চি বর্গ কি ঋণাত্মক হতে পারে?
চি বর্গ কি ঋণাত্মক হতে পারে?
Anonim

করবেন আপনি মানে: করতে পারা এর মান চি বর্গক্ষেত্র কখনও হতে নেতিবাচক ? উত্তর হল না। a এর মান চি বর্গক্ষেত্র হতে পারে না নেতিবাচক কারণ এটি একটি যোগফলের উপর ভিত্তি করে বর্গক্ষেত্র পার্থক্য (প্রাপ্ত এবং প্রত্যাশিত ফলাফলের মধ্যে)।

একইভাবে, চি বর্গ বন্টন সবসময় ইতিবাচক কেন?

এর গণনা করা মান চি - বর্গক্ষেত্র হয় সবসময় ইতিবাচক কারণ পর্যবেক্ষণকৃত ফ্রিকোয়েন্সি এবং প্রত্যাশিত কম্পাঙ্কের মধ্যে পার্থক্য হল বর্গক্ষেত্র , অর্থাৎ (O - E)2 এবং demoninator হল প্রত্যাশিত সংখ্যা যা হতে হবে ইতিবাচক . দ্য চি - বর্গক্ষেত্র বিতরণ ইতিবাচকভাবে তির্যক।

উপরের পাশে, চি বর্গ কি 0 হতে পারে? পরিসংখ্যানে, অ-কেন্দ্রীয় চি - বর্গক্ষেত্র সঙ্গে বিতরণ শূন্য স্বাধীনতার মাত্রা করতে পারা নাল হাইপোথিসিস পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহার করা হবে যে একটি নমুনা ব্যবধানে একটি অভিন্ন বন্টন থেকে এসেছে ( 0 , 1)। এটা তুচ্ছ যে একটি "কেন্দ্রীয়" চি সঙ্গে বর্গ বন্টন শূন্য স্বাধীনতার ডিগ্রী সব সম্ভাবনাকে কেন্দ্রীভূত করে শূন্য.

একইভাবে, আপনি একটি ঋণাত্মক T মান থাকতে পারে?

অনুমানের চেয়ে ছোট হলে মান , এরপর t - পরিসংখ্যান নেতিবাচক হবে . এটা বড় হলে, t - পরিসংখ্যান হবে ইতিবাচক ক নেতিবাচক চিহ্ন বোঝায় যে নমুনা গড় অনুমানকৃত গড় থেকে কম।

আপনি কিভাবে নাল হাইপোথিসিস চি স্কোয়ার প্রত্যাখ্যান করবেন?

অন্য কথায়, যখন গণনা করা x2 পরিসংখ্যান 0.05 সম্ভাব্যতা স্তরের জন্য টেবিলের সমালোচনামূলক মান অতিক্রম করে, তাহলে আমরা পারি শূন্য হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যান করুন সমান বন্টনের।

প্রস্তাবিত: