자유도 (통계학)

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많은 과학 분야에서 시스템의 자유도는 독립적으로 달라질 수있는 시스템의 매개 변수의 수이다. 예를 들어 평면의 한 점은 변환에 대해 두 개의 자유도를 갖는다. 즉, 두 개의 좌표로, 평면에서 無限小가 아닌 물체는 방향과 관련된 추가 자유도를 가질 수 있다.

통계학에서 자유도(自由度, degrees of freedom,df)는 통계적 추정을 할 때 표본자료 중 모집단($x$)에 대한 정보를 주는 독립적인 자료의 수를 말한다.

크기가 $n$ 인 표본의 관측값($x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}$)의 자유도는 $n-1$이다. 여기서 구한 표본 ${\bar {x}}$(모집단 평균)에 대해서도 마찬가지이다.

분산 $s^{2}={\frac {\sum _{i=1}^{n}({\bar {x}}-x_{i})^{2}}{n-1}}$에 대해, ${\bar {x}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}$인 관계식(여기서 ${\bar {x}}$는 모집단의 평균 μ의 추정치이다)이 있기 때문에 자유도는 1 적은 n-1이 된다.

예시

어떤 실험에서 4개 집단에 피험자들이 각 30명씩 무선배치되었을 때, 전체 자유도 $\left(df_{total}\right)$,집단내 자유도 $\left(df_{within}\right)$,집단간 자유도 $\left(df_{between}\right)$는 다음과 같다.

전체 자유도 $df_{total}=\left(4\times 30\right)-1=119$

집단내 자유도 $df_{within}=4\times (30-1)=116$

집단간 자유도 $df_{between}=4-1=3$

벡터확률

가정의 n변수 알레아토와르(aléatoires) 들의 같은 법과 독립적인 것이다. X₁,...\,X_n이다.

벡터 확률 X 춤출 때마다 코디네(coordonnée)가 변수로 설정하는 공간이다. n크기\, 그래서 자연스럽게 그 값이 된다.n2도 자유이다.

우리는 기록 ${\bar {X}}$를 중간 치수입니다. 이 벡터이다.

${\begin{pmatrix}X_{1}\\\vdots \\X_{n}\end{pmatrix}}={\bar {X}}{\begin{pmatrix}1\\\vdots \\1\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}X_{1}-{\bar {X}}\\\vdots \\X_{n}-{\bar {X}}\end{pmatrix}}.$

첫번째 매개체가 완전하게 결정된다. ${\bar {X}}$,그는 한도의 자유이다. 두번째 매개체는 다음 식을 만족할 것이다. $\sum _{i=1}^{n}(X_{i}-{\bar {X}})=0$. 그래서에 정통한n-1a의 매개체는\, 우리가 추리하다.n^e:이 매개체가n-1도의 자유이다.

매튜메티크먼트 (Mathématiquement), 이 분해 하여 번역된 것을 정사영의 벡터 확률에 부분 공간이 설정한 벡터에서 지속적인 1사는 것과 차원 1\, 그래서 그의 컴펠멘데이(complémentaire)의 차원이다. n-1.

에서는 검사할 수 있고 관심을 더 이상 승차를 2차의 특징 중의 매개체다.

$\sum _{i=1}^{n}(X_{i}-{\bar {X}})^{2}={\begin{Vmatrix}X_{1}-{\bar {X}}\\\vdots \\X_{n}-{\bar {X}}\end{Vmatrix}}^{2}.$

이 경우 그들입니다.X_i따른정규 분포 분산시그마로 위로하고 있다.법 카이 제곱 분포에게n-1도의 자유도\, 비슷한 방법으로\, 통계의 테스트이다.

${\frac {{\sqrt {n}}({\bar {X}}-\mu _{0})}{\sqrt {\sum \limits _{i=1}^{n}(X_{i}-{\bar {X}})^{2}/(n-1)}}}$

n-1도의 자유가 평균이다. μ₀이 빤하다

같이 보기

• 자승합
• 카이제곱 분포