Statistik

-140.714286 Varians dikira menggunakan formula 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), dan apabila anda sub dalam nombor, anda akan mendapat nilai berikut: mu = 8 (-14-8) 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Baca lebih lanjut »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Dari yang diberikan: n = 6 Kami menyelesaikan aritmetik terlebih dahulu. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Rumus untuk varians data ungrouped ialah sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Tuhan memberkati .... Saya harap penjelasan itu berguna. Baca lebih lanjut »

Varians ialah 28.472 Purata {9, -4, 7, 10, 3, -2} adalah (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 untuk Perbezaan siri {x_1.x_2, ..., x_6}, yang bermaksud adalah barxis yang diberikan oleh (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 dan oleh itu ia adalah 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - 2)) ^ 2} atau 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} /36)=28.472 Baca lebih lanjut »

1913/30 Pertimbangkan set "X" nombor 9, 4, -5, 7, 12, -8 Langkah 1: "Minumlah" = "Jumlah nilai X" / "N (Bilangan Nilai)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Langkah 2: Untuk mencari varians, tolak min dari setiap nilai, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Langkah 3: Sekarang persegi semua jawapan yang anda dapatkan dari pengurangan. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) ^ 2 = 280 Baca lebih lanjut »

Pengedaran adalah pengedaran eksponen. K = 2 dan E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x) (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Batasan pengedaran adalah (0, oo) Untuk mencari k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Baca lebih lanjut »

Dengan asumsi kita sedang mencari varians populasi: sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Berikut adalah data dalam format spreadsheet (tentu saja, dengan data yang diberikan, ada hamparan atau kalkulator berfungsi untuk memberikan varians tanpa nilai pertengahan; mereka berada di sini untuk tujuan pengajaran sahaja). Varians Penduduk adalah (jumlah kuadrat perbezaan nilai data individu dari min) warna (putih) ("XXX") dibahagikan dengan (bilangan nilai data) Bukan itu jika data dimaksudkan untuk hanya sampel dari beberapa populasi yang lebih besar maka anda harus mengira "Varians Sampel" yang mana pemb Baca lebih lanjut »

"Varians" _ "pop." ~~ 12.57 Memandangkan istilah: {2,9,3,2,7,7,12} Jumlah istilah: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Bilangan istilah: 7 Mean: 42 / 7 = 6 Deviasi daripada Min: (abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6) abs (12-6)} Squares of Deviations from Mean: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 (2-6) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Jumlah Squares of Deviations form Mean: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Varians Penduduk = ("Jumlah Kuadrat Penyimpangan dari Mean" / ("Count of Terms") = 88/7 ~~ 1 Baca lebih lanjut »

3.27 Varians = sumx ^ 2 / n - (min) ^ 2 Mean = sum (x) / n dimana n dalam bilangan istilah = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Variance = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 Baca lebih lanjut »

5 = 58 = 5 63 x - min = 63 - 58 = 5 (x - min) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - min = 54 - 58 = -4 (x - min) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - min = 62 - 58 = x - min = 59 - 58 = 1 (x - min) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - min = 52 - 58 = -6 (x - (x - min) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - min) ^ 2) / n = 94/5 = 18.8 Baca lebih lanjut »

Varians (Penduduk): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Variasi Penduduk (warna (hitam) (sigma ^ 2) adalah purata kuadrat perbezaan antara setiap item data penduduk dan min populasi. Bagi populasi {d_1, d_2 , d_3, ...} saiz n dengan nilai min mu sigma ^ 2 = (jumlah (d_i - mu) ^ 2) / n Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah. Standard biasa adalah set biasa seperti mu, sigma = 0,1 supaya kita tahu hasilnya terlebih dahulu. PDF untuk standard biasa ialah: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Ia mempunyai nilai min: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) berikut: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Kali ini, gunakan IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) Baca lebih lanjut »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx yang tidak boleh ditulis sebagai: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Saya menganggap bahawa soalan dimaksudkan untuk mengatakan f (x) = 3x ^ 2 "untuk" -1 <x <1; 0 "jika tidak" Cari varians? Sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 sigma ^ x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ 2 Di mana, sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx dan mu = 3int_-1 ^ 1 x ^ 3dx Jadi mari kita Baca lebih lanjut »

"b)" 7/16 "Peristiwa yang bertentangan ialah minimum ialah"> = 1/4 "Lebih mudah untuk mengira peristiwa itu kerana kita hanya menyatakan bahawa x dan y mestilah"> = 1/4 "maka." "Dan peluang untuk itu semata-mata" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Baca lebih lanjut »

= 0.999979973 "Acara pelengkap adalah lebih mudah dikira." "Jadi kita mengira kebarangkalian mendapat lebih daripada 18 kepala." "Ini sama dengan kebarangkalian mendapatkan 19 kepala, ditambah dengan kebarangkalian mendapatkan 20 kepala." "Kami menggunakan taburan binomial." P ["19 kepala"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 kepala"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 " = "P (" 19 atau 20 kepala ") = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["paling banyak 18 kepala"] = 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0.999979973 Baca lebih lanjut »

Z = -1.5 Oleh kerana kita tahu masa yang diperlukan untuk menyelesaikan ujian diedarkan secara normal, kita dapat mencari z-score untuk masa ini. Formula untuk skor z ialah z = (x - mu) / sigma, di mana x adalah nilai yang diperhatikan, mu ialah min, dan sigma adalah sisihan piawai. z = (45 - 60) / 10 z = -1.5 Masa pelajar ialah 1.5 sisihan piawai di bawah min. Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah. Nilai R ^ 2 pada dasarnya memberitahu anda apa peratus variasi dalam pembolehubah tindak balas anda diambil kira oleh variasi dalam pemboleh ubah penjelasan anda. Ia memberikan ukuran kekuatan persatuan linear. Dalam keadaan ini, R ^ 2 = 0.7569. Mendapatkan perpuluhan ini dengan 100, kita dapati bahawa 75.69% daripada variasi dalam kandungan tenaga dari satu paket cip boleh dijelaskan oleh variasi dalam kandungan lemak mereka. Sudah tentu, ini bermakna bahawa 24.31% daripada variasi dalam kandungan tenaga dikira oleh faktor-faktor lain. Baca lebih lanjut »

Z - skor untuk 98% selang keyakinan adalah 2.33 Bagaimana untuk mendapatkannya. Separuh daripada 0.98 = 0.49 Perhatikan nilai ini di kawasan di bawah jadual lengkung Normal. Nilai terdekat ialah 0.4901 Nilai z adalah 2.33 Baca lebih lanjut »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Taburan normal piawai hanya menukarkan kumpulan data dalam pengedaran frekuensi kami sehingga min adalah 0 dan sisihan piawai adalah 1 Kita boleh menggunakan: z = (x-mu) / sigma dengan mengandaikan kita mempunyai sigma tetapi di sini kita mempunyai bukan SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); di mana n ialah saiz sampel ... Baca lebih lanjut »

Z-skor adalah -0.866 skor z-variabel x dengan min mu, dan sisihan piawai sigma diberikan oleh (x-mu) / (sigma / sqrtn) Sebagai mu = 55, sigma = 2, n = 3 dan x = 56 skor z ialah (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Baca lebih lanjut »

Z = 0 Saya mempunyai keraguan saya sendiri mengenai ketepatan masalah. Saiz sampel adalah 5. Adalah sesuai untuk mencari skor t. skor z hanya akan dikira apabila saiz sampel adalah> = 30 Sesetengah ahli statistik, jika mereka percaya taburan populasi adalah normal, gunakan skor z walaupun saiz sampel kurang dari 30. Anda tidak menyatakan secara eksplisit untuk pengedaran yang anda mahukan untuk mengira z. Ini mungkin pengedaran yang diperhatikan atau mungkin pengedaran sampel. Oleh kerana anda telah bertanya soalan, saya akan menjawab dengan mengandaikannya sebagai pengagihan sampingan. SE = (SD) /sqrtn=3/sqrt4=3/2=1.5 Baca lebih lanjut »

Z-skor adalah -26.03 skor z-variabel x dengan min mu, dan sisihan piawai sigma diberikan oleh (x-mu) / (sigma / sqrtn) Sebagai mu = 35, sigma = 5, n = 57 dan x = 13 z-skor adalah (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Baca lebih lanjut »

Jawapannya ialah z = 0.05 dalam taburan normal. Untuk menyelesaikan masalah ini, anda memerlukan akses kepada jadual z (juga dikenali sebagai "jadual biasa standard") untuk taburan normal. Ada yang baik di Wikipedia. Dengan menanyakan apakah nilai z itu sehingga 52% data di sebelah kiri, matlamat anda adalah untuk mencari nilai z di mana kawasan kumulatif sehingga nilai z jumlah hingga 0.52. Oleh itu, anda memerlukan jadual z kumulatif. Cari kemasukan dalam jadual z kumulatif yang menunjukkan di mana nilai tertentu z paling dekat dengan output dalam jadual 0.52 (iaitu 52% daripada taburan kumulatif). Dalam kes in Baca lebih lanjut »

0.38. Sila lihat jadual yang dihubungkan ke bawah. Secara umum, seseorang mesti menggunakan jadual seperti ini atau program komputer untuk menentukan skor z yang dikaitkan dengan CDF tertentu atau sebaliknya. Untuk menggunakan jadual ini, cari nilai yang anda cari, dalam kes ini 0.65. Baris ini memberitahu anda orang-orang dan tempat kesepuluh dan ruangan memberitahu anda tempat yang ke-100. Oleh itu, untuk 0.65, kita dapat melihat bahawa nilai adalah antara 0.38 dan 0.39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Baca lebih lanjut »

Keseluruhan, saya rasa keputusan untuk menggunakan carta bar atau pai adalah pilihan peribadi. Jika anda menggunakan graf sebagai sebahagian daripada pembentangan, tumpukan pada keseluruhan cerita yang anda cuba kongsi dengan carta grafik dan imej. Di bawah adalah garis panduan ringkas yang saya gunakan untuk menilai sama ada untuk menggunakan carta bar atau pai: Carta Bar apabila mencatat prestasi yang berubah-ubah (contohnya, katakan, dari masa ke masa) Carta Pai apabila menunjukkan pengedaran keseluruhan Contoh: Katakan anda ingin menjejaki cara anda membelanjakan wang anda. Dan bulan ini anda membelanjakan $ 1,000. Jik Baca lebih lanjut »

P (2,3,5 atau 7) = 1/2 (Probabilty pendaratan pada nombor prima) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Kemungkinan tidak mendarat pada prima) disertakan) Terdapat 4 nombor dalam senarai, daripada sejumlah 8 nombor. Oleh itu kebarangkalian adalah bilangan hasil yang menggalakkan (4) dibahagikan dengan jumlah hasil yang mungkin (8). Ini sama dengan separuh. Kebarangkalian pelengkap mana-mana peristiwa adalah P_c = 1 - P_1. Pelengkap set perdana adalah {1, 4, 6, 8} Ini bukan set nombor komposit (kerana 1 dianggap tidak perdana atau komposit). Oleh itu pelengkap adalah set nombor non-prima dari 1 hingga 8. E_2 = Pendaratan pada nombor bukan pr Baca lebih lanjut »

Jawapannya ialah 14 memilih 6. Iaitu: 3003 Rumus untuk mengira bilangan cara untuk memilih perkara dari item n ialah (n!) / [K! (N-k)!] Di mana! bermaksud faktorial a. Faktorial nombor adalah semata-mata hasil dari semua nombor semulajadi dari 1 hingga nombor yang diberikan (jumlahnya termasuk dalam produk). Maka jawapannya adalah (14!) / (6! 8!) = 3003 Baca lebih lanjut »

1. Semua kebarangkalian wujud pada kontinum dari 0 hingga 1. 0 adalah peristiwa mustahil dan 1 adalah peristiwa tertentu. Sesetengah sifat kebarangkalian adalah bahawa kebarangkalian peristiwa yang TIDAK terjadi adalah sama dengan 1 tolak kebarangkalian peristiwa yang berlaku. Kerana keseluruhan pengedaran frekuensi mengandungi SEMUA hasil yang mungkin, kebarangkalian peristiwa yang berada dalam pengedaran frekuensi itu pasti, atau 1. Baca lebih lanjut »

1) Kebarangkalian adalah 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Kebarangkalian ialah 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Kadar penolakan bagi tiga jabatan ialah 0.1, 0.08 dan 0.12. Ini bermakna 0.9, 0.92 dan 0.88 adalah kebarangkalian bahawa serum melepasi ujian di setiap jabatan secara berasingan. Kebarangkalian bahawa serum yang melewati pemeriksaan pertama adalah 0.9 Kebarangkalian bahawa ia gagal pemeriksaan kedua ialah 0.08. Oleh itu, kebarangkalian bersyarat adalah 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% Bagi serum yang akan ditolak oleh jabatan ketiga, ia mesti terlebih dahulu lulus pemeriksaan pertama dan kedua. Kebarangkalian bersyarat ini Baca lebih lanjut »

Mana-mana di antara 0% dan hanya di bawah 50% Jika semua nilai dalam set data saiz 2N + 1 adalah berbeza, maka N / (2N + 1) * 100% Jika unsur-unsur set data disusun dalam urutan menaik, maka median adalah nilai elemen tengah. Untuk data besar yang ditetapkan dengan nilai yang berbeza, peratusan nilai yang kurang daripada median akan berada di bawah 50%. Pertimbangkan set data [0, 0, 0, 1, 1].Median adalah 0 dan 0% nilai kurang daripada median. Baca lebih lanjut »

0.420175 = P ["5 gol pada 6 tangkapan"] + P ["6 gol pada 6 tembakan"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0.420175 Baca lebih lanjut »

0.2252 "Terdapat 5 + 7 + 8 = 20 krayon secara keseluruhan." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ ) = 0.2252 "Penjelasan:" "Kerana kita mengganti, kemungkinan untuk menggambar krayon biru adalah" "setiap kali 5/20. Kami menyatakan bahawa kita melukis 4 kali biru" "dan kemudian 11 kali bukan satu biru oleh ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Sudah tentu, yang biru tidak perlu ditarik terlebih dahulu supaya ada" "adalah C (15,4) cara menariknya, jadi kita banyakkan dengan C (15,4)." "dan C (15,4)" = (15!) Baca lebih lanjut »

Terdapat beberapa jenis purata, tetapi biasanya ia dianggap sebagai purata aritmetik. Median, juga dianggap longgar sebagai 'purata', dikira dengan cara yang berbeza. Marilah kita pertimbangkan senarai nombor ini yang, untuk kemudahan. disenaraikan dalam urutan angka: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Untuk mendapatkan aritmetik min, tambah nombor bersama untuk mendapatkan jumlah. Kira nombor untuk mendapatkan kiraan. Bahagikan jumlah dengan hitungan untuk mendapatkan aritmetik min. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> jumlah. Terdapat 8 nombor, jadi 101/8 = 12.625 Maksimum aritmetik adalah 12.625. Untuk median Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah :) Untuk mencari purata satu set nombor yang pertama anda tambahkan semua nombor dalam set dan kemudian bagilah dengan jumlah jumlah nombor. Contohnya, set anda terdiri daripada yang berikut: 32,40,29,45,33,33,38,41 Anda akan menambahkannya: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Sekarang anda akan mengambil sejumlah 290 dan dibahagikan dengan jumlah keseluruhan nombor, untuk kes kami, kami mempunyai sejumlah 8 nombor. 290/8 = 36.25 Purata kami ialah 36.25 Baca lebih lanjut »

"Berterusan" tidak mempunyai jurang. "Diskret" mempunyai nilai berbeza yang dipisahkan oleh kawasan "tiada nilai". Berterusan mungkin sesuatu seperti ketinggian, yang mungkin berbeza dalam populasi "berterusan", tanpa batasan tertentu. "Diskret" boleh menjadi pilihan atau hasil ujian - sama ada "adalah" atau "tidak" - tidak ada gradasi atau "kesinambungan" antara pilihan. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Baca lebih lanjut »

Statistik deskriptif termasuk perihalan data sampel yang diberikan, tanpa membuat keputusan mengenai penduduk. Sebagai contoh: min sampel boleh dikira dari sampel, dan ia adalah statistik deskriptif. Statistik inferensi membawa kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel. Sebagai contoh, menyimpulkan bahawa majoriti orang menyokong satu calon (berdasarkan sampel tertentu). Hubungan: Oleh kerana kita tidak mempunyai akses kepada seluruh penduduk, kita menggunakan statistik deskriptif untuk membuat kesimpulan kesimpulan. Baca lebih lanjut »

Mod ini juga akan meningkat dengan nombor yang sama. Hendaklah ada set data: a_1; a_2; a_3; ... a_n. Biarkan m menjadi mod set ini. Jika anda menambah nombor n kepada setiap nilai, kuantiti nombor tidak akan berubah, hanya nombor yang berubah, jadi jika nombor m mempunyai yang paling banyak berlaku (m adalah mod), setelah menambah nombor m + n akan mempunyai yang paling banyak kejadian (ia akan berlaku pada kedudukan yang sama dalam set sebagai m pada yang pertama). Baca lebih lanjut »

Terperinci dalam penjelasan contohnya: koin membalikkan secara umum kemungkinan ekor dan kepala harus 50% tetapi sebenarnya ia boleh menjadi 30% kepala & 70% ekor atau 40% kepala & 60% ekor atau ...... tetapi lebih banyak kali anda melakukan eksperimen => sampelnya lebih besar (biasanya lebih tinggi daripada 30) oleh CLT (central limit theorem), akhirnya ia akan berkumpul hingga 50% 50% Baca lebih lanjut »

Jika anda mempunyai terlalu banyak nilai yang berbeza. Contoh: Katakan anda mengukur ketinggian 2000 orang dewasa. Dan anda mengukur ke milimeter terdekat. Anda akan mempunyai 2000 nilai, kebanyakannya berbeza. Sekarang jika anda ingin memberikan kesan pengagihan ketinggian dalam populasi anda, anda perlu mengumpulkan pengukuran ini dalam kelas, katakan kelas 50 mm (di bawah 1.50m, 1.50- <1.55m, 1.55 - <160m, dan lain-lain) Terdapat sempadan kelas anda. Setiap orang dari 1.500 hingga 1.549 akan berada di dalam kelas, semua orang dari 1.550 ke 1.599 akan berada di kelas seterusnya, dan sebagainya. Sekarang anda mungki Baca lebih lanjut »

Apabila anda: 1) tidak tahu setiap butiran model anda; 2) tidak layak untuk memodelkan setiap butiran; 3) sistem yang anda ada adalah bersifat rawak. Pertama sekali, kita harus menentukan apa yang "kesan rawak." Kesan rawak adalah apa-apa, secara dalaman atau luaran, yang mempengaruhi tingkah laku sistem anda, cth. pemadaman dalam grid elektrik bandar. Orang melihatnya secara berbeza, mis. orang dari ekologi suka menyebutnya malapetaka, kes pemadaman, atau demografi, dalam kes bandar itu akan menjadi peningkatan penggunaan tenaga yang akan mengurangkan voltan grid elektrik. Akhirnya, apakah modelnya? model adalah Baca lebih lanjut »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [jumlah ialah 8] = 5/36" "Oleh kerana terdapat 5 kemungkinan kombinasi untuk membuang 8:" "(2,6) ), (4,4), (5,3), dan (6,2). " "a) Ini sama dengan kemungkinan bahawa kita mempunyai 7 kali berturut-turut jumlah yang berbeza daripada 8, dan ini adalah" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7.2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> (P ["x> = 2")) P ["x = 8"] = 0.351087 * (5/36) = 0.048762 P ["x& Baca lebih lanjut »

4.1051 * 10 ^ -7% untuk 2 merah, 1 penggantian kuning w / o; 3.7037 x 10 ^ -7% untuk 2 merah, 1 kuning w / gantian Pertama, sediakan persamaan yang mewakili masalah perkataan anda: 10 cakera merah + 10 cakera hijau + 10 cakera kuning = 30 cakera total 1) Gambar 2 cakera merah dan 1 cakera kuning berturut-turut tanpa menggantikannya. Kami akan membuat pecahan, di mana pengangka adalah cakera yang anda lukis dan penyebut adalah bilangan cakera yang tinggal di dalam beg. 1 ialah cakera merah dan 30 adalah bilangan cakera yang tinggal. Apabila anda mengambil cakera (dan tidak menggantikannya!) Bilangan cakera di dalam beg berk Baca lebih lanjut »

31 Pertama, beberapa definisi: Median adalah nilai tengah sekumpulan nombor. Purata adalah jumlah sekumpulan nombor dibahagikan dengan kiraan nombor. Dalam usaha ini, jelas bahawa matlamat dalam latihan ini adalah untuk meningkatkan pelbagai median. Jadi bagaimana kita melakukan itu? Matlamatnya adalah untuk mengatur set nombor supaya kita mempunyai nilai-nilai tengah setiap set setinggi mungkin. Contohnya, median tertinggi ialah 41 dengan nombor 42, 43, 44, dan 45 lebih tinggi daripada itu dan beberapa kumpulan empat nombor kurang daripada itu. Set pertama kami, terdiri daripada (dengan angka-angka di atas median di hijau Baca lebih lanjut »

48 kali Bilangan kali dia dijangka memukul bola = P kali "Jumlah kali dia kelawar" = 3/5 kali 80 = 3 / cancel5 kali membatalkan80 ^ 16 = 3 kali 16 = 48 kali Baca lebih lanjut »

"Lihat penjelasan" "Kami mengambil tempoh masa dengan panjang" t ", yang terdiri daripada n bahagian" Delta t = t / n ". Katakan bahawa peluang untuk acara yang berjaya" "dalam satu bahagian adalah" p " jumlah bilangan peristiwa dalam masa n "" diagihkan binomial mengikut "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "dengan" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinasi)" "Sekarang kita membiarkan" n-> oo " "tetapi" n * p = lambda "Jadi kita menggantikan" p = lambda / n "dalam" Baca lebih lanjut »

"Lihat penjelasan" "y adalah standard normal (dengan min 0 dan sisihan piawai 1)" "Jadi kita menggunakan fakta ini." "Sekarang kita melihat nilai z dalam jadual untuk nilai z untuk z = 2 dan z = -1 Kami mendapat" 0.9772 " "dan" 0.1587. => P = 0.9772 - 0.1587 = 0.8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [ Di sini kita mempunyai var = 1 dan min = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "DAN" B]) / (P [B]) P [B] = 0.8413 - 0.1587 = 0.6826 " ] = 0, "jika" a <-1 P [Y & Baca lebih lanjut »

M + -ts Di mana t adalah skor t-dikaitkan dengan selang keyakinan yang anda perlukan. [Jika saiz sampel anda lebih besar daripada 30 maka had diberikan oleh mu = bar x + - (z xx SE)] Kirakan min sampel (m) dan sampel populasi menggunakan formula standard. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) jumlah (x_n-m) ^ 2 Jika anda menganggap populasi lazim yang diedarkan iid (pembolehubah tersebar identik bebas dengan varians terhingga) teorem had pusat untuk digunakan (katakan N> 35) maka maksud ini akan diedarkan sebagai pengagihan t dengan df = N-1. Selang keyakinan ialah: m + -ts Di mana t ialah skor t yang dikaitkan dengan Baca lebih lanjut »

The Median. Skor yang melampau akan menaikkan nilai ke satu sisi atau yang lain. Terdapat tiga langkah utama kecenderungan utama: min, median, dan mod. Median adalah nilai di tengah-tengah pengedaran data apabila data tersebut teratur dari yang terendah hingga nilai tertinggi. Ia adalah nisbah min kepada median yang paling biasa digunakan untuk mengenal pasti sebarang kecacatan dalam data. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Baca lebih lanjut »

Purata Aritmetik adalah titik keseimbangan yang betul. Purata Aritmetik adalah titik keseimbangan yang betul. Ia adalah kerana jumlah keseluruhan penyimpangan positif dan penyimpangan negatif yang diambil dari aritmetik bermakna membatalkan satu sama lain. Baca lebih lanjut »

Median kurang terjejas oleh outliers daripada min. Median kurang terjejas oleh outliers daripada min. Mari kita ambil dataset pertama ini tanpa pengulangan sebagai contoh: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Maksud ialah 25.43 dan median adalah 26. Mean dan median adalah relatif sama. Dalam dataset kedua ini dengan outlier, ada lebih banyak perbezaan: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Maksudnya adalah 22.71 dan median adalah 26. Median tidak terpengaruh sama sekali oleh outlier dalam contoh ini . Sila lihat soalan Socrates yang berkaitan ini untuk maklumat lanjut: Bagaimanakah pengesan mempengaruhi ukuran kecenderungan pusat? Tahap kecende Baca lebih lanjut »

"Anda mendapat betul!" "Saya dapat mengesahkan bahawa pendekatan anda betul-betul betul." "Kes 1: Suis 3 terbuka (Kebarangkalian 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Kes 2: Suis 3 ditutup (Kemungkinan 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 " litar yang lancar "" sekarang ialah: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Baca lebih lanjut »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: peluang untuk peristiwa k dalam jangka masa t ialah" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Di sini kita tidak mempunyai spesifikasi selanjutnya tempoh masa, jadi kita mengambil t = 1, lambda = 2. => P ["k peristiwa"] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!) "1) "P [" 3 peristiwa "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = / 100 = 0.36 "ialah permukaan pecahan" "bulatan yang lebih kecil berbanding dengan yang lebih besar." "Kemungkinan bahawa dalam bulatan yang lebih besar ( Baca lebih lanjut »

Data kategoris mempunyai nilai yang tidak boleh diperintahkan dengan cara yang jelas dan menarik. Jantina adalah contoh. Lelaki tidak kurang atau lebih daripada Perempuan. Warna mata adalah yang lain dalam senarai anda. Gred huruf adalah data kelas: ada urutan yang menarik di dalamnya: anda perlu memerintahkannya dari tinggi ke rendah (atau rendah ke tinggi). Contoh lain yang anda nyatakan adalah lebih kurang data berterusan: terdapat banyak nilai yang mungkin, supaya anda dapat mengelompokkan kelas, tetapi anda mempunyai pilihan tertentu tentang lebar kelas. Baca lebih lanjut »

14.7 "gulung" P ["semua nombor yang dibuang"] = 1 - P ["1,2,3,4,5, atau 6 tidak dilemparkan"] P ["A atau B atau C atau D atau E atau F" = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A dan B] - P [A dan C] .... + P [A dan B dan C] + ... "Di sini ini" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * (6/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) (4/6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Negatif ini adalah kebarangkalian kita." jumlah n * a ^ (n-1) = jumlah (d / { Baca lebih lanjut »

Oleh kerana dalam menghuraikan satu set data, kepentingan utamanya adalah nilai pusat pengedaran. Dalam statistik deskriptif, kita menerangkan ciri-ciri satu set data di tangan - kita tidak membuat kesimpulan pada populasi yang lebih besar dari mana data itu datang (Itu statistik inferens). Dengan berbuat demikian, soalan utama kami biasanya 'di mana pusat pengedaran'. Untuk menjawab soalan itu, biasanya kita menggunakan sama rata, median atau mod, bergantung pada jenis data. Ketiga-tiga langkah kecenderungan pusat ini menunjukkan titik pusat di mana semua data berkumpul. Itulah sebabnya ia adalah salah satu daripa Baca lebih lanjut »

"Lihat penjelasan" "Sejak" "variance =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "yang ada di sini:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" tidak ada varians. bermaksud semua nilai X sama dengan min E (X) = 1. Jadi X sentiasa 1. "" Oleh itu "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Baca lebih lanjut »

"Jawab D)" "Ini adalah satu-satunya jawapan logik, yang lain tidak mungkin." "Ini adalah masalah kerosakan penjudi." "Penjudi bermula dengan dolar k." "Dia bermain sehingga dia mencapai dolar G atau jatuh ke 0." p = "kemungkinan dia menang 1 dollar dalam satu perlawanan." q = 1 - p = "peluang dia kehilangan 1 dollar dalam satu permainan." "Panggil" r_k "kebarangkalian (peluang) bahawa dia akan hancur." "Kemudian kita mempunyai" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "dengan" 1 <= k <= G-1 " Baca lebih lanjut »

Z = 2.33 Anda perlu melihat ini dari jadual z-skor (cth. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) atau menggunakan pelaksanaan berangka yang normal fungsi ketumpatan kumulatif pengedaran (cth. normsinv dalam Excel). Oleh kerana anda menginginkan selang 98% peratus yang anda inginkan 1% pada setiap sisi + -z, lihat 99% (0.99) untuk z untuk mendapatkannya. Nilai terdekat untuk 0.99 pada jadual memberikan z = 2.32 pada jadual (2.33 dalam Excel), ini adalah skor z anda. Baca lebih lanjut »

R-kuadrat menunjukkan seberapa baik data yang diperhatikan sesuai dengan data yang diharapkan tetapi hanya memberi anda maklumat mengenai korelasi. Nilai R-kuadrat menunjukkan seberapa baik data diperhatikan anda, atau data yang anda kumpulkan, sesuai dengan trend yang diharapkan. Nilai ini memberitahu anda kekuatan hubungan tetapi, seperti semua ujian statistik, tiada apa yang diberikan yang memberitahu anda sebab di belakang hubungan atau kekuatannya. Dalam contoh di bawah, kita dapat melihat grafik di sebelah kiri tidak mempunyai hubungan, seperti yang ditunjukkan oleh nilai R-kuadrat yang rendah. Grafik di sebelah kana Baca lebih lanjut »

Kerana perbezaan tidak ditakrifkan. Dalam data Ordinal, nilai data boleh dipesan, i.e, kita boleh memikirkan sama ada A <B atau tidak. Sebagai contoh: pilihan "sangat berpuas hati" adalah lebih besar daripada "sedikit berpuas hati" dalam kaji selidik. Tetapi, kita tidak dapat mencari perbezaan angka di antara dua pilihan ini. Penyimpangan piawai ditakrifkan sebagai perbezaan purata nilai dari min, dan yang tidak boleh dikira untuk data ordinal. Baca lebih lanjut »

Sampel digunakan apabila tidak praktikal untuk mengumpul data pada seluruh penduduk. Dengan syarat sampel adalah tidak berat sebelah (contohnya mengumpul data dari sesetengah orang yang keluar dari bilik air wanita tidak akan menjadi sampel yang tidak berat sebelah penduduk negara) sampel yang agak besar biasanya akan mencerminkan ciri-ciri keseluruhan penduduk. Ahli statistik menggunakan sampel untuk membuat kenyataan atau ramalan tentang ciri umum populasi. Baca lebih lanjut »

Kerana terdapat perbezaan dalam jenis data yang anda sampaikan. Dalam carta bar, anda membandingkan data kategori, atau kualitatif. Fikirkan perkara seperti warna mata. Tidak ada pesanan di dalamnya, seperti hijau tidak 'lebih besar' daripada coklat. Malah anda boleh mengaturkan mereka dalam apa-apa perintah. Dalam histogram, nilai-nilai itu adalah kuantitatif, yang bermakna mereka boleh dibahagikan dalam kumpulan yang diperintahkan. Fikirkan ketinggian atau berat badan, di mana anda meletakkan data anda dalam kelas, seperti 'di bawah 1.50m', '1,50-1.60m' dan sebagainya. Kelas-kelas ini disambungkan Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah pemikiran saya: Bentuk umum untuk kebarangkalian binomial adalah: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk) adakah kita memerlukan istilah pertama, istilah gabungan? Mari buat contoh dan kemudiannya akan jelas. Mari kita lihat kebarangkalian binomial membalik duit syiling sebanyak 3 kali. Mari kita tetapkan kepala untuk menjadi p dan tidak mendapat kepala ~ p (kedua = 1/2). Apabila kita melalui proses penjumlahan, 4 syarat penjumlahan akan sama dengan 1 (pada asasnya, kita mendapati semua hasil yang mungkin dan kebarangkalian semua hasil yang disimpulkan adalah 1): sum_ (k = 0) ^ ( 3) = warna (merah Baca lebih lanjut »

83% Pertama kita menulis P (70 <X <110) Kemudian kita perlu membetulkannya dengan mengambil batas, untuk ini kita mengambil yang terdekat .5 tanpa berlalu, jadi: P (69.5 <= Y <= 109.5) skor Z, kami menggunakan: Z = (Y-mu) / sigma P (69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z <= - 3.05) P (Z <= 0.95) - (1 -P (Z <= 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78% ~~ 83% Baca lebih lanjut »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Kami mempunyai taburan binomial dengan n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0.1 ^ 3 * 0.9 ^ 9 = 220 * 0.001 * 0.38742 = 0.08523 "dengan" C (n, k) = (n!) / ((nk) (b) "0.9" 12 + 12 * 0.1 * 0.9 ^ 11 + 66 * 0.1 ^ 2 * 0.9 ^ 10 "= 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 2) = 0.9 ^ 10 * (0.81 + 1.08 + 0.66) = 0.9 ^ 10 * 2.55 = 0.88913 "c)" 0.9 ^ 12 = 0.28243 Baca lebih lanjut »

Satu ukuran kecenderungan pusat adalah satu nilai yang boleh mewakili jumlah penduduk dan bertindak seperti graviti pusat ke arah mana semua nilai lain bergerak. Penyimpangan piawai - seperti nama yang dicadangkan adalah ukuran sisihan. Penyimpangan bermaksud perubahan atau jarak. Tetapi perubahan sentiasa diikuti dengan perkataan 'from'. Oleh itu, sisihan piawai adalah ukuran perubahan atau jarak dari ukuran kecenderungan pusat - yang biasanya bermakna. Oleh itu, sisihan piawai berbeza daripada ukuran kecenderungan pusat. Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah :) Maksudnya bukan ukuran yang baik dari kecenderungan pusat kerana ia mengambil kira setiap titik data. Sekiranya anda mempunyai kelebihan seperti dalam pengedaran yang miring, maka outliers tersebut mempengaruhi min satu outlier tunggal dapat menyeret min turun atau naik. Inilah sebabnya mengapa min tidak merupakan ukuran yang baik dari kecenderungan pusat. Sebaliknya median digunakan sebagai ukuran kecenderungan utama. Baca lebih lanjut »

Kerana varians dikira dari segi penyimpangan dari min, yang tetap sama di bawah terjemahan. Varians ditakrifkan sebagai nilai jangkaan E [(x-mu) ^ 2] di mana mu ialah nilai min. Apabila set data diterjemahkan, maka semua titik data dialihkan dengan jumlah yang sama x_i -> x_i + a Maksudnya juga bergeser dengan jumlah yang sama mu -> mu + a supaya penyimpangan dari min yang tetap sama: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Baca lebih lanjut »

SSReg le SST Perhatikan bahawa R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) di mana SST = SSReg + SSE dan kita tahu bahawa jumlah kotak selalu ge 0. Jadi SSE ge 0 bermaksud SSReg + SSE ge SSReg menyiratkan SST ge SSReg bermaksud (SSReg) / (SST) le 1 menyiratkan R ^ 2 le 1 Baca lebih lanjut »

Paling banyak 3 orang dalam talian akan menjadi. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 Oleh itu P (X <= 3) lebih mudah walaupun menggunakan peraturan pujian, kerana anda mempunyai satu nilai yang anda tidak berminat, jadi anda boleh menolaknya daripada kebarangkalian keseluruhan. (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Oleh itu P (X <= 3) = 0.9 Baca lebih lanjut »

Ini adalah SATU ... ATAU keadaan. Anda mungkin TAMBAT kebarangkalian. Syaratnya adalah eksklusif, iaitu: anda tidak boleh mempunyai 3 DAN 4 orang dalam satu baris. Ada 3 orang ATAU 4 orang dalam talian. Jadi tambah: P (3 atau 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Periksa jawapan anda (jika anda mempunyai masa yang tersisa semasa ujian anda) dengan mengira kebarangkalian bertentangan: = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 Dan ini dan jawapan anda menambah sehingga 1.0, sepatutnya. Baca lebih lanjut »

Bilangan yang dijangka dalam kes ini boleh dianggap sebagai purata wajaran. Ia lebih baik dicapai dengan menjumlahkan kebarangkalian nombor yang diberikan oleh nombor itu. Oleh itu, dalam kes ini: 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 Baca lebih lanjut »

Saya percaya maksud anda sama ada 'anda flip duit syiling tiga kali' atau 'anda flip tiga duit syiling'. X dipanggil 'pemboleh ubah rawak' kerana sebelum kita melipat duit syiling kita tidak tahu berapa banyak kepala kita akan mendapat. Tetapi kita boleh mengatakan sesuatu mengenai semua nilai yang mungkin untuk X. Oleh kerana setiap flip duit syiling adalah bebas daripada flip lain, nilai kemungkinan pemboleh ubah rawak X adalah {0, 1, 2, 3}, iaitu anda boleh mendapatkan 0 kepala atau 1 kepala atau 2 kepala atau 3 kepala. Cuba yang lain di mana anda berfikir tentang empat ludah mati. Biarkan pembol Baca lebih lanjut »

44% peluang memilih epal Di pantri, terdapat: 4 buah epal dan 5 pisang, sambil menambah sehingga sejumlah 9 buah. Ini boleh dinyatakan sebagai 4 + 5 = 9. Anda ingin mengetahui kebarangkalian memilih epal. Terdapat 4 epal daripada jumlah keseluruhan 9 buah. Ini boleh dinyatakan seperti: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Ada kemungkinan 44% dia akan memilih epal. Baca lebih lanjut »

0.5 atau 1/2 JIKA kita mempunyai duit syiling yang adil terdapat dua kemungkinan: kepala atau ekor Kedua-duanya mempunyai peluang yang sama. Jadi anda membahagikan peluang yang menggalakkan ("kejayaan") S dengan jumlah peluang T: S / T = 1/2 = 0.5 = 50% Contoh lain: Apakah peluang untuk melancarkan kurang daripada tiga dengan mati normal? S ("kejayaan") = (1 atau 2) = 2 kemungkinan T (jumlah) = 6 kemungkinan, semua kemungkinan yang sama Kemungkinan S / T = 2/6 = 1/3 Tambahan: Hampir tiada duit syiling sebenar benar-benar adil. Bergantung pada muka kepala dan ekor, pusat graviti mungkin sedikit kecil di Baca lebih lanjut »

~ 1.9% peluang anda akan menarik Ace of Spades Terdapat 52 kad di dek dan satu Ace of Spades di geladak. Ini boleh dinyatakan sebagai 1/52. Bahagikan untuk mencari peratus. 1/52 = 0.01923076923 Terdapat peluang 1.9% anda akan menarik Ace of Spades. Anda tidak perlu membahagikan 1/52 untuk mengetahui kebarangkalian peratusan anda ..... Lihat bahawa 1/52 boleh ditulis sebagai 2/104 yang .. kira-kira .. adalah 2/100 yang 2% Tetapi ingat bahawa Saya hanya melakukannya kerana 104 adalah hampir 100 dengan lebih besar bilangannya akan berbeza dari 100 makin besarnya jawapannya akan berbeza dari yang sebenar Baca lebih lanjut »

Ia bergantung. Ia akan mengambil banyak anggapan yang tidak mungkin benar untuk menyatakan maksud ini dari data yang diberikan untuk ini menjadi kebarangkalian sebenar membuat tembakan. Satu boleh menganggarkan kejayaan percubaan tunggal berdasarkan perkadaran percubaan sebelumnya yang berhasil jika dan hanya jika percubaan itu bebas dan diedarkan secara identik. Inilah anggapan yang dibuat dalam pengedaran binomial (pengiraan) serta pengedaran geometri (menunggu). Walau bagaimanapun, menembak lontaran bebas sangat tidak mungkin bebas atau diedarkan secara berasingan. Dari masa ke masa, seseorang boleh memperbaiki dengan m Baca lebih lanjut »

K = 3 P ["1 server sudah selesai"] = 0.98 => P ["sekurang-kurangnya 1 server keluar dari K pelayan sudah selesai"] = 1 - P ["0 server keluar dari K server sudah selesai]] = 0.99999 = = 0 (0-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Kita mesti mengambil sekurang-kurangnya 3 pelayan, jadi K = 3." Baca lebih lanjut »

0.6 P ["dia adalah tepat pada masanya] dia mengambil bas"] = 0.75 P ["dia pada masa"] = 4/6 = 2/3 P ["dia mengambil bas | dia TIDAK pada masa "] =? P ["dia mengambil bas | dia TIDAK tepat pada masanya"] * P ["dia TIDAK pada masa"] = P ["dia mengambil bas DAN dia TIDAK tepat pada masanya"] = P [ dia mengambil bas "] * P [" dia mengambil bas "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" dia mengambil bas | "dia TIDAK pada masa"]) = 0.2 / (1-2 / 3) = 0.2 / (1/3) = 0.6 Baca lebih lanjut »

Lihat di bawah. Median adalah nilai tengah dalam set data yang diperintahkan. Baca lebih lanjut »

= 0.3828 ~~ 38.3% P ["k pada 10 pesakit lega"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "(b)! / (k! (nk)!)" (gabungan) "" (taburan binomial) "" Jadi untuk k = 8, 9, atau 10, kita mempunyai: "P [ (10/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (6+) / 49 = 0.3828 ~~ 38.3 % Baca lebih lanjut »

Ini dikenali sebagai masalah kebarangkalian kompaun Terdapat empat aces dalam dek 52 kad, jadi kebarangkalian melukis ace adalah 4/52 = 1/13 Kemudian, terdapat 13 spades di dek, maka kebarangkalian menggambar pudar adalah 13/52 atau 1/4 Tetapi, kerana salah satu daripada aces itu juga pudar, kita perlu tolak itu sehingga kita tidak menghitungnya dua kali. Jadi, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Baca lebih lanjut »

Terdapat formula untuk Fungsi Ketumpatan Binomial Beri n bilangan percubaan. Katakan bilangan kejayaan di persidangan. Katakan kebarangkalian kejayaan pada setiap percubaan. Oleh itu, kebarangkalian untuk berjaya dalam percubaan persis k ialah (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) 0.2, jadi p (8) = (10!) / (8! 2!) (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 p (8) = 45 (0.2) ^ 8 (0.8) Baca lebih lanjut »

0.200 Kebarangkalian bahawa empat daripada sepuluh orang mempunyai jenis darah adalah 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. Kebarangkalian bahawa enam yang lain tidak mempunyai jenis darah adalah (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Kami melipatgandakan kebarangkalian ini bersama-sama, tetapi kerana hasil ini boleh terjadi dalam mana-mana kombinasi (contohnya, orang 1, 2, 3, dan 4 mempunyai jenis darah, atau mungkin 1, 2, 3, 5, dll.), Kita melipatgandakan oleh warna (putih) I_10C_4. Oleh itu, kebarangkalian ialah (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * warna (putih) I_10C_4 ~~ 0.200. --- Ini adalah satu lagi cara untuk melakukannya: Memandangkan jenis d Baca lebih lanjut »

S ^ 2 = sum ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Dimana: s ^ 2 = jumlah saksama = jumlah semua nilai dalam sampel n = saiz sampel barx = min x_i = Langkah 1 - Dapatkan maksud istilah anda. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Langkah 2 - Tolak purata sampel dari setiap istilah (barx-x_i). (3 - 6.6) = -3.6 (6 - 6.6) ^ 2 = -0.6 (7 - 6.6) ^ 2 = 0.4 (8 - 6.6) ^ 2 = 1.4 (9 - 6.6) ^ 2 = 2.4 Nota: jawapan ini sepatutnya menjadi 0 Langkah 3 - Square setiap keputusan. (Squaring membuat nombor negatif positif.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0.16 1.4 ^ 2 = 1.96 2.4 ^ 2 = 5.76 Langkah 4 - Cari jumlah segi kuasa dua. (12.96 + 0.36 + 0.16 Baca lebih lanjut »

Kebarangkalian ialah frac {5} {6} Let A menjadi peristiwa pemilihan nombor yang dapat dilihat oleh 6 dan B sebagai peristiwa pemilihan nombor yang tidak boleh dibahagikan dengan 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (bukan A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Secara umum, jika anda mempunyai n slip kertas bernombor 1 N (di mana N adalah integer positif besar mengatakan 100) kebarangkalian memilih nombor yang dibahagi dengan 6 adalah ~ 1/6 dan jika N dibahagikan dengan tepat 6, maka kebarangkalian adalah 1/6 iaitu P (A) = frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 jika N tidak dibahagikan tepat dengan 6 maka anda akan mengira Baca lebih lanjut »

P (alpha) = 5/12, P (beta) = 11/18 Jumlah yang mungkin adalah: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Oleh itu, adalah 11. Walau bagaimanapun, bilangan cara untuk mencapai jumlah tertentu berbeza. Cth. Untuk mencapai jumlah 2 hanya 1 cara yang mungkin - 1 dan 1 tetapi jumlah 6 dapat dicapai dalam 5 cara - 1 dan 5, 5 dan 1, 2 dan 4, 4 dan 2, 3 dan 3. Pemetaan semua cara yang mungkin untuk mencapai jumlah yang diberikan menghasilkan berikut. - Tidak ada Cara 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Oleh itu, jumlah bilangan cara yang boleh dicapai adalah: (1 Baca lebih lanjut »

163 cara. Terdapat 1 cara untuk mengundi untuk 0 orang. Terdapat 8 cara untuk mengundi untuk 1 orang. Terdapat (8 * 7) / 2 cara untuk mengundi untuk 2 orang. Terdapat (8 * 7 * 6) / (2 * 3) cara untuk mengundi 3 orang. Terdapat (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) cara untuk mengundi 4 orang. Ini semua kerana anda boleh memilih orang tetapi ada cara anda boleh memesan orang. Misalnya, terdapat 2 * 3 cara untuk memesan 3 orang yang sama. Menambah segala-galanya, kita dapat 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Baca lebih lanjut »

Varians Penduduk = 59.1 (mungkin apa yang anda mahu jika ini adalah kelas pengantar) Varians sampel = 68.9 Hitungkan min = frac {17} 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 perbezaan kuadrat. Untuk melakukan ini: Selaraskan perbezaan antara setiap titik data dan min. Tambahkan semua perbezaan kuadrat ini. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Jika anda mencari varians populasi, bahagikan dengan bilangan titik data. Jika anda mencari varians sampel, dibahagikan dengan bilangan titik data - 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} = 59.061 (Penduduk) s ^ 2 = frac {413.43} {6} 68.9051 (Contoh) Bulat dalam Baca lebih lanjut »

Mana-mana bateri yang mempunyai masa kurang daripada 35 jam harus diganti. Ini adalah penerapan prinsip statistik yang mudah dipermudahkan. Perkara-perkara penting untuk diperhatikan ialah sisihan piawai dan peratusan. Peratusan (1%) memberitahu kita bahawa kita hanya mahu bahagian populasi yang kurang berkemungkinan daripada 3sigma, atau 3 sisihan piawai kurang daripada min (ini sebenarnya 99.7%). Oleh itu, dengan sisihan piawai sebanyak 6 jam, perbezaan dari min bagi had minimum hayat yang dikehendaki adalah: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 jam Ini bermakna bahawa sebarang bateri yang kurang daripada 32 jam hayat akan diganti. Baca lebih lanjut »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Perhatikan bahawa kebarangkalian tidak boleh negatif, oleh itu saya fikir kita perlu mengandaikan bahawa x pergi dari 0 ke 10." "Pertama sekali kita perlu menentukan c supaya jumlah semua kebarangkalian ialah 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [ 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0.0012 "a) variance = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 E (X) = Baca lebih lanjut »

Min ialah 19 dan varians adalah 5.29 * 9 = 47.61 Jawapan intuitif: Oleh kerana semua tanda didarab dengan 3 dan ditambah dengan 7, min ialah 4 * 3 + 7 = 19 Sisa standard adalah ukuran perbezaan kuadrat purata dari rata dan tidak berubah apabila anda menambahkan jumlah yang sama pada setiap tanda, ia hanya berubah apabila mengalikan semua tanda sebanyak 3 Oleh itu, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Variasi = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47.61 Hendaklah n adalah bilangan nombor di mana {n | n in mathbb {Z_ +}} dalam kes ini n = 5 Biarkan mu menjadi min yang text {var}biarkan sigma menjadi sisihan piawai Bukti dari min: mu_0 = frac { sum _i ^ n Baca lebih lanjut »

Kotak dan plot kumis hendaklah memberitahu anda nilai median dalam dataset anda, nilai maksimum dan minimum, julat di mana 50% nilai jatuh dan nilai-nilai dari mana-mana outlier. Secara lebih teknikal, anda boleh menganggap kotak dan plot kumis dari segi kuartil. Kumis teratas adalah nilai maksimum, kumis bawah adalah nilai minimum (dengan mengandaikan nilai-nilai adalah tidak jelas (lihat di bawah)). Maklumat mengenai kebarangkalian diperoleh daripada kedudukan kuartil. Bahagian atas kotak adalah Q1, kuartil pertama. 25% daripada nilai terletak di bawah Q1. Di suatu tempat di dalam kotak akan menjadi Q2. 50% daripada nila Baca lebih lanjut »

1/2 P ["guaman adalah hati"] = 1/4 P ["kad merah"] = 1/2 P ["guaman adalah hati | kad merah"] = (P ["guaman adalah hati DAN kad merah "]) / (P [" kad merah "]) = (P [" kad merah | sut adalah hati " = (1 * P ["guaman adalah hati"]) / (P ["kad merah"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Baca lebih lanjut »

(= 15) (5/19) + (5/20) (15 / 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0.3947 = 39.47% : "" Apabila kami mula memilih satu, terdapat 20 coklat dalam kotak. " "Apabila kita memilih satu selepas itu, terdapat 19 coklat dalam kotak itu." "Kami menggunakan formula" P [A dan B] = P [A] * P [B | A] "kerana kedua-dua cabutan tidak bebas." "Jadi ambil contoh A = '1st adalah susu' dan B = '2nd adalah coklat'" "Lalu kita mempunyai" P [A] = 15/20 "(15 mil pada 20 coklat)" P [B | A] = 5 / 19 "(5 dataran kiri pada Baca lebih lanjut »

Rujuk Seksyen Penjelasan Pasaran adalah kompetitif. Perkara-perkara lain tetap tidak berubah. a) Peningkatan pendapatan pengguna. Untuk memulakan permintaan dan pembekalan rumah menentukan harga keseimbangan dan bilangan rumah.DD adalah lengkung permintaan. SS adalah lengkung pembekalan. Mereka menjadi sama di titik E_1. E_1 ialah titik keseimbangan. Bilangan rumah M_1 dibekalkan dan dituntut pada Harga P_1. Selepas peningkatan pendapatan pengguna, lengkung permintaan dialihkan ke kanan. Kurva permintaan baru ialah D_1 D_1. Ia memotong kurva penawaran SS pada titik E_2 Harga keseimbangan baru ialah P_2. Ini lebih tinggi da Baca lebih lanjut »