Fx Копировать
LaTeX Копировать
Статистика хи-квадрат — это мера, используемая в тестах хи-квадрат, чтобы определить, существует ли значительная связь между категориальными переменными в таблице сопряженности. Проверьте FAQs
χ2=(N-1)s2σ2
χ2 - Статистика Чи-квадрата?N - Размер образца?s - Пример стандартного отклонения?σ - Стандартное отклонение населения?

Пример Чи-квадрат Статистика

С ценностями
С единицами
Только пример

Вот как уравнение Чи-квадрат Статистика выглядит как с ценностями.

Вот как уравнение Чи-квадрат Статистика выглядит как с единицами.

Вот как уравнение Чи-квадрат Статистика выглядит как.

25Edit=(10Edit-1)15Edit29Edit2
Копировать
Сброс
Делиться
Вы здесь -
HomeIcon Дом » Category математика » Category Статистика » Category Основные формулы в статистике » fx Чи-квадрат Статистика

Чи-квадрат Статистика Решение

Следуйте нашему пошаговому решению о том, как рассчитать Чи-квадрат Статистика?

Первый шаг Рассмотрим формулу
χ2=(N-1)s2σ2
Следующий шаг Заменить значения переменных
χ2=(10-1)15292
Следующий шаг Подготовьтесь к оценке
χ2=(10-1)15292
Последний шаг Оценивать
χ2=25

Чи-квадрат Статистика Формула Элементы

Переменные
Статистика Чи-квадрата
Статистика хи-квадрат — это мера, используемая в тестах хи-квадрат, чтобы определить, существует ли значительная связь между категориальными переменными в таблице сопряженности.
Символ: χ2
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
Размер образца
Размер выборки — это общее количество лиц или предметов, включенных в конкретную выборку.
Символ: N
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
Пример стандартного отклонения
Стандартное отклонение выборки — это мера того, насколько варьируются значения в конкретной выборке.
Символ: s
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.
Стандартное отклонение населения
Стандартное отклонение популяции — это мера того, насколько различаются значения во всей совокупности.
Символ: σ
Измерение: NAЕдиница: Unitless
Примечание: Значение должно быть больше 0.

Другие формулы для поиска Статистика Чи-квадрата

​Идти Статистика хи-квадрата с учетом выборки и дисперсии генеральной совокупности
χ2=(N-1)s2σ2

Другие формулы в категории Основные формулы в статистике

​Идти Количество классов с учетом ширины класса
NClass=Max-MinwClass
​Идти Ширина класса данных
wClass=Max-MinNClass
​Идти Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки
n=(RSSRSE2)+1
​Идти Значение P образца
P=PSample-P0(Population)P0(Population)(1-P0(Population))N

Как оценить Чи-квадрат Статистика?

Оценщик Чи-квадрат Статистика использует Chi Square Statistic = ((Размер образца-1)*Пример стандартного отклонения^2)/(Стандартное отклонение населения^2) для оценки Статистика Чи-квадрата, Формула статистики хи-квадрат определяется как мера, используемая в тестах хи-квадрат, чтобы определить, существует ли значительная связь между категориальными переменными в таблице сопряженности. Статистика Чи-квадрата обозначается символом χ2.

Как оценить Чи-квадрат Статистика с помощью этого онлайн-оценщика? Чтобы использовать этот онлайн-оценщик для Чи-квадрат Статистика, введите Размер образца (N), Пример стандартного отклонения (s) & Стандартное отклонение населения (σ) и нажмите кнопку расчета.

FAQs на Чи-квадрат Статистика

По какой формуле можно найти Чи-квадрат Статистика?
Формула Чи-квадрат Статистика выражается как Chi Square Statistic = ((Размер образца-1)*Пример стандартного отклонения^2)/(Стандартное отклонение населения^2). Вот пример: 1.361111 = ((10-1)*15^2)/(9^2).
Как рассчитать Чи-квадрат Статистика?
С помощью Размер образца (N), Пример стандартного отклонения (s) & Стандартное отклонение населения (σ) мы можем найти Чи-квадрат Статистика, используя формулу - Chi Square Statistic = ((Размер образца-1)*Пример стандартного отклонения^2)/(Стандартное отклонение населения^2).
Какие еще способы расчета Статистика Чи-квадрата?
Вот различные способы расчета Статистика Чи-квадрата-
  • Chi Square Statistic=((Sample Size-1)*Sample Variance)/Population VarianceOpenImg
.
Copied!