<p style=”text-align: justify;”>En las estadísticas, los grados de libertad (DF) sugieren varios valores independientes que pueden variar en un análisis sin romper ninguna restricción. Es una sugerencia necesaria que aparece en muchos contextos a lo largo de la estadística, incluidas las pruebas teóricas, las distribuciones de probabilidad y el análisis de regresión. ¡Descubra cómo esta idea esencial afecta el poder y también la precisión de su evaluación analítica! Aprendamos más sobre la fórmula de grados de libertad.
Los niveles de libertad incorporan la idea de que la cantidad de detalles independientes que tiene limita la variedad de parámetros que puede estimar. Generalmente, los niveles de libertad son iguales a la dimensión de la muestra menos la matriz de especificaciones que necesita determinar durante un análisis. Generalmente es un número entero positivo.
Los niveles de libertad son una combinación de la cantidad de datos que tiene y la cantidad de criterios que necesita para aproximarse. Indica cuánta información independiente entra en una cotización de precio de especificación. En este capilar, es fácil ver que desea que se incluyan muchos detalles en los criterios aproximados para obtener citas mucho más exactas y exámenes teóricos más poderosos. Entonces, ¡deseas muchos niveles de libertad!
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Fórmula de distribuciones de posibilidad y grados de libertad
Los niveles de libertad definen además las distribuciones de probabilidad para los datos de prueba de numerosos exámenes de hipótesis. Por ejemplo, los exámenes de teoría utilizan la distribución t, la distribución F y la distribución chi-cuadrado para identificar el valor estadístico. Estas son las distribuciones de probabilidad implícitas como miembro de la familia de distribuciones donde los niveles de libertad especifican la forma. Los exámenes teóricos utilizan estas distribuciones para calcular los valores p. Entonces, ¡el DF se conecta directamente a los valores p a través de estas circulaciones!
¿Cuál es la fórmula utilizada para calcular los grados de libertad para una prueba T para grupos dependientes?
Las pruebas T son pruebas del sistema para la base y utilizan la distribución t para preparar el valor estadístico.
Una prueba t de 1 muestra identifica si la diferencia entre las medias muestrales y el valor de la teoría nula es estadísticamente considerable. Regresemos a nuestra instancia de la media. Cuando tiene una muestra estándar y calcula la media, tiene n– 1 grado de libertad, donde n es el tamaño de la muestra. En consecuencia, para una prueba t de 1 muestra, los niveles de libertad equivalen a n– 1.
El DF implica el patrón de la distribución t que usa su prueba t para determinar el valor p. El gráfico que se muestra a continuación muestra la distribución t para varios grados de flexibilidad. Debido a que los niveles de flexibilidad están muy relacionados con la dimensión del ejemplo, puede ver el efecto de la extensión del ejemplo. A medida que los niveles de flexibilidad disminuyen, la distribución t tiene colas más gruesas. Este edificio permite la mayor incertidumbre relacionada con los tamaños de ejemplo pequeños.
Información independiente y restricciones de valores
Las definiciones hablan de detalles independientes. Podría suponer que esto se refiere al tamaño del ejemplo, pero es mucho más desafiante que eso. Reconocer por qué tenemos que hablar de la libertad de variar.
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