Крит ф: ООО «Ф-КРИТ» — фабрика кузовного ремонта и тюнинга

Ф-КРИТ в Люберцах, график работы, проезд, контакты и цены на услуги.

Оценка:

12345

0 голосов

Телефоны:

+7 (495) 554‒55‒03

+7‒903‒533‒70‒62

+7 (495) 518‒55‒63

Сайт:

www.fkrit.ru

Соц. сети:

Адрес:

Люберцы (Люберцы городской округ, Московская обл.), Котельнический проезд, 12

Остановки:

Южная 110м.

Категория:

Оплата:

Добавить отзыв Добавить фото

Часы работы

ПН ВТ СР ЧТ ПТ СБ ВС

09:00 — 19:00

09:00 — 19:00

09:00 — 19:00

09:00 — 19:00

09:00 — 19:00

09:00 — 19:00

 Выходной

Сейчас в Люберцах – 12:34, в это время «Ф-КРИТ» не работает. Найти компании по переоборудованию микроавтобусов рядом с вами, которые сейчас работают.

Фотографии

Ещё никто не добавил сюда фото. Вы можете это сделать первым.

Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит в Котельническом проезде в Люберцах — отзывы, фото, цены, телефон, адрес и как доехать — Автосервисы — Москва

/Нет отзывов

Откроется через 20 ч. 26 мин.

Описание

Профессиональное переоборудование транспортных средств в Москве и области!

Продажа и установка оборудования для микроавтобусов, автобусов, фургонов и спец. техники!

Обновлено 29 августа 2022

Телефон

+7 (495) 518-55-. .. — показать +7 (903) 533-70-… — показать Технический директор +7 (495) 554-55-… — показать Бухгалтерия

до м. Котельники — 2.5 км

Проложить маршрут

На машине, пешком или на общественном транспорте… — показать как добраться

Время работы

Пн-пт: 09:00—18:00; сб: 09:00—16:00

Компания в сети

fkrit.ru

Сертификаты и документы
Вы владелец?
  • Получить доступ
  • Получить виджет
  • Сообщить об ошибке

17 фотографий компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит в Котельническом проезде в Люберцах

Похожие автосервисы

Часто задаваемые вопросы о Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит

    📍 По какому адресу находится Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит?

    Данная организация находится по адресу Россия, Московская область, Люберцы, Котельнический проезд, 12а.

  • ☎️ Доступен ли номер телефона Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит?

    Официальный номер телефона для звонков: +7 (495) 518-55-63.

  • 🕖 В каком режиме работает это заведение?

    График приёма посетителей следующий: Пн-пт: 09:00 — 18:00; сб: 09:00 — 16:00.

  • ⭐ Каков рейтинг этого заведения на Zoon.ru?

    Средняя оценка компании на сайте Zoon.ru: 4.1. Вы можете составить свой отзыв о Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит!

  • 🧾 Где можно ознакомиться с мастерпрайсом в данной организации?

    Такую информацию можно найти на странице, где перечислены услуги и цены Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит.

  • 📷 Сколько фото и изображений на странице Компания по переоборудованию микроавтобусов Ф-крит на Zoon.ru?

    ✔️ Насколько достоверна информация на этой странице?

    Zoon.ru делает всё возможное, чтобы размещать максимально точные и свежие данные о заведениях. Если вы нашли ошибку и/или являетесь представителем этого заведения, то можете воспользоваться формой обратной связи.

Средняя оценка — 4.1 на основании 7 оценок

Простое определение, пошаговые примеры — запуск вручную / Excel

Проверка гипотез > F-тест

Содержание:


  1. Что такое F-тест?
  2. Общие шаги для F-теста
    3. Тест
  3. F для сравнения двух отклонений
    • Вручную
    • Двусторонний F-тест
    • Инструкции Excel

См. также: F-статистика в дисперсионном анализе/регрессии

Посмотрите видео с обзором F-теста:

Введение в тест F

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

«F-тест» — это общий термин для любого теста, в котором используется F-распределение . В большинстве случаев, когда люди говорят о F-тесте, на самом деле они имеют в виду F-тест для сравнения двух дисперсий. Тем не менее, f-статистика используется в различных тестах, включая регрессионный анализ, тест Чоу и тест Шеффе (постфактум тест ANOVA).

Если вы выполняете F-тест, вам следует использовать Excel, SPSS, Minitab или какую-либо другую технологию для запуска теста. Почему? Вычисление F-теста вручную, включая дисперсии, утомительно и требует много времени. Поэтому вы, вероятно, сделаете некоторые ошибки на этом пути.

Если вы выполняете F-тест с использованием технологии (например, F-тест с двумя выборками для дисперсии в Excel), вам действительно нужно выполнить только шаги 1 и 4 (работа с нулевой гипотезой). Технология рассчитает за вас Шаги 2 и 3.


  1. Сформулируйте нулевую гипотезу и альтернативную гипотезу.
  2. Рассчитать значение F. Значение F вычисляется по формуле F = (SSE 1 – SSE 2 / m) / SSE 2 / n-k, где SSE = остаточная сумма квадратов, m = количество ограничений и k = количество независимых переменные.
  3. Найдите статистику F (критическое значение для этого теста). Формула F-статистики:
    F-статистика = дисперсия средних групп / среднее дисперсий внутри группы.
    F-статистику можно найти в F-таблице.
  4. Поддержите или отвергните нулевую гипотезу.

В начало

Статистический F-тест использует F-статистику для сравнения двух дисперсий, s 1 и s 2 , путем их деления. Результат всегда является положительным числом (поскольку дисперсии всегда положительны). Уравнение для сравнения двух дисперсий с помощью f-критерия:0054

Если дисперсии равны, отношение дисперсий будет равно 1.

Например, если у вас есть два набора данных с выборкой 1 (дисперсия 10) и выборкой 2 (дисперсия 10), отношение будет 10/10 = 1.

Вы всегда тестируете равенство дисперсий генеральной совокупности при выполнении F-теста. Другими словами, вы всегда предполагаете, что дисперсии равны 1. Следовательно, ваша нулевая гипотеза всегда будет заключаться в том, что дисперсии равны .

Предположения

Несколько предположений сделаны для теста. Ваша популяция должна быть примерно нормально распределена (т. е. соответствовать форме кривой нормального распределения), чтобы можно было использовать тест. Кроме того, выборки должны быть независимыми событиями. Кроме того, вы должны иметь в виду несколько важных моментов:

  • Большая дисперсия всегда должна идти в числителе (верхнее число), чтобы сделать тест правосторонним. Правосторонние тесты легче вычислить.
  • Для двусторонних тестов разделите альфа на 2, прежде чем найти правильное критическое значение.
  • Если вам даны стандартные отклонения, их нужно возвести в квадрат, чтобы получить отклонения.
  • Если ваши степени свободы не указаны в таблице F, используйте большее критическое значение. Это помогает избежать возможности ошибок типа I.

Наверх

Нужна помощь с конкретным вопросом? Посетите нашу страницу обучения!
Предупреждение : Вычисление F-тестов вручную может быть очень утомительным, особенно если вам нужно вычислять дисперсии. Вам гораздо лучше использовать технологии (например, Excel — см. ниже).

Это общих шагов. Прокрутите вниз, чтобы найти конкретный пример для .

Шаг 1 : Если вам заданы стандартные отклонения, перейдите к шагу 2. Если вам даны отклонения для сравнения, перейдите к шагу 3. отклонения. Например, если σ 1 = 9,6 и σ 2 = 10,9, то дисперсии (s 1 и s 2 ) будет 9,6 2 = 92,16 и 10,9 2 = 118,81 .

Шаг 3: Возьмите наибольшую дисперсию и разделите ее на наименьшую дисперсию, чтобы получить f-значение. Например, если ваши две дисперсии были s 1 = 2,5 и s 2 = 9,4, разделите 9,4 / 2,5 = 3,76 .
Почему? Размещение наибольшей дисперсии сверху превратит F-критерий в правосторонний критерий, который гораздо легче вычислить, чем левосторонний критерий.

Шаг 4: Найдите свои степени свободы. Степени свободы — это размер вашей выборки минус 1. Поскольку у вас есть две выборки (дисперсия 1 и дисперсия 2), у вас будет две степени свободы: одна для числителя и одна для знаменателя.

Шаг 5: Посмотрите на значение f, рассчитанное на шаге 3, в таблице f. Обратите внимание, что есть несколько таблиц, поэтому вам нужно найти правильную таблицу для вашего альфа-уровня. Не знаете, как читать f-таблицу? Прочитайте Что такое f-таблица?.

Шаг 6: Сравните вычисленное значение (Шаг 3) со значением f в таблице на Шаге 5. Если значение f-таблицы меньше вычисленного значения, вы можете отклонить нулевую гипотезу.

Вот и все!
Вернуться к началу

Посмотрите видео с примером двустороннего F-теста:

Пример двустороннего F-теста

Посмотрите это видео на YouTube.

посмотреть видео? Кликните сюда.

Разница между одно- и двусторонним F-тестом заключается в том, что для двустороннего F-теста необходимо уменьшить вдвое альфа-уровень. Например, вместо того, чтобы работать с α = 0,05, вы используете α = 0,025; Вместо того, чтобы работать с α = 0,01, вы используете α = 0,005.

С помощью двустороннего F-теста вы просто хотите знать, не равны ли дисперсии друг другу. В обозначениях:
H a = σ 2 1 ≠ σ 2 2

Пример задачи: Проведите двусторонний F-тест на следующих образцах:
Образец 1: Дисперсия = 109,43, размер выборки
Образец 2: Дисперсия = 65,99, размер выборки = 21.

Шаг 1: Запишите утверждения вашей гипотезы:
H o : Различий в дисперсиях нет.
Ч a : Разница в отклонениях.

Шаг 2: Рассчитайте критическое значение F. Поместите наибольшую дисперсию в числитель и наименьшую дисперсию в знаменатель:
F Статистика = дисперсия 1/дисперсия 2 = 109,63 / 65,99 = 1,66

Шаг 3: Рассчитайте степени свободы:
Степени свободы в таблице будут быть размером выборки -1, поэтому:
Образец 1 имеет 40 df (числитель).
Образец 2 имеет 20 df (знаменатель).

Шаг 4: Выберите альфа-уровень. В вопросе не было указано альфы, поэтому используйте 0,05 (стандартное «перейти к» в статистике). Это значение необходимо разделить вдвое для двустороннего теста, поэтому используйте 0,025.

Шаг 5: Найдите критическое значение F, используя таблицу F. Есть несколько таблиц, поэтому убедитесь, что вы смотрите в таблицу alpha = .025. Критический F (40,20) при альфа (0,025) = 2,287.

Шаг 6: Сравните рассчитанное значение (Шаг 2) с табличным значением (Шаг 5). Если ваше расчетное значение выше табличного значения, вы можете отклонить нулевую гипотезу:
F расчетное значение: 1,66
F значение из таблицы: 2,287.
1,66 < 2,287.
Итак, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.
Вернуться к началу

Посмотрите видео с инструкциями:

Как выполнить f-тест с двумя образцами в Excel 2013

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Два образца F-теста для дисперсии Excel 2013: шаги

Шаг 1. Щелкните вкладку «Данные», а затем щелкните «Анализ данных».
Шаг 2: Нажмите «F протестировать две выборки на отклонения», а затем нажмите «ОК».
Шаг 3. Щелкните поле «Диапазон переменной 1» и введите местоположение для первого набора данных. Например, если вы ввели данные в ячейки от A1 до A10, введите в это поле «A1:A10».
Шаг 4: Щелкните поле Переменная 2, а затем введите местоположение для второго набора данных. Например, если вы ввели данные в ячейки от B1 до B10, введите в это поле «B1:B10».
Шаг 5. Щелкните поле «Ярлыки», если ваши данные содержат заголовки столбцов.
Шаг 6: Выберите альфа-уровень. В большинстве случаев альфа-уровень 0,05 обычно подходит.
Шаг 7: Выберите место для вывода. Например, щелкните переключатель «Новый рабочий лист».
Шаг 8: Нажмите «ОК».
Шаг 9: Прочтите результаты. Если ваше значение f выше критического значения F, отклоните нулевую гипотезу, поскольку две ваши совокупности имеют неравные дисперсии.

Предупреждение: Excel имеет небольшую «причуду». Убедитесь, что дисперсия 1 выше, чем дисперсия 2. Если это не так, поменяйте входные данные (т. е. сделайте вход 1 «B» и ввод 2 «A»). В противном случае Excel вычислит неверное значение f. Это связано с тем, что дисперсия представляет собой отношение дисперсии 1/дисперсии 2, и Excel не может определить, какой набор данных является набором 1 и набором 2, если вы явно не сообщите об этом.


Вернуться к началу

Подпишитесь на наш канал Youtube, чтобы не пропустить видео со статистикой.

Ссылки

Архидьякон Т. (1994). Корреляционный и регрессионный анализ: руководство для историка. Университет Висконсин Пресс.

УКАЗЫВАЙТЕ ЭТО КАК:
Стефани Глен . «F-Test» From StatisticsHowTo.com : элементарная статистика для всех нас! https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/hypothesis-testing/f-test/

————————————————— ————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на ваши вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, Свяжитесь с нами .


Альфа-уровень (уровень значимости): что это такое?


Уровень значимости или альфа-уровень — это вероятность принятия неправильного решения, когда нулевая гипотеза верна. Альфа-уровни (иногда называемые просто «уровнями значимости») используются при проверке гипотез. Обычно эти тесты выполняются с альфа-уровнем 0,05 (5%), но обычно используются другие уровни: 0,01 и 0,10.

Посмотрите видео для обзора:

Что такое альфа-уровень?

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.


Содержание (нажмите, чтобы перейти в этот раздел) :


  1. Ошибки типа I и II
  2. Как рассчитать альфа-уровень для одно- и двусторонних тестов?
  3. Почему обычно используется альфа-уровень 0,05?

1. Альфа-уровни/уровни значимости: ошибки типа I и типа II

При проверке гипотез возможны две ошибки: ошибки типа I и типа II.
Ошибка типа I : Поддержка альтернативной гипотезы, когда нулевая гипотеза верна.
Ошибка типа II : Альтернативная гипотеза не подтверждается, когда альтернативная гипотеза верна.

В качестве примера с залом суда предположим, что нулевая гипотеза состоит в том, что человек невиновен, а альтернативная гипотеза состоит в том, что он виновен. если вы осуждаете невиновного человека (ошибка первого рода), вы поддерживаете альтернативную гипотезу (о том, что он виновен). Ошибка второго рода — отпустить виновного на свободу.

Альфа-уровень — это вероятность ошибки первого рода, или вы отвергаете нулевую гипотезу, если она верна. Родственный термин, бета, является противоположным; вероятность отклонения альтернативной гипотезы, если она верна.

На этом графике справа показана область отбраковки.

2. Как рассчитать альфа-уровень для одно- и двусторонних тестов?

Посмотрите обзорное видео:

Как рассчитать альфа-уровень

Посмотрите это видео на YouTube.

Видео не видно? Кликните сюда.

Нужна помощь с конкретным вопросом домашнего задания? Посетите нашу страницу обучения!
Альфа-уровни могут контролироваться вами и связаны с уровнями достоверности . Чтобы получить α, вычтите уровень достоверности из 1. Например, если вы хотите быть на 95 % уверены в правильности своего анализа, уровень альфы будет равен 1 – 0,95 = 5 %, при условии, что у вас есть односторонний тест. Для двусторонних тестов разделите альфа-уровень на 2. В этом примере двусторонняя альфа будет равна 0,05/2 = 2,5 процента. См.: Односторонний тест или два? для разницы между односторонним тестом и двусторонним тестом.

3. Почему обычно используется альфа-уровень 0,05?

Учитывая, что альфа-уровень — это вероятность совершения ошибки типа I, кажется логичным сделать эту область как можно меньше. Например, если мы установим альфа-уровень на 10%, то есть большая вероятность того, что мы можем неправильно отвергнуть нулевую гипотезу, в то время как альфа-уровень 1% сделает область крошечной. Так почему бы не использовать крошечную площадь вместо стандартных 5%?

Чем меньше альфа-уровень, тем меньше область, в которой вы отвергли бы нулевую гипотезу. Поэтому, если у вас крошечная область, больше шансов, что вы НЕ отклоните нулевое значение, когда на самом деле вы должны. Это ошибка второго рода.
Другими словами, чем больше вы пытаетесь избежать ошибки типа I, тем больше вероятность того, что ошибка типа II может закрасться. Ученые обнаружили, что уровень альфа 5% является хорошим балансом между этими двумя проблемами.

Ссылки

Гоник, Л. (1993). Мультяшный путеводитель по статистике. HarperPerennial.
Эверитт, Б.С.; Скрондал, А. (2010), Кембриджский статистический словарь, издательство Кембриджского университета.
Изображение предоставлено Техасским университетом.

НАЗВАТЬ ЭТО КАК:
Стефани Глен . «Альфа-уровень (уровень значимости): что это такое?» Из StatisticsHowTo.com : элементарная статистика для всех нас! https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/statistics-definitions/what-is-an-alpha-level/

————————————————— ————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на ваши вопросы от эксперта в данной области.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *