Válasz:
Lásd lentebb
Magyarázat:
A kérdés szerint - ez csak egy másik megjegyzés, hogy ugyanazt a dolgot fejezzük ki.
Ha a beállított jelöléssel egy készletet képvisel, olyan tulajdonságot keres, amely azonosítja a készlet elemeit. Például, ha azt szeretné leírni, hogy az összes szám nagyobb, mint
Melyiket olvassa el: "Minden valós szám
Másrészről, ha a beállított értéket intervallum-jelöléssel szeretné ábrázolni, meg kell ismernie a készlet felső és alsó határát, vagy esetleg a készletet alkotó összes intervallum felső és alsó határát.
Például, ha a készletet az összes kisebb szám alkotja
Ugyanez a készlet is beállítható a beállított jelöléssel:
Végül, vegye figyelembe, hogy ha a készlet jellemzése meglehetősen bonyolult, akkor a beállított jelölés előnyösebb lesz az intervallumra, ami nagy számú intervallumot igényel az unióban. Néhány más esetben szó szerint lehetetlen egy sorozatot írni az intervallum-jelölésben, például azt, hogy csak irracionális számokat gondolsz, írsz
de nem írhatsz, mint az intervallum.
Válasz:
Lásd az alábbi magyarázatot
Magyarázat:
Képzeld el, hogy kifejezzük
Ebben a jelölésben meghatározzuk mindenki jellemzőit
Az intervallum-jelölés más módja annak, hogy ezt mondjuk, de ezt feltételezve
Tavaly egy nagy teherszállító cég 4,5 × 10 ^ 5 tonna árut szállított, átlagosan 19 000 dollár tonnánként. Milyen volt a szállított áruk összértéke?
= 8,55 milliárd $ 4,5x10 ^ 5x19000 = 8550000000 $ = 8,55 milliárd $
Tavaly egy nagy teherszállító cég 4,5 x 10 ^ 5 tonna árut szállított, átlagos értéke 22 000 dollár. Mekkora volt a tudományos jelöléssel ellátott áruk összértéke?
9,9 $ xx 10 ^ 9 Az áruk átlagos értéke 22 000 dollár tonnánként (t), vagy ($ 2.2 xx 10 ^ 4) / t. A szállított áru 4,5 xx 10 ^ 5 tonna (t). A teljes érték ($ 2.2 xx 10 ^ 4) / t (4,5 xx 10 ^ 5t) = 9,9 x x 10 ^ 9
Hol lesz szűkebb az előrejelzési intervallum vagy a konfidencia intervallum: közel az átlaghoz vagy az átlaghoz képest?
Mind az előrejelzés, mind a konfidencia intervallumok szűkebbek az átlag közelében, ez könnyen látható a megfelelő hibahatárban. A következőkben a konfidencia intervallum hibahatára van. E = t _ {alfa / 2, df = n-2}, s_eqrt {{fr {1} {n} + fr {(x_0 - {{}} ^ 2} {S_ {xx }})} A következő az E = t _ {alfa / 2, df = n-2} predikciós intervallum hibahatára, ha s_eqrt {(1 + fr {1} {n} + frac {( x_0 - {{}} ^ 2} {S_ {xx}})} Mindkét esetben látjuk a (x_0 - bar {x}) ^ 2 kifejezést, amely a az előrejelzési pont az átlagtól. Ezért a CI