Štatistika

To všetko znamená minimum medzi súčtom rozdielu medzi skutočnou hodnotou y a predpokladanou hodnotou y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Znamená minimum medzi súčtom všetkých resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 to znamená minimum medzi súčtom rozdielu medzi skutočnou hodnotou y a predpokladanou hodnotou y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Týmto spôsobom sa minimalizuje chyba medzi predpovedanou a chybou, ktorá sa najlepšie hodí pre regresnú čiaru. Čítaj viac »

Pearsonov chi-kvadrát test môže odkazovať na test nezávislosti alebo test dobrej zhody. Keď sa odvolávame na "Pearsonov chi-kvadrát test", môžeme sa odvolávať na jeden z dvoch testov: Pearsonov chi-kvadrát test nezávislosti alebo Pearsonov chi-kvadrát test dobroty. Testy dobrej zhody určujú, či sa distribúcia dátového súboru výrazne líši od teoretického rozdelenia. Údaje musia byť nespárované. Testy nezávislosti určujú, či nepárové pozorovania dvoch premenných sú navzájom nez Čítaj viac »

Populačný rozptyl je číselná hodnota, ktorú sa populácia líši. Rozptyl populácie vám povie, do akej miery sú údaje distribuované. Napríklad, ak je váš priemer 10, ale máte veľa variability vo vašich údajoch, s meraniami oveľa väčšími a nižšími ako 10, budete mať vysokú odchýlku. Ak má vaša populácia priemer 10 a máte veľmi malú odchýlku, pričom väčšina vašich údajov sa meria ako 10 alebo takmer 10, potom budete mať nízku populačnú odchýlku. Populačný rozptyl sa meria tak Čítaj viac »

Distribúcia je šikmá, ak je jeden z jej chvostov dlhší ako druhý. Pri pohľade na súbor údajov existujú v podstate tri možnosti. Súbor údajov je zhruba symetrický, čo znamená, že na ľavej strane mediánu je približne toľko výrazov, ako na pravej strane. Toto nie je skreslené rozdelenie. Súbor údajov má zápornú odchýlku, čo znamená, že má chvost na negatívnej strane mediánu. To sa prejavuje veľkým bodcom doprava, pretože existuje mnoho pozitívnych výrazov. Toto je šikmé rozdelenie. Sú Čítaj viac »

Prispôsobuje sa vysvetľujúcej premenlivej odchýlke. Zakaždým, keď pridáte dodatočnú vysvetľujúcu premennú k multivariačnej regresii, R-štvorček sa zvýši, čo vedie štatistika k presvedčeniu, že existuje silnejšia korelácia s pridanými informáciami. Aby sa korigovalo toto vychýlenie smerom nahor, použije sa upravený štvorček R. Čítaj viac »

Mean = Suma všetkých hodnôt / počet hodnôt. Priemer je zvyčajne najlepším meradlom centrálnej tendencie, pretože berie do úvahy všetky hodnoty. Je však ľahko ovplyvnená extrémnou hodnotou / odľahlosťou. Všimnite si, že Mean môže byť definovaný len na intervale a pomere merania Median je stredný bod dát, keď je usporiadaný v poradí. Zvyčajne je to vtedy, keď má súbor údajov extrémne hodnoty alebo je v určitom smere šikmý. Medián je definovaný na úrovni ordinálu, intervalu a pomeru merania. Režim je najčastejšie Čítaj viac »

Ak chcete nájsť priemer, spočítajte všetky čísla a výsledok rozdelte počtom dátových bodov. V tomto prípade, 95 + 67 + 43 + 115 = 320 A pretože tam boli 4 čísla, rozdeliť to 4 získať priemer: 320 ÷ 4 = 80 Priemer (tiež bežne nazývaný priemer) jej telefónne účty je 80 dolárov. Čítaj viac »

Priemer = 9,22 Medián = 9 Režim = 10 Rozsah = 2 priemer (priemer) x tálka frekvencia značky 10 |||| 4 9 || 3 8 || 2 Spolu fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Celková frekvencia = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 Usporiadajte ich vo vzostupnom poradí 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 mediánu = ((n + 1) / 2) th položka = (9 + 1) / 2 = 5. položka = 9 Režim = táto položka, ktorá sa vyskytuje viac časov režimu = 10 Rozsah = najväčšia hodnota - najmenší rozsah hodnôt = (10-8) Rozsah = 2 Čítaj viac »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) z tabuliek máme P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Čítaj viac »

V binomickom nastavení existujú iba dva možné výsledky na jeden pokus. V závislosti od toho, čo chcete, zavoláte jednu z možností Fail a druhú Succes. Príklad: Môžete volať zvitok 6 s dielom Succes a non-6 a Fail. V závislosti od podmienok hry vás môže valcovanie 6 stáť peniaze a možno budete chcieť tieto podmienky zvrátiť. Stručne povedané: Existujú iba dva možné výsledky na jeden pokus a môžete ich pomenovať podľa vlastného želania: White-Black, Heads-Tails, čokoľvek. Zvyčajne sa ten, ktorý použijete ako P vo v&# Čítaj viac »

"To znamená pravdepodobnosť udalosti A, keď sa udalosť B stane" Pr (A | B) je podmienená pravdepodobnosť. " "To znamená pravdepodobnosť, že sa udalosť A stane, na" "podmienke, že sa stane B." "Príklad:" "A = hádzanie 3 očí s kockami" "B = hodenie menej ako 4 očí s kockami" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (teraz vieme, že sú možné len 1,2 alebo 3 oči) " Čítaj viac »

Chi square test nezávislosti nám pomáha zistiť, či sú spojené 2 alebo viac atribútov alebo nie. či hrá šach pomáha zvýšiť matematiku dieťaťa alebo nie. Nie je to miera miery vzťahu medzi atribútmi. povie nám iba to, či dva princípy klasifikácie súvisia alebo nesúvisia, bez ohľadu na akékoľvek predpoklady týkajúce sa formy vzťahu.chi kvadrát test homogenity je rozšírenie chi kvadrát test nezávislosti ... testy homogenity sú užitočné na určenie, či 2 alebo viac nezávislých náhodných vzor Čítaj viac »

Matica kovariancie je všeobecnejšia forma jednoduchej korelačnej matice. Korelácia je zmenšená verzia kovariancie; Všimnite si, že tieto dva parametre majú vždy rovnaké znamienko (kladné, záporné alebo 0). Keď je znamenie pozitívne, premenné sú údajne pozitívne korelované; keď je znak negatívny, premenné sú údajne negatívne korelované; a keď je znamienko 0, tieto premenné sa označujú ako nekorelované. Všimnite si tiež, že korelácia je bezrozmerná, pretože čitateľ a menovateľ majú rovnaké fyzik&# Čítaj viac »

Diskrétna náhodná veličina má konečný počet možných hodnôt. Plynulá náhodná premenná by mohla mať akúkoľvek hodnotu (zvyčajne v určitom rozsahu). Diskrétna náhodná premenná je zvyčajne celé číslo, hoci to môže byť racionálna frakcia. Ako príklad diskrétnej náhodnej veličiny: hodnota získaná valcovaním štandardnej 6-strannej matrice je diskrétna náhodná veličina, ktorá má iba možné hodnoty: 1, 2, 3, 4, 5 a 6. Ako druhý príklad diskrétna náhodn Čítaj viac »

Jeden spôsob, ako poznať diskrétne alebo spojité je, že v prípade diskrétneho bodu bude mať hmota a v spojitosti bod nebude mať hmotnosť. Toto je lepšie pochopené pri pozorovaní grafov. Pozrime sa najprv na Diskrétne. Pozrite sa na jeho pmf oznámenia, ako hmotnosť sedí na body? teraz sa pozrite na jeho cdf upozornenie, ako hodnoty idú v krokoch, a že linka nie je kontinuálna? To tiež ukazuje, ako je hmota v bode na pmf Teraz sa pozrieme na kontinuálny prípad pozorovať jeho pdf oznámenie, ako hmotnosť nesedí v bode, ale medzi dvoma bodmi? a tera Čítaj viac »

Pozri vysvetlivky v časti Populačná odchýlka = (súčet (x-barx) ^ 2) / N Kde - x je pozorovacia čiara je priemer zo série N je veľkosť populácie Vzorová odchýlka = (súčet (x-barx) ^ 2) / (n-1) Kde - x je pozorovanie barx je priemer zo série n-1 je stupeň voľnosti (v ktorom n je veľkosť vzorky.) Čítaj viac »

V skutočnosti existujú tri hlavné typy údajov. Kvalitatívne alebo kategorické údaje nemajú logické poradie a nemožno ich preložiť do číselnej hodnoty. Farba očí je príkladom, pretože „hnedá“ nie je vyššia ani nižšia ako „modrá“. Kvantitatívne alebo číselné údaje sú čísla, a tak „ukladajú“ objednávku. Príkladmi sú vek, výška, hmotnosť. Ale pozor! Nie všetky numerické údaje sú kvantitatívne. Jedným z príkladov výnimky je bezpečnostný kód na vašej kreditnej karte Čítaj viac »

Záleží na tom, či je poradie dôležité. Príklad: Povedzme, že si zvolíte trojčlennú komisiu, ktorá bude reprezentovať vašu triedu 30 študentov: Pre prvého člena máte 30 možností. Pre druhú máte 29 Pre tretiu máte 28 Pre celkovo 30 * 29 * 28 = 24360 možných permutácie Teraz je to za predpokladu, že poradie výberu je relevantné: prvá sa nazýva „prezident“, druhá „tajomník“ a tretia bude len „členom“. Ak tomu tak nie je (všetky tri sú rovnaké), poradie, v ktorom sa vyberajú, nie je dôležité. S Čítaj viac »

Hlavným rozdielom je, že kontinuálne dáta sú merateľné a diskrétne dáta môžu mať len určité hodnoty. Môžu byť počítateľné. Príklady kontinuálnej: ** Výška, hmotnosť, príjem sú merateľné a môžu mať akúkoľvek hodnotu. Príklady diskrétnych: V skutočnosti existujú dva druhy diskrétnych údajov: Počítateľné: Počet detí. Premenná triedy: Farba očí Čítaj viac »

Pozri nižšie: Pozrime sa na čísla 1, 2, 3, 4, 5. Priemer je súčtom hodnôt vydelených počtom: 15/5 = 3 Medián je stredný výraz, keď je uvedený vo vzostupnom (alebo zostupnom)! ) poradie, ktoré je 3. Takže v tomto prípade sú rovnaké. Priemer a medián budú reagovať odlišne na rôzne zmeny súboru údajov. Napríklad, ak zmením 5 na 15, priemer sa určite zmení (25/5 = 5), ale medián zostane rovnaký na 3. Ak sa súbor údajov zmení tam, kde súčet hodnôt je 15, ale stredný termín zmeny, medi& Čítaj viac »

Stupne voľnosti rozptylu sú n, ale stupne voľnosti rozptylu vzorky sú n-1 Všimnite si, že "Variance" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Tiež si všimnite, že "Sample Variance" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Čítaj viac »

Medián je 39 Priemer je: 39 7/12 Priemer theset čísel je súčet všetkých čísel vydelených ich množstvom. V tomto prípade je priemer: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Medián čoraz viac usporiadanej množiny čísel je "stredné" číslo pre množinu s nepárnym počtom čísel Priemer 2 "stredných" čísel pre množinu s rovným množstvom čísel. Daný súbor je už objednaný, takže môžeme vypočítať medián. V danom súbore je 12 čísel, takže musíme nájsť prvky číslo 6 a 7 a vypočítať ich Čítaj viac »

Upravená hodnota R-squared platí len pre viacnásobnú regresiu Keď pridávate viac nezávislých premenných do viacnásobnej regresie, hodnota R-štvorca sa zvyšuje, čo vám dáva dojem, že máte lepší model, ktorý nie je nevyhnutne prípad. Bez toho, aby sme sa dostali do hĺbky, upravené R-štvorčeky budú brať do úvahy túto zaujatosť zvyšovania R-štvorcov. Ak preskúmate viacnásobné výsledky regresie, všimnete si, že upravený R-štvorček je VŽDY menší ako R-štvorcový, pretože odchýlka bola odstrán Čítaj viac »

VAR.S> VAR.P VAR.S vypočíta odchýlku za predpokladu, že dané údaje sú vzorkou. VAR.P vypočítava rozptyl za predpokladu, že dané údaje sú populácie. VAR.S = frac {súčet (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac {súčet (x - bar {x}) ^ 2} {N} Vzhľadom k tomu, že používate rovnaké údaje pre obe, VAR.S bude dávať hodnotu vyššiu ako VAR.P, vždy. Mali by ste však použiť VAR.S, pretože dané údaje sú v skutočnosti vzorovými údajmi. Upraviť: Prečo sa tieto dva vzorce líšia? Pozrite sa na Besselovu opravu. Čítaj viac »

Najjednoduchšie by bolo vypočítať priemer vzdialenosti medzi jednotlivými údajmi a priemerom. Ak to však vypočítate priamo, skončíte s nulovou hodnotou. Aby sme sa dostali okolo tohto, vypočítame štvorec vzdialenosti, dostaneme priemer, potom odmocninu, aby sme sa dostali späť do pôvodnej mierky. Ak sú údaje x_i, i je od 1 do n, (x_1, x_2, ....., x_n) a priemer je bar x, potom Std dev = sqrt ((súčet (x_i - bar x) ^ 2) / n) Čítaj viac »

Sigma = sqrt ((((x-barx) ^ 2) / n Tento vzorec je možné použiť v jednotlivých sériách pozorovania sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Kde - x je pozorovací barx je Mean série n je počet položiek alebo pozorovaní Čítaj viac »

Toto je binomické s n = 1 (1 flip) a p = 1/2 (za predpokladu, že je to spravedlivá minca) priemer = np = 1 (1/2) = 1/2 variance = npq = (1) (1/2) ( 1/2) = 1/4 štandardná odchýlka = sqrt (1/4) = 1/2 nádej, ktorá pomohla Čítaj viac »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) očakávaná hodnota x v diskrétnom prípade je E (x) = súčet p (x) x, ale toto je s súčtom p (x) = 1 tu uvedené rozdelenie nie je súčtom 1, takže predpokladám, že existuje nejaká iná hodnota, ktorá sa nazýva p (x = y) = .5 a štandardná odchýlka sigma (x) = sqrt (suma (xE (x )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2.16 + (1-1 * .04) ^ 04 + (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2. + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 . Čítaj viac »

Q_1 = 15 Ak máte v ruke kalkulačku TI-84: Môžete postupovať podľa týchto krokov: Najprv vložte čísla do poriadku. Potom stlačte tlačidlo stat. Potom "1: Edit" a ísť dopredu a zadať svoje hodnoty v poradí Po tomto stlačiť tlačidlo stat znova a prejdite na "CALC" a stlačte "1: 1-Var štatistiky" stlačte vypočítať. Potom sa posúvajte nadol, kým sa nezobrazí Q_1. Táto hodnota je vaša odpoveď :) Čítaj viac »

Pozrite sa nižšie :) Najprv určte hodnotu Q_1 a Q_3. Akonáhle ste našli tieto hodnoty, ktoré odpočítate: Q_3-Q_1 Toto sa nazýva medzikvartilový rozsah. Teraz vynásobte svoj výsledok hodnotou 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "váš výsledok" Potom pridáte výsledok (R) do Q_3 R + Q_3 A odčítajte Q_1 - R Budete mať dve čísla, ktoré bude rozsah. Akékoľvek číslo nachádzajúce sa mimo tohto rozsahu je považované za odľahlé číslo. Ak potrebujete ďalšie vysvetlenie, opýtajte sa! Čítaj viac »

Rovnica pre lineárnu regresiu najmenších štvorcov: y = mx + b kde m = (súčet (x_iy_i) - (súčet x_i súčet y_i) / n) / (súčet x_i ^ 2 - ((súčet x_i) ^ 2) / n) a b = (súčet y_i - m súčet x_i) / n pre kolekciu n párov (x_i, y_i) Vyzerá to hrozne na vyhodnotenie (a je to, ak to robíte ručne); ale pomocou počítača (napríklad s tabuľkou so stĺpcami: y, x, xy a x ^ 2) to nie je príliš zlé. Čítaj viac »

~ ~ 7.35 Pamätajte, že geometrický priemer medzi dvoma číslami a a b je farba (hnedá) (sqrt (ab) Takže geometrický priemer medzi 3 a 18 je rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) farba (zelená) (rArr ~~ 7,35 Čítaj viac »

3.742 "" zaokrúhlené na 3 desatinné miesta Geometrický priemer 2 čísel môže byť zapísaný ako: 2 / x = x / 7 "" násobenie larrovým krížikom dáva: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Čítaj viac »

"GM" 81 a 4 "je podľa definície" sqrt (81xx4) = 18. " Čítaj viac »

Rozsah je 0,532 Ak chcete nájsť rozsah množiny čísel, zistíte rozdiel medzi najmenšou hodnotou a najväčšou hodnotou. Takže najprv, usporiadajte čísla z najmenej na najväčšie. 0,118, 0,167, 0,321, 0,427, 0,541, 0,65 Môžete vidieť, ako je uvedené vyššie, že najmenšie číslo je 0,118 a najväčšie číslo je 0,65. Keďže musíme nájsť rozdiel, ďalším krokom je odpočítať menšiu hodnotu od najväčšej hodnoty. 0.65 - 0.118 = 0.532 Takže rozsah je 0.532 Čítaj viac »

Harmonický priemer je typ priemeru reprezentovaný nasledujúcim vzorcom. H = n / (1 / x 1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / X_n). Harmonický priemer je špecifický typ priemeru, ktorý sa používa pri výpočte priemerov jednotiek alebo sadzieb, napríklad rýchlosti. Je odlišná od aritmetického priemeru a je vždy nižšia. Vzorec je: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n predstavuje počet termínov v súbore údajov. x_1 predstavuje prvú hodnotu v sade. Vykonajte napríklad nasledujúci problém. Aký je harmonický priemer 2,4,5,8,10? H = Čítaj viac »

Ak X = matematické skóre a Y = slovné skóre, E (X) = 720 a SD (X) = 100 E (Y) = 640 a SD (Y) = 100 Tieto štandardné odchýlky nemôžete pridať, aby ste našli štandard odchýlka pre kompozitné skóre; môžeme však pridať odchýlky. Odchýlka je štvorec štandardnej odchýlky. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, ale pretože chceme štandardnú odchýlku, jednoducho vezmeme druhú odmocninu tohto čísla. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~ ~ 141 Teda štandardná odch& Čítaj viac »

Najprv zadajte údaje do dvoch zoznamov. Budem používať zátvorky na označenie tlačidla na kalkulačke a VŠETKY KAPSY, ktoré označia, akú funkciu použiť. Nech X a Y sú vaše dve premenné, zodpovedajúce zbierke bodov. Stlačte [STAT] a potom zvoľte EDIT alebo stlačte [ENTER]. Tým sa otvoria zoznamy, do ktorých zadáte údaje. Zadajte všetky hodnoty pre X do zoznamu 1, jeden po druhom. Vložte hodnotu a potom stlačte tlačidlo [ENTER], čím sa presuniete na nasledujúci riadok. Teraz zadajte všetky hodnoty pre Y do zoznamu 2 rovnakým spôsobom. Znova stlačte Čítaj viac »

Histogram je rýchly spôsob, ako získať informácie o distribúcii vzorky bez podrobného štatistického grafu alebo analýzy. Bez toho, aby ste museli mať dobrý grafický program, vykreslenie histogramu vám môže poskytnúť rýchlu vizualizáciu distribúcie vašich údajov. Je dôležité zvoliť správnu veľkosť 'bin' (skupiny údajov), aby ste získali najlepšiu aproximáciu krivky. Tento graf vám ukáže, či sú vaše hodnoty údajov vycentrované (normálne distribuované), naklonené na Čítaj viac »

Deskriptívna štatistika je disciplína kvantitatívneho opisu hlavných znakov zbierky informácií alebo samotného kvantitatívneho opisu. Opisná štatistika je veľmi dôležitá, pretože ak by sme jednoducho prezentovali naše prvotné údaje, bolo by ťažké predstaviť si, čo údaje ukazujú, najmä ak by to bolo veľa. Deskriptívna štatistika nám preto umožňuje prezentovať údaje zmysluplnejším spôsobom, čo umožňuje jednoduchšiu interpretáciu údajov. Napríklad, ak by sme mali výsledky 100 kusov študentov, m Čítaj viac »

IQR = 16 "usporiadanie dátového súboru vo vzostupnom poradí" 71color (biela) (x) 72color (biela) (x) farba (purpurová) (73) farba (biela) (x) 82 farieb (biela) (x) 85color (červená ) (uarr) farba (biela) (x) 86 farieb (biela) (x) 86 farieb (biela) (x) farba (purpurová) (89) farba (biela) (x) 91 farieb (biela) (x) 92 "kvartilov rozdeľte údaje do 4 skupín "stredná" farba (červená) (Q_2) = (85 + 86) /2=85,5 "spodná kvartilná" farba (purpurová) (Q_1) = farba (purpurová) (73) " horná kvartilná farba (purp Čítaj viac »

IQR = 19 (alebo 17, pozri poznámku na konci vysvetlenia) Interquartilný rozsah (IQR) je rozdiel medzi hodnotou tretieho kvartilu (Q3) a hodnotou 1. kvartilu (Q1) množiny hodnôt. Aby sme to našli, musíme najprv zoradiť údaje vo vzostupnom poradí: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Teraz určíme medián zoznamu. Medián je všeobecne známy ako číslo je "centrum" vzostupne usporiadaného zoznamu hodnôt. Pre zoznamy s nepárnym počtom záznamov je to jednoduché, pretože existuje jediná hodnota, pre ktorú je rovnaký Čítaj viac »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Prvým krokom pri riešení tohto problému je zistenie celkového množstva detí, takže môžete zistiť, koľko detí odišlo do Európy o celkovom počte detí. Bude to vyzerať ako 124 / t, kde t predstavuje celkové množstvo detí. Ak chcete zistiť, čo je to, nájdeme 68 + 124, pretože to nám dáva súčet všetkých detí, ktoré boli skúmané. 68 + 124 = 192 Tak 192 = t Náš výraz sa potom stáva 124/192. Teraz zjednodušiť: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Keďže 32 je prvočíslo, už nemôžeme via Čítaj viac »

0 intuitívne 0 odchýlka pomocou súčtu štvorcových rozdielov je (x-mu) ^ 2. Existujú samozrejme iné možnosti, ale konečný výsledok nebude negatívny. Vo všeobecnosti najnižšia možná hodnota je 0, pretože ak x = mu pravoúhlý (x-mu) ^ 2 = 0 x> pravý šíp (x-mu) ^ 2> 0 x <pravý šíp (x-mu) ^ 2> 0 Čítaj viac »

Nech mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} je priemer (očakávaná hodnota) diskrétnej náhodnej premennej X, ktorá môže mať hodnoty x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... s pravdepodobnosťou P (X = x_ {i}) = p_ {i} (tieto zoznamy môžu byť konečné alebo nekonečné a súčet môže byť konečný alebo nekonečný). Rozptyl je sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Predchádzajúci odsek je definícia rozptylu sigma_ {X} ^ {2}. Nasledujúci bit algebry, s použitím linearity operátora Čítaj viac »

Vzorec je rovnaký bez ohľadu na to, či ide o diskrétnu náhodnú premennú alebo súvislú náhodnú premennú. bez ohľadu na typ náhodnej premennej je vzorec pre rozptyl sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Ak je však náhodná premenná diskrétna, použijeme proces sumácie. V prípade spojitej náhodnej veličiny používame integrál. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Z toho dostaneme sigma ^ 2 substitúciou. Čítaj viac »

Priemer E (X) = 0 a odchýlka "Var" (X) = 6/5. Všimnite si, že E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Tiež si všimnite, že "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Čítaj viac »

Podmienená pravdepodobnosť je pravdepodobnosť danej udalosti za predpokladu, že poznáte výsledok inej udalosti. Ak sú dve udalosti nezávislé, podmienená pravdepodobnosť jednej udalosti daná druhej je jednoducho rovná celkovej pravdepodobnosti tejto udalosti. Pravdepodobnosť A daného B je zapísaná ako P (A | B). Vezmite napríklad dve závislé premenné. Definujte A ako "Náhodné meno amerického prezidenta je George" a B je "Náhodné meno amerického prezidenta je Bush." Celkovo bolo 44 prezidentov, z Čítaj viac »

Priemer = 4 113/600 Medián = 3.98 Režim = 1.20 Priemer je priemer čísel "priemer" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "priemer" = 4 113/600 Medián je " stredné číslo, keď zadávate čísla vo vzostupnom poradí 1,20,1,20,3,56,4.40,6,25,8,52 Keďže existuje 6 čísiel, potom „stredné číslo“ je priemerom vášho tretieho a štvrtého čísla „medián“ = (3,56+ 4.40) /2=3.98 Režim je číslo, ktoré sa vyskytuje najviac, čo je v tomto prípade 1,20, pretože sa vyskytuje dvakrát Čítaj viac »

Priemer = 14,25, medián = 15, režim = 15 Priemer: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 pridajte všetky čísla hore a potom ich rozdelte podľa počtu. Medián: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Zoraďte čísla v poradí od najnižšej po najvyššiu a potom zvoľte strednú hodnotu, v tomto prípade, ak existuje párny počet hodnôt, prejdite na polovicu medzi týmito dvomi v strede. Režim: Najbežnejšia hodnota je 15, ak si pozorne skontrolujete. Dúfajme, že je to užitočné ... Čítaj viac »

Priemer je priemer zo súboru údajov, režim je najčastejšie číslo, ktoré sa vyskytuje v súbore údajov a medián je číslo v strede súboru údajov. Priemer by sa vypočítal pridaním všetkých čísel hore a delením počtom čísel v súbore (6 čísel). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Toto je priemer Keďže všetky čísla vo vašom súbore sa vyskytujú raz, nie je žiadny režim. Ak by váš set mal navyše 4 alebo mal napríklad tri päťky, potom by mal odlišný režim. Zarovnajte všetky čísla v poradí od Čítaj viac »

Priemer = 30 Medián = 30 Režim = 30, 31 Priemer je "priemer" - súčet hodnôt vydelených počtom hodnôt: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = Medián je stredná hodnota v reťazci hodnôt uvedených od najnižšej po najvyššiu (alebo najvyššiu až najnižšiu - jednoducho nie je možné ich zamiešať): 28,30,30,31,31 medián = 30 Režim je hodnota najčastejšie. V tomto prípade sú obe verzie 30 aj 31 uvedené dvakrát, takže sú obidva režimom. Čítaj viac »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Priemerná hodnota barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Stredná M = (n + 1) / 2 položka = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3. položka M = 12 Režim [Z] je ten, ktorý sa objavuje väčšinu času V danom rozložení 12 sa vyskytuje 2-krát. Z = 12 Čítaj viac »

Priemer: 87,5 Režim: NIE režim Medián: 88 Mean = "súčet všetkých čísel" / "koľko čísel je" Existuje 6 čísel a ich súčet je 525 Preto je ich priemer 525/6 = 87,5 Režim je číslo s najvyššou frekvenciou, tj ktoré číslo sa javí najviac v sekvencii V tomto prípade existuje režim NIE, pretože každé číslo sa objaví len raz Medián je stredné číslo pri umiestnení čísel vo vzostupnom poradí 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Stredné číslo je medzi 86 a 90. Takže vaše stredné číslo sa nachádza pod Čítaj viac »

Pozri nižšie musíme uviesť počet hriechov 0, 1,1, 2,8,3,4,6% čísla Medián = stredné číslo 0, 1,1, farba (červená) (2,8), 3,4,6 2,8 režim = najčastejšie číslo. V zozname nie je žiadne takéto číslo, žiadny režim Rozsah = najväčší-najmenší počet Rozsah = 4,6-0 = 4,6 priemer = súčet (x_i / n) barx = (0+ 1,1 + 2,8 + 3 + 4,6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Čítaj viac »

Rozsah = 7 Medián = 6 Režimy = 3,6,8 Priemer = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Najprv spočítajte počet hodnôt: Existuje 19 Rozsah: Rozdiel medzi najvyššou a najnižšou hodnotou: farba (modrá) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, farba (modrá) (9) Rozsah = farba (modrá) (9-2 = 7) Medián: Hodnota presne v strede súboru údajov usporiadaných v poradí. K dispozícii je 19 hodnôt, takže toto sa dá ľahko nájsť. Bude to hodnota (19 + 1) / 2 th = 10. 19 = 9 + 1 + 9 farieb (červená) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, farba ( červená) (6,6,7,7,8,8 Čítaj viac »

66, 66, Žiadne, 27 Priemer je aritmetický priemer (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medián je hodnota ekvidistantná (číselne) od extrémov 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). Rozsah je číselná hodnota rozdielu medzi najnižšou a najvyššou hodnotou. 79,5 - 52,5 = 27 Čítaj viac »

8.32,7.6,7.6 "priemer je definovaný ako" • "priemer" = ("súčet všetkých meraní") / ("počet meraní") rArr "priemer" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 farieb (biela) (rArr "priemer" x) = 8.32 • "režim je najčastejším meraním režimu" rArr "" = 7.6larr "len jeden, ktorý sa vyskytne dvakrát" "" medián je stredným meradlom v sada objednaných "farieb (biela) (xxx)" opatrenia "" usporiadať opatrenia vo vzostupnom poradí "6, farba (biela) (x) Čítaj viac »

Priemer: 21,14 Medián: 12 Rozsah: 3 Režim: 12 Priemer: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 alebo 85/7 alebo 12,1428 Medián: zrušiť (farba (červená) (11)), zrušenie (farba (zelená) (11)), zrušenie (farba (modrá) (12)), 12, zrušenie (farba (modrá) (12)), zrušenie (farba (zelená) (13)), zrušenie (farba červená) (14)) Rozsah: farba (červená) (14) -color (červená) (11) = 3 Režim: farba (červená) (11), farba (červená) (11), farba (modrá) (12) , farba (modrá) (12), farba (modrá) (12), farba (ružová) (13), farba (oranžová) (14) farba (biela) (. Čítaj viac »

Je to 9 - stredná hodnota medzi 8 a 10 'Medián' je definovaná ako stredná hodnota, akonáhle je súbor dát de data usporiadaný podľa hodnoty. Takže vo vašom prípade by to dalo 2 8 10 16. Ak existujú dve stredné hodnoty, medián je definovaný ako priemer medzi nimi. Pri väčších množstvách údajov to väčšinou nezáleží, pretože stredné hodnoty majú tendenciu byť blízko. Napr. výšok povedzme 1000 dospelých mužov, alebo príjem obyvateľov mesta. V súbore údajov, ktorý je taký m Čítaj viac »

Čítaj viac »

"Doplnková udalosť je, že maximum je rovné alebo" "menšie ako 25, takže tri vstupenky sú všetky tri medzi" "prvými 25. Kurzy pre to sú:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Takže požadovaná pravdepodobnosť je:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Ďalšie vysvetlenie:" P (A a B a C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Pri prvom nakreslite kurz, že prvý lístok má číslo menšie" "alebo rovné 25 je (25/30). Takže P (A) = 25/30." "" Keď kreslíte druhý lístok, v taške zostáva len 29 lístkov a 5 z Čítaj viac »

Priemer = 19.133 Medián = 19 Režim = 19 Priemer je aritmetický priemer, 19.133 Medián je "([počet dátových bodov] + 1) ÷ 2" alebo hodnota PLACE ekvidistantná (číselne) od extrémov rozsahu v usporiadanom poradí nastavený. Táto sada obsahuje 15 čísel usporiadaných v poradí podľa 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Stredné miesto je teda (15 + 1) / 2 = 8. miesto. Číslo v tomto mieste je 19. Režim je najbežnejšia hodnota (hodnoty) v sade. V tomto prípade je to 19, pričom v sade sú tri výskyty. Blízkosť vš Čítaj viac »

Táto sada nemá žiadny režim. Pozri vysvetlenie. Režim (modálna hodnota) súboru dát je najčastejšou hodnotou v sade. Súbor však môže mať viac ako jednu modálnu hodnotu alebo nemá žiadne modálne hodnoty. Sada nemá žiadne modálne hodnoty, ak všetky hodnoty majú rovnaký počet výskytov (ako v danom príklade). Súbor môže mať aj viac ako jednu modálnu hodnotu. Príklad: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} V tomto nastavení sú režimy 1 a 6 s 3 výskytmi. Čítaj viac »

Neexistuje žiadny režim. "Režim" je najčastejšie číslo; najčastejšie. Ale v tomto prípade sa každá hodnota objaví presne raz, takže neexistuje žiadna "najčastejšia". Ak by sa jedno z týchto čísel vyskytlo dokonca dvakrát, bol by to režim, ale to tak nie je. Pre tento zoznam čísel nie je žiadny režim. Čítaj viac »

Má len jeden režim, ktorý je 12 Pretože sa v dátovom súbore opakuje 12 a v dátovom súbore nie je žiadne ďalšie opakované číslo, mód tohto súboru dát je 12. Medián tohto súboru dát je 15. Čítaj viac »

Priemer alebo aritmetický priemer. Mean je MOST spoločným meradlom centrálnej tendencie používanej v širokej škále údajov. Je to preto, že je to jeden z prvých výpočtov získaných vo všeobecnej matematike, ktorý sa vzťahuje aj na štatistiky. Používa (a často zneužíva) väčšina ľudí, pretože je pre nich najjednoduchšie porozumieť a vypočítať. Čítaj viac »

0.1841 Najprv začíname binomickým: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), aj keď p je extrémne malé, n je masívne. Preto to môžeme priblížiť pomocou normálu. Pre X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Takže máme Y ~ N (0,6,0,99994) Chceme P (x> = 2), opravením pre normálne použitie máme hranice P (Y> = 1,5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1,5-0,6) / sqrt (0,99994) ~ 0,90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Pomocou Z-tabuľky zistíme, že z = 0,90 dáva P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Čítaj viac »

Primárnym použitím lineárnej regresie je prispôsobiť čiaru 2 množinám údajov a určiť, koľko sú s nimi spojené. Príkladmi sú: 2 súbory kurzov cien zrážok a produkcie plodín a stupňov s ohľadom na koreláciu Všeobecný konsenzus vo vzťahu ku korelácii je: Korelačné hodnoty 0,8 alebo vyššie označujú silnú koreláciu Korelačné hodnoty 0,5 alebo vyššie do 0,8 znamenajú slabú koreláciu hodnoty menšie ako 0,5 označujú veľmi slabú koreláciu lineárnej regresie a korelácie Čítaj viac »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Pravdepodobnosť získania hláv na danom flipu je 1/2. Rovnaké s pravdepodobnosťou získania chvostov na danom flip. Las vec, ktorú potrebujeme vedieť, je počet spôsobov, ako môžeme nariadiť výsledky Heads a Tails - a to je ((14), (7)). Celkovo máme: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~ ~ 0.2095 Čítaj viac »

Za predpokladu, že "čestný" 6-stranný die odpoveď Syamini hovorí, že je "1/6". Ak sú všetky možné výsledky rovnako pravdepodobné, pravdepodobnosť konkrétneho výsledku (vo vašom prípade "získanie 3") je počet spôsobov, ako získať konkrétny výsledok vydelený celkovým počtom možných výsledkov. Ak hodíte nezaujatú zomierku, existuje 6 celkových možných výsledkov: 1, 2, 3, 4, 5 a 6. Konkrétny výsledok, ktorý vás zaujíma, sa uskutoční len jedným s Čítaj viac »

P_ ((x = 4 hlavy)) = 0,155625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 hlavy)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 hlavy)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 hlavy)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 hlavy)) = = 5 (0,0625) (0,5) P_ ((x = 4 hlavy)) = 0,155625 Čítaj viac »

N = 115 Myslíte s chybou 5%? Vzorec pre interval spoľahlivosti pre daný podiel je daný čiarou p + - ME, kde ME = z * * SE (klobúk p). hat p je podiel vzorky z * je kritická hodnota z, ktorú môžete získať z grafickej kalkulačky alebo tabuľky SE (hat p) je štandardná chyba podielu vzorky, ktorú možno nájsť pomocou sqrt ( hat q) / n), kde hat q = 1 - hat p a n je veľkosť vzorky Vieme, že hranica chyby by mala byť 0,05. S 90% intervalom spoľahlivosti, z * ~~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0,88 * 0,12) / n) Teraz môžeme vyriešiť n algebraicky. Dostane Čítaj viac »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Najprv musíme nájsť L_1 a L_2. L_1 = 3, pretože existujú len tri reťazce: (0) (1) (2). L_2 = 7, pretože všetky reťazce bez susedných 0 a 2 sú (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Teraz nájdeme opakovanie L_n (n> = 3). Ak reťazec končí v 1, môžeme za to dať nejaké slovo. Ak však reťazce končia v 0, môžeme dať len 0 alebo 1. Podobne, ak reťazce končia v 2, môžeme dať len 1 alebo 2. Nech P_n, Q_n, R_n je počet reťazcov bez 0 a 2 v susedstve a končí na 0,1,2. L_n, P_n, Q_n a Rn nasl Čítaj viac »

Pozri na toto . Úver Gauravovi Bansalovi. Snažil som sa vymyslieť najlepší spôsob, ako to vysvetliť a narazil som na stránku, ktorá robí naozaj peknú prácu. Radšej by som dal tomuto chlapcovi uznanie za vysvetlenie. V prípade, že odkaz nefunguje pre niektoré, uvádzam niektoré informácie nižšie. Jednoducho povedané: hodnota R ^ 2 je jednoducho štvorcom korelačného koeficientu R. Korelačný koeficient (R) modelu (povedzme s premennými x a y) berie hodnoty medzi -1 a 1. Opisuje, ako sú x a y sú korelované.Ak sú x a y v doko Čítaj viac »

Jeho {1,2,3,4,5,6}, čo je vlastne množina všetkých možných výsledkov, ako sa definuje definícia vzorového priestoru. Keď hodíte 6-strannou kockou, počet bodov na najvrchnejšej strane sa nazýva ako výsledok. Teraz, keď je kocka zvinutá, môžeme získať buď 1, 2, 3, 4, 5 alebo 6 bodov na hornej strane tváre. Takže experiment tu je "valcovanie 6 tvárou kocky" a zoznam možných výsledkov je "{1,2,3,4,5,6}". Vzorový priestor podľa definície je zoznam všetkých možných výsledkov experimentu. Takže odpoveď na vašu o Čítaj viac »

0.563 šanca Musíte vytvoriť diagram pravdepodobnostného stromu, aby ste mohli vypracovať kurz: Celkovo skončíte s 8/11 (pôvodné množstvo čiernych pier) vynásobených 7/10 (množstvo čiernych pier v poli) + 3/11 (celkové množstvo červených pier) vynásobené 2/10 (množstvo červených pier zostalo v krabici). To = 0,563 šanca, že si vyberiete 2 perá rovnakej farby, či už sú 2 čierne alebo 2 červené. Čítaj viac »

Musíte vidieť úplnú odpoveď, aby som pochopil, že neviem, čo máte na mysli, najprv dostanete svoje súbory údajov, kde ste sa vrátili na x, aby ste zistili, ako sa mení efekt x. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 A chcete nájsť vzťah medzi x a y, takže hovoríte, že model je ako y = mx + c alebo v štatistikách y = beta_0 + beta_1x + u tieto beta_0, beta_1 sú Parametre v populácii a u je efektom nezistených premenných, ktoré sa inak nazývajú chybovým termínom, takže chcete odhady hatbeta_0, hatbeta_1 Takže haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x To Čítaj viac »

Ak majú Gauss-Markofove predpoklady, potom OLS poskytuje najnižšiu štandardnú chybu ľubovoľného lineárneho odhadcu, tak najlepší lineárny nestranný odhadovač Vzhľadom na tieto predpoklady sú koefekty parametrov lineárne, to znamená, že beta_0 a beta_1 sú lineárne, ale premenná x nemá byť lineárny môže byť x ^ 2 Údaje boli prevzaté z náhodnej vzorky Neexistuje dokonalá multi-kolinearita, takže dve premenné nie sú úplne korelované. E (u / x_j) = 0 priemerný podmienený predpoklad je nula, čo znamen Čítaj viac »

Štandardná odchýlka {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Rozvíjajme všeobecný vzorec a potom ako konkrétnu dostanete štandardnú odchýlku 1, 2, 3, 4 a 5. Ak máme {1, 2,3, ...., n} a potrebujeme nájsť štandardnú odchýlku týchto čísel. Všimnite si, že "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n súčet _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 znamená "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n súčet _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 znamená "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 Čítaj viac »

Nula Ak máte len jedno číslo alebo milión čísel, ktoré sú presne rovnaké (napríklad 25), štandardná odchýlka bude nula. Ak chcete mať štandardnú odchýlku väčšiu ako nula, musíte mať vzorku, ktorá obsahuje hodnoty, ktoré nie sú rovnaké. Takže aspoň pri vzorke musíte mať aspoň dve hodnoty, ktoré nie sú ekvivalentné, aby bola štandardná odchýlka väčšia ako nula. nádej, ktorá pomáha Čítaj viac »

"Časť 1) 0.80164" "Časť 2) 0.31125" "Existuje 5 prepínačov, ktoré môžu byť otvorené alebo zatvorené." "Preto existuje najviac" 2 ^ 5 = 32 "prípadov na vyšetrenie." "Môžeme si však zobrať niekoľko skratiek:" "Ak sú obe verzie 1 a 4 otvorené ALEBO obidva 2 a 5 sú otvorené, prúd" "nemôže prejsť." "Takže (1 ALEBO 4) A (2 ALEBO 5) musia byť zatvorené." "Ale existujú ďalšie kritériá:" "Ak sú (4 a 2) otvorené, 3 musia byť zatvoren Čítaj viac »

Štandardná chyba je náš odhad pre neznámy parameter sigma (štandardná odchýlka). Štandardná chyba je druhá odmocnina odhadu rozptylu. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Je to miera priemernej vertikálnej vzdialenosti, ktorá je jedným z našich pozorovaní z vypočítanej regresnej čiary. Týmto spôsobom sa odhaduje neznáma veličina sigma, čo by bolo, ako ďaleko by sme očakávali, že akékoľvek potenciálne pozorovanie bude od skutočnej regresnej čiary (čiara, ktorú sme získali na základe odhadu najmenších štvorcov). Čítaj viac »

Pravdepodobnosť kreslenia buď siedmich, dvoch alebo eso je 3/13. Pravdepodobnosť čerpania esa, sedem alebo dvoch je rovnaká ako pravdepodobnosť čerpania esa plus pravdepodobnosť sedem plus pravdepodobnosť dvoch. P = P_ (eso) + P_ (sedem) + P_ (dva) V palube sú štyri esá, takže pravdepodobnosť musí byť 4 (počet „dobrých“ možností) nad 52 (všetky možnosti): P_ (ace ) = 4/52 = 1/13 Keďže sú 4 aj dvojice aj sedmičky, môžeme použiť rovnakú logiku, aby sme zistili, že pravdepodobnosť je rovnaká pre všetky tri: P_ (sedem) = P_ (dva) = P_ ( ace) = 1/13 To znamená, že sa mô Čítaj viac »

1884 všeobecne môžete mať 8 vybrať 6 pre mužov a 10 vybrať 5 pre ženy. Nepýtajte sa ma, prečo máte viac žien a váš výbor požaduje menšie zastúpenie, ale to je ďalší príbeh. Dobre, takže úlovok je, že 1 z týchto chlapcov odmieta pracovať s jednou z týchto dievčat. Takže táto konkrétna osoba nemôže byť použitá so všetkými chlapcami, takže odpočítame 1 od 8 a pridáme jeho kombinácie do celkového počtu 7 možností 1 na konci. Takže umožňuje začať s ostatnými chlapcami (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 teraz môžu byť spár Čítaj viac »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Vo všeobecnosti, keď usporiadame n položiek, kde sú k rôzne" "položky, ktoré sa vyskytujú každý" n_i "krát, pre" i = 1,2 , ..., k ", potom" "máme" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "možnosti ich usporiadania." "Takže musíme spočítať, koľkokrát sa vyskytujú položky:" "Tu máme 7 položiek: dve 579 a jednu 6, takže" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "možnosti" " Toto sa nazýva multinomiálny koeficient. "Filozofia, ktorá j Čítaj viac »

Q_1 = 24 Ak máte v ruke kalkulačku TI-84: Môžete postupovať podľa týchto krokov: Najprv vložte čísla do poriadku. Potom stlačte tlačidlo stat. Potom "1: Edit" a ísť dopredu a zadať svoje hodnoty v poradí Po tomto stlačiť tlačidlo stat znova a prejdite na "CALC" a stlačte "1: 1-Var štatistiky" stlačte vypočítať. Potom sa posúvajte nadol, kým neuvidíte Q_1. Táto hodnota je vaša odpoveď :) Čítaj viac »

Malá vzorka, normálne rozdelenie a môžete vypočítať štandardnú odchýlku a priemer, t štatistiky sa používajú Pre veľkú vzorku, Z štatistiky (Z skóre) má približne štandardné normálne rozdelenie. Keď je vzorka malá, variabilita distribúcie Z vyplýva z náhodnosti. To znamená, že rozdelenie pravdepodobnosti bude viac rozložené ako štandardné normálne rozdelenie. Keď n je číslo vzorky a df = n-1, t skóre (t štatistika) môže byť vypočítané t = (x -μ0) / (s / n ^ 0,5) x = = priemer vzorky μ0 = predpo Čítaj viac »

Rozptyl je sigma ^ 2 = 15,81 a smerodajná odchýlka je sigma približne 3,98. V binomickom rozložení máme celkom pekné vzorce pre priemer a wariance: mu = Np tex a sigma ^ 2 = Np (1-p) Takže rozptyl je sigma ^ 2 = np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Štandardná odchýlka je (ako obvykle) druhá odmocnina rozptylu: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) približne 3,98. Čítaj viac »

Farba (červená) (sigma ^ 2 = 3.25) Ak chcete nájsť rozptyl, musíme najprv vypočítať priemer. Ak chcete vypočítať priemer, jednoducho pridajte všetky dátové body a potom ich rozdeľte počtom dátových bodov. Vzorec pre stredné mu je mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Kde x_k je k-tý dátový bod a n je počet údajov bodov. Pre náš súbor údajov máme: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Takže priemer je mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Teraz pre výpočet rozptylu zistíme, ako ďalek Čítaj viac »

Odchýlka je 27500 Priemer súboru údajov je daný súčtom údajov vydelených ich číslom, tj (Sigmax) / N Preto priemer je 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Odchýlka je teda 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Čítaj viac »

Populačný rozptyl: 56.556 Vzorový rozptyl: 67.867 Na výpočet rozptylu: Vypočítajte aritmetický priemer (priemer) Pre každú údajovú hodnotu štvorcový rozdiel medzi touto hodnotou údajov a priemerom Vypočítajte súčet štvorcových rozdielov Ak vaše údaje predstavujú celú populáciu: 4. Vydeľte súčet kvadrátových rozdielov počtom hodnôt údajov, aby ste získali rozptyl populácie Ak vaše údaje predstavujú len vzorku odobratú z väčšej populácie 4. Vydeľte súčet štvorcových rozdie Čítaj viac »

Odchýlka je 25,14 Údaje; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Variant (sigma ^ 2) je priemer štvorcového rozdielu od priemeru. Priemer je (sumD) / 6 = 29/6 ~ ~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4,83) ^ 2 + (6-4,83) ^ 2 + (-2-4,83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~ ~ 25.14 (2dp) odchýlka je 25.14 [Ans] Čítaj viac »

V závislosti od toho, či sa dané údaje majú brať ako celá populácia (všetky hodnoty) alebo ako vzorka z väčšej populácie: Populačný rozptyl sigma ^ 2 ~ = 66,7 Vzorové rozptyl s ^ 2 ~ = 77,8 Toto možno určiť pomocou štandardného modelu vo funkciách vedeckej kalkulačky alebo rozloženého hárku (ako je uvedené nižšie): ... alebo sa môže vypočítať v krokoch ako: Určiť súčet hodnôt údajov Rozdeliť súčet hodnôt údajov počtom hodnôt údajov na získanie priemer Pre každú údajovú hodnotu odč Čítaj viac »

Odchýlka súboru údajov je 6.29. Všimnite si, že vzorec rozptylu pre účely výpočtu je 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 kde n je celkový počet hodnôt v daného súboru údajov. Vo vašich daných údajoch máme n = 7 a hodnoty x_i sú {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Takže váš rozptyl = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 + 10 +7]) 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Čítaj viac »

47.9 Predpokladám, že máte na mysli rozptyl populácie (rozptyl vzorky sa bude mierne líšiť). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Rozlišujte medzi týmito dvoma. Prvé znamenie hovorí: "pridajte štvorce svojich čísel", druhá hovorí "pridať prvý, THEN štvorcový súčet" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Čítaj viac »

Variant sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Vypočítame aritmetický priemer prvý mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Na výpočet pre rozptyl sigma ^ 2 použite vzorec sigma ^ 2 = (súčet (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Boh žehná ... Dúfam, že vysvetlenie je užitočné. Čítaj viac »

Variant sigma ^ 2 = 6903/64 = 107,8593 vypočítajte aritmetický priemer mu prvý n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 vypočíta rozptyl sigma ^ 2 s použitím vzorca pre rozptyl pre populáciu sigma ^ 2 = (súčet (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107,8593 Boh žehnaj .. .. Dúfam, že vysvetlenie je užitočné. Čítaj viac »

211/2 alebo 105,5 nájdu priemer: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 odčíta priemer z každého čísla v údajoch a výsledok štvorca: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 nájdi priemer štvorcových rozdielov: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 alebo 105,5 Čítaj viac »

Rozptyl {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Vzorec pre rozptyl, s ^ 2, je farba (biela) ("XXX") s ^ 2 = (súčet (x_i - barx)) / (n- 1) kde barx je priemer vzorky nastavenej farby (biela) ("XXX") v tomto prípade je priemer {3,6,7,8,9} (sumx_i) /5=6.6 Čítaj viac »