Korelasi: dua pembolehubah cenderung untuk berubah bersama-sama. Untuk korelasi positif, jika satu pembolehubah bertambah, yang lain juga meningkat dalam data yang diberikan.
Penyebab: satu pembolehubah menyebabkan perubahan dalam pembolehubah lain.
Perbezaan yang signifikan: Korelasi hanya boleh menjadi kebetulan. Atau mungkin beberapa pemboleh ubah ketiga mengubah kedua.
Sebagai contoh: Terdapat hubungan antara "pergi tidur memakai kasut" dan "bangun dengan sakit kepala". Tetapi hubungan ini bukanlah kausal, sebab alasan sebenarnya kebetulan ini adalah (terlalu banyak) alkohol.
Apakah penyertaan "smite" yang lalu? "Smote" berbunyi betul, tetapi tidak benar. Seseorang berkata ia akan "dilanggar," tetapi itu bermakna anda jatuh cinta. Saya keliru. Tolong bantu.
Smitten. Smote adalah bentuk kata kerja yang berbeza. Penyertaan yang lalu adalah 'smitten', kerana ia mungkin berasal dari akar Jerman dan mempunyai '-en' biasa berakhir. 'Smote' adalah bentuk masa lalu yang tidak sempurna. 'Saya memukul' 'Saya telah merogol'
Apakah hubungan di antara statistik deskriptif dan inferens?
Statistik deskriptif termasuk perihalan data sampel yang diberikan, tanpa membuat keputusan mengenai penduduk. Sebagai contoh: min sampel boleh dikira dari sampel, dan ia adalah statistik deskriptif. Statistik inferensi membawa kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel. Sebagai contoh, menyimpulkan bahawa majoriti orang menyokong satu calon (berdasarkan sampel tertentu). Hubungan: Oleh kerana kita tidak mempunyai akses kepada seluruh penduduk, kita menggunakan statistik deskriptif untuk membuat kesimpulan kesimpulan.
Bagaimanakah saya dapat mengira statistik jangka hayat jangka hayat enjin? (statistik, akan sangat menghargai bantuan dengan ini)
"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Perhatikan bahawa kebarangkalian tidak boleh negatif, oleh itu saya fikir kita perlu mengandaikan bahawa x pergi dari 0 ke 10." "Pertama sekali kita perlu menentukan c supaya jumlah semua kebarangkalian ialah 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [ 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0.0012 "a) variance = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 E (X) =