Statistika

On se prilagođava objašnjenoj varijabli. Svaki put kada dodate dodatnu eksplanatornu varijablu multivarijantnoj regresiji, R-kvadrat će se povećati, što će dovesti statističara da vjeruje da postoji jača korelacija s dodanom informacijom. Kako bi se ispravilo ovo povišeno odstupanje, koristi se prilagođeni R-kvadrat. Čitaj više »

Srednja vrijednost = Zbroj svih vrijednosti / broja vrijednosti. Srednja vrijednost je obično najbolja mjera središnje tendencije jer uzima u obzir sve vrijednosti. Ali na njega se lako utječe bilo koja ekstremna vrijednost. Imajte na umu da se srednja vrijednost može definirati samo na intervalu i omjeru na razini mjerenja. To je obično kada skup podataka ima ekstremne vrijednosti ili je iskrivljen u nekom smjeru. Imajte na umu da je medijana definirana na rednom, intervalu i omjeru na razini mjerenja Način rada je najčešća točka u podacima. Najbolje je za nominalni skup podataka u kojem su i medijan i mod nedefinirani. I Čitaj više »

Srednja vrijednost = 9,22 Medijan = 9 Mod = 10 Raspon = 2 srednja (prosječna) x frekvencija obilježavanja 10 |||| 4 9 | 3 8 | 2 Ukupno fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Ukupna frekvencija = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 - 10,10,9,9,10,8,9,10 i 8 Rasporedi ih uzlaznim redom 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 medijan = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5. stavka = 9 Mode = ta stavka koja se pojavljuje više puta mode = 10 Range = Najveća vrijednost - najmanji raspon vrijednosti = (10-8) Raspon = 2 Čitaj više »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) iz tablica imamo P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Čitaj više »

U binomnom okruženju postoje samo dva moguća ishoda po pokušaju. Ovisno o tome što želite, nazovite jednu od mogućnosti Fail, a drugu Succes. Primjer: Možete nazvati kotrljanje 6 sa umrtvljenjem, a ne-6 neuspjeh. Ovisno o uvjetima igre, kotrljanje 6 može vas koštati novca, a vi svibanj želite preokrenuti uvjete. Ukratko: Postoje samo dva moguća ishoda po pokušaju, a vi ih možete imenovati kako želite: bijelo-crno, glave-repove, što god. Obično onaj koji koristite kao P u izračunima naziva se (vjerojatnost) Succes. Čitaj više »

"To znači vjerojatnost događaja A kada se dogodi događaj B" "Pr (A | B) je uvjetna vjerojatnost." "To znači vjerojatnost da se događaj A dogodi, pod uvjetom da se B dogodi." "Primjer:" "A = bacanje 3 oka s kockom" "B = bacanje manje od 4 oka s kockicama" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (sada znamo samo 1, 2 ili 3 moguće oči) " Čitaj više »

Chi square test neovisnosti pomaže nam da utvrdimo jesu li 2 ili više atributa povezani ili ne. može li igrajući šah potaknuti djetetovu matematiku ili ne. To nije mjera stupnja odnosa između atributa. samo nam govori jesu li dva načela klasifikacije značajno povezana ili ne, bez pozivanja na bilo kakve pretpostavke o obliku odnosa.hi-kvadrat test homogenosti je produžetak hi-kvadrat testa neovisnosti ... testovi homogenosti korisni su za određivanje jesu li 2 ili više neovisnih slučajnih uzoraka izvučeni iz iste populacije ili iz različitih populacija. umjesto jednog uzorka - kako ga koristimo s problemom neovisnosti, ovd Čitaj više »

Matrica kovarijance je općenitiji oblik jednostavne korelacijske matrice. Korelacija je skalirana verzija kovarijance; imajte na umu da dva parametra uvijek imaju isti znak (pozitivan, negativan ili 0). Kada je znak pozitivan, za varijable se kaže da su pozitivno korelirane; kada je znak negativan, za varijable se kaže da su negativno korelirane; i kada je znak 0, za varijable se kaže da su nekorelirane. Napominjemo također da je korelacija bezdimenzionalna, budući da numerator i nazivnik imaju iste fizičke jedinice, odnosno proizvod jedinica X i Y. Najbolji linearni prediktor Pretpostavimo da je X slučajni vektor u RR ^ m Čitaj više »

Diskretna slučajna varijabla ima konačan broj mogućih vrijednosti. Kontinuirana slučajna varijabla može imati bilo koju vrijednost (obično unutar određenog raspona). Diskretna slučajna varijabla je tipično cijeli broj, iako može biti racionalna frakcija. Kao primjer diskretne slučajne varijable: vrijednost dobivena valjanjem standardnog 6-sided die je diskretna slučajna varijabla koja ima samo moguće vrijednosti: 1, 2, 3, 4, 5 i 6. Kao drugi primjer diskretna slučajna varijabla: udio od sljedećih 100 vozila koja prolaze kroz prozor, a koji su plavi kamioni, također je diskretna slučajna varijabla (koja ima 101 moguću vrije Čitaj više »

Jedan od načina spoznaje diskretnog ili kontinuiranog je da će u slučaju diskretne točke imati masu, a u kontinuitetu točka neće imati masu. ovo je bolje razumjeti kada se promatraju grafikoni. Pogledajmo prvo Discrete. Pogledajte njegovu pmf obavijest kako masa sjedi na točkama? sada pogledati svoje cdf primijetiti kako vrijednosti idu gore u koracima, i da je linija nije kontinuirana? ovo također pokazuje kako je masa u točki na pmf Sada ćemo pogledati kontinuirani slučaj promatrati svoj pdf primjetiti kako masa ne sjedi u točki, nego između dvije točke? i sada pogledati na cdf ovdje možete vidjeti na cdf da je funkcija Čitaj više »

Pogledajte odjeljak objašnjenje Populacijska varijacija = (zbroj (x-barx) ^ 2) / N Gdje - x je znak opažanja je sredina serije N je veličina populacije Uzorak varijance = (zbroj (x-barx) ^ 2) / (n-1) Gdje je x oznaka za promatranje je sredina niza n-1 stupnjeva slobode (u kojoj je n veličina uzorka.) Čitaj više »

Zapravo postoje tri glavne vrste podataka. Kvalitativni ili kategorički podaci nemaju logički poredak i ne mogu se prevesti u numeričku vrijednost. Primjer je boja očiju, jer „smeđa“ nije veća ili niža od „plave“. Kvantitativni ili brojčani podaci su brojevi, i na taj način "nameću" red. Primjeri su dob, visina, težina. Ali pazi! Nisu svi numerički podaci kvantitativni. Jedan primjer iznimke je sigurnosna šifra na vašoj kreditnoj kartici - između njih nema logičkog reda. Podaci klase smatraju se trećim tipom. Oni nisu kontinuirani, poput kvantitativnih podataka, ali se mogu naručiti. Najpoznatiji primjer su ocjen Čitaj više »

To ovisi o tome je li red važan. Primjer: Recimo da odaberete komisiju od tri koja predstavlja vaš razred od 30 studenata: Za prvog člana imate 30 izbora Za drugi imate 29 Za treći imate 28 Za ukupno 30 * 29 * 28 = 24360 moguće t permutacije Sada se pretpostavlja da je redoslijed izbora relevantan: prvi će se zvati 'predsjednik', drugi će biti 'tajnik', a treći će biti samo 'član'. Ako to nije slučaj (sva tri su jednaka), redoslijed kojim su odabrani nije važan. S tri odabrana su 3 * 2 * 1 = 3! = 6 mogućih naloga, koji svi daju istoj grupi. To se zove kombinacija. Dakle: kombinacije = permutacije po Čitaj više »

Glavna razlika je u tome što su kontinuirani podaci mjerljivi, a diskretni podaci mogu imati samo određene vrijednosti. Mogu biti brojljivi. Primjeri kontinuiranog: ** Visina, težina, prihod mjerljivi su i mogu imati bilo koju vrijednost. Primjeri diskretnih: Zapravo postoje dvije vrste diskretnih podataka: Brojanje: Broj djece. Promjenjiva klasa: boja očiju Čitaj više »

Vidi dolje: Pogledajmo brojeve 1, 2, 3, 4, 5. Srednja vrijednost je zbroj vrijednosti podijeljenih brojenjem: 15/5 = 3 Medijan je srednji termin kada je naveden uzlazno (ili silazno!). ) redoslijed, koji je 3. Dakle, u ovom su slučaju jednaki. Srednja vrijednost i medijana će različito reagirati na različite promjene skupa podataka. Na primjer, ako promijenim 5 u 15, srednja vrijednost će se definitivno promijeniti (25/5 = 5), ali će medijan ostati isti na 3. Ako se skup podataka promijeni gdje je suma vrijednosti 15, ali srednji promjene, medijana će se pomaknuti, ali će srednja vrijednost ostati: 1,1,2,3,8 - srednja vrij Čitaj više »

Stupnjevi slobode varijance su n, ali stupnjevi slobode varijance uzorka su n-1. Imajte na umu da je "Varijansa" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Također imajte na umu da je "Varijacija uzorka" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Čitaj više »

Srednja vrijednost je 39 Srednja vrijednost: 39 7/12 Srednja vrijednost brojeva je zbroj svih brojeva podijeljenih s njihovom količinom. U ovom slučaju prosjek je: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Medijan sve više uređenog skupa brojeva je "srednji" broj za skup s neparnom količinom brojeva Srednja od 2 "srednja" broja za skup s jednakom količinom brojeva. Navedeni skup je već naručen tako da možemo izračunati medijan. U zadanom skupu nalazi se 12 brojeva, tako da moramo pronaći elemente broj 6 i 7 i izračunati njihovu srednju vrijednost: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Čitaj više »

Prilagođena R-kvadratna vrijedi samo za višestruku regresiju Kako dodajete više nezavisnih varijabli višestrukoj regresiji, vrijednost R-kvadrata se povećava dajući dojam da imate bolji model koji nije nužno slučaj. Bez ulaska u dubinu, prilagođeni R-kvadrat će uzeti u obzir ovu predrasudu povećanja R-kvadrata. Ako ispitate sve rezultate višestruke regresije, primijetit ćete da je prilagođeni R-kvadrat UVIJEK manji od R-kvadrata jer je uklonjena pristranost. Cilj statističara je optimizirati najbolju kombinaciju nezavisnih varijabli tako da je vrijednost prilagođenog R-kvadrata maksimizirana. nadam se da pomaže Čitaj više »

VAR.S> VAR.P VAR.S izračunava varijancu uz pretpostavku da su podaci uzorak. VAR.P izračunava varijancu uz pretpostavku da su dani podaci populacija. VAR.S = frac {sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac {sum (x - {x}) ^ 2} {N} Budući da koristite iste podatke za oba, VAR.S će uvijek dati vrijednost veću od VAR.P. No trebali biste upotrijebiti VAR.S jer su ti podaci zapravo uzorkovani podaci. Uredi: Zašto se dvije formule razlikuju? Pogledajte Besselovu ispravku. Čitaj više »

Najlakše bi bilo izračunati prosjek udaljenosti između svake podatkovne točke i srednje vrijednosti. Međutim, ako to izravno izračunate, završit ćete s nulom. Da bismo to zaobišli, izračunali smo kvadrat udaljenosti, dobili prosjek, zatim kvadratni korijen da bismo vratili izvornu ljestvicu. Ako su podaci x_i, i je od 1 do n, (x_1, x_2, ....., x_n), a prosjek je bar x, zatim Std dev = sqrt ((zbroj (x_i - bar x) ^ 2) / n) Čitaj više »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Ova se formula može koristiti u pojedinačnom nizu opažanja sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Gdje je x barks promatranja je Mean niza n je broj stavki ili opažanja Čitaj više »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) očekivana vrijednost x u diskretnom slučaju je E (x) = zbroj p (x) x, ali to je sa sumom p (x) = 1 ovdje navedena raspodjela ne zbraja na 1 pa ću pretpostaviti da postoji neka druga vrijednost i nazvati je p (x = y) = .5 i standardnu devijaciju sigma (x) = sqrt (sum (xE (x) = 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) ^ 2 .5) sig Čitaj više »

Q_1 = 15 Ako imate TI-84 kalkulator u ruci: Možete slijediti ove korake: Prvo stavite brojeve u red. Zatim pritisnite gumb stat. Zatim "1: Uredi" i unesite svoje vrijednosti u red Nakon toga ponovno pritisnite tipku stat i idite na "CALC" i pritisnite "1: 1-Var Stats" pritisnite izračunati. Zatim se pomaknite prema dolje dok ne vidite Q_1. Ta vrijednost je vaš odgovor :) Čitaj više »

Pogledajte dolje :) Najprije odredite vrijednost Q_1 i Q_3. Kada pronađete te vrijednosti, oduzmite: Q_3-Q_1 To se naziva interkvartilni raspon. Sada svoj rezultat pomnožite s 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "vaš rezultat" Zatim dodajte svoj rezultat (R) u Q_3 R + Q_3 i oduzmite Q_1 - R Imat ćete dva broja koja će biti raspon. Bilo koji broj koji se nalazi izvan tog raspona smatra se izvanrednim. Ako trebate daljnja pojašnjenja molimo pitajte! Čitaj više »

Jednadžba za linearnu regresiju najmanjih kvadrata: y = mx + b gdje je m = (sum (x_iy_i) - (zbroj x_i sum y_i) / n) / (zbroj x_i ^ 2 - ((zbroj x_i) ^ 2) / n) i b = (zbroj y_i - m sum x_i) / n za zbirku od n parova (x_i, y_i) Ovo izgleda grozno za procjenu (i to je, ako to radite rukom); ali pomoću računala (s, primjerice, proračunskom tablicom s stupcima: y, x, xy i x ^ 2) nije loše. Čitaj više »

~~ 7.35 Zapamtite da je geometrijska sredina između dva broja a i b boja (smeđa) (sqrt (ab) Dakle, geometrijska sredina između 3 i 18 je rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) boja (zelena) (rArr) ~~ 7,35 Čitaj više »

3.742 zaokruženo na 3 decimalna mjesta Geometrijska sredina 2 broja može se napisati kao: 2 / x = x / 7 "" larr cross multipliciranje daje: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Čitaj više »

"GM od" 81 i 4, "po definiciji je" sqrt (81xx4) = 18. Čitaj više »

Raspon je 0.532 Da biste pronašli raspon skupa brojeva, pronaći ćete razliku između najmanje vrijednosti i najveće vrijednosti. Dakle, prvo, preuredite brojeve od najmanje do najveće. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Možete vidjeti, kao što je prikazano gore, da je najmanji broj 0.118, a najveći broj je 0.65. Budući da moramo pronaći razliku, sljedeći korak je oduzimanje manje vrijednosti od najveće vrijednosti. 0.65 - 0.118 = 0.532 Dakle, raspon je 0.532 Čitaj više »

Harmonička sredina je tip prosjeka predstavljen sljedećom formulom. H = n / (1 / x_1 + 1/2 x ^ ... + 1 / x_n). Harmonička sredina je specifična vrsta prosjeka koja se koristi pri izračunavanju prosjeka jedinica ili brzina, kao što je brzina brzine. Razlikuje se od aritmetičke sredine i uvijek je niža. Formula je: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n predstavlja broj izraza u skupu podataka. x_1 predstavlja prvu vrijednost u skupu. Primjerice, uzmite sljedeći problem. Koja je harmonijska sredina od 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1.175) H = 4.255 Čitaj više »

141 Ako je X = matematički rezultat i Y = verbalni rezultat, E (X) = 720 i SD (X) = 100 E (Y) = 640 i SD (Y) = 100 Ne možete dodati ove standardne devijacije da biste pronašli standard odstupanje za kompozitni rezultat; međutim, možemo dodati varijance. Odstupanje je kvadrat standardne devijacije. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, ali budući da želimo standardnu devijaciju, jednostavno uzmite kvadratni korijen tog broja. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Dakle, standardna devijacija kompozitnog rezultata za studente u razredu je 141. Čitaj više »

Najprije unesite podatke na dva popisa. Koristit ću zagrade da označim gumb na kalkulatoru i SVE ZAPISNIKE za označavanje funkcije koju treba koristiti. Neka su X i Y vaše dvije varijable, koje odgovaraju zbirci točaka. Pritisnite [STAT] i zatim odaberite EDIT ili pritisnite [ENTER]. Time ćete otvoriti popise na kojima ćete unijeti podatke. Unesite sve vrijednosti za X u popisu 1, jednu po jednu. Stavite vrijednost u, a zatim pritisnite [ENTER] za pomicanje na sljedeći redak. Sada unesite sve vrijednosti za Y na popis 2 na isti način. Sada ponovno pritisnite [STAT]. Pomoću tipki sa strelicama prijeđite na CALC popis funkci Čitaj više »

Histogram je brz način dobivanja informacija o distribuciji uzorka bez detaljnog statističkog grafiranja ili analize. Bez potrebe da imate dobar grafički program, crtanje histograma može vam dati brzu vizualizaciju distribucije podataka. Važno je odabrati točnu 'bin' veličinu (skupinu podataka) kako bi dobili najbolju aproksimaciju krivulje. Ova grafika će vam pokazati jesu li vaše vrijednosti podataka centrirane (normalno raspodijeljene), nakošene na jednu ili drugu stranu, ili imaju više od jednog 'moda' - lokalizirane koncentracije distribucije. Također se mogu preraspodijeliti kao Pareto Plot od najviše Čitaj više »

Deskriptivna statistika je disciplina kvantitativnog opisivanja glavnih obilježja zbirke informacija ili samog kvantitativnog opisa. Deskriptivna statistika je vrlo važna, jer ako bismo jednostavno predstavili naše sirove podatke bilo bi teško vizulirati što su podaci pokazivali, osobito ako ih je bilo mnogo. Deskriptivna statistika nam omogućuje da podatke predstavimo na značajniji način, što omogućuje jednostavnije tumačenje podataka. Na primjer, ako bismo imali rezultate od 100 dijelova studentskog rada, mogli bismo biti zainteresirani za sveukupnu uspješnost tih studenata. Također bismo bili zainteresirani za distribuc Čitaj više »

IQR = 16 "rasporediti skup podataka u rastućem redoslijedu" 71 boja (bijela) (x) 72 boja (bijela) (x) boja (magenta) (73) boja (bijela) (x) 82 boja (bijela) (x) 85 boja (crvena) ) (uarr) boja (bijela) (x) 86 boja (bijela) (x) 86 boja (bijela) (x) boja (magenta) (89) boja (bijela) (x) 91 boja (bijela) (x) 92 "kvartila podijeliti podatke u 4 skupine "" medijan "boja (crvena) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" donji kvartil "boja (magenta) (Q_1) = boja (magenta) (73)" gornji kvartil "(magenta) (Q_3) = boja (magenta) (89)" interkvartilni raspon "(IQR) = Q_3-Q_1 boja (bijela) Čitaj više »

IQR = 19 (Ili 17, vidi napomenu na kraju objašnjenja) Interkvartilni raspon (IQR) je razlika između treće kvartilne vrijednosti (Q3) i 1. kvartila (Q1) skupa vrijednosti. Da bismo to pronašli, moramo prvo sortirati podatke u rastućem redoslijedu: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Sada određujemo medijan popisa. Medijan je općenito poznat kao broj je "središte" uzlazno naručenog popisa vrijednosti. Za popise s neparnim brojem unosa, to je lako učiniti jer postoji jedna vrijednost za koju je jednak broj unosa manji ili jednak i veći ili jednak. U našoj sortiranoj listi možemo vidjeti da vrijednost Čitaj više »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Prvi korak u rješavanju ovog problema jest utvrđivanje ukupnog broja djece, tako da možete shvatiti koliko je djece otišlo u Europu koliko djece ukupno imate. Izgledat će nešto poput 124 / t, gdje t predstavlja ukupnu količinu djece. Da bismo shvatili što je to, nalazimo 68 + 124 jer nam to daje zbroj svih djece koja su bila anketirana. 68 + 124 = 192 Dakle, 192 = t Naš izraz tada postaje 124/192. Sada da pojednostavimo: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Budući da je 32 prost broj, više ne možemo pojednostavniti. Također možete pretvoriti frakciju u decimal ili postotak. 31-: 48 = 0.64583333 0.64 Čitaj više »

0 intuitivno 0 varijance pomoću kvadratne razlike je (x-mu) ^ 2. Naravno, postoje i drugi izbori, ali krajnji rezultat neće biti negativan. Općenito, najniža moguća vrijednost je 0 jer ako je x = mu pravo (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu pravo (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Čitaj više »

Neka mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} je srednja (očekivana vrijednost) diskretne slučajne varijable X koja može poprimiti vrijednosti x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... s vjerojatnostima P (X = x_ {i}) = p_ {i} (ti popisi mogu biti konačni ili beskonačni i zbroj može biti konačan ili beskonačan). Varijacija je sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Prethodni stavak je definicija varijance sigma_ {X} ^ {2}. Sljedeći bit algebre, koristeći linearnost očekivanog operatora E, pokazuje alternativnu formulu za nju, koja je često jednostavnija za korištenj Čitaj više »

Formula je ista bez obzira je li diskretna slučajna varijabla ili kontinuirana slučajna varijabla. bez obzira na vrstu slučajne varijable, formula za varijance je sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Međutim, ako je slučajna varijabla diskretna, koristimo proces zbrajanja. U slučaju kontinuirane slučajne varijable, koristimo integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Iz ovoga dobijamo sigma ^ 2 supstitucijom. Čitaj više »

Srednja vrijednost E (X) = 0 i varijacija "Var" (X) = 6/5. Imajte na umu da E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Također imajte na umu da je "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")" - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Čitaj više »

Uvjetna vjerojatnost je vjerojatnost određenog događaja uz pretpostavku da znate ishod drugog događaja. Ako su dva događaja neovisna, uvjetna vjerojatnost jednog događaja drugog dana jednostavno je jednaka ukupnoj vjerojatnosti tog događaja. Vjerojatnost A dana B zapisana je kao P (A | B). Uzmimo primjerice dvije ovisne varijable. Definirajte A kao "Prvo ime slučajnog američkog predsjednika je George", a B da "prezime slučajnog američkog predsjednika je Bush." Sveukupno, bilo je 44 predsjednika, od kojih su 3 nazvana George. 2 od 44 nazvana su Bush. Dakle, P (A) = 3/44 i P (B) = 2/44. Međutim, P (A | B) Čitaj više »

Srednja vrijednost = 4 113/600 Srednja vrijednost = 3,98 Mod = 1,20 Srednja vrijednost je prosjek brojeva "srednja" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "znači" = 4 113/600 Medijan je " srednji "broj kada stavljate svoje brojeve u uzlaznom redoslijedu 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Budući da postoji 6 brojeva, tada je" srednji broj "prosjek vašeg 3. i 4. broja" medijan "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Mode je broj koji se najviše pojavljuje u ovom slučaju 1.20 jer se pojavljuje dvaput Čitaj više »

Srednja vrijednost = 14.25, medijan = 15, mod = 15 Srednja vrijednost: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 dodajte sve brojeve i podijelite ih s koliko ih ima. Medijan: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Rednite brojeve u redoslijedu od najnižeg do najvišeg, a zatim odaberite srednju vrijednost, u ovom slučaju, ako postoji paran broj vrijednosti idući na pola puta između dva u sredini. Način rada: Najčešća vrijednost je 15, ako pažljivo provjerite. Nadam se da je ovo korisno ... Čitaj više »

Srednja vrijednost je prosjek skupa podataka, način rada je najčešći broj koji se pojavljuje u skupu podataka, a medijan je broj u sredini skupa podataka. Srednja vrijednost bi se izračunala dodavanjem svih brojeva gore i podijeliti s brojem u skupu (6 brojeva). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Ovo je sredina Budući da se svi brojevi u vašem setu pojavljuju jednom, nema načina. Ako je vaš set imao dodatnih 4 ili je imao tri 5, na primjer, onda bi imao poseban način. Poravnajte sve brojeve kako biste od najmanjih do najvećih. Prekrižite najniži broj, zatim najviši, zatim drugi najniži, zatim drugi najviši, i tak Čitaj više »

Srednja vrijednost = 30 Medijan = 30 Način = 30, 31 Srednja vrijednost je "prosjek" - zbroj vrijednosti podijeljenih brojenjem vrijednosti: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Medijana je srednja vrijednost u nizu vrijednosti navedenih od najnižeg do najvišeg (ili najvišeg do najnižeg - oni se jednostavno ne mogu pomaknuti): 28,30,30,31,31 median = 30 Način je vrijednost koja je najčešće navedena. U ovom slučaju, i 30 i 31 se navode dva puta, tako da su oboje način rada. Čitaj više »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 srednji barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Medijan M = (n + 1) / 2. stavak = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3. stavka M = 12 Način [Z] je onaj koji se pojavljuje većinu vremena U danoj raspodjeli 12 pojavljuje se 2 puta. Z = 12 Čitaj više »

Srednja vrijednost: 87.5 Način rada: NE način Srednje: 88 Srednje = "zbroj svih brojeva" / "koliko brojeva ima" Postoji 6 brojeva i njihov zbroj je 525 Dakle, njihova srednja vrijednost je 525/6 = 87.5 Način je broj s najvišom frekvencijom, tj. koji se broj najviše pojavljuje u nizu U ovom slučaju ne postoji način rada jer se svaki broj pojavljuje samo jednom Medijan je srednji broj kada brojeve postavljate u rastućem redoslijedu 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Srednji broj je između 86 i 90. Dakle, vaš srednji broj može se naći po (86 + 90) / 2 = 88 Dakle, vaša srednja vrijednost je 88. Čitaj više »

Vidi dolje moramo staviti broj grijeh red 0, 1.1, 2.8,3,4.6% brojeva Medijan = srednji broj 0, 1.1, boja (crvena) (2.8), 3.4.6 2.8 način = najčešći broj. Na popisu nema takvog broja, nema načina Raspon = najveći-najmanji broj Raspon = 4.6-0 = 4.6 znači = zbroj (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Čitaj više »

Raspon = 7 medijana = 6 načina = 3,6,8 Srednja = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Prvo izračunajte broj vrijednosti: Postoji 19 Raspon: Razlika između najviših i najnižih vrijednosti: boja (plava) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, boja (plava) (9) Raspon = boja (plava) (9-2 = 7) Sredina: Vrijednost točno u sredini niza podataka raspoređenih po redu. Postoji 19 vrijednosti tako da je ova lako pronaći. To će biti (19 + 1) / 2. vrijednost = 10. 19 = 9 + 1 + 9 boja (crvena) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, boja ( crvena) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) boja (bijela) (wwwwwwwwwwww) uarr boja (bijela) (wwwwwwwwwww) medijan = 6 medi Čitaj više »

66, 66, Ništa, 27 Srednja vrijednost je aritmetička sredina (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66. Medijan je vrijednost jednako udaljena (brojčano) od ekstrema dometa. 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). Raspon je numerička vrijednost razlike između najniže i najviše vrijednosti. 79,5 - 52,5 = 27 Čitaj više »

8.32.7.6,7.6 "srednja vrijednost je definirana kao" • "srednja" = ("zbroj svih mjera") / ("broj mjera") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 boja (bijela) (rArr "znači" x) = 8,32 • "način rada je najčešća mjera" rArr "moda" = 7.6larr "samo jedan se pojavljuje dva puta" • "medijana je srednja mjera u skup naručenih "boja (bijelih) (xxx)" mjere "" uredi mjere u uzlaznom redoslijedu "6, boja (bijela) (x) 6.1, boja (bijela) (x) boja (magenta) (7.6), boja ( bijelo) (x) 7.6, boja (bijela) (x) 14.3 rA Čitaj više »

Srednja vrijednost: 21.14 Srednje: 12 Raspon: 3 Način rada: 12 Srednje: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 ili 85/7 ili 12.1428 Srednja vrijednost: otkaži (boja (crvena) (11)), žig (boja (zelena) (11)), žig (boja (plava) (12)), 12, žig (boja (plava) (12)), žig (boja (zelena) (13)), žig (boja ( crvena) (14)) Raspon: boja (crvena) (14) -boja (crvena) (11) = 3 mod: boja (crvena) (11), boja (crvena) (11), boja (plava) (12) , boja (plava) (12), boja (plava) (12), boja (ružičasta) (13), boja (narančasta) (14) boja (bijela) (............. .........) boje (plava) (12). Čitaj više »

To je 9 - srednja vrijednost između 8 i 10 'medijana' definirana je kao srednja vrijednost, nakon što je de set podataka uređen prema vrijednosti. Dakle, u vašem slučaju to bi dalo 2 8 10 16. Ako postoje dvije srednje vrijednosti, medijan se definira kao srednja vrijednost između njih. Kod većih skupova podataka to obično nije bitno, jer su srednje vrijednosti obično bliske. Npr visine od 1000 odraslih muškaraca ili dohodak ljudi u gradu. U skupu podataka tako malom kao što je vaša, ustručavam se dati bilo kakve mjere za širenje ili širenje. Izazov: pokušajte napraviti kutiju za ovo! Čitaj više »

Čitaj više »

0.4335 "Komplementarni događaj je da je maksimum jednak ili" "manji od 25, tako da su sve tri karte sve tri među prvih 25." "Koeficijenti za to su:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Stoga je tražena vjerojatnost:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Daljnje objašnjenje:" P (A i B i C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Na prvom izvlačenju vjerojatnost da prva karta ima broj manje ili jednak 25 je (25/30). Dakle, P (A) = 25/30." "Prilikom crtanja druge ulaznice," "preostalo je samo 29 ulaznica u torbi i 5 od njih imaju" "veći broj od 25 ako prva karta ima bro Čitaj više »

Srednja vrijednost = 19,133 Srednja = 19 Način = 19 Srednja vrijednost je aritmetička sredina, 19,133 Medijan je "([broj točaka podataka] + 1)" 2 "ili vrijednost PLACE jednako udaljena (brojčano) od ekstrema opsega u naručenom postavljen. Ovaj set sadrži 15 brojeva, raspoređenih u redoslijedu 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Srednje mjesto je (15 + 1) / 2 = 8. mjesto. Broj na tom mjestu je 19. Način je najčešća vrijednost u skupu. U ovom slučaju to je 19, s tri pojavljivanja u skupu. Bliskost svih triju tih mjera znači da su podaci „normalno distribuirani“. Čitaj više »

Ovaj skup nema načina rada. Vidi objašnjenje. Način (modalna vrijednost) skupa podataka je najčešća vrijednost u skupu. Ali skup može imati više od jedne modalne vrijednosti ili nema modalne vrijednosti. Skup nema modalnih vrijednosti ako sve vrijednosti imaju isti broj pojavljivanja (kao u danom primjeru). Skup također može imati više od jedne modalne vrijednosti. Primjer: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} U ovom skupu su načini 1 i 6 s 3 pojavljivanja. Čitaj više »

Ima samo jedan način rada, koji je 12 Budući da se 12 ponavlja u skupu podataka i nema drugog ponovljenog broja u skupu podataka, način rada ovog skupa podataka je 12. Medijan ovog skupa podataka je 15. Čitaj više »

0.1841 Prvo, započinjemo s binomom: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), iako je p izuzetno mali, n je masivan. Stoga to možemo približiti pomoću normale. Za X ~ B (n, p), Y ~ N (np, np (1-p)) Dakle, imamo Y ~ N (0.6,0.99994) Želimo P (x> = 2), ispravljajući za normalno korištenje granice, imamo 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) Koristeći Z-tablicu, nalazimo da z = 0.90 daje P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z '= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Čitaj više »

Primarna upotreba linearne regresije je da se stane linija do 2 skupa podataka i odredi koliko su povezani. Primjeri su: 2 seta cijena dionica za padavine i studijske sate i ocjene uroda U odnosu na korelaciju, opći je konsenzus: Vrijednosti korelacije od 0,8 ili više označavaju jaku korelaciju Vrijednosti korelacije od 0,5 ili više do 0,8 označavaju slabu korelaciju. vrijednosti manje od 0,5 označavaju vrlo slabu korelaciju f Linearni regresijski i korelacijski kalkulator Čitaj više »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Vjerojatnost dobivanja glave na bilo kojem danom flip-u je 1/2. Isto vrijedi i za vjerojatnost dobivanja repova na bilo kojem danom flip-u. Ono što trebamo znati je broj načina na koje možemo narediti rezultate glava i repa - a to je ((14), (7)). Ukupno gledano, imamo: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Čitaj više »

Pretpostavljajući da je "iskren" 6-sided die odgovor kao Syamini kaže je "1/6". Ako su svi mogući ishodi jednako vjerojatni, vjerojatnost određenog ishoda (u vašem slučaju, "dobivanje 3") je broj načina dobivanja određenog ishoda podijeljen s ukupnim brojem mogućih ishoda. Ako nađete nepristranu smrt, postoji ukupno 6 mogućih ishoda: 1, 2, 3, 4, 5 i 6. Određeni ishod koji vas zanima, 3, događa se samo 1 put. Stoga je vjerojatnost 1/6. Ako ste tražili vjerojatnost dobivanja "3 ili manje", ukupan broj mogućih ishoda ostaje isti, ali postoje 3 načina dobivanja određenog ishoda (1, 2 ili Čitaj više »

P _ ((x = 4 glave)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 glave)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 glave)) =" ^ 5C_4 ( 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 glave)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 glave)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 glave)) = 0.15625 Čitaj više »

N = 115 Mislite s granicom pogreške od 5%? Formulu za interval pouzdanosti za omjer daje kapa p + - ME, gdje je ME = z * * SE (kap p). kada je p udio uzorka z * je kritična vrijednost z, koju možete dobiti iz grafičkog kalkulatora ili tablice SE (hat p) je standardna pogreška udjela uzorka, koji se može naći pomoću sqrt ((hat p t hat q) / n), gdje je hat q = 1 - kap p i n je veličina uzorka Znamo da bi granica pogreške trebala biti 0,05. Sa 90% intervala pouzdanosti, z * 1,64. ME = z * * SE (kap p) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) Sada možemo riješiti za n algebarski. Dobivamo n = 114.2, koje zaokružujemo na 115 jer Čitaj više »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Prvo moramo pronaći L_1 i L_2. L_1 = 3 jer postoje samo tri niza: (0) (1) (2). L_2 = 7, budući da su svi nizovi bez susjednih 0 i 2 (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Sada ćemo pronaći ponavljanje L_n (n> = 3). Ako se niz završava u 1, nakon toga možemo staviti bilo koju riječ. Međutim, ako žice završavaju u 0 možemo staviti samo 0 ili 1. Similary, ako žice završava u 2 možemo staviti samo 1 ili 2. Neka P_n, Q_n, R_n bude broj nizova bez 0 i 2 u susjednom i završava na 0,1,2. L_n, P_n, Q_n i R_n slijede ponavljanje: L_n = P_n + Q_n + R Čitaj više »

Pogledaj ovo . Zasluge za Gaurav Bansal. Pokušavala sam smisliti najbolji način da to objasnim i naišla sam na stranicu koja čini jako dobar posao. Radije bih ovom tipu dao zasluge za objašnjenje. U slučaju da veza ne radi za neke, u nastavku sam naveo neke informacije. Jednostavno rečeno: vrijednost R ^ 2 je jednostavno kvadrat koeficijenta korelacije R. Koeficijent korelacije (R) modela (recimo s varijablama x i y) uzima vrijednosti između -1 i 1. Opisuje kako su x i y korelaciji.Ako su x i y u savršenom unisonu, tada će ta vrijednost biti pozitivna. 1 Ako se x poveća dok y opada točno suprotno, tada će ta vrijednost bit Čitaj više »

Njegova {1,2,3,4,5,6} koja je zapravo skup svih mogućih ishoda kao što to određuje definicija prostora uzorka. Kada bacite kocku s 6 strana, broj točaka na najvišem licu naziva se ishod. Sada, kad god kocka bude valjana možemo dobiti ili 1, 2,3,4,5 ili 6 točaka na gornjoj strani lica .. to je sada ishod. Eksperiment je ovdje "Rolanje 6 kockica" i popis mogućih ishoda je "{1,2,3,4,5,6}". Primjer prostora po svojoj definiciji je popis svih mogućih ishoda eksperimenta. Odgovor na vaše pitanje je S = {1,2,3,4,5,6} Nadam se da je to jasno. Čitaj više »

0.563 šansa Morate napraviti dijagram vjerojatnosti tako da možete izračunati koeficijente: Sveukupno ćete završiti s 8/11 (originalna količina crne olovke) pomnoženom s 7/10 (količina crnih olovaka ostavljenih u kutiji) + 3/11 (ukupna količina crvenih olovaka) pomnožena s 2/10 (količina crvenih olovaka u kutiji). Ova = 0,563 vjerojatnost da ćete odabrati 2 olovke iste boje, bilo da su 2 crne ili 2 crvene. Čitaj više »

Morate vidjeti potpuni odgovor za razumijevanje. Ne znam u potpunosti što mislite, prvo dobivate skup podataka gdje regresirate y na x kako biste pronašli kako promjena x učinaka y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Želite li pronaći odnos između x i y, recimo da vjerujete da je model kao y = mx + c ili u statistici y = beta_0 + beta_1x + u te su beta_0, beta_1 parametri u populaciji i u je učinak neopaženih varijabli koje se inače nazivaju izrazom pogreške tako da želite procjenitelje hatbeta_0, hatbeta_1 Dakle haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Ovo vam govori da će predviđeni koeficijenti dati predviđenu vrijednost y. Dakle, sada želite Čitaj više »

Ako Gauss-Markof pretpostavke držite onda OLS daje najnižu standardnu pogrešku bilo kojeg linearnog procjenitelja tako najbolji linearni nepristrani procjenitelj S obzirom na te pretpostavke koeficijenti parametara su linearni, to samo znači da su beta_0 i beta_1 linearne, ali x varijabla nema da bude linearan može biti x ^ 2 Podaci su uzeti iz slučajnog uzorka Ne postoji savršena multi-kolinearnost pa dvije varijable nisu savršeno povezane. E (u / x_j) = 0 srednja uvjetna pretpostavka je nula, što znači da x_j varijable ne pružaju informacije o srednjoj vrijednosti neopaženih varijabli. Varijance su jednake za bilo koju Čitaj više »

Standardna devijacija od {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Razvijmo opću formulu, a zatim kao određenu dobivamo standardnu devijaciju 1, 2, 3, 4 i 5. Ako imamo {1, 2,3, ...., n} i moramo pronaći standardnu devijaciju ovih brojeva. Primijetite da "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n zbroj _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 podrazumijeva "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n zbroj _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 podrazumijeva "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 podrazumijeva "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6) ) - ((n + Čitaj više »

Nula Ako imate samo jedan broj ili milijun brojeva koji su potpuno isti (kao što su svi 25), standardna devijacija će biti nula. Da biste imali standardnu devijaciju veću od nule, morate imati uzorak koji sadrži vrijednosti koje nisu iste. Dakle, najmanje vam je potrebno na uzorku s najmanje dvije vrijednosti koje nisu ekvivalentne kako biste imali standardnu devijaciju veću od nule. nadam se da pomaže Čitaj više »

"Dio 1) 0.80164" "Dio 2) 0.31125" "Postoji 5 prekidača koji mogu biti otvoreni ili zatvoreni." "Stoga postoji najviše" 2 ^ 5 = 32 "slučaja za istraživanje." "Ipak možemo uzeti nekoliko prečaca:" "Ako su i 1 i 4 otvorena ILI su i 2 i 5 otvorena, struja" "ne može proći." "Dakle (1 ILI 4) I (2 ILI 5) moraju biti zatvoreni." "Ali postoje dodatni kriteriji:" "Ako su (4 i 2) otvorene, 3 moraju biti zatvorene." "Ako su (1 i 5) otvorene, 3 moraju biti zatvorene." "Dakle, ako uočimo (O, C, O, C, C) kao 1, a 3 Čitaj više »

Standardna pogreška je naša procjena za nepoznati parametar sigma (standardna devijacija). Standardna pogreška je kvadratni korijen procjene varijance. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). To je mjera prosječne vertikalne udaljenosti koja je jedna od naših opažanja iz izračunate regresijske linije. Na taj način, procjenjuje se nepoznata količina sigma, koja bi bila koliko daleko bismo očekivali bilo kakvo promatranje potencijala od stvarne linije regresije (linija za koju smo dobili našu procjenu najmanjih kvadrata). Čitaj više »

Vjerojatnost crtanja bilo sedam, dva ili asa je 3/13. Vjerojatnost crtanja bilo asa, sedam ili dva je ista kao vjerojatnost izvlačenja keca plus vjerojatnost od sedam plus vjerojatnost dva. P = P_ (as) + P_ (sedam) + P_ (dva) Na palubi postoje četiri asa, tako da vjerojatnost mora biti 4 (broj "dobrih" mogućnosti) iznad 52 (sve mogućnosti): P_ (as) ) = 4/52 = 1/13 Budući da postoje 4 oba od dva i sedam, možemo koristiti istu logiku da shvatimo da je vjerojatnost ista za sva tri: P_ (sedam) = P_ (dva) = P_ ( ace) = 1/13 To znači da se možemo vratiti na našu izvornu vjerojatnost: P = 1/13 + 1/13 + 1/13 = 3/13 Stoga Čitaj više »

1884 općenito možete imati 8 izabrati 6 za muškarce i 10 za žene. Ne pitajte me zašto imate više žena i vaš odbor traži manje zastupanja, ali to je druga priča. Ok, ulov je da jedan od tih momaka odbija raditi s jednom od tih djevojaka. Tako se ova osoba ne može koristiti sa svim dečkima tako da oduzmemo 1 od 8 i dodamo njegove kombinacije na ukupno 7 odabira 1 načina na kraju. Dakle, počnimo s drugim dečkima (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 sada ih možemo uskladiti s (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 načina za žene ili 7 * 252 = 1764 sada za posljednjeg tipa koji je odbio raditi s jednom djevojkom. može raditi samo s 9 izabrati 5 žena tak Čitaj više »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Općenito kada rasporedimo n stavki, gdje postoje" "različite stavke koje se pojavljuju svaka" n_i "puta, za" i = 1,2 " , ..., k ", onda mi" "imamo" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "mogućnosti raspoređivanja." "Stoga moramo brojati koliko se puta pojavljuju stavke:" "Ovdje imamo 7 stavki: dva 579 i jedan 6, tako" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "mogućnosti" " To se naziva multinomijalni koeficijent. "Filozofija iza nje je jednostavna. Imali bismo n! Načina da ih" "uredimo a Čitaj više »

Q_1 = 24 Ako imate TI-84 kalkulator u ruci: Možete slijediti ove korake: Prvo stavite brojeve u red. Zatim pritisnite gumb stat. Zatim "1: Uredi" i unesite svoje vrijednosti u red Nakon toga ponovno pritisnite tipku stat i idite na "CALC" i pritisnite "1: 1-Var Stats" pritisnite izračunati. Zatim se pomaknite prema dolje dok ne vidite Q_1. Ta vrijednost je vaš odgovor :) Čitaj više »

Mali uzorak, normalna distribucija i možete izračunati standardnu devijaciju i srednju, t statistiku se koristi Za veliki uzorak, Z statistika (Z bod) ima približno standardnu normalnu distribuciju. Kada je uzorak mali, varijabilnost raspodjele Z proizlazi iz slučajnosti. To podrazumijeva da će distribucija vjerojatnosti biti više raširena od standardne normalne distribucije. Kada je n broj uzorka, a df = n-1, t rezultat (t statistika) može se izračunati pomoću t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = prosjek srednje vrijednosti μ0 = pretpostavljena srednja vrijednost populacije s = standardna devijacija uzorka n = ve Čitaj više »

Varijanca je sigma ^ 2 = 15,81, a standardna devijacija je sigma oko 3,98. U binomnoj distribuciji imamo prilično lijepe formule za srednju vrijednost i varijancu: mu = Np r i sigma ^ 2 = Np (1-p) Dakle, varijanca je sigma ^ 2 = nP (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Standardna devijacija je (kao i obično) kvadratni korijen varijance: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) cca 3.98. Čitaj više »

Boja (crvena) (sigma ^ 2 = 3,25) Da bismo pronašli varijance, prvo moramo izračunati srednju vrijednost. Da biste izračunali srednju vrijednost, jednostavno dodajte sve točke podataka, a zatim ih podijelite s brojem točaka podataka. Formula za srednju mu je mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Gdje je x_k kth točka podataka, a n je broj podataka boda. Za naš skup podataka imamo: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Dakle, srednja vrijednost je = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Sada da bismo izračunali varijancu, otkrili smo koliko je svaka točka podataka udaljena od srednje vri Čitaj više »

Varijanca je 27500 Srednja vrijednost skupa podataka dobiva se kao zbroj podataka podijeljenih njihovim brojem, tj. (Sigmax) / N Dakle, srednja vrijednost je 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Varijacija je dana (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 Stoga varijanca iznosi 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Čitaj više »

Varijanca populacije: 56.556 Varijance uzorka: 67.867 Za izračun varijance: Izračunajte aritmetički prosjek (prosjek) Za svaki kvadrat vrijednosti podataka razlika između te vrijednosti podataka i srednje vrijednosti Izračunajte zbroj kvadrata razlika Ako vaši podaci predstavljaju cijelu populaciju: 4. Podijelite zbroj kvadrata razlika prema broju vrijednosti podataka kako biste dobili varijaciju populacije Ako vaši podaci predstavljaju samo uzorak uzet iz veće populacije. 4. Podijelite zbroj kvadrata razlika za 1 manje od broja vrijednosti podataka za dobivanje varijance uzorka Čitaj više »

Odstupanje je 25,14 podataka; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varijansa (sigma ^ 2) je prosjek kvadrata razlika od srednje vrijednosti. Srednja vrijednost je (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) Odstupanje je 25,14 [Ans] Čitaj više »

Ovisno o tome hoće li se dati podaci uzeti kao cjelokupna populacija (sve vrijednosti) ili uzorak od neke veće populacije: Varijacija populacije sigma ^ 2 ~ = 66,7 Varijance uzorka s ^ 2 ~ = 77,8 To se može odrediti pomoću standardnih ugrađenih u funkcijama znanstvenog kalkulatora ili tablice (kao u nastavku): ... ili se može izračunati koracima kao: Određivanje zbroja vrijednosti podataka Podijelite zbroj vrijednosti podataka s brojem vrijednosti podataka kako biste dobili Srednja vrijednost Za svaku vrijednost podataka oduzmite srednju vrijednost * iz vrijednosti podataka da dobijemo odstupanje od srednje vrijednosti ** Čitaj više »

Varijanta skupa podataka je 6,29. Napominjemo da je formula varijance za računsku namjenu 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 gdje je n ukupan broj vrijednosti u danog skupa podataka. U danim podacima imamo n = 7, a vrijednosti x_i su {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Dakle, vaša varijacija = 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 Čitaj više »

47.9 Pretpostavljam da mislite na varijaciju populacije (varijacija uzorka će se neznatno razlikovati). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Molimo da napravite razliku između dva. Prvi znak kaže "dodajte kvadrate vaših brojeva", drugi kaže "dodajte prvo, zatim kvadratirajte sumu" 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 Čitaj više »

Varijansa sigma ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Izračunamo aritmetičku srednju prvu mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Za izračun sigma ^ 2 varijance koristimo formulu sigma ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Bog blagoslovi ... Nadam se da je objašnjenje korisno. Čitaj više »

Varijansa sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 izračunati aritmetičku sredinu mu prvo n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 izračunaj sigma ^ 2 varijance koristeći formulu varijance za sigma ^ 2 = (sum (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 Bog blagoslovi .. ... Nadam se da je objašnjenje korisno. Čitaj više »

211/2 ili 105,5 pronaći srednju vrijednost: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 oduzeti srednju vrijednost iz svakog broja u podacima i kvadrirati rezultat: -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 pronađite srednju vrijednost kvadrata razlika: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 ili 105,5 Čitaj više »

Varijacija od {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Formula za varijancu, s ^ 2, je boja (bijela) ("XXX") s ^ 2 = (zbroj (x_i - barx)) / (n- 1) gdje je barx srednja boja uzorka (bijela) ("XXX") u ovom slučaju srednja vrijednost {3,6,7,8,9} je (sumx_i) /5=6.6 Čitaj više »

Varijacija populacije: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Varijance uzorka: sigma _ ("uzorak") ^ 2 ~ = 38.48 Odgovor ovisi o tome jesu li dati podaci cijela populacija ili uzorak iz populacije , U praksi bismo jednostavno koristili kalkulator, proračunsku tablicu ili neki softverski paket za određivanje tih vrijednosti. Primjerice, Excelova proračunska tablica može izgledati ovako: (imajte na umu da je stupac F namijenjen samo za dokumentiranje ugrađenih funkcija koje se koriste u stupcu D) budući da je vježba vjerojatno namijenjena izračunavanju varijance bez izravnih mehaničkih / elektroničkih sredstava, Čitaj više »

Varijance (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Podaci o stanovništvu: boja (bijela) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Zbroj podataka o stanovništvu: boja (bijela) ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Veličina populacije: boja (bijela) ("XXX") 6 Srednja: boja (bijela) ("XXX") ") 3/6 = 1/2 = 0.5 Odstupanja od srednjeg: boja (bijela) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} boja (bijela) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5.9.5} Kvadratiji odstupanja od srednje vrijednosti: boja (bijela) ) ("XXX") {20.25,20.25,56. Čitaj više »

Varijance "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Izračunaj srednju vrijednost prve barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Varijansa "" "sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Bog blagoslovi .... Nadam se da je objašnjenje korisno. Čitaj više »

Varijanca populacije skupa podataka je sigma ^ 2 = 35 Prvo, pretpostavimo da je riječ o cijeloj populaciji vrijednosti. 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 = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Sada možemo nastaviti s izračunom varijance: sigma Čitaj više »

2,55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} znači: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 odstupanja svakog broja (n-sredina): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 varijacija = srednja vrijednost odstupanja: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Čitaj više »

Sigma varijance ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Riješite srednju vrijednost prvog barksa = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Rešite varijansu sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Bog blagoslovio .... nadam se objašnjenje je korisno. Čitaj više »

-140.714286 Varijacija se izračunava pomoću formule 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), a kada se podredite brojevima dobivate sljedeće vrijednosti: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Čitaj više »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Iz danog: n = 6 Prvo rješavamo aritmetičku sredinu. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Formula za varijancu ne-grupiranih podataka je sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ = 2 ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Bog blagoslovi .... Nadam se da je objašnjenje korisno. Čitaj više »