Štatistika

Kontinuálne Všeobecne diskrétne údaje sú odpovede na celé číslo. Ako koľko stromov alebo stolov alebo ľudí. Tiež veci ako veľkosti topánok sú diskrétne. Príkladom kontinuálnych údajov sú hmotnosť, výška a čas. Jeden spôsob rozhodovania, či budete mať dvakrát viac ako 9 sekúnd a 10 sekúnd, môžete mať čas medzi týmito dvoma? Áno Svetový rekordný čas Usain Bolt 9,58 sekúnd Ak vezmete 9 stolov a 10 pultov, môžete mať medzi sebou niekoľko stolov? Nie 9 1/2 stoly je 9 stolov a jeden zlomený! Čítaj viac »

1/435 = 0,0023 "Predpokladám, že máte na mysli 22 kariet, takže" "je len 52-22 = 30 neznámych kariet." "Existujú 4 obleky a každá karta má hodnosť, predpokladám, že" "toto je to, čo máte na mysli pod číslom, pretože nie všetky karty majú číslo, niektoré sú karty tvárí." "Takže dve karty sú vyberané a niekto musí uhádnuť oblek a" "ich poradie. Kurzy na to sú" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Vysvetlenie: vieme, že to nie je jedna z prevráten Čítaj viac »

"Možné výsledky hádzania 4-stranného nástroja sú:" 1, 2, 3 alebo 4. Takže priemer je (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5. " "Rozptyl sa rovná E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Možné výsledky hádzania 8-strannej matrice sú: "1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 alebo 8. Takže priemer je 4,5." "Rozptyl sa rovná (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." "Priemer súčtu dvoch kocky je súčtom prostriedkov" Čítaj viac »

A = 1.7 Nižšie uvedený diagram ukazuje rovnomerné rozdelenie pre daný rozsah, ktorý má obdĺžnik plochu = 1 so (6-1) k = 1 => k = 1/5 chceme P (X <= a) = 0,14 to je indikované ako šedá sivá plocha na diagrame, takže: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Čítaj viac »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Ak chcete nájsť k, použijeme int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Pre výpočet P (x> 1) ), používame P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Pre výpočet E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Na výpočet V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ Čítaj viac »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0.367544 "Meno" P [R] = "Pravdepodobnosť, že jedna R prúžok zmodrá napokon" P [Y] = "Prob. P ["RY"] = "Prob., Že R & Y bude obracať modrú udalosť." P ["RR"] = "Pravdepodobnosť, že dve R riadky zmenia modrú udalosť." P ["YY"] = "Pravdepodobnosť, že dve Y prúžky zmenia modrú udalosť." "Potom máme" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Takže dostaneme dve rovnice v dvoch premenných P [R] a P [Y]:" Čítaj viac »

44 Ak chcete vypočítať priemer množiny údajov, spočítajte všetky údaje a rozdelte ich počtom položiek údajov. Nech sa vek siedmeho učí byť x. S týmto priemerom veku učiteľov sa počíta podľa: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Potom môžeme násobiť cez 7, aby sme získali: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Odčítame všetky ostatné vekové kategórie: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Čítaj viac »

Nezávislé podujatia. Pre dve udalosti sa dve považujú za „nezávislé“: P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, udalosti nie sú nezávislé. Čítaj viac »

Priemer = 7.4 Štandardná odchýlka ~ ~ 1.715 Variant = 2.94 Priemer je súčet všetkých dátových bodov vydelených počtom dátových bodov. V tomto prípade máme (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 Rozptyl je "priemer štvorcových vzdialeností od priemeru." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Čo to znamená, že odčítate každý dátový bod od priemeru, oddeľte odpovede, potom ich pridajte dohromady a rozdeľte ich počtom dátových bodov. V tejto Čítaj viac »

17160/6497400 Existuje celkom 52 kariet a 13 z nich sú piky. Pravdepodobnosť kreslenia prvého rýľa je: 13/52 Pravdepodobnosť kreslenia druhého rýľa je: 12/51 Je to preto, že keď sme vybrali rýľ, vľavo je len 12 rýčov a následne len 51 kariet. pravdepodobnosť nakreslenia tretieho rýľa: 11/50 pravdepodobnosť nakreslenia štvrtého rýľa: 10/49 Musíme všetky tieto hodnoty znásobiť, aby sme získali pravdepodobnosť, že jeden po druhom nakreslíme rýľ: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Takže pravdepodobnosť kreslenia štyroch rýčov s Čítaj viac »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2x9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0.2 + 0.2 + 0.5 + 0.5 + 0.6 + 0.7 + 0.8) / 9 = 0.4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "s" x_i = X_i - bar X "a" y_i = Y_i - bar Y => klobúk beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => klobúk beta_1 = bar Y - klobúk beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 Čítaj viac »

30.2 Priemer sa vypočíta tak, že sa vezme súčet hodnôt a delí sa počtom. Napríklad, pre 6 žien, s priemerom 31, môžeme vidieť, že vek sa sčítal do 186: 186/6 = 31 A môžeme urobiť to isté pre mužov: 116/4 = 29 A teraz môžeme kombinovať súčet a počet mužov a žien, aby našli priemer pre úrad: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Čítaj viac »

Ak je vo vašom súbore údajov niekoľko extrémnych hodnôt. Príklad: Máte súbor 1000 prípadov s hodnotami, ktoré nie sú príliš ďaleko od seba. Ich priemer je 100, rovnako ako ich medián. Teraz nahradíte len jeden prípad prípadom, ktorý má hodnotu 100000 (len aby bol extrémny). Priemerne sa dramaticky zvýši (na takmer 200), pričom medián nebude ovplyvnený. Výpočet: 1000 prípadov, priemer = 100, súčet hodnôt = 100000 Stratiť jednu 100, pridať 100000, súčet hodnôt = 199900, priemer = 199,9 Medi&# Čítaj viac »

Dĺžka 6h tyče je = 265,2-230 = 35,2 Priemerná dĺžka 6 tyčí je = 44,2 cm Priemerná dĺžka 5 tyčí je = 46 cm Celková dĺžka 6 tyčí je = 44,2xx 6 = 265,2 cm Celková dĺžka 5 tyčí je = 46xx5 = 230 cm Dĺžka 6h tyče je = [Celková dĺžka 6 tyčí] - [Celková dĺžka 5 tyčí] Dĺžka 6h tyčky je = 265,2-230 = 35,2 Čítaj viac »

X = 5 3,4,5,8, x priemer = režim = medián sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, pretože sme požadovali, aby bol režim: .x> 0, pretože x = 0 = > barx = 4, "medián" = 4 ", ale neexistuje žiadny režim" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 máme 3,4,5,5,8 medián = 5 režim = 5:. x = 5 Čítaj viac »

Meanof šesť čísel je "" 270/6 = 45 Tu sú zahrnuté 3 rôzne súbory čísel. Sada šiestich, sada dvoch a súbor všetkých ôsmich. Každá množina má svoj vlastný priemer. "mean" = "Celkom" / "počet čísel" "" ALEBO M = T / N Všimnite si, že ak poznáte priemer a počet čísel, môžete ich nájsť. T = M xxN Môžete pridať čísla, môžete pridať súčty, ale nemusíte pridať prostriedky spolu. Takže pre všetkých osem čísiel: Celková hodnota je 8 xx 41 = 328 Pre dve z tý Čítaj viac »

8 Stredom množiny čísel je súčet čísel nad počtom množín (počet hodnôt). Máme množinu štyroch čísel a priemer je 5. Môžeme vidieť, že súčet hodnôt je 20: 20/4 = 5 Máme ďalší súbor troch čísel, ktorých priemer je 12. Môžeme to napísať ako: 36 / 3 = 12 Ak chcete nájsť priemer siedmich čísel spolu, môžeme tieto hodnoty spočítať a rozdeliť 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Čítaj viac »

V tomto prípade je odolný voči extrémnym hodnotám. Príklad: Predstavte si skupinu 101 ľudí, ktorí majú v banke priemer (= priemer) 1000 USD. Stáva sa tiež, že aj stredný človek (po triedení na bankovom zostatku) má v banke aj 1000 dolárov. Tento medián znamená, že 50 (%) má menej a 50 má viac. Teraz jeden z nich vyhrá cenu lotérie vo výške 100000 dolárov a on sa rozhodne dať ju do banky. Priemer sa okamžite zvýši z 1000 dolárov na takmer 2000 dolárov, pretože sa vypočíta vydelením celkovej sumy Čítaj viac »

259459200 Ak to čítam správne, potom, ak skúšajúci môže priradiť známky len v násobkoch 2. To by znamenalo, že existuje iba 15 možností z 30 značiek. 30/2 = 15 Potom máme 15 možností rozdelených na 8 otázok. Použitie vzorca pre permutácie: (n!) / ((N - r)!) Kde n je počet objektov (v tomto prípade sú značky v skupinách po 2). A r je koľko sa vezme naraz (v tomto prípade 8 otázok) Takže máme: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Čítaj viac »

Sú závislí. Udalosť "spal neskoro" ovplyvňuje pravdepodobnosť druhej udalosti "neskoro do školy". Príkladom nezávislých udalostí je opakovanie mince. Vzhľadom k tomu, mince nemá pamäť, pravdepodobnosť na druhej (alebo neskôr) hádzanie sú stále 50/50 - za predpokladu, že je to spravodlivý mince! Extra: Možno budete chcieť premýšľať nad týmto: Stretnete sa s priateľom, s ktorým ste už roky nehovorili. Všetko, čo viete, je, že má dve deti. Keď sa s ním stretnete, má so sebou svojho syna. Aké sú šan Čítaj viac »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Tento konkrétny problém je permutácia. Pripomeňme, že rozdiel medzi permutáciami a kombináciami spočíva v tom, že s permutáciami si poradíme. Vzhľadom k tomu, že otázka sa pýta, koľko spôsobov, ako môžu študenti zoradiť do výklenkov (t. J. Koľko rôznych rádov), je to permutácia. Predstavte si, že v tomto momente sme obsadili iba dve pozície, pozíciu 1 a pozíciu 2. Aby sme mohli rozlišovať medzi našimi študentmi, pretože záleží na poradí, priradíme každému písmen Čítaj viac »

V 84 prípadoch je možné túto skupinu vybrať. Počet výberov "r" objektov z daných "n" objektov je označený nC_r a je daný nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 V 84 smeroch je možné zvoliť túto skupinu. [Ans] Čítaj viac »

Nižšie nájdete predstavu o tom, ako pristupovať k tejto odpovedi: Verím, že odpoveď na otázku metodiky na tento problém spočíva v tom, že kombinácie s identickými položkami v rámci populácie (ako napríklad 4n karty s počtom n a typov A, B, C) a D) nespadá do schopnosti kombinovaného vzorca počítať. Namiesto toho, podľa Dr. Math na mathforum.org, budete potrebovať niekoľko techník: distribúciu objektov do odlišných buniek a princíp inklúzie a vylúčenia. Čítal som tento príspevok (http://mathforum.org/library/drmath/view/ Čítaj viac »

Fráza bola pripísaná v autobiografii Marka Twaina Benjamina Disraeliho, britského premiéra v 1800s. Twain bol tiež zodpovedný za rozšírené používanie frázy, hoci to mohol byť použitý oveľa skôr sir Charles Dilke a iní. V podstate fráza sarkasticky vyjadruje pochybnosti o štatistických dôkazoch tým, že ju porovnáva s lžami, čo naznačuje, že sa často mylne mení alebo používa mimo kontextu. Na účely tejto frázy sa „štatistika“ používa na označenie „údajov“. Čítaj viac »

50% údajov sa nachádza v rámčeku. Kolónka v políčku a graf s fúzy je tvorená pomocou hodnôt Q1 a Q3 ako koncových bodov. To znamená, že je zahrnutý Q1-> Q2 a Q2-> Q3. Keďže každý rozsah Q údajov obsahuje 25% údajov v políčku a viskózovom grafe, pole obsahuje 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Čítaj viac »

75% Ak pracujete s kvartilmi, najprv si objednajte svoje prípady podľa hodnoty. Potom rozdeľte svoje prípady do štyroch rovnakých skupín. Hodnota prípadu na hranici medzi prvým kvartom a druhým sa nazýva prvý kvartil alebo Q1. Medzi druhým a tretím je Q2 = medián A medzi tretím a štvrtým je Q3 Takže v Q3 bode ste prešli tri štvrtiny. hodnoty. To je 75%. Extra: S veľkými množinami údajov sa používajú aj percentily (prípady sa potom rozdelia do 100 skupín). Ak sa hovorí, že hodnota je na úrovni 75. percentilu, znamen Čítaj viac »

N = 3 p (n) = "Biť pre prvý čas v n-tej skúške" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Hranica nerovnosti" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" je riešenie kvadratickej rovnice v "p": "" disku: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "alebo" 4/25 "" Takže "p (n)" je záporné medzi týmito dvoma hodnotami. " p (n) = 3/25 = 0,8 (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0,8) = 3,289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log Čítaj viac »

22 Priemer sa meria sčítaním súčtu hodnôt a delením počtom hodnôt: "priemer" = "súčet" / "počet" Katie už urobila štyri skúšky a má mať piate miesto, takže máme 76, 74, 90, 88 a x. Chce, aby jej celkové znamenalo byť aspoň 70. Chceme vedieť, že minimálne skóre x musí byť na dosiahnutie aspoň 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 A teraz riešime x: 328 + x = 350 x = 22 Čítaj viac »

122 Mean = Suma testov vydelená celkovým počtom testov Nech x = piate skóre testu Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Vyriešte tak, že najprv vynásobíte obe strany rovnice 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Vyriešenie pre x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Čítaj viac »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "variance = 25" => "štandardná odchýlka" = sqrt (25) = 5 "Prechod z N (10, 5) do normalizovaného normálneho rozdelenia:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabuľka pre hodnoty z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabuľka pre z- hodnoty "" => P ("medzi 8 a 13") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4455 "7,5 a 13,5 namiesto 8 a 13 kvôli korekcii kontinuity" "na diskrétne hodnoty." Čítaj viac »

Pre každý z 20 odkazov existuje 7 možností, zakaždým, keď je voľba nezávislá od predchádzajúcich možností, takže môžeme vziať produkt. Celkový počet volieb = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Ale pretože reťazec môže byť obrátený, musíme počítať rôzne sekvencie. Po prvé, spočítame počet symetrických sekvencií: t.j. posledných 10 odkazov berie zrkadlový obraz prvých 10 odkazov. Počet symetrických sekvencií = počet spôsobov, takže vyberte prvých 10 odkazov = 7 ^ (10) Okrem týchto symetrick& Čítaj viac »

N = 13 "Pomenujte počet guličiek vo vrecku," n. "Potom máme" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disk:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "alebo" 13 "Pretože n je celé číslo, musíme vziať druhé riešenie (13):" => n = 13 Čítaj viac »

0,0,12,19,19 je jedna možnosť Máme 5 basketbalových zápasov, kde Tyler skóroval priemer 10 bodov a medián 12 bodov. Medián je stredná hodnota, a tak vieme, že body, ktoré získal, majú dve hodnoty nižšie ako 12 a dve hodnoty vyššie. Priemer sa vypočíta spočítaním hodnôt a delením počtom. Ak chcete mať priemer 10 bodov v 5 zápasoch, vieme: "priemer" = "súčet bodov zaznamenaných" / "počet zápasov" => 10 = 50/5 A tak počet bodov zaznamenaných v priebehu 5 zápasov je 50 bodov. Vieme, že 12 bo Čítaj viac »

Keď má súbor údajov niekoľko veľmi extrémnych prípadov. Príklad: Máme súbor údajov 1000, v ktorom sa väčšina hodnôt pohybuje okolo značky 1000. Povedzme, že priemer a medián sú obe 1000. Teraz pridáme jeden „milionár“. Priemerne sa dramaticky zvýši na takmer 2000, zatiaľ čo medián sa skutočne nezmení, pretože to bude hodnota prípadu 501 namiesto medzi prípadom 500 a prípadom 501 (prípady usporiadané v poradí podľa hodnoty). Čítaj viac »

P (z <1,96) by znamenalo použiť štandardnú normálnu distribúciu a nájsť oblasť pod krivkou vľavo od 1.96 naša tabuľka nám dáva oblasť vľavo od z-skóre, stačí si pozrieť hodnotu na stôl, ktorý nám dá. P (z <1,96) = 0,975, ktoré by ste mohli zapísať ako 97,5% Čítaj viac »

Pozri Vysvetlivky Časť Kroky pri výpočte hodnôt z sú nasledovné: Vypočítajte priemer série. Vypočítajte štandardnú odchýlku série. Nakoniec vypočítajte hodnoty z pre každú hodnotu x pomocou vzorca z = súčet (x-barx) / sigma Podľa výpočtu hodnota z 209 je väčšia ako 2 Pozri tabuľku uvedenú nižšie - Normálna distribúcia Časť 2 Čítaj viac »

Odolné opatrenie je také, ktoré nie je ovplyvnené odľahlými hodnotami.Napríklad ak máme usporiadaný zoznam čísel: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Priemer je: 11 Medián je 5 Priemer v tomto prípade je väčší ako väčšina čísel na zozname, pretože je tak silne ovplyvnený 50, v tomto prípade silným prebytkom. Medián by zostal 5, aj keby posledné číslo v usporiadanom zozname bolo oveľa väčšie, pretože jednoducho poskytuje stredné číslo v usporiadanom zozname čísel. Čítaj viac »

Pozri nižšie Pre binomické rozdelenie s n pokusmi a pravdepodobnosťou úspechu p X ~ B (n, p) 1) existujú iba dva výsledky 1) existuje počet n opakovaných skúšok 2) skúšky sú nezávislé 3) pravdepodobnosť úspechu, p, je rovnaký pre každú skúšku Čítaj viac »

Graf v rámčeku a fúzy je typ grafu, ktorý má štatistiky z päťmiestneho súhrnu. Tu je príklad: Zhrnutie piatich čísel pozostáva z: Minumum: najnižšia hodnota / pozorovanie Dolný kvartil alebo Q1: "medián" dolnej polovice údajov; leží na 25% údajov Medián: stredná hodnota / pozorovanie Vyšší kvartil alebo Q3: "medián" hornej polovice údajov; leží na 75% údajov Maximálne: najvyššia hodnota / pozorovanie Interquartilný rozsah (IQR) je rozsah dolného kvartilu (Q1) a horného kvartilu (Q Čítaj viac »

Keď zoskupujete hodnoty do tried, musíte nastaviť limity. Príklad Povedzte, že ste zmerali výšku 10.000 dospelých. Tieto výšky sa presne merajú v mm (0,001 m). Ak chcete pracovať s týmito hodnotami a robiť štatistiky o nich, alebo robiť histogramy, takéto jemné rozdelenie nebude fungovať. Takže svoje hodnoty zoskupíte do tried. V našom prípade hovoríme o intervaloch 50 mm (0,05 m). Potom budeme mať triedu 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m atď. V skutočnosti 1.50-1.55 m bude mať každý od 1.495 (ktorý bude zaokrúhlený nahor) na 1.544 (čo bude za Čítaj viac »

Primárnou výhodou použitia vzorky namiesto sčítania je efektívnosť. Predpokladajme, že niekto chce vedieť, čo je priemerný názor Kongresu medzi jednotlivcami 18-24 (t. J. Chcú vedieť, aké hodnotenie Kongresu je medzi týmto demografickým). Podľa amerického sčítania ľudu sa v roku 2010 nachádzalo v Spojených štátoch viac ako 30 miliónov osôb v tomto vekovom rozpätí. Ak pôjdeme ku každému z týchto 30 miliónov ľudí a pýtame sa ich názoru, hoci by to určite viedlo k veľmi presným výsledkom Čítaj viac »

Čítaj viac »

V nastavení BInomial existujú dva možné výsledky na jednu udalosť. Dôležitými podmienkami pre použitie binomického nastavenia na prvom mieste sú: Existujú iba dve možnosti, ktoré nazývame Good alebo Fail. Pravdepodobnosť pomeru medzi Good a Fail sa počas pokusov nemení. Inými slovami: výsledok jeden pokus nemá vplyv na ďalší príklad: Hodíte kocky (jeden po druhom) a chcete vedieť, aké sú šance, že hodíte na 1 z 1 v 3 pokusoch. Toto je typický príklad binomického: Existujú len dve možnosti: 6 (šanca = Čítaj viac »

Dôležité vlastnosti "Pie Chart" Pred postavením "Pie Chart" musíme mať nejaké dôležité veci. musíme mať: TOP 5 DÔLEŽITÉ PRVKY Dve alebo viac údajov. Vyberte si perfektné farby, aby ste ľahko videli naše údaje. Dajte pred hlavu náš titul. Vložte legendu do svojho grafu (vľavo alebo vpravo) Pridajte vetu, ktorá popisuje graf, v dolnej časti nášho grafu. (krátke) Pozri tiež obrázok: Čítaj viac »

R-kvadrát by sa nemal používať na validáciu modelu. Toto je hodnota, na ktorú sa pozeráte, keď ste overili svoj model. Lineárny model sa validuje, ak sú údaje homogénne, sledujú normálne rozdelenie, vysvetľujúce premenné sú nezávislé a ak presne poznáte hodnotu svojich vysvetľujúcich premenných (úzka chyba na X) R-štvorček sa dá použiť na porovnanie dvoch modelov, ktoré sú ste už overili. Ten, ktorý má najvyššiu hodnotu, je ten, ktorý najviac vyhovuje údajom. Môže však existovať lepšie Čítaj viac »

Aritmetický priemer ~ ~ 424,4 Štandardná odchýlka ~ ~ 642,44 Vstupný dátový súbor: {115, 89, 230, -12, 1700} Aritmetický priemer = (1 / n) * Sigma (x_i), kde Sigma x_i označuje súčet všetkých prvky v súbore vstupných údajov. n je celkový počet prvkov. Štandardná odchýlka sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 označuje priemer štvorcových rozdielov od priemernej tabuľky hodnôt, ako je zobrazené: Aritmetický priemer ~ ~ 424,4 Štandardná odchýlka ~ ~ 642.44 Dúfam, že to pomôže Čítaj viac »

Priemer je 3,5 a štandardná odchýlka je 1,83. Súčet termínov je 35, teda priemer {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} je 35/10 = 3,5 ako jednoduchý priemer podmienky. Pre štandardnú odchýlku je potrebné nájsť priemer štvorcov, odchýlky termínov od priemeru a potom ich odmocninu. Odchýlky sú {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} a súčet ich štvorcov je (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 alebo 33,50 / 10, tj 3,35. Štandardná odchýlka je teda sqrt3,35, t.j. 1,83 Čítaj viac »

Priemer = 5.25color (biely) ("XXX") Medián = 4.5color (biely) ("XXX") Režim = 4 Počet obyvateľov: Variant = 3.44color (biely) ("XXX") Štandardná odchýlka = 1.85 Vzorka: farba (biela ) ("X") Varianta = 43.93color (biela) ("XXX") Štandardná odchýlka = 1.98 Priemer je aritmetický priemer hodnôt údajov Medián je stredná hodnota, keď boli hodnoty údajov zoradené (alebo priemer 2 hodnôt). stredných hodnôt, ak existuje párny počet dátových hodnôt). Režim je hodnota (hodnoty) dát, kt Čítaj viac »

V akomkoľvek normálnom rozdelení sú režim a medián rovnaké ako priemer, čokoľvek je. V normalizovanej normálnej distribúcii sa priemerné mu konvertuje na 0 (a štandardná odchýlka sigma je nastavená na 1). Takže mód a medián sú potom tiež 0 Čítaj viac »

Priemer (priemer) a medián (stred). Niektorí pridajú režim. Napríklad s množinou hodnôt: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Priemer je aritmetický priemer: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medián je hodnota ekvidistantná (číselne) od extrémy rozsahu. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 POZNÁMKA: V tomto súbore údajov je to rovnaká hodnota ako priemer, ale to zvyčajne nie je tento prípad. Tento režim je najbežnejšou hodnotou v sade. V tomto súbore nie je žiadny (žiadne duplikáty). Je to bežne zahrnuté ako štatistick Čítaj viac »

Priemer (priemer) a štandardné odchýlky možno získať priamo z kalkulačky v režime stat. Tento výnos dáva barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Presne povedané, keďže všetky dátové body vo vzorkovacom priestore sú celé čísla, mali by sme vyjadriť priemer aj ako celé číslo k správnemu počtu významných číslic, tj barx = 220. 2 štandardné odchýlky, v závislosti od toho, či chcete, aby štandardná odchýlka vzorky alebo populácie bola tiež zaokrúhlená na najbližšiu celočíselnú hodnotu, s_x = 29 Čítaj viac »

Áno, tento príklad je vhodný pre „koreláciu vs príčinnú súvislosť“. Hoci údaje o majiteľovi sú pozoruhodným dôkazom korelácie, vlastník nemôže uzavrieť kauzalitu, pretože to nie je náhodný experiment. Namiesto toho sa tu pravdepodobne stalo, že tí, ktorí chceli mať domáceho maznáčika a boli schopní ho poskytnúť, boli ľudia, ktorí skončili s domácim zvieraťom. Túžba vlastniť domáceho maznáčika ospravedlňuje ich šťastie potom, a schopnosť dovoliť pet poukazuje na skutočnosť, že boli pravdepod Čítaj viac »

Ak sú dané údaje celé obyvateľstvo, potom: farba (biela) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Ak sú dané údaje vzorkou populácie, potom farba (biela) ("XXX") sigma_ "vzorka" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 Ak chcete nájsť rozptyl (sigma_ "pop" ^ 2) a štandardnú odchýlku (sigma_ "pop") populácie Nájdite súčet hodnôt populácie Rozdeľte podľa počtu hodnôt v populácii, aby ste získali priemer Pre každú hodnotu populácie vypoč& Čítaj viac »

Variance = 3 050 000 (3 .f.) Sigma = 1750 (3s.f.) najprv nájdu priemer: priemer = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 nájde odchýlky pre každé číslo - to sa vykoná odpočítaním priemeru: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4 a potom každá odchýlka štvorca: (-466,6) ^ 2 = Rozptyl je priemer týchto hodnôt: rozptyl = (((14 * 217715,56) + 42672249,76) / 15 = 3 050 000 (3s.f.) Štandardná odchýlka je druhá odmocnina rozptylu: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Čítaj viac »

Populačná odchýlka je: sigma ^ 2 ~ = 476,7 a štandardná odchýlka populácií je druhá odmocnina tejto hodnoty: sigma ~ = 21.83 Po prvé, predpokladajme, že toto je celá populácia hodnôt. Preto hľadáme rozptyl obyvateľstva. Ak by tieto čísla boli súborom vzoriek z väčšej populácie, hľadali by sme rozptyl vzorky, ktorý sa líši od rozptylu populácie faktorom n // (n-1) Vzorec pre populačnú odchýlku je sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 kde mu je priemer populácie, ktorý sa dá vypočítať z mu = Čítaj viac »

Za predpokladu, že sa jedná o celú populáciu a nie len o vzorku: Variant sigma ^ 2 = 44,383,45 Štandardná odchýlka sigma = 210,6738 Väčšina vedeckých kalkulačiek alebo tabuliek vám umožní určiť tieto hodnoty priamo. Ak to potrebujete urobiť metodickejším spôsobom: Určite súčet uvedených hodnôt údajov. Vypočítajte priemer delením súčtu počtom údajov. Pre každú údajovú hodnotu vypočítajte jej odchýlku od priemeru odčítaním hodnoty dát od strednej hodnoty. Pre každú údajovú hodn Čítaj viac »

S = sigma ^ 2 = 815,41-> rozptyl sigma = 28,56-> 1 smerodajná odchýlka Rozptyl je druh strednej miery variácie údajov o najvhodnejšej línii. Je odvodený z: sigma ^ 2 = (súčet (x-barx)) / n Kde súčet znamená pridať všetko hore barx je stredná hodnota (niekedy používajú mu) n je počet použitých údajov sigma ^ 2 je rozptyl (niekedy používajú s) sigma je jedna štandardná odchýlka Táto rovnica, s trochou manipulácie skončí ako: sigma ^ 2 = (súčet (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" pre variance sigma = sqrt (( s& Čítaj viac »

Odchýlka (populácia): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Štandardná odchýlka (populácia): sigma_ "pop" = 3.55 Súčet hodnôt údajov je 42 Priemerná hodnota (mu) hodnôt údajov je 42/7 = 6 Pre každý z hodnôt dát môžeme vypočítať rozdiel medzi hodnotou dát a priemerom a potom tento rozdiel štvorcový. Súčet štvorcových rozdielov vydelený počtom dátových hodnôt udáva rozptyl populácie (sigma_ "pop" ^ 2). Druhá odmocnina rozptylu populácie udáva štandardnú odch Čítaj viac »

F-test predpokladá, že dáta sú normálne distribuované a že vzorky sú od seba nezávislé. F-test predpokladá, že dáta sú normálne distribuované a že vzorky sú od seba nezávislé. Údaje, ktoré sa líšia od normálneho rozdelenia, by mohli byť spôsobené niekoľkými dôvodmi. Údaje by mohli byť šikmé alebo veľkosť vzorky by mohla byť príliš malá na dosiahnutie normálneho rozdelenia. Bez ohľadu na dôvod, F-testy predpokladajú normálne rozdelenie a budú mať za následo Čítaj viac »

Keďže neexistuje žiadna matematická rovnica, ktorá by mohla vypočítať plochu pod normálnou krivkou medzi dvoma bodmi, neexistuje žiadny vzorec na nájdenie pravdepodobnosti v z-tabuľke na riešenie ručne. Z tohto dôvodu sa poskytujú tabuľky z, zvyčajne s presnosťou na 4 desatinné miesta. Ale existujú vzorce pre výpočet týchto pravdepodobností pri veľmi vysokej presnosti pomocou softvéru, ako je Excel, R, a vybavenie, ako je kalkulačka TI. V programe Excel sú vľavo od z: NORM.DIST (z, 0,1, true) V kalkulačke TI môžeme použiť normálny formát p Čítaj viac »

Rozdelenia Chi Squared môžu byť použité na opis štatistických veličín, ktoré sú funkciou súčtu štvorcov. Rozdelenie Chi štvorca je rozdelenie hodnoty, ktorá je súčtom štvorcov k normálne rozdelených náhodných premenných. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF rozloženia Chi Squared je dané: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Kde k je počet stupňov voľnosti a x je hodnota Q, pre ktorú hľadáme pravdepodobnosť. Užitočnosť rozdelenia Chi Squared je v modelovaní vecí, ktoré zahŕňajú súčty š Čítaj viac »

Jedným z použitia ko-variancie je štúdium korelácie. Keď máme vzorové dáta týkajúce sa dvoch závislých premenných, spoluzodpovednosť sa stáva relevantnou. Ko-rozptyl je mierou účinku variácie medzi týmito dvoma premennými. Keď máme dve závislé premenné, ktoré hovoria X a Y, môžeme študovať variáciu v rámci hodnôt X - toto je sigma_x ^ 2 odchýlka v hodnotách Y je odchýlka y sigma_y ^ 2. Štúdia simultánnej variácie medzi X a Y sa nazýva COV (X, Y) alebo sigma_ (xy). Čítaj viac »

Odhaľuje formu vzťahu medzi premennými. Pozrite si moju odpoveď na tému Čo je to regresná analýza ?. Odhaľuje formu vzťahu medzi premennými. Napríklad, či je vzťah silne pozitívne spojený, silne negatívny alebo neexistuje vzťah. Predpokladá sa, že napríklad zrážky a produktivita poľnohospodárstva budú silne korelované, ale vzťah nie je známy. Ak identifikujeme výnosy plodín na označenie produktivity poľnohospodárstva, zvážime dve premenné výnosov plodín y a zrážok x. Konštrukcia regresnej priamky y na x b Čítaj viac »

Keď používame regresnú čiaru na predpovedanie bodu, ktorého hodnota x je mimo rozsahu hodnôt x tréningových dát, nazýva sa extrapoláciou. Aby sme (zámerne) extrapolovali, používame len regresnú líniu na predpovedanie hodnôt, ktoré sú ďaleko od tréningových údajov. Všimnite si, že extrapolácia neposkytuje spoľahlivé predpovede, pretože regresná čiara nemusí byť mimo rozsahu tréningových údajov. Čítaj viac »

Z-skóre vám povie pozíciu pozorovania vo vzťahu k zvyšku jeho distribúcie, merané v štandardných odchýlkach, keď majú dáta normálne rozdelenie. Pozíciu zvyčajne vidíte ako hodnotu X, ktorá udáva skutočnú hodnotu pozorovania. To je intuitívne, ale neumožňuje vám porovnať pozorovania z rôznych distribúcií. Tiež musíte previesť vaše skóre X na skóre Z, aby ste mohli použiť tabuľky štandardnej normálnej distribúcie na vyhľadanie hodnôt týkajúcich sa skóre Z. Napríklad, ak chcete Čítaj viac »

Korelácia: dve premenné majú tendenciu sa meniť. Pre pozitívnu koreláciu, ak sa jedna premenná zvýši, druhá sa tiež zvýši v daných údajoch. Príčina: jedna premenná spôsobuje zmeny v inej premennej. Významný rozdiel: Korelácia by mohla byť len náhoda. Alebo možno nejakú tretiu premennú mení. Napríklad: Existuje vzťah medzi "ísť spať na sebe topánky" a "prebudiť sa s bolesťou hlavy". Ale tento vzťah nie je kauzálny, pretože skutočným dôvodom tejto náhody je (príl Čítaj viac »

Pozri nižšie. Dané: nie p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logické operátory: "nie p:" nie p, ~ p; "a:"; alebo: vv Logické tabuľky, negácia: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Logické tabuľky a & alebo: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q " Čítaj viac »

~ = 0.9391 Predtým, než sa dostaneme do samotnej otázky, poďme hovoriť o metóde riešenia. Povedzme napríklad, že chcem pripísať všetky možné výsledky z prevrátenia veľtržnej mince trikrát. Môžem dostať HHH, TTT, TTH a HHT. Pravdepodobnosť H je 1/2 a pravdepodobnosť pre T je tiež 1/2. Pre HHH a pre TTT to je 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8. Pre TTH a HHT je to tiež 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 každý, ale pretože existujú 3 spôsoby, ako môžem získať každý výsledok, skončí to 3xx1 / 8 = 3/8 každý. Keď zhrniem tieto výsledky, dostanem 1/ Čítaj viac »

Rýchle definície Kvantitatívne údaje sú čísla: výšky; závažia; rýchlosti; počet domácich zvierat; rokov; Kvalitatívne údaje nie sú čísla. Môžu zahŕňať obľúbené potraviny; náboženstvo; etník; Diskrétne údaje sú čísla, ktoré môžu mať špecifické, oddelené hodnoty. Napríklad, keď hodíte jednu maticu, dostanete 1, 2, 3, 4, 5 alebo 6. Nemôžete získať hodnotu 3,75. Kontinuálne údaje sú čísla, ktoré môžu mať všetky druhy desatinných alebo zlomk Čítaj viac »

Človek by sa často pozrel na IQR (Interquartile Range), aby získal viac "realistického" pohľadu na dáta, pretože by to eliminovalo odchýlky v našich údajoch. Ak by ste teda mali súbor údajov, ako napríklad 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Potom, ak by sme mali mať na mysli iba naše IQR, bolo by to viac "realistické" k nášmu súboru údajov, ako keby sme si zobrali normálny priemer, že jedna hodnota 2956 trochu zmarí dáta. odľahlosť ako taká by mohla pochádzať z niečoho tak jednoduchého, ako je chyba preklepu, čo ukazuje, ako m&# Čítaj viac »

Ako názov témy naznačuje, že rozptyl je "Meradlo variability" Rozptyl je mierou variability. To znamená, že pre množinu údajov môžete povedať: „Čím vyššia je odchýlka, tým viac údajov“. Príklady Súbor údajov s malými rozdielmi. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Súbor údajov s väčšími rozdielmi. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 Čítaj viac »

Centrálna hodnota, ktorá predstavuje reprezentáciu celých dát. > Ak sa pozrieme na frekvenčné rozdelenia, s ktorými sa stretávame v praxi, zistíme, že existuje tendencia premenlivých hodnôt klastra okolo centrálnej hodnoty; inými slovami, väčšina hodnôt leží v malom intervale okolo centrálnej hodnoty. Táto charakteristika sa nazýva centrálna tendencia frekvenčného rozdelenia. Centrálna hodnota, ktorá sa berie ako reprezentácia celých údajov, sa nazýva mierka centrálnej tendencie ale Čítaj viac »

Nominálna úroveň - Iba štítky údajov v rôznych kategóriách, napríklad kategorizácia: Muž alebo Žena Ordinálna úroveň - Údaje môžu byť usporiadané a usporiadané, ale rozdiel nedáva zmysel, napríklad: poradie ako 1., 2. a 3. miesto. Interval Level - Údaje je možné objednať, ako aj rozdiely, ale násobenie / delenie nie je možné. napríklad: kategorizácia ako rôzne roky ako 2011, 2012 atď. Ratio Level - Objednanie, rozdiel a násobenie / delenie - všetky operácie sú možné. Napríklad: Ve Čítaj viac »

Ogive je iný názov kumulatívnej frekvenčnej krivky. V každom bode ogive dostávame počet pozorovaní menší ako os x. Táto odpoveď sa berie do úvahy pri zohľadnení menšieho množstva. V opačnom prípade bude krivka udávať počet pozorovaní väčší ako os x. Menej ako kumulatívne rozdelenie frekvencií možno získať postupným pridávaním frekvencií tried a ich zapisovaním do horných hraníc tried. Čítaj viac »

(32/52) V balíku kariet je polovica kariet červená (26) a (za predpokladu, že nie sú žolíci) máme 4 kone, 4 kráľovné a 4 kráľov (12). Avšak, z obrázkových kariet, 2 jacky, 2 kráľovné a 2 kráľovia sú červené. Chceme nájsť "pravdepodobnosť nakreslenia červenej karty ALEBO obrázkovej karty" Našou relevantnou pravdepodobnosťou je kreslenie červenej karty alebo obrázkovej karty. P (červená) = (26/52) P (obrázok) = (12/52) Pri kombinovaných udalostiach používame vzorec: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) To Čítaj viac »

Predpovede aj intervaly spoľahlivosti sú užšie v blízkosti priemeru, čo možno ľahko vidieť vo vzorci zodpovedajúceho rozpätia chýb. Nasleduje rozpätie chyby intervalu spoľahlivosti. E = t _ {alfa / 2, df = n-2} časy s_e sqrt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Nasleduje rozpätie chyby pre predikčný interval E = t _ {alfa / 2, df = n-2} x s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} V obidvoch z nich vidíme termín (x_0 - bar {x}) ^ 2, ktorý sa mení ako štvorec vzdialenosti predikčný bod z priemeru. To je dôvod Čítaj viac »

Pravdepodobnosť, že prenosný počítač je chybný, je (6/22) Pravdepodobnosť, že prenosný počítač nie je chybný, je (16/22) Pravdepodobnosť, že aspoň jeden prenosný počítač je chybný, je daný: P (1 chybný) + P (2 chybné) + P (3 chybné), pretože táto pravdepodobnosť je kumulatívna. Nech je X počet prenosných počítačov, u ktorých sa zistí, že sú chybné. P (X = 1) = (3 vyberte 1) (6/22) ^ 1 krát (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 vyberte 2) (6/22) ^ 2 krát ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 vyberte 3) (6/22) ^ Čítaj viac »

Písmená "bi" znamenajú dva. Takže bimodálna distribúcia má dva režimy. Napríklad {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} je bimodálny s 3 a 12 ako oddelené režimy. Všimnite si, že režimy nemusia mať rovnakú frekvenciu. Dúfam, že to pomohlo Zdroj: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Čítaj viac »

Bimodálny graf ilustruje bimodálnu distribúciu, ktorá je definovaná ako kontinuálne rozdelenie pravdepodobnosti s dvoma režimami. Všeobecne platí, že graf funkcie distribúcie pravdepodobnosti tejto distribúcie sa bude podobať distribúcii s dvoma „hrboľami“; to znamená skôr než jediný vrchol prítomný v normálnej distribúcii alebo zvonovej krivke, graf bude mať dva vrcholy. Bimodálne distribúcie, hoci možno menej časté ako bežné distribúcie, sa stále vyskytujú v prírode. Napríklad Hodgkinov lymf&# Čítaj viac »

"Bin" v histograme je voľba jednotky a vzdialenosti na osi X.Všetky dáta v rozdelení pravdepodobnosti, ktoré sú vizuálne znázornené histogramom, sú vyplnené do príslušných zásobníkov. Výška každej priehradky je meranie frekvencie, s ktorou sa údaje nachádzajú vo vnútri rozsahu tohto zásobníka v distribúcii. Napríklad v tomto histograme vzorky je každá tyč stúpajúca nahor od osi X jedna nádoba. A v zásobníku od výšky 75 do výšky 80 je 10 dátových bodov (v t Čítaj viac »

Pozri úplné vysvetlenie. Keď máme 100 mincí a dáme tieto mince do súboru ľudí akýmkoľvek spôsobom, je povedané, že distribuujeme mince. Podobným spôsobom, keď je celková pravdepodobnosť (ktorá je 1) rozdelená medzi rôzne hodnoty spojené s náhodnou premennou, rozdeľujeme pravdepodobnosť. Preto sa nazýva rozdelenie pravdepodobnosti. Ak existuje pravidlo, ktoré určuje, aká pravdepodobnosť má byť priradená ktorej hodnote, potom sa takéto pravidlo nazýva funkcia rozdelenia pravdepodobnosti. Binomické Čítaj viac »

Rozdelenie chí-kvadrát je jednou z najčastejšie používaných distribúcií a je to distribúcia štatistických údajov o chí-kvadrát. Rozdelenie chi-square je jednou z najčastejšie používaných distribúcií. Je to distribúcia súčtu štvorcových normálnych normálnych odchýlok. Priemer distribúcie sa rovná stupňom voľnosti a rozptyl chi-kvadrát distribúcie je dva násobené stupňami voľnosti. Toto je distribúcia, ktorá sa používa pri vykonávaní testu chi kvadrát porovnan Čítaj viac »

Chi-kvadrát test nezávislosti testov, ak existuje významný vzťah medzi dvoma alebo viacerými skupinami kategorických údajov z rovnakej populácie. Chi-kvadrát test nezávislosti testov, ak existuje významný vzťah medzi dvoma alebo viacerými skupinami kategorických údajov z rovnakej populácie. Nulovou hypotézou pre tento test je, že neexistuje žiadny vzťah. Je to jeden z najčastejšie používaných testov v štatistike. Ak chcete použiť tento test, vaše pozorovania by mali byť nezávislé a očakávané hodnoty by mali by Čítaj viac »

Test chi ^ 2 sa používa na zistenie, či sa distribúcie kategorických premenných navzájom líšia. Test chi ^ 2 sa môže použiť len na skutočné čísla, nie na percentá, proporcie alebo prostriedky. Štatistika chi ^ 2 porovnáva výsledky alebo počty kategorických odpovedí medzi dvoma alebo viacerými nezávislými skupinami. Súhrnne: test chi ^ 2 sa používa na zistenie, či sa distribúcie kategoriálnych premenných navzájom líšia. Čítaj viac »

Pozri nižšie: Kombinácia je zoskupenie rôznych objektov bez ohľadu na poradie, v ktorom je zoskupenie vytvorené. Ako príklad, pokerová kombinácia je kombinácia - nezaujímame sa, v akom poradí máme karty, len to, že držíme Royal Flush (alebo pár 3s). Vzorec na nájdenie kombinácie je: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) S n = "populácia", k = " „Ako príklad, počet možných pokerových rúk s 5 kartami je: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Vyhodnotme to! (52xx51xxcancelcolor (oranžov Čítaj viac »

Štandardná škatuľa v škatuli a fúzy je vizuálna reprezentácia všetkých dátových bodov, vrátane bodov umiestnených úplne vľavo alebo vpravo vpravo v súbore údajov. Takéto extrémne údajové body sa nazývajú „odľahlé hodnoty“. Na rozdiel od štandardného boxplot, modifikovaný boxplot nezahŕňa odľahlé hodnoty. Namiesto toho sú odľahlé hodnoty reprezentované ako body za „fúzy“, aby presnejšie reprezentovali rozptýlenie údajov. Čítaj viac »

F-test. F-test je štatistický testovací mechanizmus určený na testovanie rovnosti medzi obyvateľmi. Robí to porovnaním pomeru odchýlok. Ak sú teda odchýlky rovnaké, pomer odchýlok bude 1. Všetky testy hypotéz sa vykonávajú za predpokladu, že nulová hypotéza je pravdivá. Čítaj viac »

Na testovanie významných rozdielov medzi prostriedkami používame ANOVA. Na testovanie významných rozdielov medzi prostriedkami viacerých skupín používame ANOVA alebo analýzu rozptylu. Napríklad, ak by sme chceli vedieť, či sa priemerná GPA biológie, chémie, fyziky a počtu veľkých kalkulov líšila, mohli by sme použiť ANOVA. Ak by sme mali iba dve skupiny, naša ANOVA by bola rovnaká ako t-test. Existujú tri základné predpoklady ANOVA: Závislé premenné v každej skupine sú normálne rozdelené Populačn Čítaj viac »

Pozri nižšie. Kategorická premenná je kategória alebo typ. Napríklad farba vlasov je kategorická hodnota alebo rodné mesto je kategorická premenná. Druhy, typ liečby a pohlavie sú všetky kategorické premenné. Numerická premenná je premenná, kde meranie alebo číslo má číselný význam. Napríklad celkové množstvo zrážok merané v palcoch je číselná hodnota, srdcová frekvencia je číselná hodnota, počet cheeseburgerov spotrebovaných za hodinu je číselná hodnota. Kategorická Čítaj viac »

Jednosmerná ANOVA je ANOVA, kde máte jednu nezávislú premennú, ktorá má viac ako dve podmienky. Pre dve alebo viac nezávislých premenných by ste použili obojsmernú ANOVA. Jednosmerná ANOVA je ANOVA, kde máte jednu nezávislú premennú, ktorá má viac ako dve podmienky. To je v protiklade s dvojcestnou ANOVA, kde máte dve nezávislé premenné a každá má viacero podmienok. Napríklad by ste použili jednosmernú ANOVU, ak by ste chceli určiť účinky značiek kávy na tepovú frekvenciu. Vaša ne Čítaj viac »

Koncepcia udalosti je v teórii pravdepodobností mimoriadne dôležitá. V skutočnosti je to jeden zo základných pojmov, ako napríklad bod v geometrii alebo rovnica v algebre. Za prvé považujeme náhodný experiment - akýkoľvek fyzický alebo duševný čin, ktorý má určitý počet výsledkov. Napríklad, počítame peniaze v našej peňaženke alebo predpovedáme hodnotu indexu akciového trhu zajtrajška. V obidvoch aj v mnohých iných prípadoch náhodný experiment vedie k určitým výsledkom (presné mno Čítaj viac »

Pozri nižšie. Náhodná premenná je číselným výstupom súboru možných hodnôt z náhodného experimentu. Napríklad náhodne vyberieme obuv z obchodu s obuvou a hľadáme dve numerické hodnoty jej veľkosti a ceny. Diskrétna náhodná veličina má konečný počet možných hodnôt alebo nekonečnú postupnosť reálnych čísel. Napríklad veľkosť topánok, ktorá môže mať len konečný počet možných hodnôt. Kým spojitá náhodná premenná môže mať všetky hodnoty v int Čítaj viac »

Regresná analýza je štatistický proces pre odhad vzťahov medzi premennými. Regresná analýza je štatistický proces pre odhad vzťahov medzi premennými. Je to všeobecný pojem pre všetky metódy, ktoré sa pokúšajú prispôsobiť modelu pozorovaným údajom, aby sa kvantifikoval vzťah medzi dvoma skupinami premenných, kde sa zameriava na vzťah medzi závislou premennou a jednou alebo viacerými nezávislými premennými. Vzťah však nemusí byť presný pre všetky pozorované dátové body. Preto veľmi často t Čítaj viac »

Je to frekvenčné rozdelenie, v ktorom sú všetky čísla reprezentované ako zlomok alebo percento celkovej veľkosti vzorky. Naozaj nie je o nič viac. Môžete spočítať všetky frekvenčné čísla, aby ste získali celkový súčet = veľkosť vašej vzorky. Potom rozdelíte každé frekvenčné číslo podľa veľkosti vzorky, aby ste získali pomer relatívnej frekvencie. Vynásobte túto frakciu o 100, aby ste získali percento. Tieto percentá (alebo zlomky) môžete vložiť do samostatného stĺpca za číslami frekvencií. Kumulat Čítaj viac »

Tabuľka relatívnej frekvencie je tabuľka, ktorá zaznamenáva počty údajov v percentuálnej forme, aka relatívnej frekvencii. Používa sa pri porovnávaní kategórií v tabuľke. Toto je tabuľka relatívnej frekvencie. Všimnite si, že hodnoty buniek v tabuľke sú v percentách namiesto skutočných frekvencií. Tieto hodnoty nájdete tým, že jednotlivé kmitočty umiestnite do súčtu riadkov. Výhodou tabuliek relatívnej frekvencie oproti frekvenčným tabuľkám je, že s percentami môžete porovnávať kategórie. Čítaj viac »

Vzorka covariance je meranie, ako veľmi sa premenné líšia od seba vo vzorke. Kováreň vám povie, ako sú dve premenné navzájom prepojené na lineárnej stupnici. To vám povie, ako silne koreloval váš X je váš Y. Napríklad, ak vaša kovariancia je väčšia ako nula, to znamená, že vaše Y sa zvyšuje, ako sa zvyšuje X. Vzorka v štatistike je len podskupinou väčšej populácie alebo skupiny. Napríklad, môžete si vziať vzorku jednej základnej školy v krajine, skôr než zbierať údaje z každej základnej školy v krajine. Vzorka Čítaj viac »

Unimodálna distribúcia je distribúcia, ktorá má jeden režim. Unimodálna distribúcia je distribúcia, ktorá má jeden režim. V údajoch vidíme jeden zrejmý vrchol. Obrázok nižšie ukazuje unimodálne rozdelenie: Naopak, bimodálna distribúcia vyzerá takto: Na prvom obrázku vidíme jeden vrchol. V druhom obrázku vidíme, že existujú dva vrcholy. Normálne sa môže distribuovať unimodálna distribúcia, ale nemusí to byť. Čítaj viac »

Pozri vysvetlenie Ak je k dispozícii veľký objem číselných údajov, nie je vždy možné preskúmať všetky jednotlivé číselné údaje a dospieť k záveru. Preto existuje potreba znížiť dáta na jednu alebo niekoľko čísel, aby bolo možné porovnanie. Na tento účel máme zavedené opatrenia centrálnej tendencie definované v štatistike. Miera centrálnej tendencie nám dáva jednu číselnú hodnotu, ktorú možno použiť na porovnanie. Preto to musí byť číslo, ktoré je sústredené okolo ve Čítaj viac »

Väčšinou existujú dva typy súborov údajov - Kategorické alebo kvalitatívne - Numerické alebo kvantitatívne Kategorické údaje alebo numerické údaje - kde premenná má hodnotu pozorovaní vo forme kategórií, ďalej môže mať dva typy - a. Nominálny b. Ordinálne a.Nominálne údaje majú pomenované kategórie, napr. Rodinný stav bude nominálnym údajom, pretože dostane pozorovania v nasledujúcich kategóriách - slobodný, ženatý, rozvedený / rozvedený, ovdovený Čítaj viac »

Normálne rozdelenie je úplne symetrické, šikmé rozdelenie nie je. V pozitívnom šikmom rozložení je „špička“ na väčšej strane dlhšia ako na druhej strane, čo spôsobuje, že medián, a najmä priemer, sa pohybuje doprava. V záporne šikmej distribúcii sa tieto pohybujú doľava, kvôli dlhšej "špičke" pri menších hodnotách. Zatiaľ čo v nešikmej normálnej distribúcii je medián a priemer na rovnakej hodnote. (obrázky z internetu) Čítaj viac »