DF охоплює поняття, що кількість незалежної інформації, яку ви маєте, обмежує кількість параметрів, які ви можете оцінити. Як правило, ступінь свободи дорівнює розміру вашої вибірки мінус кількість параметрів, які потрібно обчислити під час аналізу. Зазвичай це позитивне ціле число.

У деяких обчисленнях ступенів свободи з декількома параметрами або співвідношеннями використовується формула Df = N – P, де P – кількість різних параметрів або зв’язків. Наприклад, у 2-вибірковому t-критерії використовується N – 2, оскільки є два параметри для оцінки.

Це математичне рівняння, яке вказує, скільки значень може змінюватися, і може допомогти визначити, чи є результати статистично значущими. Найпоширенішим рівнянням для визначення ступенів свободи в статистиці є df = N-1.

Ступені свободи дорівнюють сумі індивідуальних ступенів свободи для кожного зразка. Оскільки кожен зразок має ступені свободи, що дорівнює на одиницю меншому розміру його вибірки, і є k вибірок, загальна кількість ступенів свободи k менша за загальний розмір вибірки: df = N – k.

Ступені свободи, часто представлені v або df, є кількість незалежних частин інформації, які використовуються для обчислення статистики. Він розраховується як розмір вибірки мінус кількість обмежень.

Ступені свободи Ступені свободи представляють максимальна кількість незалежних значень, які можуть вільно змінюватися в наборі даних. Зазвичай це обчислюється шляхом віднімання одиниці від розміру вибірки.