Introduction a graus de liberdade estatísticas: Em estatística, o número de graus de liberdade (d.o.f.) é o número de peças independentes de dados a ser utilizado para fazer um cálculo. Ele geralmente é indicado com a letra nu grega, ν.The número de graus de liberdade é uma medida de quanto estamos certos que a nossa população amostra é representativa de toda a população - quanto mais graus de liberdade, geralmente o mais certo que podemos ser que temos amostradas exacta toda a população. Para estatísticas em química analítica, este é geralmente o número de observações ou medições N feito em um determinado d.o.f. experiment.The pode ser visto como o número de parâmetros independentes disponíveis para ajustar um modelo aos dados. Geralmente, quanto mais parâmetros que você tem, mais preciso o seu ajuste será. No entanto, para cada estimativa feita em um cálculo, você remover um grau de liberdade. Isso ocorre porque cada suposição ou aproximação você faz coloca mais uma restrição de quantos parâmetros são usados para gerar o modelo. Dito de outra forma, para cada estimativa que faz, seu modelo torna-se menos accurateDegrees de liberdade em palavras simples e exemplos: Para um conjunto de pontos de dados em uma determinada situação (por exemplo, com média ou outro parâmetro especificado, ou não), graus de liberdade é o número mínimo de valores que devem ser especificados para determinar todos os dados points.For exemplo, se você tem uma amostra de valores aleatórios N, há N graus de liberdade (não é possível determinar o valor aleatório Nth mesmo se você sabe N-1 outros valores). Se os dados foram obtidos subtraindo a média da amostra a partir de cada ponto de dados (tornando assim a nova média da amostra igual a zero), existem apenas N-1 graus de liberdade. Isso porque, se você sabe N-1 pontos de dados, você pode encontrar o ponto restante (Nth) - é apenas a soma dos valores de N-1 com o sinal negativo. Esta é outra maneira de dizer que se você tem pontos de dados N e você sabe que a média da amostra, você tem n-1 graus de exemplos freedom.Pictorial de graus de liberdade: Aqui vamos ver alguns exemplos pictóricos para uma melhor compreensão de graus de liberdade em statistics.EXAMPLE1: em um gráfico de dispersão quando há apenas um ponto de dados, você não pode fazer qualquer estimativa da linha de regressão. Theline pode ir em qualquer direção, como mostrado na seguinte graphHere você não tem nenhum grau de liberdade (n - 1 = onde n 0 = 1) para a estimativa. A fim de traçar uma linha de regressão, é necessário ter pelo menos dois pontos de dados como indicado na seguinte dispersão gram.In Neste caso, você tem um grau de liberdade para a estimativa (n - 1 = 1, onde n = 2). Em outras palavras, o grau de liberdade informa o número de dados úteis para a estimativa. No entanto, quando você tem dois pontos de dados única, você sempre pode se juntar a eles para ser uma linha de regressão linear e obter uma correlação perfeita (r = 1,00). Assim, quanto menor o grau de liberdade é, quanto mais pobre a estimativa is.EXAMPLE2: Se você tem uma tabela com um conjunto de linhas e colunas, conforme abaixo, e onde você sabe o total das linhas e colunas, em seguida, quando você sabe os quadrados amarelos, os quadrados azuis pode ser calculada. Você, portanto, só tem (R -) * (C - 1) escolhas (ou graus de liberdade) na atribuição de números para cells.Degrees da Liberdade - Exemplos de Estatísticas: Se uma amostra aleatória de 16 lâmpadas produzidas em um lote maior é selecionado e a média da amostra é de 1450 horas e o SD estimado é de 80 horas, estimar a média da população no level.SE de confiança de 95% da amostra significa = 80 /(16) = 20 hoursNumber de graus de liberdade = 16-1 = 15O estatística t (leia a partir das tabelas de distribuição t) a um nível de 95% e com 15 graus de liberdade = 2.13So a média da população = 2,13 x 20 43 hoursSo, podemos ter 95% de certeza de que m (média da população) encontra-se em dentro do range1450 +/- 43 = 1407 a 1493 horas.