Statisztika

Folyamatos Általában a diszkrét adatok egész számok. Mint hány fát vagy íróasztalt vagy embert. A cipőméretek is diszkrétek. A tömeg, a magasság és az idő azonban a folyamatos adatok példái. Az egyik módja annak, hogy eldöntsük, hogy két-két alkalommal, például 9 másodpercig és 10 másodpercig tart, van-e ideje a kettő között? Igen Usain Bolt világrekord ideje 9,58 másodperc Ha 9 íróasztalt és 10 íróasztalt vesz igénybe, van-e több ír Olvass tovább »

1/435 = 0,0023 "Azt hiszem, azt jelenti, hogy 22 kártya látható, így" "csak 52-22 = 30 ismeretlen kártya van." "4 öltöny van, és minden lapnak van egy rangja, feltételezem, hogy" "ez az, amit számokkal értesz, mivel nem minden kártya rendelkezik" "számmal. "Tehát két kártyát választanak ki, és valakinek ki kell találnia az öltönyt és" "rangot. Ennek esélye a" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Magyarázat: tudjuk, hogy ne Olvass tovább »

"A 4 oldalas die dobásának lehetséges eredményei:" "1, 2, 3 vagy 4. Az átlag (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5." "A variancia E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " A 8 oldalas szerszám dobásának lehetséges következményei a következők: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 vagy 8. Így az átlag 4,5. " "A variancia (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." "A két kocka összegének &# Olvass tovább »

A = 1.7 Az alábbi ábra az adott tartomány egyenletes eloszlását mutatja, ahol a téglalap területe = 1, így (6-1) k = 1 => k = 1/5 P (X <= a) = 0,14 mint a szürke árnyékolt terület a diagramon: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Olvass tovább »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 A k megtalálásához int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2 / x-^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 P (x> 1) kiszámításához ), P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf kiszámításához (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 Olvass tovább »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0,367544 "Név" P [R] = "Valószínű, hogy egy R pálca végül kékre változik" P [Y] = "Prob. Hogy egy Y pálca végül kékre vált." P ["RY"] = "Prob. Hogy egy R & Y pálca mindketten kék eseményt jelent." P ["RR"] = "Valószínűség, hogy két R pálca kék eseményt vált ki." P ["YY"] = "Valószínűség, hogy két Y pálca kék eseményt vált ki." "Akkor" P [" Olvass tovább »

44 Adatkészlet átlagának kiszámításához adja meg az összes adatot, és ossza meg az adatok számával. Legyen a hetedik tanítás kora x. Ezzel a tanárok korosztályának átlagát a következőképpen számítják ki: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Ezután szaporodhatunk 7-el, hogy: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Az összes többi korszakot kivonjuk, hogy: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Olvass tovább »

Nem független események. Két esemény két esetben „független”: P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, az események nem függetlenek. Olvass tovább »

Átlag = 7,4 Szabványos eltérés ~~ 1.715 Változat = 2.94 Az átlag az összes adatpont összege osztva az adatpontok számával. Ebben az esetben van (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 A szórás "az átlagtól mért távolságok átlaga". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Ez azt jelenti, hogy minden adatpontot levonunk az átlagból, szögezzük ki a válaszokat, majd összeadjuk őket, és osztjuk őket az adatpontok szá Olvass tovább »

17160/6497400 Összesen 52 kártya van, közülük 13 pikk. Az első ásó rajzolásának valószínűsége a következő: 13/52 A második ásó rajzolásának valószínűsége: 12/51 Ez azért van, mert amikor az ásót kivettük, csak 12 pikk van, és csak 51 lap van. egy harmadik ásó rajzolásának valószínűsége: 11/50 a negyedik ásó rajzolásának valószínűsége: 10/49 Mindezeket együtt kell szoroznunk, hogy megkapjuk a lapátok egymás ut Olvass tovább »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 kalap béta_2 = (összeg_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (összeg_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "x_i = X_i - bar X" és "y_i = Y_i - bar Y => béta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6,1 / 60 = 0,10166666 => hat béta_1 = bar Y - kalap béta_2 * bar X = 0,4 - (6,1 / 60) * 16 Olvass tovább »

30.2 Az átlagot az értékek összegének kiszámításával és a számmal osztva számítják ki. Például a 6 nő esetében, akik átlagértéke 31 volt, láthatjuk, hogy a korok összege 186: 186/6 = 31, és ugyanezt tehetjük a férfiaknál: 116/4 = 29 a férfiak és a nők összege és száma, hogy megtalálják az iroda átlagát: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Olvass tovább »

Ha az adatkészletben néhány szélsőséges érték van. Példa: 1000 esetben van egy olyan adathalmaz, amely nem túl messze egymástól. Az átlaguk 100, mint a mediánjuk. Most csak egy esetet cserélsz egy esetre, amelynek értéke 100000 (csak azért, hogy extrém legyen). Az átlag drasztikusan (majdnem 200-ra emelkedik), míg a medián nem változik. Számítás: 1000 eset, átlag = 100, értékek összege = 100000 Lose one 100, 100000, értékek összege = 199900, átlag = 199,9 Medi& Olvass tovább »

A 6 órás rúd hossza = 265,2-230 = 35,2 A 6 rúd átlagos hossza = 44,2 cm Az 5 rúd átlagos hossza = 46 cm A teljes 6 rúd hossza = 44,2xx 6 = 265,2 cm A teljes hossz 5 rúd = 46xx5 = 230 cm A 6 órás rúd hossza = [6 rúd teljes hossza] - [5 rúd teljes hossza] A 6 órás rúd hossza = 265,2-230 = 35,2 Olvass tovább »

X = 5 3,4,5,8, x átlag = mód = medián sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, mivel szükségünk volt egy módra: .x> 0, mert x = 0 = > barx = 4, "medián" = 4 ", de nincs mód" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 3,4,5,5,8 medián = 5 mód = 5:. X = 5 Olvass tovább »

A hat számjegy jelentése: "" 270/6 = 45 3 különböző számcsoport van itt. Egy hat halmaz, két halmaz és mind a nyolc halmaza. Minden készletnek saját jelentése van. "mean" = "Total" / "számok száma" "" VAGY M = T / N Ne feledje, hogy ha ismeri az átlagot és hány számot tartalmaz, megtalálja a teljes értéket. T = M xxN Számokat adhat hozzá, összegeket adhat hozzá, de lehet, hogy nem ad meg eszközt együtt. Tehát mind a nyolc szám eseté Olvass tovább »

8 A számok halmaza a számok összege a készlet számán (az értékek száma). Négy számunk van, és az átlag 5-ös. Látjuk, hogy az értékek összege 20: 20/4 = 5 Van még egy három számcsoportunk, amelynek átlaga 12. 3 = 12 A hét szám együttes átlagának megtalálásához az értékeket együtt adhatjuk hozzá, és 7-el oszthatjuk el: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Olvass tovább »

Ilyenkor ellenálló az extrém értékek ellen. Példa: Képzeld el egy 101 fős csoportot, akik átlagosan (= átlag) 1000 dollárban vannak a bankban. Az is előfordul, hogy a középső férfi (a banki egyenlegre való válogatás után) 1000 dollárral rendelkezik a bankban. Ez a medián azt jelenti, hogy 50 (%) kevesebb, és 50-nél több van. Most az egyikük nyer egy 100000 dolláros lottó-díjat, és úgy dönt, hogy a bankba helyezi. Az átlag azonnal 1000 dollárról 2000 dollárra em Olvass tovább »

259459200 Ha ezt helyesen olvastam, akkor ha a vizsgáztató csak 2-es szorzót rendelhet hozzá. Ez azt jelenti, hogy a 30 jelből csak 15 választás van. 30/2 = 15 Ezután 15 választásunk van a 8 kérdésre. A permutációk képletének felhasználásával: (n!) / ((N - r)!) Ahol n az objektumok száma (ebben az esetben a jelek a 2 csoportban). És hogy mennyi van egy időben (ebben az esetben a 8 kérdés) Tehát: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Olvass tovább »

Ezek függenek. A „későn aludt” esemény befolyásolja a „későn iskola” másik esemény valószínűségét. A független események egy példája az érme ismételt megfordítása. Mivel az érme nem rendelkezik memóriával, a második (vagy későbbi) dobás valószínűsége még mindig 50/50 - feltéve, hogy ez tisztességes érme! Extra: Lehet, hogy ezt gondolod: Találkozsz egy barátommal, akivel évek óta nem beszéltél. Csak tudod, hogy két gyermeke van. Ami Olvass tovább »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Ez a probléma egy permutáció. Emlékezzünk rá, hogy a permutációk és a kombinációk közötti különbség az, hogy permutációkkal rendelje meg a kérdéseket. Tekintettel arra, hogy a kérdés arra utal, hogy a tanulók hányféleképpen tudnak sorba lépni (azaz hány különböző megrendelést), ez egy permutáció. Képzeld el, hogy csak két pozíciót töltünk be az 1. pozícióba és a 2. pozí Olvass tovább »

84 módon ez a csoport választható. Az adott "n" objektumokból származó "r" objektumok kiválasztásának számát nC_r jelöli, és az nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) Által megadott n = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 84 csoportban ez a csoport választható. [Ans] Olvass tovább »

Lásd alább az ötletet, hogyan kell megközelíteni ezt a választ: Úgy vélem, hogy a probléma megoldására a módszertani kérdésre adott válasz az, hogy a népességen belüli azonos elemekkel rendelkező kombinációk (például 4n-es kártyák, n számú A, B, C típusú és D) kívül esik a kombinációs képlet kiszámításához. Ehelyett Dr. Math szerint a mathforum.org-ban, néhány technikára van szüksége: az objektumok elkül Olvass tovább »

A kifejezést Mark Twain önéletrajzának tulajdonították Benjamin Disraelinek, egy brit miniszterelnöknek az 1800-as években. Twain is felelős volt a kifejezés széles körű használatáért, bár Sir Charles Dilke és mások is sokkal korábban használhatják. Lényegében a kifejezés szarkasztikusan fejezi ki a statisztikai bizonyítékok kétségét a hazugságok összehasonlításával, ami arra utal, hogy gyakran félrevezetően módosítják vagy kihasználj&# Olvass tovább »

"A hármas mintákat megduplázhatod" "Ha kétszer másolod a mintákat, hogy" "háromszor annyi mintadarabot használj, akkor működnie kell." "Tehát természetesen háromszor is meg kell ismételnie a DV értékeket." Olvass tovább »

Az adatok 50% -a a dobozon belül van. Ez azt jelenti, hogy Q1-> Q2 és Q2-> Q3 szerepel. Mivel a Q adatok minden tartománya 25% -ot tartalmaz a dobozban és a whiskerben, a doboz 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Olvass tovább »

75% Ha kvartilisekkel dolgozik, akkor először rendelje meg az eseteket. Ezután az eseteket négy egyenlő csoportba osztja. Az első érték és a második határ közötti határértéket az első kvartilisnek vagy a Q1-nek nevezzük. A második és a harmadik között Q2 = medián és a harmadik és a negyedik között a Q3. értékeit. Ez 75%. Extra: Nagy adatkészletek esetén szintén használnak százalékokat (az eseteket 100 csoportra osztják). Ha azt mondják, hogy a 75 százal Olvass tovább »

N = 3 p (n) = "Ütés az első alkalommal az n-edik próbában" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Az egyenlőtlenség határa" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" a "p" kvadratikus egyenlet megoldása: "" lemez: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "vagy" 4/25 "" Tehát a p (n) "negatív a két érték között." p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0,8) = 3,289 .... p (n Olvass tovább »

22 Az átlagot az értékek összegének mérésével és az értékek számával osztva mértük: "mean" = "sum" / "count" Katie már négy vizsgát vállalt, és az ötödik, így 76, 74, 90, 88 és x. Azt akarja, hogy az átlagértéke legalább 70 legyen. Szeretnénk tudni, hogy az x minimális pontszámnak legalább 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 eléréséhez szükséges, és most megoldjuk az x-et: 328 + x = 350 x = 22 Olvass tovább »

122 Mean = A tesztek összege osztva a tesztek teljes számával Legyen x = az 5. teszt pontszám átlag = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Megoldás először szorozva az egyenlet mindkét oldalát 5-tel: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Olvass tovább »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "szórás = 25" => "szórás" = sqrt (25) = 5 "N (10, 5) -től normál normál eloszlásig megyünk:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(z-értékek táblázata)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(táblázat z- értékek) "=> P (" 8 és 13 között ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,495" 7,5 és 13,5 a 8 és 13 helyett a diszkrét értékek "" folyamatossága miatt. " Olvass tovább »

Mindegyik 20 link közül 7 választási lehetőség van, minden alkalommal, amikor a választás független a korábbi választásoktól, így termékeket tudunk venni. A választások teljes száma = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) De mivel a lánc megfordítható, külön szekvenciákat kell számolnunk. Először számítunk szimmetrikus szekvenciák számát: azaz az utolsó 10 link az első 10 link tükörképét veszi fel. Szimmetrikus szekvenciák száma = az utak szám Olvass tovább »

N = 13 "Adja meg a táskában lévő golyók számát", n. "Akkor" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "lemez:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "vagy" 13 "Mivel n egész szám, meg kell vennünk a második megoldást (13):" => n = 13 Olvass tovább »

0,0,12,19,19 egy lehetőség van 5 kosárlabda játékunk, ahol Tyler 10 pontot ért el és 12 pontot ért el. A medián a középérték, és így tudjuk, hogy az általa szerzett pontoknak két értéke van 12-nél alacsonyabb és két érték felett. Az átlagot az értékek összegzésével és a számmal osztva számítják ki. Ahhoz, hogy átlagosan 10 pontot érjen el 5 játék felett, tudjuk: "átlag" = "pontok összege" / "ját&# Olvass tovább »

Ha egy adatkészletnek néhány nagyon szélsőséges esete van. Példa: 1000 adatállományunk van, amelyben a legtöbb érték az 1000-es jel körül mozog. Tegyük fel, hogy az átlag és a medián egyaránt 1000. Most hozzáadunk egy „milliomosot”. Az átlag drámai mértékben majdnem 2000-re emelkedik, míg a medián nem fog valójában megváltozni, mert az 501-es eset értéke az 500-as eset és az 501-es eset között (értékek szerint rendezett esetek). Olvass tovább »

A P (z <1,96) azt jelentené, hogy a normál normál eloszlást használná, és az 1.96-os bal oldali görbe alatti területet találjuk a táblázatunkban a z-pont bal oldalán található területet, amit csak meg kell néznünk az asztalon, ami nekünk ad. P (z <1,96) = 0,975, amit 97,5% -ra írhatsz Olvass tovább »

Lásd a Magyarázat szekciót A z értékek kiszámításához szükséges lépések a következők: Számítsa ki a sorozat átlagát. Számítsa ki a sorozat standard deviációját. Végül számítsuk ki az egyes x-értékek z-értékeit a z = összeg (x-barx) / sigma képlettel A számítás szerint a 209 z-értéke nagyobb, mint 2 Lásd az alábbi táblázatot - Normál eloszlás 2. rész Olvass tovább »

A rezisztens mérés olyan, amely nem befolyásolja a kiugró értékeket.Például, ha van egy rendezett számlistája: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Az átlag: 11 A medián 5 Az átlag ebben az esetben nagyobb, mint a listán szereplő számok többsége, mert az 50-et, ebben az esetben egy erős kimenetel, erősen befolyásolja. A medián 5-ös marad, még akkor is, ha a rendezett listában az utolsó szám sokkal nagyobb, mivel egyszerűen csak a rendezett számlistában adja meg a középső számot. Olvass tovább »

Lásd alább Az n próbákkal való binomiális eloszlás és a siker valószínűsége p X ~ B (n, p) 1) csak két eredmény 1) több n ismétlődő próba 2) a kísérletek függetlenek 3) a valószínűség siker, p, minden próba esetében ugyanaz Olvass tovább »

A box-and-whisker grafikon egy olyan grafikon típusa, amelynek statisztikái öt számjegyű összefoglalóból származnak. Íme egy példa: Az ötszámú összefoglaló a következőkből áll: Minumum: legalacsonyabb érték / megfigyelés Alsó kvartilis vagy Q1: az adatok alsó felének "mediánja"; az adatok medián 25% -a medián: középérték / megfigyelés Magasabb kvartilis vagy Q3: az adatok felső felének "mediánja"; az adatok 75% -ánál a legnagyobb: Olvass tovább »

Amikor az osztályok értékeit csoportosítja, be kell állítania a határokat. Példa Tegyük fel, hogy 10 000 felnőttet mérünk. Ezeket a magasságokat pontosan mérjük a mm-re (0,001 m). Az ilyen értékekkel való munka és statisztikák készítése, vagy hisztogramok készítése, egy ilyen finom részleg nem fog működni. Tehát csoportosítod az értékeket osztályokba. Mondjuk a mi esetünkben 50 mm (0,05 m) intervallumokat használunk. Ekkor 1,50- <1,55 m, 1,55–1,60 m stb Olvass tovább »

A minta használatának elsődleges előnye a népszámlálás helyett a hatékonyság. Tegyük fel, hogy valaki azt akarja tudni, hogy a kongresszus átlagos véleménye a 18-24-es személyek között van (vagyis azt akarják tudni, hogy a kongresszus jóváhagyási besorolása ebbe a demográfiai körbe tartozik). 2010-ben az Egyesült Államokban az amerikai népszámlálás szerint több mint 30 millió magánszemély volt az Egyesült Államokban. Mindegyik 30 millió emberhez megy, Olvass tovább »

Olvass tovább »

25% (vagy 0,25) kell a görbe mindkét oldalán. Standard táblázattal az z értékek z = - 0.675 és z = + 0.675 közelében vannak Olvass tovább »

A BInomial beállításban két lehetséges eredmény található eseményenként. A binomiális beállítás használatának elsődleges feltételei a következők: Csak két lehetőség létezik, amelyeket jónak vagy sikertelennek nevezünk. A jó és sikertelen arány közötti valószínűség nem változik a próbálkozások során. az egyik próbálkozás nem befolyásolja a következő példát: Egyszerre dobja a kockát (egy), és tudni akarj Olvass tovább »

A "kördiagram" fontos jellemzői A "kördiagram" létrehozása előtt fontos dolgokat kell találnunk. szükségünk van: TOP 5 FONTOS ELEMEK Két vagy több adat. Válassza ki a tökéletes színeket, hogy adatainkat könnyedén megtekinthesse. Helyezzünk egy címet a diagramunk elé. Tegyünk fel egy legendát a diagramodba (balra vagy jobbra). (rövid) A kép megtekintése is: Olvass tovább »

Az R-négyzetet nem szabad a modell validálására használni. Ez az érték, amit megnéz, amikor validálta a modellt. A lineáris modell validálása akkor történik meg, ha az adatok homogének, normál eloszlást követnek, a magyarázó változók függetlenek, és ha pontosan ismeri a magyarázó változók értékét (keskeny hiba az X-en) Az R-négyzet használható két modell összehasonlítására. Ön már validálta. A legmagasabb ért Olvass tovább »

Aritmetikai átlag ~ ~ 424,4 Normál eltérés ~ ~ 642,44 Bemeneti adatkészlet: {115, 89, 230, -12, 1700} Aritmetikai átlag = (1 / n) * Sigma (x_i), ahol Sigma x_i az összes összegre utal az Input Data Set elemei. n az elemek teljes száma. Szabvány szórás sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 az átlagtól mért négyzetes különbségek átlagára utal. Aritmetikai átlag ~ ~ 424.4 Standard szórás ~ 642.44 Remélem, hogy segít. Olvass tovább »

Az átlag 3,5 és a standard eltérés 1,83 A kifejezések összege 35, ezért a {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} átlaga 35/10 = 3,5, mivel ez az átlag átlaga. a feltételeket. Szabványos eltérés esetén az átlagtól az átlagtól és a négyzetgyöktől vett négyzetek átlagát kell találni. Az eltérések {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} és négyzetük összege (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 vagy 33,50 / 10, azaz 3,35. Ezért Olvass tovább »

Átlag = 5,25 szín (fehér) ("XXX") Medián = 4,5 szín (fehér) ("XXX") Mód = 4 Népesség: Változat = 3.44color (fehér) ("XXX") Normál eltérés = 1,85 Minta: szín (fehér ) ("X") Változat = 43,93color (fehér) ("XXX") Standard deviáció = 1,98 Az átlag az adatok értékeinek számtani átlaga, amely a középérték, amikor az adatértékeket rendezték (vagy a 2 átlagát) középértékek, ha páros szá Olvass tovább »

Bármely normális eloszlásban az üzemmód és a medián ugyanaz, mint az átlag, bármi is legyen az. Szabványos normál eloszlásban az átlagos mu érték 0-ra változik (és a standard szórás sigma értéke 1). Tehát a mód és a medián szintén 0 Olvass tovább »

Az átlag (átlag) és a középérték (középpont). Egyesek hozzáadják a módot. Például: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 értékekkel. Az átlag az aritmetikai átlag: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 A medián az a szám, amely egyenlő távolságban van a tartomány szélsőségei. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 MEGJEGYZÉS: Ebben az adatkészletben ugyanaz az érték, mint az átlag, de ez általában nem így van. Az üzemmód a készlet leggyakori Olvass tovább »

A sűrűségi görbe tulajdonságai a következők: Mindig pozitív és int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Így az F (oo) sűrűségfüggvény értéke, ha másként nincs korlátozva. ha az a felső határ az x számára. F (a) = 1 ahol f (x> = a) = 0 Olvass tovább »

Az átlagot (átlagot) és a standard eltéréseket közvetlenül egy számológépből lehet elérni stat módban. Ez barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 eredményt ad, szigorúan figyelembe véve, hogy a mintaterület összes adatpontja egész szám, az átlagot pedig a megfelelő számok számának egész számaként kell kifejezni, azaz barx = 220. A 2 standard eltérés, attól függően, hogy szeretné-e a mintát vagy a populáció standard deviációját, szintén Olvass tovább »

Igen, ez a példa megfelel a „korreláció és az okozati összefüggésnek”. Bár a tulajdonos adatai figyelemre méltó bizonyíték a korrelációra, a tulajdonos nem tud okot okozni, mert ez nem véletlenszerű kísérlet. Ehelyett, ami valószínűleg itt történt, az volt, hogy azok, akik egy kisállatot akartak megszerezni, és képesek voltak arra, hogy biztosítsák a kedvtelésből tartottakat, azok voltak az emberek, akiknek háziállata volt. A kedvtelés, hogy a kedvtelésből tartott á Olvass tovább »

Ha az adott adat az egész populáció, akkor: szín (fehér) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1,27 Ha az adott adat a populáció mintája, akkor a szín (fehér) ("XXX") sigma_ "minta" ^ 2 = 1,80; sigma_ "minta" = 1,34 Egy populáció szórásának (sigma_ "pop" ^ 2) és szórásának (sigma_ "pop") megtalálása A népességértékek összege Megosztható a populációban lévő értékek szám Olvass tovább »

Variancia = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) először megtalálja az átlagot: átlag = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 minden számhoz képest eltérést találunk - ez az átlag levonásával történik: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4 majd négyzetenként minden eltérés: (-466.6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 a szórás ezen értékek átlaga: variancia = ((14 * 217715,56) + 42672249,76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) A szórás a variancia n&# Olvass tovább »

A populációs variancia: sigma ^ 2 ~ = 476,7 és a populációk standard deviációja a négyzetgyök ennek az értéknek: sigma ~ = 21,83 Először is, feltételezzük, hogy ez az értékek teljes populációja. Ezért keresjük a népesség varianciáját. Ha ezek a számok egy nagyobb populációból vett minták halmazát képezik, akkor keresünk a minta varianciáját, amely n // (n-1) tényezővel különbözik a populáció varianciájától. A po Olvass tovább »

Feltételezve, hogy a teljes népességgel foglalkozunk, és nem csak egy mintával: Variancia sigma ^ 2 = 44,383.45 Standard szórás sigma = 210.6738 A legtöbb tudományos számológép vagy táblázatkezelő lehetővé teszi, hogy ezeket az értékeket közvetlenül meghatározza. Ha módszeresebben kell ezt megtenni: Határozza meg az adott adatértékek összegét. Számítsa ki az átlagot az összeg megosztásával az adatbevitelek számával. Minden adatérték esetén k Olvass tovább »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> variancia sigma = 28,56-> 1 szórás A variancia egyfajta átlagmérő az adatoknak a legjobban illeszkedő vonalra vonatkozó változásának. Ez a következőből származik: sigma ^ 2 = (összeg (x-barx)) / n Ha az összeg azt adja hozzá, akkor az egész a barx az átlagérték (néha mu-t használnak) n a használt adatok száma sigma ^ 2 a variancia (néha s-t használnak) sigma egy szórás Ez az egyenlet egy kis manipulációval végül: sigma ^ 2 = (összeg (x ^ 2)) / n Olvass tovább »

Változás (populáció): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Standard eltérés (populáció): sigma_ "pop" = 3.55 Az adatértékek összege 42 Az adatértékek átlagértéke 42/7 = 6 Mindegyik az adatértékekből kiszámíthatjuk az adatérték és az átlag közötti különbséget, majd ezt a különbséget négyszögletesítjük. A négyzetes különbségek összege osztva az adatértékek számával, megadja a populációs Olvass tovább »

Az F-teszt azt feltételezi, hogy az adatok rendszerint eloszlanak és a minták egymástól függetlenek. Az F-teszt azt feltételezi, hogy az adatok rendszerint eloszlanak és a minták egymástól függetlenek. A normál eloszlástól eltérő adatok néhány okból adódhatnak. Az adatok ferdeek lehetnek, vagy a minta mérete túl kicsi ahhoz, hogy elérje a normális eloszlást. Függetlenül attól, hogy az F-tesztek normális eloszlást kapnak, pontatlan eredményeket fognak eredményezni, h Olvass tovább »

Mivel nincs olyan matematikai egyenlet, amely két pont közötti normál görbe alatti területet képes kiszámítani, nincs olyan képlet, amellyel a z-tábla valószínűségét kézzel lehet megoldani. Ez az oka annak, hogy a z-táblákat általában 4 tizedes pontossággal adják meg. De vannak olyan képletek, amelyek segítségével ezeket a valószínűségeket nagyon nagy pontossággal lehet kiszámítani olyan szoftverekkel, mint az Excel, R és a TI számológép. Az exce Olvass tovább »

A Chi Squared eloszlások statisztikai mennyiségek leírására használhatók, amelyek a négyzetek összegének függvényei. A Chi Squared eloszlás olyan érték eloszlása, amely a k normálisan elosztott véletlen változók négyzetének összege. Q = összeg_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 A Chi-négyzet eloszlásának PDF-jét az: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) adja meg x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Hol k a szabadságfokok száma, és x a Q értéke, amelyre a valószínűs Olvass tovább »

A ko-variancia egyik alkalmazása a korreláció tanulmányozása. Ha két, egymástól függő változóra vonatkozó mintaadat van, akkor a ko-variancia releváns lesz. A ko-variancia a két változó közötti változás hatásának mértéke. Ha két függő változót kapunk az X és az Y, akkor az X értékeken belül meg tudjuk vizsgálni a variációt - ez a sigma_x ^ 2, az Y értékek közötti változás az y sigma_y ^ 2 variációja. Az X é Olvass tovább »

Az f-teszt a populációk eltéréseit méri. Az f-teszt két független populáció varianciáját méri. Az f-teszt az ANOVA alapja; az f-eloszlást használva meghatározza, hogy három vagy több minta azonos eszközökkel rendelkező független populációkból származik-e. Az f-tesztről és az ANOVA-ról itt olvashat bővebben. Olvass tovább »

Megmutatja a változók közötti kapcsolat formáját. Kérjük, olvassa el a válaszomat a Mi a regressziós elemzés? Megmutatja a változók közötti kapcsolat formáját. Például, hogy a kapcsolat erősen pozitív-e, erősen negatív kapcsolatban van-e, vagy nincs kapcsolat. Például a csapadék és a mezőgazdaság termelékenysége erősen összefügg, de a kapcsolat nem ismert. Ha a terméshozamot a mezőgazdasági termelékenység jelzésére azonosítjuk, és k Olvass tovább »

Amikor regressziós sort használunk arra, hogy megjósoljuk azt a pontot, amelynek x-értéke kívül esik a képzési adatok x-értékeinek tartományán, akkor azt extrapolációnak nevezzük. Annak érdekében, hogy (szándékosan) extrapoláljunk, csak a regressziós sort használjuk a képzési adatoktól távol lévő értékek előrejelzésére. Megjegyezzük, hogy az extrapoláció nem ad megbízható előrejelzéseket, mert a regressziós vonal nem érvé Olvass tovább »

Szabványos eltérések A z érték vagy pontszám egyszerűen a standard eltérések számát jelenti az átlagos normál valószínűség-eloszláshoz viszonyítva. Például, z = + -2 pontosan 2 standard eltérést jelent az átlag mindkét oldalán. Remélem segít Olvass tovább »

A Z-Score megmondja a megfigyelés helyzetét a többi eloszlásához viszonyítva, normál eltérésekkel mérve, amikor az adatok normális eloszlásúak. Általában X-értékként látja a pozíciót, amely megadja a megfigyelés tényleges értékét. Ez intuitív, de nem teszi lehetővé a megfigyelések összehasonlítását a különböző eloszlásokkal. Továbbá az X-Scores-t Z-Score-ra kell konvertálni, így a Normál normál eloszlási t& Olvass tovább »

Korreláció: két változó egymással együtt változik. Pozitív korreláció esetén, ha egy változó nő, a másik az adott adatokban is növekszik. Ok: Egy változó egy másik változó változását okozza. Jelentős különbség: A korreláció csak egybeesés lehet. Vagy talán egy harmadik változó megváltoztatja a kettőt. Például: Van összefüggés a "cipő alvás" és a "fejfájás felébredése" közö Olvass tovább »

Lásd lentebb. Adott: nem p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logikai operátorok: "nem p:" nem p, ~ p; "és:" ^^; vagy: vv Logic Tables, negation: ul (| "" p | "q |" "~ p |" "~ q |)" "T |" "T |" "F |" "F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Logikai táblák és & vagy: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | &q Olvass tovább »

~ = 0.9391 Mielőtt belépnénk a kérdésbe, beszéljünk a módszer megoldásáról. Tegyük fel például, hogy szeretném elszámolni az összes lehetséges eredményt, ha háromszor átkapcsol egy tisztességes érmét. HHH, TTT, TTH és HHT. A H valószínűsége 1/2, a T valószínűsége pedig 1/2. A HHH és a TTT esetében 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8. A TTH és a HHT esetében ez is 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8, de mivel 3 módon tudok minden eredményt elérni, minden esetben Olvass tovább »

Gyors meghatározások Kvantitatív adatok számok: magasságok; súlyok; sebességgel; háziállatok száma; évek; stb. Minőségi adatok nem számok. Ezek tartalmazhatnak kedvenc ételeket; vallások; etnikumok; stb. Diszkrét adatok olyan számok, amelyek meghatározott, elkülönített értékeket vehetnek fel. Például, amikor egy kockát dob, 1, 2, 3, 4, 5 vagy 6 értéket kap. Nem kaphat 3,75 értéket. Folyamatos adatok olyan számok, amelyek mindenféle decimális vagy frakcioná Olvass tovább »

Gyakran megnéznénk az IQR-t (Interquartile Range), hogy egy „reálisabb” pillantást nyerjünk az adatokra, mivel ez kiküszöbölné az adatainkat. Így ha olyan adatkészlete van, mint például 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Akkor, ha csak az IQR-t kellett volna értenünk, akkor inkább "valóságos" lenne adatkészletünkhöz, mintha csak normálisan vennénk volna, hogy egy 2956-os érték egy kicsit elrontja az adatokat. egy olyan kimenet, mint egy olyan egyszerű, mint egy hiba hiba, így azt mutatja, hogy haszn Olvass tovább »

A téma neve azt jelzi, hogy a variancia egy „Variabilitás mértéke”. A variancia a variabilitás mértéke. Ez azt jelenti, hogy egy adatsor esetében: "A nagyobb variancia, annál különböző adatok". Példák A kis különbségekkel rendelkező adatok halmaza. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Adatok halmaza nagyobb különbségekkel. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = Olvass tovább »

Központi érték, amely a teljes adat reprezentációja. > Ha megnézzük azokat a frekvenciaeloszlásokat, amelyekkel a gyakorlatban találkoztunk, akkor azt tapasztaltuk, hogy a változó értékek egy központi érték köré csoportosulnak; Más szavakkal, az értékek nagy része egy kis értékben van egy központi érték körül. Ezt a jellemzőt a frekvenciaeloszlás központi tendenciájának nevezik. A központi érték, amely a teljes adat reprezentációj Olvass tovább »

Névleges szint - Csak az adatokat a különböző kategóriákba sorolja be, például kategorizálva: Férfi vagy Nő Ordinális Szint - Az adatok rendezhetők és rendezhetők, de a különbség nem értelme, például: 1., 2. és 3. rangsorolás. Intervallumszint - Az adatok megrendelhetők, és a különbségeket is figyelembe lehet venni, de a szorzás / felosztás nem lehetséges. például: különböző évek szerinti kategorizálás, mint például 2011, 2012 stb. Ratio Lev Olvass tovább »

2/3 Itt van egy olyan valószínűséggel rendelkező eredmény listája, amelynek összege 10,4 + 6 = 10 5 + 5 = 10 6 + 4 = 10 Ebből a háromból csak két eredmény van, amelyek különböző arcokkal rendelkeznek (első és utolsó) ). P (különböző arcok, mivel az összeg 10) = 2/3 Olvass tovább »

Az Ogive egy kumulatív frekvenciagörbe másik neve. Az ogive minden pontján a megfigyelések száma kevesebb, mint az adott pont abszcisszája. Ez a válasz kevesebb, mint a figyelembe vételre kerül. Ellenkező esetben a görbe az abszcisszánál nagyobb megfigyelések számát adja meg. A kumulatív frekvenciaelosztás kevesebb, mint az osztályok frekvenciáinak egymás utáni hozzáadásával és az osztályok felső határaihoz írásával. Olvass tovább »

(32/52) A kártyacsomagban a kártyák fele piros (26), és (ha nem viccelődnek) 4 jack, 4 királynő és 4 király (12) van. A képkártyák, 2 aljzat, 2 királynő és 2 király azonban piros. Azt szeretnénk megtalálni, hogy "egy piros lap VAGY képkártya rajzolásának valószínűsége" A releváns valószínűségünk egy piros kártya vagy képkártya rajzolása. P (piros) = (26/52) P (kép) = (12/52) Kombinált események esetén a következő képletet haszn Olvass tovább »

0,000000015625 P (nem szereti az anyát) = 0,95 P (nem szereti az anyát törvényben) = 1-0,95 = 0,05 P (mind a 6 nem szereti az anyját törvényben) = P (az első nem szereti az anyát) * P (második) * ... * P (6. nem kedveli az anyjukat) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625 Olvass tovább »

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  Olvass tovább »

Kb. 61,5% A laptop hibás valószínűsége (6/22) A laptop hibás valószínűsége (16/22) A valószínűsége, hogy legalább egy laptop hibás, a következő: P (1 hibás) + P (2 hibás) + P (3 hibás), mivel ez a valószínűség halmozott. Legyen X a hibásnak talált laptopok száma. P (X = 1) = (3 választás 1) (6/22) ^ 1-szer (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 választás 2) (6/22) ^ 2-szer ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 választás 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (az összes valószínűs Olvass tovább »

A "bi" betűk kettőt jelentenek. Tehát a bimodális eloszlásnak két módja van. Például a {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} bimodális, mind a 3, mind a 12-nél különálló módok. Vegye figyelembe, hogy a módoknak nem kell ugyanazzal a frekvenciával rendelkezniük. Remélem, hogy segített Forrás: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Olvass tovább »

A bimodális grafikon egy bimodális eloszlást szemléltet, melyet önmagában két móddal folytonos folytonos valószínűségi eloszlásként definiálunk. Ennek az eloszlásnak a valószínűségi sűrűségfüggvényének grafikonja általában egy "kettős humped" eloszláshoz hasonlít; azaz a normál eloszlásban vagy a haranggörbében jelenlévő egyetlen csúcs helyett a gráfnak két csúcsa van. A bimodális eloszlások, bár talán kevésbé g Olvass tovább »

A hisztogramban a "bin" az egység kiválasztása és az X tengelyen való távolság.A hisztogram által vizuálisan ábrázolt valószínűségi eloszlás valamennyi adata a megfelelő tárolóedényekbe kerül. Az egyes tartályok magassága azt a frekvenciát méri, amellyel az adatok az adott tárolótartományban találhatók az elosztásban. Például ebben az alábbi hisztogramban az X-tengelytől felfelé emelkedő egyes sávok egyetlen tálca. A 75-ös magasság Olvass tovább »

Lásd a teljes magyarázatot. Amikor 100 érmét kapunk, és ezeket az érméket egy sor embernek adjuk, azt mondjuk, hogy érméket forgalmazunk. Hasonló módon, amikor a teljes valószínűség (amely 1) a véletlen változóhoz tartozó különböző értékek között oszlik meg, valószínűségét osztjuk szét. Ezért valószínűségi eloszlásnak nevezzük. Ha van olyan szabály, amely meghatározza, hogy melyik valószínűséggel legyen hozzárendelve Olvass tovább »

A chi-négyzet eloszlás az egyik leggyakrabban használt eloszlás, és a chi-négyzet statisztika eloszlása. A chi-négyzet eloszlás az egyik leggyakrabban használt eloszlás. Ez a négyzet alakú normál normál eltérések összegének megoszlása. Az eloszlás átlaga megegyezik a szabadság fokával, és a chi-négyzet eloszlásának varianciája a szabadság fokával szorozva van. Ez az eloszlás a chi négyzet teszt összehasonlításakor, a megfigyelt és a vár Olvass tovább »

A függetlenségi tesztek chi-négyzet tesztje, ha az azonos populációból származó kategorikus adatok két vagy több csoportja között jelentős kapcsolat van. A függetlenségi tesztek chi-négyzet tesztje, ha az azonos populációból származó kategorikus adatok két vagy több csoportja között jelentős kapcsolat van. A teszt nullhipotézise az, hogy nincs kapcsolat. A statisztikák egyik leggyakrabban használt tesztje. Annak érdekében, hogy ezt a tesztet használhassuk, a megfigyelése Olvass tovább »

A chi ^ 2 teszt segítségével kivizsgálhatjuk, hogy a kategorikus változók eloszlása eltér-e egymástól. A chi ^ 2 teszt csak a tényleges számokra használható, nem pedig százalékos arányokra, arányokra vagy eszközökre. A chi ^ 2 statisztika összehasonlítja a két vagy több független csoport közötti kategorikus válaszok számát. Összefoglalva: A chi ^ 2 teszt segítségével kivizsgálhatjuk, hogy a kategorikus változók eloszlása eltér-e Olvass tovább »

Lásd alább: A kombináció különálló objektumok csoportosítása, tekintet nélkül a csoportosítás sorrendjére. Például egy póker kéz egy kombináció - nem érdekel, hogy milyen sorrendben kezeljük a kártyákat, csak azt, hogy egy Royal Flush-ot (vagy egy 3-as párot) tartunk. A kombináció megtalálásának képlete: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) N = "populáció", k = " picks "Például a lehetséges 5-kártyás p&# Olvass tovább »

A szabványos box- és whisker-diagram minden adatpontot vizuálisan ábrázol, beleértve az adatkészletben balra vagy jobbra elhelyezett pontokat is. Az ilyen szélsőséges adatpontokat „outliers” -nek nevezik. A standard boxplottól eltérően a módosított boxplot nem tartalmazza a kiugró értékeket. Ehelyett a kiugró értékeket a „whiskers” -nél túlmutató pontként ábrázolják, annak érdekében, hogy pontosabban ábrázolják az adatok szóródását. Olvass tovább »

F-teszt. Az F-teszt egy statisztikai tesztmechanizmus, amelynek célja a populációs eltérések egyenlőségének tesztelése. Ezt az eltérések arányának összehasonlításával teszi. Tehát, ha a varianciák egyenlőek, akkor a varianciák aránya 1. Minden hipotézis tesztelés a feltételezés szerint történik, a nullhipotézis igaz. Olvass tovább »

ANOVA-t használunk az eszközök közötti jelentős különbségek tesztelésére. ANOVA-t vagy varianciaanalízist használunk arra, hogy teszteljük a különböző csoportok közötti szignifikáns különbségeket. Például, ha azt szeretnénk tudni, hogy a biológia, a kémia, a fizika és a kalkulusok átlagos GPA-ja különbözött-e, egy ANOVA-t használhatnánk. Ha csak két csoportunk lenne, akkor az ANOVA ugyanaz lesz, mint egy t-teszt. Az ANOVA-nak három alapfelte Olvass tovább »

Lásd lentebb. A kategorikus változó egy kategória vagy típus. Például a hajszín kategorikus érték, vagy szülőváros egy kategorikus változó. A fajok, a kezelési típusok és a nemek mind kategorikus változók. A numerikus változó olyan változó, ahol a mérés vagy a szám számszerű. Például a hüvelykben mért teljes csapadék számérték, a pulzusszám számszerű, az egy órán belül fogyasztott sajtburgerek száma számszerű. A kate Olvass tovább »

Egyirányú ANOVA egy olyan ANOVA, ahol egy független változója van, amely több mint két állapotot tartalmaz. Két vagy több független változó esetében kétirányú ANOVA-t használ. Egyirányú ANOVA egy olyan ANOVA, ahol egy független változója van, amely több mint két feltételt tartalmaz. Ez ellentétben áll egy kétirányú ANOVA-val, ahol két független változója van, és mindegyiknek több feltétele van. Például egyirányú ANOV Olvass tovább »

Egy esemény fogalma rendkívül fontos a valószínűségi elméletben. Valójában ez az egyik alapvető fogalom, mint egy pont Geometria vagy egyenlet Algebra-ban. Először egy véletlen kísérletet vizsgálunk - bármilyen fizikai vagy szellemi cselekedetet, amely bizonyos számú eredményt tartalmaz. Például számolunk pénzt a pénztárcánkban, vagy előrejelezzük a holnapi tőzsdei index értékét. A véletlen kísérlet mindkét és sok más esetben bizonyos eredményeke Olvass tovább »

Lásd alább. A véletlen változó egy véletlen kísérletből származó lehetséges értékek egy sorának számszerű eredményei. Például véletlenszerűen kiválasztunk egy cipőt a cipőboltból, és két számértéket keresünk a méretétől és árától. A diszkrét véletlen változónak véges számú lehetséges értéke van, vagy számtalan valós szám végtelen sorozata van. Például a cipők mérete, amely csak Olvass tovább »

A regressziós elemzés statisztikai folyamat a változók közötti kapcsolatok becslésére. A regressziós elemzés statisztikai folyamat a változók közötti kapcsolatok becslésére. Minden olyan módszer általános meghatározása, amely a modellt a megfigyelt adatokhoz illeszti annak érdekében, hogy a változók két csoportja közötti összefüggést számszerűsítse, ahol a hangsúly a függő változó és egy vagy több független változó k Olvass tovább »