자유의 정도는 무엇입니까?

freedom 자유도 (DF)는 통계 및 물리학에 가장 많이 사용되는 개념입니다.두 경우 모두 시스템의 한계와 분석중인 것의 위치 또는 크기를 정의하여 시각적으로 표현할 수 있습니다.두 필드에서 DF의 정의는 관련이 있지만 동일하지는 않습니다.physics 물리학, 자유 정도의 위치는 물체 또는 시스템을 위치 시키며 각 학위는 시간, 공간 또는 기타 측정의 위치를 참조합니다.DF는 좌표라는 용어와 동의어로 사용될 수 있으며 일반적으로 가장 적은 숫자의 독립 좌표를 의미합니다.실제 자유도는 위상 공간 또는 시스템이 동시에 거주하는 모든 잠재적 유형의 공간에서 설명되는 시스템을 기반으로합니다.시스템이 차지하는 위상 공간의 모든 부분은 DF로 간주 될 수 있으며, 이는 고려중인 시스템의 전체 현실을 정의하는 데 도움이됩니다.∎ 통계적 관점에서 자유 의도는 인구 또는 샘플의 분포를 정의하며 사람들이 추론 통계를 연구하기 시작할 때 발생합니다. 가설 테스트 및 신뢰 구간.과학적 정의와 마찬가지로 통계의 DF는 데이터에 따라 샘플 또는 모집단의 모양 또는 측면을 설명합니다.분포의 모든 표현이 어느 정도의 자유 측정을하는 것은 아닙니다.공통 표준 정규 분포는 정도에 의해 정의되지 않습니다.대신, 그것은 모든 경우에 동일한 종 모양의 곡선이 될 것입니다.Student-T는 부분적으로 Formula N-1에서 자유의 정도에 의해 정의되며, 여기서 N은 샘플 크기입니다.이것은 분포의 변수를 하나씩 선택할 변수를 의미합니다. 마지막 것은 모두 자유롭게 선택할 수 있습니다.마지막 중 하나를 취하는 것 외에는 선택의 여지가 없으며 그 시점에서 다른 변수를 선택할 수있는 자유는 없습니다.따라서 하나의 변수는 자유롭지 않습니다.스크래블 reg 동안 가방에서 마지막 타일을 골라야하는 것과 같습니다.그 문자를 선택할 수밖에없는 게임. f와 같은 다른 분포는 자유의 정도에 대한 다른 정의를 가지고 있으며, 일부는 정의에 둘 이상의 DF를 사용하기도합니다.DF 정의는 수행 된 테스트 유형과 연결되어 있으며 다양한 매개 변수 (매개 변수 기반) 및 비모수 적 (매개 변수 기반) 테스트와 동일하지 않기 때문에이 문제는 혼란스러워집니다.본질적으로 항상 N-1이 아닙니다.착용감 또는 비상 사태 테이블 테스트는 분산 또는 표준 편차의 단일 변수 가설 테스트를 평가하는 것과 다른 DF의 카이 제곱 분포를 사용할 수 있습니다.

기억해야 할 중요한 것은 자유도가 매번 분포를 정의하는 데 사용될 때마다 그것을 변경한다는 것입니다.여전히 변하지 않는 특정 특성이있을 수 있지만 크기와 외관은 다양합니다.사람들이 분포의 표현, 특히 다른 DF를 갖는 동일한 두 가지 분포를 그릴 때 DF가 동일하지 않다는 것을 전달하기 위해 크기가 다르게 보이게하는 것이 좋습니다.