_Chi-Square
Uthibitisho wa usambazaji wa mraba wa chi ni: Kwa ajili ya $\chi^2$ usambazaji, idadi ya watu maana ni $\mu = df$ na idadi ya watu kiwango kupotoka ni $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ . Tofauti ya random kwa ...Uthibitisho wa usambazaji wa mraba wa chi ni: Kwa ajili ya $\chi^2$ usambazaji, idadi ya watu maana ni $\mu = df$ na idadi ya watu kiwango kupotoka ni $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ . Tofauti ya random kwa usambazaji wa mraba wa $k$ chi na digrii za uhuru ni jumla ya vigezo vya kawaida vya $k$ kujitegemea, vya mraba. Wakati $df > 90$ , Curve ya mraba ya chi inakaribia usambazaji wa kawaida.
11.1: حقائق حول توزيع تشي سكوير
https://query.libretexts.org/%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D9%8A%D8%A9/%D9%83%D8%AA%D8%A7%D8%A8%3A_%D8%A5%D8%AD%D8%B5%D8%A7%D8%A1%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B9%D9%85%D8%A7%D9%84_(OpenStax)/11%3A/11.01%3A_%D8%AD%D9%82%D8%A7%D8%A6%D9%82_%D8%AD%D9%88%D9%84_%D8%AA%D9%88%D8%B2%D9%8A%D8%B9_%D8%AA%D8%B4%D9%8A_%D8%B3%D9%83%D9%88%D9%8A%D8%B1
أين $df$ = درجات الحرية التي تعتمد على كيفية استخدام مربع chi. (إذا كنت ترغب في التدرب على حساب احتمالات مربع كاي، فاستخدم $df = n - 1$ . بالنسبة $\chi^2$ للتوزيع، يكون متوسط عدد السكان هو\(\mu = df...أين $df$ = درجات الحرية التي تعتمد على كيفية استخدام مربع chi. (إذا كنت ترغب في التدرب على حساب احتمالات مربع كاي، فاستخدم $df = n - 1$ . بالنسبة $\chi^2$ للتوزيع، يكون متوسط عدد السكان هو $\mu = df$ والانحراف المعياري للسكان هو $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ . المتغير العشوائي لتوزيع مربع كاي $k$ بدرجات الحرية هو مجموع المتغيرات العادية القياسية المربعة $k$ المستقلة. بالنسبة $\chi \sim \chi_{1,000}^{2}$ للمتوسط، $\mu = df = 1,000$ والانحراف المعياري، $\sigma=\sqrt{2(1,000)}=44.7$ .
11.1 : Faits concernant la distribution Chi-Square
https://query.libretexts.org/Francais/Livre_%3A_Statistiques_commerciales_(OpenStax)/11%3A_La_distribution_Chi-Square/11.01%3A_Faits_concernant_la_distribution_Chi-Square
où $df$ = degrés de liberté qui dépendent de la façon dont le Khi deux est utilisé. (Si vous voulez vous entraîner à calculer les probabilités du Khi deux, utilisez $df = n - 1$ . Pour la $\chi^2$ d...où $df$ = degrés de liberté qui dépendent de la façon dont le Khi deux est utilisé. (Si vous voulez vous entraîner à calculer les probabilités du Khi deux, utilisez $df = n - 1$ . Pour la $\chi^2$ distribution, la moyenne de la population est $\mu = df$ et l'écart type de la population est de $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ . La variable aléatoire pour une distribution du Khi deux avec $k$ degrés de liberté est la somme de variables normales standard $k$ indépendantes au carré.
11.1：关于卡方分布的事实
https://query.libretexts.org/%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87/%E5%9B%BE%E4%B9%A6%EF%BC%9A%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%BB%9F%E8%AE%A1_(OpenStax)/11%3A_%E5%8D%A1%E6%96%B9%E5%88%86%E5%B8%83/11.01%3A_11.1%EF%BC%9A%E5%85%B3%E4%BA%8E%E5%8D%A1%E6%96%B9%E5%88%86%E5%B8%83%E7%9A%84%E4%BA%8B%E5%AE%9E
$\chi \sim \chi_{d f}^{2}\nonumber$ 其中 $df$ = 自由度，取决于卡方的使用方式。（如果你想练习计算卡方概率，请使用 $df = n - 1$ 。三种主要用途的自由度计算方式各不相同。）对于分 $\chi^2$ 布，总体均值为 $\mu = df$ ，总体标准差为 $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ 。随机变量显示为\(\chi^2\... $\chi \sim \chi_{d f}^{2}\nonumber$ 其中 $df$ = 自由度，取决于卡方的使用方式。（如果你想练习计算卡方概率，请使用 $df = n - 1$ 。三种主要用途的自由度计算方式各不相同。）对于分 $\chi^2$ 布，总体均值为 $\mu = df$ ，总体标准差为 $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ 。随机变量显示为 $\chi^2$ 。 $\chi^{2}=\left(Z_{1}\right)^{2}+\left(Z_{2}\right)^{2}+\ldots+\left(Z_{k}\right)^{2}\nonumber$ 每个 $df$ ( $\PageIndex{1}$ ) 都有不同的卡方曲线。当时 $df > 90$ ，卡方曲线近似于正态分布。对于 $\chi \sim \chi_{1,000}^{2}$ 均值 $\mu = df = 1,000$ 和标准差， $\sigma=\sqrt{2(1,000)}=44.7$ 。因此 $\chi \sim N(1,000,44.7)$ ，大约。
11.1: Fatos sobre a distribuição Qui-Square
https://query.libretexts.org/Idioma_Portugues/Livro%3A_Estatisticas_de_negocios_(OpenStax)/11%3A_A_distribui%C3%A7%C3%A3o_Qui-Square/11.01%3A_Fatos_sobre_a_distribui%C3%A7%C3%A3o_Qui-Square
Para a $\chi^2$ distribuição, a média da população é $\mu = df$ e o desvio padrão da população é $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ . A variável aleatória para uma distribuição qui-quadrada com $k$ graus de li...Para a $\chi^2$ distribuição, a média da população é $\mu = df$ e o desvio padrão da população é $\sigma=\sqrt{2(d f)}$ . A variável aleatória para uma distribuição qui-quadrada com $k$ graus de liberdade é a soma das variáveis normais padrão $k$ independentes e quadradas. A estatística de teste para qualquer teste é sempre maior ou igual a zero. Para $\chi \sim \chi_{1,000}^{2}$ a média $\mu = df = 1,000$ e o desvio padrão, $\sigma=\sqrt{2(1,000)}=44.7$ .