Tilasto

Kaikki tämä tarkoittaa todellisen y-arvon ja ennustetun y-arvon välisen eron summan välistä minimiarvoa. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Tarkoittaa vain vähimmäismäärää kaikkien resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2: n summan välillä. Kaikki tämä tarkoittaa vähimmäismäärää eron summan välillä todellisen y-arvon ja ennustetun y-arvon välillä. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Tällä tavalla minimoimalla ennustetun ja virheen välinen virhe, saat parhaan sovituksen regressiolinjal Lue lisää »

Pearsonin chi-neliökoe voi viitata riippumattomuuden testiin tai sopivuuden testiin. Kun viitataan "Pearsonin chi-neliökoeeseen", voimme viitata yhteen kahdesta testistä: Pearsonin chi-neliön riippumattomuuden testi tai Pearsonin chi-neliön hyvyys-of-fit-testi. Sovitustestien hyvyys määrittää, eroaako tietosarjan jakauma merkittävästi teoreettisesta jakautumisesta. Tietojen on oltava parittomia. Riippumattomuuden testit määrittävät, ovatko kahden muuttujan parittomat havainnot toisistaan riippumattomia. Havainnollistetut arvot Odotetut ar Lue lisää »

Väestön vaihtelu on numeerinen määrä, jonka populaatio eroaa toisistaan. Väestön varianssi kertoo, kuinka laajasti tiedot jaetaan. Jos esimerkiksi keskiarvo on 10, mutta tietosi vaihtelevat paljon, ja mittaukset ovat paljon suurempia ja pienempiä kuin 10, sinulla on suuri vaihtelu. Jos populaatiosi on keskimäärin 10 ja sinulla on hyvin vähän vaihtelua, ja suurin osa tiedoista mitataan 10: ksi tai lähes 10: een, sinulla on alhainen väestön vaihtelu. Väestön vaihtelu mitataan seuraavasti: Lue lisää »

Jakelu on vinossa, jos jokin sen hännistä on pidempi kuin toinen. Kun tarkastellaan dataa, on olennaisesti kolme mahdollisuutta. Tietokokonaisuus on suunnilleen symmetrinen, joten mediaanin vasemmalla puolella on noin yhtä monta termiä kuin oikealla puolella. Tämä ei ole vinossa jakautumisessa. Tietosarjalla on negatiivinen vinoviiva, joka tarkoittaa, että sillä on hännän mediaani-negatiivisen puolen. Tämä ilmenee suurella piikillä oikealle, koska siinä on monia myönteisiä termejä. Tämä on vino jakauma. Tietosarjassa on positiivi Lue lisää »

Se sopeutuu selittäviin vaihteleviin epäkohdiin. Joka kerta, kun lisäät lisämuuttujan muuttujan monivaiheiseen regressioon, R-neliö kasvaa, jolloin tilastotieteilijä uskoo, että lisätyn informaation kanssa on olemassa vahvempi korrelaatio. Jotta tätä ylöspäin suuntautuvaa suuntausta voitaisiin korjata, käytetään säädettyä R-neliötä. Lue lisää »

Keskiarvo = kaikkien arvojen / arvojen lukumäärä. Keskiarvo on tyypillisesti keskeinen suuntaus, koska se ottaa huomioon kaikki arvot. Mutta äärimmäinen arvo / outlier vaikuttaa siihen helposti. Huomaa, että keskiarvo voidaan määritellä vain aikavälillä ja mittaussuhteella Median on tietojen keskipiste, kun se on järjestetty järjestykseen. Se on tyypillisesti silloin, kun tietosarjassa on äärimmäisiä arvoja tai se on vinossa jossain suunnassa. Huomaa, että mediaani määritetään järjestys-, väli- ja su Lue lisää »

Jos haluat löytää keskiarvon, lisää kaikki numerot ja jakaa tulos datapisteiden lukumäärällä. Tässä tapauksessa 95 + 67 + 43 + 115 = 320 Ja koska siellä oli 4 numeroa, jaa tämä 4: llä saadaksesi keskiarvon: 320 ÷ 4 = 80 Hänen puhelinlaskunsa keskiarvo (yleisesti kutsutaan myös keskiarvoksi) on 80 dollaria. Lue lisää »

Keskiarvo = 9,22 Keskiarvo = 9 Tila = 10 Alue = 2 keskiarvoa (keskiarvo) x sama merkintätaajuus 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Yhteensä fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Yhteensä taajuus = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 annettu - 10,10,9,9,10,8,9,10 ja 8 Järjestä ne nousevaan järjestykseen 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 mediaania = ((n + 1) / 2) erä = (9 + 1) / 2 = viides kohta = 9 tila = se kohta, joka esiintyy enemmän kertaa kertaa = 10 alue = suurin arvo - pienin arvoalue = (10-8) alue = 2 Lue lisää »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) taulukoista, joissa on P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Lue lisää »

Binomi-asetuksessa kokeessa on vain kaksi mahdollista tulosta. Riippuen siitä, mitä haluat, soitat jollekin epäonnistumismahdollisuudelle ja toiselle paketille. Esimerkki: Voit kutsua rullaa 6: lla kuolinsyöttöillä ja ei-6: lla. Riippuen pelin olosuhteista 6: n liikkuminen voi maksaa sinulle rahaa, ja saatat haluta kääntää ehdot. Lyhyesti: Kokeilua kohti on vain kaksi mahdollista tulosta, ja voit nimetä ne haluamallasi tavalla: White-Black, Heads-Tails, mitä tahansa. Yleensä kutsutaan P: ksi laskelmissa (todennäköisyys). Lue lisää »

"Tämä tarkoittaa tapahtuman A todennäköisyyttä, kun tapahtuma B tapahtuu" "Pr (A | B) on ehdollinen todennäköisyys." "Tämä tarkoittaa todennäköisyyttä, että tapahtuma A tapahtuu" "-tilassa, että B tapahtuu." "Esimerkki:" "A = heittää 3 silmää noppaa" "B = heittää vähemmän kuin 4 silmää noppaa" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (nyt tiedämme vain 1,2 tai 3 silmää ovat mahdollisia) " Lue lisää »

Chi-neliön itsenäisyystesti auttaa meitä löytämään, liittyykö 2 tai useampia attribuutteja tai ei. onko shakki auttaa parantamaan lapsen matematiikkaa vai ei. Se ei ole määrite määritteiden välisestä suhteesta. Siinä kerrotaan vain, ovatko kaksi luokitusperiaatetta merkittävässä määrin yhteydessä vai ei, viittaamatta suhteiden muotoon liittyviin oletuksiin.Chi-neliömittaus homogeenisyydestä on itsenäisyyden Chi-neliökokeen jatke ... homogeenisyystestit ovat hyödyllisiä sen määritt Lue lisää »

Kovarianssimatriisi on yleisempi muoto yksinkertaisesta korrelaatiomatriisista. Korrelaatio on kovarianssin skaalattu versio; Huomaa, että näillä kahdella parametrilla on aina sama merkki (positiivinen, negatiivinen tai 0). Kun merkki on positiivinen, muuttujien sanotaan olevan positiivisesti korreloitu; kun merkki on negatiivinen, muuttujien sanotaan olevan negatiivisesti korreloitu; ja kun merkki on 0, muuttujien sanotaan olevan korreloimattomia. Huomaa myös, että korrelaatio on dimensioton, koska lukijalla ja nimittäjällä on samat fyysiset yksiköt, nimittäin X: n ja Y: n Lue lisää »

Diskreetilla satunnaismuuttujalla on rajallinen määrä mahdollisia arvoja. Jatkuvalla satunnaismuuttujalla voi olla mikä tahansa arvo (yleensä tietyllä alueella). Diskreetti satunnaismuuttuja on tyypillisesti kokonaisluku, vaikka se voi olla järkevä fraktio. Esimerkkinä diskreettisestä satunnaismuuttujasta: standardin 6-puolisen muotin valssauksella saatu arvo on diskreetti satunnaismuuttuja, jolla on vain mahdolliset arvot: 1, 2, 3, 4, 5 ja 6. Toinen esimerkki diskreetti satunnaismuuttuja: myös seuraavien 100 ajoneuvon osuus, joka läpäisee ikkunani, jotka ova Lue lisää »

Yksi tapa tuntea diskreetti tai jatkuva on, että diskreettisen kohdan kohdalla on massa, ja jatkuvassa kohdassa ei ole massaa. tämä ymmärretään paremmin, kun tarkastellaan kaavioita. Katsokaamme ensin diskreettiä. Katsokaa sen pmf: ää, miten massa istuu pisteissä? katsokaa nyt sen cdf-ilmoitusta, miten arvot nousevat askelin ja että linja ei ole jatkuvaa? tämä osoittaa myös, kuinka massa on pmf-pisteessä Nyt tarkastelemme jatkuvaa tapausta noudattaen sen pdf-ilmoitusta, kuinka massa ei istu pisteessä, vaan kahden pisteen välillä? ja n Lue lisää »

Katso selitysosa Populaation varianssi = (summa (x-barx) ^ 2) / N Missä - x on tarkkailupalkki, joka on sarjan N keskiarvo, on populaation koko Sample Variance = (summa (x-barx) ^ 2) / (n-1) Missä - x on tarkkailupalkki, joka on keskiarvo sarjassa n-1 on vapausaste (jossa n on näytteen koko). Lue lisää »

Itse asiassa on olemassa kolme päätyyppiä. Laadullisilla tai kategorisilla tiedoilla ei ole loogista järjestystä, eikä niitä voida muuntaa numeeriseksi arvoksi. Silmien väri on esimerkki, koska "ruskea" ei ole korkeampi tai pienempi kuin "sininen". Määrälliset tai numeeriset tiedot ovat numeroita, ja siten ne "määräävät" tilauksen. Esimerkkejä ovat ikä, korkeus, paino. Mutta katsokaa sitä! Kaikki numeeriset tiedot eivät ole kvantitatiivisia. Eräs esimerkki poikkeuksesta on luottokortin turv Lue lisää »

Se riippuu siitä, onko järjestys tärkeä. Esimerkki: Oletetaan, että valitset kolmesta valiokunnasta, joka edustaa luokkasi 30 opiskelijaa: Ensimmäiselle jäsenelle sinulla on 30 vaihtoehtoa. Toisella olet 29. Permutaatiot Nyt oletetaan, että valintajärjestys on merkityksellinen: ensimmäistä kutsutaan "presidentiksi", toinen on "sihteeri" ja kolmas on vain "jäsen". Jos näin ei ole (kaikki kolme ovat yhtäläisiä), niin niiden järjestyksen järjestys ei ole tärkeä. Kolme poimittua on 3 * 2 * 1 = 3! = Lue lisää »

Tärkein ero on se, että jatkuvat tiedot ovat mitattavissa ja diskreeteillä tiedoilla voi olla vain tiettyjä arvoja. Ne voivat olla laskettavissa. Esimerkkejä jatkuvasta: ** Korkeus, paino, tulot ovat mitattavissa ja niillä voi olla mitään arvoa. Esimerkkejä diskreeteistä: Itse asiassa on olemassa kahdenlaisia erillisiä tietoja: laskettavissa: lasten lukumäärä. Luokan muuttuja: Silmien väri Lue lisää »

Katso alla: Katsotaanpa numeroita 1, 2, 3, 4, 5. Keskiarvo on arvojen summa, joka on jaettu lukumäärällä: 15/5 = 3 Keskiarvo on keskitermi, kun se on listattu nousevassa (tai laskevassa!) ) järjestys, joka on 3. Joten tässä tapauksessa ne ovat yhtä suuret. Keskiarvo ja mediaani reagoivat eri tavalla erilaisiin tietosarjan muutoksiin. Jos esimerkiksi vaihdan 5: stä 15: een, keskiarvo muuttuu varmasti (25/5 = 5), mutta mediaani pysyy samana kohdassa 3. Jos aineisto muuttuu, jos arvojen summa on 15, mutta keskipitkällä aikavälillä muutokset, mediaani siirtyy, mu Lue lisää »

Varianssivapaudet ovat n, mutta näytteen varianssin vapauden aste on n-1 Huomaa, että "Varianssi" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Huomaa myös, että "Näytteen varianssi" = 1 / (n-1) summa_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Lue lisää »

Keskiarvo on 39 Keskiarvo on: 39 7/12 Numeroiden keskiarvo on kaikkien lukujen summa jaettuna niiden määrällä. Tällöin keskiarvo on: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Yhä useammin tilattujen numeroiden keskiarvo on "keskimmäinen" numero joukolle, jolla on pariton määrä numeroita Keskiarvo kahdesta "keskimmäisestä" numerosta sarjaan, jossa on tasainen määrä numeroita. Annettu sarja on jo tilattu, jotta voimme laskea mediaanin. Tässä sarjassa on 12 numeroa, joten on löydettävä elementit numero 6 ja 7 ja laske Lue lisää »

Säädetty R-neliö koskee vain moninkertaista regressiota Kun lisäät useampia itsenäisiä muuttujia moninkertaiselle regressiolle, R-neliön lisäys antaa sinulle vaikutelman, että sinulla on parempi malli, joka ei välttämättä ole näin. Syventämättä sopeutettu R-neliö ottaa huomioon tämän R-neliön kasvaneen epäkohdan. Jos tarkastelet useita moninkertaisia regressiotuloksia, huomaat, että säädetty R-neliö on aina vähemmän kuin R-neliö, koska bias on poistettu. Tilastotieteilij Lue lisää »

VAR.S> VAR.P VAR.S laskee varianssin olettaen, että annettu tieto on näyte. VAR.P laskee varianssin olettaen, että annetut tiedot ovat väestö. VAR.S = fr {summa (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = fr {summa (x - bar {x}) ^ 2} {N} Koska käytät samoja tietoja molemmille, VAR.S antaa arvon, joka on korkeampi kuin VAR.P. Sinun pitäisi kuitenkin käyttää VAR.S: ää, koska annetut tiedot ovat itse asiassa näytetietoja. Muokkaa: Miksi kaksi kaavaa eroavat toisistaan? Tutustu Besselin korjaukseen. Lue lisää »

Helpoin olisi laskea kunkin datapisteen ja keskiarvon välisen etäisyyden keskiarvo. Jos kuitenkin lasket sen suoraan, päädytte nollaan. Jotta voisimme kiertää tämän, laskemme etäisyyden neliön, saamme keskiarvon ja sitten neliöjuuren saadaksesi takaisin alkuperäisen mittakaavan. Jos data on x_i, i on 1 - n, (x_1, x_2, ....., x_n) ja keskiarvo on bar x, sitten Std dev = sqrt ((summa (x_i - bar x) ^ 2) / n) Lue lisää »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Tätä kaavaa voidaan käyttää yksittäisessä tarkkailusarjassa sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Missä - x on tarkkailupalkki keskiarvo sarjassa n on kohteiden tai havaintojen määrä Lue lisää »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) x: n odotettu arvo diskreettisessä tapauksessa on E (x) = summa p (x) x, mutta tämä on summa p (x) = 1 täällä oleva jakauma ei ole 1, joten otan jonkin muun arvon olemassa ja kutsun sitä p (x = y) = .5 ja standardipoikkeama sigma (x) = sqrt (summa (xE (x )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ Lue lisää »

Q_1 = 15 Jos käytössäsi on TI-84-laskin: Voit tehdä seuraavat vaiheet: Aseta ensin numerot järjestykseen. Sitten painat stat-painiketta. Sitten "1: Muokkaa" ja mene eteenpäin ja kirjoita arvot järjestyksessä Tämän jälkeen paina stat-painiketta uudelleen ja siirry "CALC": hen ja paina "1: 1-Var Stats" -painiketta laskea. Selaa alaspäin, kunnes näet Q_1. Tämä arvo on vastaus :) Lue lisää »

Katso alla :) Määritä ensin arvo Q_1 ja Q_3. Kun olet löytänyt nämä vähennettävät arvot: Q_3-Q_1 Tätä kutsutaan interquartile-alueeksi. Nyt voit kertoa tulos 1,5: llä (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "tulos" Sitten lisäät tuloksen (R) arvoon Q_3 R + Q_3 ja vähennä Q_1 - R Sinulla on kaksi numeroa, tämä on alue. Kaikki tämän alueen ulkopuolella olevat numerot ovat harkitsevia. Jos tarvitset lisäselvityksiä, kysy! Lue lisää »

3/7 lokakuuta on 31 päivää. Ensimmäiset 28 päivää ovat 4 sunnuntaisin. Nyt viimeiset 3 päivää voivat olla mitä tahansa viikon 7 jäljellä olevasta päivästä. Jos 29. päivä on joko perjantai, lauantai tai sunnuntai, kuukaudessa tulee olemaan 5 sunnuntai, muuten se pysyy 4. P (5 sunnuntai) = P (29. päivä on pe / la / su) = 3/7 Lue lisää »

Kaava vähimmän neliösumman lineaarista regressiota varten: y = mx + b, jossa m = (summa (x_iy_i) - (summa x_i summa y_i) / n) / (summa x_i ^ 2 - ((summa x_i) ^ 2) / n) ja b = (summa y_i - m summa x_i) / n n parien kokoelmalle (x_i, y_i) Tämä näyttää hirveältä arvioida (ja se on, jos teet sen käsin); mutta käytät tietokonetta (esimerkiksi laskentataulukko, jossa on sarakkeet: y, x, xy ja x ^ 2), se ei ole liian huono. Lue lisää »

~~ 7.35 Muista, että geometrinen keskiarvo kahden numeron a ja b välillä on väriltään (ruskea) (sqrt (ab). Niinpä geometrinen keskiarvo 3 ja 18 välillä on rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) väri (vihreä) (rArr ~~ 7,35 Lue lisää »

3.742 "" pyöristettiin kolmeen desimaaliin. 2 numeron geometrinen keskiarvo voidaan kirjoittaa seuraavasti: 2 / x = x / 7 "" larr-kerroin antaa: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Lue lisää »

"GM: n" 81 ja 4 "määritelmä on" sqrt (81xx4) = 18 ". Lue lisää »

Alue on 0,532 Jos haluat löytää numeroiden joukon, löydät pienimmän arvon ja suurimman arvon välisen eron. Joten, ensin pois, järjestä numerot vähiten suurimpaan. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Näet, kuten edellä on esitetty, että pienin luku on 0,118 ja suurin määrä on 0,65. Koska meidän on löydettävä ero, seuraava askel on vähentää pienempi arvo suurimmasta arvosta. 0,65 - 0,118 = 0,532 Niinpä alue on 0,532 Lue lisää »

Harmoninen keskiarvo on seuraavan kaavan mukainen keskiarvo. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Harmoninen keskiarvo on tietyntyyppinen keskiarvo, jota käytetään laskettaessa yksikköjen tai nopeuksien keskiarvoja, kuten nopeusnopeutta. Se on erilainen kuin aritmeettinen keskiarvo ja se on aina pienempi. Kaava on: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n edustaa tietosarjassa olevien termien lukumäärää. x_1 edustaa ensimmäistä arvoa sarjassa. Ota esimerkiksi seuraava ongelma. Mikä on harmoninen keskiarvo 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) Lue lisää »

141 Jos X = matemaattinen pisteet ja Y = verbaalinen pisteet, E (X) = 720 ja SD (X) = 100 E (Y) = 640 ja SD (Y) = 100 Et löydä näitä vakioarvoja standardin löytämiseksi komposiittiarvon poikkeama; voimme kuitenkin lisätä variaatioita. Varianssi on keskihajonnan neliö. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, mutta koska haluamme standardipoikkeaman, ota yksinkertaisesti tämän numeron neliöjuuri. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Täten luokan oppilaiden yhdistelmäpisteen ke Lue lisää »

Anna ensin tiedot kahteen luetteloon. Käytän suluissa laskimen ja ALL CAPS -painikkeen osoittamista, mitä toimintoa haluat käyttää. Olkoon X ja Y kaksi muuttujaasi, jotka vastaavat pisteiden kokoelmaa. Paina [STAT] ja valitse sitten EDIT tai paina [ENTER]. Tämä avaa luettelot, joihin tiedot syötetään. Syötä kaikki X: n arvot luettelossa 1 yksitellen. Aseta arvo sisään ja paina sitten [ENTER] siirtyäksesi seuraavalle riville. Syötä kaikki Y: n arvot listalle 2 samalla tavalla. Paina nyt [STAT] uudelleen. Käytä nuolinäpp& Lue lisää »

Histogrammi on nopea tapa saada tietoa näytteen jakautumisesta ilman yksityiskohtaista tilastointia tai analyysiä. Histogrammin piirtäminen voi antaa sinulle hyvän visualisoinnin tietojesi jakelua varten ilman, että tarvitsemme hyvää grafiikkaohjelmaa. On tärkeää valita oikea bin-koko (tietoryhmät) saadaksesi parhaan käyrän lähentämisen. Tämä juoni näyttää, jos datasi arvot ovat keskitettyjä (normaalisti jakautuneita), vinossa toiselle tai toiselle tai useampi kuin yksi tila - paikalliset jakelukonsentraatiot. Ne voidaa Lue lisää »

Kuvaileva tilasto on tietojenkeräyksen tai itse kvantitatiivisen kuvauksen pääpiirteiden kvantitatiivista kuvaamista. Kuvaavat tilastot ovat erittäin tärkeitä, koska jos yksinkertaisesti esitämme raakadatamme, olisi vaikeaa visualisoida, mitä tietoja näytettiin, varsinkin jos siinä oli paljon. Kuvaileva tilasto antaa meille mahdollisuuden esittää tiedot mielekkäämmällä tavalla, mikä mahdollistaa tietojen yksinkertaisemman tulkinnan. Esimerkiksi, jos meillä oli 100 oppilaskurssin tuloksia, saatamme olla kiinnostuneita näiden opisk Lue lisää »

IQR = 16 "järjestää tietosarjan nousevassa järjestyksessä" 71color (valkoinen) (x) 72värinen (valkoinen) (x) väri (magenta) (73) väri (valkoinen) (x) 82värinen (valkoinen) (x) 85color (punainen ) (uarr) väri (valkoinen) (x) 86color (valkoinen) (x) 86color (valkoinen) (x) väri (magenta) (89) väri (valkoinen) (x) 91color (valkoinen) (x) 92 "kvartilit jaa tiedot 4 ryhmään "" mediaanin väri (punainen) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5 "alempi kvartiili" väri (magenta) (Q_1) = väri (magenta) (73) " ylempi kvartii Lue lisää »

IQR = 19 (Tai 17, katso huomautus selityksen lopussa) Interquartile-alue (IQR) on arvojen joukon kolmannen kvartiiliarvon (Q3) ja ensimmäisen kvartiiliarvon (Q1) välinen ero. Tämän löytämiseksi meidän on ensin lajiteltava tiedot nousevassa järjestyksessä: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Nyt määritetään luettelon mediaani. Yleisesti tunnettu mediaani on numero, joka on nousevassa järjestyksessä olevien arvojen luettelon "keskus". Luetteloissa, joissa on pariton määrä merkintöjä, tämä on Lue lisää »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Ensimmäinen askel tämän ongelman ratkaisemisessa on selvittää lasten kokonaismäärä, jotta voit selvittää, kuinka monta lasta meni Eurooppaan, kuinka monta lasta sinulla on yhteensä. Se näyttää jotain 124 / t, jossa t edustaa lasten kokonaismäärää. Selvittääksemme, mitä t on, löydämme 68 + 124, koska se antaa meille kaikkien tutkittujen lasten summan. 68 + 124 = 192 Siten 192 = t Ilmentymämme muuttuu sitten 124/192. Nyt yksinkertaistamiseksi: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Kos Lue lisää »

0 intuitiivisesti 0 varianssi käyttäen summa neliöeroa on (x-mu) ^ 2. Muita vaihtoehtoja on tietysti, mutta lopputulos ei yleensä ole negatiivinen. Yleensä pienin mahdollinen arvo on 0, koska jos x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Lue lisää »

Olkoon mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} diskreettisen satunnaismuuttujan X keskiarvo (odotettu arvo), joka voi ottaa arvot x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... todennäköisyyksillä P (X = x_ {i}) = p_ {i} (nämä luettelot voivat olla rajallisia tai ääretön ja summa voi olla äärellinen tai ääretön). Varianssi on sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Edellinen kappale on varianssin sigma_ {X} ^ {2} määritelmä. Seuraava algebran bitti, joka käyttää odotetun arvon Lue lisää »

Kaava on sama riippumatta siitä, onko kyseessä diskreetti satunnaismuuttuja tai jatkuva satunnaismuuttuja. satunnaismuuttujan tyypistä riippumatta varianssikaava on sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Jos satunnaismuuttuja on kuitenkin erillinen, käytämme summitusta. Jatkuvan satunnaismuuttujan tapauksessa käytämme integraalia. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Tästä saadaan sigma ^ 2 korvaamalla. Lue lisää »

Keskiarvo E (X) = 0 ja varianssi "Var" (X) = 6/5. Huomaa, että E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Huomaa myös, että "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Lue lisää »

Ehdollinen todennäköisyys on tietyn tapahtuman todennäköisyys olettaen, että tiedät toisen tapahtuman lopputuloksen. Jos kaksi tapahtumaa on itsenäistä, yhden tapahtuman ehdollinen todennäköisyys toiselle on yksinkertaisesti sama kuin koko tapahtuman todennäköisyys. A: n antaman B: n todennäköisyys on kirjoitettu P: ksi (A | B). Otetaan esimerkiksi kaksi riippuvaa muuttujaa. Määrittele A olevan "Satunnainen Yhdysvaltain presidentin etunimi George" ja B on "Satunnainen amerikkalaisen presidentin sukunimi Bush." Kaiken kaikkia Lue lisää »

Keskiarvo = 4 113/600 mediaani = 3,98 Tila = 1,20 Keskiarvo on lukujen keskiarvo "keskiarvo" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "keskiarvo" = 4 113/600 Keskiarvo on " keskimmäinen numero, kun asetat numerot nousevaan järjestykseen 1,20,1,20,3,56,4,40,6,25,8,52 Koska on 6 numeroa, "keskinumero" on kolmannen ja neljännen numeron "mediaani" keskiarvo = (3,56+ 4.40) /2=3.98 Tila on numero, joka tapahtuu eniten, joka tässä tapauksessa on 1,20, koska se tapahtuu kahdesti Lue lisää »

Keskiarvo = 14,25, mediaani = 15, tila = 15 keskiarvo: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 lisää kaikki numerot ylös ja jaa sitten kuinka monta on. Keskiarvo: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Rivi numerot järjestyksessä alimmasta korkeimpaan ja valitse sitten keskiarvo, tässä tapauksessa, jos arvojen määrä on tasainen, mene puoliksi näiden kahden väliin. keskellä. Tila: Yleisin arvo on 15, jos tarkistat huolellisesti. Toivottavasti tämä on hyödyllistä ... Lue lisää »

Keskiarvo on dataryhmän keskiarvo, tila on useimmiten dataryhmässä esiintyvä numero, ja mediaani on numero dataryhmän keskellä. Keskiarvo lasketaan lisäämällä kaikki numerot ja jaetaan numeroiden määrällä (6 numeroa). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Tämä on keskiarvo Koska kaikki sarjanumerot kaikki esiintyvät kerran, ei ole mitään tilaa. Jos joukossasi oli esimerkiksi 4 tai kolme 5-luvulla, sillä olisi erillinen tila. Yhdistä kaikki numerot vähiten suurimpaan. Ylitä alin numero, sitten korkein, s Lue lisää »

Keskiarvo = 30 mediaani = 30 tila = 30, 31 Keskiarvo on "keskiarvo" - arvojen summa jaettuna arvojen lukumäärällä: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Keskiarvo on keskiarvo arvojen merkkijonossa, joka on listattu alimmasta korkeimpaan (tai korkeimpaan - alimpaan - niitä ei voida sekoittaa): 28,30,30,31,31 mediaani = 30 Tila on arvo joka on lueteltu useimmiten. Tässä tapauksessa sekä 30 että 31 luetellaan kahdesti, joten ne ovat molemmat tila. Lue lisää »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Keskimääräinen barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 mediaani M = (n + 1) / 2. erä = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 rivi M = 12 Tila [Z] on se, joka näyttää suurimman osan ajasta annetussa jakaumassa 12 esiintyy 2 kertaa. Z = 12 Lue lisää »

Keskiarvo: 87,5 Tila: EI-tila Median: 88 Mean = "kaikkien numeroiden summa" / "kuinka monta numeroa on" On 6 numeroa ja niiden summa on 525, joten niiden keskiarvo on 525/6 = 87,5 Tila on numero korkeimmalla taajuudella eli mikä numero näkyy eniten sarjassa. Tässä tapauksessa NO-tilassa on jokainen numero, koska jokainen numero näkyy vain kerran, kun mediaani on keskinumero, kun numerot asetetaan nousevaan järjestykseen 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Keskimmäinen numero on 86 ja 90 välillä. Joten keskinumerosi löytyy kohdasta (86 + 90) / 2 = 88 Joten mediaani o Lue lisää »

Katso alla meidän täytyy laittaa numero 0, 1,1, 2,8,3,4,6% numerot mediaani = keskinumero 0, 1.1, väri (punainen) (2.8), 3,4,6 2,8-tila = yleisin numero. Luettelossa ei ole sellaista numeroa, ei tilaa Range = suurin pienin numeroalue = 4,6-0 = 4,6 keskiarvo = summa (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Lue lisää »

Alue = 7 mediaania = 6 tilaa = 3,6,8 keskiarvo = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Laske ensin arvojen lukumäärä: on 19 Alue: Suurimman ja alimman arvon välinen ero: väri (sininen) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, väri (sininen) (9) Alue = väri (sininen) (9-2 = 7) Keskiarvo: Arvo tarkalleen järjestyksessä järjestetyn dataryhmän keskellä. On 19 arvoa, joten tämä on helppo löytää. Se on (19 + 1) / 2th arvo = 10. 19 = 9 + 1 + 9 väri (punainen) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, väri ( punainen) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) väri ( Lue lisää »

66, 66, Ei mitään, 27 Keskiarvo on aritmeettinen keskiarvo (68,4 + 65,7 + 63.9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Keskiarvo on arvo, joka on yhtä suuri (numeerisesti) alueista. 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). Alue on pienimmän ja korkeimman arvon välisen erotuksen numeerinen arvo. 79,5 - 52,5 = 27 Lue lisää »

8,32,7,6,7,6 "keskiarvo on" keskiarvo "= (" kaikkien toimenpiteiden summa ") / (" toimenpiteiden lukumäärä ") rArr" keskiarvo "= (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 väri (valkoinen) (rArr "keskiarvo" x) = 8,32 • "tila on yleisin mitta" rArr "-tila" = 7.6larr "vain yksi, joka esiintyy kahdesti" • ", mediaani on keskimitta. järjestetty "väri (valkoinen) (xxx)" "toimenpiteet" "järjestää toimenpiteet nousevassa järjestyksessä" 6, väri (valkoinen) (x) 6 Lue lisää »

Keskiarvo: 21,14 mediaani: 12 alue: 3 tila: 12 keskiarvo: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 tai 85/7 tai 12.1428 mediaani: peruuta (väri (punainen) (11)), peruuta (väri (vihreä) (11)), peruuta (väri (sininen) (12)), 12, peruuta (väri (sininen) (12)), peruuta (väri (vihreä) (13)), peruuta (väri (väri) punainen) (14)) Alue: väri (punainen) (14) -väri (punainen) (11) = 3 Tila: väri (punainen) (11), väri (punainen) (11), väri (sininen) (12) , väri (sininen) (12), väri (sininen) (12), väri (vaaleanpunainen) (13), väri (oranssi) (14) v Lue lisää »

Se on 9 - keskiarvo 8 - 10 'mediaani' määritellään keskiarvoksi, kun datalaji tilataan arvon mukaan. Joten tässä tapauksessa tämä antaisi 2 8 10 16. Jos on kaksi keskiarvoa, mediaani määritellään keskiarvoksi niiden välillä. Suuremmilla tietokokonaisuuksilla tämä ei yleensä merkitse paljon, koska keskiarvot ovat yleensä lähellä. Esimerkiksi. esimerkiksi 1000 aikuisen miehen korkeus tai kaupungin kansan tulot. Sellaisissa pienissä tietokokonaisuuksissa, etten epäröi antaa mitään keskus- tai le Lue lisää »

Lue lisää »

0,4335 "Täydentävä tapahtuma on, että enimmäismäärä on yhtä suuri tai pienempi kuin 25, niin että kolme lippua ovat kaikki" "ensimmäisenä 25." Kertoimet ovat: "(25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Niinpä pyydetty todennäköisyys on:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Lisätietoja:" P (A ja B ja C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Ensimmäisessä vedossa kerroin, että ensimmäisellä lipulla on vähemmän" "tai yhtä suuri kuin 25, on (25/30), joten P (A) = 25/30." &quo Lue lisää »

Keskiarvo = 19,133 mediaani = 19 tila = 19 Keskiarvo on aritmeettinen keskiarvo, 19.133 Median on "([datapisteiden lukumäärä] + 1) ÷ 2" tai PLACE-arvo, joka on yhtä suuri (numeerisesti) tilauksen ääriarvoista sarja. Tämä sarja sisältää 15 numeroa järjestettynä järjestyksessä 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Joten keskimmäinen paikka on (15 + 1) / 2 = 8. sija. Kyseisen paikan numero on 19. Tila on yleisin arvo sarjassa. Tällöin se on 19, kolme sarjaa. Kaikkien näiden kolmen toimenpiteen läheisyys me Lue lisää »

Tällä asetuksella ei ole tilaa. Katso selitys. Tietosarjan tila (modaalinen arvo) on yleisin arvo sarjassa. Mutta joukolla voi olla enemmän kuin yksi modaalinen arvo tai niillä ei ole modaalisia arvoja. Sarjalla ei ole modaalisia arvoja, jos kaikilla arvoilla on sama määrä esiintymiä (kuten annetussa esimerkissä). Sarjalla voi olla myös useampi kuin yksi modaalinen arvo. Esimerkki: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Tässä asetustilassa on 1 ja 6, joissa on 3 esiintymää. Lue lisää »

Ei ole tilaa. "Tila" on yleisin numero; arvo, joka esiintyy useimmiten. Mutta tässä tapauksessa jokainen arvo näkyy täsmälleen kerran, joten "yleisintä" ei ole. Jos jokin numeroista olisi tapahtunut jopa kaksi kertaa, se olisi ollut tila, mutta näin ei ole. Joten tässä numeroluettelossa ei ole tilaa. Lue lisää »

Siinä on vain yksi tila, joka on 12 Koska 12 toistetaan tietosarjassa ja ei ole toista toistuvaa numeroa dataryhmässä, tämän tietosarjan tila on 12. Tämän dataryhmän mediaani on 15. Lue lisää »

Keskiarvo tai aritmeettinen keskiarvo. Keskiarvo on MOST yleisin mittari, jota käytetään useissa erilaisissa tiedoissa. Tämä johtuu siitä, että se on yksi ensimmäisistä laskelmista, jotka on opittu yleisessä matematiikassa ja joka koskee myös tilastoja. Useimmat ihmiset käyttävät sitä (ja usein käyttävät sitä väärin), koska niiden on helpoin ymmärtää ja laskea. Lue lisää »

0.1841 Ensinnäkin aloitamme binomial: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), vaikka p on erittäin pieni, n on massiivinen. Siksi voimme lähentää tätä käyttämällä normaalia. X ~ B: lle (n, p), Y ~ N (np, np (1-p)) Joten meillä on Y ~ N (0,6,099994) Haluamme P: n (x> = 2) korjaamalla normaaliin käyttöön rajoja, meillä on P (Y> 1,5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1,5-0,6) / sqrt (0,99994) ~ 0.90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <0,90) Z-taulukon avulla havaitaan, että z = 0,90 antaa P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z Lue lisää »

Lineaarisen regression ensisijainen käyttö on linjan sovittaminen kahteen tietoryhmään ja sen määrittäminen, kuinka paljon ne liittyvät toisiinsa. Esimerkkejä ovat: 2 joukkoa osakekursseja sateesta ja sadon tuotto-opintotunnista ja -luokista Korrelaation osalta yleinen yksimielisyys on: korrelaatioarvot 0,8 tai korkeammat merkitsevät voimakasta korrelaatiota. arvot, jotka ovat pienempiä kuin 0,5, osoittavat hyvin heikkoa korrelaatiota f Lineaarinen regressio ja korrelaatiolaskin Lue lisää »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Todennäköisyys saada päätä mihin tahansa läppään on 1/2. Sama koskee todennäköisyyttä saada hännät mihinkään tiettyyn läppään. Las-asia, jota meidän on tiedettävä, on se, kuinka monta tapaa voimme tilata Heads and Tails -tulokset - ja se on ((14), (7)). Kaiken kaikkiaan meillä on: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 Lue lisää »

Olettaen, että "rehellinen" 6-puolinen kuolee vastaus Syaminin mukaan on "1/6". Jos kaikki mahdolliset tulokset ovat yhtä todennäköisiä, tietyn tuloksen todennäköisyys (sinun tapauksessasi "3: n saaminen") on se, kuinka monta tapaa saada tietty tulos jaettuna mahdollisten tulosten kokonaismäärällä. Jos rullaat puolueettoman kuoleman, on 6 mahdollista lopputulosta: 1, 2, 3, 4, 5 ja 6. Erityinen tulos, johon olet kiinnostunut, 3 tapahtuu vain yhdellä tavalla. Siksi todennäköisyys on 1/6. Jos olisit pyytänyt todennäk& Lue lisää »

P _ ((x = 4 päätä)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0,5 P _ ((x = 4 päätä)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 päätä)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 päätä)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 päätä)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 päätä)) = 0,15625 Lue lisää »

N = 115 Tarkoitatko 5%: n virhemarginaalilla? Suhteellisuusvälin kaava suhteelle annetaan hatulla p + - ME, jossa ME = z * * SE (hattu p). hattu p on näyteosuus z * on z: n kriittinen arvo, jonka voit saada graafisesta laskimesta tai taulukosta SE (hattu p) on näytteen suhteellinen virhe, joka löytyy sqrt: n avulla ((hattu p hattu q) / n), jossa hattu q = 1 - hattu p ja n on näytteen koko Tiedämme, että virhemarginaalin pitäisi olla 0,05. 90%: n luotettavuusvälillä z * ~ ~ 1,64. ME = z * * SE (hattu p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) Nyt voimme ratkaista n algebraatt Lue lisää »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Ensin on löydettävä L_1 ja L_2. L_1 = 3, koska on vain kolme merkkijonoa: (0) (1) (2). L_2 = 7, koska kaikki viivat ilman viereisiä 0 ja 2 ovat (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Nyt löydämme L_n: n toistumisen (n> = 3). Jos merkkijono päättyy 1: een, voimme asettaa minkä tahansa sanan sen jälkeen. Jos jouset kuitenkin päättyvät 0: een, voimme laittaa vain 0 tai 1. Similary, jos merkkijono päättyy 2: een, voimme laittaa vain 1 tai 2. Olkoon P_n, Q_n, R_n merkkij Lue lisää »

Katso tämä. Kiitos Gaurav Bansalille. Yritin ajatella parasta tapaa selittää tätä ja törmäsin sivulle, joka tekee todella mukavaa työtä. Haluan mieluummin antaa tälle kaverille hyvityksen selityksestä. Jos linkki ei toimi joillekin, olen lisännyt alla olevia tietoja. Yksinkertaisesti sanottuna: R ^ 2-arvo on yksinkertaisesti korrelaatiokertoimen R neliö. Mallin korrelaatiokerroin (R) muuttujilla x ja y ottaa arvot välillä -1 ja 1. Siinä kuvataan, kuinka x ja y ovat korreloivat.Jos x ja y ovat täydellisessä vankilassa, täm Lue lisää »

Sen {1,2,3,4,5,6}, joka on itse asiassa joukko kaikkia mahdollisia tuloksia, kuten näytetilan määritelmä määrittää. Kun rullaat 6-puolisen noppaa, pisteiden lukumäärä ylimmällä kasvot kutsutaan lopputulokseksi. Nyt, kun noppaa rullataan, voimme saada joko 1, 2,3,4,5 tai 6 pistettä ylemmällä kasvotyypillä .. joka on nyt lopputulos. Niinpä kokeilu on tässä kohdassa "6-kohtaisten noppien rullaaminen" ja luettelo mahdollisista tuloksista on "{1,2,3,4,5,6}". Näytteenottotila määritelmäll Lue lisää »

0.563 mahdollisuus Sinun on tehtävä todennäköisyyspuun kaavio, jotta voit selvittää kertoimet: Kaiken kaikkiaan päädytte 8/11: een (alkuperäinen mustien kynien määrä) kerrottuna 7/10: lla (mustien kynien määrä jäljellä ruutuun) + 3/11 (punaisten kynien kokonaismäärä) kerrottuna 2/10: lla (punaisella kynällä jäljellä oleva määrä). Tämä = 0,563 mahdollisuus, että valitset kaksi samanväristä kynää, olivatpa ne 2 mustaa tai 2 punaista. Lue lisää »

Sinun täytyy nähdä täysi vastaus, jotta ymmärrän, etten täysin tiedä, mitä tarkoitat ensin, kun saat tietosarjan, jossa regressit y: n x: ssä, jotta saat selville, miten muutos x-vaikutuksissa y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Ja haluat etsiä x: n ja y: n välisen suhteen, niin sanot, että uskot, että malli on kuin y = mx + c tai tilastossa y = beta_0 + beta_1x + u nämä beta_0, beta_1 ovat väestön parametrit ja u ovat havaitsemattomien muuttujien vaikutus, joita muuten kutsutaan virhetermiksi, joten haluat arvioita hatbeta_0, hatbeta_1 niin ha Lue lisää »

Jos Gauss-Markofin olettamukset pitävät sitten OLS: ssä alimman standardivirheen missä tahansa lineaarisessa estimaattorissa, niin paras lineaarinen puolueeton estimaattori Näiden oletusten perusteella parametrien yhteistehokkuus on lineaarinen, tämä tarkoittaa vain sitä, että beta_0 ja beta_1 ovat lineaarisia, mutta x-muuttujalla ei ole olla lineaarinen se voi olla x ^ 2 Tiedot on otettu satunnaisnäytteestä Ei ole täydellistä monikollinaarisuutta, joten kaksi muuttujaa ei ole täysin korreloitu. E (u / x_j) = 0 keskimääräinen ehdollinen ol Lue lisää »

{1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2: n standardipoikkeama Kehitetään yleinen kaava, jonka jälkeen saat standardipoikkeaman 1, 2, 3, 4 ja 5. Jos meillä on {1, 2,3, ...., n} ja meidän on löydettävä näiden lukujen keskihajonta. Huomaa, että "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n summa _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 tarkoittaa "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n summa _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 tarkoittaa "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 tarkoittaa "Var" (X) = ((n + Lue lisää »

Nolla Jos sinulla on vain yksi numero tai miljoona numeroa, jotka ovat täsmälleen samat (kuten kaikki ovat 25), standardipoikkeama on nolla. Jotta standardipoikkeama olisi suurempi kuin nolla, sinulla on oltava näyte, joka sisältää arvot, jotka eivät ole samoja. Tarvitset siis vähintään näytteessä vähintään kaksi arvoa, jotka eivät ole samanarvoisia, jotta standardipoikkeama olisi suurempi kuin nolla. Toivottavasti se auttaa Lue lisää »

"Osa 1) 0.80164" "Osa 2) 0.31125" "On 5 kytkintä, jotka voivat olla auki tai suljettuja." "Näin ollen on tutkittavaksi enintään" 2 ^ 5 = 32 "tapausta." "Voimme kuitenkin ottaa muutamia pikakuvakkeita:" "Jos molemmat 1 ja 4 ovat auki tai molemmat 2 ja 5 ovat auki, nykyinen" "ei voi siirtyä." "Joten (1 OR 4) JA (2 TAI 5) on suljettava." "Mutta on olemassa muita kriteereitä:" "Jos (4 & 2) ovat auki, 3 on suljettava." "Jos (1 & 5) ovat auki, 3 on suljettava." "Joten Lue lisää »

Normaali virhe on arvioimme tuntemattoman parametrin sigma (keskihajonta). Standardivirhe on varianssiarvon neliöjuuri. s.e. = sqrt (hattu sigma ^ 2). Se on keskimääräisen pystysuoran etäisyyden mitta, jonka yksi havainnoistamme on lasketusta regressiolinjasta. Tällä tavoin se arvioi tuntemattoman määrän sigmaa, mikä olisi, kuinka pitkälle odotamme mahdollisen havainnon olevan todellisesta regressiolinjasta (rivi, josta olemme saaneet pienimmän neliösumman arvion). Lue lisää »

Todennäköisyys piirtää joko seitsemän, kaksi tai ässää on 3/13. Todennäköisyys piirtää joko ässä, seitsemän tai kaksi on sama kuin todennäköisyys piirtää ässä ja todennäköisyys seitsemän plus todennäköisyys kaksi. P = P_ (ace) + P_ (seitsemän) + P_ (kaksi) Kannessa on neljä ässää, joten todennäköisyyden on oltava 4 ("hyvien" mahdollisuuksien lukumäärä) yli 52 (kaikki mahdollisuudet): P_ (ässä ) = 4/52 = 1/13 Koska on sekä Lue lisää »

1884 yleensä sinulla voi olla 8 valita 6 miehille ja 10 valitsi 5 naisille. Älä kysy minulta, miksi sinulla on enemmän naisia, ja valiokunta pyytää vähemmän edustusta, mutta se on toinen tarina. Okei niin saalis on, että yksi näistä kaverista kieltäytyy työskentelemästä yhden näistä tyttöistä. Joten tätä tiettyä henkilöä ei voi käyttää kaikkien kaverien kanssa, joten vähennämme 1: stä 8: sta ja lisätään hänen yhdistelmänsä yhteensä 7: een va Lue lisää »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Yleisesti, kun järjestämme n kohteita, joissa on k" "eri kohteita, jotka esiintyvät jokaisessa" n_i "kertaa," i = 1,2 , ..., k ", sitten" "on" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "mahdollisuuksia järjestää ne." "Joten meidän on laskettava, kuinka monta kertaa kohteet tapahtuvat:" "Tässä on 7 kohdetta: kaksi 579 ja yksi 6, joten" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "mahdollisuuksia" " Tätä kutsutaan monikansalliseksi kertoimeksi. " "Sen Lue lisää »

Q_1 = 24 Jos käytössäsi on TI-84-laskin: Voit tehdä seuraavat vaiheet: Aseta ensin numerot järjestykseen. Sitten painat stat-painiketta. Sitten "1: Muokkaa" ja mene eteenpäin ja kirjoita arvot järjestyksessä Tämän jälkeen paina stat-painiketta uudelleen ja siirry "CALC": hen ja paina "1: 1-Var Stats" -painiketta laskea. Selaa alaspäin, kunnes näet Q_1. Tämä arvo on vastaus :) Lue lisää »

Pieni näyte, normaali jakauma ja voit laskea standardipoikkeaman ja keskiarvon, t-tilastoja käytetään Suuressa näytteessä Z-tilastolla (Z-pisteet) on noin normaali normaalijakauma. Kun näyte on pieni, Z: n jakauman vaihtelu johtuu satunnaisuudesta. Tämä tarkoittaa sitä, että todennäköisyysjakauma on leviämässä kuin normaali normaalijakauma. Kun n on näytteen numero ja df = n-1, t-pisteet (t-tilastot) voidaan laskea t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = näytteen keskiarvo μ0 = hypoteettinen populaation keskiarvo s = näytteen Lue lisää »

Varianssi on sigma ^ 2 = 15,81 ja standardipoikkeama on sigma n. 3,98. Binomijakaumalla meillä on melko mukavia kaavoja keskiarvolle ja varianssille: mu = Np extr ja sigma ^ 2 = Np (1-p) Joten varianssi on sigma ^ 2 = np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Standardipoikkeama on (kuten tavallisesti) varianssin neliöjuuri: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) n. 3,98. Lue lisää »

Väri (punainen) (sigma ^ 2 = 3.25) Jos haluat löytää varianssin, meidän on ensin laskettava keskiarvo. Keskiarvon laskemiseen yksinkertaisesti lisätään kaikki datapisteet ja jaetaan sitten datapisteiden lukumäärällä. Keskiarvon mu kaava on mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Missä x_k on kth datapiste, ja n on datan määrä pistettä. Tietosarjamme varten meillä on: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Keskiarvo on mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Nyt laskea varianssi, selvitämme, k Lue lisää »

Varianssi on 27500 Tietosarjan keskiarvo annetaan datamäärällä jaettuna niiden lukumäärällä eli (Sigmax) / N Näin ollen keskiarvo on 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Näin ollen varianssi on 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Lue lisää »

Väestön varianssi: 56,556 Näytteen varianssi: 67,867 Varianssin laskemiseksi: Laske aritmeettinen keskiarvo (keskiarvo) Jokaisen datan arvon neliöarvon ja kyseisen arvon ja keskiarvon välinen erotus Laske neliöerojen välinen summa Jos tiedot edustavat koko väestöä: 4. Jaetaan neliöityjen erojen summa datan arvojen lukumäärällä saadaksesi populaation varianssin. Jos tietosi edustaa vain näytettä, joka on otettu suuremmasta populaatiosta 4. Jaetaan neliöityjen erojen summa 1 pienemmällä kuin datan arvojen määrä Lue lisää »

Varianssi on 25,14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varianssi (sigma ^ 2) on keskiarvo keskiarvosta. Keskiarvo on (sumD) / 6 = 29/6 ~ ~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4,83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4,83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4,83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~~ 25.14 (2dp) Varianssi on 25,14 [Ans] Lue lisää »

Riippuen siitä, otetaanko annetut tiedot kokonaisuutena (kaikki arvot) tai näytteeksi suuremmasta populaatiosta: Populaation varianssi sigma ^ 2 ~ = 66,7 Näytteen varianssi s ^ 2 ~ = 77,8 Tämä voidaan määrittää käyttämällä standardirakenteisia tieteellisen laskimen tai hajautetun levyn toiminnoissa (kuten alla): ... tai se voidaan laskea vaiheittain seuraavasti: Määritä datan arvojen summa Jaa datan arvojen summa datan arvojen määrällä saadaksesi keskiarvo Vähennä keskiarvo jokaisesta data-arvosta, jotta saadaan po Lue lisää »

Tietosarjan vaihtelu on 6,29. Huomaa, että laskentamallin varianssikaava on 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2, jossa n on arvojen kokonaismäärä tietyn tietosarjan. Tietoissamme on n = 7 ja x_i: n arvot ovat {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Joten varianssi = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 + 10 + 7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Lue lisää »

47.9 Oletan, että tarkoitat väestön vaihtelua (näytteen vaihtelu vaihtelee hieman). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Ole hyvä erottaa toisistaan. Ensimmäinen merkki sanoo "lisää numerosi neliöt", toinen sanoo "lisää ensin, THEN neliö summa" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458 - (1024/6)) / 6 = 47,9 Lue lisää »

Varianssi sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Laskemme ensimmäisen aritmeettisen keskiarvon mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 varianssin laskemiseksi sigma ^ 2: ssa käytetään kaavaa sigma ^ 2 = (summa (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Jumala siunaa ... Toivon, että selitys on hyödyllinen. Lue lisää »

Varianssi sigma ^ 2 = 6903/64 = 107,8593 laskea aritmeettisen keskiarvon mu ensin n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 laskea varianssi sigma ^ 2 käyttämällä väestön sigma ^ 2 = (summa (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107,8593 Jumala siunatkoon. .. Toivon, että selitys on hyödyllinen. Lue lisää »

211/2 tai 105.5 löytää keskiarvon: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 vähennä keskiarvo kustakin datan numerosta ja neliön tulos: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 löytää neliömäisten erojen keskiarvon: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 tai 105,5 Lue lisää »

{3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 varianssi = varianssin kaava (s ^ 2) on väri (valkoinen) ("XXX") s ^ 2 = (summa (x_i - barx)) / (n- 1) jossa barx on näytteen asetetun värin (valkoinen) ("XXX") keskiarvo tässä tapauksessa {3,6,7,8,9} keskiarvo on (sumx_i) / 5=6.6 Lue lisää »