İki popülasyonun varyanslarını karşılaştırmak için bir F-testi yapar.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Örneklem 1'in Varyansı, Örneklem 1'in Boyutu, Örneklem 2'nin Varyansı, Örneklem 2'nin Boyutu, Anlamlılık Düzeyi (alpha) → Serbestlik Derecesi 2 (df2), Serbestlik Derecesi 1 (df1), F-İstatistiği, P-değeri (Yaklaşım), Kritik Değer (İki Kuyruklu), Sonuç
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Örneklem 1'in Varyansı: 10; Örneklem 1'in Boyutu: 20; Örneklem 2'nin Varyansı: 5; Örneklem 2'nin Boyutu: 25; Anlamlılık Düzeyi (alpha): 0,05
Serbestlik Derecesi 2 (df2): 24; Serbestlik Derecesi 1 (df1): 19; F-İstatistiği: 2; P-değeri (Yaklaşım): 1,220930233; Kritik Değer (İki Kuyruklu): 2; Sonuç: Null Hipotezini Reddetme
Örneklem 1'in Varyansı: 25; Örneklem 1'in Boyutu: 30; Örneklem 2'nin Varyansı: 10; Örneklem 2'nin Boyutu: 35; Anlamlılık Düzeyi (alpha): 0,05
Serbestlik Derecesi 2 (df2): 34; Serbestlik Derecesi 1 (df1): 29; F-İstatistiği: 2,5; P-değeri (Yaklaşım): 1,276190476; Kritik Değer (İki Kuyruklu): 2,5; Sonuç: Null Hipotezini Reddetme
Örneklem 1'in Varyansı: 8; Örneklem 1'in Boyutu: 15; Örneklem 2'nin Varyansı: 12; Örneklem 2'nin Boyutu: 20; Anlamlılık Düzeyi (alpha): 0,05
Serbestlik Derecesi 2 (df2): 19; Serbestlik Derecesi 1 (df1): 14; F-İstatistiği: 0,6666666667; P-değeri (Yaklaşım): 1,212121212; Kritik Değer (İki Kuyruklu): 1,5; Sonuç: Null Hipotezini Reddetme
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.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.