WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:06.400
Son bir neçə videoda buradakı 9 
verilən nöqtəsinin ümumi dispersiyasını

00:00:06.400 --> 00:00:11.533
30 tapdıq. Bu, kvadratlar cəmidir.

00:00:11.533 --> 00:00:19.533
Daha sonra bu dispersiyanın hər bir qrupun dispersiyası ilə 
nə qədər əlaqəli olduğu haqda düşündük.

00:00:19.533 --> 00:00:24.933
Bu, kvadratlar cəmidir.

00:00:24.933 --> 00:00:26.933
6 almışıq.

00:00:26.933 --> 00:00:32.533
Qruplar arsındakı dispersiyaya əsasən
ümumi dispersiyanı 30 tapdıq.

00:00:32.533 --> 00:00:36.333
Bunu hesablayıb

00:00:36.333 --> 00:00:39.867
24 aldıq.

00:00:39.867 --> 00:00:43.600
Bəzi hesablamalar aparıb

00:00:43.600 --> 00:00:49.267
statistik nəticələr əldə etdik.

00:00:49.267 --> 00:00:53.200
Bu, bir az qarışıqlıq yaratdı. Bəlkə də qarışıq deyil.

00:00:53.200 --> 00:00:56.867
Qruplar ətrafında bəzi kontekstlər yerləşdirdim.

00:00:56.867 --> 00:01:00.267
Buna bir növ təcrübənin

00:01:00.267 --> 00:01:03.133
nəticəsi kimi də baxa bilərik.

00:01:03.133 --> 00:01:11.867
Deyək ki, test üçün insanlara 3 müxtəlif həb və ya
3 müxtəlif növ qida verdim.

00:01:11.867 --> 00:01:13.933
Bu da testin nəticələridir.

00:01:13.933 --> 00:01:25.333
Qida 1, qida 2, qida 3.

00:01:25.333 --> 00:01:33.400
İnsanların testə daxil olan qida növünün, həqiqətən, 
nəticələrinə təsir etdiyini tapmaq istəyirik.

00:01:33.400 --> 00:01:40.267
Belə baxanda qrup 3-də vəziyyət
qrup 2-dən və qrup 1-dən daha yaxşıdır.

00:01:40.267 --> 00:01:44.733
Bəs bu fərq sırf təsadüfidirmi? 
Təsadüfi şans?

00:01:44.733 --> 00:01:50.600
Bəlkə də bu,

00:01:50.600 --> 00:01:56.867
qida 3, qida 2, qida 1 arasındakı
fərqə görədir?

00:01:56.867 --> 00:02:03.733
Onda burada ümumi toplu eynidirmi?

00:02:03.733 --> 00:02:10.333
Bu, 3 seçməyə əsasən seçmə ortalamasıdır.

00:02:10.333 --> 00:02:17.800
Qida 1-i qəbul edən insanların ümumi ortalaması
qida 2-ni qəbuk edənlərin ümumi ortalamasına bərabərdirmi?

00:02:17.800 --> 00:02:22.000
Aydındır ki, yoxlama üçün

00:02:22.000 --> 00:02:25.667
insanları bu qidanı qəbul etməyə 
məcbur edə bilməyəcəyəm.

00:02:25.667 --> 00:02:30.000
Orada həqiqi ədədi orta var, 
sadəcə olaraq ölçülə bilən deyil.

00:02:30.000 --> 00:02:35.667
Sualım odur ki, 3-cü üçün ortalama 
ümumi ortalamaya bərabərdirmi?

00:02:35.667 --> 00:02:38.933
Yəni bunlar bərabərdirmi?

00:02:38.933 --> 00:02:47.800
Bərabər deyilsə, bu, o deməkdir ki,
qidanın

00:02:47.800 --> 00:02:50.067
həmin testə müəyyən təsiri var.

00:02:50.067 --> 00:02:55.000
Burada kiçik bir hipotez edək. Tutaq ki, 
sıfır hipotezimiz var.

00:02:55.000 --> 00:03:01.267
Ortalamalar bərabərdir. Qida burada heç

00:03:01.267 --> 00:03:07.200
bir fərq yaratmır.

00:03:07.200 --> 00:03:17.000
Alternativ hipotez bunun olmasıdır.

00:03:17.000 --> 00:03:19.000
Deməli,

00:03:19.000 --> 00:03:20.933
əgər fərq yaratmırsa,

00:03:20.933 --> 00:03:24.000
qrupların ümumi həqiqi ortalaması eyni olacaq.

00:03:24.000 --> 00:03:28.733
1-ci qida qəbul edən qrupun
həqiqi ümumi toplu ortalaması

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.

00:03:35.400 --> 00:03:40.867
Alternativ hipotezimiz doğrudursa, 
ortalamalar eyni olmayacaq.

00:03:40.867 --> 00:03:43.067
Bunu necə yoxlaya bilərik?

00:03:43.067 --> 00:03:47.200
Fərz edək ki,

00:03:47.200 --> 00:03:49.800
sıfır

00:03:49.800 --> 00:03:52.600
hipotezimiz var.

00:03:52.600 --> 00:03:56.267
Buradan necə bir

00:03:56.267 --> 00:03:59.267
statistik məlumat əldə edəcəyik?

00:03:59.267 --> 00:04:01.200
Bunu hələ müəyyən etməmişik.

00:04:01.200 --> 00:04:05.267
Sıfır hipotezimiz var və

00:04:05.267 --> 00:04:08.667
bunu F statistiki adlandırırıq.

00:04:08.667 --> 00:04:11.933
Bizim F paylanmamız

00:04:11.933 --> 00:04:16.600
var. Burada F paylanmasının 
dərinliyinə getməyəcəyik.

00:04:16.600 --> 00:04:19.067
Buna müxtəlif sərbəstlik dərəcələrinə

00:04:19.067 --> 00:04:23.800
malik olan və ya olmayan iki Xi-kvadrat paylanmanın 
nisbəti kimi baxa bilərsiniz.

00:04:23.800 --> 00:04:31.933
F statistiki seçmələr arasındakı kvadratlar

00:04:31.933 --> 00:04:37.067
cəminin nisbəti olacaq--

00:04:37.067 --> 00:04:41.733
sərbəstlik dərəcəsinə bölürük.

00:04:41.733 --> 00:04:46.333
Bunu bəzən aralarındakı kvadratların ortalaması,
yəni AKO da deyilir.

00:04:46.333 --> 00:04:52.333
İçərisindəki kvadratların cəminə bölürük.

00:04:52.333 --> 00:04:56.533
Buna da İKC deyək.

00:04:56.533 --> 00:05:01.133
Böl İKC.

00:05:01.133 --> 00:05:07.800
İKC-nin sərbəstlik dərəcəsinə bölürük.

00:05:07.800 --> 00:05:12.267
Bu, m(n-1) idi. Görək bu nədir.

00:05:12.267 --> 00:05:18.333
Surət məxrəcdən böyükdürsə,

00:05:18.333 --> 00:05:27.333
bu, ortalamalar arasındakı

00:05:27.333 --> 00:05:31.600
az dispersiya ilə

00:05:31.600 --> 00:05:35.933
bağlıdır.

00:05:35.933 --> 00:05:40.867
Burada surət məxrəcdən böyükdürsə,--

00:05:40.867 --> 00:05:45.733
burada ümumi ortalamada

00:05:45.733 --> 00:05:47.200
fərq var.

00:05:47.200 --> 00:05:48.733
Bu ədəd, həqiqətən, böyükdürsə,

00:05:48.733 --> 00:05:51.333
sıfır hipotezimizin doğruluğu üçün

00:05:51.333 --> 00:05:53.600
ehtimal aşağıdır.

00:05:53.600 --> 00:05:58.533
Buradakı ədəd böyük, məxrəc kiçikdirsə,

00:05:58.533 --> 00:06:02.067
seçmə daxilində dispersiyanın ortalaması

00:06:02.067 --> 00:06:05.467
seçmələr arasındakı dispersiyanın 
ortalamasından

00:06:05.467 --> 00:06:07.333
daha çoxdur.
Bir sözlə, seçmələr daxilində dispersiya

00:06:07.333 --> 00:06:12.733
seçmələr arasındakı dispersiyaya qarşı

00:06:12.733 --> 00:06:15.200
ümumi dispersiyanın daha böyük faizidir.

00:06:15.200 --> 00:06:17.800
Ortalamalar arasındakı fərq

00:06:17.800 --> 00:06:21.000
sadəcə təsadüfi bir ehtimaldır.

00:06:21.000 --> 00:06:24.400
Bu da sıfır hipotezindən imtina
etməyi bir az çətinləşdirəcək.

00:06:24.400 --> 00:06:26.867
Hesablayaq.

00:06:26.867 --> 00:06:34.200
Bunu 24 tapdıq.

00:06:34.200 --> 00:06:37.933
Sərbəstlik dərəcəsi 2-dir.

00:06:37.933 --> 00:06:49.800
Bəs seçmə kvadratı daxilində 
sərbəstlik dərəcəsi neçədir?

00:06:49.800 --> 00:06:52.667
6,6 sərbəstlik dərəcəsi.

00:06:52.667 --> 00:06:58.600
24 böl 2, 
12 böl 1.

00:06:58.600 --> 00:07:05.867
F statistikini 12 alacağıq.

00:07:05.867 --> 00:07:10.867
F bunu ortaya qoyan bioloq və statistikin adıdır.

00:07:10.867 --> 00:07:15.267
12 olacaq.

00:07:15.267 --> 00:07:18.067
Bu, böyük ədəddir.

00:07:18.067 --> 00:07:19.800
Qeyd etməyi unutdum, hər hansısa hipotez testi ilə

00:07:19.800 --> 00:07:22.267
bir növ əhəmiyyətlilik dərəcəsini də bilməliyik.

00:07:22.267 --> 00:07:24.733
Tutaq ki, hipotez testimiz üçün

00:07:24.733 --> 00:07:28.333
əhəmiyyətlilik dərəcəsi 10 faizdir.

00:07:28.333 --> 00:07:32.267
0,10--tutaq ki,

00:07:32.267 --> 00:07:36.200
sıfır hipotezimiz var.

00:07:36.200 --> 00:07:40.067
F statistikini əldə etmək şansı

00:07:40.067 --> 00:07:41.667
10%-dən azdır.

00:07:41.667 --> 00:07:44.800
Onda sıfır hipotezini rədd edəcəyik.

00:07:44.800 --> 00:07:48.667
İndi isə böhran F statistik dəyərini tapaq.

00:07:48.667 --> 00:07:54.000
Əgər bu, bizim böhran F statistik 
dəyərimizdən böyükdürsə,

00:07:54.000 --> 00:07:57.133
ekstremal qiymət 10 faizini təşkil edəcək.

00:07:57.133 --> 00:07:59.533
Onda sıfır hipotezini

00:07:59.533 --> 00:08:01.400
rədd edəcəyik.

00:08:01.400 --> 00:08:06.267
Odur ki, F statistikasının dərinliyinə enmək 
fikrində deyiləm.

00:08:06.267 --> 00:08:09.067
Buradakı kvadratlar cəmini

00:08:09.067 --> 00:08:12.533
Xi-kvadrat paylanaması adlandıra bilərik.
"Bunun Xi-kvadrat paylanması var",

00:08:12.533 --> 00:08:15.200
" bunun müxtəlif Xi-kvadrat paylanması var".

00:08:15.200 --> 00:08:17.533
Burada sərbəstlik dərəcəsi 2-dir.

00:08:17.533 --> 00:08:21.333
Bunları normallaşdırmamışıq.

00:08:21.333 --> 00:08:24.067
Xi-kvadratının paylanmasında bəlkə də
sərbəstlik dərəcəsi 6 olacaq.

00:08:24.067 --> 00:08:29.800
F paylanması Xi-kvadratı paylanmalarının nisbətidir.

00:08:29.800 --> 00:08:34.933
Bu, UCLA-da professor kursundan ekran görüntüsüdür.

00:08:34.933 --> 00:08:38.533
Ümid edirəm ki, etiraz etməzlər, çünki
baxmaq üçün bizə bir F cədvəli lazım idi.

00:08:38.533 --> 00:08:41.800
Ancaq F paylanması belə görünür.

00:08:41.800 --> 00:08:43.267
Surət və məxrəcdən asılı olaraq bu,

00:08:43.267 --> 00:08:46.600
fərqli ola bilər.

00:08:46.600 --> 00:08:49.200
Burada surətin və

00:08:49.200 --> 00:08:52.533
məxrəcin sərbəstkik dərəcəsi nəzərə alınmalıdır.

00:08:52.533 --> 00:08:56.933
Böhran F statistik dəyəri

00:08:56.933 --> 00:09:02.867
alfa 0,10-dur.

00:09:02.867 --> 00:09:06.533
Hər bir müxtəlif alfa üçün müxtəlif F cədvəli görürüsünüz?

00:09:06.533 --> 00:09:11.933
Surətin sərbəstlik dərəcəsi 2, məxrəcin isə 6-dır.

00:09:11.933 --> 00:09:17.400
Beləliklə, əldə etdiyim bu cədvəl 10%
və ya 0,10 alfa üçündür.

00:09:17.400 --> 00:09:23.733
Surətin sərbəstlik dərəcəsi 2,

00:09:23.733 --> 00:09:30.133
məxrəcin 6-dır.

00:09:30.133 --> 00:09:40.000
Böhran F statistik dəyəri isə 3,46-dır.

00:09:40.000 --> 00:09:43.533
Verilənə əsasən daha böyük ədəd əldə etdik.

00:09:43.533 --> 00:09:46.267
Bu, çox kiçik p ədədi olacaq.

00:09:46.267 --> 00:09:48.000
Sıfır hipotezi

00:09:48.000 --> 00:09:50.667
aşağı olacaq.

00:09:50.667 --> 00:09:54.733
Bu, 10% əhəmiyyətlilik dərəcəsi ilə bizim böhran

00:09:54.733 --> 00:09:56.933
F statistikimizdən xeyli böyükdür.

00:09:56.933 --> 00:10:01.733
Buna görə də sıfır hipotezini rədd edəcəyik.

00:10:01.733 --> 00:10:04.400
Bu da bizi inandırmağa vadar edir ki,

00:10:04.400 --> 00:10:06.600
"Bilirsiniz, yəqin ki, ümumi ortalama arasında fərq var."

00:10:06.600 --> 00:10:09.600
Bu, onlara müxtəlif yeməklər versəniz

00:10:09.600 --> 00:10:13.467
testdə nəticələrdə bir fərq ola biləcəyini söyləyir.