특정 통계 계산에 대한 자유도는 자유롭게 변할 수 있는 값의 수입니다. 따라서 최소 독립 숫자 수는 특정 통계를 지정할 수 있습니다. 자유도는 알려진 통계 성분과 계산되지 않은 통계 성분에 따라 크게 달라집니다.
예를 들어, 평균이 10인 알 수 없는 숫자가 세 개 있다고 가정하자; 첫 번째와 두 번째 숫자에 값을 자유롭게 할당할 수 있지만 마지막 숫자의 값을 임의로 할당할 수는 없다. 처음 두 개는 독립적이고 세 번째 하나는 종속적이므로 데이터 세트는 두 개의 자유도를 갖는다고 합니다. 많은 통계적 방법에서 자유도의 수는 일반적으로 1에서 표본 크기를 뺀 값으로 계산됩니다. 자유도는 스튜던트 t 분포 및 카이제곱 분포 검정과 같은 방법에서 표준 편차 및 통계적 추정치를 계산하는 데 광범위하게 적용됩니다.
Transcript
자유도는 계산을 수행하는 데 필요한 독립적인 정보 또는 표본 값의 수입니다.
자유도는 이미 알려진 내용이나 계산해야 하는 항목에 따라 크게 달라집니다.
평균 100개의 반점이 있는 7마리의 달마시안의 반점을 고려하십시오. 여기에서 처음 6개의 카운트를 자유롭게 할당할 수 있습니다.
7개 샘플 값의 합이 700이므로 7번째 샘플 값은 700에서 처음 6개 카운트의 합인 100을 뺀 값과 같아야 합니다.
처음 6개의 개수는 독립적이고 7번째 개수는 다른 값에 종속되므로 6개의 자유도가 있습니다.
따라서 자유도의 수는 표본 크기에서 1을 뺀 값입니다.
자유도는 표준 편차 및 통계적 추정치(예: Student t-distribution 및 Chi-Square distribution test)를 계산하는 데 사용됩니다.