Statisztika

A variancia a sigma ^ 2 = 15,81 és a szórás a sigma kb. 3,98. A binomiális eloszlásban meglehetősen szép képletek vannak az átlag és a wariance esetében: mu = Np extr és sigma ^ 2 = Np (1-p) Tehát a variancia a sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. A szórás (a szokásos módon) a szórás négyzetgyökere: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) kb. 3,98. Olvass tovább »

Szín (piros) (sigma ^ 2 = 3.25) A variancia megtalálásához először ki kell számítani az átlagot. Az átlag kiszámításához egyszerűen add meg az összes adatpontot, majd osszuk meg az adatpontok számával. Az átlagos mu képlete m = = (összeg_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n ahol x_k a kth adatpont, és n az adatok száma pont. Adatállományunk esetében: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Így az átlag mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Most, hogy kiszám&# Olvass tovább »

A variancia 27500 Az adathalmaz átlagát az adatok összege adja meg számukkal osztva, azaz (Sigmax) / N Így az átlag 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Ezért a variancia 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Olvass tovább »

Népesség variancia: 56.556 Minta variancia: 67,867 A variancia kiszámítása: Számítsa ki az aritmetikai átlagot (az átlagot) Minden adatérték négyzet esetében az adatérték és az átlag közötti különbség Számítsa ki a négyzetes különbségek összegét Ha az adatai a teljes népességet képviselik: 4. Oszd meg a négyzetes különbségek összegét az adatértékek számával, hogy megkapjuk a populációs varianciát. Olvass tovább »

A variancia 25,14 adat; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} A variancia (sigma ^ 2) az átlagtól mért négyzetes különbség átlaga. Az átlag (sumD) / 6 = 29/6 ~ ~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4,83) ^ 2 + (9- 4,83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4,83) ^ 2} / 6 = 150,83 / 6 ~~ 25.14 (2dp) A variancia 25,14 [Ans] Olvass tovább »

Attól függően, hogy az adott adatot teljes populációnak (minden értéknek) vagy néhány nagyobb populációnak kell tekinteni: Népesség variáció sigma ^ 2 ~ = 66,7 Minta variancia s ^ 2 ~ = 77,8 Ezt a standard beépített egy tudományos számológép vagy egy szórólap függvényében (az alábbiak szerint): ... vagy a következő lépésekben lehet kiszámítani: Az adatértékek összegének meghatározása Adja meg az adatértékek összegét az ad Olvass tovább »

Az adatkészlet eltérése 6.29. Ne feledje, hogy a számítási célú variancia képlet 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2, ahol n az értékek száma összesen az adott adatkészletet. Adott adatainkban n = 7, és az x_i értékei {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Tehát a variancia = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 + 10 + 7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Olvass tovább »

47.9 Feltételezem, hogy a populáció szórását értjük (a minta varianciája kissé eltér). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Kérjük, különbséget tegyünk a kettő között. Az első jel azt mondja, hogy "hozzáadja a számok négyzeteit", a második azt mondja: "hozzáadja először, majd négyzet az összeg" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Olvass tovább »

Változat sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Kiszámítjuk az aritmetikai átlagot első mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 A variancia sigma ^ 2 kiszámításához használja a sigma képletet ^ 2 = (összeg (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Isten áldja ... remélem, a magyarázat hasznos. Olvass tovább »

A sigma ^ 2 = 6903/64 = 107,8593 variancia kiszámítja az aritmetikai átlagot, amelyet az első n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 kiszámítja a sigma ^ 2 varianciát a populáció sigma ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107,8593 Isten áldjon .. .. Remélem, hogy a magyarázat hasznos. Olvass tovább »

211/2 vagy 105,5: az átlagot: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 vonja le az átlagot az adatok számából, és négyzet az eredményt: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 megtalálja a négyzetes különbségek átlagát: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 vagy 105,5 Olvass tovább »

{3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 szórása A variancia képlete, s ^ 2 szín (fehér) ("XXX") s ^ 2 = (összeg (x_i - barx)) / (n- 1) ahol a barx a mintavételezett szín (fehér) ("XXX") átlaga, ebben az esetben a {3,6,7,8,9} átlaga (sumx_i) / 5=6.6 Olvass tovább »

A pár lépést követve kiderítheti. Első lépés: Keresse meg a számok átlagát Vegyük az összes számot, és vonjuk le az átlagot mindegyikből. Ezután minden számot négyzetbe helyezhet. Negyedik lépés: az összes számot hozzáadja együtt. Végső lépés: megosztotta a négy lépést a hozzáadott számmal mínusz 1. Olvass tovább »

Népesség variancia: sigma _ ("pop") ^ 2 ~ = 32,98 Minta variancia: sigma _ ("minta") ^ 2 ~ = 38,48 A válasz attól függ, hogy a megadott adatok a népesség egészének vagy mintájának minősülnek-e. . A gyakorlatban egyszerűen csak számológépet, táblázatkezelőt vagy valamilyen szoftvercsomagot használunk az értékek meghatározásához. Például egy Excel táblázatkezelő úgy nézhet ki, mintha: (vegye figyelembe, hogy az F oszlop csak a D oszlopban használt beép& Olvass tovább »

Változás (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Népességadatok: szín (fehér) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} A népességadatok összege: szín (fehér ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Népességméret: szín (fehér) ("XXX") 6 Átlag: szín (fehér) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 eltérés az átlagtól: szín (fehér) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} szín (fehér) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5,9.5} Olvass tovább »

"" "Sigma ^ 2 = 27694/121 = 228,876-as variancia kiszámítása Az átlagos barx első barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Változat "" "sigma ^ 2 = (összeg (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Isten áldja .... Remélem, a magyarázat has Olvass tovább »

Az adatkészlet populációs varianciája sigma ^ 2 = 35 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 populációs variancia képlete a sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2, ahol a mu a popul&# Olvass tovább »

2,55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14}: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 minden szám eltérése (n-átlag): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 szórás = eltérések átlaga: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Olvass tovább »

Változat sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Oldjuk meg az átlagos barx első barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 megoldási variáció ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Isten áldja .... remélem, hasznos magyarázat. Olvass tovább »

-140,714286 A varianciát az 1 / N összeg_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) képlet alkalmazásával számítjuk ki, és ha a számok alpontjait kapjuk, a következő értékeket kapjuk: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Olvass tovább »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 A megadott: n = 6 Az aritmetikai átlagot először megoldjuk. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 A nem csoportosított adatok szórásának képlete a sigma ^ 2 = (összeg (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47,5556 Isten áldja .... Remélem, a magyarázat hasznos. Olvass tovább »

A variancia 28,472. Az {9, -4, 7, 10, 3, -2} átlagértéke (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 a variációhoz. {x_1.x_2, ..., x_6} sorozat, amelynek átlaga a (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 által megadott barxis, és így 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} vagy 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 Olvass tovább »

1913/30 Vegyük figyelembe a 9, 4, -5, 7, 12, -8 számok "X" értékét 1. lépés: "Mean" = "X értékek összege" / "N (értékek száma)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 2. lépés: Annak érdekében, hogy megtaláljuk a varianciát, vegyük ki az átlagot minden értékből, 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: Most térd le Olvass tovább »

Az eloszlás exponenciális eloszlás. k = 2 és 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. Az eloszlás határértéke (0, oo) k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Olvass tovább »

Feltételezve, hogy egy populációs varianciát keresünk: szín (fehér) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150,64 Itt van egy táblázatkezelő formátumú adat (természetesen, az adott adatokkal a táblázat vagy a számológép) a közbenső értékek nélküli varianciát biztosítja, csak oktatási célokra használhatók. A népességváltozás (az egyes adatértékek közötti különbségek négyzetének összege az átlagtól Olvass tovább »

"Eltérés" _ "pop". ~~ 12.57 A feltételek: {2,9,3,2,7,7,12} Kifejezések összege: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Kifejezések száma: 7 Mean: 42 / 7 = 6 eltérés az átlagtól: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} eltérések négyzete az átlagtól: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6) ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Az eltérések négyzeteinek összege Mean: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Népesség Olvass tovább »

3.27 Változat = sumx ^ 2 / n - (átlag) ^ 2 átlag = összeg (x) / n ahol n a kifejezések számában = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO variancia = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Olvass tovább »

Sigma ^ 2 = 18,8 átlag = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 átlag = 58 n = 5 63 x - átlag = 63 - 58 = 5 (x - átlag) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - átlag = 54 - 58 = -4 (x - átlag) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - átlag = 62 - 58 = 4 (x - átlag) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - átlag = 59 - 58 = 1 (x - átlag) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - átlag = 52 - 58 = -6 (x - átlag) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - átlag) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - átlag) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Olvass tovább »

Változás (népesség): sigma ^ 2 ~ ~ 20.9 Népességváltozás (szín (fekete) (sigma ^ 2)) az egyes népességadatok és a lakosság átlagai közötti különbségek négyzetének átlaga. Egy populáció {d_1, d_2 , d_3, ...} n méretben, a mu sigma ^ 2 = (sum (d_i - mu) ^ 2) / n átlagértékkel Olvass tovább »

Lásd lentebb. A normál normál érték a normális beállítás, úgy, hogy a mu, sigma = 0,1, így az eredményeket előre ismerjük. A standard normál PDF-fájl: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Átlagos értéke: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz t matbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) iv ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 következik: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ ( Olvass tovább »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx, amellyel írható: 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 Feltételezem, hogy a kérdés f (x) = 3x ^ 2 "az" -1 <x <1; 0 "egyébként" Keresse meg a varianciát? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Bontsa ki: 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 helyettesíti a sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * Olvass tovább »

"b)" 7/16 "Az ellenkező esemény az, hogy a minimális érték"> = 1/4 "Ez az esemény sokkal könnyebb kiszámítani, mivel egyszerűen azt mondjuk, hogy" "és" y "egyaránt"> = 1/4 "kell lennie. " azután." "És ennek az esélye egyszerűen" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Olvass tovább »

= 0,999979973 "A kiegészítő esemény könnyebb kiszámítható." "Tehát kiszámítjuk a valószínűségét, hogy több mint 18 fejet kapjunk." "Ez egyenlő a valószínűséggel, hogy 19 fejet kap, plusz a" "valószínűsége, hogy 20 fejet kap." "A binomiális eloszlást alkalmazzuk." P ["19 fej"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 fej"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "a" C (n, k) ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinációk)" => P ["19 vagy 20 fe Olvass tovább »

Z = -1,5 Mivel tudjuk, hogy a teszt befejezéséhez szükséges idő általában eloszlik, az adott időpontban megtaláljuk a z-pontszámot. A z-pontszám képlete z = (x - mu) / sigma, ahol x a megfigyelt érték, a mu az átlag, a sigma pedig a standard eltérés. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 A hallgató ideje az átlag alatt 1,5 standard eltérés. Olvass tovább »

Lásd lentebb. Az R ^ 2 érték alapvetően megmondja, hogy a válaszváltozó változásának százalékát a magyarázó változó változása adja. Ez egy lineáris társítás erejének mértékét adja meg. Ebben az esetben R ^ 2 = 0,7556. Ezt a tizedesértéket 100-mal megszorozva azt találtuk, hogy a chipek energiacsomagjának energiamennyiségének 75,69% -át a zsírtartalom változása magyarázza. Természetesen ez azt jelenti, hogy az energiatartalom változ Olvass tovább »

Z - pontszám 98% -os konfidencia intervallumon 2.33 Hogyan lehet ezt elérni. Fél 0,98 = 0,49 Keresse meg ezt az értéket a Normal curve table alatt. A legközelebbi érték 0,4901 z értéke 2.33 Olvass tovább »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 A normál normál eloszlás egyszerűen átalakítja a frekvenciaeloszlásban lévő adatcsoportot úgy, hogy az átlag 0 és a standard eltérés 1 Használhatjuk: z = (x-mu) / sigma feltételezzük, hogy van sigma, de itt van SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); ahol n a minta mérete ... Olvass tovább »

A Z-pontszám -0,866 z-érték az x változó átlagával, és a standard deviáció értéke (x-mu) / (sigma / sqrtn) Mint mu = 55, sigma = 2, n = 3 és x = 56 z-pontszám (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Olvass tovább »

Z = 0 Saját kétségem van a probléma helyességével kapcsolatban. A minta mérete 5. Helyénvaló megtalálni a t pontot. z pontszámot csak akkor kell kiszámítani, ha a minta mérete> = 30 Egyes statisztikusok, ha úgy vélik, hogy a populáció eloszlása normális, akkor akkor is használjon z-pontszámot, ha a minta mérete kisebb, mint 30. z kiszámításához. Ez megfigyelt eloszlás lehet, vagy mintavétel-eloszlás lehet. Mivel feltetted a kérdést, válaszolok, ha felté Olvass tovább »

Z-pontszám az x változó -26,03 z-értéke az átlagos mu értékkel, és a standard deviációs sigma-t (x-mu) / (sigma / sqrtn) adja meg. Mint mu = 35, sigma = 5, n = 57 és x = 13 z-pontszám (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Olvass tovább »

A válasz z = 0,05 normál eloszlásban. A probléma megoldásához a normál elosztáshoz egy z-tábla (más néven "normál normál tábla") szükséges. Van egy jó a Wikipédiában. Azzal, hogy megkérdezi, hogy mi az értéke z, hogy az adatok 52% -a balra van, a cél az, hogy keressen meg egy z-értéket, ahol a kumulatív terület a z összegig 0,52-ig terjed. Ezért szükség van egy összesített z-asztalra. Keresse meg a kumulatív z-táblában lévő bejegyz Olvass tovább »

0.38. Kérjük, olvassa el az alábbi táblázatot. Általánosságban elmondható, hogy egy adott CDF-hez kapcsolódó z-pontszám meghatározásához vagy egy ilyen programhoz hasonló táblázatot vagy egy számítógépes programot kell használni. A táblázat használatához keresse meg a keresett értéket, ebben az esetben 0,65. A sor megmondja neked, és a tizedik hely, az oszlop pedig a század helyét adja. Tehát 0,65-re láthatjuk, hogy az érték 0,38 és 0,39 k&# Olvass tovább »

Összességében úgy gondolom, hogy egy bár vagy kördiagram használata személyes döntés. Ha grafikonokat használ egy prezentáció részeként, akkor összpontosítson az általános történetre, amelyet meg szeretne osztani a grafikus diagramokkal és képekkel. Az alábbiakban röviden ismertetem, hogy egy sáv- vagy kördiagramot használok-e: A sávdiagram a trendi teljesítményt (pl. Az idő múlásával), amikor az egész példányt mutatja az egész eloszl&# Olvass tovább »

P (2,3,5 vagy 7) = 1/2 (valószínűség a leszállás egy prímszámra) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (valószínűsége, hogy nem lesz a főállás) (feltételezve, hogy 1-8 mindkettőt jelenti) A listában 4 prím szerepel, összesen 8 számból. A valószínűség tehát a kedvező eredmények (4) száma, amely megoszlik az összes lehetséges kimenettel (8). Ez egy fél. Bármely esemény kiegészítésének valószínűsége P_c = 1 - P_1. A prímkészlet komplementje {1, 4, 6, 8} Ez Olvass tovább »

A válasz: 14 válassza a 6. Válassza ezt: 3003 Az n elemből k dolgok kiválasztásának módjainak számítási képlete (n!) / [K! (N-k)!] Hol a! az a. Egy szám tényezője egyszerűen az összes természetes szám 1-től az adott számig terjedő termék eredménye (a szám a termékben szerepel). Tehát a válasz (14!) / (6! 8!) = 3003 Olvass tovább »

1. Minden valószínűség létezik egy 0 és 1 közötti folytonosságon. 0 lehetetlen esemény, és 1 egy bizonyos esemény. A valószínűségek némelyikének az a tulajdonsága, hogy egy esemény bekövetkeztének valószínűsége 1 nem egyenlő az esemény bekövetkezésének valószínűségével. Mivel a teljes frekvenciaeloszlás az összes lehetséges eredményt MINDEN tartalmazza, annak valószínűsége, hogy az esemény ezen frekvenciaeloszláson belül Olvass tovább »

1) A valószın uség 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) A valószín uség 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% A három osztály elutasítási aránya 0,1, 0,08 és 0,12. Ez azt jelenti, hogy 0,9, 0,92 és 0,88 a valószínűsége annak, hogy a szérum minden egyes osztályon külön vizsgálja át a vizsgálatot. Az a valószínűség, hogy a szérum áthalad az első vizsgálatnál, 0,9. Így feltételes valószínűsége 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% Ahhoz, hogy a szérumot a harmadik részleg e Olvass tovább »

Bárhol, ahol 0% és csak 50% között van, ha a 2N + 1 méretű adatkészlet összes értéke különbözik, akkor N / (2N + 1) * 100% Ha az adatkészlet elemei növekvő sorrendben vannak elrendezve, akkor a középérték a középső elem értéke. A nagy értékű, nagy értékű adatkészlet esetében a mediánnál kisebb értékek aránya 50% alatt lesz. Tekintsük az [0, 0, 0, 1, 1] adatkészletet.A medián 0 és az értékek 0% -a kisebb, mint a medián. Olvass tovább »

0,420175 = P ["5 gól 6 felvételen"] + P ["6 gól 6 lövésnél"] = 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 Olvass tovább »

0,2252 "Összesen 5 + 7 + 8 = 20 ceruzát tartalmaz." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0,2252 "Magyarázat:" "Mi helyettesítjük, a kék zsírkréta rajzolásának esélye" "minden alkalommal 5/20. Kifejezzük, hogy 4-szer egy kéket rajzolunk ki, majd 11-szer nem kéket. 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Természetesen a kékeket nem kell először rajzolni, így" "C (15,4) lehet őket rajzolni, így szorozunk C (15,4) -vel." "é Olvass tovább »

Többféle átlag van, de rendszerint ez az aritmetikai átlag. A mediánt, amelyet „lazán” is „átlagnak” tekintünk, más módon számítjuk ki. Tekintsük ezt a számokat, amelyek a kényelem érdekében. a számok sorrendjében vannak felsorolva: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Az aritmetikai átlag eléréséhez adja meg a számokat együtt, hogy megkapja az összeget. Számolja ki a számokat, hogy megkapja a számot. Oszd meg az összeget a számmal, hogy megkapd az aritmetikai átlagot. 4 + 7 Olvass tovább »

Nézze meg alább :) A számok átlagának megkereséséhez először adjon hozzá minden számot a készletben, majd osztja meg a számok teljes összegével. Például mondjuk, hogy a készleted a következőket tartalmazza: 32,40,29,45,33,33,38,41 Feladnád őket: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Most a teljes 290-et és a számok teljes összegével osztaná, esetünkben összesen 8 számunk van. 290/8 = 36,25 Átlagunk 36,25 Olvass tovább »

A "Folyamatos" nincs hiányosság. A "diszkrét" értékek külön értékekkel vannak elválasztva "nincs érték" régiókkal. Folyamatos lehet valami hasonló magasság, amely változhat a "folyamatosan" populációban, különös korlátozások nélkül. A "diszkrét" lehet egy teszt választása vagy eredménye - vagyis "vagy" vagy "nem" - nincsenek gradiensek vagy "folytonosság" a választások közö Olvass tovább »

A leíró statisztikák az adott mintaadatok leírását foglalják magukban anélkül, hogy megítélnék a népességet. Például: a minta átlagát a mintából lehet kiszámítani, és leíró statisztika. Az inferenciális statisztikák a minta alapján következtetést vonnak le a népességről. Például arra következtetve, hogy az emberek többsége egy jelöltet támogat (egy adott minta alapján). Kapcsolat: Mivel nincs hozzáférése az eg&# Olvass tovább »

A Chi-négyzet teszt elemzi a kategorikus adatokat. A Chi-négyzet teszt elemzi a kategorikus adatokat. Ez azt jelenti, hogy az adatokat megszámláltuk és kategóriákra osztottuk. Ez nem működik paraméteres vagy folyamatos adatokkal. Azt vizsgálja, hogy a megfigyelt adateloszlás milyen jól illeszkedik az elvárt eloszláshoz, ha a változók függetlenek. Olvass tovább »

Ha ugyanazt a számot adja hozzá minden értékhez, akkor ez az érték is növeli a mediánt. Az összes értékhez való hozzáadás nem változtatja meg az értékek sorrendjét, így a medián továbbra is a középső eset értéke lesz, amikor rendbe kerül. Ugyanakkor ugyanezzel az összeggel is magasabb lesz. Olvass tovább »

Az üzemmód ugyanazt a számot is növeli. Adjon meg egy adatkészletet: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Legyen m egy készlet ebben a készletben. Ha minden értékhez hozzáad egy n számot, a számok száma nem változik, csak a számok változnak, így ha egy m szám a leggyakoribb (m a mód), akkor az m + n hozzáadása után a legtöbb lesz előfordulások (az első pozícióban ugyanabban a pozícióban fog történni, mint az első). Olvass tovább »

Részletesen magyarázattal, például: az érme flipping általában a farok és a fej lehetőségének 50% -nak kell lennie, de valójában 30% -os fej és 70% farok vagy 40% -os fej és 60% farok vagy ...... a kísérlet => a minta nagyobb (általában 30-nál magasabb) a CLT-nél (központi limit tétel), végül 50% 50% -ra konvergál Olvass tovább »

Ha túl sok különböző értéke van. Példa: Mondd meg, hogy méred a 2000 felnőtt férfit. És mérje a legközelebbi millimétert. 2000 értéked lesz, ezek többsége más. Most, ha benyomást akarsz adni a lakosság magassági eloszlásáról, akkor ezeket a méréseket osztályokban kell csoportosítanod, mondjuk 50 mm-es osztályok (1,50 m, 1,50- <1,55 m, 1,55 - <160 m stb.) Vannak az osztályok határai. Mindenki 1.500-tól 1.549-ig lesz egy osztályban, mindenki 1.550 és 1 Olvass tovább »

Amikor: 1) nem ismeri a modell minden részletét; 2) nem érdemes minden részletet modellezni; 3) a rendszered véletlenszerű. Először is meg kell határoznunk, hogy mi a "véletlen hatás". A véletlenszerű hatások bármi, belül vagy kívül, ami befolyásolja a rendszer viselkedését, pl. áramkimaradások egy városi elektromos hálózatban. Az emberek másképp látják őket, pl. az ökológiában élő emberek katasztrófáknak, a fáradságnak vagy a demográfi Olvass tovább »

"a) 0.351087" "b) 7,2" "c) 0,056627" "P [összeg 8] = 5/36" "Mivel 5 lehetséges kombináció van a 8 dobásához:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) és (6,2). " "a) Ez megegyezik azzal a valószínűséggel, hogy 7-szer egymás után egy" "összeget különböznek a 8-tól, és ezek" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0,351087 " ) 36/5 = 7,2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 " ]) = (P [& Olvass tovább »

4,1051 * 10 ^ -7% 2 pirosra, 1 sárga w / o cserére; 3,7037 x 10 ^ -7% 2 pirosra, 1 sárga w / csere Először állítson be egy egyenletet, amely a szó problémáját jelenti: 10 piros lemez + 10 zöld lemez + 10 sárga lemez = 30 lemez összesen 1) Rajzoljon 2 piros lemezt és 1 sárga lemez egymás után anélkül, hogy helyettesítené őket. Frakciókat hozunk létre, ahol a számláló a lemez, amit rajzol, és a nevező a zsákban maradt lemezek száma. Az 1. ábra egy piros lemez, 30 pedig a há Olvass tovább »

31 Először néhány definíció: A medián a számcsoportok középértéke. Az átlag egy számcsoport összege, amely a számok számával oszlik meg. Ennek során világossá válik, hogy e feladat célja a különböző mediánok növelése. Szóval hogyan csináljuk? A cél az, hogy a számok halmazait úgy állítsuk be, hogy mindegyik készlet középértékei a lehető legmagasabbak legyenek. Például a legmagasabb lehetséges medián a 41, a Olvass tovább »

48-szor Számíthat arra, hogy hányszor fog elérni a labdát = P-idők "Összesen az ütések száma" = 3/5-ös 80 = 3 / Mégsem5-ször töröl80 ^ 16 = 3-szor 16 = 48-szor Olvass tovább »

"Lásd a magyarázatot" "Egy" t "hosszúságú időtartamot veszünk, amely n darabból áll:" Delta t = t / n ". Tegyük fel, hogy a sikeres esemény" "egy esélye" p ", akkor a az n "" idõpontokban az események teljes száma binomiális eloszlású a "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "a" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinációk)" "Most hagyjuk, hogy" n-> oo ", így" p-> 0 , "de" n * p = Olvass tovább »

"Lásd a magyarázatot" "y normál normál (átlag 0 és szórás 1)" "Tehát ezt a tényt használjuk." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Most keressük a z értékeket egy z értékű táblázatban a" "z = 2 és z = -1 értékekre. "és" 0.1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Itt var = 1 és átlag = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y Olvass tovább »

M + -ts ahol t a kívánt konfidencia intervallumhoz tartozó t-pontszám. [Ha a minta mérete meghaladja a 30-at, akkor a határértékeket mu = bar x + - (z xx SE)] adja meg. Számítsa ki a minta átlagát (m) és a minta populáció (ka) t a standard képletek segítségével. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) összeg (x_n-m) ^ 2 Ha feltételezzük, hogy az iid normálisan elosztott populációja (független, azonos eloszlású változók véges varianciával) elegendő számú a k Olvass tovább »

A medián. A szélsőséges pontszámot az egyik oldalra, vagy a másikra becsapja. A központi tendencia három fő mutatója: átlag, medián és mód. A medián az adatok eloszlásának közepén lévő érték, amikor ezeket az adatokat a legalacsonyabbtól a legmagasabb értékig szervezik. Ez az átlag és a medián közötti arány, amelyet a leggyakrabban használnak fel az adatok eldugulásának azonosítására. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Olvass tovább »

A számtani átlag a helyes mérlegpont. A számtani átlag a helyes mérlegpont. Ennek az az oka, hogy az aritmetikai átlagból vett pozitív eltérések és negatív eltérések összessége megszakítja egymást. Olvass tovább »

A mediánt kevésbé befolyásolja a kiugró értékek, mint az átlag. A mediánt kevésbé befolyásolja a kiugró értékek, mint az átlag. Vegyük példaként ezt az első adathordozót: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Az átlag 25,43 és a medián 26. Ebben a második adatkészletben, egy kimenettel, több különbség van: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Az átlag 22,71, a medián 26. . Kérjük, olvassa el ezeket a kapcsolódó szocratárius kérdéseket további inform Olvass tovább »

- Megvan a helyes! "Megerősíthetem, hogy a megközelítés teljesen helyes." "1. eset: 3. kapcsoló nyitva (valószínűség 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "2. eset: 3. kapcsoló zárva (valószínűség: 0,7):" (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 " az áramkör, amelyet az áram "" áthaladhat: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Olvass tovább »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: a k események esélyei a t időintervallumban" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Itt nincs az időintervallum további meghatározása, így "" t = 1, "lambda = 2. => P [" k események "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 esemény "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "a" "kisebb kör frakció felülete a nagyobbhoz képest." "Az esély, hogy a nagyobb körben Olvass tovább »

A kategorikus adatok olyan értékeket tartalmaznak, amelyek nem rendelhetők nyilvánvaló, kényszerítő módon. Példa erre a nemek. A férfi nem kevesebb, mint nő. A szem színe a másik a listán. A betűtípusok osztályadatok: rájuk kényszerítő sorrend van: meg kell rendelni őket magasról alacsonyra (vagy alacsonyra magasra). A többi példa, amit említ, többé-kevésbé folyamatos adat: sok lehetséges érték van, amelyeket csoportokba csoportosíthat, de van egy bizonyos választása az Olvass tovább »

14.7 "tekercs" P ["minden szám dobott"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 vagy 6 nem dobott"] P ["A vagy B vagy C vagy D vagy E vagy F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A és B] - P [A és C] .... + P [A és B és C] + ... "Itt ez" 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) "Ennek negatívja a valószínűség Olvass tovább »

Mert az adatok egy csoportjának leírásában fő érdekünk általában az elosztás központi értéke. A leíró statisztikákban az adatok egy sorának jellemzőit magyarázzuk meg - nem teszünk következtetéseket azon nagyobb népességre vonatkozóan, ahonnan az adatok jönnek (ez a következményes statisztika). Ennek során fő kérdésünk általában „hol van az elosztás központja”. A kérdés megválaszolásához rendszerint az átlagot, a mediánt Olvass tovább »

"Lásd a magyarázatot" "Mivel a" "variancia =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 ", ami itt van:" 1 - 1 ^ 2 = 0 "" nincs eltérés. "" azt jelenti, hogy az X összes értéke egyenlő az E (X) = 1 átlagértékkel. "" Tehát X mindig 1. "" Ezért "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Olvass tovább »

"D válasz" "" Ez az egyetlen logikai válasz, a többiek lehetetlenek. " - Ez a szerencsejátékos tönkre. "A játékos dollárral kezdődik." "Csak addig játszik, amíg el nem éri a G dollárt, vagy visszaesik 0-ra." p = "esélye, hogy 1 dollárt nyer egy játékban." q = 1 - p = "esélye, hogy 1 dollárt veszít egy játékban." "Hívja" r_k "a valószínűséget (esélyt), amit tönkretett." "Ezután" r_0 = 1 r Olvass tovább »

Z = 2.33 Ezt egy z-pontszám táblázatból (pl. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) kell megnézni, vagy az inverz normál számjegyes implementációját. eloszlási kumulatív sűrűségfüggvény (pl. normsinv Excelben). Mivel azt szeretné, hogy a 98% -os százalékos intervallum 1% legyen a + -z mindkét oldalán, keresse fel a 99% -ot (0,99), ha ezt a z-t kapja. A táblázat legközelebbi értéke 0,99 a z = 2.32 értéket adja az asztalon (az Excelben 2,33), ez a z pontsz& Olvass tovább »

Az R-négyzet jelzi, hogy a megfigyelt adatok mennyire illeszkednek a várt adatokhoz, de csak a korrelációról ad információt. Az R-négyzet értéke azt jelzi, hogy a megfigyelt adatok, illetve az összegyűjtött adatok megfelelnek-e a várt trendnek. Ez az érték megmutatja a kapcsolat erősségét, de mint minden statisztikai teszt, semmi sem adott, ami a kapcsolat vagy ereje mögött rejlik. Az alábbi példában látható, hogy a bal oldali grafikonnak nincs viszonya, amit az alacsony R-négyzet érték jel Olvass tovább »

Mivel a különbség nincs meghatározva. A rendes adatokban az adatértékek megrendelhetők, azaz meg tudjuk állapítani, hogy A <B vagy sem. Például: a "nagyon elégedett" opció nagyobb, mint a felmérésben "kissé elégedett". De nem találjuk meg a két lehetőség közötti számbeli különbséget. A szórást az átlagértékek átlagkülönbsége határozza meg, és ezt nem lehet számítani egy soros adatokra. Olvass tovább »

A mintákat akkor használjuk, ha nem lenne célszerű adatokat gyűjteni egy egész populációról. Amennyiben egy minta elfogulatlan (például a női mosdóból kilépő emberek adatainak összegyűjtése nem lenne egy ország lakosságának pártatlan mintája), az ésszerűen nagy minta általában tükrözi az egész népesség jellemzőit. A statisztikusok mintákat használnak, hogy állításokat vagy előrejelzéseket készítsenek a népesség általános jellemzőir Olvass tovább »

Mert különbség van az Ön által szolgáltatott adatokban. Egy sávdiagramon összehasonlíthatja a kategorikus vagy minőségi adatokat. Gondolj olyan dolgokra, mint a szemszín. Nincs sorrendjük azokban, mint a zöld nem „nagyobb”, mint a barna. Valójában bármilyen sorrendben rendezhetjük őket. A hisztogramban az értékek kvantitatívak, ami azt jelenti, hogy rendezett csoportokra oszthatók. Gondolj a magasságra vagy a súlyra, ahol az adatokat osztályokba helyezed, mint például az "1.50m alatt", Olvass tovább »

Lásd alább a gondolataimat: A binomiális valószínűség általános formája: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) A kérdés az, hogy miért szükségünk van-e az első kifejezésre, a kombinációs kifejezésre? Dolgozzunk egy példát, majd világos lesz. Nézzük meg az érme binomiális valószínűségét 3 alkalommal. Állítsuk be a fejeket és ne kapjunk fejeket ~ p (mindkettő = 1/2). Amikor az összevonási folyamaton megy keresztül, az összegz Olvass tovább »

83% Először P (70 <X <110) -et írunk, majd korlátokkal kell korrigálnunk, ehhez a legközelebbi .5-et a múlt nélkül folytatjuk, így: P (69,5 <= Y <= 109,5) Z pontszámot használunk: 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% Olvass tovább »

"a)" 0,08523 "b)" 0,88913 "c)" 0,28243 "Binomiális eloszlásunk n = 12, p = 0,1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "a" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " ("kombinációk") "" b) "0,9 ^ 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 Olvass tovább »

A központi tendencia mértéke egy olyan érték, amely a teljes népességet reprezentálja, és úgy viselkedik, mint a központi gravitáció, amely felé az összes többi érték mozog. Szabványos eltérés - amint azt a név is sugallja, az eltérés mértéke. Az eltérés eltérést vagy távolságot jelent. A változást azonban mindig a „from” szó követi. Ennélfogva a szórás a változás mértéke vagy a központi tendencia mért Olvass tovább »

Nézd alább :) Az átlag nem a központi tendencia jó mérése, mert minden adatpontot figyelembe vesz. Ha olyan kiugró értékekkel rendelkezik, mint egy ferde eloszlásban, akkor ezek a kiugró értékek befolyásolják az átlagot, amit az egyetlen kimenő húzhat le vagy felfelé. Ez az oka annak, hogy az átlag nem a központi tendencia jó mérce. Ehelyett a medián a központi tendencia mértéke. Olvass tovább »

Mivel a szórás az átlagtól való eltérések alapján számítható ki, ami a fordítás során ugyanaz marad. A variancia az E [(x-mu) ^ 2] várakozási érték, ahol a mu az átlagérték. Amikor az adatkészletet lefordítják, akkor az összes adatpontot ugyanazt az összeget eltolják x_i -> x_i + a Az átlag ugyanazt az összeget is eltolja, mu -> mu + a úgy, hogy az átlagtól való eltérés ugyanaz maradjon: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Olvass tovább »

SSReg le SST Ne feledje, hogy R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) ahol SST = SSReg + SSE és tudjuk, hogy a négyzetek összege mindig ge 0. Tehát az SSE ge 0 az SSReg + SSE ge SSReg-t jelenti az SST ge SSReg (SSReg) / (SST) le 1 azt jelenti, hogy R ^ 2 le 1 Olvass tovább »

Legfeljebb 3 ember lenne a sorban. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Így P (X <= 3) = 0,9 Így a kérdés könnyebb legyen, ha a bókot szabályoznád, mivel van egy olyan értéked, amit nem érdekel, így el lehet távolítani a teljes valószínűségtől. mint: P (X = 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 így P (X <= 3) = 0,9 Olvass tovább »

Ez egy MINDEN ... VAGY helyzet. Hozzáadhatja a valószínűségeket. A feltételek exkluzívak, vagyis: nem lehet 3 és 4 fő egy sorban. 3 ember vagy 4 ember van sorban. Add hozzá: P (3 vagy 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Ellenőrizze a választ (ha van ideje a teszt során), az ellenkező valószínűség kiszámításával: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 És ez és a válasz 1,0-ig terjed, ahogy kellene. Olvass tovább »

Ebben az esetben a várható szám súlyozott átlagnak tekinthető. A legjobb, ha egy adott szám valószínűségét összegezzük. Tehát ebben az esetben: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Olvass tovább »

Igen, ez az. A szerszámnak nincs memóriája. Tehát az első tekercs kimenete nem befolyásolja a második vagy későbbi tekercseket. Ez csak akkor működik, ha egy szerszám tökéletesen kiegyensúlyozott - amit soha nem, és ezért a dobókocka változik meg újra és újra. És a felület, amelyen hengerelt, nem befolyásolhatja a szerszámot (mintha kissé nedves vagy ragadós vagy statikus lenne). Olvass tovább »

Úgy gondolom, hogy azt jelenti, hogy „háromszor megfordít egy érmét”, vagy „három érmét flip”. Az X-et „véletlenszerű változónak” nevezik, mert mielőtt az érméket megfordítanánk, nem tudjuk, hány fejet fogunk kapni. De mondhatunk valamit az összes lehetséges értékről az X számára. Mivel az érme minden flipje független más flipektől, az X véletlen változó lehetséges értéke {0, 1, 2, 3}, azaz 0 fejet kaphatsz vagy 1 fej vagy 2 fej vagy 3 fej. Próbálj ki egy m Olvass tovább »

44% esély az alma kiválasztására A kamrában: 4 alma és 5 banán, összesen 9 gyümölcsöt adva. Ezt 4 + 5 = 9 formátumban fejezhetjük ki. Azt szeretnénk megtudni, hogy mekkora a valószínűsége az alma kiválasztásának. A 9 gyümölcsből összesen 4 alma található. Ezt a következőképpen lehet kifejezni: 4/9 4/9 = 0.44444444444 44% -os esély van arra, hogy egy almát választ. Olvass tovább »

0,5 vagy 1/2 HA tisztességes érme van, két lehetőség van: fej vagy farok Mindkettő egyenlő eséllyel rendelkezik. Tehát megosztod a kedvező esélyeket ("siker") S az esélyek teljes számával T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Egy másik példa: Milyen esélye van a háromnál kisebb gördülésnek a normál meghalással? S ("siker") = (1 vagy 2) = 2 lehetőség T (összesen) = 6 lehetőség, mindegyik valószínűleg valószínű S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Szinte semmilyen valós érme nem teljes Olvass tovább »

~ 1,9% esélye a pásztázó ászát húzza 52 lap van a fedélzeten és egy ász pörget a fedélzeten. Ezt 1/52-ben lehet kifejezni. Oszd meg a százalékot. 1/52 = 0.01923076923 Van egy 1,9% -os esélye, hogy egy ásót fogsz pörgetni. Nem kell megosztanod az 1/52-et, hogy tudd, hogy a százalékos valószínűség ..... Nézd meg, hogy 1/52 2/104-et írhatsz, ami .. kb .. 2/100, ami 2%, de ne feledd, hogy Csak azért csinálom, mert 104 közel 100, annál nagyobb a szám 100-tól, annál nagyo Olvass tovább »

Attól függ. Többszöri feltételezést vennének, amelyek valószínűtlenek, hogy ezt a választ adják ki az adott adatokból, hogy ez a lövés tényleges valószínűsége legyen. Az egy próba sikerességét a korábbi próbák aránya alapján lehet megbecsülni, ha sikerült, ha és csak akkor, ha a kísérletek függetlenek és azonosak. Ez a feltételezés a binomiális (számláló) eloszlásban, valamint a geometriai (várakozási) eloszlásb Olvass tovább »

K = 3 P ["1 szerver fel"] = 0.98 => P ["legalább 1 kiszolgáló K szerverekből áll"] = 1 - P ["0 szerver K szerverekből áll"] = 0,99999 = > P ["0 szerver a K szerverekből felfelé"] = 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 => "Legalább 3 kiszolgálót kell venni, így K = 3." Olvass tovább »

0,6 P ["veszi a buszot"] = 0,8 P ["időben van | a buszt veszi"] = 0,75 P ["az idő" "= 4/6 = 2/3 P [" | NEM NEM időben "] =? P ["busszal veszi | nincs időben"] * P ["NEM NEM időzítve"] = P ["busszal veszi, és NEM időzítve van"] = P ["nincs időben | "] * P [" busszal veszi "] = (1-0,75) * 0,8 = 0,25 * 0,8 = 0,2 => P [" busszal veszi | NEM időben ""] = 0,2 / (P [ "NEM időben van"]) = 0,2 / (1-2 / 3) = 0,2 / (1/3) = 0,6 Olvass tovább »