Statisztika

Ez egy frekvenciaeloszlás, amelyben az összes szám a teljes minta méretének töredéke vagy százaléka. Valóban nincs többé. Az összes frekvencia-számot összeadja, hogy nagy összeget kapjon. Ezután osztja a frekvenciaszámot a minta méretével a relatív frekvenciafrakció eléréséhez. Szorozzuk meg ezt a frakciót 100-ra, hogy százalékot kapjunk. Ezeket a százalékokat (vagy frakciókat) külön oszlopba helyezheti a frekvenciaszámok után. Kumulatív frekvenc Olvass tovább »

A relatív frekvencia táblázat egy olyan táblázat, amely az adatok számát százalékos formában, azaz relatív gyakorisággal rögzíti. Ezt akkor használják, ha a táblázatban szereplő kategóriákat próbálják összehasonlítani. Ez egy relatív frekvencia táblázat. Ne feledje, hogy a táblázatban lévő cellák értékei a tényleges frekvenciák helyett százalékban vannak megadva. Ezeket az értékeket úgy találja, hogy az egyes frekven Olvass tovább »

A minta kovariancia a mérés, hogy a változók mennyire különböznek egymástól a mintában. A kovariancia elmondja, hogy két változó lineáris skálán kapcsolódik egymáshoz. Azt mondja, hogy milyen erősen korrelál az X az Y-hez. Például, ha a kovariancia nagyobb, mint nulla, ez azt jelenti, hogy Y növekszik, ahogy az X növekszik. A statisztikákban szereplő minta csak egy nagyobb népesség vagy csoport részhalmaza. Például az országban egy általános iskola mintájá Olvass tovább »

Az unimodális eloszlás egy eloszlás, amely egy móddal rendelkezik. Az unimodális eloszlás egy eloszlás, amely egy móddal rendelkezik. Egy nyilvánvaló csúcsot látunk az adatokban. Az alábbi kép egyegyenes eloszlást mutat: Ezzel szemben a bimodális eloszlás így néz ki: Az első képen egy csúcsot látunk. A második képen két csúcs van. Az unimodális eloszlás általában elosztható, de nem kell. Olvass tovább »

A z-pontszám a normál normál eloszlásra vonatkozik. Számításokhoz használják, amelyeknek az átlagtól való eltérések száma szükséges. Például, z = -2 egyszerűen az átlagtól balra két átlagos eltérést jelent (átlag = 0). Remélem segít Olvass tovább »

Lásd a magyarázatot Ha nagy mennyiségű numerikus adat áll rendelkezésre, nem mindig lehetséges minden egyes numerikus adatot megvizsgálni és következtetést levonni. Ezért szükség van az adatok egy vagy néhány számra történő csökkentésére, hogy az összehasonlítás lehetséges legyen. Ebből a célból a statisztikában meghatározott központi tendenciával rendelkezünk. A központi tendencia mértéke egy számszerű értéket ad, amely az összeha Olvass tovább »

Nagyrészt kétféle adatkészlet létezik: kategorikus vagy kvalitatív - numerikus vagy kvantitatív A kategorikus adatok vagy nem numerikus adatok - ahol a változóknak a megfigyelések értékei vannak kategóriák formájában, továbbá két típusa lehet: a. Névleges b. Az a.Nominális adatok névsorai pl. A családi állapot egy névleges adat lesz, mivel a következő kategóriákban észrevételeket fog kapni. - Házas, házas, elvált / elválasztott, özvegy b. pé Olvass tovább »

A normál eloszlás teljesen szimmetrikus, a ferde eloszlás nem. Pozitívan ferde eloszlás esetén a "lábujj" a nagyobb oldalon hosszabb, mint a másik oldalon, ami a mediánt és különösen az átlagot jobbra mozgatja. Negatívan eloszlott eloszlásban ezek a balra fordulnak, mivel a kisebb értékek hosszabb "lábujj". Míg a nem ferde normál eloszlás módban a medián és az átlag ugyanolyan értékűek. (képek az internetről) Olvass tovább »

Mindez azt jelenti, hogy minimális a tényleges y érték és a becsült y érték közötti különbség összege. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Csak azt jelenti, hogy a minimális összeg az összes resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 összege között van. a tényleges y érték és a becsült y érték között. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Ily módon az előre jelzett és a hiba közötti hiba minimalizálásával a legjobban illeszkedik a regressziós so Olvass tovább »

A Pearson-féle chi-négyzet próba a függetlenségi tesztre, ill. Amikor egy "Pearson chi-négyzet próbájára" utalunk, a két teszt egyikére utalhatunk: a Pearson-féle függetlenségi chi-négyzet próbára vagy a Pearson chi-square jósági-of-fit tesztére. Az illeszkedési tesztek jósága meghatározza, hogy az adatkészlet eloszlása jelentősen eltér-e az elméleti eloszlástól. Az adatoknak párosnak kell lenniük. A függetlenségi tesztek meghatározzák Olvass tovább »

A népesség szórása a számszerű összeg, amelyet a populáció eltér egymástól. A népesség szórása azt jelzi, hogy milyen széles körben oszlik meg az adatok. Például, ha az Ön átlagértéke 10, de sok adatai között változatos, a mérések jóval nagyobbak és 10-nél kisebbek, akkor nagy eltérések lesznek. Ha az Ön lakosságának átlaga 10, és nagyon kevés változata van, a legtöbb adata 10 vagy közel 10, akkor alacsony népsű Olvass tovább »

Az eloszlás ferde, ha az egyik farka hosszabb, mint a másik. Az adatkészletet tekintve alapvetően három lehetőség van. Az adatkészlet nagyjából szimmetrikus, ami azt jelenti, hogy a medián bal oldalán, a jobb oldali oldalon körülbelül annyi kifejezést találunk. Ez nem ferde eloszlás. Az adatkészlet negatív ferdén van, ami azt jelenti, hogy a medián negatív oldalán farok van. Ez egy nagy tüskével jelenik meg jobbra, mert sok pozitív kifejezés van. Ez ferde eloszlás. Az adatkészlet pozit Olvass tovább »

Beállítja a magyarázó változó torzítást. Minden alkalommal, amikor egy többváltozós regresszióhoz további magyarázó változót adunk hozzá, az R-négyzet növeli, ami azt jelenti, hogy a statisztikus úgy véli, hogy erősebb korreláció van a hozzáadott információval. Ennek a felfelé irányuló torzításnak a korrigálásához a beállított R-négyzetet használjuk. Olvass tovább »

Átlagos = az összes érték / értékek összege. Az átlag jellemzően a legjobb tendencia a központi tendencia, mivel minden értéket figyelembe vesz. De ez rendkívül hatással van bármilyen szélsőséges értékre. Ne feledje, hogy az átlagot csak az intervallum és a mérési arány határozza meg. A medián az adat középpontja, ha rendben van. Általában, ha az adatkészlet szélsőséges értékekkel rendelkezik, vagy valamilyen irányban ferde. Megjegyezzük, ho Olvass tovább »

Lásd a magyarázatot. A 3 szám átlagának kiszámításához hozzá kell adnia őket, majd az eredményt 3-tal meg kell osztania: bar (x) = (- 50 + (- 20) +15) / 3 = -55 / 3 = -18 1/3 Válasz: Az átlagérték (hőmérséklet) -18 1/3 fok Olvass tovább »

Az átlag megkereséséhez adja hozzá az összes számot, és ossza meg az eredményt az adatpontok számával. Ebben az esetben 95 + 67 + 43 + 115 = 320 És mivel 4 szám volt, osztja ezt 4-el, hogy megkapja az átlagot: 320 ÷ 4 = 80 A telefonszámlák átlagértéke (általában közepes) 80 dollár. Olvass tovább »

Átlag = 9,22 Medián = 9 Mód = 10 Tartomány = 2 átlag (átlag) x egyező jelfrekvencia 10 | 4 9 ||| 3 8 || 2 Összesen fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Teljes frekvencia = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 adott - 10,10,9,9,10,8,9,10 és 8 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 medián növekvő sorrendbe rendezzük őket ((n + 1) / 2) th tétel = (9 + 1) / 2 = 5. tétel = 9 mód = az a tétel, amely több alkalommal fordul elő, ha az idő több = 10 tartomány = legnagyobb érték - legkisebb értéktartomány = Olvass tovább »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) a táblázatokból P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Olvass tovább »

Binomiális beállítás esetén csak két lehetséges eredmény van a próbánként. Attól függően, hogy mit akar, hívja az egyik lehetőséget a Fail és a másik Succes. Példa: Hívhatsz egy 6-os dobozt Succes-val, és egy nem 6-os sikert. A játék körülményeitől függően a 6-os gördülő költsége pénzbe kerülhet, és lehet, hogy megfordíthatja a feltételeket. Röviden: Kísérletenként csak két lehetséges eredmény van, és nevezheti Olvass tovább »

"Ez azt jelenti, hogy az A esemény valószínűsége akkor történik, amikor a B esemény bekövetkezik" "A Pr (A | B) a feltételes valószínűség." "Ez azt jelenti, hogy az" A "esemény bekövetkezik a" "feltétel" B "előfordulásakor." "Egy példa:" "A = 3 szem dobása egy kockával" "B = 4 szemet dobott egy kockával" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (most tudjuk, hogy csak 1,2 vagy 3 szem lehetséges) " Olvass tovább »

A Chi négyzet független függetlenségi tesztje segít megtalálni, hogy 2 vagy több attribútum kapcsolódik-e vagy sem. hogy a sakkozás segít-e növelni a gyermek matematikáját, vagy sem. Ez nem az attribútumok közötti kapcsolat mértékének mértéke. csak azt mondja meg nekünk, hogy a besorolás két elve jelentősen összefügg-e vagy sem, a kapcsolat formájára vonatkozó feltételezések nélkül.A homogenitás chi négyzet próbája a függetlens Olvass tovább »

A kovariancia mátrix egy egyszerűbb korrelációs mátrix általánosabb formája. A korreláció a kovariancia skálázott változata; vegye figyelembe, hogy a két paraméternek mindig ugyanaz a jele (pozitív, negatív vagy 0). Ha a jel pozitív, akkor a változók pozitívan korreláltak; ha a jel negatív, a változók negatívan korreláltak; és ha a jel 0, akkor a változók nem korreláltak. Megjegyezzük továbbá, hogy a korreláció dimenzió nélküli, mivel a Olvass tovább »

A diszkrét véletlen változónak véges számú lehetséges értéke van. A folyamatos véletlen változónak bármilyen értéke lehet (általában egy bizonyos tartományon belül). A diszkrét véletlen változó jellemzően egész szám, bár lehet racionális frakció. Egy diszkrét véletlen változó példaként: egy szabványos 6-oldalú szerszám hengerlésével kapott érték egy diszkrét véletlen változó, amelynek csak a lehet Olvass tovább »

A diszkrét vagy folyamatos ismeretek megismerésének egyik módja, hogy diszkrét esetben a pontnak tömege van, és folyamatos ponton nincs tömeg. ez jobban megérthető a grafikonok megfigyelése során. Nézzük meg először a diszkrétet. Nézd meg a pmf-et, hogy hogyan ül a tömeg a pontokon? most nézd meg a cdf-et, hogy hogyan lépnek fel az értékek, és hogy a vonal nem folyamatos? ez azt is mutatja, hogy a PMF pontján van a tömeg. Most megnézzük a Folyamatos ügyet, figyeljük meg a pdf-t, h Olvass tovább »

Hivatkozás magyarázata szakasz Népességi variancia = (összeg (x-barx) ^ 2) / N Hol - x a megfigyelési barx az N sorozat átlaga, a populáció mérete Sample Variance = (összeg (x-barx) ^ 2) / (n-1) Hol - x a megfigyelési barx az n-1 sorozat átlaga a szabadságfokok (ahol n a minta mérete). Olvass tovább »

A különbség a lehetséges eredmények száma. Bár mindkét diszkrét diszkrét, a Binomialnak csak két lehetséges eredménye van (fej / farok, 0/1, stb.). A Poisson végtelen számú lehetséges eredményt (x = 0,1,2, ..., oo) remélett Olvass tovább »

Valójában három fő típusú adat van. A kvalitatív vagy kategorikus adatoknak nincs logikai sorrendük, és nem lehet numerikus értékre fordítani. Szemszín a példa, mert a „barna” nem magasabb vagy alacsonyabb, mint a „kék”. A mennyiségi vagy numerikus adatok számok, és így „megrendelést” szabnak ki. Példák a kor, magasság, súly. De nézd meg! Nem minden numerikus adat mennyiségi. A kivétel egyik példája a hitelkártya biztonsági kódja - nincs közöttük logikai s Olvass tovább »

Attól függ, hogy fontos-e a rend. Példa: Tegyük fel, hogy választottál egy 30 fős csoportot képviselõ bizottságot: az elsõ tagnak 30 választása van. A másodiknak 29 van. A harmadiknak 28 van 28 Összesen 30 * 29 * 28 = 24360 lehetséges Permutációk Most ez feltételezi, hogy a választási sorrend releváns: az első az „elnök”, a második a „titkár”, a harmadik pedig csak „tag” lesz. Ha ez nem így van (mindhárom egyenlő), akkor a rendezés sorrendje nem fontos. Három felvétel esetén Olvass tovább »

A fő különbség az, hogy a folyamatos adatok mérhetőek, és a diszkrét adatoknak csak bizonyos értékei lehetnek. Lehet, hogy számíthatók. Példák a folyamatosra: ** A magasság, a tömeg, a jövedelem mérhető, és bármilyen értékkel bír. Példák diszkrétre: Valójában kétféle diszkrét adat van: Számolható: Gyermekek száma. Osztályváltozó: Szemszín Olvass tovább »

Lásd alább: Nézzük meg az 1-es, 2-es, 3-as, 4-es, 5-ös számokat. Az átlag az értékek hányadosa: 15/5 = 3 A medián a középtáv, ha felemelkedik (vagy csökkenő! ) rend, ami 3. Tehát ebben az esetben egyenlőek. Az átlag és a medián eltérően reagál a különböző változásokra. Például, ha megváltoztatom az 5-t a 15-re, az átlag minden bizonnyal megváltozik (25/5 = 5), de a medián 3-ra változik. Ha az adatállomány változik, ahol az értékek ö Olvass tovább »

A varianciaszabadság fokozata n, de a minta varianciájának szabadsága n-1 Megjegyzés: "Variancia" = 1 / n összeg_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Ne feledje, hogy a "Minta variancia" = 1 / (n-1) összeg_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Olvass tovább »

A medián értéke 39 Átlagos: 39 7/12 A számok átlaga az összes szám összege, melyet osztja a mennyiségükkel. Ebben az esetben az átlag: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Egy egyre rendezettebb számrendszer mediánja A páratlan számú számmal rendelkező "középső" szám 2 középső szám közepe egyenletes mennyiségű készlethez. Az adott készlet már megrendelésre került, így kiszámíthatjuk a mediánt. Az adott készletben 12 szám van, ezért meg Olvass tovább »

A korrigált R-négyzet csak a többszörös regresszióra vonatkozik A többszörös regresszióhoz több független változót adva, az R-négyzet növekedése azt a benyomást kelti, hogy jobb modellje van, ami nem feltétlenül így van. A korrigált R-négyzet a mélyítés nélkül figyelembe veszi ezt az emelkedést az R-négyzet növelésével. Ha megvizsgálja a többszörös regressziós eredményeket, megjegyezzük, hogy a beállított R-négy Olvass tovább »

VAR.S> VAR.P VAR.S kiszámítja a varianciát, feltételezve, hogy az adott adat egy minta. A VAR.P kiszámítja a varianciát, feltételezve, hogy az adott adat populáció. VAR.S = fr {össz (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = fr {össz (x - bar {x}) ^ 2} {N} Mivel ugyanazokat az adatokat használja mindkettőre, a VAR.S mindig a VAR.P értéknél magasabb értéket ad. De a VAR.S-t kell használni, mert az adott adatok valójában mintaadatok. Szerkesztés: Miért különböznek a két képlet? Nézze meg B Olvass tovább »

A legegyszerűbb az egyes adatpontok és az átlag közötti távolság átlagának kiszámítása. Ha azonban ezt közvetlenül kiszámítja, akkor nulla lesz. Ahhoz, hogy ezt megkeressük, kiszámítjuk a távolság négyzetét, megkapjuk az átlagot, majd négyzetgyöket, hogy visszanyerjük az eredeti skála értékét. Ha az adatok x_i, i értéke 1-től n-ig, (x_1, x_2, ....., x_n) és az átlag x sáv, akkor Std dev = sqrt ((összeg (x_i - bar x) ^ 2) / n) Olvass tovább »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Ezt a képletet egy egyedi megfigyelési sorozatban használhatjuk sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Hol - x a megfigyelési barx átlag az n sorozata az elemek vagy megfigyelések száma Olvass tovább »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) a diszkrét esetben az x várható értéke E (x) = összeg p (x) x, de ez összege p (x) = 1 az itt megadott eloszlás nem összegez 1-et, így feltételezem, hogy más érték létezik, és p (x = y) = .5 és a standard sigma (x) = sqrt (összeg (xE (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) ^ Olvass tovább »

Q_1 = 15 Ha van egy TI-84 számológépe a kezedben: Kövesse az alábbi lépéseket: Először helyezze el a számokat sorrendben. Ezután nyomja meg a stat gombot. Ezután "1: Szerkesztés", és menjen előre, és adja meg az értékeket annak érdekében, hogy ezt követően nyomja meg újra a stat gombot, és menjen a "CALC" -re, majd nyomja meg az "1: 1-Var Stats" gombot. Ezután görgessen lefelé, amíg meg nem jelenik a Q_1. Ez az érték a válaszod :) Olvass tovább »

Nézze meg alább: :) Először a Q_1 és Q_3 értékét határozza meg. Miután megtalálta ezeket az értékeket, melyeket levonhat: Q_3-Q_1 Ezt nevezik interkvartilis tartománynak. Most megszorozza az eredményét 1,5-gyel (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "az eredményed", majd hozzáadod az eredményedet (R) a Q_3 R + Q_3-hoz és kivonjuk a Q_1 - R-et. Két számod lesz ez egy tartomány. Bármely, a tartományon kívül található szám egy kiugrónak számít. Ha további tisztáz Olvass tovább »

A binomiális eloszlás SD értéke sigma = sqrt (npq) A binomiális eloszlás SD értéke sigma = sqrt (npq) Hol - n - a vizsgálatok száma p - A siker valószínűsége q - kudarc valószínűsége, egyenlő 1-p Olvass tovább »

A legkisebb négyzetek lineáris regresszió egyenlete: y = mx + b, ahol m = (összeg (x_iy_i) - (összeg x_i összeg y_i) / n) / (összeg x_i ^ 2 - ((összeg x_i) ^ 2) / n) és b = (összeg y_i - m összeg x_i) / n n párok gyűjteményéhez (x_i, y_i) Ez szörnyűnek tűnik az értékeléshez (és ez, ha kézzel csinálod); de számítógépet használ (például egy táblázatot tartalmazó oszlopokkal: y, x, xy és x ^ 2), nem túl rossz. Olvass tovább »

~~ 7.35 Emlékezzünk arra, hogy a két szám a és b közötti geometriai átlaga (barna) (sqrt (ab) Tehát a 3 és 18 közötti geometriai átlag rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) szín (zöld) (rArr ~~ 7,35 Olvass tovább »

3.742 "" 3 tizedesjegyre kerekítve A 2 szám geometriai átlaga: 2 / x = x / 7 "" A larr kereszt szorzás adja: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Olvass tovább »

"A 81-es és 4-es GM" definíció szerint "sqrt (81xx4) = 18". Olvass tovább »

A tartomány 0,532 A számok halmazának megkereséséhez megtalálja a legkisebb érték és a legnagyobb érték közötti különbséget. Tehát először kapcsolja ki a számokat a legkevésbé a legnagyobbra. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Láthatjuk, amint a fentiekben látható, hogy a legkisebb szám 0.118 és a legnagyobb szám 0,65. Mivel meg kell találnunk a különbséget, a következő lépés a legkisebb érték levonása a legnagyobb értékből. 0 Olvass tovább »

A harmonikus átlag az alábbi képlet által képviselt átlagtípus. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). A harmonikus átlag egy olyan fajta átlag, amelyet az egységek vagy sebességek átlagainak kiszámításához használnak, mint például a sebesség sebessége. Ez különbözik az aritmetikai átlagtól, és mindig alacsonyabb. A képlet: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n az adatállományban lévő kifejezések számát jelenti. Az x_1 a készlet első  Olvass tovább »

141 Ha X = a matematikai pontszám és az Y = a verbális pontszám, E (X) = 720 és SD (X) = 100 E (Y) = 640 és SD (Y) = 100 Nem adhatja meg ezeket a standard eltéréseket a standard megtalálásához a kompozit pontszám eltérése; azonban variációkat adhatunk hozzá. A szórás a standard szórás négyzet. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, de mivel a standard szórást akarjuk, egyszerűen vegyük figyelembe a szám négyzetgyök Olvass tovább »

Először írja be az adatokat két listára. A zárójeleket a számológépen lévő gombok és az ALL CAPS jelzésére használom, hogy jelezzük, hogy milyen funkciót kell használni. Legyen X és Y a két változó, ami megfelel egy pontgyűjteménynek. Nyomja meg a [STAT] gombot, majd válassza az EDIT lehetőséget, vagy nyomja meg az [ENTER] gombot. Ez megnyitja az adatokat tartalmazó listákat. Adja meg az 1. listában szereplő X összes értékét egyenként. Helyezzen be egy érté Olvass tovább »

A hisztogram gyors módja annak, hogy részletes statisztikai ábrázolás vagy elemzés nélkül információt szerezzen egy mintaelosztásról. Anélkül, hogy szükség lenne egy jó grafikus programra, egy hisztogram megrajzolása gyorsan megjelenítheti az adatok terjesztését. Fontos, hogy a legjobb görbe közelítéshez válasszuk ki a megfelelő „bin” méretet (adatcsoportok). Ez a grafikon megmutatja, hogy az adatértékek középre vannak-e állítva (általában elosztva), Olvass tovább »

A leíró statisztika az információgyűjtés főbb jellemzőinek mennyiségi leírása vagy maga a mennyiségi leírás. A leíró statisztikák nagyon fontosak, mert ha egyszerűen bemutatjuk nyers adatainkat, nehezen tudnánk vizualizálni, hogy mit mutatnak az adatok, különösen, ha sok volt. A leíró statisztikák tehát lehetővé teszik számunkra, hogy az adatokat jelentősebb módon mutassuk be, ami lehetővé teszi az adatok egyszerűbb értelmezését. Például, ha 100 tanulói tanfoly Olvass tovább »

IQR = 16 "növekvő sorrendben rendezi az adatokat" 71color (fehér) (x) 72color (fehér) (x) szín (bíbor) (73) szín (fehér) (x) 82color (fehér) (x) 85color (piros ) (uarr) szín (fehér) (x) 86 szín (fehér) (x) 86 szín (fehér) (x) szín (bíbor) (89) szín (fehér) (x) 91color (fehér) (x) 92 "a kvartilis az adatokat 4 csoportba osztja "" a medián szín (piros) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5 "az alsó kvartilis" szín (bíbor) (Q_1) = szín (bíborvörös) (73) "a fels Olvass tovább »

IQR = 19 (Vagy 17, lásd a megjegyzést a magyarázat végén) Az interkvartilis tartomány (IQR) az értékek halmazának (Q3) és az 1. negyedik érték (Q1) közötti különbség. Ehhez először meg kell rendezni az adatokat növekvő sorrendben: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Most meghatározzuk a lista mediánját. A mediánt általában úgy ismerik, hogy a szám a növekvő rendezett értéklistának „központja”. A páratlan számú bejegyzésű listá Olvass tovább »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 A probléma megoldásának első lépése a gyerekek összmennyiségének megállapítása, így kitalálhatja, hogy hány gyerek járt Európába, hogy hány gyerek van. Úgy fog kinézni, mint 124 / t, ahol t a gyerekek teljes összegét jelenti. Ahhoz, hogy kitaláljuk, hogy mi van, 68 + 124-et találtunk, ami megadja nekünk az összes megkérdezett gyerek összegét. 68 + 124 = 192 Így 192 = t A kifejezésünk 124/192 lesz. Most, hogy leegyszerűsítsük: Olvass tovább »

0 intuitívan 0 variancia összegösszeg különbséggel (x-mu) ^ 2. Természetesen más lehetőségek is vannak, de általában a végeredmény nem lesz negatív. Általában a legalacsonyabb lehetséges érték 0, mert ha x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Olvass tovább »

Legyen mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} egy diszkrét véletlenszerű X változó (várható értéke), amely x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... P (X = x_ {i}) = p_ {i} valószínűségekkel (ezek a listák végesek vagy végtelenek, és az összeg véges vagy végtelen lehet). A variancia a sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Az előző bekezdés a sigma_ {X} ^ {2} variancia definíciója. Az E algebra következő bitje a várt értékű operátor E Olvass tovább »

A képlet ugyanaz, függetlenül attól, hogy diszkrét véletlen változó vagy folyamatos véletlen változó. a véletlen változó típusától függetlenül a variancia képlete a sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Ha azonban a véletlen változó diszkrét, akkor az összegzés folyamatát használjuk. Folyamatos véletlen változó esetén az integrát használjuk. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Ebből a helyettesítés Olvass tovább »

Átlagos E (X) = 0 és variancia "Var" (X) = 6/5. Ne feledje, hogy E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "dx = 3 * [x ^ 4/4] _ (" ("- 1, 1 ")") = 0 Ne feledje, hogy "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Olvass tovább »

A feltételes valószínűség annak a valószínűsége, hogy egy adott esemény feltételezi, hogy ismeri egy másik esemény kimenetelét. Ha két esemény független, akkor az egyik esemény feltételes valószínűsége a másikhoz képest egyszerűen megegyezik az esemény teljes valószínűségével. Az A adott B valószínűsége P (A | B). Vegyünk például két függő változót. Határozzuk meg az A-t úgy, hogy "Egy véletlen amerikai elnök neve Ge Olvass tovább »

Átlagos = 4 113/600 Medián = 3,98 Mód = 1,20 Az átlag a számok átlaga = "=" (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "átlag" = 4 113/600 Medián a " középső szám, ha a számokat növekvő sorrendben helyezi el 1,20,1,20,3,56,4,40,6,25,8,52 Mivel 6 szám van, akkor a "középső szám" a 3. és 4. szám "medián" = (3,56+) átlaga. 4.40) /2=3.98 A mód az a szám, amely a legtöbbet jelenti, amely ebben az esetben 1,20, mivel kétszer fordul elő Olvass tovább »

Átlag = 17.bar7; Medián = 17; Mode = 21 Az átlag: (14 + 15 + 15 + 16 + 17 + 20 + 21 + 21 + 21) /9=17.bar7 A medián a középtávú 17, mivel a kifejezések száma páratlan és a megrendeléseket. Az üzemmód 21, mivel ez a kifejezés a maximális frekvenciával. Olvass tovább »

átlag = 14,25, medián = 15, mód = 15 Átlag: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 adjon hozzá minden számot felfelé, majd osztja meg hányat. Medián: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Sorolja meg a számokat a legalacsonyabbtól a legmagasabbig, majd válassza ki a középső értéket, ebben az esetben, ha az értékek egyenlő száma van, akkor a két fél között. középen. Mód: A leggyakoribb érték 15, ha gondosan ellenőrzi. Remélhetőleg ez hasznos ... Olvass tovább »

Az átlag az adatkészlet átlaga, az üzemmód a leggyakoribb szám, amely az adatkészletben fordul elő, és a medián a szám az adatkészlet közepén. Az átlagot az összes szám hozzáadásával számítják ki fel és osztva a számok számával a készletben (6 szám). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Ez az az átlag, mert a készletben lévő összes szám egyszerre fordul elő, nincs mód. Ha például a készleten 4-nél több vagy három 5- Olvass tovább »

Átlag = 30 Medián = 30 mód = 30, 31 Az átlag az "átlag" - az értékek összege az értékek számával osztva: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 A medián a középérték a legalacsonyabbtól a legmagasabbig (vagy a legmagasabbtól a legalacsonyabbig), a 28, 30, 30,31,31 medián = 30 A mód az érték. ami a leggyakrabban felsorolt. Ebben az esetben mind a 30, mind a 31 szerepel kétszer, így mindkettő. Olvass tovább »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Átlagos barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / 2. tétel = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3-as tétel M = 12 A [Z] mód az, amely az idő nagy részében jelenik meg. Z = 12 Olvass tovább »

Átlagos = 74 Median = 73 mód = 72 Átlag: átlagos = frac {72 + 75 + 78 + 72 + 73} {5} = frac {370} {5} = 74 Median: 72,72, (73), 75, 78 Mód: (72), (72), 73,75,78 Olvass tovább »

Mean: 87.5 Mode: NO mód Medián: 88 Mean = "az összes szám összege" / "hány szám van" 6 szám van és összege 525, ezért átlaguk 525/6 = 87,5 Mód a szám a legmagasabb frekvenciával, azaz melyik szám jelenik meg a legjobban a sorrendben. Ebben az esetben NO mód van, mert minden szám csak egyszer jelenik meg Medián a középső szám, amikor a számokat növekvő sorrendben helyezi el 79, 85, 86, 90, 92 , 93 A középső szám 86 és 90 között van. Tehát a köz Olvass tovább »

Lásd alább, meg kell adnunk a 0-as sorrendben a 0, 1,1, 2,8,3,4,6% számot Medián = középső szám 0, 1.1, szín (piros) (2.8), 3,4,6 2,8 mód = leggyakoribb szám. Nincs ilyen szám a listában, nincs mód Tartomány = legnagyobb legkisebb számtartomány = 4,6-0 = 4,6 átlag = összeg (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Olvass tovább »

Tartomány = 7 medián = 6 mód = 3,6,8 átlag = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Először számolja ki az értékeket: Vannak 19 Tartomány: A legmagasabb és a legalacsonyabb értékek közötti különbség: szín (kék) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, szín (kék) (9) Tartomány = szín (kék) (9-2 = 7) Medián: Érték pontosan a sorrendben elrendezett adatcsoport közepén. 19 érték van, így ez könnyen megtalálható. Ez lesz a (19 + 1) / 2-es ért Olvass tovább »

66, 66, Nincs, 27 Az átlag az aritmetikai átlag (68,4 + 65,7 + 63.9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 A medián a szélső szélsőségektől egyenlő távolságú érték. 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 leggyakoribb értéke. Ebben a készletben nincs (nincs másolat). A tartomány a legalacsonyabb és a legmagasabb értékek közötti különbség sz&# Olvass tovább »

8,32,7,6,7,6 "az átlagot" • "átlagként definiáljuk" = ("összes intézkedés összege") / ("az intézkedések száma") rArr "átlag" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 szín (fehér) (rArr "átlagos" x) = 8,32 • "az üzemmód a leggyakoribb" rArr "mód" = 7.6larr "mérés, csak az egyik, amely kétszer fordul elő" • "a medián a középső mérés egy rendezett "szín (fehér) (xxx)" "intézked Olvass tovább »

Átlag: 21,14 Medián: 12 Tartomány: 3 Mód: 12 Átlag: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 vagy 85/7 vagy 12.1428 Medián: törlés (szín (piros) (11)), törlés (szín (zöld) (11)), törlés (szín (kék) (12)), 12, törlés (szín (kék) (12)), törlés (szín (zöld) (13)), törlés (szín ( piros) (14)) Tartomány: szín (piros) (14) -szín (piros) (11) = 3 Mód: szín (piros) (11), szín (piros) (11), szín (kék) (12) , szín (kék) (12), szín (kék) ( Olvass tovább »

Ez 9 - a 8 és 10 közötti 'középérték' a középérték, ha az adatkészlet érték szerint van rendezve. Tehát az Ön esetében ez 2 8 10 16-ot eredményezne. Ha két középérték van, akkor a medián a közöttük lévő átlag. Nagyobb adatkészletekkel ez általában nem számít, mivel a középértékek közel állnak egymáshoz. Például. az 1000 felnőtt férfi magassága vagy a város népének jövedelme. Olvass tovább »

Olvass tovább »

0,4335 "A kiegészítő esemény az, hogy a maximális érték 25" -nél kisebb, így a három jegy mind a három közül az első 25. között van. Ennek esélye a következő: "(25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "A megkérdezett valószínűség tehát:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "További magyarázat:" P (A és B és C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Az első rajzon az esély, hogy az első jegy kevesebb, mint" "vagy 25-nél nagyobb, (25/30). Így P (A) = 25/30." "A Olvass tovább »

Átlag = 19.133 Medián = 19 Mód = 19 Az átlag az aritmetikai átlag, 19.133 A medián "([az adatpontok száma] + 1) ÷ 2" vagy a PLACE érték egyenlő távolságban (számszerűen) a rendezett szélsőségektől. készlet. Ez a készlet 15 számot tartalmaz, amelyek sorrendje 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Tehát a középső hely (15 + 1) / 2 = 8. hely. Az adott helyen lévő szám 19. A mód a készlet leggyakoribb értéke. Ebben az esetben 19, a készletben három előfordulás va Olvass tovább »

Ez a készlet nincs módban. Lásd a magyarázatot. Az adatkészlet módja (modális értéke) a leggyakoribb érték a készletben. De egy készletnek több modális értéke is lehet, vagy nincsenek modális értékei. A készletnek nincsenek modális értékei, ha minden érték azonos számú előfordulással rendelkezik (mint az adott példában). Egy készletnek több modális értéke is lehet. Példa: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Ebben a beállított módban 1 Olvass tovább »

Nincs mód. A "mód" a leggyakoribb szám; a leggyakrabban megjelenő érték. De ebben az esetben minden érték pontosan egyszer jelenik meg, így nincs "leggyakoribb". Ha az egyik szám még kétszer is bekövetkezett volna, akkor ez lett volna a mód, de ez nem így van. Tehát nincs mód ebben a számlistában. Olvass tovább »

Csak 12 mód van, ami 12 Mivel az adatállományban 12 megismétlődik, és az adatkészletben nincs más ismétlődő szám, ennek az adatkészletnek a módja 12. Ennek az adathalmaznak a mediánja 15. Olvass tovább »

Az átlag vagy aritmetikai átlag. Az átlag a leggyakoribb mérés a központi tendenciának, amelyet az adatok széles körében használnak. Ennek az az oka, hogy az általános matematikában megtanult első számítások egyike, amely a statisztikákra is vonatkozik. Ezt a legtöbb ember használja (és gyakran rosszul használja), mert a legegyszerűbb a számukra érthető és kiszámítható. Olvass tovább »

Először egy binomiális: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), még akkor is, ha a p rendkívül kicsi, n hatalmas. Ezért ezt a normális használatával közelíthetjük meg. X ~ B (n, p), Y ~ N (np, np (1-p)) esetében Tehát Y ~ N (0.6,0.99994) van, P (x> = 2), normál használatával korrigálva határok, 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) Z-táblázatot használva megállapítjuk, hogy z = 0,90 P (Z = 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90 Olvass tovább »

A lineáris regresszió elsődleges alkalmazása az, hogy egy vonalat két adatcsoporthoz illeszkedjen, és meghatározza, hogy mennyire kapcsolódnak egymáshoz. Példák a következőkre: 2 részvényárfolyam-csapadék és terméshozam tanulmányi órák és fokozatok A korreláció tekintetében az általános konszenzus: A korrelációs értékek 0,8 vagy annál nagyobbak egy erős korrelációt jeleznek. a 0,5-nél kisebb értékek nagyon gyenge korrelációt jeleznek, a Olvass tovább »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Valamennyi flipnél a fejek valószínűsége 1/2. Ugyanaz a valószínűsége, hogy minden flipre farkát kapjunk. A las dolog, amiről tudnunk kell, a Heads and Tails eredmények megrendelésének számos módja - és ez ((14), (7)). Összességében: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 Olvass tovább »

Feltételezve, hogy "őszinte" 6-oldalas meghal, a válasz, ahogy Syamini azt mondja, "1/6". Ha minden lehetséges eredmény egyformán valószínű, akkor az adott eredmény valószínűsége (az Ön esetében "3" megszerzése) az, hogy az adott eredmény megszerzésének módja mekkora hányad van elosztva a lehetséges eredmények teljes számával. Ha egy elfogulatlan die-t dobsz, 6 teljes lehetséges eredmény van: 1, 2, 3, 4, 5 és 6. Az Ön által érdekelt eredmény, a 3 Olvass tovább »

P _ ((x = 4 fej)) = 0,15625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 fej)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 fej)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 fej)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 fej)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 fej)) = 0,15625 Olvass tovább »

N = 115 5% -os hibahatárral? Az arány egy konfidencia intervallumának képletét a p + - ME kalap adja, ahol ME = z * * SE (kalap p). kalap p a minta aránya z * a z kritikus értéke, amelyet egy grafikus számológépből vagy egy táblából lehet beszerezni. SE (kalap p) a minta arány standard hibája, amely az sqrt ((hat p kalap q) / n), ahol a kalap q = 1 - kalap p és n a minta mérete Tudjuk, hogy a hibahatárnak 0,05-nek kell lennie. 90% -os konfidencia intervallummal z * ~ ~ 1,64. ME = z * * SE (kalap p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0.88 * 0.1 Olvass tovább »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Először meg kell találnunk L_1 és L_2. L_1 = 3, mivel csak három karakterlánc van: (0) (1) (2). L_2 = 7, mivel minden szomszédos 0 és 2 sztring (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Most meg fogjuk találni az L_n ismétlődését (n> = 3). Ha a karaktersorozat 1-ben ér véget, akkor bármelyik szót elhelyezhetjük. Ha azonban a karakterláncok 0-val végződnek, akkor csak 0-t vagy 1-et helyezhetünk el. Ha a karakterláncok 2-ben végződnek, akkor Olvass tovább »

Ezt nézd . Hitel a Gaurav Bansalnak. Megpróbáltam meggondolni, hogy mi a legjobb módja annak, hogy ezt megmagyarázzam, és megbotlottam egy olyan oldalon, amely nagyon szép munkát végez. Inkább adnám ezt a fickót a magyarázatnak. Abban az esetben, ha a hivatkozás nem működik, az alábbiakban néhány információt adtam. Egyszerűen megfogalmazva: az R ^ 2 értéke egyszerűen az R korrelációs koefficiens négyzete. Egy modell korrelációs együtthatója (R) az x és y változókkal Olvass tovább »

{1,2,3,4,5,6}, ami valójában az összes lehetséges kimenet, mint a mintaterület meghatározása. Amikor egy 6 oldalas kockát dob, a legfelső felületen lévő pontok száma kimenetként kerül meghívásra. Most, amikor egy kockát dobunk, 1, 2,3,4,5 vagy 6 pontot kaphatunk a felső legmagasabb felületen, ami most a végeredmény. Tehát a kísérlet itt egy "6 arcú kocka gördülése", és a lehetséges eredmények listája "{1,2,3,4,5,6}". A mintavételi hely meghatároz Olvass tovább »

0.563 esély Valószínűségfátáblázatot kell készítenie, így meg tudja határozni az esélyeket: Összességében 8/11 (eredeti fekete tollak összege) 7/10-gyel (a fekete dobozok száma a dobozban marad) +. 3/11 (a piros tollak összmennyisége) 2/10-rel szorozva (a dobozban maradt piros toll mennyisége). Ez = 0,563 esély, hogy 2 azonos színű tollat fog választani, legyen az 2 fekete vagy 2 piros. Olvass tovább »

Látni kell a teljes választ, hogy megértsem, hogy nem tudom, hogy mit jelent először, hogy megkapja az adatkészletet, ahová visszanyeri az x-et, hogy megtudja, hogyan változik az x hatások y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 És szeretné megtalálni az x és y közötti kapcsolatot, úgyhogy azt hiszi, hogy a modell olyan, mint y = mx + c vagy a y = beta_0 + beta_1x + u statisztikában ezek a béta_0, béta_1 a népesség és az u paraméterei a nem észlelt változók hatása, amit más néven hibakifejezésn Olvass tovább »

Ha a Gauss-Markof feltételezések az OLS-nek megfelelő lineáris becslők közül a legalacsonyabb standard hibát adják meg, így a legjobb lineáris objektív becslés Ezeknek a feltételezéseknek az alapján a paraméterek együtthatásai lineárisak, ez azt jelenti, hogy a béta_0 és a béta_1 lineáris, de az x változó nem lineáris lineáris lehet x ^ 2 Az adatokat véletlenszerű mintából vettük. Nincs tökéletes több kollinearitás, így két változó nem Olvass tovább »

A {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 standard deviációja Kifejlesztünk egy általános képletet, majd egy adott esetben szórást kapunk 1, 2, 3, 4 és 5. Ha van {1, 2,3, ...., n} és meg kell találnunk a számok szórását. Ne feledje, hogy "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n összeg _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 azt jelenti, hogy "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n összeg _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 azt jelen Olvass tovább »

Nulla Ha csak egy szám vagy egymillió szám van, ami pontosan ugyanaz (mint például az összes 25), akkor a szórás nulla lesz. Annak érdekében, hogy a szórás nullánál nagyobb legyen, egy olyan mintát kell tartalmaznia, amely nem azonos értékeket tartalmaz. Tehát legalább minimálisan legalább két olyan értékkel kell rendelkeznie, amelyek nem egyenértékűek ahhoz, hogy a szórás nullánál nagyobb legyen. Remélem segít Olvass tovább »

"1. rész) 0.80164" "2. rész) 0.31125" "5 kapcsoló van, mint lehet nyitva vagy zárva." "Ennélfogva legfeljebb" 2 ^ 5 = 32 "eset létezik a vizsgálathoz." "Bármelyik parancsikont is megtehetünk:" "Ha mind az 1, mind a 4 nyitva van, vagy a 2 és 5 mindkettő nyitva van, az aktuális" "nem tud átadni." "Tehát (1 OR 4) ÉS (2 OR 5) zárva kell lennie." "De vannak további kritériumok:" "Ha a (4 és 2) nyitva van, akkor 3 zárva kell lennie. Olvass tovább »

A standard hiba a sigma (standard deviáció) ismeretlen paraméterének becslése. A standard hiba a variancia-becslés négyzetgyökere. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Ez az átlagos függőleges távolság mérése, amelyet az egyik megfigyelésünk a számított regressziós sorból áll. Ily módon becslést ad az ismeretlen mennyiségű sigma-ról, ami azt várná, hogy milyen messzire várnánk a potenciális megfigyelést a tényleges regressziós sorból (a sorból, amit a legkise Olvass tovább »

A hét, két vagy ász rajzolásának valószínűsége 3/13. Az ász, egy hét vagy két rajzolás valószínűsége megegyezik az ász rajzolásának valószínűségével és a hét valószínűségével, valamint a két valószínűséggel. P = P_ (ász) + P_ (hét) + P_ (két) A fedélzeten négy ász van, így a valószínűségnek 4-nek kell lennie (a "jó" lehetőségek száma) több mint 52 (minden lehetőség): P_ (ász ) Olvass tovább »

1884-ben általában 8 férfival választhat 6-at, 10 pedig a nők közül 5-et. Ne kérdezd meg, miért van több nő, és a bizottság kisebb képviseletet kért, de ez egy másik történet. Oké, a fogás az, hogy ezek közül a srácok közül 1 nem hajlandó együtt dolgozni egy ilyen lánysal. Tehát ez az adott személy nem használható az összes srácnál, így 8-ból kivonjuk az 1-et, és a végére összesen 1-et választjuk. Így elkezdhetjük a Olvass tovább »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Általában, ha n elemeket rendezünk, ahol k különböző" "elemek vannak, amelyek minden" n_i "alkalommal fordulnak elő, az" i = 1,2 , ..., k ", akkor" "van" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)! " "Szóval meg kell számolnunk, hogy hányszor fordulnak elő az elemek:" "Itt 7 tétel van: kettő 579 és egy 6, így" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "lehetőség" " Ezt multinomiális együtthatónak nevezzük. " "A mögöt Olvass tovább »

Q_1 = 24 Ha van egy TI-84 számológépe a kezedben: Kövesse az alábbi lépéseket: Először helyezze el a számokat sorrendben. Ezután nyomja meg a stat gombot. Ezután "1: Szerkesztés", és menjen előre, és adja meg az értékeket annak érdekében, hogy ezt követően nyomja meg újra a stat gombot, és menjen a "CALC" -re, majd nyomja meg az "1: 1-Var Stats" gombot. Ezután görgessen lefelé, amíg meg nem jelenik a Q_1. Ez az érték a válaszod :) Olvass tovább »

Kis minta, normál eloszlás, és standard szórást és átlagot, t statisztikát használhat. Nagy minta esetén a Z statisztika (Z pontszám) megközelítőleg normál normál eloszlást mutat. Ha a minta kicsi, a Z eloszlásának variabilitása véletlenszerűségből ered. Ez azt jelenti, hogy a valószínűségi eloszlás nagyobb lesz, mint a normál normál eloszlás. Ha n a minta száma és df = n-1, t pontszám (t statisztika) számítható t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = Olvass tovább »