Statistika

Kontinuirano Općenito diskretni podaci su odgovori cijelog broja. Poput stabala ili stolova ili ljudi. Također, stvari poput veličina cipela su diskretne. Ali težina, visina i vrijeme su primjeri kontinuiranih podataka. Jedan od načina odlučivanja ako uzmete dva puta kao 9 sekundi i 10 sekundi, možete li imati vremena između ova dva? Da Usain Bolt u rekordnom vremenu 9,58 sekundi Ako uzmeš 9 stolova i 10 stolova, možeš li imati više stolova između? No 9 1/2 stolovi su 9 stolova i jedan slomljen! Čitaj više »

1/435 = 0.0023 "Pretpostavljam da misliš da je prikazano 22 karte, tako da" "ima samo 52-22 = 30 nepoznatih kartica." "Postoje 4 odijela i svaka kartica ima rang," "pretpostavljam da je to ono što mislite pod brojem jer" "nemaju sve kartice" "broj, neke su" "karte. "Tako se odaberu dvije karte, a netko mora pogoditi odijelo i rangirati ih." "Koeficijenti za to su" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23% "Objašnjenje: znamo da nije jedna od "" okrenutih karata, tako da postoji samo 30 mogućnosti za prvu karticu i 29 za d Čitaj više »

"Mogući ishodi bacanja četverostrane umrijeti su:" "1, 2, 3, ili 4. Dakle, srednja vrijednost je (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "Varijacija je jednaka E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2.5² = 7.5 - 6.25 = 1.25" " Mogući ishodi bacanja 8-stranog umrijeti su: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, ili 8. Dakle, srednja vrijednost je 4.5. " "Varijacija je jednaka (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5.25." "Srednja vrijednost zbroja dviju kocki je zbroj sredstava," "tako da im Čitaj više »

A = 1.7 Dijagram u nastavku prikazuje ravnomjernu raspodjelu za dani raspon pravokutnik ima područje = 1 tako (6-1) k = 1 => k = 1/5 želimo P (X <= a) = 0,14 ovo je naznačeno kao sivo osjenčano područje na dijagramu tako da: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Čitaj više »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Da bismo pronašli k, koristimo 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 Za izračunavanje P (x> 1) ), koristimo 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 Za izračunavanje E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x) ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3 / x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16/3 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Za izračun V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ Čitaj više »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Ime" P [R] = "Vjerojatnost da jedan R-štap na kraju postane plavi" P [Y] = "Prob. P ["RY"] = "Prob. Da R & Y štapić oboje pretvori u plavi događaj." P ["RR"] = "Vjerojatnost da dva R wands postanu plavi događaj." P ["YY"] = "Vjerojatnost da dva Y wands postanu plavi događaj." "Tada imamo" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Tako dobivamo dvije jednadžbe u dvije varijable P [R] i P [Y]:" P [Y] = 1/4 + (1/4) P [Y] + (1/2) P Čitaj više »

Da biste izračunali prosjek skupa podataka, zbrojite sve podatke i podijelite ih s brojem stavki podataka. Neka dob sedme pouke bude x. Uz to, prosjek učiteljskih dobi izračunava se prema: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Tada možemo pomnožiti pomoću 7 da dobijemo: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 + 45 + x = 266 Oduzimamo sve ostale dobi da bi dobili: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Čitaj više »

Ne neovisni događaji. Za dva događaja dva se smatraju "neovisnima": 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, događaji nisu neovisni. Čitaj više »

Srednja vrijednost = 7.4 Standardno odstupanje ~ 1.715 Varijance = 2.94 Srednja vrijednost je zbroj svih podatkovnih točaka podijeljenih brojem točaka podataka. U ovom slučaju imamo (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 Varijance je "prosjek kvadrata udaljenosti od srednje vrijednosti". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Što to znači je da oduzmete svaku točku podataka iz srednje vrijednosti, kvadrirate odgovore, a zatim ih sve zbrojite i podijelite po broju podatkovnih točaka. U ovom pitanju izgleda ovako: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ Čitaj više »

17160/6497400 Ukupno je 52 kartice, a 13 od njih su pikovi. Vjerojatnost crtanja prve lopatice je: 13/52 Vjerojatnost crtanja druge lopate je: 12/51 To je zato što, kada smo odabrali lopatu, preostalo je samo 12 pikova, a time i samo 51 kartica. vjerojatnost crtanja treće lopatice: 11/50 vjerojatnost crtanja četvrte lopate: 10/49 Sve to moramo pomnožiti, da bismo dobili vjerojatnost povlačenja lopatice jedan za drugim: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Dakle vjerojatnost izvlačenja četiri pika istovremeno bez zamjene je: 17160/6497400 Čitaj više »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 x 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 kapa beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "s" x_i = X_i - bar X ", i" y_i = Y_i - bar Y => kapa beta_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 => kapa beta_1 = bar Y - kapa beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "Dakle, reg Čitaj više »

30.2 Srednja vrijednost izračunava se uzimajući zbroj vrijednosti i dijeljenjem s brojem. Primjerice, za šest žena, sa srednjom vrijednošću od 31, možemo vidjeti da su godine uzete u 186: 186/6 = 31 I isto možemo učiniti za muškarce: 116/4 = 29 I sada možemo kombinirati zbroj i broj muškaraca i žena kako bi pronašli srednju vrijednost za ured: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Čitaj više »

Kada postoji nekoliko ekstremnih vrijednosti u vašem skupu podataka. Primjer: Imate skup podataka od 1000 slučajeva s vrijednostima koje nisu previše udaljene. Njihova srednja vrijednost je 100, kao i njihova srednja vrijednost. Sada zamijenite samo jedan slučaj slučajem koji ima vrijednost 100000 (samo da bi bio ekstreman). Srednja vrijednost će dramatično porasti (na gotovo 200), dok će medijan biti nepromijenjen. Izračun: 1000 slučajeva, srednja vrijednost = 100, zbroj vrijednosti = 100000 Izgubiti jednu 100, dodati 100000, zbroj vrijednosti = 199900, srednja vrijednost = 199,9 Medijan (= slučaj 500 + 501) / 2 ostaje is Čitaj više »

Duljina šipke 6h je = 265.2-230 = 35.2 Srednja duljina 6 šipki je = 44.2 cm Srednja duljina 5 šipki je = 46 cm Ukupna duljina 6 šipki je = 44.2xx 6 = 265.2 cm Ukupna dužina od 5 šipki je = 46xx5 = 230 cm Duljina šipke 6h je = [Ukupna duljina 6 šipki] - [Ukupna dužina 5 štapova] Duljina 6h štapa je = 265.2-230 = 35.2 Čitaj više »

X = 5 3,4,5,8, x srednja = mod = srednja sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 jer smo zahtijevali da postoji mod: .x> 0 jer x = 0 = > barx = 4, "medijan" = 4 "ali ne postoji mod" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 imamo 3,4,5,5,8 medijan = 5 mod = 5:. x = 5 Čitaj više »

Meanf od šest brojeva je 270/6 = 45 Ovdje su uključena 3 različita skupa brojeva. Set od šest, set od dva i set od svih osam. Svaki skup ima svoje značenje. "mean" = "Ukupno" / "broj brojeva" "" ILI M = T / N Imajte na umu da ako znate prosjek i koliko brojeva ima, možete pronaći ukupan broj. T = M xxN Možete dodati brojeve, možete dodati zbrojeve, ali ne možete dodati sredstva zajedno. Dakle, za svih osam brojeva: ukupno je 8 xx 41 = 328 Za dva broja: ukupno je 2xx29 = 58 Stoga je ukupno ostalih šest brojeva 328-58 = 270 Srednja vrijednost šest brojeva = 270 / 6 = 45 Čitaj više »

8 Srednja vrijednost skupa brojeva je zbroj brojeva iznad broja skupa (broj vrijednosti). Imamo skup od četiri broja, a srednja vrijednost je 5. Možemo vidjeti da je zbroj vrijednosti 20: 20/4 = 5 Imamo još jedan skup od tri broja čija je sredina 12. Možemo napisati da su: 36 / 3 = 12 Da bismo pronašli srednju vrijednost od sedam brojeva zajedno, možemo dodati vrijednosti zajedno i podijeliti ih sa 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Čitaj više »

Otporan u ovom slučaju znači da može izdržati ekstremne vrijednosti. Primjer: Zamislite grupu od 101 osobe koja ima prosječnu (= srednju) vrijednost od 1000 dolara u banci. Također se događa da srednji čovjek (nakon sortiranja na bankovni saldo) također ima 1000 dolara u banci. To znači da 50 (%) ima manje, a 50 ih ima više. Sada jedan od njih osvaja nagradu od lutrije od 100.000 dolara i odlučuje je staviti u banku. Srednja vrijednost će se odmah povećati s 1000 USD na blizu 2000 USD, jer se izračunava dijeljenjem ukupnog iznosa sa 101. Medijan ("sredina reda") bit će neometan, jer će još biti 50 s manje, a 50 s Čitaj više »

259459200 Ako ovo čitam ispravno, onda ako ispitivač može dodijeliti oznake samo u višekratnicima od 2. To bi značilo da postoji samo 15 izbora od 30 oznaka. 30/2 = 15 Tada imamo 15 izbora raspoređenih po 8 pitanja. Koristeći formulu za permutacije: (n!) / ((N - r)!) Gdje je n broj objekata (u ovom slučaju oznake u skupinama od 2). I r je koliko ih se uzima u isto vrijeme (u ovom slučaju 8 pitanja) Dakle imamo: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Čitaj više »

Oni su ovisni. Događaj "spavao kasno" utječe na vjerojatnost drugog događaja "kasno u školu". Primjer neovisnih događaja opetovano okreće novčić. Budući da novčić nema pamćenje, vjerojatnosti u drugom (ili kasnijem) bacanju su još uvijek 50/50 - pod uvjetom da je to fer novčić! Dodatno: Možda ćete htjeti razmisliti o ovome: susrećete prijatelja s kojim niste razgovarali godinama. Sve što znaš je da ima dvoje djece. Kad ga upoznate, on ima sina. Koje su šanse da je i drugo dijete također sin? (Ne, to nije 50/50) Ako dobijete ovo, više se nikada nećete brinuti o ovisnosti / neovisnosti. Čitaj više »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Ovaj problem je permutacija. Podsjetimo, razlika između permutacija i kombinacija je u tome što, s permutacijama, red je važan. S obzirom na to da pitanje postavlja pitanje na koji način učenici mogu biti u redu za prekid (tj. Koliko različitih naloga), ovo je permutacija. Zamislite na trenutak da smo popunjavali samo dva položaja, 1. mjesto i 2. mjesto. Kako bismo razlikovali naše učenike, jer je red važan, svakom ćemo dodijeliti pismo od A do G. Sada, ako popunjavamo te pozicije u isto vrijeme, imamo sedam opcija za popunjavanje prvog mjesta: A, B, C, D, E, F i G. Međutim, kada se t Čitaj više »

Na 84 načina ova se skupina može odabrati. Broj odabira "r" objekata iz danih "n" objekata označen je nC_r, a daje ga nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Na 84 načina ova se skupina može odabrati. [Ans] Čitaj više »

Pogledajte dolje za ideju kako pristupiti ovom odgovoru: Vjerujem da je odgovor na pitanje o metodologiji u vezi s ovim problemom da Kombinacije s identičnim stavkama unutar populacije (kao što su 4n kartice s n brojem tipova A, B, C) i D) je izvan sposobnosti kombinacijske formule za izračunavanje. Umjesto toga, prema dr. Mathu na mathforum.org, trebate nekoliko tehnika: distribuiranje objekata u različite ćelije i načelo isključenja. Pročitao sam ovaj post (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) koji se izravno bavi pitanjem kako iznova i iznova izračunati ovu vrstu problema, a neto rezultat je da odgovor l Čitaj više »

Taj je izraz u autobiografiji Marka Twaina pripisan Benjaminu Disraeliju, britanskom premijeru 1800-ih. Twain je također bio odgovoran za raširenu uporabu tog izraza, premda ga je Sir Charles Dilke i drugi možda mnogo ranije koristili. U biti, izraz sarkastično izražava sumnju u statističke dokaze uspoređujući ga s lažima, sugerirajući da je često pogrešno izmijenjen ili korišten izvan konteksta. Za potrebe ovog izraza, "statistika" se koristi za označavanje "podataka". Čitaj više »

50% podataka nalazi se u kutiji. Okvir u kutiji i kvadratiću viskija formira se korištenjem vrijednosti Q1 i Q3 kao krajnjih točaka. To znači da je Q1-> Q2 i Q2-> Q3 uključen. Budući da svaki raspon Q podataka sadrži 25% podataka u kvadratiću s kvadratićima, kutija sadrži 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Čitaj više »

75% Ako radite s kvartilima, prvo naručite svoje predmete po vrijednosti. Tada ćete svoje slučajeve podijeliti u četiri jednake skupine. Vrijednost slučaja na granici između prve četvrte i druge se zove prvi kvartil ili Q1 između drugog i trećeg je Q2 = medijan I između trećeg i četvrtog je Q3 Dakle, na Q3-točki ste prošli tri četvrtine svoje vrijednosti. To je 75%. Extra: Kod velikih skupova podataka koriste se i percentili (slučajevi se zatim dijele u 100 skupina). Ako se kaže da je vrijednost na 75. percentilu, to znači da 75% slučajeva ima manju vrijednost. Čitaj više »

N = 3 p (n) = "Udaranje za prvi put na n-tom ispitivanju" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Granica nejednakosti" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" je rješenje kvadratne jednadžbe u "p": "" disku: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "ili" 4/25 "" Dakle "p (n)" je negativno između te dvije vrijednosti. " 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 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0,8) ) = 2 Čitaj više »

22 Srednja vrijednost se mjeri uzimajući zbroj vrijednosti i dijeljenjem s brojem vrijednosti: "mean" = "sum" / "count" Katie je već uzela četiri ispita i trebala bi imati svoj peti, tako da imamo 76, 74, 90, 88 i x. Želi da njezina ukupna srednja vrijednost bude najmanje 70. Želimo znati da minimalni rezultat x treba biti da bi se postiglo najmanje 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 I sada rješavamo za x: 328 + x = 350 x = 22 Čitaj više »

122 Srednja = Zbroj testova podijeljen s ukupnim brojem testova Neka je x = 5. rezultat testa Srednja vrijednost = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Riješite prvo množenjem obje strane jednadžbe s 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Rješenje za x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Čitaj više »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "varijansa = 25" => "standardna devijacija" = sqrt (25) = 5 "Prelazimo iz N (10, 5) u normaliziranu normalnu distribuciju:" I) z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(tablica za z-vrijednosti)" II) z = (13.5 - 10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 "(tablica za z- vrijednosti) "=> P (" između 8 i 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 i 13.5 umjesto 8 i 13 zbog kontinuiteta "" korekcije diskretnih vrijednosti. " Čitaj više »

Za svaki od 20 linkova, postoji 7 izbora, svaki put izbor je neovisan o prethodnim izborima, tako da možemo uzeti proizvod. Ukupan broj izbora = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Ali kako lanac može biti obrnut, moramo brojati različite sekvence. Prvo, brojimo broj simetričnih sekvenci: tj. Posljednjih 10 veza uzimaju zrcalnu sliku prvih 10 veza. Broj simetričnih sekvenci = broj načina tako odaberite prvih 10 veza = 7 ^ (10) Osim ovih simetričnih sekvenci, ne-simetrične sekvence mogu se preokrenuti kako bi se dobio novi lanac. To znači da je samo polovica ne-simetričnih sekvenci jedinstvena. Broj jedinstvenih sekvenci = (Broj Čitaj više »

N = 13 "Navedite broj klikera u vreći", n. "Tada imamo" (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 "disk:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "ili" 13 "Kako je n cijeli broj, moramo uzeti drugu otopinu (13):" => n = 13 Čitaj više »

0,0,12,19,19 je jedna mogućnost Imamo 5 košarkaških utakmica u kojima je Tyler postigao 10 poena i medijan od 12 bodova. Medijana je srednja vrijednost, tako da znamo točke koje je postigao imaju dvije vrijednosti ispod 12 i dvije vrijednosti iznad. Srednja vrijednost izračunava se zbrajanjem vrijednosti i dijeljenjem s brojem. Da bi imali 10 bodova više od 5 igara, znamo: "mean" = "zbroj postignutih bodova" / "broj igara" => 10 = 50/5 I tako broj bodova postignutih tijekom 5 utakmica je 50 boda. Znamo da je 12 bodova postignuto u jednoj igri, tako da će preostale točke biti jednake: 50-12 Čitaj više »

Kada skup podataka ima nekoliko vrlo ekstremnih slučajeva. Primjer: Imamo skup podataka od 1000 u kojem većina vrijednosti lebdi oko 1000-oznake. Recimo da su srednja i srednja vrijednost 1000. Sada dodajemo jednog 'milijunaša'. Srednja vrijednost će se dramatično povećati na gotovo 2000, dok se medijana neće stvarno promijeniti, jer će to biti vrijednost slučaja 501 umjesto umeća između slučaja 500 i slučaja 501 (slučajevi raspoređeni po redu vrijednosti) Čitaj više »

P (z <1.96) bi značilo koristiti standardnu normalnu raspodjelu, i pronaći područje ispod krivulje lijevo od 1.96, naša tablica nam daje područje lijevo od z-rezultata, samo trebamo pogledati vrijednost na stolu, što će nam dati. P (z <1.96) = 0.975 koje možete napisati kao 97.5% Čitaj više »

Pogledajte odjeljak objašnjenja Koraci uključeni u izračunavanje z vrijednosti su sljedeći: Izračunajte srednju vrijednost serije. Izračunajte standardno odstupanje serije. Konačno izračunajte z vrijednosti za svaku x vrijednost koristeći formulu z = sum (x-barx) / sigma Prema izračunu, vrijednost z od 209 je veća od 2 Pogledajte tablicu niže navedenu - Normal Distribution Part 2 Čitaj više »

Mjera otpornosti je ona na koju ne utječu ekstremisti.Na primjer, ako imamo naručenu listu brojeva: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Srednja vrijednost je: 11 Srednja vrijednost u ovom slučaju veća je od većine brojeva na popisu jer je je tako snažno pod utjecajem 50, u ovom slučaju jakog outliera. Medijan bi ostao 5 čak i ako je posljednji broj u naručenoj listi bio mnogo veći, jer jednostavno daje srednji broj u uređenom popisu brojeva. Čitaj više »

Uokvireni okvir je vrsta grafikona koja ima statistiku iz sažetka s pet brojeva. Evo primjera: Sažetak od pet brojeva sastoji se od: Minumum: najniža vrijednost / promatranje Donji kvartil ili Q1: "medijan" donje polovice podataka; leži na 25% podataka Medijan: srednja vrijednost / promatranje Viši kvartil ili Q3: "medijan" gornje polovice podataka; leži na 75% podataka Maksimum: najviša vrijednost / promatranje Interkvartilni raspon (IQR) je raspon donjeg kvartila (Q1) i gornjeg kvartila (Q2). Ponekad ima i ekstremnih vrijednosti. Outlieri se javljaju izvan opsega Q1-1.5 (IQR) ili Q3 + 1.5 (IQR). Ako s Čitaj više »

Kada grupirate vrijednosti u razredima morate postaviti granice. Primjer Recimo da mjerite visinu od 10.000 odraslih. Te su visine točno izmjerene na mm (0,001 m). Da biste radili s tim vrijednostima i napravili statistiku o njima, ili napravili histograme, takva fina podjela neće raditi. Tako grupirate svoje vrijednosti u razrede. Recimo u našem slučaju koristimo intervale od 50 mm (0,05 m). Tada ćemo imati klasu od 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <1,60 m itd. Zapravo, klasa 1,50 - 1,55 m će imati svi od 1.495 (koji će biti zaokruženi) na 1,544 (koji će se zaokružiti prema dolje. Postoje i drugi skupovi podataka u kojima su Čitaj više »

Primarna korist od korištenja uzorka, a ne popisa je učinkovitost. Pretpostavimo da netko želi znati što je prosječno mišljenje Kongresa među osobama od 18 do 24 godine (tj. Žele znati što je ocjena odobrenja Kongresa među ovim demografskim podacima). Prema popisu stanovništva SAD-a, u 2010. godini u SAD-u je bilo više od 30 milijuna pojedinaca. Odlazak na svakog od tih 30 milijuna ljudi i traženje njihovog mišljenja, iako bi to sigurno dovelo do vrlo točnih rezultata (pod pretpostavkom da nitko nije lagao), bio bi strahovito skup u smislu vremena i resursa. Nadalje, s obzirom na to da će osobni odgovor svakog pojedinca im Čitaj više »

Čitaj više »

U postavci BInomiala postoje dva moguća ishoda po događaju. Važni uvjeti za korištenje binomnog okruženja na prvom mjestu su: Postoje samo dvije mogućnosti, koje ćemo nazvati Dobro ili Neuspješno. Vjerojatnost omjera između Dobra i Neuspjeha ne mijenja se tijekom pokušaja Drugim riječima: ishod jedan pokušaj ne utječe na sljedeći primjer: kockaš kocku (jednu po jednu) i želiš znati kakve su šanse da se okreneš za najmanje 1 u 3 pokušaja. Ovo je tipičan primjer binomnog: Postoje samo dvije mogućnosti: 6 (šansa = 1/6) ili ne-6 (šansa = 5/6) Umrijeti nema pamćenja, pa: Svaki sljedeći valjak ima iste vjerojatnosti. Možete post Čitaj više »

Važne karakteristike "grafikona" Prije izgradnje "grafikona" trebamo imati neke važne stvari. moramo imati: TOP 5 VAŽNI ELEMENTI Dva ili više podataka. Odaberite savršene boje da biste lakše vidjeli naše podatke. Stavite naslov glave ispred našeg grafikona. Stavite legendu u grafikon (lijevo ili desno) Dodajte rečenicu koja opisuje grafikon, na dnu našeg grafikona. (kratka) Pogledajte i sliku: Čitaj više »

R-kvadrat ne smije se koristiti za validaciju modela. To je vrijednost koju pregledavate kada provjerite valjanost modela. Linearni model je validiran ako su podaci homogeni, slijede normalnu distribuciju, eksplanatorne varijable su neovisne i ako točno znate vrijednost vaših eksplanatornih varijabli (uska pogreška na X), R-kvadrat se može koristiti za usporedbu dvaju modela već ste potvrdili. Onaj s najvišom vrijednošću je onaj koji najbolje odgovara podacima. Međutim, možda postoje bolji indeksi, kao što je AIC (Akaike kriterij) Čitaj više »

Aritmetička sredina ~ 424,4 standardno odstupanje ~ 642,44 skup ulaznih podataka: {115, 89, 230, -12, 1700} aritmetička sredina = (1 / n) * sigma (x_i), gdje se Sigma x_i odnosi na sumu svih elemente u ulaznom skupu podataka. n je ukupan broj elemenata. Standardna devijacija sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 se odnosi na prosjek kvadrata razlika od Mean Napravite tablicu vrijednosti kako je prikazano: Aritmetička sredina ~ 424,4 Standardno odstupanje ~ ~ 642,44 Nadam se da pomaže. Čitaj više »

Srednja vrijednost je 3,5, a standardna devijacija je 1,83. Zbroj pojmova je 35, dakle prosjek od {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} je 35/10 = 3.5 jer je prosjek prosjeka Uvjeti. Za standardno odstupanje, potrebno je pronaći prosjek kvadrata odstupanja pojmova od srednjeg i zatim uzimanja njihovog kvadratnog korijena. Odstupanja su {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} i zbroj njihovih kvadrata je (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 ili 33,50 / 10, tj. 3,35. Stoga je standardno odstupanje 3,35 tj. 1,83 Čitaj više »

Srednja vrijednost = 5,25 boja (bijela) ("XXX") Srednja = 4,5 boja (bijela) ("XXX") Način = 4 Stanovništvo: varijacija = 3.44 boja (bijela) ("XXX") standardno odstupanje = 1,85 uzorak: boja (bijela) ) ("X") Variance = 43.93color (bijela) ("XXX") Standardno odstupanje = 1.98 Srednja vrijednost je aritmetička sredina vrijednosti podataka Median je srednja vrijednost kada su vrijednosti podataka razvrstane (ili prosjek 2 srednje vrijednosti ako postoji paran broj podataka). Način rada je vrijednost podataka koja se javlja s najvećom frekvencijom. Varijance i standardno odstupa Čitaj više »

Srednja (srednja) i srednja (srednja) točka. Neki će dodati način rada. Na primjer, sa skupom vrijednosti: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Srednja vrijednost je aritmetička sredina: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66. Medijan je vrijednost ekvidistantna (numerički) od ekstremima raspona. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 NAPOMENA: U ovom skupu podataka to je ista vrijednost kao i srednja vrijednost, ali to obično nije slučaj. Način rada je najčešća vrijednost u skupu. U ovom skupu nema nijednog (nema duplikata). To je obično uključena kao statistička mjera središnje tendencije. Moje osobno iskustvo sa s Čitaj više »

Srednja (prosječna) i standardna devijacija mogu se dobiti izravno iz kalkulatora u stat modu. To daje barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Strogo govoreći, budući da su sve točke podataka u prostoru uzorka cijeli brojevi, trebamo izraziti srednju vrijednost i kao cijeli broj do točnog broja značajnih brojki, tj. barx = 220. 2 standardna odstupanja, ovisno o tome želite li uzorak ili standardnu devijaciju populacije, također su zaokružena na najbliži cijeli broj, s_x = 291 i sigma_x = 280 Raspon je jednostavno x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90) = ma 1190 godine. Da bismo pronašli medijan, moramo rasporediti prostor uzo Čitaj više »

Da, ovaj primjer odgovara "korelaciji vs uzročnosti". Iako su podaci vlasnika izvanredan dokaz korelacije, vlasnik ne može zaključiti uzročnost jer to nije slučajni eksperiment. Umjesto toga, ono što se vjerojatno ovdje dogodilo je da su oni koji su htjeli posjedovati kućnog ljubimca i bili sposobni da ga dobiju, bili ljudi koji su završili s kućnim ljubimcem. Želja za posjedovanjem kućnog ljubimca opravdava njihovu sreću nakon toga, a mogućnost priuštiti kućnog ljubimca ukazuje na činjenicu da su vjerojatno financijski neovisni, vjerojatno nisu imali velike dugove, terminalne bolesti itd. Iako je vjerojatno da j Čitaj više »

Ako su dani podaci cijela populacija tada: boja (bijela) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1,27 Ako su dani podaci uzorak populacije, tada je boja (bijela) ("XXX") sigma_ "uzorak" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 Pronaći varijancu (sigma_ "pop" ^ 2) i standardnu devijaciju (sigma_ "pop") populacije Nađi zbroj vrijednosti populacije Podijeliti s brojem vrijednosti u populaciji kako bi se dobila srednja vrijednost Za svaku vrijednost populacije izračunajte razliku između te vrijednosti i srednje vrijednosti, zatim kvadratirajte t Čitaj više »

Varijanca = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) prvo pronađe prosjek: prosjek = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 pronaći odstupanja za svaki broj - to se radi oduzimanjem prosjeka: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4, zatim kvadrata svakog odstupanja: (-466,6) ^ 2 = 217.715,56 6532.4 ^ 2 = 42.672.249,76 varijance je srednja vrijednost tih vrijednosti: varijanca = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) Standardna devijacija je kvadratni korijen varijance: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Čitaj više »

Varijacija populacije je: sigma ^ 2 ~ = 476,7, a standardna devijacija populacija je kvadratni korijen te vrijednosti: sigma ~ = 21,83 Prvo, pretpostavimo da je to cijela populacijska vrijednost. Stoga tražimo varijaciju populacije. Ako su ti brojevi bili skup uzoraka iz veće populacije, tražili bismo varijance uzorka koje se razlikuju od varijance populacije za faktor n // (n-1) Formula za varijance populacije je sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 gdje je mu srednja vrijednost populacije, koja se može izračunati iz mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i U našoj populaciji srednja vrijednost je mu = (1 + 1 + 1 + 1 + Čitaj više »

Pod pretpostavkom da se radi o cijeloj populaciji, a ne samo o uzorku: Varijanta sigma ^ 2 = 44,383.45 Standardna devijacija sigma = 210.6738 Većina znanstvenih kalkulatora ili proračunskih tablica će vam omogućiti izravno određivanje tih vrijednosti. Ako to trebate učiniti metodičnije: Odredite zbroj danih vrijednosti podataka. Izračunajte prosjek tako da zbroj podijelite s brojem unosa podataka. Za svaku vrijednost podataka izračunajte njezino odstupanje od srednje vrijednosti oduzimanjem vrijednosti podataka od srednje vrijednosti. Za svako odstupanje vrijednosti podataka od srednje vrijednosti izračunajte kvadratno ods Čitaj više »

S = sigma ^ 2 = 815,41-> varijanca sigma = 28,56-> 1 standardna devijacija Varijacija je neka vrsta srednje mjere varijacije podataka o liniji najboljeg uklapanja. To je izvedeno iz: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Gdje suma znači dodati sve to barx je srednja vrijednost (ponekad koriste mu) n je broj podataka koji se koriste sigma ^ 2 je varijanca (ponekad koriste s) sigma je jedna standardna devijacija Ova jednadžba, s malo manipulacije završiti kao: sigma ^ 2 = (zbroj (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" za varijance sigma = sqrt (( suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) za "1 standardnu devijaciju" ~~~~~~~~~~~~~ Čitaj više »

Varijanca (populacija): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Standardna devijacija (populacija): sigma_ "pop" = 3,55 Zbroj vrijednosti podataka je 42 Srednja vrijednost (mu) vrijednosti podataka je 42/7 = 6 od vrijednosti podataka možemo izračunati razliku između vrijednosti podataka i srednje vrijednosti, a zatim kvadratirati tu razliku. Zbroj kvadrata razlike podijeljen s brojem vrijednosti podataka daje varijaciju populacije (sigma_ "pop" ^ 2). Kvadratni korijen varijance populacije daje standardnu devijaciju populacije (sigma_ "pop"). Napomena: Pretpostavio sam da vrijednosti podataka preds Čitaj više »

F-test pretpostavlja da su podaci normalno distribuirani i da su uzorci neovisni jedan o drugom. F-test pretpostavlja da su podaci normalno distribuirani i da su uzorci neovisni jedan o drugom. Podaci koji se razlikuju od normalne distribucije mogu biti posljedica nekoliko razloga. Podaci bi mogli biti iskrivljeni ili bi veličina uzorka mogla biti premala da bi se postigla normalna distribucija. Bez obzira na razlog, F-testovi pretpostavljaju normalnu distribuciju i rezultirat će netočnim rezultatima ako se podaci značajno razlikuju od te distribucije. F-testovi također pretpostavljaju da su točke podataka međusobno neovis Čitaj više »

Budući da ne postoji matematička jednadžba koja može izračunati površinu ispod normalne krivulje između dvije točke, ne postoji formula za pronalaženje vjerojatnosti u z-tablici koja bi se rješavala ručno. To je razlog zašto se dobivaju z-stolovi, obično s preciznošću od 4 decimale. No, tu su formule za izračunavanje tih vjerojatnosti na vrlo visokoj preciznosti pomoću softvera kao što su Excel, R i opremu poput TI kalkulatora. U excelu, nalaze se s lijeve strane z: NORM.DIST (z, 0,1, true) U TI-kalkulatoru možemo upotrijebiti normalcdf (-1E99, z) za dobivanje područja s lijeve strane od te vrijednosti z , Čitaj više »

Chi kvadratne raspodjele mogu se koristiti za opisivanje statističkih veličina koje su funkcija zbroja kvadrata. Chi Squared raspodjela je distribucija vrijednosti koja je zbroj kvadrata k normalno raspodijeljenih slučajnih varijabli. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF raspodjele Chi kvadrata daje: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) gama (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Gdje je k broj stupnjeva slobode, a x vrijednost Q za koju tražimo vjerojatnost. Korisnost Chi Squared raspodjele je u modeliranju stvari koje uključuju sume kvadrata vrijednosti. Dva specifična primjera su: Analiza testova varijance (varijacija je suma kvadrata Čitaj više »

Jedna upotreba ko-varijance je proučavanje korelacije. Kada imamo uzorke podataka koji se odnose na dvije ovisne varijable, ko-varijanca postaje relevantna. Ko-varijanca je mjera učinka varijacije između dviju varijabli. Kada imamo dvije zavisne varijable koje govore X i Y, možemo proučavati varijacije unutar vrijednosti X - to je sigma_x ^ 2 varijacija unutar vrijednosti Y je varijacija y sigma_y ^ 2. Proučavanje istovremenih varijacija između X i Y naziva se COV (X, Y) ili sigma_ (xy). Čitaj više »

Ona otkriva oblik odnosa između varijabli. Molimo pogledajte moj odgovor na Što je regresijska analiza ?. Ona otkriva oblik odnosa između varijabli. Na primjer, je li odnos jako pozitivno povezan, jako negativno povezan ili ne postoji nikakva veza. Na primjer, produktivnost padalina i poljoprivrede trebala bi biti snažno povezana, ali odnos nije poznat. Ako identificiramo prinos usjeva za označavanje produktivnosti u poljoprivredi, te uzmemo u obzir dvije varijable prinos usjeva y i oborine x. Izgradnja regresijske linije y na x imala bi smisla i mogla bi pokazati ovisnost prinosa usjeva o padalinama. Tada bismo mogli proc Čitaj više »

Z-Score vam pokazuje položaj promatranja u odnosu na ostatak njegove raspodjele, mjereno u standardnim devijacijama, kada podaci imaju normalnu distribuciju. Obično poziciju vidite kao X-vrijednost, koja daje stvarnu vrijednost promatranja. To je intuitivno, ali vam ne dopušta usporedbu opažanja iz različitih distribucija. Također, trebate pretvoriti vaše X-ocjene u Z-ocjene, tako da možete koristiti standardne normalne distribucije tablice za traženje vrijednosti vezane za Z-rezultat. Na primjer, želite znati je li osmogodišnja brzina bacanja neuobičajeno dobra u usporedbi s njegovom ili njezinom ligom. Ako je prosječna b Čitaj više »

Korelacija: dvije varijable obično variraju zajedno. Za pozitivnu korelaciju, ako se jedna varijabla poveća, druga se također povećava u danim podacima. Uzročnost: jedna varijabla uzrokuje promjene u drugoj varijabli. Značajna razlika: Korelacija bi mogla biti samo slučajnost. Ili možda neka treća varijabla mijenja dva. Na primjer: postoji korelacija između "spavanja u cipelama" i "buđenja s glavoboljom". Ali taj odnos nije uzročan, jer je pravi razlog za ovu slučajnost (previše) alkohola. Čitaj više »

Pogledaj ispod. S obzirom: ne p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logički operatori: "ne p:" nije p, ~ p; "i:" ^^; ili: vv Logic Tables, negacija: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "T |" "F |" "F |" "T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Logičke tablice i & ili: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq "&quo Čitaj više »

~ = 0.9391 Prije nego što uđemo u samo pitanje, razgovarajmo o metodi za njegovo rješavanje. Recimo, na primjer, da želim objasniti sve moguće rezultate od tri puta okretanja fer novčića. Mogu dobiti HHH, TTT, TTH i HHT. Vjerojatnost H je 1/2 i vjerojatnost za T je također 1/2. Za HHH i za TTT, to jest 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 svaki. Za TTH i HHT je također 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 svaki, ali budući da mogu postojati 3 načina na koji mogu dobiti svaki rezultat, on završava kao 3xx1 / 8 = 3/8 svaki. Kada sumiram ove rezultate, dobivam 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - što znači da sada imam sve moguće rezultate flip kovanice. P Čitaj više »

Brze definicije Kvantitativni podaci su brojevi: visine; utezi; brzina; broj vlasnika kućnih ljubimaca; godine; itd. Kvalitativni podaci nisu brojevi. Mogu uključivati omiljenu hranu; religije; nacionalnosti; itd. Diskretni podaci su brojevi koji mogu zauzeti određene, odvojene vrijednosti. Na primjer, kada premotate jednu umiru, dobivate 1, 2, 3, 4, 5 ili 6. Ne možete dobiti vrijednost od 3,75. Kontinuirani podaci su brojevi koji mogu poprimiti sve vrste decimalnih ili djelomičnih vrijednosti. Na primjer, vaša se težina može točno izmjeriti kao 92.234 kilograma. Vaša brzina ne prelazi s 10 mph na 11 mph; kreće se kroz sv Čitaj više »

Često bi se pogledao IQR (Interquartile Range) kako bi se dobili "Realistički" pogledi na podatke, jer bi se eliminirali outlieri u našim podacima. Dakle, ako ste imali skup podataka kao što je 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Onda, ako bismo morali uzeti srednju vrijednost samo našeg IQR-a, to bi bilo "realnije" za naš skup podataka, kao da smo uzeli normalno značenje, da će jedna vrijednost od 2956 malo zbuniti podatke. outlier kao takav mogao bi doći od nečeg tako jednostavnog kao što je pogreška u slovnoj pogrešci, tako da pokazuje kako može biti korisno provjeriti IQR Čitaj više »

Kako naziv teme označava varijaciju je "Mjera varijabilnosti" Varijacija je mjera varijabilnosti. To znači da za skup podataka možete reći: "Što je veća varijacija, to su različitiji podaci". Primjeri Skup podataka s malim razlikama. 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 Skup podataka s većim razlikama. 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) s Čitaj više »

Središnja vrijednost koja predstavlja prikaz cijelih podataka. > Ako pogledamo raspodjele frekvencija na koje nailazimo u praksi, otkrit ćemo da postoji tendencija da se varijabilne vrijednosti grupiraju oko središnje vrijednosti; drugim riječima, većina vrijednosti leži u malom intervalu oko središnje vrijednosti. Ta se značajka naziva središnja tendencija raspodjele frekvencija. Središnja vrijednost, koja se uzima kao prikaz cijelih podataka, naziva se mjera središnje tendencije ili, prosjek. U odnosu na raspodjelu frekvencija, prosjek se također naziva mjerom lokacije, jer pomaže locirati položaj raspodjele na osi va Čitaj više »

Nominalna razina - Označava samo podatke u različitim kategorijama, primjerice kategoriziranje kao: Muška ili Ženska redovna razina - Podaci se mogu urediti i naručiti, ali razlika nema smisla, na primjer: rangiranje kao 1., drugi i treći. Interval Level (Razina intervala) - Podaci se mogu naručiti, kao i razlike, ali množenje / dijeljenje nije moguće. na primjer: razvrstavanje u različite godine kao što su 2011, 2012 itd. Razina Ratio - Naručivanje, razlika i množenje / podjela - sve operacije su moguće. Na primjer: Dob u godinama, temperatura u stupnjevima itd. Diskretna varijabla - varijabla može uzeti samo vrijednosti Čitaj više »

Ogive je drugo ime krivulje kumulativne frekvencije. Na svakoj točki ogiva dobivamo broj opažanja manje od apscise te točke. Taj je odgovor dan uzimanjem u obzir manje od ogive. Inače, krivulja će dati broj opažanja veći od apscise. Manje od kumulativne frekvencijske raspodjele može se dobiti uzastopnim dodavanjem frekvencija klasa i zapisivanjem na gornje granice klasa. Čitaj više »

(32/52) U špil karata, polovica karata je crvena (26) i (uz pretpostavku da nema šaljivdžija) imamo 4 jacksa, 4 kraljice i 4 kralja (12). Međutim, od slikovnih kartica, 2 utičnice, 2 kraljice i 2 kralja su crvene. Ono što želimo pronaći je "vjerojatnost crtanja crvene kartice ili slikovne kartice". Naše relevantne vjerojatnosti su crtanje crvene kartice ili slikovne kartice. P (crveno) = (26/52) P (slika) = (12/52) Za kombinirane događaje koristimo formulu: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn) B) Što znači: P (slika ili crvena) = P (crvena) + P (slika) -P (crvena i slika) P (slika ili crvena) = (26/52) + (12/52) Čitaj više »

I predikcija i intervali pouzdanosti uži su u blizini srednje vrijednosti, što se lako može vidjeti u formuli odgovarajuće granice pogrešaka. Slijedi pogreška intervala pouzdanosti. E = t _ {alfa / 2, df = n-2} s_e sqrt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Slijedi granica pogreške za interval predviđanja E = t _ {alfa / 2, df = n-2} s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} U oba, vidimo pojam (x_0 - {x}) ^ 2, koji se skalira kao kvadrat udaljenosti od točka predviđanja iz srednje vrijednosti. Zbog toga su CI i PI najuži u srednjoj vrijednosti. Čitaj više »

Oko 61,5% Vjerojatnost da je prijenosno računalo neispravno (6/22) Vjerojatnost da prijenosno računalo nije neispravno je (16/22) Vjerojatnost da je barem jedno prijenosno računalo neispravno daje: P (1 defective) + P (2 neispravan) + P (3 neispravan), jer je ta vjerojatnost kumulativna. Neka je X broj prijenosnih računala za koje se utvrdi da su neispravni. P (X = 1) = (3 odabrati 1) (6/22) ^ 1 puta (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 odabrati 2) (6/22) ^ 2 puta ( 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 odaberite 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 (Zbrojite sve vjerojatnosti) = 0.61531 cca 0.615 Čitaj više »

Slova "bi" znače dva. Dakle, bimodalna raspodjela ima dva načina. Na primjer, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} je bimodalan s obje 3 i 12 kao zasebne različite načine. Primijetite da modovi ne moraju imati istu frekvenciju. Nadam se da je pomogao Izvor: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Čitaj više »

Bimodalni graf ilustrira bimodalnu raspodjelu, koja je sama definirana kao kontinuirana razdioba vjerojatnosti s dva načina. Općenito, grafikon funkcije gustoće vjerojatnosti ove distribucije nalikuje na "dvoličnu" distribuciju; to jest, umjesto pojedinačnog pika prisutnog u normalnoj distribuciji ili zvonastoj krivulji, graf će imati dva vrha. Bimodalne distribucije, iako su možda manje uobičajene nego normalne distribucije, još uvijek se javljaju u prirodi. Na primjer, Hodgkinov limfom je bolest koja se češće javlja u dvije specifične dobne skupine nego među ljudima drugih dobi; konkretno, u mladih odraslih oso Čitaj više »

"Bin" u histogramu je izbor jedinice i razmaka na X-osi.Svi podaci u raspodjeli vjerojatnosti, vizualno prikazani histogramom, ispunjeni su u odgovarajuće ladice. Visina svakog spremnika je mjerenje frekvencije s kojom se podaci pojavljuju unutar raspona tog spremnika u distribuciji. Na primjer, u ovom primjeru histograma u nastavku, svaka šipka koja se uzdiže prema gore od X-osi je jedan bin. U spremniku od visine 75 do 80, postoji 10 podatkovnih točaka (u ovom slučaju ima 10 trešnjinih stabala visine između 75 i 80 stopa). Izvor: Wikipedia stranica o histogramu Čitaj više »

Pogledajte cjelokupno objašnjenje. Kada imamo 100 kovanica i damo te kovanice skupu ljudi na bilo koji način, kaže se da dijelimo novčiće. Na sličan način, kada je ukupna vjerojatnost (koja je 1) raspodijeljena između različitih vrijednosti povezanih s slučajnom varijablom, distribuiramo vjerojatnost. Stoga se to naziva razdioba vjerojatnosti. Ako postoji pravilo koje određuje koja bi se vjerojatnost trebala dodijeliti kojoj vrijednosti, tada se takvo pravilo naziva funkcija distribucije vjerojatnosti. Binomna raspodjela dobiva svoje ime jer pravilo koje određuje različite vjerojatnosti su uvjeti binomnog širenja. Čitaj više »

Hi-kvadratna raspodjela je jedna od najčešće korištenih distribucija i distribucija hi-kvadrat statistike. Hi-kvadratna raspodjela je jedna od najčešće korištenih distribucija. To je raspodjela zbroja kvadrata standardnih normalnih odstupanja. Srednja vrijednost raspodjele jednaka je stupnjevima slobode, a varijanca raspodjele hi-kvadrata pomnožena je sa stupnjevima slobode. To je raspodjela koja se koristi pri provođenju chi kvadrat testa uspoređujući opažene s očekivanim vrijednostima i kada provodimo hi-kvadrat test za testiranje razlika u dvije kategorije. Ovdje se mogu naći kritične vrijednosti za distribuciju hi-kvad Čitaj više »

Hi-kvadrat test za testove neovisnosti ako postoji značajna veza između dvije ili više skupina kategoričkih podataka iz iste populacije. Hi-kvadrat test za testove neovisnosti ako postoji značajna veza između dvije ili više skupina kategoričkih podataka iz iste populacije. Nulta hipoteza za ovaj test je da ne postoji odnos. To je jedan od najčešće korištenih testova u statistici. Da biste koristili ovaj test, vaša opažanja trebaju biti neovisna i vaše očekivane vrijednosti trebale bi biti veće od pet. Jednadžba za ručno izračunavanje chi kvadrata Evo primjera: Nakon što izračunate svoj chi kvadrat, određujete stupnjeve slo Čitaj više »

Chi ^ 2 test se koristi za ispitivanje da li se raspodjele kategoričkih varijabli razlikuju jedna od druge. Chi ^ 2 test može se koristiti samo na stvarnim brojevima, a ne na postocima, proporcijama ili sredstvima. Statistika chi ^ 2 uspoređuje zbrojeve ili brojeve kategoričkih odgovora između dvije ili više neovisnih skupina. Ukratko: Chi ^ 2 test se koristi za ispitivanje da li se raspodjele kategorijskih varijabli razlikuju jedna od druge. Čitaj više »

Pogledajte dolje: Kombinacija je grupiranje različitih objekata bez obzira na redoslijed kojim je grupiranje napravljeno. Primjerice, poker ruka je kombinacija - ne zanima nas u kojem redoslijedu smo podijelili karte, samo da držimo Royal Flush (ili par od 3s). Formula za pronalaženje kombinacije je: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) S n = "populacijom", k = " Picks "Kao na primjer, broj mogućih poker ruku od 5 karata je: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Procijenimo! (52xx51xxcancelcolor (narančasto) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (crveno) 48 ^ 2xxcancelcolor (smeđe) (47 Čitaj više »

F-test. F-test je statistički test mehanizam dizajniran za testiranje jednakosti varijance populacije. To čini usporedbom omjera varijance. Dakle, ako su varijance jednake, omjer varijance će biti 1. Sva testiranja hipoteza obavljaju se pod pretpostavkom da je nulta hipoteza istinita. Čitaj više »

Koristimo ANOVA za testiranje značajnih razlika između sredstava. Koristimo ANOVA ili analizu varijance da bismo testirali značajne razlike između sredstava više skupina. Na primjer, ako bismo željeli znati je li prosjek GPA biologije, kemije, fizike i matematike velikih razlika različit, mogli bismo koristiti ANOVA. Ako bismo imali samo dvije skupine, naša ANOVA bi bila ista kao t-test. Postoje tri osnovne pretpostavke ANOVA-e: Zavisne varijable u svakoj grupi su normalno raspodijeljene. Varijancije populacije u svakoj grupi su jednake. Čitaj više »

Pogledaj ispod. Kategorijska varijabla je kategorija ili tip. Na primjer, boja kose je kategorička vrijednost ili je rodni grad kategorička varijabla. Vrste, vrsta liječenja i spol su sve kategoričke varijable. Numerička varijabla je varijabla gdje mjerenje ili broj ima numeričko značenje. Na primjer, ukupna količina oborina izmjerena u inčima je brojčana vrijednost, broj otkucaja srca je brojčana vrijednost, broj cheeseburgera potrošenih u satu je brojčana vrijednost. Kategorijska varijabla može se izraziti kao broj za potrebe statistike, ali ti brojevi nemaju isto značenje kao numerička vrijednost. Na primjer, ako prouča Čitaj više »

Jednosmjerna ANOVA je ANOVA gdje imate jednu nezavisnu varijablu koja ima više od dva stanja. Za dvije ili više neovisnih varijabli koristite dvosmjernu ANOVA. Jednosmjerna ANOVA je ANOVA u kojoj imate jednu nezavisnu varijablu koja ima više od dva uvjeta. To je u suprotnosti s dvosmjernom ANOVA-om u kojoj imate dvije nezavisne varijable i svaka ima više uvjeta. Na primjer, upotrijebili biste jednosmjernu ANOVA ako biste željeli odrediti učinke marki kave na broj otkucaja srca. Vaša nezavisna varijabla je brand kave. Koristili biste dvosmjernu ANOVA ako biste željeli odrediti učinke marki kave i samoprocjene razine tjeskob Čitaj više »

Koncept događaja je iznimno važan u Teoriji vjerojatnosti. Zapravo, to je jedan od temeljnih pojmova, poput točke u geometriji ili jednadžbi u algebri. Prije svega, smatramo slučajni eksperiment - svaki fizički ili mentalni čin koji ima određeni broj ishoda. Na primjer, računamo novac u novčaniku ili predviđamo vrijednost indeksa tržišta dionica sutra. U oba iu mnogim drugim slučajevima slučajni eksperiment dovodi do određenih ishoda (točan iznos novca, točne vrijednosti indeksa burze itd.) Ovi pojedinačni ishodi nazivaju se elementarni događaji i svi takvi elementarni događaji povezani s određenim slučajnim eksperimentom Čitaj više »

Pogledajte dolje. Slučajna varijabla je numerički ishod skupa mogućih vrijednosti iz slučajnog eksperimenta. Na primjer, slučajnim odabirom cipele iz trgovine cipelama tražimo dvije brojčane vrijednosti njegove veličine i cijene. Diskretna slučajna varijabla ima konačan broj mogućih vrijednosti ili beskonačni slijed brojljivih realnih brojeva. Na primjer veličina cipela, koja može uzeti samo konačan broj mogućih vrijednosti. Dok kontinuirana slučajna varijabla može uzeti sve vrijednosti u intervalu realnih brojeva. Na primjer, cijena obuće može uzeti bilo koju vrijednost, u smislu valute. Čitaj više »

Regresijska analiza je statistički proces za procjenu odnosa među varijablama. Regresijska analiza je statistički proces za procjenu odnosa među varijablama. To je generički termin za sve metode koje pokušavaju uskladiti model s promatranim podacima kako bi se kvantificirala veza između dvije skupine varijabli, pri čemu je fokus na odnosu između zavisne varijable i jedne ili više nezavisnih varijabli. Odnos, međutim, možda neće biti točan za sve promatrane točke podataka. Stoga, vrlo često takva analiza uključuje element greške koji je uveden da bi se objasnili svi ostali čimbenici. Pokušaj je doći do odnosa gdje bi odstup Čitaj više »

To je raspodjela frekvencija u kojoj su svi brojevi predstavljeni kao frakcija ili postotak ukupne veličine uzorka. Zaista nema više toga. Zbrojite sve frekvencijske brojeve da biste dobili ukupan zbroj = veličina vašeg uzorka. Zatim podijelite svaki broj frekvencije na veličinu uzorka da biste dobili relativnu frekvenciju. Pomnožite tu frakciju sa 100 da biste dobili postotak. Ove postotke (ili dijelove) možete umetnuti u zasebni stupac nakon vaših brojeva frekvencija. Kumulativna učestalost Ako ste naručili vrijednosti, poput test-rezultata na skali od 1-10, možda ćete htjeti koristiti kumulativne frekvencije. Oni znače Čitaj više »

Tablica relativne frekvencije je tablica koja bilježi brojeve podataka u postotnom obliku, tj. Relativne frekvencije. Koristi se kada pokušavate usporediti kategorije unutar tablice. To je tablica relativne frekvencije. Imajte na umu da su vrijednosti stanica u tablici u postocima umjesto stvarnih frekvencija. Te vrijednosti možete pronaći stavljanjem pojedinačnih frekvencija u redak ukupno. Prednost relativnih tablica učestalosti nad tablicama frekvencija je u tome što s postocima možete usporediti kategorije. Čitaj više »

Uzorak kovarijanca mjerenje je koliko se varijable u uzorku međusobno znatno razlikuju. Covariance vam govori kako su dvije varijable međusobno povezane na linearnoj skali. Govori vam koliko je vaš X dobro povezan s vašim Y. Na primjer, ako je vaša kovarijancija veća od nule, to znači da se vaš Y povećava kako se vaš X povećava. Uzorak u statistici je samo podskup veće populacije ili grupe. Primjerice, možete uzeti uzorak jedne osnovne škole u zemlji umjesto da prikupljate podatke iz svake osnovne škole u zemlji. Prema tome, uzorak kovarijanca je jednostavno kovarijanca pronađena unutar uzorka. Formulu za kovarijancu uzork Čitaj više »

Unimodalna distribucija je distribucija koja ima jedan način. Unimodalna distribucija je distribucija koja ima jedan način. Vidimo jedan očigledan vrhunac u podacima. Slika ispod prikazuje unimodalnu raspodjelu: Nasuprot tome, bimodalna distribucija izgleda ovako: Na prvoj slici vidimo jedan vrh. U drugoj slici vidimo da postoje dva vrha. Unimodalna distribucija može biti normalno distribuirana, ali to ne mora biti. Čitaj više »

Vidi objašnjenje Kada je dostupan veliki broj numeričkih podataka, nije uvijek moguće ispitati svaki pojedinačni brojčani podatak i doći do zaključka. Dakle, postoji potreba da se podaci smanji na jedan ili nekoliko brojeva tako da je moguća usporedba. U tu svrhu imamo mjere središnje tendencije definirane u statistici. Mjera središnje tendencije daje nam jednu brojčanu vrijednost koja se može koristiti za usporedbu. Dakle, ona mora biti broj koji je usredotočen na veliku količinu podataka - točku gravitacijske privlačnosti prema kojoj se privlači svaka druga numerička vrijednost. U tom slučaju, odstupanje pojedinačnih vri Čitaj više »

Uglavnom postoje dvije vrste skupova podataka - kategorijski ili kvalitativni - numerički ili kvantitativni A kategorički podaci ili ne-numerički podaci - gdje varijabla ima vrijednost opažanja u obliku kategorija, može imati dva tipa - a. Nominalni b. Redni a. Nominalni podaci dobili su nazvane kategorije npr. Bračni status će biti nominalni podatak jer će dobiti zapažanja u sljedećim kategorijama - neudana, oženjena, razvedena / odvojena, udovica b.Ordinalni podaci također će uzeti imenovane kategorije, ali kategorije će imati rang. npr Rizik dobivanja infekcije temeljene na bolnici imat će redni skup podataka s kategori Čitaj više »

Normalna distribucija je potpuno simetrična, raspodjela iskrivljenja nije. U pozitivno iskrivljenoj distribuciji, "nožni prst" na većoj strani je dulji nego na drugoj strani, uzrokujući da se medijan, a posebno sredina, pomakne u desno. Kod negativno iskrivljene raspodjele to se pomiče ulijevo, zbog duljeg "prsta" pri manjim vrijednostima. Dok je u normalnom modu distribucije bez iskrivljenja, medijan i srednja vrijednost imaju istu vrijednost. (slike s interneta) Čitaj više »

Sve to znači da je minimum između zbroja razlike između stvarne vrijednosti y i predviđene vrijednosti y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Samo znači minimum između zbroja svih reziduala min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 sve to znači da je minimum između zbroja razlike između stvarne vrijednosti y i predviđene vrijednosti y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Na taj način minimiziranjem pogreške između predviđenih i pogrešaka dobivate najbolje prikladne za regresijski pravac. Čitaj više »

Pearsonov hi-kvadrat test može se odnositi na test neovisnosti ili testa ispravnosti. Kada govorimo o "Pearsonovom hi-kvadrat testu", možemo se odnositi na jedan od dva testa: Pearsonov hi-kvadrat test neovisnosti ili Pearsonov hi-kvadrat test dobre volje. Testovi ispravnosti utvrđuju da li se distribucija skupa podataka značajno razlikuje od teorijske distribucije. Podaci moraju biti nespareni. Testovi neovisnosti određuju jesu li nesparena opažanja dviju varijabli međusobno neovisna. Promatrane vrijednosti Očekivane vrijednosti Korištenjem hi-kvadrat formule određujete statistiku hi-kvadrata, stupnjeve slobode Čitaj više »

Varijacija populacije je brojčani iznos koji se populacija razlikuje od drugih. Varijanca populacije govori koliko su podaci distribuirani. Na primjer, ako je vaša srednja vrijednost 10, ali imate puno varijabilnosti u podacima, a mjerenja su mnogo veća i manja od 10, imat ćete veliku varijansu. Ako vaša populacija ima prosjek od 10 i imate vrlo malo varijacija, a većina vaših podataka mjeri se kao 10 ili blizu 10, tada ćete imati nisku varijaciju populacije. Varijacija populacije se mjeri na sljedeći način: Čitaj više »

Distribucija je iskrivljena ako je jedan od njezinih repova duži od drugog. Kada gledamo skup podataka, u biti postoje tri mogućnosti. Skup podataka je grubo simetričan, što znači da je na lijevoj strani medijana jednako mnogo izraza kao na desnoj strani. Ovo nije iskrivljena distribucija. Skup podataka ima negativnu kosu, što znači da ima rep na negativnoj strani medijana. To se manifestira velikim skokom u desno, jer postoji mnogo pozitivnih pojmova. Ovo je iskrivljena distribucija. Skup podataka ima pozitivnu kosu s repom na pozitivnu stranu medijana. To znači da ima više negativnih pojmova. Čitaj više »