Statistik

Secara berterusan data secara berasingan adalah jawapan nombor keseluruhan. Seperti berapa banyak pokok atau meja atau orang. Juga perkara-perkara seperti saiz kasut diskret. Tetapi berat, tinggi dan masa adalah contoh data berterusan. Satu kaedah untuk menentukan jika anda mengambil dua kali seperti 9 saat dan 10 saat, bolehkah anda mempunyai masa di antara kedua-dua ini? Ya waktu rekod dunia Usain Bolt 9.58 saat Jika anda mengambil 9 meja dan 10 meja, bolehkah anda mempunyai beberapa meja di antara? Tiada 9 1/2 meja adalah 9 meja dan yang rosak! Baca lebih lanjut »

1/435 = 0.0023 "Saya rasa anda bermaksud bahawa terdapat 22 kad yang ditunjukkan, supaya" "hanya terdapat 52-22 = 30 kad tidak diketahui." "Terdapat 4 saman dan setiap kad mempunyai pangkat, saya mengandaikannya" "ini adalah maksud anda dengan nombor kerana tidak semua kad mempunyai nombor" ", ada yang kad muka." "Jadi dua kad terpilih dan seseorang mesti meneka saman dan" "kedudukan mereka. Kemungkinan untuk itu ialah" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23% "Penjelasan: kita tahu ia bukan salah satu daripada kad yang dibalik, jadi hanya terda Baca lebih lanjut »

"Hasil yang mungkin untuk membuang 4 sisi mati ialah:" "1, 2, 3, atau 4. Jadi min ialah (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "Varians sama dengan E [x²] - (E [x]) ² = (1 ² + 2 ² + 3 ² + 4 ²) / 4 -2.5 ²" "= 30/4 - 2.5 ² = 7.5 - 6.25 = Hasil yang mungkin untuk melontar 8 sisi mati ialah: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, atau 8. Jadi min ialah 4.5 ". "Varians sama dengan (1 ² + 2 ² + ... + 8 ²) / 8 - 4.5 ² = 5.25." "Maksud dari jumlah dua dadu adalah jumlah cara," "jadi kita mempunyai 2.5 + 4.5 = 7." " Baca lebih lanjut »

A = 1.7 Diagram di bawah menunjukkan pengagihan seragam untuk julat yang diberi persegi panjang mempunyai luas = 1 jadi (6-1) k = 1 => k = 1/5 kita mahu P (X <= a) = 0.14 ini ditunjukkan sebagai kawasan berlumpur kelabu pada rajah tersebut: (a-1) k = 0.14 (a-1) xx1 / 5 = 0.14 a-1 = 0.14xx5 = 0.7: .a = 1.7 Baca lebih lanjut »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Untuk mencari k, kita menggunakan int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Untuk mengira P (x> ), kita gunakan P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / = -1 / 1 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Untuk mengira E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 3-x ^ 4) dx = ] _0 ^ 2 = 3/4 (8-32 / 5) = 6/5: .V (X) = 6 / 5-1 = 1/5 Baca lebih lanjut »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Nama" P [R] = "Kebarangkalian bahawa satu tongkat R ternyata biru akhirnya" P [Y] = "Prob. P ["RY"] = "Perhatikan bahawa tongkat R & Y kedua-duanya menjadikan acara biru." P ["RR"] = "Kebarangkalian bahawa dua tongkat R menukarkan acara biru." P ["YY"] = "Kebarangkalian bahawa dua tongkat Y akan menghidupkan acara biru." "Kemudian kita mempunyai" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y] "Jadi kita mendapat dua persamaan dalam dua pembole Baca lebih lanjut »

44 Untuk mengira min satu set data, tambah semua data dan kongsi dengan bilangan item data. Biarkan usia pengajaran ketujuh menjadi x. Dengan itu, purata umur guru dihitung oleh: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Kemudian kita boleh kalikan melalui 7 untuk mendapatkan: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Kami menolak semua umur lain untuk mendapatkan: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Baca lebih lanjut »

Bukan peristiwa bebas. Untuk dua peristiwa dua dianggap 'bebas': P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2 / ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, peristiwa tidak bebas. Baca lebih lanjut »

Mean = 7.4 Deviasi Standard ~~ 1.715 Varians = 2.94 Maksudnya adalah jumlah semua titik data yang dibahagikan dengan bilangan titik data. Dalam kes ini, kita ada (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) 148/20 = 7.4 Varians adalah "purata jarak kuadrat dari min." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Apa ini bermakna anda menolak setiap titik data dari min, kuasai jawapan, kemudian tambahkan semuanya bersama-sama dan bahagikannya dengan jumlah titik data. Dalam soalan ini, ia kelihatan seperti ini: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76) = 23.04 Kami menambah 4 di Baca lebih lanjut »

17160/6497400 Terdapat 52 kad sama sekali, dan 13 daripadanya bersudut. Kebarangkalian melukis spade pertama adalah: 13/52 Kebarangkalian melukis spade kedua adalah: 12/51 Ini kerana, apabila kita telah memilih spade, hanya terdapat 12 spades kiri dan akibatnya hanya 51 kad sama sekali. kebarangkalian melukis spade ketiga: 11/50 kebarangkalian melukis spade keempat: 10/49 Kita perlu membiak semua ini bersama-sama, untuk mendapatkan kebarangkalian melukis satu demi satu: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Jadi kebarangkalian melukis empat sudu serentak tanpa pengganti ialah: 17160/6497400 Baca lebih lanjut »

9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 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 = 9} x_i ^ 2) "dengan" x_i = X_i - bar X ", dan" y_i = Y_i - bar Y => hat beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 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 + 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "Jadi garis regresi adalah" Y = -1.226666 + 0.1016666 * Baca lebih lanjut »

30.2 Maksudnya dikira dengan mengambil jumlah nilai dan membahagikan dengan hitungan. Sebagai contoh, untuk 6 wanita, dengan maksudnya 31, kita dapat melihat bahawa usia disimpulkan kepada 186: 186/6 = 31 Dan kita boleh melakukan perkara yang sama untuk lelaki: 116/4 = 29 Dan sekarang kita boleh menggabungkan jumlah dan bilangan lelaki dan wanita untuk mencari purata bagi pejabat: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Baca lebih lanjut »

Apabila terdapat beberapa nilai ekstrim dalam set data anda. Contoh: Anda mempunyai dataset sebanyak 1000 kes dengan nilai yang tidak terlalu jauh. Maksud mereka ialah 100, seperti median mereka. Sekarang anda menggantikan hanya satu kes dengan kes yang mempunyai nilai 100000 (hanya untuk melampau). Maksudnya akan naik secara mendadak (kepada hampir 200), sementara median tidak akan terpengaruh. Pengiraan: 1000 kes, min = 100, jumlah nilai = 100000 Kehilangan satu 100, tambah 100000, jumlah nilai = 199900, min = 199.9 Median (= kes 500 + 501) / 2 tetap sama. Baca lebih lanjut »

Panjang batang 6h ialah = 265.2-230 = 35.2 Panjang min 6 batang adalah = 44.2 cm Panjang min 5 batang ialah = 46 cm Jumlah panjang 6 batang ialah = 44.2xx 6 = 265.2 cm Jumlah panjang daripada 5 batang adalah = 46xx5 = 230 cm Panjang batang 6h = = Panjang keseluruhan 6 batang] - [Jumlah panjang 5 batang] Panjang batang 6h ialah = 265.2-230 = 35.2 Baca lebih lanjut »

X = 5 3,4,5,8, x mean = mode = median sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 kerana kita diperlukan di sana untuk menjadi mod: .x> 0 kerana x = 0 = > barx = 4, "median" = 4 "tetapi tidak ada mod" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 kita mempunyai 3,4,5,5,8 median = 5 mode = 5:. x = 5 Baca lebih lanjut »

Maksud enam nombor adalah "" 270/6 = 45 Terdapat 3 set nombor yang berbeza yang terlibat di sini. Satu set enam, satu set dua dan satu set semua lapan. Setiap set mempunyai makna tersendiri. "bermaksud" = "Jumlah" / "bilangan nombor" "" ATAU M = T / N Perhatikan bahawa jika anda tahu maksudnya dan bilangan bilangannya, anda dapat mencari jumlahnya. T = M xxN Anda boleh menambah nombor, anda boleh menambah jumlah, tetapi anda tidak boleh menambah cara bersama. Jadi, untuk semua lapan nombor: Jumlahnya ialah 8 xx 41 = 328 Bagi dua nombor: Jumlahnya ialah 2xx29 = 58 Oleh itu j Baca lebih lanjut »

8 Maksud satu set nombor adalah jumlah nombor yang melebihi kiraan set (bilangan nilai). Kami mempunyai satu set empat nombor dan min ialah 5. Kita dapat melihat bahawa jumlah nilai adalah 20: 20/4 = 5 Kita mempunyai satu lagi set tiga nombor yang bermakna ialah 12. Kita boleh menulis bahawa: 36 / 3 = 12 Untuk mencari purata tujuh nombor bersama-sama, kita boleh menambah nilai-nilai bersama dan membahagi 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Baca lebih lanjut »

Tahan dalam kes ini bermakna ia dapat menahan nilai yang melampau. Contoh: Bayangkan sekumpulan 101 orang yang mempunyai purata (= min) sebanyak $ 1000 di bank. Ia juga berlaku bahawa lelaki tengah (selepas mengurutkan baki bank) juga mempunyai $ 1000 di bank. Median ini bermaksud, bahawa 50 (%) mempunyai kurang dan 50 mempunyai lebih banyak. Sekarang salah seorang daripada mereka menang hadiah loteri $ 100000, dan dia memutuskan untuk meletakkannya di bank. Maksudnya akan naik dari $ 1000 hingga hampir $ 2000, kerana ia dihitung dengan membahagikan jumlah sebanyak 101. Median ("pertengahan baris") akan tidak ter Baca lebih lanjut »

259459200 Jika saya membaca ini dengan betul, maka jika pemeriksa boleh menyerahkan markah hanya dalam gandaan 2. Ini kemudian bermakna hanya terdapat 15 pilihan dari 30 markah .i.e. 30/2 = 15 Kemudian kita mempunyai 15 pilihan yang diedarkan ke atas 8 soalan. Menggunakan formula untuk permutasi: (n!) / ((N - r)!) Jika n adalah bilangan objek (Dalam kes ini tanda dalam kumpulan 2). Dan r adalah berapa banyak yang diambil pada satu masa (Dalam kes ini 8 soalan) Jadi kita ada: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Baca lebih lanjut »

Mereka bergantung. Acara "terlambat tidur" mempengaruhi kebarangkalian acara lain "lewat ke sekolah". Contoh peristiwa bebas membalikkan duit syiling berulang kali. Oleh kerana duit syiling tidak mempunyai ingatan, kebarangkalian pada lekapan kedua (atau yang lebih tinggi) masih 50/50 - dengan syarat ia adalah duit syiling yang adil! Tambahan: Anda mungkin mahu berfikir perkara ini: Anda bertemu rakan, yang tidak pernah bercakap selama bertahun-tahun. Apa yang anda tahu ialah dia mempunyai dua orang anak. Apabila anda bertemu dengannya, dia mempunyai anaknya dengan dia. Apakah peluang anak lain itu juga Baca lebih lanjut »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Masalah khusus ini adalah permutasi. Ingatlah, perbezaan antara permutasi dan kombinasi adalah, dengan permutasi, hal-hal pesanan. Memandangkan soalan itu bertanya berapa banyak cara pelajar dapat berbaris untuk istirahat (iaitu berapa banyak pesanan yang berbeza), ini adalah permutasi. Bayangkan buat masa ini bahawa kami hanya mengisi dua jawatan, kedudukan 1 dan kedudukan 2. Untuk membezakan antara pelajar kami, kerana perkara yang penting, kami akan memberikan setiap surat dari A ke G. Sekarang, jika kami mengisi jawatan ini satu Pada satu masa, kami mempunyai tujuh pilihan untuk m Baca lebih lanjut »

Dalam 84 cara kumpulan ini boleh dipilih. Bilangan pemilihan objek "r" dari objek "n" diberi dilambangkan oleh nC_r, dan diberikan oleh nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Dalam 84 cara kumpulan ini boleh dipilih. [Ans] Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah untuk idea mengenai cara mendekati jawapan ini: Saya percaya jawapan kepada persoalan metodologi untuk melakukan masalah ini ialah Kombinasi dengan item yang sama dalam populasi (seperti mempunyai kad 4n dengan nombor n jenis A, B, C , dan D) berada di luar keupayaan formula gabungan untuk dikira. Sebaliknya, menurut Dr Math di mathforum.org, anda akhirnya memerlukan beberapa teknik: mengedarkan objek ke dalam sel yang berbeza, dan prinsip pengecualian pengecualian. Saya telah membaca siaran ini (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) yang berkaitan langsung dengan persoalan bagaimana untuk men Baca lebih lanjut »

Frasa ini disifatkan sebagai autobiografi Mark Twain kepada Benjamin Disraeli, Perdana Menteri Britain pada tahun 1800-an. Twain juga bertanggungjawab untuk penggunaan frasa yang meluas, walaupun ia mungkin telah digunakan lebih awal oleh Sir Charles Dilke dan yang lain. Pada dasarnya, frasa itu secara sarkastik menyatakan keraguan bukti statistik dengan membandingkannya dengan dusta, menunjukkan bahawa ia sering diubah atau digunakan secara tidak sengaja daripada konteks. Untuk tujuan frasa ini, 'statistik' digunakan untuk bermaksud 'data'. Baca lebih lanjut »

50% daripada data berada di dalam kotak Kotak dalam kotak & plot kumis dibentuk menggunakan nilai Q1 dan Q3 sebagai titik akhir. Ini bermakna Q1-> Q2 dan Q2-> Q3 dimasukkan. Oleh kerana setiap rangkaian data Q mengandungi 25% data dalam kotak dan plot kumis, kotak mengandungi 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Baca lebih lanjut »

75% Jika anda bekerja dengan kuartil, anda terlebih dahulu menempah kes anda dengan nilai. Anda kemudian membahagikan kes anda ke dalam empat kumpulan yang sama. Nilai kes di perbatasan antara kuartal pertama dan kedua disebut kuartil pertama atau Q1 Antara kedua dan ketiga adalah Q2 = median Dan antara ketiga dan keempat adalah Q3 Jadi pada titik Q3 anda telah lulus tiga perempat daripada nilai anda. Ini adalah 75%. Tambahan: Dengan persentil dataset yang besar juga digunakan (kes kemudian dibahagikan kepada 100 kumpulan). Sekiranya nilai dikatakan berada pada persentil ke-75, ini bermakna 75% kes mempunyai nilai yang leb Baca lebih lanjut »

N = 3 p (n) = "Memukul untuk kali pertama pada percubaan n-th" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Sempadan ketidaksamaan" 625 p ^ "12" ialah penyelesaian persamaan kuadrat dalam "p": "" cakera: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) 3/25 "atau" 4/25 "" Jadi "p (n)" adalah negatif antara dua nilai tersebut. " (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 (0.8 ) = 2 "Jadi&qu Baca lebih lanjut »

22 Maksud diukur dengan mengambil jumlah nilai dan membahagikan dengan hitungan nilai: "mean" = "sum" / "count" Katie telah mengambil empat peperiksaan sudah dan adalah kerana mempunyai kelima, jadi kita mempunyai 76, 74, 90, 88, dan x. Dia mahu keseluruhannya bermakna sekurang-kurangnya 70. Kami ingin tahu skor minima x perlu mencapai sekurang-kurangnya 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Dan sekarang kita selesaikan untuk x: 328 + x = 350 x = 22 Baca lebih lanjut »

122 Mean = Jumlah ujian dibahagikan dengan jumlah ujian Ujian x = nilai ujian 5 Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Selesaikan dengan mengalikan kedua-dua belah persamaan dengan 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Selesaikan x: x = 450 - 76-74-90-88 = Baca lebih lanjut »

"I" P = 0.3085 "" II) P = 0.4495 "" variance = 25 "=>" standard deviation "= sqrt (25) = 5" z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(jadual untuk z-nilai)" II) z = (13.5-10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 " nilai) "=> P (" antara 8 dan 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 dan 13.5 bukan 8 dan 13 kerana pembetulan kesinambungan "" kepada nilai-nilai diskret. Baca lebih lanjut »

Bagi setiap 20 pautan, terdapat 7 pilihan, setiap kali pilihan itu bebas daripada pilihan sebelumnya, jadi kita boleh mengambil produk. Jumlah bilangan pilihan = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Tetapi kerana rantaian boleh dibalikkan, kita perlu mengira urutan yang berbeza. Pertama, kita mengira bilangan urutan simetri: i.e 10 pautan terakhir mengambil imej cermin 10 pautan pertama. Bilangan jujukan simetri = bilangan cara supaya pilih 10 pautan pertama = 7 ^ (10) Kecuali bagi urutan simetri ini, urutan tidak simetri boleh diterbalikkan untuk menghasilkan rantai baru. Ini bermakna bahawa separuh daripada urutan bukan simetr Baca lebih lanjut »

N = 13 "Namakan bilangan kelereng dalam beg," n. "Kemudian kita ada" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + (N) (385 pm 161) / 42 = 16/3 "atau" 13 "Oleh kerana n adalah integer kita perlu mengambil penyelesaian kedua (13):" => n = 13 Baca lebih lanjut »

0,0,12,19,19 adalah satu kemungkinan Kami mempunyai 5 permainan bola keranjang di mana Tyler menjaringkan min 10 mata dan median 12 mata. Median adalah nilai pertengahan, dan oleh itu kita tahu bahawa mata yang dicetaknya mempunyai dua nilai di bawah 12 dan dua nilai di atas. Maksudnya dikira dengan menjumlahkan nilai dan membahagikan dengan hitungan. Untuk mempunyai min 10 mata lebih daripada 5 permainan, kita tahu: "maksud" = "jumlah poin yang dijaringkan" / "bilangan permainan" => 10 = 50/5 Dan jumlah poin yang dijaringkan dalam 5 permainan adalah 50 mata. Kami tahu 12 gol dalam satu per Baca lebih lanjut »

Apabila dataset mempunyai beberapa kes yang sangat ekstrem. Contoh: Kami mempunyai dataset 1000 di mana kebanyakan nilai berlegar sekitar 1000-mark. Katakan min dan median keduanya 1000. Sekarang kita menambah satu 'jutawan'. Maksudnya akan meningkat secara mendadak hingga hampir 2000, manakala median tidak akan benar-benar berubah, kerana ia akan menjadi nilai kes 501 sebagai gantinya antara kes 500 dan kes 501 (kes disusun mengikut urutan nilai) Baca lebih lanjut »

P (z <1.96) akan menggunakan pengagihan biasa standard, dan mencari kawasan di bawah lengkung di sebelah kiri 1.96 meja kami memberi kami kawasan di sebelah kiri z-skor, kita hanya perlu melihat nilai di atas meja, yang akan memberi kita. P (z <1.96) = 0.975 yang boleh anda tulis sebagai 97.5% Baca lebih lanjut »

Rujuk Bahagian Penjelasan Langkah-langkah yang terlibat dalam pengiraan nilai z adalah seperti berikut: Kira min siri. Kirakan Perbezaan Piawai siri ini. Akhirnya kira nilai z untuk setiap nilai x menggunakan formula z = sum (x-barx) / sigma Menurut pengiraan nilai z 209 lebih besar daripada 2 Rujuk jadual yang diberikan di bawah - Bahagian Pengedaran Normal 2 Baca lebih lanjut »

Ukuran yang tahan adalah salah satu yang tidak dipengaruhi oleh outlier.Contohnya jika kita mempunyai senarai nombor yang diperintahkan: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Maksudnya ialah: 11 median adalah 5 Maksud dalam kes ini adalah lebih besar daripada kebanyakan nombor dalam senarai kerana ia dipengaruhi begitu kuat oleh 50, dalam hal ini outlier yang kuat. Median akan kekal 5 walaupun nombor terakhir dalam senarai yang diperintahkan adalah lebih besar, kerana ia hanya menyediakan nombor pertengahan dalam senarai nombor yang diperintahkan. Baca lebih lanjut »

Plot box-and-whisker adalah sejenis graf yang mempunyai statistik dari ringkasan lima angka. Berikut adalah contoh: Ringkasan lima-jumlah terdiri daripada: Minumum: nilai terendah / pemerhatian Kuartil yang lebih rendah atau Q1: "median" separuh data yang lebih rendah; terletak pada 25% data Median: nilai tengah / pemerhatian Kuartil yang lebih tinggi atau Q3: "median" pada separuh bahagian atas data; terletak pada 75% data Maksimum: nilai tertinggi / pemerhatian Rentang interquartile (IQR) adalah julat kuartil yang lebih rendah (Q1) dan kuartil atas (Q2). Kadang-kadang, terdapat juga pendengar. Penglih Baca lebih lanjut »

Apabila anda mengumpulkan nilai dalam kelas, anda perlu menetapkan had. Contoh Katakan anda mengukur ketinggian 10,000 orang dewasa. Ketinggian ini diukur dengan tepat kepada mm (0.001 m). Untuk bekerja dengan nilai-nilai ini dan lakukan statistik ke atasnya, atau buat histogram, bahagian pemisahan seperti itu tidak akan berfungsi. Jadi anda mengumpulkan nilai anda ke dalam kelas. Katakan dalam kes kita, kita menggunakan selang 50 mm (0.05 m). Kemudian kami akan mempunyai kelas 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m dan sebagainya. Sebenarnya kelas 1.50-1.55 m akan mempunyai semua orang dari 1.495 (yang akan dibulatkan) kepada Baca lebih lanjut »

Manfaat utama menggunakan contoh dan bukannya banci adalah kecekapan. Katakan seseorang ingin tahu apa pendapat purata Kongres adalah antara individu 18-24 (iaitu, mereka ingin tahu apakah rating kelulusan Kongres adalah di kalangan demografi ini). Pada tahun 2010, terdapat lebih daripada 30 juta individu dalam lingkungan umur yang terletak di Amerika Syarikat, menurut banci AS. Pergi ke setiap daripada 30 juta orang ini dan bertanya pendapat mereka, sementara itu pasti membawa kepada hasil yang sangat tepat (dengan tidak menganggap tiada siapa yang berbohong), akan sangat mahal dari segi masa dan sumber. Lebih-lebih lagi, Baca lebih lanjut »

Baca lebih lanjut »

Dalam tetapan Bomom, terdapat dua kemungkinan hasil bagi setiap peristiwa. Keadaan penting untuk menggunakan tetapan binomial di tempat pertama adalah: Hanya terdapat dua kemungkinan, yang akan kita sebut Baik atau Gagal Kebarangkalian nisbah antara Gagal dan Gagal tidak berubah semasa percubaan Dengan kata lain: hasil Satu percubaan tidak mempengaruhi Contoh seterusnya: Anda melancarkan dadu (satu demi satu) dan anda ingin tahu apa kemungkinan anda melancarkan supaya tidak dapat enam kali dalam 3 percubaan. Ini adalah contoh tipikal binomial: Hanya terdapat dua kemungkinan: 6 (peluang = 1/6) atau tidak-6 (peluang = 5/6) O Baca lebih lanjut »

Ciri-ciri penting "Carta Pie" Sebelum membina "Carta Pie" kita perlu mempunyai beberapa perkara penting. kita perlu mempunyai: TOP 5 PENTING UTAMA Dua atau lebih data. Pilih warna yang sempurna untuk melihat dengan mudah data kami. Letakkan tajuk kepala di hadapan carta kami. Letakkan lagenda dalam carta anda (kiri atau kanan) Tambah ayat yang menggambarkan carta, di bahagian bawah carta kami. (yang pendek) Lihat gambar juga: Baca lebih lanjut »

R-kuadrat tidak boleh digunakan untuk pengesahan model. Ini adalah nilai yang anda lihat apabila anda telah mengesahkan model anda. Model linear disahkan jika data adalah homogen, mengikut taburan normal, pemboleh ubah penjelas adalah bebas dan jika anda tahu dengan tepat nilai pembolehubah penjelas anda (ralat sempit pada X) R-kuadrat dapat digunakan untuk membandingkan dua model yang anda sudah disahkan. Yang mempunyai nilai tertinggi ialah yang paling sesuai dengan data. Walau bagaimanapun, ia mungkin wujud indeks yang lebih baik, seperti AIC (kriteria Akaike) Baca lebih lanjut »

Arithmetic Mean ~~ 424.4 Deviation Standard ~~ 642.44 Set Data Input: {115, 89, 230, -12, 1700} Mean Arithmetic = (1 / n) * Sigma (x_i), di mana, Sigma x_i merujuk kepada Jumlah semua unsur-unsur dalam Set Data Input. n ialah jumlah bilangan unsur. Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 merujuk kepada purata perbezaan kuadrat dari Mean Make a table of values as shown: Arithmetic Mean ~~ 424.4 Standard Deviation ~~ 642.44 Hope it helps. Baca lebih lanjut »

Mean ialah 3.5 dan Standard Deviation adalah 1.83 Jumlah istilah adalah 35, maka bermaksud {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} adalah 35/10 = 3.5 kerana purata sederhana terma. Untuk sisihan piawai, seseorang perlu mencari purata kuadrat penyimpangan istilah dari min dan kemudian mengambil akar kuadrat mereka. Penyelewengan adalah {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} dan jumlah kuadanya adalah (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25) / 10 atau 33.50 / 10 iaitu 3.35. Oleh itu, Deviation Standard ialah sqrt3.35 iaitu 1.83 Baca lebih lanjut »

Purata = 5.25color (putih) ("XXX") Median = 4.5color (putih) ("XXX") Mod = 4 Populasi: Variasi = 3.44color (putih) ("XXX") Deviation Standard = 1.85 Contoh: ("X") Varians = 43.93color (putih) ("XXX") Deviation Standard = 1.98 Purata adalah purata aritmetik nilai data Median ialah nilai tengah apabila nilai data telah diisih (atau purata dari 2 nilai tengah jika terdapat bilangan nilai data yang sama). Mod adalah nilai data yang berlaku dengan kekerapan yang paling besar. Variasi dan Penyimpangan Standard bergantung kepada sama ada data diandaikan sebagai keseluruhan populas Baca lebih lanjut »

Purata (purata) dan Median (titik tengah). Sesetengah akan menambah Mod. Sebagai contoh, dengan nilai-nilai: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Purata adalah purata aritmetik: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Median adalah nilai yang sama pelbagai ekstrem. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66 NOTA: Dalam set data ini adalah nilai yang sama dengan Mean, tetapi itu biasanya tidak berlaku. Mod adalah nilai yang paling umum dalam satu set. Tidak ada dalam set ini (tiada pendua). Ia biasanya dimasukkan sebagai ukuran statistik kecenderungan pusat. Pengalaman peribadi saya dengan statistik adalah bahawa walaupun Baca lebih lanjut »

Rata-rata (purata) dan sisihan piawai boleh didapati terus dari kalkulator dalam mod stat. Hasil ini barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Tegas, kerana semua titik data dalam ruang sampel adalah bilangan bulat, kita harus menyatakan min juga sebagai integer kepada nombor angka yang betul, iaitu barx = 220. Penyisihan piawai 2, bergantung kepada sama ada anda mahukan sisihan piawai sampel atau populasi adalah, juga bulat dengan nilai integer yang terdekat, s_x = 291 dan sigma_x = 280 Rentang adalah hanya x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. Untuk mencari median, kita perlu mengatur ruang sampel mata dalam urutan an Baca lebih lanjut »

Ya, contoh ini sesuai dengan "kaitan dengan kaitan". Walaupun data pemilik adalah bukti korelasi yang luar biasa, pemilik tidak dapat menyimpulkan kausalitas kerana ini bukan percubaan rawak. Sebaliknya, apa yang mungkin berlaku di sini ialah mereka yang ingin memiliki haiwan kesayangan dan mampu memberikannya, adalah orang yang berakhir dengan haiwan kesayangan. Keinginan untuk memiliki haiwan peliharaan membenarkan kebahagiaan mereka selepas itu, dan keupayaan untuk membiayai mata binatang peliharaan dengan hakikat bahawa mereka mungkin bebas dari segi kewangan, mereka mungkin tidak mempunyai hutang besar, peny Baca lebih lanjut »

Jika data yang diberikan adalah keseluruhan populasi maka: warna (putih) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Jika data yang diberikan adalah sampel populasi maka warna (putih) ("XXX") sigma_ "sampel" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34 Untuk mencari varians (sigma_ "pop" ^ 2) dan sisihan piawai (sigma_ "pop") dari populasi Cari jumlah nilai populasi Bahagikan dengan bilangan nilai dalam populasi untuk mendapatkan min Untuk setiap nilai populasi, kirakan perbezaan di antara nilai tersebut dan min kemudian persegi yang perbezaanny Baca lebih lanjut »

Pertama = 1,050,000 (3s.f. 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 mencari penyimpangan bagi setiap nombor- ini dilakukan dengan menolak purata: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 kemudian persegi setiap sisihan: (-466.6) ^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76 varians adalah min bagi nilai-nilai ini: varians = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) Sisihan piawai adalah akar kuadrat varians: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Baca lebih lanjut »

Varians populasi ialah: sigma ^ 2 ~ = 476.7 dan populasi sisihan piawai adalah akar kuadrat nilai ini: sigma ~ = 21.83 Pertama, mari kita asumsikan bahawa ini adalah seluruh populasi nilai. Oleh itu, kita sedang mencari varians penduduk. Jika bilangan ini adalah satu set sampel dari populasi yang lebih besar, kita akan mencari varians sampel yang berbeza dari varians populasi dengan faktor n // (n-1) Rumus untuk varians populasi adalah sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 di mana mu ialah min populasi, yang boleh dikira dari mu = 1 / N sum_ (i = 1) mu = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 80 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) /12=91/12=7.58 Baca lebih lanjut »

Dengan menganggap kita berurusan dengan seluruh penduduk dan bukan hanya sampel: Variasi sigma ^ 2 = 44,383.45 Standard Deviation sigma = 210.6738 Kebanyakan kalkulator saintifik atau spreadsheet akan membolehkan anda untuk menentukan nilai-nilai ini secara langsung. Sekiranya anda perlu melakukannya dengan cara yang lebih teratur: Tentukan jumlah nilai data yang diberikan. Kirakan min dengan membahagikan jumlahnya dengan bilangan penyertaan data. Bagi setiap nilai data, kirakan sisihannya dari min dengan menolak nilai data dari min. Untuk setiap sisihan nilai data dari min mengira sisihan kuadrat dari min dengan mengkuadr Baca lebih lanjut »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> variance sigma = 28.56-> 1 sisihan piawai Varians adalah semacam ukuran ukuran variasi data tentang garis yang paling sesuai. Ia berasal dari: sigma ^ 2 = (jumlah (x-barx)) / n Dimana jumlah bermakna menambahkan semua barx adalah nilai min (kadang-kadang mereka menggunakan mu) n adalah hitungan data yang digunakan sigma ^ 2 adalah varians (kadang-kadang mereka menggunakan s) sigma adalah satu sisihan piawai Persamaan ini, dengan sedikit manipulasi berakhir sebagai: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" untuk variasi sigma = sqrt ( jumlah (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" u Baca lebih lanjut »

Varians (penduduk): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Deviasi Standard (penduduk): sigma_ "pop" = 3.55 Jumlah nilai data ialah 42 Mean (mu) nilai data ialah 42/7 = daripada nilai data kita boleh mengira perbezaan antara nilai data dan min dan kemudian segi empat itu. Jumlah perbezaan kuadrat dibahagikan dengan bilangan nilai data memberikan varians populasi (sigma_ "pop" ^ 2). Aksara kuadrat bagi varians populasi memberikan sisihan piawai populasi (sigma_ "pop") Nota: Saya telah mengambil alih nilai data mewakili seluruh penduduk. Jika nilai data adalah hanya sampel dari populasi yang lebih b Baca lebih lanjut »

Ujian F mengandaikan bahawa data diedarkan secara normal dan sampel bebas dari satu sama lain. Ujian F mengandaikan bahawa data diedarkan secara normal dan sampel bebas dari satu sama lain. Data yang berbeza daripada taburan normal mungkin disebabkan oleh beberapa sebab. Data boleh menjadi miring atau saiz sampel mungkin terlalu kecil untuk mencapai taburan normal. Tidak kira sebabnya, ujian F mengambil taburan normal dan akan menghasilkan keputusan yang tidak tepat jika data berbeza dengan ketara daripada pengedaran ini. Ujian F juga mengandaikan bahawa titik data adalah bebas dari satu sama lain. Sebagai contoh, anda sed Baca lebih lanjut »

Oleh kerana tidak ada persamaan matematik yang dapat mengira kawasan di bawah lengkungan normal antara dua titik, tidak ada rumus untuk mencari kebarangkalian dalam z-jadual untuk menyelesaikan dengan tangan. Ini adalah sebab mengapa jadual-z disediakan, biasanya dengan ketepatan 4 perpuluhan. Tetapi terdapat formula untuk mengira kebarangkalian ini pada ketepatan yang sangat tinggi menggunakan perisian seperti excel, R, dan peralatan seperti kalkulator TI. Dalam kecemerlangan, di sebelah kiri z diberikan oleh: NORM.DIST (z, 0,1, benar) Dalam kalkulator TI, kita boleh menggunakan normalcdf (-1E99, z) untuk mendapatkan kawa Baca lebih lanjut »

Pengagihan Chi Squared boleh digunakan untuk menggambarkan kuantiti statistik yang merupakan fungsi sejumlah wangi. Taburan Chi Squared ialah taburan nilai yang merupakan jumlah kuadrat k pemboleh ubah rawak biasa. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 Pengedaran Chi Squared PDF diberikan oleh: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Jika k ialah bilangan darjah kebebasan, dan x adalah nilai Q yang mana kita mencari kebarangkalian. Kegunaan taburan Chi Squared adalah dalam hal pemodelan yang melibatkan jumlah nilai kuasa dua. Dua contoh khusus adalah: Analisis Ujian Varians (varians ialah jumlah nilai kuasa d Baca lebih lanjut »

Satu penggunaan varians bersama ialah mengkaji korelasi. Apabila kita mempunyai data sampel yang berkaitan dengan dua pembolehubah yang bergantung, penyelarasan bersama menjadi relevan. Co-varians adalah ukuran kesan variasi antara kedua pembolehubah tersebut. Apabila kita mempunyai dua pembolehubah yang bergantung kepada X dan Y, kita boleh mengkaji variasi dalam nilai X - ini adalah sigma_x ^ 2 variasi dalam nilai Y adalah variasi y sigma_y ^ 2. Kajian mengenai variasi serentak antara X dan Y dipanggil COV (X, Y) atau sigma_ (xy). Baca lebih lanjut »

Ia mendedahkan bentuk hubungan antara pembolehubah. Sila rujuk jawapan saya mengenai Apakah analisis regresi ?. Ia mendedahkan bentuk hubungan antara pembolehubah. Sebagai contoh, sama ada hubungan itu mempunyai kaitan positif, mempunyai kaitan negatif atau tiada hubungan. Sebagai contoh, produktiviti hujan dan pertanian sepatutnya sangat berkorelasi tetapi hubungannya tidak diketahui. Jika kita mengenal pasti hasil tanaman untuk menunjukkan produktiviti pertanian, dan pertimbangkan dua hasil tanaman variabel y dan hujan x. Pembinaan garis regresi y pada x akan masuk akal dan akan dapat menunjukkan kebergantungan hasil tan Baca lebih lanjut »

Z-Score memberitahu anda kedudukan pemerhatian yang berkaitan dengan seluruh taburannya, yang diukur dalam penyimpangan piawai, apabila data mempunyai pengedaran normal. Anda biasanya melihat kedudukan sebagai X-Value, yang memberikan nilai sebenar pemerhatian. Ini intuitif, tetapi tidak membenarkan anda membandingkan pemerhatian daripada pengagihan yang berlainan. Juga, anda perlu menukar Skor X anda ke Z-Skor supaya anda boleh menggunakan jadual Pengedaran Normal Standard untuk mencari nilai-nilai yang berkaitan dengan Z-Score. Sebagai contoh, anda ingin tahu sama ada kelajuan pitching berusia lapan tahun adalah luar bia Baca lebih lanjut »

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. Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah. Diberikan: tidak p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operator logik: "tidak p:" bukan p, ~ p; "dan:" ^^; atau: vv Logik Jadual, penolakan: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Jadual Logik, dan & atau: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "&qu Baca lebih lanjut »

~ = 0.9391 Sebelum kita masuk ke soalan itu sendiri, mari kita bercakap tentang kaedah untuk menyelesaikannya. Sebagai contoh, katakan, saya ingin menyumbang semua hasil yang mungkin dari membalik duit syiling adil tiga kali. Saya boleh mendapatkan HHH, TTT, TTH, dan HHT. Kebarangkalian H ialah 1/2 dan kebarangkalian untuk T juga 1/2. Bagi HHH dan TTT, iaitu 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 setiap satu. Untuk TTH dan HHT, ia juga 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 setiap satu, tetapi kerana terdapat 3 cara saya boleh mendapatkan setiap keputusan, ia berakhir menjadi 3xx1 / 8 = 3/8 setiap satu. Apabila saya menyimpulkan keputusan ini, saya Baca lebih lanjut »

Data Kuantitatif Ringkas adalah nombor: ketinggian; berat; kelajuan; bilangan haiwan yang dimiliki; tahun; dll. Data kualitatif bukan angka. Mereka mungkin termasuk makanan kegemaran; agama; etnik; dan sebagainya. Data diskret adalah nombor-nombor yang mungkin mengambil nilai-nilai tertentu, dipisahkan. Misalnya, apabila anda melancarkan satu mati, anda mendapat 1, 2, 3, 4, 5, atau 6. Anda tidak boleh memperoleh nilai 3.75. Data Berterusan adalah nombor-nombor yang mungkin mengambil semua jenis nilai perpuluhan atau perpecahan. Sebagai contoh, berat badan anda boleh diukur dengan tepat sebagai 92.234 kilogram. Kelajuan and Baca lebih lanjut »

Seseorang sering kali melihat IQR (Interquartile Range) untuk mendapatkan lebih "Realis" melihat data, kerana ia akan menghilangkan kata laluan dalam data kami. Oleh itu jika anda mempunyai set data seperti 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Kemudian jika kita terpaksa mengambil min hanya IQR kita akan lebih "Realistis" ke set data kita, seolah-olah kita hanya mengambil purata biasa, satu nilai 2956 akan merosakkan data agak sedikit. sebuah outlier seperti itu boleh datang dari sesuatu yang semudah ralat kesilapan, sehingga menunjukkan bagaimana ia dapat berguna untuk memeriksa IQR Baca lebih lanjut »

Oleh kerana nama topik menunjukkan varians adalah "Ukuran Variabilitas" Varians adalah ukuran kebolehubahan. Ia bermaksud untuk satu set data yang boleh anda katakan: "Varians yang lebih tinggi, data yang lebih berbeza". Contoh Satu set data dengan perbezaan kecil. 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 / dengan perbezaan yang lebih besar. 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 * (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (3 * 1 + Baca lebih lanjut »

Nilai pusat yang merupakan perwakilan keseluruhan data. > Jika kita melihat pengagihan kekerapan yang kita temui dalam amalan, kita akan mendapati bahawa terdapat kecenderungan nilai variasi untuk mengelompokkan nilai pusat; dalam erti kata lain, kebanyakan nilai berada dalam jarak kecil mengenai nilai pusat. Ciri ini dipanggil kecenderungan utama pengedaran frekuensi. Nilai tengah, yang diambil sebagai perwakilan keseluruhan data, dipanggil ukuran kecenderungan pusat atau, purata. Sehubungan dengan pengedaran frekuensi, purata juga disebut sebagai ukuran lokasi, kerana ia membantu untuk mencari kedudukan pengedaran pad Baca lebih lanjut »

Tahap Nominal - Hanya menyusun data dalam kategori yang berbeza, misalnya mengkategorikan: Tahap Ordinal Laki-Laki atau Perempuan - Data boleh disusun dan diperintahkan tetapi perbezaan tidak masuk akal, sebagai contoh: kedudukan sebagai 1, kedua dan ketiga. Tahap Selang - Data boleh dipesan serta perbezaan boleh diambil, tetapi pendaraban / pembahagian tidak mungkin. contohnya: mengkategorikan tahun yang berbeza seperti 2011, 2012 dan lain-lain Tahap Nisbah - Perintah, perbezaan dan pendaraban / pembahagian - semua operasi adalah mungkin. Sebagai contoh: Umur dalam tahun, suhu dalam darjah dan sebagainya. Pembolehubah Dis Baca lebih lanjut »

Ogive adalah nama lain dari lengkung kekerapan kumulatif. Pada setiap titik pada ringgit kami mendapat bilangan pemerhatian yang kurang daripada abscissa pada titik itu. Jawapan ini diberikan kurang mengambil kira secara kasar. Jika tidak, lengkung akan memberi bilangan pemerhatian yang lebih besar daripada abscissa. Kurang daripada pengagihan kekerapan kumulatif boleh didapati dengan menambah frekuensi kelas secara berturut-turut dan menulisnya terhadap sempadan atas kelas. Baca lebih lanjut »

(32/52) Dalam dek kad, separuh daripada kad merah (26) dan (dengan mengandaikan tiada joker) kita mempunyai 4 jacks, 4 ratu dan 4 raja (12). Walau bagaimanapun, kad gambar, 2 jacks, 2 ratu, dan 2 raja adalah merah. Apa yang ingin kami temukan ialah "kebarangkalian melukis kad merah ATAU kad gambar" Kebarangkalian kami yang berkaitan ialah dengan melukis kad merah atau kad gambar. P (merah) = (26/52) P (gambar) = (12/52) Untuk peristiwa gabungan, kita menggunakan formula: P (A uu B) = P (A) + P (B) B) Yang diterjemahkan ke: P (gambar atau merah) = P (merah) + P (gambar) -P (merah dan gambar) P (gambar atau merah) Baca lebih lanjut »

0.000000015625 P (tidak menyukai ibu dalam undang-undang) = 0.95 P (tidak menyukai ibu dalam undang-undang) = 1-0.95 = 0.05 P (semua 6 tidak menyukai ibu mereka dalam undang-undang) = P (pertama tidak suka ibu mertua) * P (yang kedua) * ... * P (yang keenam tidak menyukai ibu mereka dalam undang-undang) = 0.05 * 0.05 * 0.05 * 0.05 * 0.05 * 0.05 = 0.05 ^ 6 = 0.000000015625 Baca lebih lanjut »

Kedua-dua ramalan dan selang keyakinan lebih sempit berdekatan dengan min, ini dapat dilihat dengan mudah dalam rumus margin kesalahan yang sepadan. Berikut adalah margin kesilapan selang keyakinan. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} }}}} Berikut adalah margin ralat untuk jujukan ramalan E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac { x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} Dalam kedua-dua ini kita melihat istilah (x_0 - bar {x}) ^ 2 yang skala sebagai kuadrat jarak titik ramalan dari min. Inilah sebabnya mengapa CI dan PI adalah paling sempit pada m Baca lebih lanjut »

Kira-kira 61.5% Kebarangkalian bahawa komputer riba rosak adalah (6/22) Kebarangkalian laptop yang tidak rosak adalah (16/22) Kebarangkalian sekurang-kurangnya satu komputer riba cacat diberikan oleh: P (1 cacat) + P (2 rosak) + P (3 rosak), kerana kebarangkalian ini terkumpul. Katakan X adalah bilangan komputer riba yang didapati cacat. P (X = 1) = (3 pilih 1) (6/22) ^ 1 kali (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 pilih 2) (6/22) 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 memilih 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 (Jumlah kesemua kebarangkalian) = 0.61531 kira-kira 0.615 Baca lebih lanjut »

Huruf "bi" bermaksud dua. Oleh itu, pengedaran bimodal mempunyai dua mod. Sebagai contoh, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} adalah bimodal dengan kedua-dua 3 dan 12 sebagai mod berbeza berasingan. Perhatikan bahawa mod tidak perlu mempunyai kekerapan yang sama. Harapan yang membantu Sumber: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Baca lebih lanjut »

Grafik bimodal menggambarkan taburan bimodal, yang sendiri ditakrifkan sebagai taburan kebarangkalian berterusan dengan dua mod. Secara umum, graf fungsi ketumpatan kebarangkalian ini akan menyerupai pengedaran "dua-humped"; iaitu, bukannya puncak tunggal yang hadir dalam kelebaran biasa atau kurva bel, graf tersebut akan mempunyai dua puncak. Pengagihan Bimodal, sementara mungkin kurang biasa daripada pengagihan normal, masih berlaku. Sebagai contoh, Lymphoma Hodgkin adalah penyakit yang sering berlaku dalam dua kumpulan usia tertentu daripada kalangan orang lain; Khususnya, pada orang dewasa muda berusia 15-35 Baca lebih lanjut »

"Bin" dalam histogram adalah pilihan unit dan jarak pada paksi X.Semua data dalam taburan kebarangkalian diwakili secara visual oleh histogram diisi ke dalam tong yang sepadan. Ketinggian setiap bin adalah pengukuran kekerapan yang mana data muncul di dalam julat bin tersebut dalam taburan. Contohnya, dalam histogram contoh di bawah ini, setiap bar naik ke atas dari paksi X adalah satu tangki tunggal. Dan dalam tong sampah dari Ketinggian 75 hingga Tinggi 80, terdapat 10 titik data (dalam kes ini, terdapat 10 Pokok Cherry ketinggian antara 75 dan 80 kaki). Sumber: Halaman Wikipedia pada Histogram Baca lebih lanjut »

Lihat penjelasan penuh yang dibentangkan. Apabila kita mempunyai 100 duit syiling dan kita memberikan duit syiling tersebut kepada sekumpulan orang dalam apa cara, dikatakan bahawa kita mengedarkan duit syiling. Dengan cara yang sama, apabila kebarangkalian keseluruhan (iaitu 1) diedarkan di antara nilai-nilai yang berbeza yang dikaitkan dengan pemboleh ubah rawak, kita mengagihkan kebarangkalian. Oleh itu, ia dikenali sebagai taburan kebarangkalian. Sekiranya terdapat peraturan yang menentukan kebarangkalian apa yang harus diberikan kepada nilai mana, maka peraturan sedemikian disebut fungsi taburan kebarangkalian. Penged Baca lebih lanjut »

Pengedaran chi-kuadrat adalah salah satu distribusi yang paling biasa digunakan dan merupakan pengedaran statistik chi-square. Pengedaran chi-square adalah salah satu distribusi yang paling biasa digunakan. Ia adalah pengagihan jumlah kuadrat biasa yang biasa. Maksud pengedaran adalah sama dengan darjah kebebasan dan varians dari taburan chi-square adalah dua didarab dengan darjah kebebasan. Ini adalah taburan yang digunakan apabila menjalankan ujian chi square membandingkan nilai yang diperhatikan berbanding nilai yang dijangkakan dan apabila menjalankan ujian chi square untuk menguji perbezaan dalam dua kategori. Nilai k Baca lebih lanjut »

Ujian chi kuadrat untuk ujian kebebasan jika terdapat hubungan yang signifikan antara dua atau lebih kumpulan data kategori dari populasi yang sama. Ujian chi kuadrat untuk ujian kebebasan jika terdapat hubungan yang signifikan antara dua atau lebih kumpulan data kategori dari populasi yang sama. Hipotesis nol untuk ujian ini adalah bahawa tiada hubungan. Ini adalah salah satu ujian yang paling biasa digunakan dalam statistik. Untuk menggunakan ujian ini, pemerhatian anda mestilah bebas dan nilai yang anda jangkakan mestilah lebih besar daripada lima. Persamaan untuk mengira kuadrat chi dengan tangan Berikut adalah contoh: Baca lebih lanjut »

Ujian chi ^ 2 digunakan untuk menyiasat sama ada pengagihan pembolehubah kategori berbeza antara satu sama lain. Ujian chi ^ 2 hanya boleh digunakan pada nombor sebenar, bukan pada peratusan, perkadaran atau cara. Statistik chi ^ 2 membandingkan tallies atau tuduhan tindak balas kategori antara dua atau lebih kumpulan bebas. Secara ringkasnya: Ujian chi ^ 2 digunakan untuk menyiasat sama ada pengagihan pembolehubah kategori berbeza antara satu sama lain. Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah: Kombinasi ialah pengumpulan objek yang berbeza tanpa mengambil kira susunan kumpulan. Sebagai contoh, tangan poker adalah satu gabungan - kita tidak peduli dalam pesanan apa yang kita menangani kad, hanya kita memegang Royal Flush (atau sepasang 3s). Formula untuk mencari gabungan ialah: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Dengan n = "populasi", k = memilih "Sebagai contoh, bilangan tangan poker 5-kad mungkin ialah: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Mari kita menilainya! (52xx51xxcancelcolor (orange) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (red) 48 ^ 2xxcancelcolor (brown Baca lebih lanjut »

F-Test. Ujian F adalah mekanisme ujian statistik yang direka untuk menguji kesamaan varians penduduk. Ia melakukan ini dengan membandingkan nisbah varians. Jadi, jika varians adalah sama, nisbah varians akan menjadi 1. Semua pengujian hipotesis dilakukan di bawah anggapan hipotesis nol adalah benar. Baca lebih lanjut »

Kami menggunakan ANOVA untuk menguji perbezaan yang signifikan antara cara. Kami menggunakan ANOVA, atau analisis varians, untuk menguji perbezaan yang signifikan antara pelbagai kumpulan. Sebagai contoh, jika kita ingin tahu jika purata IPK biologi, kimia, fizik, dan kalkulus major berbeza, kita boleh menggunakan ANOVA. Jika kita hanya mempunyai dua kumpulan, ANOVA kita akan sama dengan ujian t. Terdapat tiga asumsi asas ANOVA: Pemboleh ubah bergantung pada setiap kumpulan biasanya diedarkan Variasi penduduk dalam setiap kumpulan adalah sama Pemerhatian bebas dari satu sama lain Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah. Pemboleh ubah kategori adalah kategori atau jenis. Sebagai contoh, warna rambut adalah nilai kategori atau kampung halaman adalah pembolehubah kategori. Spesies, jenis rawatan, dan jantina adalah semua pembolehubah kategori. Pemboleh ubah berangka adalah pembolehubah di mana pengukuran atau nombor mempunyai makna berangka. Sebagai contoh, jumlah hujan yang diukur dalam inci adalah nilai berangka, kadar jantung adalah nilai berangka, bilangan cheeseburgers yang digunakan dalam satu jam adalah nilai berangka. Pemboleh ubah kategori boleh dinyatakan sebagai nombor untuk tujuan statistik, tetapi angka ini tidak Baca lebih lanjut »

ANOVA sehala adalah ANOVA di mana anda mempunyai satu pemboleh ubah bebas yang mempunyai lebih daripada dua keadaan. Untuk dua atau lebih pembolehubah bebas, anda akan menggunakan ANOVA dua hala. ANOVA sehala adalah ANOVA di mana anda mempunyai satu pemboleh ubah bebas yang mempunyai lebih daripada dua syarat. Ini berbeza dengan ANOVA dua hala di mana anda mempunyai dua pembolehubah bebas dan masing-masing mempunyai pelbagai syarat. Sebagai contoh, anda akan menggunakan ANOVA sehala jika anda mahu menentukan kesan jenama kopi pada kadar jantung. Pembolehubah bebas anda adalah jenama kopi. Anda akan menggunakan ANOVA dua ha Baca lebih lanjut »

Konsep sesuatu peristiwa adalah sangat penting dalam Teori Probabilities. Sebenarnya, ia adalah salah satu konsep asas, seperti titik dalam Geometri atau persamaan dalam Algebra. Pertama sekali, kami menganggap percubaan rawak - apa-apa perbuatan fizikal atau mental yang mempunyai bilangan hasil tertentu. Sebagai contoh, kami mengira wang dalam dompet kami atau meramalkan nilai indeks pasaran saham esok. Dalam kedua-dua dan banyak lagi kes eksperimen rawak menghasilkan hasil tertentu (jumlah wang yang tepat, nilai indeks pasaran saham yang tepat dan sebagainya). Hasil individu ini dipanggil peristiwa asas dan semua peristi Baca lebih lanjut »

Sila lihat di bawah. Pemboleh ubah rawak adalah hasil berangka satu set nilai yang mungkin dari percubaan rawak. Contohnya, kami secara rawak memilih kasut dari kedai kasut dan mencari dua nilai berangka dan saiznya. Pemboleh ubah rawak diskret mempunyai nombor mungkin nilai yang mungkin atau jujukan tak terhingga bilangan sebenar yang dapat dikira. Sebagai contoh saiz kasut, yang boleh mengambil hanya beberapa nilai yang mungkin. Walaupun pemboleh ubah rawak yang berterusan boleh mengambil semua nilai dalam selang bilangan sebenar. Sebagai contoh, harga kasut boleh mengambil sebarang nilai, dari segi mata wang. Baca lebih lanjut »

Analisis regresi adalah satu proses statistik untuk menganggar hubungan antara pembolehubah. Analisis regresi adalah satu proses statistik untuk menganggar hubungan antara pembolehubah. Ia adalah istilah generik untuk semua kaedah yang cuba menyesuaikan model kepada data yang diperhatikan untuk mengkuantah hubungan antara dua kumpulan pembolehubah, di mana fokusnya adalah pada hubungan antara pembolehubah bergantung dan satu atau lebih pembolehubah bebas. Walau bagaimanapun, hubungan ini tidak tepat untuk semua mata data diperhatikan. Oleh itu, sangat kerap, analisis sedemikian merangkumi unsur ralat yang diperkenalkan unt Baca lebih lanjut »

Ia merupakan taburan frekuensi di mana semua nombor diwakili sebagai pecahan atau peratusan saiz sampel lengkap. Tidak ada apa-apa lagi. Anda menambah semua nombor frekuensi untuk mendapatkan jumlah besar = saiz sampel anda. Kemudian anda membahagikan setiap nombor frekuensi dengan saiz sampel anda untuk mendapatkan pecahan frekuensi relatif. Multiply pecahan ini dengan 100 untuk mendapatkan peratusan. Anda boleh memasukkan peratusan ini (atau pecahan) dalam ruang berasingan selepas nombor frekuensi anda. Kekerapan kumulatif Jika anda telah mengarahkan nilai, seperti skor ujian pada skala 1-10, anda mungkin mahu menggunaka Baca lebih lanjut »

Jadual kekerapan relatif adalah jadual yang merekodkan bilangan data dalam bentuk peratusan, frekuensi relatifnya. Ia digunakan apabila anda cuba membandingkan kategori dalam jadual. Ini adalah jadual kekerapan relatif. Ambil perhatian bahawa nilai-nilai sel dalam jadual adalah dalam peratusan dan bukan frekuensi sebenar. Anda dapat mencari nilai-nilai ini dengan memasukkan frekuensi individu ke atas jumlah baris. Kelebihan jadual kekerapan relatif ke atas jadual kekerapan ialah dengan peratusan, anda boleh membandingkan kategori. Baca lebih lanjut »

Kovarians sampel adalah ukuran bagaimana banyak pembolehubah berbeza antara satu sama lain dalam sampel. Kovarians memberitahu anda bagaimana dua pembolehubah berkaitan dengan satu sama lain pada skala linear. Ia memberitahu anda betapa kuatnya hubungan X anda ke Y anda. Sebagai contoh, jika kovarian anda lebih besar daripada sifar, ini bermakna Y anda meningkat apabila X anda meningkat. Contoh dalam statistik hanya subset populasi atau kumpulan yang lebih besar. Contohnya, anda boleh mengambil sampel satu sekolah rendah di negara ini dan bukannya mengumpulkan data dari setiap sekolah rendah di negara ini. Oleh itu, kovari Baca lebih lanjut »

Pengedaran unimodal adalah taburan yang mempunyai satu mod. Pengedaran unimodal adalah taburan yang mempunyai satu mod. Kami melihat satu puncak yang jelas dalam data. Imej di bawah menunjukkan taburan yang tidak sama: Sebaliknya, pengedaran bimodal kelihatan seperti ini: Dalam imej pertama, kita melihat satu puncak. Dalam imej kedua, kita melihat bahawa terdapat dua puncak. Pengagihan tidak sekata boleh diedarkan secara normal, tetapi tidak perlu. Baca lebih lanjut »

Lihat penjelasan Apabila jumlah data berangka besar tersedia, tidak selalu mungkin untuk memeriksa setiap data berangka dan mencapai kesimpulan. Oleh itu, terdapat keperluan untuk mengurangkan data kepada satu atau beberapa nombor sehingga perbandingan mungkin. Untuk tujuan ini, kami mempunyai ukuran kecenderungan pusat yang ditakrifkan dalam Perangkaan. Satu ukuran kecenderungan utama memberi kita satu nilai berangka yang boleh digunakan sebagai perbandingan. Oleh itu, ia harus menjadi nombor yang berpusat di sekitar jumlah data yang besar - suatu titik tarikan graviti ke arah mana setiap nilai berangka yang lain tertarik Baca lebih lanjut »

Terutama terdapat dua jenis set data - kategori atau kualitatif - angka atau kuantitatif Data kategorikal atau data bukan berangka - di mana pembolehubah mempunyai nilai pemerhatian dalam bentuk kategori, selanjutnya ia boleh mempunyai dua jenis- a. Nominal b. Data Ordinal a.Nominal telah mendapat kategori bernama mis. Status perkahwinan akan menjadi data nominal kerana ia akan mendapat pemerhatian dalam kategori berikut - Tidak berkahwin, berkahwin, bercerai / dipisahkan, data b.Ordinal balu juga akan mengambil kategori yang dinamakan tetapi kategori akan mempunyai pangkat. contohnya. Risiko memperoleh jangkitan berasaska Baca lebih lanjut »

Pengedaran normal sepenuhnya simetri, pengedaran miring tidak. Dalam taburan positif yang miring, "kaki" di bahagian yang lebih besar lebih panjang daripada di sisi lain, menyebabkan median, dan terutama min, bergerak ke kanan. Dalam pengedaran negatif, langkah ini bergerak ke kiri, kerana "jari kaki" yang lebih panjang pada nilai yang lebih kecil. Walaupun dalam mod pengedaran biasa yang tidak cenderung, median dan min adalah semua pada nilai yang sama. (gambar dari internet) Baca lebih lanjut »

Semua ini bermakna adalah minimum antara jumlah perbezaan antara nilai sebenar y dan nilai y yang diramalkan. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Maksudnya, minimum antara jumlah semua residu min sum_ (i = 1) ^ natu_i ^ 2 semua ini bermakna adalah minimum antara jumlah perbezaan antara nilai sebenar y dan nilai y yang diramalkan. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Dengan cara ini dengan meminimumkan kesilapan antara ramalan dan kesilapan yang anda dapatkan patut terbaik untuk garis regresi. Baca lebih lanjut »

Ujian chi-square Pearson boleh merujuk kepada ujian kemerdekaan atau kebaikan ujian yang sesuai. Apabila kita merujuk kepada "ujian chi-square Pearson," kita mungkin merujuk kepada satu daripada dua ujian: ujian chi-square dari kemerdekaan Pearson atau ujian kebaikan chi-square Pearson. Kebaikan ujian fit menentukan sama ada pengagihan set data berbeza dengan ketara daripada pengedaran teori. Data mesti disahpasang. Ujian kemerdekaan menentukan sama ada pemerhatian yang tidak berpasangan dari dua pembolehubah adalah bebas dari satu sama lain. Nilai yang diperhatikan Nilai yang dijangkakan Menggunakan formula chi- Baca lebih lanjut »

Varians kependudukan ialah jumlah berangka populasi berbeza. Varians populasi memberitahu anda bagaimana secara meluas data diedarkan. Sebagai contoh, jika min anda adalah 10 tetapi anda mempunyai banyak variabiliti dalam data anda, dengan pengukuran yang jauh lebih besar dan lebih rendah daripada 10, anda akan mempunyai varians yang tinggi. Jika populasi anda mempunyai min 10 dan anda mempunyai sedikit variasi, dengan kebanyakan data anda diukur sebagai 10 atau hampir 10, maka anda akan mempunyai varians penduduk yang rendah. Varians kependudukan diukur seperti berikut: Baca lebih lanjut »