सांख्यिकी में स्वतंत्रता की डिग्री कैसे पाएं

कई सांख्यिकीय अनुमान संबंधी समस्याओं के कारण हमें इसकी संख्या का पता लगाना पड़ता है स्वतंत्रता का दर्जा. स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एकल का चयन करती है संभावना वितरण असीम रूप से कई के बीच से। यह कदम दोनों की गणना में अक्सर अनदेखी लेकिन महत्वपूर्ण विवरण हैविश्वास अंतराल और के कामकाज परिकल्पना परीक्षण.

स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या के लिए एक भी सामान्य सूत्र नहीं है। हालांकि, हीन सांख्यिकी में प्रत्येक प्रकार की प्रक्रिया के लिए विशिष्ट फ़ार्मुलों का उपयोग किया जाता है। दूसरे शब्दों में, हम जिस सेटिंग में काम कर रहे हैं, वह स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या निर्धारित करेगी। प्रत्येक परिस्थिति में उपयोग की जाने वाली स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या के साथ, कुछ सबसे सामान्य अनुमान प्रक्रियाओं की आंशिक सूची क्या है।

प्रक्रियाएं शामिल हैं मानक सामान्य वितरण संपूर्णता के लिए सूचीबद्ध हैं और कुछ भ्रांतियों को दूर करने के लिए। इन प्रक्रियाओं से हमें स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या का पता लगाने की आवश्यकता नहीं है। इसका कारण यह है कि एक एकल मानक सामान्य वितरण है। इस प्रकार की प्रक्रिया में उन लोगों को शामिल किया जाता है, जब जनसंख्या मानक विचलन पहले से ज्ञात होता है, और जनसंख्या अनुपात से संबंधित प्रक्रियाएं भी।

कभी-कभी सांख्यिकीय अभ्यास से हमें छात्र के वितरण का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। इन प्रक्रियाओं के लिए, जैसे कि आबादी से निपटने वाले लोग अज्ञात जनसंख्या मानक विचलन के साथ मतलब है, स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या नमूना आकार से एक कम है। इस प्रकार यदि नमूना आकार है n, तो हैं n - स्वतंत्रता की 1 डिग्री।

कई बार यह समझ में आता है डेटा को युग्मित मानें. जोड़ी को आमतौर पर हमारी जोड़ी में पहले और दूसरे मूल्य के बीच संबंध के कारण किया जाता है। कई बार हम माप से पहले और बाद में जोड़ देते हैं। युग्मित डेटा का हमारा नमूना स्वतंत्र नहीं है; हालांकि, प्रत्येक जोड़ी के बीच अंतर स्वतंत्र है। इस प्रकार यदि नमूने का कुल योग है n डेटा पॉइंट्स की जोड़ियाँ (कुल 2 के लिए)n मान) तब हैं n - स्वतंत्रता की 1 डिग्री।

इस प्रकार की समस्याओं के लिए, हम अभी भी एक का उपयोग कर रहे हैं टी वितरण. इस बार हमारी प्रत्येक आबादी से एक नमूना है। यद्यपि इन दोनों नमूनों का एक ही आकार का होना बेहतर है, यह हमारी सांख्यिकीय प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक नहीं है। इस प्रकार हमारे पास आकार के दो नमूने हो सकते हैं n₁ तथा n₂. स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या निर्धारित करने के दो तरीके हैं। वेल्च के फार्मूले का उपयोग करने के लिए अधिक सटीक तरीका एक कम्प्यूटेशनल रूप से बोझिल फॉर्मूला है जिसमें नमूना आकार और नमूना मानक विचलन शामिल हैं। एक और दृष्टिकोण, जिसे रूढ़िवादी सन्निकटन कहा जाता है, का उपयोग स्वतंत्रता की डिग्री का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। यह बस दो संख्याओं से छोटा है n₁ - 1 और n₂ - 1.

का एक उपयोग ची - वर्ग परीक्षण यह देखना है कि क्या दो श्रेणीबद्ध चर, प्रत्येक में कई स्तर हैं, स्वतंत्रता का प्रदर्शन करते हैं। इन चरों के बारे में जानकारी लॉग इन है दो तरफा तालिका साथ में आर पंक्तियाँ और सी कॉलम। स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या उत्पाद है (आर - 1)(सी - 1).

फिट का ची-वर्ग अच्छाई कुल के साथ एकल श्रेणीगत चर के साथ शुरू होता है n स्तरों। हम इस परिकल्पना का परीक्षण करते हैं कि यह चर एक पूर्व निर्धारित मॉडल से मेल खाता है। स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या स्तरों की संख्या से एक कम है। दूसरे शब्दों में, वहाँ हैं n - स्वतंत्रता की 1 डिग्री।

एक कारक भिन्नता का विश्लेषण (एनोवा) हमें कई समूहों के बीच तुलना करने की अनुमति देता है, कई जोड़ीदार परिकल्पना परीक्षणों की आवश्यकता को समाप्त करता है। चूंकि परीक्षण के लिए हमें कई समूहों के साथ-साथ प्रत्येक समूह के भीतर भिन्नता दोनों को मापने की आवश्यकता होती है, इसलिए हम दो डिग्री की स्वतंत्रता के साथ समाप्त होते हैं। एफ आंकड़ा, जो एक कारक एनोवा के लिए उपयोग किया जाता है, एक अंश है। अंश और हर की स्वतंत्रता की डिग्री है। चलो सी समूहों की संख्या और n डेटा मानों की कुल संख्या है। अंश के लिए स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या समूहों की संख्या से कम है, या सी - 1. हर के लिए स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या डेटा मानों की कुल संख्या है, समूहों की संख्या शून्य से, या n - सी.

यह देखने के लिए स्पष्ट है कि हमें यह जानने के लिए बहुत सावधान रहना चाहिए कि हम किस निष्कर्ष प्रक्रिया के साथ काम कर रहे हैं। यह ज्ञान हमें उपयोग करने की स्वतंत्रता की सही संख्या की सूचना देगा।