Statistik

Pengedaran adalah salah jika salah satu ekornya lebih panjang daripada yang lain. Apabila melihat set data, terdapat tiga kemungkinan. Set data adalah kira-kira simetris, yang bermaksud bahawa terdapat banyak istilah di sebelah kiri median seperti di sebelah kanan. Ini bukan pengedaran skeptikal. Set data mempunyai kecenderungan negatif, yang bermaksud bahawa ia mempunyai ekor di sebelah negatif median. Ini menunjukkan dirinya dengan lonjakan besar ke arah yang betul, kerana terdapat banyak istilah positif. Ini adalah pengedaran condong. Set data mempunyai condong positif dengan ekor ke sisi positif median. Ini bermakna te Baca lebih lanjut »

Ia menyesuaikan untuk kecenderungan pembolehubah penjelasan. Setiap kali anda menambah pemboleh ubah penjelasan tambahan kepada regresi multivarian, R-kuadrat akan meningkat memimpin statistik untuk mempercayai bahawa korelasi yang lebih kuat wujud dengan maklumat tambahan. Untuk membetulkan kecenderungan menaik ini, R-kuadrat yang diselaraskan digunakan. Baca lebih lanjut »

Mean = Jumlah semua nilai / bilangan nilai. Maksudnya biasanya merupakan ukuran terbaik dari kecenderungan pusat kerana ia mengambil semua nilai untuk dipertimbangkan. Tetapi ia mudah terjejas oleh apa-apa nilai / outlier ekstrem. Ambil perhatian bahawa Mean hanya boleh ditakrifkan pada tahap interval dan nisbah pengukuran Median adalah titik tengah data apabila ia diatur secara teratur. Biasanya apabila set data mempunyai nilai yang melampau atau miring dalam beberapa arah. Perhatikan bahawa median ditakrifkan pada tahap ordinal, selang dan nisbah Mod pengukuran adalah titik paling sering berlaku dalam data. Ia adalah yan Baca lebih lanjut »

Mean = 9.22 Median = 9 Mod = 10 Julat = 2 min (purata) x frekuensi tanda tally 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Jumlah fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Jumlah kekerapan = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = - 10,10,9,9,10,8,9,10, dan 8 Susunnya dalam urutan menaik 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = item ke-5 = 9 Mode = item yang berlaku lebih banyak waktu mod = 10 Range = Nilai Terbesar - Julat Nilai terkecil = (10-8) Baca lebih lanjut »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) dari jadual kita mempunyai P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P 0 <Z <0.94) = 0.3264 Baca lebih lanjut »

Dalam tetapan Binomial, hanya terdapat dua hasil yang mungkin untuk dicuba. Bergantung pada apa yang anda mahu, anda memanggil salah satu kemungkinan Gagal dan yang lain Success. Contoh: Anda boleh memanggil menggulung 6 dengan Success mati, dan bukan 6 Fail. Bergantung pada syarat-syarat permainan, rolling 6 mungkin membebankan anda wang, dan anda mungkin ingin membalikkan istilah. Pendek kata: Hanya terdapat dua hasil yang mungkin untuk dicuba, dan anda boleh menamakannya seperti yang anda mahu: White-Black, Heads-Tails, apa sahaja. Biasanya yang anda gunakan sebagai P dalam pengiraan dipanggil (kebarangkalian) Succes. Baca lebih lanjut »

"Ini bermakna kebarangkalian peristiwa A apabila peristiwa B berlaku" "Pr (A | B) adalah kebarangkalian bersyarat." "Ini bermakna kebarangkalian kejadian A berlaku, pada keadaan" "B yang berlaku." "Contoh:" "A = melemparkan 3 mata dengan dadu" "B = membuang kurang daripada 4 mata dengan dadu" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 kita hanya tahu 1,2 atau 3 mata yang mungkin) " Baca lebih lanjut »

Ujian kebebasan chi square membantu kita untuk mengetahui sama ada 2 atau lebih atribut dikaitkan atau tidak. sama ada bermain catur membantu meningkatkan matematik kanak-kanak atau tidak. Ia bukan ukuran tahap hubungan antara atribut. ia hanya memberitahu kita sama ada dua prinsip pengelasan berkaitan dengannya atau tidak, tanpa merujuk kepada sebarang andaian mengenai bentuk hubungan.Ujian chi square of homogeneity adalah lanjutan ujian chi square of independence ... ujian homogenitas berguna untuk menentukan apakah 2 atau lebih sampel rawak independen diambil dari populasi yang sama atau dari populasi yang berbeda. buka Baca lebih lanjut »

Matriks kovarians adalah bentuk yang lebih umum daripada matriks korelasi yang mudah. Korelasi adalah versi kovarian yang berskala; ambil perhatian bahawa kedua-dua parameter sentiasa mempunyai tanda yang sama (positif, negatif, atau 0). Apabila tanda positif, pembolehubah dikatakan berkorelasi positif; apabila tanda negatif, pembolehubah dikatakan berkorelasi negatif; dan apabila tanda ialah 0, pembolehubah dikatakan tidak dikecualikan. Perhatikan juga bahawa korelasi adalah tidak berdimensi, kerana pengangka dan penyebut mempunyai unit fizikal yang sama, iaitu produk unit X dan Y. Predictor Linear Terbaik Anggap bahawa X Baca lebih lanjut »

Pemboleh ubah rawak diskret mempunyai bilangan nilai yang mungkin. Pemboleh ubah rawak yang berterusan boleh mempunyai sebarang nilai (biasanya dalam julat tertentu). Pemboleh ubah rawak diskret biasanya bersifat integer walaupun ia mungkin pecahan rasional. Sebagai contoh pemboleh ubah rawak diskret: nilai yang diperolehi dengan melancarkan mati 6 sisi standard ialah pemboleh ubah rawak diskret yang hanya mempunyai nilai-nilai yang mungkin: 1, 2, 3, 4, 5, dan 6. Sebagai contoh kedua pembolehubah rawak diskret: pecahan 100 kenderaan seterusnya yang melepasi tetingkap saya yang merupakan trak biru juga merupakan pemboleh ub Baca lebih lanjut »

Salah satu cara mengetahui diskret atau berterusan adalah bahawa dalam kes diskrit satu titik akan mempunyai jisim, dan terus titik tidak mempunyai jisim. ini lebih difahami apabila memerhatikan graf. Marilah kita melihat Diskret yang pertama. Lihatlah nota pmf beliau bagaimana jisim duduk di mata? kini melihat notifikasi cdfnya bagaimana nilai-nilai naik dalam langkah-langkah, dan garis itu tidak berterusan? ini juga menunjukkan bagaimana terdapat jisim pada titik di pmf Sekarang kita akan melihat kes Continuous memerhatikan notis pdf bagaimana massa tidak duduk pada satu titik, tetapi di antara dua mata? dan sekarang unt Baca lebih lanjut »

Rujuk bahagian penjelasan Populasi Pendedahan = (jumlah (x-barx) ^ 2) / N Dimana - x ialah barx pemerhatian adalah min bagi siri N adalah saiz populasi Contoh Varians = (jumlah (x-barx) ^ 2) (n-1) Di mana - x ialah barx pemerhatian adalah min bagi siri n-1 ialah darjah kebebasan (di mana n ialah saiz sampel.) Baca lebih lanjut »

Sebenarnya terdapat tiga jenis utama data. Data kualitatif atau kategoris tidak mempunyai urutan logik, dan tidak boleh diterjemahkan ke dalam nilai berangka. Warna mata adalah contoh, kerana 'coklat' tidak lebih tinggi atau lebih rendah daripada 'biru'. Data kuantitatif atau berangka adalah nombor, dan dengan cara itu mereka 'mengenakan' pesanan. Contohnya ialah umur, ketinggian, berat badan. Tetapi nonton! Tidak semua data berangka adalah kuantitatif. Satu contoh pengecualian adalah kod keselamatan pada kad kredit anda - tidak ada urutan logik di antara mereka. Data kelas dianggap jenis ketiga. Me Baca lebih lanjut »

Perbezaan utama ialah data berterusan boleh diukur, dan data diskret hanya boleh mempunyai nilai tertentu. Mereka boleh dipertimbangkan. Contoh-contoh berterusan: ** Ketinggian, berat badan, pendapatan boleh diukur dan boleh mempunyai sebarang nilai. Contoh-contoh diskret: Sebenarnya terdapat dua jenis data diskrit: Bilangan: Bilangan kanak-kanak. Pembolehubah kelas: Warna mata Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah: Mari lihat nombor 1, 2, 3, 4, 5. Maksudnya ialah jumlah nilai yang dibahagikan dengan kiraan: 15/5 = 3 Median ialah jangka pertengahan apabila disenaraikan dalam menaik (atau menurun! ), iaitu 3. Jadi dalam kes ini mereka sama. Purata dan median akan bertindak balas dengan berbeza kepada perubahan yang berbeza pada set data. Sebagai contoh, jika saya menukar 5 ke 15, min pasti akan berubah (25/5 = 5) tetapi median akan tetap sama pada 3. Jika dataset berubah di mana jumlah nilai adalah 15 tetapi jangka pertengahan Perubahan median akan bergerak tetapi min yang akan diletakkan: 1,1,2,3,8 - min ialah 3 tetapi Baca lebih lanjut »

Derajat kebebasan varians n tetapi derajat kebebasan varians sampel adalah n-1 Perhatikan bahawa "Perbezaan" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Perhatikan juga bahawa " = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Baca lebih lanjut »

Median adalah 39 Mean ialah: 39 7/12 Minit daripada nombor nombor ialah jumlah semua nombor dibahagikan dengan kuantiti mereka. Dalam kes ini, min adalah: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Median bilangan nombor yang diperintahkan adalah nombor "tengah" untuk satu set dengan angka kuantiti ganjil Purata min 2 "tengah" untuk satu set dengan bilangan kuantiti yang banyak. Set yang diberikan sudah dipesan supaya kita boleh mengira median. Dalam set yang diberikan terdapat 12 nombor, jadi kita perlu mencari unsur-unsur nombor 6 dan 7 dan hitung min: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Baca lebih lanjut »

R-squared yang diselaraskan hanya digunakan untuk regresi berganda Apabila anda menambah pembolehubah bebas kepada regresi berganda, nilai peningkatan R-kuadrat memberi anda gambaran bahawa anda mempunyai model yang lebih baik yang tidak semestinya berlaku. Tanpa masuk kedalaman, R-kuadrat yang diselaraskan akan mengambil kira berat sebelah ini meningkatkan R-kuadrat. Jika anda meneliti sebarang hasil regresi berganda, anda akan perhatikan bahawa R-kuadrat yang diselaraskan SELALU kurang daripada R-kuasa dua kerana kecenderungan telah dikeluarkan. Matlamat statistik adalah untuk mengoptimumkan kombinasi terbaik pembolehuba Baca lebih lanjut »

VAR.S> VAR.P VAR.S mengira varians dengan asumsi data yang diberikan ialah sampel. VAR.P mengira varians dengan mengandaikan bahawa data yang diberikan adalah populasi. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x} Oleh kerana anda menggunakan data yang sama untuk kedua-duanya, VAR.S akan memberikan nilai yang lebih tinggi daripada VAR.P, selalu. Tetapi anda harus menggunakan VAR.S kerana data yang diberikan sebenarnya adalah data sampel. Edit: Kenapa kedua formula berbeza? Semak Pembetulan Bessel. Baca lebih lanjut »

Yang paling mudah akan mengira purata jarak antara setiap titik data dan min. Walau bagaimanapun, jika anda mengira secara langsung, anda akan berakhir dengan sifar. Untuk mengelilingi ini, kita mengira kuadrat jarak, dapatkan purata, kemudian kuasa dua untuk mengembalikan skala asal. Jika data adalah x_i, i adalah dari 1 hingga n, (x_1, x_2, ....., x_n) dan purata adalah bar x, kemudian Std dev = sqrt ((jumlah (x_i - bar x) ^ 2) n) Baca lebih lanjut »

Sigma = sqrt ((x-barx) ^ 2) / n Rumusan ini boleh digunakan dalam siri pemerhatian individu. sigma = sqrt (x (x-barx) siri n adalah bilangan barang atau pemerhatian Baca lebih lanjut »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) nilai dijangka x dalam kes diskret ialah E (x) = sum p (x) x tetapi (x) = 1 pembahagian yang diberikan di sini tidak bersamaan dengan 1 jadi saya akan menganggap beberapa nilai lain wujud dan memanggilnya p (x = y) = .5 dan sisihan piawai sigma (x) = sqrt (jumlah (xE (x (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) ^ 2 .04 + (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04 + (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * (.5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt (3.79136 + . Baca lebih lanjut »

Q_1 = 15 Sekiranya anda mempunyai kalkulator TI-84 di tangan: Anda boleh mengikuti langkah-langkah ini: Mula-mula meletakkan nombor dalam urutan. Kemudian anda menekan butang stat. Kemudian "1: Edit" dan teruskan dan masukkan nilai-nilai anda. Selepas ini tekan butang stat sekali lagi dan pergi ke "CALC" dan tekan "Stats 1: 1-Var" hitkan kiraan. Kemudian tatal ke bawah sehingga anda melihat Q_1. Nilai itu ialah jawapan anda :) Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah :) Anda mula-mula menentukan nilai Q_1 dan Q_3. Sebaik sahaja anda telah menemui nilai-nilai yang anda tolakkan: Q_3-Q_1 Ini dipanggil julat interquartile. Sekarang anda mengalikan hasil anda dengan 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "hasil anda" Kemudian anda menambah hasil anda (R) ke Q_3 R + Q_3 Dan tolak Q_1 - R Anda akan mempunyai dua nombor ini akan menjadi julat. Mana-mana nombor yang terletak di luar rentang ini adalah pertindihan. Jika anda memerlukan sebarang penjelasan lanjut, sila bertanya! Baca lebih lanjut »

Persamaan untuk regresi linear sekurang-kurangnya: y = mx + b dimana m = (jumlah (x_iy_i) - (jumlah x_i sum y_i) / n) / (jumlah x_i ^ 2 - ((x) b = (jumlah y_i - m sum x_i) / n untuk koleksi n pasangan (x_i, y_i) Ini kelihatan mengerikan untuk menilai (dan jika anda melakukannya dengan tangan); tetapi menggunakan komputer (dengan, contohnya, spreadsheet dengan lajur: y, x, xy, dan x ^ 2) ia tidak terlalu buruk. Baca lebih lanjut »

~~ 7.35 Ingatlah bahawa maksud geometri antara dua nombor a dan b ialah warna (coklat) (sqrt (ab) Jadi, purata geometri antara 3 dan 18 adalah rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) warna (hijau) (rArr ~~ 7.35 Baca lebih lanjut »

3,242 "" bulat ke 3 tempat perpuluhan Maksud geometri daripada 2 nombor boleh ditulis sebagai: 2 / x = x / 7 "" larutan silang larar memberikan: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Baca lebih lanjut »

"GM" 81 dan 4, "mengikut definisi, adalah" sqrt (81xx4) = 18. Baca lebih lanjut »

Julat ialah 0.532 Untuk mencari julat satu set nombor, anda mendapati perbezaan antara nilai terkecil dan nilai terbesar. Jadi, mula-mula, susun semula nombor dari paling sedikit ke paling besar. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Anda boleh melihat, seperti yang ditunjukkan di atas, bahawa bilangan terkecil ialah 0.118 dan bilangan terbesar adalah 0.65. Oleh kerana kita perlu mencari perbezaan, langkah seterusnya adalah untuk menolak nilai yang lebih kecil daripada nilai terbesar. 0.65 - 0.118 = 0.532 Oleh itu, julat ialah 0.532 Baca lebih lanjut »

Maksud harmonik adalah jenis purata yang diwakili oleh formula berikut. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Maksud harmonik adalah jenis purata tertentu yang digunakan apabila mengira purata unit atau kadar, seperti kelajuan kelajuan. Ia berbeza daripada purata aritmetik dan sentiasa rendah. Formula ialah: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n mewakili bilangan istilah dalam set data. x_1 mewakili nilai pertama dalam set. Sebagai contoh, ambil masalah berikut. Apakah maksud harmonik 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1.175) H = 4.255 Baca lebih lanjut »

Jika X = skor matematik dan Y = skor lisan, E (X) = 720 dan SD (X) = 100 E (Y) = 640 dan SD (Y) = 100 Anda tidak boleh menambah sisihan piawai ini untuk mencari standard sisihan untuk skor komposit; Walau bagaimanapun, kita boleh menambah variasi. Varians ialah kuadrat sisihan piawai. var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, kerana kita mahukan sisihan piawai, hanya mengambil punca kuasa dua nombor ini. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Oleh itu, sisihan piawai skor komposit untuk pelajar di dalam kelas ialah 141. Baca lebih lanjut »

Masukkan data ke dalam dua senarai terlebih dahulu. Saya akan menggunakan kurungan untuk menunjukkan butang pada kalkulator dan SEMUA CAPS untuk menunjukkan fungsi yang hendak digunakan. Katakan X dan Y menjadi dua pembolehubah, sepadan dengan koleksi mata. Tekan [STAT] dan kemudian pilih EDIT atau tekan [ENTER]. Ini akan membuka senarai di mana anda akan memasukkan data. Masukkan semua nilai untuk X dalam senarai 1, satu demi satu. Masukkan nilai, kemudian tekan [ENTER] untuk bergerak ke baris seterusnya. Sekarang masukkan semua nilai untuk Y ke dalam senarai 2 dengan cara yang sama. Sekarang tekan [STAT] lagi. Gunakan ke Baca lebih lanjut »

Histogram adalah cara cepat untuk mendapatkan maklumat mengenai pengedaran sampel tanpa pengiraan statistik atau analisa statistik terperinci. Tanpa perlu mempunyai program grafik yang baik, merancang histogram dapat memberi gambaran yang cepat tentang pengedaran data anda. Adalah penting untuk memilih saiz 'bin' yang betul (kumpulan data) untuk mendapatkan penghampiran lengkung terbaik. Plot ini akan menunjukkan kepada anda jika nilai data anda berpusat (biasa diedarkan), miring ke satu sisi atau yang lain, atau mempunyai lebih daripada satu 'mod' - kepekatan pengedaran setempat. Mereka juga boleh disusun Baca lebih lanjut »

Statistik deskriptif adalah disiplin kuantitatif menerangkan ciri-ciri utama koleksi maklumat, atau penerangan kuantitatif itu sendiri. Statistik deskriptif sangat penting kerana jika kita hanya membentangkan data mentah kita, sukar untuk memvisualisasikan data yang ditunjukkan, terutamanya jika terdapat banyak perkara. Oleh itu, statistik deskriptif membolehkan kita membentangkan data dengan cara yang lebih bermakna, yang membolehkan interpretasi data yang lebih mudah. Sebagai contoh, jika kami mempunyai hasil 100 buah kursus kursus pelajar, kami mungkin berminat dalam prestasi keseluruhan pelajar tersebut. Kami juga akan Baca lebih lanjut »

IQR = 16 "mengatur data yang ditetapkan dalam urutan menaik" 71color (putih) (x) 72color (putih) (x) warna (magenta) (73) (x) 86color (putih) (x) 86color (putih) (x) warna (magenta) (89) warna (putih) memecahkan data ke dalam 4 kumpulan warna "median" (merah) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5 "kuartil yang lebih rendah" warna (magenta) (Q_1) = warna (magenta) (73) " warna kuartil "(magenta) (Q_3) = warna (magenta) (89)" julat interquartile "(IQR) = Q_3-Q_1 warna (putih) (interquartile rangexxxxx) = 89-73 rangexxxxx) = 16 Baca lebih lanjut »

IQR = 19 (Atau 17, lihat nota pada akhir penjelasan) Julat interquartile (IQR) adalah perbezaan antara nilai Kuartil ke-3 (Q3) dan nilai Kuartil 1 (Q1) dari satu set nilai. Untuk mencari ini, kita perlu terlebih dahulu menyusun data dalam urutan menaik: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Sekarang kita menentukan median senarai. Median secara amnya dikenali sebagai nombor adalah "pusat" daripada senarai nilai yang dipesan secara menaik. Untuk senarai dengan bilangan entri yang ganjil, ini mudah dilakukan kerana terdapat nilai tunggal yang mana bilangan penyertaan yang sama kurang daripada atau sama Baca lebih lanjut »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Langkah pertama dalam menyelesaikan masalah ini adalah memikirkan jumlah anak-anak sehingga anda dapat memikirkan berapa banyak anak-anak pergi ke Eropah atas berapa banyak anak-anak anda mempunyai jumlah keseluruhan. Ia akan kelihatan seperti 124 / t, di mana t mewakili jumlah kanak-kanak. Untuk mengetahui apa itu, kita dapati 68 + 124 kerana itu memberikan kita jumlah semua anak-anak yang ditinjau. 68 + 124 = 192 Oleh itu, 192 = t Ekspresi kita kemudian menjadi 124/192. Sekarang untuk mempermudah: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Oleh kerana 32 adalah nombor prima, kita tidak boleh mempermudah Baca lebih lanjut »

0 intuitif 0 varians yang menggunakan perbezaan kuarza adalah (x-mu) ^ 2. Sudah tentu ada pilihan lain tetapi secara amnya keputusan akhir tidak akan menjadi negatif. Secara umumnya nilai terendah adalah 0 kerana jika x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> Baca lebih lanjut »

Letakkan mu (X) = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} menjadi min (nilai jangkaan) pembolehubah rawak diskret X yang boleh mengambil nilai x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... dengan kebarangkalian P (X = x_ {i}) = p_ {i} (senarai ini mungkin terhingga atau tak terhingga dan jumlahnya mungkin terhingga atau tak terbatas). Varians adalah sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X} p_ {i} Perenggan sebelumnya ialah definisi varians sigma_ {X} ^ {2}. Bit algebra berikut, menggunakan linieriti operator nilai yang dijangka E, menunjukkan formula alternatif untuknya, yang sering digunakan. Baca lebih lanjut »

Formula adalah sama sama ada pemboleh ubah rawak diskret atau pemboleh ubah rawak yang berterusan. tanpa mengira jenis pemboleh ubah rawak, formula untuk varians ialah sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Walau bagaimanapun, jika pemboleh ubah rawak diskret, kita menggunakan proses penjumlahan. Dalam kes pemboleh ubah rawak yang berterusan, kita menggunakan integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Daripada ini, kita mendapatkan sigma ^ 2 dengan penggantian. Baca lebih lanjut »

Purata E (X) = 0 dan varians "Var" (X) = 6/5. Perhatikan bahawa E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - " 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Baca lebih lanjut »

Kebarangkalian bersyarat adalah kebarangkalian peristiwa tertentu dengan mengandaikan bahawa anda mengetahui hasil kejadian lain. Jika dua peristiwa adalah bebas, kebarangkalian bersyarat satu peristiwa yang diberikan kepada yang lain hanya bersamaan dengan kebarangkalian keseluruhan peristiwa tersebut. Kebarangkalian A diberikan B ditulis sebagai P (A | B). Ambil contoh dua pembolehubah bergantung. Tentukan A sebagai "Nama pertama presiden Amerika rawak adalah George" dan B untuk menjadi "Nama belakang presiden Amerika rawak adalah Bush." Secara keseluruhan, terdapat 44 presiden, yang mana 3 telah dina Baca lebih lanjut »

Mean = 4 113/600 Median = 3.98 Mode = 1.20 Mean adalah purata angka "mean" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "mean" = 4 113/600 Median adalah " nombor tengah "apabila anda meletakkan nombor anda dalam urutan menaik 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Oleh kerana terdapat 6 nombor, maka" nombor tengah "adalah purata nombor 3 dan ke 4 anda" median "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Mod adalah nombor yang paling banyak terjadi dalam kes ini ialah 1.20 kerana ia berlaku dua kali Baca lebih lanjut »

Maksud = 14.25, median = 15, mod = 15 Min: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 tambahkan semua nombor sehingga dibahagikan dengan berapa banyaknya. Median: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Selesaikan nombor-nombor dalam urutan dari terendah hingga tertinggi dan kemudian pilih nilai pertengahan, dalam hal ini jika terdapat bilangan nilai pun pergi setengah jalan antara kedua di tengah. Mod: Nilai yang paling umum adalah 15, jika anda menyemak dengan teliti. Semoga ini berguna ... Baca lebih lanjut »

Maksudnya adalah purata satu set data, mod adalah nombor paling kerap yang berlaku dalam satu set data, dan median ialah nombor di tengah-tengah set data Maksudnya akan dihitung dengan menambahkan semua nombor dan membahagikan dengan jumlah bilangan yang ada dalam set (6 nombor). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr Ini adalah min kerana semua nombor dalam set anda semua berlaku sekali, tiada mod. Jika set anda mempunyai 4 tambahan atau mempunyai tiga 5, contohnya, maka ia akan mempunyai mod yang berbeza. Selesaikan semua nombor dalam urutan dari minimum ke paling besar. Silangkan nombor terendah, maka yang terting Baca lebih lanjut »

Mean = 30 Median = 30 Mode = 30, 31 Maksud ialah "purata" - jumlah nilai yang dibahagikan dengan kiraan nilai: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150 / 30 Median ialah nilai tengah dalam rentetan nilai yang disenaraikan dari terendah hingga paling tinggi (atau paling tinggi ke terendah - mereka tidak boleh digagalkan): 28,30,30,31,31 median = 30 Mod adalah nilai yang disenaraikan paling kerap. Dalam kes ini, kedua-dua 30 dan 31 disenaraikan dua kali, jadi kedua-duanya adalah mod. Baca lebih lanjut »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Maksud barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / item ke-2 = (5 + 1) / 2 = 6 / = 3 rd item M = 12 Mode [Z] adalah yang paling banyak muncul pada masa Dalam taburan 12 diberikan 2 kali. Z = 12 Baca lebih lanjut »

Maksud: 87.5 Mod: NO mod Median: 88 Mean = "jumlah kesemua nombor" / "bilangan nombor yang ada" Terdapat 6 angka dan jumlahnya 525 Oleh itu, min ialah 525/6 = 87.5 Mod adalah nombor dengan frekuensi tertinggi iaitu bilangan mana yang paling banyak muncul dalam urutan Dalam kes ini, terdapat NO mod kerana setiap nombor ada muncul hanya sekali Median adalah nombor pertengahan apabila anda meletakkan nombor dalam urutan menaik 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Nombor tengah adalah antara 86 dan 90. Jadi nombor pertengahan anda boleh didapati oleh (86 + 90) / 2 = 88 Jadi median anda adalah 88 Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah, kita perlu meletakkan bilangan nombor dosa 0, 1.1, 2.8.3,4.6% nombor Median = nombor tengah 0, 1.1, warna (merah) (2.8), 3,4.6 2.8 mod = nombor paling kerap. Tidak ada nombor sedemikian dalam senarai, tidak ada mod Range = nombor paling kecil terkecil Range = 4.6-0 = 4.6 min = jumlah (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 Baca lebih lanjut »

Julat = 7 Median = 6 Mod = 3,6,8 Maksud = 5.58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8.9 Mengira bilangan nilai yang pertama: Terdapat 19 Rentang: Perbezaan antara nilai tertinggi dan terendah: warna (biru) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, warna (biru) (9) Julat = warna (biru) (9-2 = 7) Median: Nilai tepat di tengah-tengah seperangkat data yang disusun mengikut urutan. Terdapat 19 nilai jadi ini mudah dicari. Ia akan menjadi (19 + 1) / nilai ke-2 = 10th 19 = 9 + 1 + 9 warna (merah) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, warna ( merah) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) warna (putih) (wwwwwwwwwwww) warna uarr (putih) (wwwwwwwwwww) median = 6 Median Baca lebih lanjut »

66, 66, Tiada, 27 Purata ialah purata aritmetik (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Median adalah nilai yang sama (mengikut nilai) dari jarak 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). Julat ini adalah nilai berangka perbezaan antara nilai terendah dan paling tinggi. 79.5 - 52.5 = 27 Baca lebih lanjut »

8.32,7.6,7.6 "min ditakrifkan sebagai" • "bermaksud" = ("jumlah semua langkah") / ("bilangan langkah") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + ) / 5 warna (putih) (rArr "bermaksud" x) = 8.32 • "mod adalah langkah yang paling kerap" mod rArr "= 7.6larr" hanya satu yang akan berlaku dua kali "•" median adalah ukuran tengah dalam (warna) putih (putih) (xxx) "langkah" putih) (x) 7.6, warna (putih) (x) 14.3 rArr "median" = 7.6 Baca lebih lanjut »

Maksud: 21.14 Median: 12 Julat: 3 Mod: 12 Maksud: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 atau 85/7 atau 12.1428 Median: membatalkan (warna (merah) (11) batalkan (warna (hijau) (11)), batalkan (warna (biru) (12)), 12, batal (warna (biru) (12) merah) (14)) Julat: warna (merah) (14) warna (merah) (11) = 3 Mod: warna (merah) (11) , warna (biru) (12), warna (biru) (12), warna (merah jambu) (13), warna (oren) (14) warna (putih) .........) warna (biru) (12). Baca lebih lanjut »

Itu 9 - min antara 8 dan 10 'Median' didefinisikan sebagai nilai tengah, setelah set data diperintahkan mengikut nilai. Jadi dalam kes anda ini akan memberikan 2 8 10 16. Jika terdapat dua nilai tengah, median ditentukan sebagai min di antara mereka. Dengan set data yang lebih besar ini biasanya tidak penting, kerana nilai-nilai tengah cenderung dekat. Cth. ketinggian 1000 orang lelaki dewasa, atau pendapatan rakyat kota. Dalam set data yang kecil sekalipun, saya akan teragak-agak untuk memberi sebarang pusat atau langkah tersebar. Cabaran: cuba buat plot kotak ini! Baca lebih lanjut »

Baca lebih lanjut »

0.4335 "Acara pelengkap adalah maksimum adalah sama atau kurang daripada 25, jadi ketiga-tiga tiket itu adalah tiga diantara" "pertama 25. Kemungkinan untuk itu adalah:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Jadi kebarangkalian yang ditanya ialah:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Penjelasan lebih lanjut:" P (A dan B dan C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Pada yang pertama lukis kemungkinan bahawa tiket pertama mempunyai nombor kurang" "atau sama dengan 25 adalah (25/30) Jadi P (A) = 25/30." "Apabila melukis tiket kedua," "terdapat hanya 29 tiket yang tersisa dalam b Baca lebih lanjut »

Mean = 19.133 Median = 19 Mode = 19 Mean adalah rata-rata aritmetik, 19.133 Median adalah "([bilangan titik data] + 1) ÷ 2" atau nilai PLACE yang sama (berangka) ditetapkan. Set ini mengandungi 15 nombor, disusun mengikut urutan sebagai 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Maka kedudukan tengah adalah (15 + 1) / 2 = kedudukan ke-8. Nombor di lokasi itu ialah 19. Mod ialah nilai yang paling umum dalam satu set. Dalam kes ini ia adalah 19, dengan tiga kejadian dalam set. Keterkaitan ketiga-tiga langkah ini bermakna data 'diedarkan secara normal'. Baca lebih lanjut »

Set ini tidak mempunyai mod. Lihat penjelasan. Mod (nilai modal) set data adalah nilai yang paling kerap dalam set. Tetapi set boleh mempunyai lebih daripada satu nilai modal atau tidak mempunyai nilai modal. Satu set tidak mempunyai nilai modal jika semua nilai mempunyai bilangan kejadian yang sama (seperti dalam contoh yang diberikan). Satu set juga boleh mempunyai lebih daripada satu nilai modal. Contoh: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Dalam mod set ini adalah 1 dan 6 dengan 3 kejadian. Baca lebih lanjut »

Tiada mod. "Mod" ialah nombor yang paling kerap; nilai yang paling kerap muncul. Tetapi dalam kes ini, setiap nilai muncul sama sekali sekali, jadi tidak ada "paling kerap." Sekiranya salah satu daripada nombor itu telah berlaku walaupun dua kali, itu akan menjadi mod, tetapi itu tidak. Oleh itu, tiada mod bagi senarai nombor ini. Baca lebih lanjut »

Ia hanya mempunyai satu mod, iaitu 12 Sejak 12 diulang dalam set data dan tidak ada nombor berulang yang lain dalam data yang menetapkan mod set data ini adalah 12. Median set data ini adalah 15. Baca lebih lanjut »

Rata-rata, atau purata aritmetik. Maksudnya adalah PALING biasa ukuran kecenderungan pusat yang digunakan merentasi pelbagai data. Itu kerana ia merupakan salah satu pengiraan pertama yang dipelajari dalam matematik umum yang juga digunakan untuk statistik. Ia digunakan (dan sering disalahgunakan) oleh kebanyakan orang kerana ia adalah yang paling mudah bagi mereka untuk memahami dan mengira. Baca lebih lanjut »

0.1841 Pertama, kita mulakan dengan binomial: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), walaupun p sangat kecil, n besar. Oleh itu, kita boleh menghampakan ini dengan menggunakan normal. Oleh itu, kita mempunyai Y ~ N (0.6,0.99994) Kami mahu P (x> = 2), dengan membetulkan untuk menggunakan normal (Y-= 1) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z <= 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) Dengan menggunakan jadual Z, kita mendapati bahawa z = 0.90 memberikan P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) (Z <= 0.90) = 1-0,8159 = 0.1841 Baca lebih lanjut »

Penggunaan utama regresi linier adalah untuk menyesuaikan garis ke 2 set data dan menentukan berapa banyaknya yang berkaitan. Contoh-contohnya ialah: 2 set harga saham harga hujan dan hasil kajian jam dan gred dengan nilai Berkaitan dengan korelasi, persetujuan umum ialah: Nilai korelasi 0.8 atau lebih tinggi menunjukkan korelasi yang kuat Nilai korelasi 0.5 atau lebih tinggi sehingga 0.8 menandakan korelasi korelasi yang lemah nilai kurang daripada 0.5 menunjukkan korelasi yang sangat lemah f Linear Regresi dan Kalkulator Korelasi Baca lebih lanjut »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Kebarangkalian mendapatkan kepala pada mana-mana flip yang diberikan ialah 1/2. Sama dengan kebarangkalian mendapatkan ekor pada mana-mana flip yang diberikan. Perkara las yang perlu kita ketahui ialah bilangan cara kita boleh menempah keputusan Heads and Tails - dan itu ((14), (7)). Secara keseluruhan, kami ada: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Baca lebih lanjut »

Dengan mengandaikan "jujur" 6 sisi mati jawapannya seperti yang dikatakan Syamini adalah "1/6". Sekiranya semua hasil mungkin sama, kebarangkalian hasil tertentu (dalam kes anda, "mendapatkan 3") adalah bilangan cara mendapatkan hasil tertentu dibahagikan dengan jumlah hasil yang mungkin. Sekiranya anda melancarkan kematian tidak berat sebelah terdapat 6 jumlah hasil yang mungkin: 1, 2, 3, 4, 5, dan 6. Hasil tertentu yang anda minati, 3, hanya berlaku 1 cara. Oleh itu kebarangkalian adalah 1/6. Jika anda telah meminta kebarangkalian mendapatkan "3 atau kurang" maka jumlah hasil mungk Baca lebih lanjut »

P _ ((x = 4 kepala)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 kepala)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 kepala)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 heads)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 kepala)) = 0.15625 Baca lebih lanjut »

N = 115 Adakah maksud anda dengan margin ralat 5%? Formula untuk selang keyakinan untuk perkadaran diberikan oleh hat p + - ME, di mana ME = z * * SE (hat p). hat p adalah perkadaran sampel z * ialah nilai kritis z yang dapat diperoleh dari kalkulator grafik atau jadual SE (hat p) adalah kesilapan piawai perkiraan sampel, yang boleh didapati menggunakan sqrt ((hat p topi q) / n), di mana topi q = 1 - topi p dan n ialah saiz sampel Kita tahu bahawa margin ralat seharusnya 0,05. Dengan selang keyakinan 90%, z * ~ ~ 1.64. ME = z * * SE (hat p) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) Kita kini boleh menyelesaikan n secara algeb Baca lebih lanjut »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Pertama kita perlu mencari L_1 dan L_2. L_1 = 3 kerana terdapat hanya tiga rentetan: (0) (1) (2). L_2 = 7, kerana semua rentetan tanpa bersebelahan 0 dan 2 adalah (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Sekarang kita akan mencari pengulangan L_n (n> = 3). Jika rentetan berakhir pada 1, kami boleh meletakkan sebarang perkataan selepas itu. Walau bagaimanapun, jika rentetan berakhir pada 0 kita boleh meletakkan hanya 0 atau 1. Sama, jika rentetan berakhir pada 2 kita boleh meletakkan hanya 1 atau 2. Biarkan P_n, Q_n, R_n menjadi bilangan rent Baca lebih lanjut »

Tengok ini . Kredit kepada Gaurav Bansal. Saya cuba memikirkan cara terbaik untuk menjelaskan perkara ini dan saya tersandung di halaman yang melakukan kerja yang sangat baik. Saya lebih suka memberi lelaki ini kredit untuk penjelasannya. Sekiranya pautan tidak berfungsi untuk beberapa orang, saya telah memasukkan beberapa maklumat di bawah. Secara ringkasnya: nilai R ^ 2 hanyalah kuadrat pekali korelasi R. Koefisien korelasi (R) model (katakan dengan pembolehubah x dan y) mengambil nilai antara -1 dan 1. Ia menerangkan bagaimana x dan y adalah berkorelasi.Jika x dan y bersamaan, maka nilai ini akan positif 1 Jika x mening Baca lebih lanjut »

Its {1,2,3,4,5,6} yang sebenarnya satu set semua hasil yang mungkin sebagai definisi ruang sampel menentukan. Apabila anda melancarkan dadu 6 sisi, bilangan titik pada muka paling atas dipanggil sebagai hasil. Sekarang, setiap kali dadu digulung, kita boleh mendapat sama ada 1, 2,3,4,5 atau 6 titik pada bahagian atas yang paling tinggi ... yang sekarang hasilnya. Jadi percubaan di sini adalah "Rolling 6 dadu yang dihadapi" dan senarai hasil yang mungkin adalah "{1,2,3,4,5,6}". Contoh ruang mengikut takrifannya ialah senarai semua hasil kemungkinan eksperimen. Maka jawab soalan anda adalah S = {1,2,3,4,5 Baca lebih lanjut »

0.563 peluang Anda perlu membuat gambarajah pokok kebarangkalian supaya anda boleh melakukan pelbagai kemungkinan: Secara keseluruhan anda akan berakhir dengan 8/11 (jumlah pena hitam asli) didarab dengan 7/10 (jumlah pena hitam yang ditinggalkan di dalam kotak) + 3/11 (jumlah keseluruhan pen merah) didarab dengan 2/10 (jumlah pen merah yang ditinggalkan di dalam kotak). Ini = 0.563 peluang bahawa anda akan memilih 2 pen warna yang sama, sama ada mereka 2 hitam atau 2 merah. Baca lebih lanjut »

Anda perlu melihat jawapan yang lengkap untuk memahami Saya tidak sepenuhnya mengetahui apa yang anda maksudkan terlebih dahulu, anda memperoleh set data anda di mana anda meresapkan y di x untuk mencari bagaimana perubahan dalam x kesan y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Dan anda ingin mencari hubungan antara x dan y jadi katakan anda percaya model itu seperti y = mx + c atau dalam statistik y = beta_0 + beta_1x + u ini beta_0, beta_1 adalah parameter dalam populasi dan u adalah kesan pembolehubah yang tidak dapat diawasi sebaliknya dipanggil istilah ralat supaya anda menginginkan estimator hatbeta_0, hatbeta_1 Jadi haty = hatbeta Baca lebih lanjut »

Sekiranya andaian Gauss-Markof memegang maka OLS memberikan ralat terendah yang terendah bagi mana-mana penganggar linear supaya penganggar tak linear linear terbaik Memandangkan andaian Parameter-parameter ini adalah linier, ini hanya bermakna bahawa beta_0 dan beta_1 adalah linear tetapi pembolehubah x tidak mempunyai untuk menjadi linear ia boleh x ^ 2 Data telah diambil dari sampel rawak Tidak ada multi-collinearity sempurna sehingga dua pembolehubah tidak berkorelasi dengan sempurna. E (u / x_j) = 0 bermakna andaian bersyarat adalah sifar, yang bermaksud bahawa pembolehubah x_j tidak memberikan maklumat mengenai min b Baca lebih lanjut »

Penyelewengan piawai {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Mari kita buat formula umum, daripada 1, 2, 3, 4 dan 5. Jika kita mempunyai {1, 2,3, ...., n} dan kita perlu mencari sisihan piawai nombor ini. Perhatikan bahawa "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n jumlah _ (i = 1) ^ n x_i) / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 bermaksud "Var" (X) = 1 / n * 2) ^ 2 menunjukkan "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6 (2) + 2 (n + 1) / 2] "(X) = (n + 1) / (2) * (n-1) / 6 bermaksud" Var "(X) = (n ^ 2-1) / (12) , 3, ...., n} ialah ["Var&quo Baca lebih lanjut »

Sifar Jika anda mempunyai hanya satu nombor atau sejuta nombor yang sama persis (seperti semua adalah 25), sisihan piawai akan menjadi sifar. Untuk mempunyai sisihan piawai lebih besar daripada sifar, anda mesti mempunyai sampel yang mengandungi nilai yang tidak sama. Oleh itu, sekurang-kurangnya, anda perlu di sampel dengan sekurang-kurangnya dua nilai yang tidak bersamaan untuk mempunyai sisihan piawai yang lebih besar daripada sifar. harapan yang membantu Baca lebih lanjut »

"Bahagian 1) 0.80164" "Bahagian 2) 0.31125" "Terdapat 5 suis daripada boleh dibuka atau ditutup." "Oleh itu, ada yang paling" 2 ^ 5 = 32 "kes untuk menyiasat." "Kita boleh mengambil beberapa jalan pintas walaupun:" "Jika kedua-dua 1 & 4 terbuka ATAU kedua-dua 2 & 5 terbuka, semasa" "tidak boleh lulus." "Jadi (1 ATAU 4) DAN (2 ATAU 5) mesti ditutup." "Tetapi terdapat kriteria tambahan:" "Jika (4 & 2) terbuka, 3 mesti ditutup." "Jika (1 & 5) terbuka, 3 mesti ditutup." "Jadi jika kita pe Baca lebih lanjut »

Kesalahan standard adalah anggaran kami untuk parameter sigma yang tidak diketahui (sisihan piawai). Kesalahan standard ialah punca kuadrat bagi anggaran varians. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Ia adalah ukuran jarak menegak purata salah satu daripada pemerhatian kami adalah dari garis regresi yang dikira. Dengan cara ini, ia menganggarkan sigma kuantiti yang tidak diketahui, yang akan menjadi sejauh mana kita menjangkakan apa-apa pemerhatian yang berpotensi adalah dari garis regresi sebenar (garis yang kita telah memperoleh kuadrat terkecilkan kita). Baca lebih lanjut »

Kebarangkalian menggambar sama ada tujuh, dua atau ace ialah 3/13. Kebarangkalian menggambar sama ada ace, tujuh atau dua adalah sama dengan kebarangkalian melukis ace ditambah kebarangkalian tujuh ditambah kebarangkalian dua. P = P_ (ace) + P_ (tujuh) + P_ (dua) Terdapat empat aces di geladak, jadi kebarangkalian mestilah 4 (bilangan "kebaikan") lebih daripada 52 (semua kemungkinan): P_ (ace ) = 4/52 = 1/13 Oleh kerana terdapat 4 dari kedua-dua dwi dan tujuh, kita boleh menggunakan logik yang sama untuk mengetahui bahawa kebarangkalian adalah sama untuk ketiga: P_ (tujuh) = P_ (dua) = P_ ( ace) = 1/13 Ini bermak Baca lebih lanjut »

1884 secara umum anda boleh mempunyai 8 memilih 6 untuk lelaki dan 10 memilih 5 untuk wanita. Jangan tanya saya mengapa anda mempunyai lebih ramai wanita dan jawatankuasa anda meminta kurang perwakilan tetapi itu adalah satu lagi cerita. Okay jadi tangkapan adalah bahawa 1 daripada orang-orang ini enggan bekerja dengan salah satu daripada gadis-gadis ini. Jadi orang tertentu ini tidak boleh digunakan dengan semua orang jadi kita tolak 1 dari 8 dan menambah kombinasinya kepada 7 total memilih 1 cara pada akhirnya. Jadi mari mulakan dengan orang lain (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 sekarang ini boleh dipadankan dengan (10!) / ((10-5) Baca lebih lanjut »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Secara umum apabila kita mengaturkan item n, di mana terdapat item k yang berbeza" "setiap kali" n_i " , ..., k ", maka kita mempunyai" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "kemungkinan mengaturnya." "Jadi, kita perlu mengira berapa kali item tersebut berlaku:" "Di sini kita mempunyai 7 item: dua 579 dan satu 6, jadi" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "kemungkinan" Ini dipanggil pekali multinomial. " "Falsafah di belakangnya adalah mudah. Kami akan mempunyai cara-cara" "menetapkan mereka jika merek Baca lebih lanjut »

Q_1 = 24 Sekiranya anda mempunyai kalkulator TI-84 di tangan: Anda boleh mengikuti langkah-langkah berikut: Pertama letakkan angka-angka tersebut dengan teratur. Kemudian anda menekan butang stat. Kemudian "1: Edit" dan teruskan dan masukkan nilai-nilai anda. Selepas ini tekan butang stat sekali lagi dan pergi ke "CALC" dan tekan "Stats 1: 1-Var" hitkan kiraan. Kemudian tatal ke bawah sehingga anda melihat Q_1. Nilai itu ialah jawapan anda :) Baca lebih lanjut »

Sampel kecil, taburan normal dan anda boleh mengira sisihan piawai dan min, statistik t digunakan Untuk sampel yang besar, statistik Z (skor Z) mempunyai kira-kira taburan normal biasa. Apabila sampel adalah kecil, kebolehubahan dalam pengedaran Z timbul daripada rawak. Ini menunjukkan bahawa taburan kebarangkalian akan lebih tersebar daripada taburan normal standard. Apabila n adalah nombor sampel dan df = n-1, nilai t (t statistik) boleh dikira oleh t = (x ¯ -μ0) / (s / n ^ 0.5) x ¯ = min sampel μ0 = sisihan piawai sampel n = saiz sampel Baca lebih lanjut »

Varians adalah sigma ^ 2 = 15.81 dan sisihan piawai adalah sigma lebih kurang 3.98. Dalam taburan binomial kita mempunyai formula yang cukup bagus untuk min dan warians: mu = Np textr dan sigma ^ 2 = Np (1-p) Jadi, varians adalah sigma ^ Np (1-p) = 124 * 0.85 * 0.15 = 15.81. Penyimpangan piawai adalah (seperti biasa) akar kuantiti varians: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) lebih kurang 3.98. Baca lebih lanjut »

Warna (merah) (sigma ^ 2 = 3.25) Untuk mencari varians, kita perlu terlebih dahulu mengira min. Untuk mengira min, hanya tambah semua titik data, kemudian bahagikan dengan jumlah titik data. Formula untuk mu min ialah mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Di mana x_k ialah titik data kth, dan n adalah bilangan data mata. Untuk set data kami, kami mempunyai: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Jadi min ialah mu = (2 + 4 + 5 + 7) 4 = 9/2 = 4.5 Sekarang untuk mengira varians, kita mengetahui sejauh mana setiap titik data adalah dari min, kemudian masing-masing nilai tersebut, tambahnya, da Baca lebih lanjut »

Varians ialah 27500 Purata set data diberikan oleh jumlah data dibahagikan dengan nombor mereka iaitu (Sigmax) / N Oleh itu, adalah 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Variasi diberikan oleh (Sigmax ^ 2) / N - (Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Oleh itu varians adalah 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Baca lebih lanjut »

Varians kependudukan: 56.556 Varians sampel: 67.867 Untuk mengira varians: Kirakan purata aritmetik (min) Untuk setiap nilai data persegi perbezaan antara nilai data dan min Hitung jumlah perbezaan kuadrat Jika data anda mewakili seluruh penduduk: 4. Bahagikan jumlah perbezaan kuadrat dengan bilangan nilai data untuk mendapatkan varians populasi Jika data anda mewakili hanya sampel diambil dari populasi yang lebih besar 4. Bahagikan jumlah perbezaan kuadrat dengan 1 kurang daripada jumlah nilai data untuk mendapatkan varians sampel Baca lebih lanjut »

Varians ialah 25.14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Perbezaan (sigma ^ 2) adalah purata perbezaan kuadrat dari min. Maksud ialah (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) sigma ^ 2 = {12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + 6,83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~~ 25.14 (2dp) Perbezaan ialah 25.14 [ Baca lebih lanjut »

Bergantung kepada sama ada data yang diberikan diambil sebagai keseluruhan populasi (semua nilai) atau sampel dari beberapa populasi yang lebih besar: Varians populasi sigma ^ 2 ~ = 66.7 Contoh varians s ^ 2 ~ = 77.8 Ini boleh ditentukan menggunakan standard built- dalam fungsi kalkulator saintifik atau lembaran penyebaran (seperti di bawah): ... atau ia boleh dikira dalam langkah-langkah sebagai: Tentukan jumlah nilai data Bahagikan jumlah nilai data dengan bilangan nilai data untuk mendapatkan min Untuk setiap nilai data tolak min * dari nilai data untuk mendapatkan sisihan dari min ** ** Tentukan jumlah penyelewengan ni Baca lebih lanjut »

Perbezaan set data ialah 6.29. Perhatikan bahawa rumus varians untuk tujuan pengiraan ialah 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 di mana n ialah jumlah nilai dalam set data yang diberikan. Dalam data yang diberikan kami mempunyai n = 7 dan nilai x_i adalah {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Jadi, varians anda = 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 Baca lebih lanjut »

47.9 Saya akan mengandaikan anda bermakna varians penduduk (varians sampel akan sedikit berbeza). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Sila membezakan antara keduanya. Tanda pertama berkata "tambah kotak nombor anda", yang kedua mengatakan "tambah pertama, THEN persegi jumlah" 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 Baca lebih lanjut »

5, 5/5 mu = 29/5 Untuk mengira variasi sigma ^ 2, gunakan formula sigma ^ 2 = (sum (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 Tuhan memberkati ... Saya harap penjelasan itu berguna. Baca lebih lanjut »

Perbezaan sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 hitung nilai aritmetik mu pertama n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 menghitung varians sigma ^ 2 menggunakan rumus varians untuk populasi sigma ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 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 Saya berharap penjelasan berguna. Baca lebih lanjut »

211/2 atau 105.5 cari min: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 tolak min dari setiap nombor dalam data dan kuadrat hasilnya: -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 mencari purata perbezaan kuadrat: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 atau 105.5 Baca lebih lanjut »

Variasi {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Rumus untuk varians, s ^ 2, adalah warna (putih) ("XXX") s ^ 2 = (jumlah (x_i-barx) 1) di mana barx ialah purata warna set sampel (putih) ("XXX") dalam kes ini min {3,6,7,8,9} adalah (sumx_i) /5=6.6 Baca lebih lanjut »

Varians populasi: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Variasi sampel: sigma _ ("sampel") ^ 2 ~ = 38.48 Jawapannya bergantung kepada sama ada data yang diberikan dimaksudkan untuk menjadi keseluruhan populasi atau sampel dari populasi . Dalam amalan kita hanya akan menggunakan kalkulator, spreadsheet, atau pakej perisian untuk menentukan nilai-nilai ini. Sebagai contoh, spreadsheet Excel mungkin kelihatan seperti: (perhatikan bahawa lajur F hanya bertujuan untuk mendokumenkan fungsi terbina yang digunakan dalam lajur D) Oleh kerana latihan ini mungkin dimaksudkan untuk bagaimana varians mungkin dikira tanpa c Baca lebih lanjut »

Variasi (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Data penduduk: warna (putih) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Saiz penduduk: warna (putih) ") 3/6 = 1/2 = 0.5 Deviations dari Mean: color (white) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} warna (putih) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5,9.5} Squares Deviations from Mean: ("XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25} Jumlah Squares Deviations dari Mean: color (white) ("XXX") 189.5 Variasi: sigma_ "pop" ^ 2 = (" kuadrat penyimpan Baca lebih lanjut »

Sebutan "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Hitunglah barx min yang pertama barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 11 = 101/11 Variasi "" "sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Allah memberkati .... Saya harap penjelasan itu berguna. Baca lebih lanjut »

Varians populasi dari set data ialah sigma ^ 2 = 35 Pertama, mari kita asumsikan bahawa ini adalah seluruh populasi nilai-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 = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Sekarang kita boleh meneruskan pengiraan varians: sigma ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ Baca lebih lanjut »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} maksud: (-7 + 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 cari penyimpangan setiap nombor (n-bermaksud): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 variance = min penyimpangan: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) Baca lebih lanjut »

Variasi sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Selesaikan barx min yang pertama barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9 / ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 God bless .... penjelasan berguna. Baca lebih lanjut »