Tilasto

Jatkuva Yleensä diskreetti data on kokonaisluku vastauksia. Kuten kuinka monta puuta tai pöytää tai ihmisiä. Myös kenkien koot ovat erillisiä. Mutta paino, korkeus ja aika ovat esimerkkejä jatkuvista tiedoista. Yksi tapa päättää, jos otat kaksi kertaa, kuten 9 sekuntia ja 10 sekuntia, voiko olla aikaa näiden kahden välillä? Kyllä Usain Boltin ennätysaika 9,58 sekuntia Jos otat 9 työpöytää ja 10 työpöytää, voitko olla välillä useita pöytiä? Ei 9 1/2 työpöytää on Lue lisää »

1/435 = 0.0023 "Oletan tarkoittavan, että näytössä on 22 korttia, joten" "on vain 52-22 = 30 tuntematonta korttia." "On 4 puvua ja jokaisella kortilla on sijoitus, oletan, että" "tämä on se, mitä tarkoitat numerolla, koska kaikilla korteilla ei ole" "numeroa, jotkut ovat kortteja." "Joten kaksi korttia on poimittu ja jonkun täytyy arvata puku ja" "sijoitus niistä. Kertoimet ovat" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Selitys: tiedämme, että se ei ole yksi käännetyistä Lue lisää »

"Mahdolliset 4-puolisen die: n heittämisen tulokset ovat:" "1, 2, 3 tai 4. Keskiarvo on (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5." "Varianssi on yhtä suuri kuin E [x2] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Mahdolliset 8-puolisen kuoleman heiton tulokset ovat: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 tai 8. Keskiarvo on 4,5. " "Varianssi on yhtä suuri kuin (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." "Kahden noppaa koskevan summan keskiarvo on välineiden summa", j Lue lisää »

A = 1,7 Alla olevassa kaaviossa esitetään tasainen jakauma tietylle alueelle, jossa suorakulmion pinta-ala on 1, joten (6-1) k = 1 => k = 1/5, jota halutaan P (X <= a) = 0,14 tämä on ilmoitettu kuten harmaa varjostettu alue kaaviossa niin: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Lue lisää »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 K: n löytämiseksi käytämme int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 P (x> 1) laskemiseksi ), käytämme P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E: n laskemiseksi (X ^ 2) Lue lisää »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0,367544 "Nimi" P [R] = "Todennäköisyys, että yksi R-sauva muuttuu siniseksi lopulta" P [Y] = "Prob. Että yksi Y-sauva muuttuu siniseksi lopulta." P ["RY"] = "Prob. Että R & Y-sauva molemmat kääntävät sinistä tapahtumaa." P ["RR"] = "Todennäköisyys, että kaksi R-sauvaa kääntävät sinistä tapahtumaa." P ["YY"] = "Todennäköisyys, että kaksi Y-viivaa muuttuu siniseksi tapahtumaksi." "Sitten meillä on&q Lue lisää »

44 Voit laskea tietoryhmän keskiarvon lisäämällä kaikki tiedot ja jakamalla niiden lukumäärän. Anna seitsemännen opetuksen ikä olla x. Näin lasketaan opettajien keskiarvo seuraavasti: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Sitten voimme kertoa 7: llä saadaksesi: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Vähennämme kaikki muut aikakaudet saadaksesi: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Lue lisää »

Ei itsenäisiä tapahtumia. Kaksi tapahtumaa pidetään kahta "riippumatonta": P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, tapahtumat eivät ole riippumattomia. Lue lisää »

Keskiarvo = 7,4 Standardipoikkeama ~~ 1.715 Varianssi = 2.94 Keskiarvo on kaikkien datapisteiden summa jaettuna datapisteiden lukumäärällä. Tässä tapauksessa meillä on (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 Varianssi on "keskiarvon keskiarvo keskiarvosta". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Tämä tarkoittaa sitä, että vähennät jokaisen tietopisteen keskiarvosta, neliöidät vastaukset ja lisää ne sitten yhteen ja jaat ne datapisteiden lukumää Lue lisää »

17160/6497400 Yhteensä 52 korttia, joista 13 on pata. Todennäköisyys ensimmäisen patauksen piirtämiseen on: 13/52 Toisen patauksen piirtämisen todennäköisyys on: 12/51 Tämä johtuu siitä, että kun poimimme lapion, on vain 12 pataa jäljellä ja näin ollen vain 51 korttia. todennäköisyys kolmanteen kaiverrukseen: 11/50 todennäköisyys piirtää neljäs lapio: 10/49 Meidän on kerrottava kaikki nämä yhteen, jotta saataisiin todennäköisyys, että lapio piirtää toisensa jälkeen: 13/5 Lue lisää »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 hattu beta_2 = (summa_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (summa_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) ", jossa" x_i = X_i - bar X ", ja" y_i = Y_i - bar Y => hattu beeta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6,1 / 60 = 0,10166666 => hattu beeta_1 = bar Y - hattu beeta_2 * bar X = 0,4 - (6,1 / 60) * 16 = -1,22666 Lue lisää »

30.2 Keskiarvo lasketaan ottamalla arvojen summa ja jakamalla luku. Esimerkiksi 6 naiselle, joiden keskiarvo on 31, voimme nähdä, että ikä on summattu 186: 186/6 = 31 Ja me voimme tehdä samoin miehille: 116/4 = 29 Ja nyt voimme yhdistää miesten ja naisten summa ja määrä löytää toimiston keskiarvo: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Lue lisää »

Kun tietosarjassa on muutamia äärimmäisiä arvoja. Esimerkki: Sinulla on 1000 tapausta, joiden arvot eivät ole liian kaukana toisistaan. Niiden keskiarvo on 100, samoin kuin niiden mediaani. Nyt vaihdat vain yhden tapauksen tapauksessa, jonka arvo on 100000 (vain äärimmäisen). Keskiarvo nousee dramaattisesti (lähes 200: een), kun taas mediaani ei vaikuta. Laskenta: 1000 tapausta, keskiarvo = 100, arvojen summa = 100000 Lose one 100, lisää 100000, arvojen summa = 199900, keskiarvo = 199,9 mediaani (= tapaus 500 + 501) / 2 pysyy samana. Lue lisää »

6 h: n sauvan pituus on = 265,2-230 = 35,2 Keskimääräinen 6 sauvan pituus on = 44,2 cm. Keskimääräinen pituus 5 tangoa on = 46 cm. 6 tangon kokonaispituus on = 44,2xx 6 = 265,2 cm Kokonaispituus 5 tangosta = 46xx5 = 230 cm 6h sauvan pituus on = [6 tangon kokonaispituus] - [5 tangon kokonaispituus] 6 h: n sauvan pituus = 265,2-230 = 35,2 Lue lisää »

X = 5 3,4,5,8, x keskiarvo = tila = mediaani sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, koska vaadimme siellä tilaa: .x> 0, koska x = 0 = > barx = 4, "mediaani" = 4 ", mutta ei ole tilaa" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 on 3,4,5,5,8 mediaani = 5 tila = 5:. x = 5 Lue lisää »

Kuuden numeron keskiarvo on "" 270/6 = 45 Tässä on kolme eri joukkoa numeroita. Sarja kuudesta, joukko kahdesta ja joukko kahdeksasta. Jokaisella sarjalla on oma keskiarvo. "keskiarvo" = "Yhteensä" / "numeroiden lukumäärä" "" TAI M = T / N Huomaa, että jos tiedät keskiarvon ja kuinka monta numeroa on, voit löytää kokonaismäärän. T = M xxN Voit lisätä numeroita, voit lisätä kokonaissummia, mutta et ehkä lisää keinoja yhteen. Kaikkien kahdeksan numeron osalta: Kokonaisarvo Lue lisää »

8 Numeroiden joukon keskiarvo on joukko- numeroiden summa (arvojen lukumäärä). Meillä on joukko neljä numeroa ja keskiarvo on 5. Näemme, että arvojen summa on 20: 20/4 = 5 Meillä on toinen joukko kolmesta numerosta, joiden keskiarvo on 12. Me voimme kirjoittaa sen: 36 / 3 = 12 Jos haluat löytää seitsemän numeron keskiarvon yhdessä, voimme lisätä arvot yhteen ja jakaa 7: llä: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Lue lisää »

Tässä tapauksessa kestävä tarkoittaa sitä, että se kestää äärimmäisiä arvoja. Esimerkki: Kuvittele ryhmä 101 henkilöä, joiden keskimääräinen (= keskiarvo) on $ 1000 pankissa. On myös niin, että keskimmäisellä miehellä (pankkitaseiden lajittelun jälkeen) on myös 1000 dollaria pankissa. Tämä mediaani tarkoittaa, että 50 (%) on vähemmän ja 50 enemmän. Nyt yksi niistä voittaa 100 000 dollarin arpajaispalkinnon, ja hän päättää sijoittaa sen pankk Lue lisää »

259459200 Jos luen tämän oikein, jos tutkija voi määrittää merkkejä vain 2: n kerrannaisina. Tämä merkitsisi, että 30 merkistä .i.e on vain 15 vaihtoehtoa. 30/2 = 15 Sitten meillä on 15 vaihtoehtoa, jotka jaetaan kahdeksaan kysymykseen. Käyttämällä kaavaa permutaatioille: (n!) / ((N - r)!) Missä n on objektien lukumäärä (tässä tapauksessa merkit ryhmissä 2). Ja kuinka monta on otettu kerrallaan (tässä tapauksessa 8 kysymystä) Joten meillä on: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Lue lisää »

Ne ovat riippuvaisia. Tapahtuma "nukkui myöhään" vaikuttaa toisen tapahtuman "myöhään kouluun" todennäköisyyteen. Yksi esimerkki itsenäisistä tapahtumista on kolikon toistaminen toistuvasti. Koska kolikolla ei ole muistia, toisten (tai myöhempien) tossien todennäköisyydet ovat edelleen 50/50 - edellyttäen, että se on oikeudenmukainen kolikko! Extra: Saatat haluta ajatella tätä yhden: Tapaat ystäväsi, jota et ole puhunut jo vuosia. Tiedät vain, että hänellä on kaksi lasta. Kun tapaat hä Lue lisää »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Tämä erityinen ongelma on permutaatio. Muistakaa, ero permutaatioiden ja yhdistelmien välillä on se, että permutaatioiden avulla tilataan asioita. Koska kysymyksessä kysytään, kuinka monta tapaa opiskelijat voivat riviin syvennykseen (ts. Kuinka monta eri tilausta), tämä on permutaatio. Kuvittele hetki, että täytimme vain kaksi paikkaa, asema 1 ja asema 2. Jotta voisimme erottaa oppilaitamme, koska tilausasiat liittyvät, annamme jokaiselle kirjeen A: sta G.: hen. kerrallaan meillä on seitsemän vaihtoehtoa ensim Lue lisää »

84 ryhmässä tämä ryhmä voidaan valita. "R" -objektien valintojen lukumäärä annetuista "n" -objekteista on merkitty nC_r: llä, ja sen antaa nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 84 ryhmässä tämä ryhmä voidaan valita. [Ans] Lue lisää »

Alla on ajatus siitä, miten lähestyä tätä vastausta: Uskon, että vastaus kysymykseen metodologiasta tämän ongelman tekemisessä on se, että yhdistelmät, joissa on identtiset kohteet väestössä (kuten 4n-kortit, joiden lukumäärä on A, B, C) ja D) eivät kuulu yhdistelmäkaavan kykyyn laskea. Sen sijaan, Dr. Mathin mukaan Mathforum.org: ssa, tarvitset pari tekniikkaa: esineiden jakaminen erillisiin soluihin ja sisällyttämisen-poissulkemisen periaate. Olen lukenut tämän viestin (http://mathforum.org/library/drmath/vi Lue lisää »

Ilmaisu annettiin Mark Twainin omaelämäkerralla Brittiläiselle pääministerille Benjamin Disraelille 1800-luvulla. Twain oli myös vastuussa lauseen laajasta käytöstä, vaikka Sir Charles Dilke ja muutkin olivat käyttäneet sitä paljon aikaisemmin. Itse asiassa ilmaus ilmaisee sarkastisesti epäilyksiä tilastollisista todisteista vertaamalla sitä valheisiin, mikä viittaa siihen, että sitä muutetaan usein harhaanjohtavasti tai käytetään kontekstista. Tässä lauseessa ilmaisulla 'tilastot' tarkoitetaan "d Lue lisää »

50% tiedoista on laatikon sisällä Laatikko laatikossa ja viikoituskuviossa muodostetaan käyttämällä Q1- ja Q3-arvoja päätepisteinä. Tämä tarkoittaa, että Q1-> Q2 ja Q2-> Q3 sisältyvät. Koska jokainen Q-data-alue sisältää 25% laatikossa ja viipaleissa olevista tiedoista, laatikko sisältää 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Lue lisää »

75% Jos käytät kvartiilejä, tilaat tapauksesi ensin arvojen mukaan. Jaat sitten tapauksesi neljään yhtäläiseen ryhmään. Tapauksen arvoa ensimmäisen kvartin ja toisen rajan välissä kutsutaan ensimmäiseksi kvartiiliksi tai Q1: ksi. Toisen ja kolmannen välillä on Q2 = mediaani Kolmannen ja neljännen välillä on Q3. arvojasi. Tämä on 75%. Extra: Suuria aineistoja käytettäessä käytetään myös prosenttipisteitä (tapaukset jaetaan 100 ryhmään). Jos arvon sanotaan olevan 75. prosenttip Lue lisää »

N = 3 p (n) = "lyömällä ensimmäistä kertaa n-kokeessa" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "epätasa-arvon raja" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" on ratkaisu "p": ssä "": "" levy: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "tai" 4/25 "" Joten "p (n)" on negatiivinen näiden kahden arvon välillä. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0,8) = 3,289 .... p (n) = 4/25 = .. Lue lisää »

22 Keskiarvo mitataan ottamalla arvojen summa ja jakamalla arvojen lukumäärä: "keskiarvo" = "summa" / "luku" Katie on jo tehnyt neljä tenttia, ja sen on tarkoitus olla viides, joten meillä on 76, 74, 90, 88 ja x. Hän haluaa, että hänen keskiarvonsa on vähintään 70. Haluamme tietää, että minimiarvon x on oltava vähintään 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 ja nyt ratkaistaan x: lle: 328 + x = 350 x = 22 Lue lisää »

122 Keskiarvo = Testien summa jaettuna testien kokonaismäärällä Olkoon x = viides testipiste Keskiarvo = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Ratkaise ensin kertomalla yhtälön molemmat puolet 5: llä. = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Ratkaise x: lle x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Lue lisää »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "varianssi = 25" => "keskihajonta" = sqrt (25) = 5 "Siirrymme N: stä (10, 5) normalisoituun normaalijakaumaan:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(taulukko z-arvoille)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(taulukko z- arvot) "=> P (" välillä 8 - 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4455" 7,5 ja 13,5 8: n ja 13: n sijasta, koska jatkuvuus "" korjautuu erillisiin arvoihin. " Lue lisää »

Jokaisesta 20 linkistä on 7 vaihtoehtoa, aina kun valinta on riippumaton aiemmista valinnoista, joten voimme ottaa tuotteen. Valintojen kokonaismäärä = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Mutta koska ketju voidaan kääntää, meidän on laskettava erilliset sekvenssit. Ensin lasketaan symmetristen sekvenssien lukumäärä: eli viimeiset 10 linkkiä ottavat ensimmäisten 10 linkin peilikuvan. Symmetristen sekvenssien lukumäärä = tapojen lukumäärä, joten valitse ensimmäiset 10 linkkiä = 7 ^ (10) Näitä symmetrisiä se Lue lisää »

N = 13 "Anna marmorien lukumäärä pussiin," n. "Sitten meillä on" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "levy:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "tai" 13 "Koska n on kokonaisluku, meidän on otettava toinen ratkaisu (13):" => n = 13 Lue lisää »

0,0,12,19,19 on yksi mahdollisuus Meillä on viisi koripallopeliä, joissa Tyler sai keskiarvon 10 pistettä ja mediaani 12 pistettä. Keskiarvo on keskiarvo, joten tiedämme, että pisteillä, joilla hän teki, on kaksi arvoa alle 12 ja kaksi arvoa edellä. Keskiarvo lasketaan summaamalla arvot ja jakamalla laskemalla. Jos haluat, että keskiarvo on 10 pistettä yli 5 peliä, tiedämme: "keskiarvo" = "pisteiden summa" / "pelien määrä" => 10 = 50/5 5 pisteen pistemäärä on 50 pistettä. Tiedämme, ett&# Lue lisää »

Kun tietokannassa on muutamia erittäin äärimmäisiä tapauksia. Esimerkki: Meillä on 1000 tietoaineisto, jossa useimmat arvot liikkuvat 1000 merkin ympärillä. Sanotaan, että keskiarvo ja mediaani ovat molemmat 1000. Nyt lisätään yksi "miljonääri". Keskiarvo nousee dramaattisesti lähes 2000: een, kun mediaani ei oikeastaan muutu, koska se on kotelon 501 arvo kotelon 500 ja kotelon 501 välissä (tapaukset järjestetty arvojärjestykseen) Lue lisää »

P (z <1,96) tarkoittaisi käyttää tavanomaista normaaliajakoa ja löytää alueen, joka on 1,96: n vasemmalla puolella, taulukko antaa meille z-pisteen vasemmalla puolella olevan alueen. on pöydällä, joka antaa meille. P (z <1,96) = 0,975, jonka voit kirjoittaa 97,5% Lue lisää »

Katso selitysosa Z-arvojen laskemiseen liittyvät vaiheet ovat seuraavat: Laske sarjan keskiarvo. Laske sarjan standardipoikkeama. Lopuksi lasketaan z-arvot kullekin x-arvolle käyttäen kaavaa z = summa (x-barx) / sigma Laskennan mukaan z-arvo 209 on suurempi kuin 2 Katso alla oleva taulukko - Normaali jakeluosa 2 Lue lisää »

Kestävä toimenpide on sellainen, jota poikkeamat eivät vaikuta.Esimerkiksi jos meillä on tilattu luettelo numeroista: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Keskiarvo on: 11 Median on 5 Keskiarvo tässä tapauksessa on suurempi kuin useimmat luettelossa olevat numerot, koska se on 50, tässä tapauksessa vahva outlier, vaikuttaa niin voimakkaasti. Mediaani pysyisi 5, vaikka viimeinen numero tilatuissa listoissa olisi paljon suurempi, koska se yksinkertaisesti antaa keskinumeron tilattuun numeroluetteloon. Lue lisää »

Laatikko-ja-whisker-käyrä on graafin tyyppi, jolla on viiden numeron yhteenvedon tilastot. Tässä on esimerkki: Viiden numeron yhteenveto koostuu seuraavista: Minumum: alin arvo / havainto Alempi kvartiili tai Q1: "mediaani" alemman puolen datasta; piilee 25%: lla datasta Median: keskiarvo / havainto Korkeampi kvartiili tai Q3: datan yläosan "mediaani"; on 75% tiedoista Suurin: suurin arvo / havainto Interkvartiilialue (IQR) on alemman kvartiilin (Q1) ja ylemmän kvartiilin (Q2) alue. Joskus on myös poikkeamia. Poikkeamat tapahtuvat, kun ne ovat alueen Q1-1,5 (IQR) tai Q Lue lisää »

Kun ryhmität arvot luokkiin, sinun on asetettava rajat. Esimerkki Sano, että mittaat 10 000 aikuisen korkeutta. Nämä korkeudet mitataan tarkasti mm: iin (0,001 m). Voit työskennellä näiden arvojen kanssa ja tehdä niitä koskevia tilastoja tai tehdä histogrammeja, joten hieno jako ei toimi. Joten ryhmität arvot luokkiin. Sano tapauksessamme, että käytämme 50 mm: n välein. Sitten meillä on luokkaa 1,50 - <1,55 m, 1,55 - 1,60 m jne. Itse asiassa 1,50-1,55 m luokassa on kaikki 1,495 (joka pyöristetään ylöspäin) 1,544: een Lue lisää »

Ensisijainen hyöty näytteen käyttämisestä laskennan sijaan on tehokkuus. Oletetaan, että joku haluaa tietää, mitä kongressin keskimääräinen mielipide on yksilöiden keskuudessa 18–24 (eli he haluavat tietää, mikä kongressin hyväksyntämäärä on tämän väestönosan joukossa). Yhdysvaltain väestönlaskennan mukaan vuonna 2010 Yhdysvalloissa oli yli 30 miljoonaa yksilöä. Menemme kullekin näistä 30 miljoonasta ihmisestä ja kysyisivät heidän mielipiteensä, vaikk Lue lisää »

Lue lisää »

BInomial-asetuksessa on kaksi mahdollista tulosta tapahtumaa kohti. Tärkeimmät edellytykset binomiasetuksen käyttämiselle ovat ensinnäkin seuraavat: On vain kaksi mahdollisuutta, joita kutsumme hyviksi tai epäonnistuneiksi. Hyvä ja epäonnistuneen suhteen todennäköisyys ei muutu kokeilun aikana. yksi yrittää ei vaikuta seuraavaan esimerkkiin: Voit siirtää noppaa (yksi kerrallaan) ja haluat tietää, millaisia mahdollisuuksia on, että rullaat 1 kuusi kolmessa kokeessa. Tämä on tyypillinen esimerkki binomista: On vain kaksi mahdollis Lue lisää »

"Piirakartan" tärkeät piirteet Ennen "ympyräkaavion" rakentamista meidän täytyy olla joitakin tärkeitä asioita. meillä on oltava: TOP 5 TÄRKEIMMÄT ELEMENTA Kaksi tai useampia tietoja. Valitse täydellisiä värejä nähdäksesi tiedot helposti. Laita pääotsikko kaavion eteen. Laita kaavioon legenda (vasemmalle tai oikealle) Lisää lause, joka kuvaa kaaviota, kaavion alareunassa. (lyhyt) Katso myös kuva: Lue lisää »

R-neliötä ei pitäisi käyttää mallin validointiin. Tätä arvoa tarkastellaan, kun olet vahvistanut mallin. Lineaarinen malli validoidaan, jos tiedot ovat homogeenisia, noudattavat normaalia jakaumaa, selittävät muuttujat ovat riippumattomia ja jos tiedät tarkasti selittävien muuttujien arvon (kapea virhe X: ssä) R-ruutua voidaan käyttää vertaamaan kahta mallia, jotka olet jo vahvistanut. Se, jolla on korkein arvo, on se, joka parhaiten vastaa tietoja. Voi kuitenkin olla parempi indeksi, kuten AIC (Akaike-kriteeri) Lue lisää »

Aritmeettinen keskiarvo ~ ~ 424,4 Normaali poikkeama ~ ~ 642,44 Tulotietojen sarja: {115, 89, 230, -12, 1700} Aritmeettinen keskiarvo = (1 / n) * Sigma (x_i), jossa Sigma x_i viittaa kaikkien summaan Input Data Setin elementit. n on elementtien kokonaismäärä. Normaali poikkeama sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 viittaa keskiarvoon keskiarvojen keskiarvosta. Aritmeettinen keskiarvo ~ ~ 424,4 Standardipoikkeama ~~ 642.44 Toivottavasti se auttaa. Lue lisää »

Keskiarvo on 3,5 ja standardipoikkeama on 1,83 Ehtojen summa on 35, joten keskiarvo {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} on 35/10 = 3,5, koska se on yksinkertainen keskiarvo ehdot. Standardipoikkeaman osalta on löydettävä keskiarvo neliöistä, jotka poikkeavat termien keskiarvosta ja sitten ottamalla neliöjuuri. Poikkeamat ovat {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} ja niiden neliöiden summa on (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 tai 33,50 / 10 eli 3,35. Täten standardipoikkeama on sqrt3.35 eli 1,83 Lue lisää »

Keskiarvo = 5,25 värin (valkoinen) ("XXX") mediaani = 4,5 väriä (valkoinen) ("XXX") -tila = 4 Väestö: varianssi = 3.44väri (valkoinen) ("XXX") vakioarvon poikkeama = 1,85 Näyte: väri (valkoinen ) ("X") Varianssi = 43,93color (valkoinen) ("XXX") Standard Deviation = 1,98 Keskiarvo on datan arvojen aritmeettinen keskiarvo, joka on keskiarvo, kun data-arvot on lajiteltu (tai 2: n keskiarvo) keskiarvot, jos data-arvoja on parillinen). Tila on datan arvo (t), jolla esiintyy suurin taajuus. Varianssi ja standardipoikkeama riippuvat siit Lue lisää »

Missä tahansa normaalijakaumassa tila ja mediaani ovat samat kuin keskiarvo, mikä tahansa. Standardoidussa normaalijakaumassa keskiarvo mu muunnetaan arvoon 0 (ja standardipoikkeama sigma asetetaan arvoon 1). Joten tila ja mediaani ovat sitten myös 0 Lue lisää »

Keskiarvo (keskiarvo) ja mediaani (keskipiste). Jotkut lisäävät tilan. Esimerkiksi, joukko arvoja: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Keskiarvo on aritmeettinen keskiarvo: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Keskiarvo on arvo, joka on yhtä suuri (numeerisesti) alueen äärimmäisyydet. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 HUOMAUTUS: Tässä tietoryhmässä se on sama kuin keskiarvo, mutta näin ei yleensä ole. Tila on yleisin arvo sarjassa. Tässä sarjassa ei ole mitään (ei kopioita). Se on yleisesti sisällytetty keskeisen suuntauk Lue lisää »

Keskiarvo (keskiarvo) ja standardipoikkeamat voidaan saada suoraan laskimesta tilitilassa. Tämä tuottaa barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Tarkasti ottaen, koska kaikki näytetilan datapisteet ovat kokonaislukuja, meidän pitäisi ilmaista keskiarvo myös kokonaislukuna oikeaan lukumäärään lukuja, eli barx = 220. 2 standardipoikkeamaa, riippuen siitä, haluatko näytteen tai populaation keskihajonnan, pyöristetään myös lähimpään kokonaislukuarvoon s_x = 291 ja sigma_x = 280 Alue on yksinkertaisesti x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -9 Lue lisää »

Kyllä, tämä esimerkki sopii "korrelaatio vs. syy-yhteys". Vaikka omistajan tiedot ovat merkittävä todiste korrelaatiosta, omistaja ei voi tehdä syy-yhteyttä, koska tämä ei ole satunnaistettu kokeilu. Sen sijaan, mitä todennäköisesti tapahtui, on se, että ne, jotka halusivat omistaa lemmikkieläimen ja kykenivät saamaan sen, olivat ihmisiä, jotka päätyivät lemmikkieläimiin. Halua omistaa lemmikki oikeuttaa heidän onnensa jälkeen, ja kyky varata lemmikki osoittaa, että he olivat luultavasti taloudellise Lue lisää »

Jos annetut tiedot ovat koko väestö sitten: väri (valkoinen) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1,27 Jos annetut tiedot ovat otos väestöstä, sitten väri (valkoinen) ("XXX") sigma_ "näyte" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1,34 Väestön summan summa löytyy väestön arvojen jakautumisesta väestön arvojen lukumäärällä, jotta saadaan keskiarvo, jotta löydettäisiin väestön varianssi (sigma_ "pop" ^ 2) ja keskihajonta (sigma "pop" Lue lisää »

Varianssi = 3 050 000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) löytää ensin keskiarvon: keskiarvo = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 löytää poikkeamat kullekin numerolle - tämä tehdään vähentämällä keskiarvo: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4 sitten neliö kunkin poikkeaman: (-466.6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 varianssi on näiden arvojen keskiarvo: varianssi = ((14 * 217715,56) + 42672249,76) / 15 = 3,050 000 (3s.f.) Standardipoikkeama on varianssin neliöjuuri: Sigma = sqrt (3 Lue lisää »

Väestön varianssi on: sigma ^ 2 ~ = 476,7 ja populaatioiden keskihajonta on tämän arvon neliöjuuri: sigma ~ = 21,83 Oletetaan ensin, että tämä on koko arvojen populaatio. Siksi etsimme väestön vaihtelua. Jos nämä numerot olisivat joukko näytteitä suuremmasta populaatiosta, etsimme näytteen varianssia, joka eroaa populaatiovarianssista kertoimella n // (n-1). Väestön varianssin kaava on sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2, jossa mu on väestön keskiarvo, joka voidaan laskea mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i väest Lue lisää »

Olettaen, että käsittelemme koko väestöä eikä vain näytettä: Varianssi sigma ^ 2 = 44,383.45 Standardipoikkeama sigma = 210.6738 Useimmat tieteelliset laskimet tai laskentataulukot mahdollistavat näiden arvojen määrittämisen suoraan. Jos sinun täytyy tehdä se metodisemmin: Määritä annettujen tietojen arvot. Laske keskiarvo jakamalla summa datan syöttömäärällä. Lasketaan kunkin datan arvon osalta poikkeama keskiarvosta vähentämällä keskiarvosta data-arvo. Kunkin datan arvon poikkeama keskiar Lue lisää »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> varianssi sigma = 28,56-> 1 standardipoikkeama Varianssi on eräänlainen keskiarvo mitata parhaan sovituksen viivaa koskevien tietojen vaihtelua. Se on peräisin: sigma ^ 2 = (summa (x-barx)) / n Kun summa tarkoittaa, että kaikki lisää barx on keskiarvo (joskus ne käyttävät mu) n on käytettyjen tietojen määrä sigma ^ 2 on varianssi (joskus ne käyttävät s) sigmaa on yksi standardipoikkeama Tämä yhtälö, jossa on vähän manipulointia, päättyy seuraavasti: sigma ^ 2 = (summa (x ^ 2 Lue lisää »

Varianssi (populaatio): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Standardipoikkeama (populaatio): sigma_ "pop" = 3.55 Tietojen arvojen summa on 42 Tiedon arvojen keskiarvo (mu) on 42/7 = 6 Kullekin datan arvoista voimme laskea datan arvon ja keskiarvon välisen erotuksen ja sitten neliön tämän eron. Neliöerojen summa jaettuna datan arvojen lukumäärällä antaa populaation varianssin (sigma_ "pop" ^ 2). Väestönvarianssin neliöjuuri antaa populaation standardipoikkeaman (sigma_ "pop") Huomautus: Oletan, että datan arvot edustavat koko v Lue lisää »

F-testissä oletetaan, että tiedot on yleensä jaettu ja että näytteet ovat toisistaan riippumattomia. F-testissä oletetaan, että tiedot on yleensä jaettu ja että näytteet ovat toisistaan riippumattomia. Normaalista jakautumisesta poikkeavat tiedot voivat johtua muutamista syistä. Tiedot voivat olla vinossa tai näytteen koko voi olla liian pieni normaalijakauman saavuttamiseksi. Syystä riippumatta F-testit ottavat normaalin jakauman ja johtavat epätarkkiin tuloksiin, jos tiedot poikkeavat merkittävästi tästä jakelusta. F-testeissä Lue lisää »

Koska ei ole matemaattista yhtälöä, joka voi laskea alueen kahden pisteen välisen normaalin käyrän alapuolella, ei ole kaavaa, jolla löydettäisiin todennäköisyys z-taulukossa ratkaista käsin. Tämä on syy siihen, miksi z-taulukoita tarjotaan yleensä 4 desimaalin tarkkuudella. Mutta on olemassa kaavoja näiden todennäköisyyksien laskemiseksi erittäin tarkasti käyttämällä ohjelmistoja, kuten Excel, R ja TI-laskin. Excelissä vasemmalla puolella on z: NORM.DIST (z, 0,1, true) TI-laskimessa voimme käyttä Lue lisää »

Chi Squared -jakoa voidaan käyttää kuvaamaan tilastollisia määriä, jotka ovat neliöiden summan funktio. Chi-neliöjakauma on arvon, joka on k-normaalisti jakautuneiden satunnaismuuttujien neliöiden summa, jakauma. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 Chi-neliöjakauman PDF-tiedosto on: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Missä k on vapausasteiden lukumäärä ja x on Q: n arvo, jolle haemme todennäköisyyttä. Chi Squared -jakelun hyödyllisyys on sellaisten asioiden mallinnus, joihin liittyy neliöarvojen summa Lue lisää »

Yhden varianssin yksi käyttö on tutkia korrelaatiota. Kun meillä on näytteitä koskevat tiedot kahdesta riippuvaisesta muuttujasta, yhteisvarianssi muuttuu merkitykselliseksi. Varianssi on mitta, joka vaikuttaa kahden muuttujan väliseen vaihteluun. Kun meillä on kaksi riippuvaa muuttujaa, sanovat X ja Y, voimme tutkia X: n arvojen vaihtelua - tämä on sigma_x ^ 2, jolloin Y: n arvojen vaihtelu on y sigma_y ^ 2: n varianssi. X: n ja Y: n samanaikaisen vaihtelun tutkimusta kutsutaan COV: ksi (X, Y) tai sigma_ (xy). Lue lisää »

Se paljastaa muuttujien välisen suhteen muodon. Katso vastaukseni kohtaan Mitä on regressioanalyysi ?. Se paljastaa muuttujien välisen suhteen muodon. Esimerkiksi, onko suhde vahvasti positiivinen, voimakkaasti kielteinen vai ei ole suhdetta. Esimerkiksi sademäärän ja maatalouden tuottavuuden oletetaan olevan voimakkaasti korreloitu, mutta suhde ei ole tiedossa. Jos tunnistamme viljelykasvin maatalouden tuottavuuden osoittamiseksi ja harkitsemme kahta muuttujaa, sato sato y ja sademäärä x. Y: n regressiolinjan rakentaminen x: lle olisi järkevää ja kykenee osoittam Lue lisää »

Kun käytämme regressiolinjaa ennustamaan pistettä, jonka x-arvo on harjoitustietojen x-arvojen alueen ulkopuolella, sitä kutsutaan ekstrapoloinniksi. Jotta (tarkoituksellisesti) ekstrapoloidaan, käytämme vain regressiolinjaa ennustamaan arvoja, jotka ovat kaukana koulutustiedoista. Huomaa, että ekstrapolointi ei anna luotettavia ennusteita, koska regressiolinja ei välttämättä ole voimassa harjoitustietojen alueen ulkopuolella. Lue lisää »

Z-Score kertoo havainnon sijainnin suhteessa sen muuhun jakautumiseen, mitattuna standardipoikkeamina, kun tiedoilla on normaali jakauma. Näet yleensä aseman X-arvona, joka antaa havainnon todellisen arvon. Tämä on intuitiivinen, mutta ei salli vertailla havaintoja eri jakeluista. Sinun täytyy myös muuntaa X-pisteet Z-pisteiksi, jotta voit käyttää tavallisia normaaleja jakelupöytiä etsimään Z-pisteeseen liittyviä arvoja. Haluat esimerkiksi tietää, onko kahdeksan vuoden ikäisen pikeysnopeus epätavallisen hyvä verrattuna hänen Lue lisää »

Korrelaatio: kaksi muuttujaa vaihtelee yleensä. Jos positiivinen korrelaatio kasvaa, toinen muuttuja kasvaa myös annetuissa tiedoissa. Syy: yksi muuttuja aiheuttaa muutokset toiseen muuttujaan. Merkittävä ero: Korrelaatio voi olla vain sattumaa. Tai ehkä kolmas kolmas muuttuja muuttuu. Esimerkiksi: On olemassa korrelaatio "menossa nukkumaan kenkien päällä" ja "herääminen päänsärkyyn". Tämä suhde ei kuitenkaan ole syy, koska todellinen syy sattumalle on (liian paljon) alkoholia. Lue lisää »

Katso alempaa. Annettu: ei p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Loogiset operaattorit: "ei p:" ei p, ~ p; "ja:" ^^; tai: vv Logic Taulukot, kielto: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Loogiset taulukot ja & tai: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qv Lue lisää »

~ = 0.9391 Ennen kuin pääsemme itse kysymykseen, puhutaan siitä, miten se ratkaistaan. Sanotaan esimerkiksi, että haluan ottaa huomioon kaikki mahdolliset tulokset, jotka aiheutuvat reilun kolikon kääntämisestä kolme kertaa. Voin saada HHH, TTT, TTH ja HHT. H: n todennäköisyys on 1/2 ja todennäköisyys T: lle on myös 1/2. HHH: lle ja TTT: lle tämä on 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8. TTH: n ja HHT: n osalta se on myös 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8, mutta koska on 3 tapaa saada jokainen tulos, se päättyy 3xx1 / 8 = 3/8 kukin. Kun yhteenvetoani n&# Lue lisää »

Quick Definitions Kvantitatiiviset tiedot ovat numeroita: korkeuksia; painot; nopeudet; lemmikkieläinten määrä; vuotta; Laadulliset tiedot eivät ole numeroita. Ne voivat sisältää suosikkiruokia; uskontojen etniseltä; jne. Diskreetit tiedot ovat numeroita, jotka voivat kestää tiettyjä erillisiä arvoja. Esimerkiksi, kun rullaat kuoleman, saat 1, 2, 3, 4, 5 tai 6. Et voi saada arvoa 3,75. Jatkuvat tiedot ovat numeroita, jotka voivat kestää kaikenlaisia desimaaleja tai murto-arvoja. Esimerkiksi painosi voidaan mitata tarkasti 92,234 kilogrammaksi. Nope Lue lisää »

Usein voitaisiin tarkastella IQR: ää (Interquartile Range) saadakseen enemmän "realistista" tarkastelua tietoihin, koska se poistaisi tietojemme poikkeamat. Jos siis olisit tietokannan, kuten 4,6,5,7,2,6,4,8,2956, niin jos meidän täytyisi ottaa vain IQR: n keskiarvo, se olisi "realistisempi" tietojemme joukossa, ikään kuin ottaisimme vain normaalin merkityksen, että yksi arvo 2956 sekoittaa tiedot melko vähän. sellainen poikkeama voisi tulla jotakin niin yksinkertaista kuin virhevirhe, joten se osoittaa, miten IQR: n tarkistaminen voi olla hyödyllis Lue lisää »

Koska aiheen nimi viittaa varianssiin, on variaatiomittaus. Se tarkoittaa, että tietoryhmälle voit sanoa: "Mitä suurempi varianssi, sitä erilaisemmat tiedot". Esimerkkejä Pienet erot. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Tietosarja suurempia eroja. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (3 * 1 + 3 * 1) sigma ^ 2 = 1/6 * (6) sigma ^ 2 = 1 Sarjassa A on vain kaksi nu Lue lisää »

Keskeinen arvo, joka edustaa koko dataa. > Jos tarkastelemme käytännössä esiintyviä taajuusjakaumia, havaitsemme, että vaihtelevilla arvoilla on taipumus keskittyä keskiarvon ympärille; toisin sanoen suurin osa arvoista on pienellä aikavälillä keskiarvon ympärillä. Tätä ominaisuutta kutsutaan taajuusjakauman keskeiseksi suuntaukseksi. Keskiarvoa, jota pidetään koko datan edustuksena, kutsutaan keskeisen suuntauksen tai keskiarvon mittariksi. Taajuusjakautumiseen nähden keskiarvoa kutsutaan myös sijaintimittariksi, koska se aut Lue lisää »

Nimellistaso - merkitsee tiedot vain eri luokkiin, esimerkiksi luokitteluun: Mies- tai naispuolinen ordinal-taso - Tiedot voidaan järjestää ja tilata, mutta ero ei ole järkevää, esimerkiksi: sijoitus 1., 2. ja 3. sija. Intervallitaso - Tiedot voidaan tilata sekä eroja voidaan tehdä, mutta kertolasku / jakaminen ei ole mahdollista. esimerkiksi: luokittelu eri vuosiksi, kuten 2011, 2012 jne. Suhde Taso - Tilaaminen, ero ja kertolasku - kaikki toiminnot ovat mahdollisia. Esimerkiksi: Ikä vuosina, lämpötila asteina jne. Diskreetti muuttuja - muuttuja voi ottaa vain pistear Lue lisää »

Ogive on toinen kumulatiivisen taajuuskäyrän nimi. Jokaisessa ogive-pisteessä saadaan havaintojen määrä vähemmän kuin kyseisen pisteen abscissat. Tämä vastaus annetaan ottaen huomioon vähemmän kuin ogive. Muuten käyrä antaa havaintojen määrän, joka on suurempi kuin abskissa. Vähemmän kuin kumulatiivinen taajuusjakauma voidaan saada lisäämällä peräkkäin luokkien taajuuksia ja kirjoittamalla ne luokkien ylärajoille. Lue lisää »

(32/52) Korttipaikalla puolet kortista on punaisia (26) ja (olettaen, että ne eivät ole jokerit) meillä on 4 pistoketta, 4 kuningatarta ja 4 kuningasta (12). Kuvakortista, 2-liittimestä, 2 kuningasta ja 2 kuningasta on kuitenkin punaisia. Haluamme löytää "punaisen kortin tai kuvakortin piirtämisen todennäköisyyden". Tärkeät todennäköisyytemme ovat punaisen kortin tai kuvakortin piirtäminen. P (punainen) = (26/52) P (kuva) = (12/52) Yhdistetyissä tapahtumissa käytämme kaavaa: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Mikä Lue lisää »

0,000000015625 P (ei miellyttävä äiti) = 0,95 P (ei miellyttänyt äitiä) = 1-0,95 = 0,05 P (kaikki 6 eivät pidä äitinsä mielellään) = P (ensimmäinen ei pidä äiti) * P (toinen) * ... * P (6. ei pidä äitinsä mielellään) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625 Lue lisää »

Sekä ennuste- että luottamusväli on suppeampi keskiarvon lähellä, mikä näkyy helposti vastaavan virhemarginaalin kaavassa. Seuraavassa on luotettavuusvälin virhemarginaali. E = t _ {alfa / 2, df = n-2} kertaa s_eqrt {(fr {1} {n} + fr {{x_0 - {{}} ^ 2} {S_ {xx }})} Seuraava on ennustevälin E = t _ {alfa / 2, df = n-2} virhemarginaali kertaa s_eqrt {(1 + fr {1} {n} + frac { x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} Molemmissa näissä termeissä (x_0 - bar {x}) ^ 2, joka skaalautuu ennustepiste keskiarvosta. Tästä syystä CI ja PI ovat kapeimmat keskiarvolla. Lue lisää »

Noin 61,5% Todennäköisyys, että kannettava tietokone on viallinen, on (6/22). On todennäköistä, että kannettava tietokone ei ole viallinen (16/22) Todennäköisyys, että vähintään yksi kannettava tietokone on viallinen, on: P (1 viallinen) + P (2 viallinen) + P (3 viallinen), koska tämä todennäköisyys on kumulatiivinen. Olkoon X virheellisten kannettavien tietokoneiden lukumäärä. P (X = 1) = (3 valitse 1) (6/22) ^ 1 kertaa (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 valitse 2) (6/22) ^ 2 kertaa ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 v Lue lisää »

Kirjaimet "bi" tarkoittaa kahta. Bimodaalisella jakelulla on siis kaksi tilaa. Esimerkiksi {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} on bimodaalinen sekä 3 että 12 erillisinä erillisinä tiloina. Huomaa, että tilojen ei tarvitse olla sama taajuus. Toivottavasti se auttoi Lähde: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Lue lisää »

Bimodaalinen kaavio havainnollistaa bimodaalista jakaumaa, joka itsessään määritellään jatkuvaksi todennäköisyysjakaumaksi kahdella moodilla. Yleensä tämän jakelun todennäköisyystiheysfunktion kuvaaja muistuttaa "kaksikerroksista" jakaumaa; toisin sanoen normaalijakelussa tai kellokäyrässä oleva yksittäinen piikki on kaaviossa kaksi piikkiä. Luonnossa esiintyy edelleen bimodaalisia jakaumia, vaikka ne ovat tavallisesti vähemmän yleisiä kuin normaalit jakaumat. Esimerkiksi Hodgkinin lymfooma on sairaus, joka es Lue lisää »

Histogrammin "bin" on yksikön valinta ja etäisyys X-akselilla.Kaikki histogrammin visuaalisesti edustamat todennäköisyysjakauman tiedot täytetään vastaaviin säiliöihin. Kunkin lokeron korkeus on mittaus taajuudesta, jolla tiedot näkyvät kyseisen säiliön alueella jakelussa. Esimerkkinä tästä alla olevasta näytteen histogrammista kukin palkki, joka nousee ylöspäin X-akselista, on yksi keräysastia. Ja korkeudessa 75 korkeuteen 80 on 10 tietopistettä (tässä tapauksessa on 10 kirsikkapuuta, joiden korkeus Lue lisää »

Katso täydellinen selitys. Kun meillä on 100 kolikkoa ja annamme näiden kolikoiden joukon ihmisiä, sanotaan, että jaamme kolikoita. Samalla tavalla, kun koko todennäköisyys (joka on 1) jakautuu satunnaismuuttujaan liittyvien eri arvojen kesken, jaamme todennäköisyyttä. Siksi sitä kutsutaan todennäköisyysjakaumaksi. Jos on olemassa sääntö, joka määrittää, mikä todennäköisyys on määritettävä mihin arvoon, niin tällaista sääntöä kutsutaan todennäköisyysjakaut Lue lisää »

Chi-neliöjakauma on yksi yleisimmin käytetyistä jakaumista ja se on chi-neliömäärän jakauma. Chi-neliöjakauma on yksi yleisimmin käytetyistä jakaumista. Se on neliömäisten normaalien poikkeamien summan jakauma. Jakelun keskiarvo on yhtä suuri kuin vapauden aste ja chi-neliön jakauman varianssi kerrottuna vapauden asteilla. Tämä on jakelu, jota käytetään suoritettaessa chi-neliökohtaisen testin vertailu havaittuja ja odotettuja arvoja vastaan ja kun suoritetaan chi-neliökoe kahden kategorian erojen testaamiseksi. Chi-ne Lue lisää »

Chi-neliöinen testi itsenäisyystestejä varten, jos kahden tai useamman saman ryhmän väestöryhmän välillä on merkittävä suhde. Chi-neliöinen testi itsenäisyystestejä varten, jos kahden tai useamman saman ryhmän väestöryhmän välillä on merkittävä suhde. Tämän testin nollahypoteesi on, että ei ole mitään yhteyttä. Se on yksi yleisimmin käytetyistä tilastokokeista. Jotta tätä testiä voitaisiin käyttää, havaintojen pitäisi olla riippumattomia ja Lue lisää »

Chi ^ 2-testiä käytetään selvittämään, eroavatko kategoriset muuttujat toisistaan. Chi ^ 2-testiä voidaan käyttää vain todellisiin numeroihin, ei prosentteihin, mittasuhteisiin tai keinoihin. Chi ^ 2-tilasto vertailee kahden tai useamman itsenäisen ryhmän välisten kategoristen vastausten tasoja tai lukuja. Yhteenvetona: Chi ^ 2-testiä käytetään selvittämään, eroavatko kategoriset muuttujat toisistaan. Lue lisää »

Katso alla: Yhdistelmä on erillisten esineiden ryhmittely ilman ryhmittelyjärjestystä. Esimerkiksi pokerikäsi on yhdistelmä - emme välitä siitä, missä järjestyksessä olemme käsitelleet kortteja, vain, että meillä on Royal Flush (tai pari 3s). Kaavan yhdistelmän löytämiseksi on: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!), Jossa n = "populaatio", k = " poimii "Esimerkiksi mahdollisten 5-korttipokerien määrä on: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Arvioimme sen! (52xx51xxcancelcolor Lue lisää »

Vakio laatikko- ja kuiskakuvaaja on kaikkien datapisteiden visuaalinen esitys, mukaan lukien tiedot, jotka on sijoitettu kaukana vasemmalle tai oikealle tietosarjassa. Tällaisia äärimmäisiä tietopisteitä kutsutaan "outliersiksi". Toisin kuin tavallinen laatikko, muunnettu laatikko ei sisällä poikkeamia. Sen sijaan ulkonemat esitetään pisteinä, jotka ylittävät "viikset", jotta voidaan kuvata tarkemmin datan hajaantumista. Lue lisää »

F-testi. F-testi on tilastollinen testausmekanismi, joka on suunniteltu testaamaan väestön vaihteluiden tasa-arvoa. Se tapahtuu vertaamalla varianssien suhdetta. Joten jos varianssit ovat yhtäläiset, varianssien suhde on 1. Kaikki hypoteesitestaus tehdään olettaen, että nollahypoteesi on totta. Lue lisää »

Käytämme ANOVAa testaamaan merkittäviä eroja välineiden välillä. Käytämme ANOVAa tai varianssianalyysiä, jotta voidaan testata merkittäviä eroja useiden ryhmien välissä. Esimerkiksi, jos halusimme tietää, eroavatko biologian, kemian, fysiikan ja laskelman suurten GPA: n keskiarvo, voisimme käyttää ANOVAa. Jos meillä olisi vain kaksi ryhmää, ANOVA olisi sama kuin t-testi. ANOVA: lla on kolme perusoletusta: Riippuvaiset muuttujat kussakin ryhmässä ovat normaalisti jaettuja. Väestön vaihtelut kussa Lue lisää »

Katso alempaa. Kategorinen muuttuja on luokka tai tyyppi. Esimerkiksi hiusten väri on kategorinen arvo tai kotikaupunki on kategorinen muuttuja. Lajit, hoitotyyppi ja sukupuoli ovat kaikki kategorisia muuttujia. Numeerinen muuttuja on muuttuja, jossa mittauksella tai numerolla on numeerinen merkitys. Esimerkiksi kokonaissademäärä tuumina mitattuna on numeerinen arvo, syke on numeerinen arvo, tunnissa kulutettujen juustohampurien lukumäärä on numeerinen arvo. Kategorinen muuttuja voidaan ilmaista numerona tilastotarkoituksessa, mutta näillä numeroilla ei ole samaa merkitystä Lue lisää »

Yksisuuntainen ANOVA on ANOVA, jossa on yksi riippumaton muuttuja, jolla on enemmän kuin kaksi ehtoa. Kahdelle tai useammalle itsenäiselle muuttujalle käytettäisiin kaksisuuntaista ANOVAa. Yksisuuntainen ANOVA on ANOVA, jossa on yksi riippumaton muuttuja, jolla on enemmän kuin kaksi ehtoa. Tämä on toisin kuin kaksisuuntainen ANOVA, jossa on kaksi itsenäistä muuttujaa, ja jokaisella on useita ehtoja. Voit esimerkiksi käyttää yksisuuntaista ANOVAa, jos haluat määrittää kahvimerkkien vaikutukset sykkeeseen. Riippumaton muuttuja on kahvimerkki. K&# Lue lisää »

Tapahtuman käsite on erittäin tärkeä todennäköisyysteoriassa. Itse asiassa se on yksi peruskäsitteistä, kuten piste Geometria tai yhtälö Algebrassa. Ensinnäkin harkitsemme satunnaisia kokeita - mitä tahansa fyysistä tai henkistä tekoa, jolla on tiettyjä tuloksia. Esimerkiksi laskemme rahaa lompakollemme tai ennustamme huomisen osakemarkkinoiden indeksiarvoa. Sekä monissa muissa tapauksissa satunnainen kokeilu johtaa tiettyihin tuloksiin (tarkka rahamäärä, tarkka osakemarkkinoiden indeksiarvo jne.) Näitä yksittäisi Lue lisää »

Katso alla. Satunnainen muuttuja on satunnaiskokeen mahdollisten arvojen joukon numeeriset tulokset. Esimerkiksi valitsemme satunnaisesti kengän kenkäkaupasta ja etsimme kahta numeerista arvoa sen koosta ja hinnasta. Diskreetilla satunnaismuuttujalla on rajallinen määrä mahdollisia arvoja tai ääretön sarja laskettavia reaalilukuja. Esimerkiksi kenkien koko, joka voi kestää vain rajallisen määrän mahdollisia arvoja. Jatkuva satunnaismuuttuja voi ottaa kaikki arvot reaalilukujen välein. Esimerkiksi kenkien hinta voi olla mikä tahansa arvo valuutan suh Lue lisää »

Regressioanalyysi on tilastollinen prosessi muuttujien välisten suhteiden arvioimiseksi. Regressioanalyysi on tilastollinen prosessi muuttujien välisten suhteiden arvioimiseksi. Se on yleinen termi kaikille menetelmille, jotka yrittävät sovittaa mallin havaittuihin tietoihin kahden muuttujaryhmän välisen suhteen kvantifioimiseksi, jossa painopiste on riippuvan muuttujan ja yhden tai useamman riippumattoman muuttujan väliseen suhteeseen. Suhde ei kuitenkaan välttämättä ole tarkka kaikille havaituille datapisteille. Näin ollen tällainen analyysi sisält Lue lisää »

Se on taajuusjakauma, jossa kaikki numerot esitetään murto-osuutena tai prosentteina koko näytteen koosta. Siihen ei todellakaan ole enää mitään. Voit lisätä kaikki taajuusnumerot saadaksesi suuren summan = näytteen koon. Sitten jaat jokaisen taajuusnumeron näytekoon mukaan saadaksesi suhteellisen taajuusfraktion. Kerro tämä jae 100: lla saadaksesi prosenttiosuuden. Voit lisätä nämä prosenttiosuudet (tai jakeet) erilliseen sarakkeeseen taajuusnumerosi jälkeen. Kumulatiivinen taajuus Jos olet määrittänyt arvot, kuten tes Lue lisää »

Suhteellinen taajuustaulukko on taulukko, joka tallentaa datamäärät prosentteina, eli suhteellisen taajuuden. Sitä käytetään, kun yrität vertailla taulukon taulukoita. Tämä on suhteellinen taajuustaulukko. Huomaa, että taulukon solujen arvot ovat prosentteina todellisten taajuuksien sijaan. Löydät nämä arvot asettamalla yksittäiset taajuudet rivinvaihtoon. Suhteellisten taajuustaulukoiden etu taajuustaulukoiden yli on se, että prosentteina voit vertailla luokkia. Lue lisää »

Näytteen kovarianssi on mittaus siitä, kuinka suuresti muuttujat poikkeavat toisistaan näytteessä. Covariance kertoo, kuinka kaksi muuttujaa on sidoksissa toisiinsa lineaarisessa mittakaavassa. Se kertoo, kuinka voimakkaasti korreloi X: n Y: n kanssa. Jos esimerkiksi kovarianssi on suurempi kuin nolla, Y tarkoittaa, että Y kasvaa X: n kasvun myötä. Tilastossa oleva näyte on vain osa suurempaa väestöä tai ryhmää. Voit esimerkiksi ottaa näytteen yhdestä peruskoulusta maassa eikä kerätä tietoja kaikista maan peruskouluista. Näin ol Lue lisää »

Unimodaalinen jakelu on jakelu, jolla on yksi tila. Unimodaalinen jakelu on jakelu, jolla on yksi tila. Näemme yhden ilmeisen huippun datassa. Alla olevassa kuvassa on unimodaalinen jakauma: Sen sijaan bimodaalinen jakauma näyttää tältä: Ensimmäisessä kuvassa näkyy yksi huippu. Toisessa kuvassa nähdään, että on kaksi piikkiä. Unimodaalinen jakauma voidaan jakaa normaalisti, mutta sen ei tarvitse olla. Lue lisää »

Katso selitys Kun käytettävissä on suuri määrä numeerisia tietoja, ei aina ole mahdollista tutkia jokaista yksittäistä numeerista dataa ja päästä päätökseen. Näin ollen on tarpeen vähentää dataa yhdelle tai kouralle numerolle niin, että vertailu on mahdollista. Tätä tarkoitusta varten meillä on tilastossa määritellyt keskeiset suuntaukset. Keskeisen suuntauksen mittari antaa meille yhden numeerisen arvon, jota voidaan käyttää vertailuun. Siksi sen on oltava numero, joka on keskitetty suuren Lue lisää »

Usein on olemassa kahdenlaisia tietosarjoja - kategorinen tai kvalitatiivinen - numeerinen tai kvantitatiivinen kategorinen data tai ei-numeerinen data - missä muuttujalla on havaintojen arvo luokkien muodossa, lisäksi sillä voi olla kaksi tyyppiä - a. Nimellinen b. Ordinal a.Nominal data on saanut nimetty luokkia esim. Siviilisääty on nimellinen tieto, koska se saa havaintoja seuraaviin luokkiin: - naimaton, naimisissa, eronnut / erotettu, leski b. esimerkiksi. Sairaalapohjaisen infektion saamisen riskillä on järjestysdatajoukko, jossa on korkeat, keskitasoiset ja matalat numeerise Lue lisää »

Normaali jakauma on täysin symmetrinen, vinossa jakauma ei ole. Positiivisesti vinossa jakautumisessa "varvas" suuremmalla puolella on pidempi kuin toisella puolella, jolloin mediaani ja erityisesti keskiarvo siirtyvät oikealle. Negatiivisesti jakautuneessa jakaumassa ne siirtyvät vasemmalle, koska pienemmillä arvoilla on pidempi "varvas". Vaikka ei-vinossa normaalissa jakelutilassa mediaani ja keskiarvo ovat kaikki samanarvoisia. (kuvat Internetistä) Lue lisää »