introduction à des degrés de statistiques de la liberté: Dans les statistiques, le nombre de degrés de liberté (d.o.f.) est le nombre de pièces indépendantes de données étant utilisée pour effectuer un calcul. Il est généralement désigné par la lettre grecque nu, ν.The nombre de degrés de liberté est une mesure de la façon dont nous sommes certains que notre population échantillon est représentatif de l'ensemble de la population - les plus de degrés de liberté, généralement le plus certain que nous pouvons être que nous avons échantillonné de façon précise l'ensemble de la population. Pour les statistiques en chimie analytique, ce qui est généralement le nombre d'observations ou de mesures N fait dans un certain d.o.f. de experiment.The peut être considéré comme le nombre de paramètres indépendants disponibles pour ajuster un modèle aux données. En général, plus les paramètres que vous avez, plus la précision de votre ajustement sera. Cependant, pour chaque estimation faite dans un calcul, vous supprimez un degré de liberté. En effet, chaque hypothèse ou le rapprochement que vous faites met encore une restriction sur le nombre de paramètres sont utilisés pour générer le modèle. En d'autres termes, pour chaque estimation que vous faites, votre modèle devient moins accurateDegrees de liberté dans des mots simples et des exemples: Pour un ensemble de points de données dans une situation donnée (par exemple, avec une moyenne ou un autre paramètre spécifié, ou non), les degrés de liberté est le nombre minimal de valeurs qui doivent être spécifiées pour déterminer toutes les données points.For exemple, si vous avez un échantillon de N valeurs aléatoires, il y a N degrés de liberté (vous ne pouvez pas déterminer la valeur aléatoire Nième même si vous connaissez N-1 d'autres valeurs). Si vos données ont été obtenues en soustrayant la moyenne de l'échantillon à partir de chaque point de données (ce qui rend le nouvel échantillon signifie égal à zéro), il n'y a que N-1 degrés de liberté. En effet, si vous connaissez N-1 points de données, vous pouvez trouver le reste (Nième) le point - il est juste la somme des valeurs N-1 avec le signe négatif. Ceci est une autre façon de dire que si vous avez des points de données N et vous connaissez la moyenne de l'échantillon, vous avez N-1 degrés des exemples freedom.Pictorial de degrés de liberté: Ici nous allons voir quelques exemples picturaux pour une meilleure compréhension des degrés de liberté en statistics.EXAMPLE1: dans un nuage de points quand il n'y a qu'un seul point de données, vous ne pouvez pas faire une estimation de la ligne de régression. Theline peut aller dans toutes les directions, comme indiqué dans la graphHere suivante vous avez aucun degré de liberté (n - 1 = 0 où n = 1) pour l'estimation. Afin de tracer une ligne de régression, vous devez avoir au moins deux points de données comme indiqué dans la dispersion suivante gram.In ce cas, vous avez un degré de liberté pour l'estimation (n - 1 = 1 où n = 2). En d'autres termes, le degré de liberté vous indique le nombre de données utiles pour l'estimation. Toutefois, lorsque vous avez deux points de données uniquement, vous pouvez toujours joindre à eux pour une droite de régression et d'obtenir une parfaite corrélation (r = 1,00). Ainsi, plus le degré de liberté est, les plus pauvres l'estimation is.EXAMPLE2: Si vous avez une table avec un ensemble de lignes et de colonnes, comme ci-dessous, et où vous savez le total des lignes et des colonnes, puis quand vous savez les carrés jaunes, les carrés bleus peuvent être calculés. Vous avez donc seulement (R -) * (C - 1) choix (ou degrés de liberté) dans l'attribution de numéros à cells.Degrees de liberté - Exemples de Statistique: Si un échantillon aléatoire de 16 ampoules produites dans un lot plus important est sélectionné et la moyenne de l'échantillon est de 1450 heures et le SD est d'environ 80 heures, l'estimation moyenne de la population à la confiance level.SE de l'échantillon de 95% signifie = 80 /(16) = 20 hoursNumber de degrés de liberté = 16-1 = 15La statistique t (lecture à partir des tableaux de distribution de t) à un niveau de 95% et avec 15 degrés de liberté = 2.13So la population moyenne = 2.13 x 20 43 hoursSo, nous pouvons être sûrs à 95% que m (moyenne de la population) se situe dans dans les 43 = 1.407 à 1.493 heures d'ouverture du range1450.