Почему у вас СКО считается просто разностью квадратов. Это ведь неверно для выборки. Для выборки оно считается как: sqrt(sum(x_i-mu)^2/(n-1)). Не очень удобно тут формулы писать. Если интересно посмотриье в учебнике Болсав "Статистика для всех" формула 4.15 стр. 120
Михаил, добрый день! Спасибо за лекцию! Подскажите, не нужно ли на этапе расчета эты (корень из отношения дисперсий) учитывать степени свободы? Изучаю курс по статистике Анатолия Карпова, там межгрупповую дисперсию делят на (число групп - 1), внутригрупповую - на (число всех изменений - число групп), и далее используется распределение Фишера. Какой метод оптимальнее?
Неплохо! Надо почитать-посмотреть про этот метод ещё! Благодарен.
Самые толковые русскоязычные лекции по статистике в интернете. Здорово, Михаил!
Вы мой спаситель!
Отлично подано! Всё понятно и доступно. Спасибо за видео!
спасибо!!
все действительно очень понятно, спасибо большое
Отличное объяснение! Спасибо!
Спасибо! У нас ведёт дед, который сам путается в своих словах с ним просто невозможно понять этот предмет:D
Спасибо!!!!!!!
Спасибо)
Лучшая роль Стива Бушеми
Спс за видео
СПАСИБО очень помогло)
Если бы ты ещё это на компьютере делал... в R-studio например
Почему у вас СКО считается просто разностью квадратов. Это ведь неверно для выборки. Для выборки оно считается как: sqrt(sum(x_i-mu)^2/(n-1)). Не очень удобно тут формулы писать. Если интересно посмотриье в учебнике Болсав "Статистика для всех" формула 4.15 стр. 120
Как можно определить, что выросшая межгрупповая дисперсия обусловлена именно некоторым фактором, а не чем-то другим?
Более менее понятно. Спасибо.
Михаил, добрый день! Спасибо за лекцию! Подскажите, не нужно ли на этапе расчета эты (корень из отношения дисперсий) учитывать степени свободы? Изучаю курс по статистике Анатолия Карпова, там межгрупповую дисперсию делят на (число групп - 1), внутригрупповую - на (число всех изменений - число групп), и далее используется распределение Фишера. Какой метод оптимальнее?
Здравствуйте! Он использует другой подход. Он точнее, но сложнее.
@@mat4_club поняла, благодарю!