Критерий χ2 (критерий Пирсона) позволяет …

• дать оценку достоверности различий в распределении признака
• провести сравнение частотных распределений данных
• выявить статистически значимые различия двух величин выборочных дисперсий двух независимых выборок

Другие предметы Колледж Критерий χ2 (критерий Пирсона) Критерий χ2 критерий Пирсона оценка достоверности различия в распределении сравнение частотных распределений статистически значимые различия выборочные дисперсии независимые выборки Новый

Критерий χ2 (критерий Пирсона) является одним из основных инструментов в статистике, который используется для анализа категориальных данных. Он позволяет оценить, насколько хорошо наблюдаемые частоты совпадают с ожидаемыми частотами, если бы нулевая гипотеза была верна. Давайте рассмотрим, какие задачи может решать этот критерий:

• Оценка достоверности различий в распределении признаков: Критерий χ2 позволяет проверить, есть ли статистически значимые различия между двумя или более группами по какому-либо категориальному признаку. Например, можно проверить, отличаются ли предпочтения разных возрастных групп по выбору напитков.
• Сравнение частотных распределений данных: С помощью критерия χ2 можно сравнивать частотные распределения между двумя или несколькими группами. Это полезно, когда необходимо выяснить, есть ли различия в частотах появления определенных категорий между группами.
• Выявление статистически значимых различий: Критерий χ2 позволяет выявить статистически значимые различия между наблюдаемыми и ожидаемыми частотами. Если полученное значение χ2 превышает критическое значение из таблицы χ2 для заданного уровня значимости, то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Однако стоит отметить, что критерий χ2 не предназначен для сравнения выборочных дисперсий двух независимых выборок. Для этой цели используются другие статистические методы, такие как тест Фишера или t-тест.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: критерий χ2 позволяет дать оценку достоверности различий в распределении признаков и провести сравнение частотных распределений данных.