Как мне вычислить эту статистику?

Я пишу приложение, чтобы помочь облегчить некоторые исследования, и эта часть включает в себя, как делают некоторые статистические расчеты. Сейчас исследователи используют программу под названием SPSS. Части вывода, что они заботятся о выглядит так:
Они действительно заботятся только о 
```
F
```
 и значения 
```
Sig.
```
. Моя проблема заключается в том, что я не разбираюсь в статистике, и я не могу понять, какие тесты или методики их расчета.
Я думал, что значение 
```
F
```
 может быть результат F-теста, но после, следуя инструкциям, приведенным в Википедии, я получил результат, который был отличается от того, что 
```
SPSS
```
 дает.

Я пишу приложение, чтобы помочь облегчить некоторые исследования, и эта часть включает в себя, как делают некоторые статистические расчеты. Сейчас исследователи используют программу под названием SPSS. Части вывода, что они заботятся о выглядит так:
Они действительно заботятся только о 
```
F
```
 и значения 
```
Sig.
```
. Моя проблема заключается в том, что я не разбираюсь в статистике, и я не могу понять, какие тесты или методики их расчета.
Я думал, что значение 
```
F
```
 может быть результат F-теста, но после, следуя инструкциям, приведенным в Википедии, я получил результат, который был отличается от того, что 
```
SPSS
```
 дает.

Этот сайт может помочь вам немного больше. Также это одна. Я работаю с довольно ржавым память о статистике, но здесь идет ничего: Когда вы делаете дисперсионный анализ (Anova), можно реально вычислить F-статистику, как соотношение от среднеквадратичной дисперсии "между группами" и среднеквадратичных отклонений "внутри групп". Вторую ссылку выше, кажется, довольно хорошо для этого расчета. Это делает F-статистики измерить точно, насколько сильный ваша модель, потому что "между группами" отклонение объяснительную силу, а "внутри групп" дисперсия-это случайная ошибка. Высокое F предполагает весьма значительную модель. Как и во многих статистических операций, вы-определить сиг. с помощью F-статистики. Вот где ваша информация из Википедии поставляется в немного удобный. Что вы хотите сделать это - с помощью степеней свободы данного вам ГСЗ - найти соответствующее значение P, при котором Ф таблица даст вам F-статистика рассчитывается. Значение P, где это происходит [Ф(табл.) = F(вычисляемое)] значение. Концептуально, более низкое значение значение показывает очень сильную способность отклонить нулевую гипотезу (которая для этих целей средства, чтобы определить модель имеет объяснительную силу). Жаль любую математическую люди, если ошибаюсь. Я буду проверять, чтобы внести изменения!!! Удачи вам. Статистика-это весело, просто, может быть, не в этой части. =)

Из твоего вопроса я понимаю, что ваши исследования коллег хотите автоматизировать процесс, посредством которого определенные статистические анализы выполнено (т. е., они хотят пакетная обработка наборов данных). У вас есть два варианта: 1) ГСЗ теперь скриптов с использованием языка Python (начиная с версии 15) - перейти к spss.com и поиск на Python. Вы можете писать скрипты на языке Python для автоматизации анализа данных и извлечения ключевых значений из сводной таблицы, а затем обрабатывают ответы любым удобным для вас способом. Это имеет силу, что позволяет точное сравнение между результатами из скрипта Python и вручную рассчитал усилия в SPSS из ваших коллег. Таким образом, вы не должны действительно знать никакой статистики на эту работу (это главное преимущество) 2) Вы можете сделать это в R, бесплатный статистике окружающей среды, которая, вероятно, может быть по сценарию. Это имеет тот недостаток, что вам придется изучать статистику, чтобы убедиться, что вы делаете это правильно.

Статистику сложно :-). Через год читая и перечитывая книги и бумаги можно только с уверенностью сказать, что я понимаю самые основы его. Вы, возможно, пожелает изучить готовые библиотеки для какой бы язык программирования вы используете, потому что их много понял в математике вообще и статистики в частности (ошибки округления наглядным примером). В качестве примера можно взглянуть на Р проект, который является одновременно интерактивная среда и библиотека, которые вы можете использовать из C код, распространяется по лицензии GPL (т. е. если вы используете его только внутри и публикации только результаты, вам не нужно открывать свой код).

Короче говоря: не делайте этого вручную, соединение/использование существующего программного обеспечения. И ответ sain\_grocen неверно. :( Все эти тесты на значимость оценок параметров, которые обычно используются в многомерном ответ множественной регрессии. Это не простые вещи делать вне среде статистического программирования. Я бы предложил либо получать отдачу от существующей статистической программы, или через один, что вы можете подключать и использовать этот код. Я боюсь, что первый ответ (sain\_grocen) будет вести вас по неправильному пути. Его объяснение-это скорее особый случай, что вы на самом деле имеете дело. Дисперсионного объяснил в своем ссылок на один вариативной ответ, в сбалансированном дизайне. Это не статистика, если вы видите. Имена в свой выходной (след Пиллаи, след Хотеллинга, в...) некоторые из существующих многомерных версий. Они имеют распределения Ф при определенных допущениях. Я не могу объяснить учебников материал здесь, я бы посоветовал вам начать с изучения "Прикладной многомерный статистический анализ" Джонсон и Wichern

Можете ли вы подробнее объяснить, почему сам ГСЗ не в порядке решение проблемы? Он формирует сводные таблицы в качестве вывода, которые трудно манипулировать? Это стоимость программы? F-статистика может возникать из любого количества отдельных тестов. Ф-это просто распределение (в вольном: описание "частоты" из группы значений), вроде нормальный (Гаусса), или униформа. В целом они вытекают из соотношений дисперсий. Отзыв: много статистиков (я в том числе), найти F-тесты, чтобы быть неустойчивым (жаргон: не надежная). Конкретной статистики вывода (трассировки Пиллаи и др.) предполагают, что первоначально анализ является Манова пример, который, как и другие плакаты описать это сложно, и трудно получить правильную процедуру. Я думаю также, что на основе Манова, и использование ГСЗ, это психологии или социологии проект... если нет просветите пожалуйста. Возможно, что других, более простых моделей может быть проще для понимания и более воспроизводимые результаты. Обратитесь в местный статистический университет консалтинговая группа, если у вас есть. Удачи!

Вот объяснение Манова ouptput, очень хороший сайт по статистике и по ГСЗ: Выход с объяснением: <http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/manospss.htm> Как и зачем делать Манова или многомерный ГЛМ: (тот же путь, что и выше, но заканчивающийся в '/manova.htm') Написание программного обеспечения с нуля, чтобы вычислить эти выходы будут долгими и трудными; есть много численных проблем и матрицы инверсий делать. Как сказал Генри, использовать скрипты Python или R. Я предлагаю работать с кем-то, кто знает ГСЗ если сценариев. Кроме того, сам SPSS имеет возможность экспортировать таблицы вывод на файлы, используя то, что называется ОМС. Сценарий в SPSS можете сделать это. Выясните, кто в вашей исследовательской группы знает SPSS и работать с ними.