Statistika

Varijanca je 28.472 Srednja vrijednost od {9, -4, 7, 10, 3, -2} je (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Za varijancu a serija {x_1.x_2, ..., x_6}, čija je sredina barxis dana (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 i stoga je 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} ili 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150) /36)=28.472 Čitaj više »

1913/30 Razmotrite set "X" brojeva 9, 4, -5, 7, 12, -8 Korak 1: "Mean" = "Zbroj X vrijednosti" / "N (Broj vrijednosti)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Korak 2: Kako bi se pronašla varijacija, oduzmite srednju vrijednost svake od vrijednosti, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 3: Sada zbrišite sve odgovore koje ste dobili od oduzimanja. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) Čitaj više »

Distribucija je eksponencijalna distribucija. k = 2 i E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Granica raspodjele je (0, oo) Da bismo pronašli k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gama (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Čitaj više »

Pod pretpostavkom da tražimo varijaciju populacije: boja (bijela) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150,64 Ovdje su podaci u obliku proračunske tablice (naravno, s danim podacima postoje proračunske tablice ili kalkulator funkcije za davanje varijance bez srednjih vrijednosti, ovdje su samo za svrhe poučavanja). Varijacija populacije je (zbroj kvadrata razlika pojedinačnih vrijednosti podataka iz srednje vrijednosti) (bijela) ("XXX") podijeljena s (broj vrijednosti podataka) Ne da ako su podaci namijenjeni samo na uzorku od neke veće populacije, tada biste trebali izračunati "Varijance uzorka Čitaj više »

"Odstupanje" _ "pop". ~ 12,57 S obzirom na uvjete: {2,9,3,2,7,7,12} Zbroj pojmova: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Broj uvjeta: 7 Srednja vrijednost: 42 / 7 = 6 odstupanja od srednje vrijednosti: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Kvadrati odstupanja od srednje vrijednosti: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6) ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Zbroj kvadrata oblika odstupanja Srednja vrijednost: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Varijacija populacije = ("Zbroj kvadrata odstupanja od srednje Čitaj više »

3.27 Varijacija = sumx ^ 2 / n - (srednja vrijednost) ^ 2 Srednja vrijednost = sum (x) / n gdje je n u broju izraza = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27) ) / 7 = 3.857 zbrajanje ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varijansa = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 Čitaj više »

Sigma ^ 2 = 18,8 srednja = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 srednja = 58 n = 5 63 x - srednja = 63 - 58 = 5 (x - sredina) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - srednja = 54 - 58 = -4 (x - sredina) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - srednja = 62 - 58 = 4 (x - srednja vrijednost) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - srednja = 59 - 58 = 1 (x - srednja vrijednost) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - srednja vrijednost = 52 - 58 = -6 (x - srednja vrijednost) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - srednja vrijednost) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - srednja vrijednost) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Čitaj više »

Varijansa (populacija): sigma ^ 2 ~ ~ 20.9 Varijacija populacije (boja (crna) (sigma ^ 2) je prosjek kvadrata razlika između svake stavke podataka o populaciji i srednje populacije. Za populaciju {d_1, d_2 , d_3, ...} veličine n sa srednjom vrijednošću mu sigma ^ 2 = (sum (d_i - mu) ^ 2) / n Čitaj više »

Pogledaj ispod. Standardna normalna vrijednost je normalno postavljena tako da mu, sigma = 0,1 tako da unaprijed znamo rezultate. PDF za standardnu normu je: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) To je srednja vrijednost: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz t mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 slijedi da: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Ovaj put, upotrijebite IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) Čitaj više »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx koji se može zapisati kao: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Pretpostavljam da je pitanje značilo f (x) = 3x ^ 2 "za" -1 <x <1; 0 "inače" Nađi varijance? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Proširi: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 zamjena sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ 2 Gdje, sigma_0 Čitaj više »

"b)" 7/16 "Suprotan događaj je da je minimum"> = 1/4 "Lakše je izračunati taj događaj jer jednostavno" "kažemo da x i y moraju biti"> = 1/4 "onda." "A izgledi za to su jednostavno" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Čitaj više »

= 0.999979973 "Komplementarni događaj je lakše izračunati." "Dakle izračunavamo vjerojatnost dobivanja više od 18 glava." "Ovo je jednako vjerojatnosti dobivanja 19 glava, plus" "vjerojatnost dobivanja 20 glava. "Primjenjujemo binomnu raspodjelu." P ["19 glava"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 glava"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "s" C (n, k) ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinacije)" => P ["19 ili 20 glava"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["najviše 18 glava"] = 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0.999979973 Čitaj više »

Z = -1.5 Budući da znamo da je vrijeme potrebno za završetak testa normalno raspodijeljeno, možemo pronaći z-rezultat za ovo određeno vrijeme. Formula za z-rezultat je z = (x-mu) / sigma, gdje je x opažena vrijednost, mu je prosjek, a sigma standardna devijacija. z = (45 - 60) / 10 z = -1.5 Studentovo vrijeme je 1,5 standardne devijacije ispod srednje vrijednosti. Čitaj više »

Pogledaj ispod. Vrijednost R ^ 2 u osnovi vam govori koji postotak varijacije u vašoj varijabli odgovora obračunava varijacija u vašoj varijabli objašnjenja. Ona pruža mjeru snage linearnog asocijacija. U ovoj situaciji, R ^ 2 = 0,7569. Množeći ovu decimalu sa 100, otkrili smo da se 75,69% varijacije u energetskom sadržaju paketa čipova može objasniti variranjem u njihovom sadržaju masti. Naravno, to znači da 24,31% varijacije u energetskom sadržaju otpada na druge čimbenike. Čitaj više »

Z - rezultat za 98% intervala pouzdanosti je 2,33 Kako to dobiti. Polovica od 0,98 = 0,49 Potražite ovu vrijednost u području ispod tablice Normalna krivulja. Najbliža vrijednost je 0,4901. Njegova vrijednost je 2,33 Čitaj više »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Standardna normalna distribucija jednostavno pretvara skupinu podataka u našu frekvencijsku raspodjelu tako da je srednja vrijednost 0, a standardna devijacija 1 Možemo koristiti: z = (x-mu) / sigma uz pretpostavku da imamo sigmu, ali ovdje imamo umjesto SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); gdje je n veličina uzorka ... Čitaj više »

Z-rezultat je -0.866 z-skala varijable x sa srednjom mu, a sigma standardne devijacije je dana (x-mu) / (sigma / sqrtn) As mu = 55, sigma = 2, n = 3 i x = 56 z-score je (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Čitaj više »

Z = 0 Imam vlastitu sumnju u ispravnost problema. Veličina uzorka je 5. Prikladno je pronaći rezultat. z bod se izračunava samo kada je veličina uzorka> = 30 Neki statističari, ako vjeruju da je distribucija populacije normalna, koristite z score čak i ako je veličina uzorka manja od 30. Niste izričito naveli za koju distribuciju želite za izračunavanje z. To može biti opažena distribucija ili distribucija uzoraka. Budući da ste postavili pitanje, odgovorit ću pretpostavljajući da je riječ o distribuciji uzoraka. SE = (SD) /sqrtn=3/sqrt4=3/2=1.5 z = (x-mu) / (SE) = (60-60) /1.5=0/1.5=0 Napomena: ako je vrijednost X jedn Čitaj više »

Z-rezultat je -26,03 z-vrijednost varijable x sa srednjom mu, a sigma standardne devijacije je dana (x-mu) / (sigma / sqrtn) As mu = 35, sigma = 5, n = 57 i x = 13 z-score je (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Čitaj više »

Odgovor je z = 0,05 u normalnoj distribuciji. Da biste riješili ovaj problem, trebat će vam pristup z-tablici (koja se naziva i "standardna normalna tablica") za normalnu distribuciju. Dobar je na Wikipediji. Postavljajući pitanje što je vrijednost z, tako da je 52% podataka na lijevoj strani, vaš cilj je pronaći z-vrijednost gdje je kumulativna površina do vrijednosti z iznosa 0,52. Stoga vam je potreban kumulativni z-stol. Pronađite unos u kumulativnoj z-tablici koja pokazuje gdje je određena vrijednost z najbliža izlazu u tablici od 0,52 (što je 52% kumulativne distribucije). U ovom slučaju, vrijednost z od 0, Čitaj više »

0.38. Pogledajte tablicu koja je povezana s dolje. Općenito, treba koristiti tablicu poput ove ili računalni program za određivanje z-skora povezanog s određenim CDF-om ili obrnuto. Da biste koristili ovu tablicu, pronađite vrijednost koju tražite, u ovom slučaju 0,65. Red vam govori one i deseto mjesto, a kolona vam govori o stotom mjestu. Dakle, za 0,65 možemo vidjeti da je vrijednost između 0,38 i 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Čitaj više »

Sve u svemu, mislim da je odluka da se koristi bar ili tortni grafikon osobni izbor. Ako koristite grafikone kao dio prezentacije, usredotočite se na cjelokupnu priču koju želite podijeliti s grafičkim grafikonima i slikama. U nastavku se nalazi skraćena smjernica koju koristim za ocjenjivanje treba li koristiti traku ili grafikon: barski grafikon prilikom bilježenja trendove izvedbe (npr. Recimo, tijekom vremena) Grafikon kada prikazuje raspodjelu cijelog Primjer: Recimo da želite pratiti kako ste trošiti novac. I ovog mjeseca potrošili ste 1000 $. Ako želite ilustrirati kako ste potrošili 1.000 USD po kategorijama (npr. Čitaj više »

P (2,3,5 ili 7) = 1/2 (vjerojatnost slijetanja na prost broj) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Vjerojatnost ne pristajanja na velikom broju) su uključene) Na popisu se nalaze 4 osnovna broja od ukupno 8 brojeva. Stoga je vjerojatnost broj povoljnih ishoda (4) podijeljen s ukupnim mogućim ishodima (8). To je jednako polovici. Vjerojatnost komplementa bilo kojeg događaja je P_c = 1 - P_1. Dopuna primarnog skupa je {1, 4, 6, 8} Ovo nije skup kompozitnih brojeva (jer se 1 smatra ni premijernim niti kompozitnim). Dakle, komplement je skup ne-primarnih brojeva od 1 do 8. E_2 = Slijetanje na ne-primarni broj Čitaj više »

Odgovor je 14 izabrati 6. To je: 3003 Formula za izračunavanje broja načina za odabir k stvari iz n stavki je (n!) / [K! (N-k)!] Gdje je a! označava faktorijale a. Faktorijalni broj je jednostavno proizvod svih prirodnih brojeva od 1 do danog broja (broj je uključen u proizvod). Dakle, odgovor je (14!) / (6! 8!) = 3003 Čitaj više »

1) Vjerojatnost je 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Vjerojatnost je 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Stope odbijanja triju odjela su 0.1, 0.08 i 0.12. To znači 0,9, 0,92 i 0,88 je vjerojatnost da serum prolazi test u svakom odjelu zasebno. Vjerojatnost da serum prođe prvu inspekciju je 0,9. Vjerojatnost da neće proći drugi pregled je 0,08. Stoga je njena uvjetna vjerojatnost 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. Da bi se serum odbio od trećeg odjela, prvo mora proći prva i druga inspekcija. Uvjetna vjerojatnost ovoga je 0.9xx0.92. Stopa odbijanja trećeg odjela je 0,12, tako da je ukupna vjerojatnost odbijanja od strane trećeg odjela 0.9x Čitaj više »

Bilo gdje između 0% i nešto manje od 50% Ako su sve vrijednosti u skupu podataka veličine 2N + 1 različite, tada N / (2N + 1) * 100% Ako su elementi skupa podataka raspoređeni u rastućem redoslijedu, medijan je vrijednost srednjeg elementa. Za veliki skup podataka s različitim vrijednostima, postotak vrijednosti manji od medijana bit će nešto ispod 50%. Razmotrimo skup podataka [0, 0, 0, 1, 1].Medijana je 0, a 0% vrijednosti je manje od medijana. Čitaj više »

0,420175 = P ["5 golova na 6 hitaca"] + P ["6 golova na 6 metaka"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Čitaj više »

0,2252 "Ukupno ima 5 + 7 + 8 = 20 bojica." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 "= 0.2252" Objašnjenje: "" Budući da zamjenjujemo, kvota za crtanje plavog krejona je "" svaki put 5/20. Izražavamo da crtamo 4 puta plavo "" i zatim 11 puta ne plavu ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Naravno da plavi ne moraju biti prvi nacrtani pa postoje" "C (15,4) načini da ih nacrtamo, pa pomnožimo sa C (15,4)." "i C (15,4)" = (15!) / (11! 4!) "(kombinacije)" Čitaj više »

Postoji nekoliko vrsta prosjeka, ali se obično pretpostavlja da je to aritmetička sredina. Srednja vrijednost, također slobodno ocijenjena kao "prosjek", izračunava se na drugačiji način. Razmotrimo ovaj popis brojeva koji, za praktičnost. su navedene u numeričkom redoslijedu: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Da biste dobili aritmetičku sredinu, dodajte brojeve zajedno kako biste dobili zbroj. Broji brojeve kako bi dobio broj. Podijelite zbroj s brojem kako biste dobili aritmetičku sredinu. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> zbroj. Postoji 8 brojeva, tako da je 101/8 = 12.625 aritmetička sredina je 12.625. Čitaj više »

Pogledajte dolje :) Da biste pronašli prosjek skupa brojeva, prvo dodajte sve brojeve u skup, a zatim ih podijelite s ukupnim brojem brojeva. Na primjer recimo da se vaš set sastoji od sljedećeg: 32,40,29,45,33,33,38,41 Dodali biste: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Zauzeli bismo ukupno 290 i podijelili s ukupnim brojem brojeva, za naš slučaj imamo ukupno 8 brojeva. 290/8 = 36,25 Naš prosjek je 36,25 Čitaj više »

"Kontinuirano" nema praznina. "Diskretno" ima različite vrijednosti odvojene regijama "bez vrijednosti". Kontinuirano može biti nešto poput visine, što može varirati u populaciji "kontinuirano", bez posebnih ograničenja. "Diskretni" mogu biti izbori ili ishodi testa - ili "je" ili "nije" - ne postoje gradacije ili "kontinuitet" između izbora. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Čitaj više »

Opisna statistika uključuje opis danih uzoraka podataka, bez prosuđivanja o populaciji. Na primjer: uzorak srednje vrijednosti može se izračunati iz uzorka, a to je deskriptivna statistika. Inferencijske statistike izvode zaključak o populaciji na temelju uzorka. Na primjer, zaključak da većina ljudi podržava jednog kandidata (na temelju određenog uzorka). Odnos: Budući da nemamo pristup cjelokupnoj populaciji, koristimo deskriptivnu statistiku za izradu inferencijalnih zaključaka. Čitaj više »

Način će se također povećati za isti broj Neka bude skup podataka: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Neka je m način rada ovog skupa. Ako svakoj vrijednosti dodate broj n, količina brojeva se neće mijenjati, samo se brojevi mijenjaju, pa ako je broj m imao najviše pojava (m je mod), nakon dodavanja broja m + n imat će najviše pojave (pojavit će se na istim položajima u skupu kao m u prvoj). Čitaj više »

Pojedinosti u objašnjenju, na primjer: kovanica općenito u mogućnosti da rep i glavu bude 50%, ali zapravo može biti 30% glave i 70% repa ili 40% glave i 60% repa ili ...... ali više puta kada radite eksperiment => uzorak je veći (obično veći od 30) pomoću CLT (središnji granični teorem), konačno će se približiti 50% 50% Čitaj više »

Ako imate previše različitih vrijednosti. Primjer: Recimo da mjerite visinu od 2000 odraslih muškaraca. A mjerite do najbližeg milimetra. Imat ćete 2000 vrijednosti, od kojih je većina različita. Sada, ako želite dati dojam raspodjele visine u vašoj populaciji, morat ćete grupirati ta mjerenja u razredima, recimo 50 mm klase (ispod 1,50 m, 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <160 m itd.) Postoje vaše granice razreda. Svatko od 1.500 do 1.549 će biti u razredu, svi od 1.550 do 1.599 će biti u sljedećem razredu, itd. Sada možete imati značajne brojeve razreda, koji će vam omogućiti da napravite grafikone poput histograma, itd. Čitaj više »

Kada: 1) ne znate svaki detalj vašeg modela; 2) nije vrijedno modelirati svaki detalj; 3) sustav koji imate je slučajan po prirodi. Prije svega, trebali bismo definirati što je "slučajni učinak". Slučajni efekti su sve, interno ili eksterno, koji utječu na ponašanje vašeg sustava, npr. zamračenja u gradskoj električnoj mreži. Ljudi ih vide drugačije, npr. ljudi iz ekologije vole ih nazivati katastrofama, u slučaju zamračenja, ili demografskim, u slučaju grada bilo bi povećanje potrošnje energije koje bi smanjilo napon električne mreže. Konačno, što je model? model je svaka reprezentacija stvarnosti, npr. jedna a Čitaj više »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [zbroj je 8] = 5/36" "Kako postoji 5 mogućih kombinacija za bacanje 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) i (6,2). " "a) Ovo je jednako izgledi da imamo 7 puta za redom" "sumu različitu od 8, a to su" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7.2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [x = 8, x> = 2"]) / (P [x = 2 ") ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0,351087 * (5/36) = 0,048762 P ["x> = 2 "] = P [ Čitaj više »

4.1051 * 10 ^ -7% za 2 crvena, 1 žuta bez zamjene; 3.7037 x 10 ^ -7% za za 2 crvena, 1 žuta s zamjenom Najprije postavite jednadžbu koja predstavlja vaš problem s riječju: 10 crvenih diskova + 10 zelenih diskova + 10 žutih diskova = ukupno 30 diskova 1) Nacrtajte 2 crvena diska i 1 žuti disk u slijedu bez zamjene. Stvorit ćemo frakcije, gdje je numerator disk koji crtate, a nazivnik je broj preostalih diskova u vrećici. 1 je crveni disk, a 30 broj preostalih diskova. Kada izvadite diskove (a ne zamijenite ih!), Broj diskova u vrećici se smanjuje. Broj preostalih diskova smanjuje se na 29 za drugi dio jer je jedan disk već Čitaj više »

Prvo nekoliko definicija: Medijan je srednja vrijednost skupine brojeva. Prosjek je zbroj skupine brojeva podijeljenih brojem brojeva. U radu se postaje jasno da je cilj u ovoj vježbi povećati različite medije. Kako ćemo to učiniti? Cilj je urediti skupove brojeva tako da imamo srednje vrijednosti svakog skupa što je više moguće. Na primjer, najviši mogući medijan je 41 s brojevima 42, 43, 44 i 45 koji su veći od njega, a neka skupina od četiri broja je manja od nje. Naš prvi skup, dakle, sastoji se od (s tim brojevima iznad srednjeg u zelenom, srednja vrijednost u plavom, a one ispod crvene): boja (zelena) (45, 44, 43, 42 Čitaj više »

48 puta Broj puta kada se očekuje da će udariti loptu = P puta "Ukupno puta je šišmiš" = 3/5 puta 80 = 3 / otkazati5 puta poništiti80 ^ 16 = 3 puta 16 = 48 puta Čitaj više »

"Vidi objašnjenje" "Uzmemo vremensko razdoblje duljine" t ", koje se sastoji od n komada" Delta t = t / n ". ukupan broj događaja u n "" vremenskim komadima je raspodijeljen binomno prema "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "s" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinacije)" "Sada ćemo pustiti" n-> oo ", tako da" p-> 0 , "ali" n * p = lambda "Dakle, zamjenjujemo" p = lambda / n "u" p_x ":" p_x (x) = (n!) / ((x!) (nx)!) (lambda / n) ) ^ x (1-lambda / n) ^ (nx) = lambda Čitaj više »

"Vidi objašnjenje" "y je normalno normalno (sa srednjom vrijednošću 0 i standardnom devijacijom 1)" "Dakle koristimo ovu činjenicu." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Sada tražimo z vrijednosti u tablici za z vrijednosti za" "z = 2 i z = -1. Dobivamo" 0.9772 " "i" 0.1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Ovdje imamo var = 1 i srednju = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "I" B]) / (P Čitaj više »

M + -ts Gdje je t-rezultat povezan s intervalom pouzdanosti koji vam je potreban. [Ako je veličina vašeg uzorka veća od 30, tada su granične vrijednosti dane od mu = bar x + - (z xx SE)] Izračunajte srednju vrijednost uzorka (m) i uzorkovanu populaciju (e) koristeći standardne formule. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) zbroj (x_n-m) ^ 2 Ako pretpostavimo normalno raspodijeljenu populaciju iid (neovisne jednako raspodijeljene varijable s konačnom varijancom) s dovoljnim brojem za primijeniti središnji granični teorem (npr. N> 35), tada će ova sredina biti raspodijeljena kao t-distribucija s df = N-1. Interval pouzda Čitaj više »

Medijan. Ekstremni rezultat će iskriviti vrijednost na jednu ili drugu stranu. Postoje tri glavne mjere središnje tendencije: srednja vrijednost, medijan i način. Medijana je vrijednost na sredini distribucije podataka kada su ti podaci organizirani od najniže do najveće vrijednosti. To je omjer srednje vrijednosti prema mediani koji se najčešće koristi za identificiranje bilo kakvih iskrivljenja podataka. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Čitaj više »

Srednja vrijednost manje je pod utjecajem outliera nego srednja vrijednost. Srednja vrijednost manje je pod utjecajem outliera nego srednja vrijednost. Uzmimo ovaj prvi skup podataka bez izuzetaka kao primjer: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Srednja vrijednost je 25,43, a medijan je 26. Srednja vrijednost i medijan su relativno slične. U ovom drugom skupu podataka s izvanjskim rezultatima, postoji više razlika: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Srednja vrijednost je 22,71, a medijana je 26. Medijan nije uopće pogođen outlijem u ovom primjeru. , Za više informacija pogledajte srodna Sokratova pitanja: Kako outlieri utječu na mjeru sredi Čitaj više »

"To ste ispravili!" "Mogu potvrditi da je vaš pristup posve točan." "Slučaj 1: prekidač 3 otvoren (vjerojatnost 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Slučaj 2: Sklopka 3 zatvorena (vjerojatnost 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 "Dakle ukupna vjerojatnost za sklop koji struja može "" proći je: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Čitaj više »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: koeficijent za k događaja u vremenskom rasponu t je" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Ovdje nemamo daljnja specifikacija vremenskog raspona, dakle "" uzimamo t = 1, "lambda = 2. => P [" k događaja "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 događaja "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "je frakcijska površina" "manjeg kruga u usporedbi s većom." "Izgledi da u većem krugu (BC) pad meteora pada u" "manji krug (S Čitaj više »

Kategorički podaci imaju vrijednosti koje se ne mogu naručiti na bilo koji očigledan, uvjerljiv način. Rod je primjer. Muškarac nije manji ili veći od ženke. Boja očiju je druga na vašem popisu. Razredi pisama su podaci razreda: u njima postoji uvjerljiv red: morate ih naručiti od visokog do niskog (ili od niskog do visokog). Drugi primjeri koje ste spomenuli su više ili manje kontinuirani podaci: postoji mnogo mogućih vrijednosti koje možete grupirati u klase, ali imate određeni izbor o širini klase. Čitaj više »

14.7 "role" P ["svi bačeni brojevi"] = 1 - P ["1,2,3,4,5, ili 6 ne bačeni"] P ["A ili B ili C ili D ili E ili F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A i B] - P [A i C] .... + P [A i B i C] + ... "Ovdje je ovo" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Negativnost je naša vjerojatnost." zbroj n * a ^ (n-1) = sum (d / {da}) (a ^ n) = Čitaj više »

Budući da u opisu skupa podataka naš glavni interes obično predstavlja središnju vrijednost distribucije. U deskriptivnoj statistici objašnjavamo karakteristike skupa podataka - ne donosimo zaključke o većoj populaciji odakle dolaze podaci (to je inferencijalna statistika). Pritom je naše glavno pitanje obično „gdje je središte distribucije“. Da bismo odgovorili na to pitanje, obično koristimo ili srednju vrijednost, medijan ili modus, ovisno o vrsti podataka. Ove tri središnje mjere tendencije ukazuju na središnju točku oko koje se prikupljaju svi podaci. Zato je to jedan od dva bitna dijela deskriptivne statistike. Drugi Čitaj više »

"Vidi objašnjenje" "Od" "varijance =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "koja je ovdje:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" nema varijance. " znači da su sve vrijednosti X jednake srednjoj vrijednosti E (X) = 1. "Dakle, X je uvijek 1." "Dakle" X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Čitaj više »

"Odgovor D)" "To je jedini logičan odgovor, ostali su nemogući." "Ovo je problem propasti kockara." "Kockar počinje s k dolarima." "On igra dok ne dostigne G dolar ili padne natrag na 0." p = "šansa da osvoji 1 dolar u jednoj igri." q = 1 - p = "šansa da izgubi 1 dolar u jednoj igri." "Pozovi" r_k "vjerojatnost (šansu) da će biti uništen." "Tada imamo" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "s" 1 <= k <= G-1 "Možemo prepisati ovu jednadžbu zbog na p + q = 1 kako slijedi: "r_ {k + 1} - Čitaj više »

Z = 2.33 Trebate to potražiti u tablici z-score (npr. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) ili upotrijebiti numeričku implementaciju inverznog normalnog raspodjela kumulativne gustoće (npr. normsinv u Excelu). Budući da želite 98% -tni interval želite 1% na svakoj strani + -z, potražite 99% (0.99) za z da biste to dobili. Najbliža vrijednost za 0.99 na stolu daje z = 2.32 na stolu (2.33 u Excelu), to je vaš z rezultat. Čitaj više »

R-kvadrat pokazuje koliko dobro promatrani podaci odgovaraju očekivanim podacima, ali samo daje informacije o korelaciji. Vrijednost R-kvadrata pokazuje koliko dobro vaši promatrani podaci ili prikupljeni podaci odgovaraju očekivanom trendu. Ta vam vrijednost govori o snazi odnosa, ali, kao i svi statistički testovi, ne postoji ništa što vam govori o uzroku koji stoji iza odnosa ili njegove snage. U donjem primjeru možemo vidjeti da grafikon na lijevoj strani nema veze, kao što pokazuje niska vrijednost R-kvadrata. Graf na desnoj strani ima vrlo jak odnos, kao što pokazuje R-kvadratna vrijednost 1. Ni u jednom od ovih gra Čitaj više »

Jer razlika nije definirana. U rednim podacima, vrijednosti podataka mogu se naručiti, tj. Možemo ustanoviti je li A <B ili ne. Na primjer: opcija "vrlo zadovoljna" veća je od "neznatno zadovoljna" u anketi. No, ne možemo pronaći numeričku razliku između ove dvije opcije. Standardna devijacija definirana je kao prosječna razlika vrijednosti od srednje vrijednosti, a koja se ne može izračunati za redne podatke. Čitaj više »

Jer postoji razlika u vrsti podataka koje predstavljate. U stupčastom grafikonu usporedite kategoričke ili kvalitativne podatke. Razmislite o stvarima kao što je boja očiju. U njima nema reda, kao što zelena nije 'veća' nego smeđa. Zapravo ih možete urediti bilo kojim redoslijedom. U histogramu su vrijednosti kvantitativne, što znači da se mogu podijeliti u naručene skupine. Razmislite o visini ili težini, gdje stavljate svoje podatke u razrede, kao što su "ispod 1,50 m", "1,50-1.60m" i tako dalje. Ti su razredi povezani, jer jedan razred počinje tamo gdje drugi završava. Čitaj više »

Pogledajte dolje na moje misli: Opći oblik za binomna vjerojatnost je: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Pitanje je Zašto trebamo li taj prvi termin, kombinirani izraz? Hajde da radimo na primjeru i onda će se razjasniti. Pogledajmo binomnu vjerojatnost okretanja novčića 3 puta. Postavimo da glave budu p i da ne dobivamo glave ~ p (oboje = 1/2). Kada prođemo proces sumiranja, 4 termina zbrajanja će biti jednaka 1 (u suštini nalazimo sve moguće ishode pa je vjerojatnost svih ishoda sažeta 1): sum_ (k = 0) ^ ( 3) = boja (crvena) (C ^ (3,0) (1/2) ^ 0 ((1/2) ^ (3))) + boja (plava) (C ^ (3,1) (1/2) ^ 1 ((1/2) Čitaj više »

83% Prvo napišemo P (70 <X <110). Tada ga moramo ispraviti uzimajući granice, za to uzimamo najbližu .5 bez prolaska, pa: P (69.5 <= Y <= 109.5) za Z bod, koristimo: Z = (Y-mu) / sigma P ((69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z <= 0.95) -P (Z <= - 3.05) P (Z <= 0.95) - (1-P (Z <= 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78% ~~ 83% Čitaj više »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Imamo binomnu raspodjelu s n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "s" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (kombinacije) "" b) "0.9 ^ 12 + 12 * 0.1 * 0.9 ^ 11 + 66 * 0.1 ^ 2 * 0.9 ^ 10" = 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 66 * 0.1 ^ 2) = 0.9 ^ 10 * (0.81 + 1.08 + 0.66) = 0.9 ^ 10 * 2.55 = 0.88913 "c)" 0.9 ^ 12 = 0.28243 Čitaj više »

Mjera središnje tendencije je jedna vrijednost koja može predstavljati ukupnu populaciju i djeluje kao središnja gravitacija prema kojoj se kreću sve druge vrijednosti. Standardna devijacija - kao što ime sugerira je mjera odstupanja. Odstupanje znači promjenu ili udaljenost. No promjenu uvijek slijedi riječ 'od'. Stoga je standardna devijacija mjera promjene ili udaljenost od mjere središnje tendencije - što je normalno srednja vrijednost. Stoga se standardna devijacija razlikuje od mjere središnje tendencije. Čitaj više »

Pogledajte dolje :) Srednja vrijednost nije dobro mjerenje središnje tendencije jer uzima u obzir svaku točku podataka. Ako imate outliere kao u iskrivljenoj distribuciji, onda ti outlieri utječu na srednju vrijednost jednog outliera koji može povući srednju vrijednost prema dolje ili prema gore. Zbog toga srednja vrijednost nije dobra mjera središnje tendencije. Umjesto toga, medijan se koristi kao mjera središnje tendencije. Čitaj više »

Zato što se varijacija izračunava u smislu odstupanja od srednje vrijednosti, koja ostaje ista pod prijevodom. Varijacija je definirana kao očekivana vrijednost E [(x-mu) ^ 2] gdje je mu srednja vrijednost. Kada je skup podataka preveden, tada su sve točke podataka pomaknute za isti iznos x_i -> x_i + a Srednja vrijednost također se pomiče za isti iznos mu -> i + a tako da odstupanja od srednje vrijednosti ostaju isti: x_i-mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Čitaj više »

SSReg le SST Imajte na umu da R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) gdje SST = SSReg + SSE i znamo da je zbroj kvadrata uvijek ge 0. Tako SSE ge 0 podrazumijeva SSReg + SSE ge SSReg podrazumijeva SST ge SSReg podrazumijeva (SSReg) / (SST) le 1 podrazumijeva R ^ 2 le 1 Čitaj više »

Najviše 3 osobe u redu bi bile. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Tako je P (X <= 3) = 0,9. bilo bi lakše koristiti pravilo komplimenta, jer imate jednu vrijednost za koju niste zainteresirani, tako da je možete samo oduzeti od ukupne vjerojatnosti. kao: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Dakle P (X <= 3) = 0.9 Čitaj više »

Ovo je ... ILI situacija. Vi svibanj dodati vjerojatnosti. Uvjeti su ekskluzivni, to jest: ne možete imati 3 i 4 osobe u redu. U redu su 3 osobe ili 4 osobe. Tako dodajte: P (3 ili 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Provjerite svoj odgovor (ako imate vremena za vrijeme testa), izračunavanjem suprotne vjerojatnosti: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 I ovaj i vaš odgovor dodaju 1,0, kao što bi trebali. Čitaj više »

Očekivani broj u ovom slučaju može se smatrati ponderiranim prosjekom. Najbolje je to postići zbrajanjem vjerojatnosti danog broja tim brojem. Dakle, u ovom slučaju: 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 Čitaj više »

Vjerujem da misliš ili "tri puta bacaš kovanicu" ili "tri kovanice". X se naziva 'slučajna varijabla' jer prije nego što okrenemo kovanice ne znamo koliko ćemo glava dobiti. Ali možemo reći nešto o svim mogućim vrijednostima za X. Budući da je svaki flip kovanice neovisan od drugih flipsa, moguća vrijednost slučajne varijable X je {0, 1, 2, 3}, tj. Možete dobiti 0 glava ili 1 glavu ili 2 glave ili 3 glave. Pokušajte s drugim mjestom gdje razmišljate o četiri bacanja kocke. Neka slučajna varijabla Y označava broj 6s u četiri bacanja kocke. Koje su sve moguće vrijednosti slučajne varijable Y? Čitaj više »

0,5 ili 1/2 Ako imamo pravedni novčić postoje dvije mogućnosti: glave ili repovi Oba imaju jednaku šansu. Tako podijelite povoljne šanse ("uspjeh") S s ukupnim brojem šansi T: S / T = 1/2 = 0.5 = 50% Drugi primjer: Koja je vjerojatnost da će valjanje manje od tri s normalnim umrijeti? S ("uspjeh") = (1 ili 2) = 2 mogućnosti T (ukupno) = 6 mogućnosti, sve jednako vjerojatne Šanse S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Gotovo nijedan novčić u stvarnom životu nije potpuno pošten. Ovisno o površinama glave i repa, gravitacijski centar može biti mali dio na glavi ili repu. To će se samo pokazati na dugoročnom mega-flippin Čitaj više »

~ 1.9% šanse da izvučete Ace of the Spades Na palubi je 52 karte i jedan Ace of Spades na palubi. To se može izraziti kao 1/52. Podijelite kako biste pronašli postotak. 1/52 = 0.01923076923 Postoji 1,9% šanse da ćete nacrtati Ace of Spades. Vi zapravo ne morate podijeliti 1/52 da znate da je postotak vjerojatnosti ..... Vidite da se 1/52 može napisati kao 2/104 što .. približno .. je 2/100 što je 2% Ali zapamtite Ja to radim samo zato što je 104 blizu 100 što je veći broj će se razlikovati od 100, veći će se odgovor razlikovati od pravog Čitaj više »

Ovisi. Trebalo bi više pretpostavki koje vjerojatno neće biti istinite kako bi se taj odgovor ekstrapolirao iz podataka danih da bi to bila prava vjerojatnost snimanja. Uspjeh jednog suđenja može se procijeniti na temelju udjela u prethodnim ispitivanjima koja su uspjela, ako i samo ako su suđenja neovisna i jednako raspodijeljena. To je pretpostavka u binomnoj (brojnoj) distribuciji kao i geometrijskoj (čekanju) distribuciji. Međutim, pucanje slobodnih bacanja je malo vjerojatno da će biti neovisno ili identično raspoređeno. Tijekom vremena, može se poboljšati pronalaženjem "mišićne memorije", na primjer. Ako se Čitaj više »

K = 3 P ["1 poslužitelj je gore"] = 0.98 => P ["najmanje 1 poslužitelj od K poslužitelja je gore"] = 1 - P ["0 poslužitelja od K poslužitelja je gore"] = 0.99999 = > P ["0 poslužitelja od K poslužitelja je gore"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Moramo uzeti najmanje 3 poslužitelja, tako da je K = 3." Čitaj više »

0,6 P ["uzima autobus"] = 0,8 P ["on je na vrijeme | uzima autobus"] = 0,75 P ["on je na vrijeme"] = 4/6 = 2/3 P ["uzima autobus | on nije na vrijeme "] =? P ["uzima autobus | on nije na vrijeme"] * P ["NIJE na vrijeme"] = P ["uzima autobus I NIJE na vrijeme"] = P ["NIJE na vrijeme | uzima autobus "] * P [" uzima autobus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" uzima autobus | on nije na vrijeme "] = 0.2 / (P "on NIJE na vrijeme"]) = 0.2 / (1-2 / 3) = 0.2 / (1/3) = 0.6 Čitaj više »

Pogledaj ispod. Medijana je srednja vrijednost u uređenom skupu podataka. Čitaj više »

0,3828 ~ 38,3% P ["k na 10 pacijenata je oslobođeno"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "s" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(kombinacije)" "(binomna raspodjela)" "Dakle, za k = 8, 9 ili 10, imamo:" P ["najmanje 8 na 10 pacijenata su oslobođeni "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0.3828 ~ 38,3 % Čitaj više »

To je poznato kao složeni problem vjerojatnosti. Postoje četiri asa u špilu od 52 karte, tako da je vjerojatnost crtanja asa 4/52 = 1/13 Zatim, postoji 13 pikova na palubi, tako da je vjerojatnost crtanja lopata je 13/52 ili 1/4 Ali, budući da je jedan od tih asova također lopata, moramo to oduzeti pa nećemo dvaput računati. Dakle, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Čitaj više »

Postoji formula za funkciju binomne gustoće Neka je n broj pokusa. Neka je k broj uspjeha na suđenju. Neka je p vjerojatnost uspjeha na svakom ispitivanju. Tada je vjerojatnost uspjeha na točno k ispitivanjima (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) U ovom slučaju, n = 10, k = 8, i p = 0,2, tako da je p (8) = (10!) / (8! 2!) (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 p (8) = 45 (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 Čitaj više »

0.200 Vjerojatnost da četiri od deset osoba imaju tu krvnu skupinu je 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. Vjerojatnost da ostalih šest nemaju tu krvnu skupinu je (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Te vjerojatnosti pomnožimo zajedno, ali budući da se ti ishodi mogu dogoditi u bilo kojoj kombinaciji (na primjer, osoba 1, 2, 3 i 4 imaju krvnu skupinu, ili možda 1, 2, 3, 5, itd.), Pomnožimo s boja (bijeli) I_10C_4. Dakle, vjerojatnost je (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * boja (bijela) I_10C_4 ~~ 0.200. To je još jedan način da to učinimo: budući da je ova specifična krvna grupa Bernoullijevo ispitivanje (postoje samo dva ishoda, uspjeh i neuspjeh; Čitaj više »

S ^ 2 = sum ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Gdje: s ^ 2 = suma varijance = zbroj svih vrijednosti u uzorku n = veličina uzorka barx = srednja x_i = promatranje uzorka za svaki pojam Korak 1 - Pronađite srednju vrijednost pojmova. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Korak 2 - Oduzmite srednju vrijednost uzorka od svakog termina (barx-x_i). (3 - 6.6) = -3.6 (6 - 6.6) ^ 2 = -0.6 (7 - 6.6) ^ 2 = 0.4 (8 - 6.6) ^ 2 = 1.4 (9 - 6.6) ^ 2 = 2.4 Napomena: Zbroj ti odgovori trebali bi biti 0 korak 3 - kvadrirati svaki od rezultata. (Kvadriranje čini negativne brojeve pozitivnim.) -3,6 ^ 2 = 12,96 -0,6 ^ 2 = 0,36 0,4 ^ 2 = 0,16 1,4 ^ 2 = 1,96 2 Čitaj više »

Vjerojatnost je frac {5} {6} Neka je A događaj odabira broja koji je djeljiv sa 6 i B je slučaj odabira broja koji nije djeljiv sa 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (ne A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Općenito, ako imate n listića od broja 1 do N (gdje je N veliki pozitivni cijeli broj 100) vjerojatnost odabira broja koji je djeljiv sa 6 je ~ 1/6 i ako je N točno djeljiv sa 6, onda je vjerojatnost točno 1/6, tj. P (A) = t frac {1} {6} ako je N equiv 0 mod 6 ako N nije djeljiv točno sa 6, onda biste izračunali ostatak, na primjer ako je N = 45: 45 equiv 3 mod 6 (6 * 7 = 42, 45-42) = 3, ostatak je 3) Najveći Čitaj više »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 Mogući iznosi su: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Stoga ukupan broj mogućih iznosa Međutim, broj načina za postizanje određenog ukupnog iznosa razlikuje se. Npr Doseći ukupno 2 moguće je samo 1 put - 1 i 1, ali ukupno 6 može se postići na 5 načina - 1 i 5, 5 i 1, 2 i 4, 4 i 2, 3 i 3. Mapiranje svih mogući načini postizanja zadane sume donose sljedeće. Zbroj -> Broj načina 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Dakle, ukupan broj načina na koji se može postići bilo koji ishod je: (1 + 2 + 3 + 4 + 5) xx2 +6 = 36 Čitaj više »

163 načina. Postoji 1 način glasanja za 0 osoba. Postoji 8 načina glasovanja za 1 osobu. Postoje (8 * 7) / 2 načina glasovanja za 2 osobe. Postoje (8 * 7 * 6) / (2 * 3) načina glasovanja za 3 osobe. Postoje (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) načina glasovanja za 4 osobe. To je sve zato što možete odabrati ljude, ali postoje načini na koje možete naručiti ljude. Na primjer, postoje 2 * 3 načina da naručite iste 3 osobe. Dodajući sve, dobivamo 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Čitaj više »

Varijacija populacije = 59.1 (vjerojatno ono što želite ako je ovo uvodna klasa) Varijacija uzorka = 68.9 Izračunajte srednju vrijednost {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 Nađite srednju vrijednost kvadratne razlike. Da biste to učinili: kvadrirajte razliku između svake podatkovne točke i srednje vrijednosti. Dodajte sve te kvadratične razlike. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Ako nalazite varijaciju populacije, podijelite je s brojem točaka podataka. Ako nalazite varijaciju uzorka, podijelite je s brojem točaka podataka - 1. sigma ^ frac {413.43} {7} = 59.061 (populacija) s ^ 2 Čitaj više »

Svaku bateriju s vijekom trajanja manjim od 35 sati treba zamijeniti. Ovo je pojednostavljena primjena statističkih načela. Ključne stvari koje treba zapamtiti su standardna devijacija i postotak. Postotak (1%) nam govori da želimo samo onaj dio populacije koji je manje vjerojatan od 3sigme, ili 3 standardne devijacije manje od srednje vrijednosti (to je zapravo 99,7%). Dakle, sa standardnom devijacijom od 6 sati, razlika od srednje vrijednosti za željenu donju granicu trajanja je: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32hours To znači da će svaka baterija s manje od 32 sata života biti zamijenjena. Statistike kažu da će raspon od 32 do 6 Čitaj više »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Imajte na umu da vjerojatnost ne može biti negativna, stoga pretpostavljam da" "moramo pretpostaviti da x ide od 0 do 10." "Prije svega moramo odrediti c tako da zbroj svih vjerojatnosti bude 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 "a) varijacija =" E ( Čitaj više »

Srednja vrijednost je 19, a varijanca 5,29 * 9 = 47,61 Intuitivni odgovor: Budući da su sve oznake pomnožene s 3 i dodane sa 7, srednja vrijednost treba biti 4 * 3 + 7 = 19 Standardna devijacija je mjera prosječne kvadratne razlike od znači i ne mijenja se kada dodajete isti iznos svakoj oznaci, ona se mijenja samo kad pomnožite sve oznake s 3 Dakle, sigma = 2,3 * 3 = 6,9 Varijanca = sigma ^ 2 = 6,9 ^ 2 = 47,61 n je broj brojeva gdje je {n | n u matematiki {Z_ +}} u ovom slučaju n = 5 Neka je srednja vrijednost {var} biti varijanca i,neka sigma bude standardna devijacija Dokaz značenja: mu_0 = frac {sum _i ^ n x_i} {n} = 4 Čitaj više »

Kutija s kvadratićima i dlačicama trebala bi vam reći srednju vrijednost vašeg skupa podataka, maksimalne i minimalne vrijednosti, raspon u kojem pada 50% vrijednosti i vrijednosti bilo kojih ekstremnih vrijednosti. Više tehnički, možete gledati kutiju i brkati zemljište u smislu kvartila. Gornji brkovi je maksimalna vrijednost, donja viskija minimalna vrijednost (pod pretpostavkom da nijedna od vrijednosti nije outliers (vidi dolje)). Informacije o vjerojatnostima prikupljene su iz pozicija kvartila. Vrh kutije je Q1, prvi kvartil. 25% vrijednosti leži ispod Q1. Negdje unutar kutije bit će Q2. 50% vrijednosti leži ispod Q Čitaj više »

1/2 P ["odijelo je srce"] = 1/4 P ["kartica je crvena"] = 1/2 P ["odijelo je srce | kartica je crvena"] = (P ["odijelo je srce I kartica je red "]) / (P [" kartica je crvena "]) = (P [" kartica je crvena | odijelo je srce "] * P [" odijelo je srce "]) / (P [" kartica je crvena "]) = (1 * P ["odijelo je srce"]) / (P ["kartica je crvena"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Čitaj više »

0,3947 = 39,47% = P ["1. je mlijeko i 2. je plain"] + P ["1. je plain i 2. je mlijeko"] = (15/20) (5/19) + (5/20) (15 / 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0,3947 = 39,47% : "" Kada prvi put odaberemo, u kutiji se nalazi 20 čokolada. " "Nakon što odaberemo jednu, u kutiji ima 19 čokolada." "Koristimo formulu" P [A i B] = P [A] * P [B | A] "jer oba crteža nisu neovisna." "Uzmi npr. A = '1. je mlijeko' i B = '2. je čokolada" "" Onda imamo "P [A] = 15/20" (15 mlijeka na 20 čokolada) " Čitaj više »

Pogledajte odjeljak objašnjenja Tržište je konkurentno. Ostale stvari ostaju nepromijenjene. a) Porast prihoda potrošača. Za početak potražnje i ponude kuća određuju ravnotežnu cijenu i broj kuća.DD je krivulja potražnje. SS je krivulja ponude. Postaju jednaki u točki E_1. E_1 je točka ravnoteže. M_1 broj kuća se isporučuje i traži na P_1 Price. Nakon povećanja prihoda potrošača, krivulja potražnje pomiče se na desnu stranu. Nova krivulja potražnje je D_1 D_1. On presijeca krivulju opskrbe SS u točki E_2. Nova ravnotežna cijena je P_2. To je više od izvorne cijene. Novi ravnotežni broj kuća je M_2. To je veće od izvornog b Čitaj više »