Bu hesap makinesi, iki veya daha fazla örneklemin varyanslarını karşılaştırmak için ANOVA (Varyans Analizi) içinde kullanılan bir değer olan F-istatistiğini belirler. Varyansların önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Gruplar Arası Kareler Toplamı (SSB), Gruplar Arası Serbestlik Derecesi (dfB), Gruplar İçi Kareler Toplamı (SSW), Gruplar İçi Serbestlik Derecesi (dfW) → Gruplar İçi Ortalama Kare (MSW), Gruplar Arası Ortalama Kare (MSB), F-İstatistiği
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Gruplar Arası Kareler Toplamı (SSB): 100; Gruplar Arası Serbestlik Derecesi (dfB): 2; Gruplar İçi Kareler Toplamı (SSW): 500; Gruplar İçi Serbestlik Derecesi (dfW): 15
Gruplar İçi Ortalama Kare (MSW): 33,33333333; Gruplar Arası Ortalama Kare (MSB): 50; F-İstatistiği: 1,5
Gruplar Arası Kareler Toplamı (SSB): 200; Gruplar Arası Serbestlik Derecesi (dfB): 3; Gruplar İçi Kareler Toplamı (SSW): 800; Gruplar İçi Serbestlik Derecesi (dfW): 20
Gruplar İçi Ortalama Kare (MSW): 40; Gruplar Arası Ortalama Kare (MSB): 66,66666667; F-İstatistiği: 1,666666667
Gruplar Arası Kareler Toplamı (SSB): 50; Gruplar Arası Serbestlik Derecesi (dfB): 1; Gruplar İçi Kareler Toplamı (SSW): 250; Gruplar İçi Serbestlik Derecesi (dfW): 10
Gruplar İçi Ortalama Kare (MSW): 25; Gruplar Arası Ortalama Kare (MSB): 50; F-İstatistiği: 2
Cebir, geometri, trigonometri, olasılık, istatistik, ortalamalar, z-puanları, testler ve grafik çizimi için hesaplayıcıları kullanın.
Bu bağlantılar oturumu derinleştirmek ve kullanıcıyı yeniden aramaya göndermeden bir sonraki olası soruyu yanıtlamak için seçildi.
Bu hesap makinesi, bir veri kümesindeki belirli bir puanın yüzdelik dilimini belirler. Belirtilen puanın altında kalan veri kümesindeki değerlerin yüzdesini hesaplar.
Popülasyon oranının bir tahmini olan örnek oranı (p̂) hesaplar. Bu hesap makinesi, bir örneğin belirli bir özelliğe sahip olan oranını belirlemeye yardımcı olur.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.