모수 추정치 표의 t 비율에서 p- 값 계산시 DF 없음 (표준 최소 제곱)여보세요,
나는 사소한 질문이있을 수 있지만 다른 곳에서는 답을 찾지 못했습니다.
표준 최소 제곱 (DSD로 만든 DOE)으로 선형 회귀 모델을 실행 중입니다. 모수 추정치 표 (첨부 그림)에서 t 비율 및 p- 값 (Prob> ItI)은 모형에 포함 된 각 효과에 대해 확인할 수 있습니다. 나는 시험에서 중요하지 않은 것이 무엇인지 궁금하거나 다른 방법으로 사용 된 자유도 5 %의 유의 수준을 갖는 양면 t- 검정의 경우.
시행 착오를 통해 오류에 사용되는 자유도임을 알았습니다. F 비율을 형성하는 probabilites가 t 비율과 동일하다는 것도 나에게 이상하게 보입니다. 배후의 논리를 설명해 주시겠습니까? 왜 모든 자유의 훼손이 사용되지 않는가 (11 대신에 16)?
감사합니다 Danijel
Re : 모수 추정치 표의 t에서 p- 값 계산시 DF 없음 (표준 최소 제곱)통계 세부 사항 장에서 도움 > 서적 > 선형 모형 피팅 .
그만큼 티 비율은 오류 DF를 사용합니다. JSL 기능을 사용할 수 있습니다 q = t 분위수 (확률, df) '중요한'Quantile을 얻기 위해. 용도 피 양면 케이스의 경우 / 2 만나다 도움 > 스크립팅 인덱스 > 기능 > 개연성 > t Quantile .
균형 잡힌 디자인 (귀하의 경우)의 경우 에프 비율과 티 비율은 동일한 가설을 검정합니다. 그래서 에프 비율은 티 비율. 그들은 같은 것을 산출해야합니다 피 이 특별한 경우에 가치.
당신은 '자유도'를 이해하지 못합니다. 제곱의 합에는 독립 정보의 양보다 많은 항이 포함됩니다. 따라서 DF는 평균 제곱에서이를 수정합니다. 예를 들어 15 개의 모수를 추정 한 경우 추정값을 평가하기 위해 1 개의 DF 독립 정보 만 남게됩니다. ' 케이크도 먹고 드세요 . '
