第二次学习统计学啦...
经常自由度啊自由度的,一直想自由度是神马?!
原来概念很简单。
翠花,上概念:
自由度(degree of freedom, df)在数学中能够自由取值的变量个数
好,解释一下
如有3个变量x、y、z,但x+y+z=18,因此其自由度等于2。
在统计学中,自由度指的是计算某一统计量时,取值不受限制的变量个数。通常df=n-k。其中n为样本含量,k为被限制的条件数或变量个数,或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。
统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的资料的个数,称为该统计量的自由度。 统计学上的自由度包括两方面的内容:
首先,在估计总体的平均数时,由于样本中的 n 个数都是相互独立的,从其中抽出任何一个数都不影响其他数据,所以其自由度为n。
在估计总体的方差时,使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了,方差也就确定了;因为在均值确定后,如果知道了其中n-1个数的值,第n个数的值也就确定了。这里,均值就相当于一个限制条件,由于加了这个限制条件,估计总体方差的自由度为n-1。
例如,有一个有4个数据(n=4)的样本, 其平均值m等于5,即受到m=5的条件限制, 在自由确定4、2、5三个数据后, 第四个数据只能是9, 否则m≠5。因而这里的自由度υ=n-1=4-1=3。推而广之,任何统计量的自由度υ=n-限制条件的个数。
其次,统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归方程中,如果共有p个参数需要估计,则其中包括了p-1个自变量(与截距对应的自变量是常量1)。因此该回归方程的自由度为p-1。
几乎都来自网上,这篇文章我都不好意思写的,哎...