1
00:00:00,000 --> 00:00:06,400
Son bir neçə videoda buradakı 9 
verilən nöqtəsinin ümumi dispersiyasını

2
00:00:06,400 --> 00:00:11,533
30 tapdıq. Bu, kvadratlar cəmidir.

3
00:00:11,533 --> 00:00:19,533
Daha sonra bu dispersiyanın hər bir qrupun dispersiyası ilə 
nə qədər əlaqəli olduğu haqda düşündük.

4
00:00:19,533 --> 00:00:24,933
Bu, kvadratlar cəmidir.

5
00:00:24,933 --> 00:00:26,933
6 almışıq.

6
00:00:26,933 --> 00:00:32,533
Qruplar arsındakı dispersiyaya əsasən
ümumi dispersiyanı 30 tapdıq.

7
00:00:32,533 --> 00:00:36,333
Bunu hesablayıb

8
00:00:36,333 --> 00:00:39,867
24 aldıq.

9
00:00:39,867 --> 00:00:43,600
Bəzi hesablamalar aparıb

10
00:00:43,600 --> 00:00:49,267
statistik nəticələr əldə etdik.

11
00:00:49,267 --> 00:00:53,200
Bu, bir az qarışıqlıq yaratdı. Bəlkə də qarışıq deyil.

12
00:00:53,200 --> 00:00:56,867
Qruplar ətrafında bəzi kontekstlər yerləşdirdim.

13
00:00:56,867 --> 00:01:00,267
Buna bir növ təcrübənin

14
00:01:00,267 --> 00:01:03,133
nəticəsi kimi də baxa bilərik.

15
00:01:03,133 --> 00:01:11,867
Deyək ki, test üçün insanlara 3 müxtəlif həb və ya
3 müxtəlif növ qida verdim.

16
00:01:11,867 --> 00:01:13,933
Bu da testin nəticələridir.

17
00:01:13,933 --> 00:01:25,333
Qida 1, qida 2, qida 3.

18
00:01:25,333 --> 00:01:33,400
İnsanların testə daxil olan qida növünün, həqiqətən, 
nəticələrinə təsir etdiyini tapmaq istəyirik.

19
00:01:33,400 --> 00:01:40,267
Belə baxanda qrup 3-də vəziyyət
qrup 2-dən və qrup 1-dən daha yaxşıdır.

20
00:01:40,267 --> 00:01:44,733
Bəs bu fərq sırf təsadüfidirmi? 
Təsadüfi şans?

21
00:01:44,733 --> 00:01:50,600
Bəlkə də bu,

22
00:01:50,600 --> 00:01:56,867
qida 3, qida 2, qida 1 arasındakı
fərqə görədir?

23
00:01:56,867 --> 00:02:03,733
Onda burada ümumi toplu eynidirmi?

24
00:02:03,733 --> 00:02:10,333
Bu, 3 seçməyə əsasən seçmə ortalamasıdır.

25
00:02:10,333 --> 00:02:17,800
Qida 1-i qəbul edən insanların ümumi ortalaması
qida 2-ni qəbuk edənlərin ümumi ortalamasına bərabərdirmi?

26
00:02:17,800 --> 00:02:22,000
Aydındır ki, yoxlama üçün

27
00:02:22,000 --> 00:02:25,667
insanları bu qidanı qəbul etməyə 
məcbur edə bilməyəcəyəm.

28
00:02:25,667 --> 00:02:30,000
Orada həqiqi ədədi orta var, 
sadəcə olaraq ölçülə bilən deyil.

29
00:02:30,000 --> 00:02:35,667
Sualım odur ki, 3-cü üçün ortalama 
ümumi ortalamaya bərabərdirmi?

30
00:02:35,667 --> 00:02:38,933
Yəni bunlar bərabərdirmi?

31
00:02:38,933 --> 00:02:47,800
Bərabər deyilsə, bu, o deməkdir ki,
qidanın

32
00:02:47,800 --> 00:02:50,067
həmin testə müəyyən təsiri var.

33
00:02:50,067 --> 00:02:55,000
Burada kiçik bir hipotez edək. Tutaq ki, 
sıfır hipotezimiz var.

34
00:02:55,000 --> 00:03:01,267
Ortalamalar bərabərdir. Qida burada heç

35
00:03:01,267 --> 00:03:07,200
bir fərq yaratmır.

36
00:03:07,200 --> 00:03:17,000
Alternativ hipotez bunun olmasıdır.

37
00:03:17,000 --> 00:03:19,000
Deməli,

38
00:03:19,000 --> 00:03:20,933
əgər fərq yaratmırsa,

39
00:03:20,933 --> 00:03:24,000
qrupların ümumi həqiqi ortalaması eyni olacaq.

40
00:03:24,000 --> 00:03:28,733
1-ci qida qəbul edən qrupun
həqiqi ümumi toplu ortalaması

41
00:03:28,733 --> 00:03:35,400
2-ci qida qəbul edən qrupla eyni olacaq, 
bu da 3-cü qida qəbul edən qrupla eyni olacaq.

42
00:03:35,400 --> 00:03:40,867
Alternativ hipotezimiz doğrudursa, 
ortalamalar eyni olmayacaq.

43
00:03:40,867 --> 00:03:43,067
Bunu necə yoxlaya bilərik?

44
00:03:43,067 --> 00:03:47,200
Fərz edək ki,

45
00:03:47,200 --> 00:03:49,800
sıfır

46
00:03:49,800 --> 00:03:52,600
hipotezimiz var.

47
00:03:52,600 --> 00:03:56,267
Buradan necə bir

48
00:03:56,267 --> 00:03:59,267
statistik məlumat əldə edəcəyik?

49
00:03:59,267 --> 00:04:01,200
Bunu hələ müəyyən etməmişik.

50
00:04:01,200 --> 00:04:05,267
Sıfır hipotezimiz var və

51
00:04:05,267 --> 00:04:08,667
bunu F statistiki adlandırırıq.

52
00:04:08,667 --> 00:04:11,933
Bizim F paylanmamız

53
00:04:11,933 --> 00:04:16,600
var. Burada F paylanmasının 
dərinliyinə getməyəcəyik.

54
00:04:16,600 --> 00:04:19,067
Buna müxtəlif sərbəstlik dərəcələrinə

55
00:04:19,067 --> 00:04:23,800
malik olan və ya olmayan iki Xi-kvadrat paylanmanın 
nisbəti kimi baxa bilərsiniz.

56
00:04:23,800 --> 00:04:31,933
F statistiki seçmələr arasındakı kvadratlar

57
00:04:31,933 --> 00:04:37,067
cəminin nisbəti olacaq--

58
00:04:37,067 --> 00:04:41,733
sərbəstlik dərəcəsinə bölürük.

59
00:04:41,733 --> 00:04:46,333
Bunu bəzən aralarındakı kvadratların ortalaması,
yəni AKO da deyilir.

60
00:04:46,333 --> 00:04:52,333
İçərisindəki kvadratların cəminə bölürük.

61
00:04:52,333 --> 00:04:56,533
Buna da İKC deyək.

62
00:04:56,533 --> 00:05:01,133
Böl İKC.

63
00:05:01,133 --> 00:05:07,800
İKC-nin sərbəstlik dərəcəsinə bölürük.

64
00:05:07,800 --> 00:05:12,267
Bu, m(n-1) idi. Görək bu nədir.

65
00:05:12,267 --> 00:05:18,333
Surət məxrəcdən böyükdürsə,

66
00:05:18,333 --> 00:05:27,333
bu, ortalamalar arasındakı

67
00:05:27,333 --> 00:05:31,600
az dispersiya ilə

68
00:05:31,600 --> 00:05:35,933
bağlıdır.

69
00:05:35,933 --> 00:05:40,867
Burada surət məxrəcdən böyükdürsə,--

70
00:05:40,867 --> 00:05:45,733
burada ümumi ortalamada

71
00:05:45,733 --> 00:05:47,200
fərq var.

72
00:05:47,200 --> 00:05:48,733
Bu ədəd, həqiqətən, böyükdürsə,

73
00:05:48,733 --> 00:05:51,333
sıfır hipotezimizin doğruluğu üçün

74
00:05:51,333 --> 00:05:53,600
ehtimal aşağıdır.

75
00:05:53,600 --> 00:05:58,533
Buradakı ədəd böyük, məxrəc kiçikdirsə,

76
00:05:58,533 --> 00:06:02,067
seçmə daxilində dispersiyanın ortalaması

77
00:06:02,067 --> 00:06:05,467
seçmələr arasındakı dispersiyanın 
ortalamasından

78
00:06:05,467 --> 00:06:07,333
daha çoxdur.
Bir sözlə, seçmələr daxilində dispersiya

79
00:06:07,333 --> 00:06:12,733
seçmələr arasındakı dispersiyaya qarşı

80
00:06:12,733 --> 00:06:15,200
ümumi dispersiyanın daha böyük faizidir.

81
00:06:15,200 --> 00:06:17,800
Ortalamalar arasındakı fərq

82
00:06:17,800 --> 00:06:21,000
sadəcə təsadüfi bir ehtimaldır.

83
00:06:21,000 --> 00:06:24,400
Bu da sıfır hipotezindən imtina
etməyi bir az çətinləşdirəcək.

84
00:06:24,400 --> 00:06:26,867
Hesablayaq.

85
00:06:26,867 --> 00:06:34,200
Bunu 24 tapdıq.

86
00:06:34,200 --> 00:06:37,933
Sərbəstlik dərəcəsi 2-dir.

87
00:06:37,933 --> 00:06:49,800
Bəs seçmə kvadratı daxilində 
sərbəstlik dərəcəsi neçədir?

88
00:06:49,800 --> 00:06:52,667
6,6 sərbəstlik dərəcəsi.

89
00:06:52,667 --> 00:06:58,600
24 böl 2, 
12 böl 1.

90
00:06:58,600 --> 00:07:05,867
F statistikini 12 alacağıq.

91
00:07:05,867 --> 00:07:10,867
F bunu ortaya qoyan bioloq və statistikin adıdır.

92
00:07:10,867 --> 00:07:15,267
12 olacaq.

93
00:07:15,267 --> 00:07:18,067
Bu, böyük ədəddir.

94
00:07:18,067 --> 00:07:19,800
Qeyd etməyi unutdum, hər hansısa hipotez testi ilə

95
00:07:19,800 --> 00:07:22,267
bir növ əhəmiyyətlilik dərəcəsini də bilməliyik.

96
00:07:22,267 --> 00:07:24,733
Tutaq ki, hipotez testimiz üçün

97
00:07:24,733 --> 00:07:28,333
əhəmiyyətlilik dərəcəsi 10 faizdir.

98
00:07:28,333 --> 00:07:32,267
0,10--tutaq ki,

99
00:07:32,267 --> 00:07:36,200
sıfır hipotezimiz var.

100
00:07:36,200 --> 00:07:40,067
F statistikini əldə etmək şansı

101
00:07:40,067 --> 00:07:41,667
10%-dən azdır.

102
00:07:41,667 --> 00:07:44,800
Onda sıfır hipotezini rədd edəcəyik.

103
00:07:44,800 --> 00:07:48,667
İndi isə böhran F statistik dəyərini tapaq.

104
00:07:48,667 --> 00:07:54,000
Əgər bu, bizim böhran F statistik 
dəyərimizdən böyükdürsə,

105
00:07:54,000 --> 00:07:57,133
ekstremal qiymət 10 faizini təşkil edəcək.

106
00:07:57,133 --> 00:07:59,533
Onda sıfır hipotezini

107
00:07:59,533 --> 00:08:01,400
rədd edəcəyik.

108
00:08:01,400 --> 00:08:06,267
Odur ki, F statistikasının dərinliyinə enmək 
fikrində deyiləm.

109
00:08:06,267 --> 00:08:09,067
Buradakı kvadratlar cəmini

110
00:08:09,067 --> 00:08:12,533
Xi-kvadrat paylanaması adlandıra bilərik.
"Bunun Xi-kvadrat paylanması var",

111
00:08:12,533 --> 00:08:15,200
" bunun müxtəlif Xi-kvadrat paylanması var".

112
00:08:15,200 --> 00:08:17,533
Burada sərbəstlik dərəcəsi 2-dir.

113
00:08:17,533 --> 00:08:21,333
Bunları normallaşdırmamışıq.

114
00:08:21,333 --> 00:08:24,067
Xi-kvadratının paylanmasında bəlkə də
sərbəstlik dərəcəsi 6 olacaq.

115
00:08:24,067 --> 00:08:29,800
F paylanması Xi-kvadratı paylanmalarının nisbətidir.

116
00:08:29,800 --> 00:08:34,933
Bu, UCLA-da professor kursundan ekran görüntüsüdür.

117
00:08:34,933 --> 00:08:38,533
Ümid edirəm ki, etiraz etməzlər, çünki
baxmaq üçün bizə bir F cədvəli lazım idi.

118
00:08:38,533 --> 00:08:41,800
Ancaq F paylanması belə görünür.

119
00:08:41,800 --> 00:08:43,267
Surət və məxrəcdən asılı olaraq bu,

120
00:08:43,267 --> 00:08:46,600
fərqli ola bilər.

121
00:08:46,600 --> 00:08:49,200
Burada surətin və

122
00:08:49,200 --> 00:08:52,533
məxrəcin sərbəstkik dərəcəsi nəzərə alınmalıdır.

123
00:08:52,533 --> 00:08:56,933
Böhran F statistik dəyəri

124
00:08:56,933 --> 00:09:02,867
alfa 0,10-dur.

125
00:09:02,867 --> 00:09:06,533
Hər bir müxtəlif alfa üçün müxtəlif F cədvəli görürüsünüz?

126
00:09:06,533 --> 00:09:11,933
Surətin sərbəstlik dərəcəsi 2, məxrəcin isə 6-dır.

127
00:09:11,933 --> 00:09:17,400
Beləliklə, əldə etdiyim bu cədvəl 10%
və ya 0,10 alfa üçündür.

128
00:09:17,400 --> 00:09:23,733
Surətin sərbəstlik dərəcəsi 2,

129
00:09:23,733 --> 00:09:30,133
məxrəcin 6-dır.

130
00:09:30,133 --> 00:09:40,000
Böhran F statistik dəyəri isə 3,46-dır.

131
00:09:40,000 --> 00:09:43,533
Verilənə əsasən daha böyük ədəd əldə etdik.

132
00:09:43,533 --> 00:09:46,267
Bu, çox kiçik p ədədi olacaq.

133
00:09:46,267 --> 00:09:48,000
Sıfır hipotezi

134
00:09:48,000 --> 00:09:50,667
aşağı olacaq.

135
00:09:50,667 --> 00:09:54,733
Bu, 10% əhəmiyyətlilik dərəcəsi ilə bizim böhran

136
00:09:54,733 --> 00:09:56,933
F statistikimizdən xeyli böyükdür.

137
00:09:56,933 --> 00:10:01,733
Buna görə də sıfır hipotezini rədd edəcəyik.

138
00:10:01,733 --> 00:10:04,400
Bu da bizi inandırmağa vadar edir ki,

139
00:10:04,400 --> 00:10:06,600
"Bilirsiniz, yəqin ki, ümumi ortalama arasında fərq var."

140
00:10:06,600 --> 00:10:09,600
Bu, onlara müxtəlif yeməklər versəniz

141
00:10:09,600 --> 00:10:13,467
testdə nəticələrdə bir fərq ola biləcəyini söyləyir.