İstatistiklerde, serbestlik dereceleri, istatistiksel bir dağılıma atanabilecek bağımsız büyüklüklerin sayısını tanımlamak için kullanılır. Bu sayı tipik olarak, bir kişinin istatistiksel problemlerden eksik faktörleri hesaplama kabiliyetine ilişkin kısıtlamaların olmadığını gösteren pozitif bir tam sayıya karşılık gelir.
Serbestlik dereceleri, bir istatistiğin son hesaplamasında değişkenler olarak hareket eder ve bir sistemdeki farklı senaryoların sonucunu belirlemek için kullanılır ve matematik serbestlik derecelerinde, bir alandaki tam vektörü belirlemek için gereken boyutların sayısını tanımlar .
Bir serbestlik derecesi kavramını göstermek için, örnek ortalamayla ilgili temel bir hesaplamaya bakacağız ve bir veri listesinin ortalamasını bulmak için tüm verileri toplayıp toplam değer sayısına böleriz.
Örnek Ortalamalı Bir İllüstrasyon
Bir an için bir veri kümesinin ortalamasının 25 olduğunu ve bu kümedeki değerlerin 20, 10, 50 ve bilinmeyen bir sayı olduğunu bildiğimizi varsayalım . Örnek bir ortalamanın formülü bize (20 + 10 + 50 + x) / 4 = 25 denklemini verir , burada x bilinmeyeni gösterir, bazı temel cebirleri kullanarak , eksik sayı olan x'in 20'ye eşit olduğu belirlenebilir. .
Bu senaryoyu biraz değiştirelim. Yine bir veri setinin ortalamasının 25 olduğunu bildiğimizi varsayıyoruz. Ancak bu sefer veri setindeki değerler 20, 10 ve iki bilinmeyen değerdir. Bu bilinmeyenler iki kullanmak bu nedenle, farklı olabilir , farklı değişkenleri , x ve y, bu göstermek için kullanılır. Ortaya çıkan denklem (20 + 10 + x + y) / 4 = 25 . Biraz cebirle y = 70- x elde ederiz . Formül, x için bir değer seçtiğimizde , y değerinin tamamen belirlendiğini göstermek için bu formda yazılmıştır . Yapmamız gereken bir seçim var ve bu da bir dereceye kadar özgürlüğün olduğunu gösteriyor .
Şimdi yüzlük bir örnek boyutuna bakacağız. Bu örnek verilerin ortalamasının 20 olduğunu biliyorsak, ancak hiçbir verinin değerini bilmiyorsak, o zaman 99 derece serbestlik vardır. Tüm değerlerin toplamı 20 x 100 = 2000 olmalıdır. Veri kümesindeki 99 öğenin değerine sahip olduğumuzda, sonuncusu belirlenir.
Öğrenci t-puanı ve Ki-Kare Dağılımı
Öğrenci t- skor tablosunu kullanırken serbestlik dereceleri önemli bir rol oynar . Aslında birkaç t-skor dağılımı vardır. Serbestlik derecelerini kullanarak bu dağılımları birbirinden ayırıyoruz.
Burada kullandığımız olasılık dağılımı , örneklemimizin büyüklüğüne bağlıdır. Örnek boyutumuz n ise , serbestlik derecesi sayısı n -1'dir. Örneğin, 22'lik bir örneklem büyüklüğü, 21 serbestlik dereceli t- skor tablosunun satırını kullanmamızı gerektirecektir .
Bir kullanımı ki-kare dağılımının da kullanımını gerektirir serbestlik derecesi. Burada, t-skor dağılımıyla aynı şekilde , örneklem büyüklüğü hangi dağılımın kullanılacağını belirler. Örnek boyutu n ise , n-1 serbestlik derecesi vardır.
Standart Sapma ve İleri Teknikler
Serbestlik derecelerinin göründüğü bir başka yer de standart sapma formülündedir. Bu olay o kadar açık değildir, ancak nereye bakacağımızı bilirsek onu görebiliriz. İçin bir standart sapması bulmak biz ortalama gelen "ortalama" sapma arıyoruz. Bununla birlikte, her bir veri değerinden ortalamayı çıkardıktan ve farklılıkların karesini aldıktan sonra, beklediğimiz gibi n yerine n-1'e böleriz .
N-1'in varlığı , serbestlik derecesi sayısından gelir. Bu yana , n veri değerleri ve örnek ortalama formül kullanılmaktadır vardır , n-1 serbestlik derecesi.
Daha gelişmiş istatistiksel teknikler, serbestlik derecelerini saymanın daha karmaşık yollarını kullanır. N 1 ve n 2 öğelerinin bağımsız örnekleriyle iki ortalama için test istatistiğini hesaplarken, serbestlik derecesi sayısının oldukça karmaşık bir formülü vardır. N 1 -1 ve n 2 -1'den küçük olanı kullanarak tahmin edilebilir
Serbestlik derecelerini saymanın farklı bir yolunun başka bir örneği, bir F testi ile gelir . Bir F testi yürütürken, her biri n boyutunda k örneğe sahibiz - paydaki serbestlik derecesi k -1 ve paydadaki k ( n -1).