Statystyka

Ciągłe Ogólnie dane dyskretne są odpowiedziami całkowitymi. Jak wiele drzew, biurek lub ludzi. Również rzeczy takie jak rozmiary butów są dyskretne. Ale waga, wzrost i czas są przykładami ciągłych danych. Jedną z metod decydowania o tym, czy podejmiesz dwa razy, jak 9 sekund i 10 sekund, czy możesz mieć czas między tymi dwoma? Tak Rekord świata Usaina Bolta 9,58 sekundy Jeśli weźmiesz 9 biurek i 10 biurek, czy możesz mieć kilka biurek pomiędzy? Biurko nr 9 1/2 to 9 biurek i zepsute! Czytaj więcej »

1/435 = 0.0023 "Przypuszczam, że masz na myśli 22 karty, więc" "są tylko 52-22 = 30 nieznanych kart." „Istnieją 4 kolory, a każda karta ma rangę, zakładam, że„ „to jest to, co rozumiesz przez liczbę, ponieważ nie wszystkie karty mają liczbę„ ”, niektóre są kartami twarzy”. „Wybierane są więc dwie karty i ktoś musi zgadywać garnitur i„ ”rangę. Szanse na to są„ 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% ”Objaśnienie: wiemy, że nie jest to jedna z przerzuconych kart, więc „” jest tylko 30 możliwości dla pierwszej karty i 29 dla „” drugiej karty. Pomnożymy szanse i pomnożymy przez 2 ”, ponieważ kolej Czytaj więcej »

„Możliwe wyniki rzucania 4-stronną kością to:„ 1, 2, 3 lub 4. Więc średnia to (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5. ” „Wariancja jest równa E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²” ”= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25” Możliwe wyniki rzucania 8-stronną kością to: „1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 lub 8. Więc średnia wynosi 4,5”. „Wariancja jest równa (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25”. „Średnia sumy dwóch kości jest sumą środków”, „więc mamy 2,5 + 4,5 = 7”. „Wariancja jest także sumą dwóch wariancji:” „1,25 + 5,25 = 6,5” Odchylenie standardowe to ty Czytaj więcej »

A = 1,7 Poniższy wykres pokazuje rozkład jednorodny dla danego zakresu, prostokąt ma powierzchnię = 1, więc (6-1) k = 1 => k = 1/5 chcemy P (X <= a) = 0,14 to jest wskazane jako szary obszar na wykresie tak: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Czytaj więcej »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Aby znaleźć k, używamy int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Aby obliczyć P (x> 1 ), używamy 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 Aby obliczyć E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (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 Aby obliczyć V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) dx Czytaj więcej »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0,367544 „Name” P [R] = „Prawdopodobieństwo, że jedna różdżka R w końcu zmieni kolor na niebieski” P [Y] = „Prob., Że jedna różdżka Y w końcu zmieni kolor na niebieski”. P ["RY"] = "Prob., Że różdżka R & Y obraca się na niebiesko." P ["RR"] = "Prawdopodobieństwo, że dwie różdżki R staną się niebieskimi zdarzeniami." P ["YY"] = "Prawdopodobieństwo, że dwie różdżki Y staną się niebieskimi zdarzeniami." „Mamy więc„ P [„RY”] = P [R] * P [Y] P [„RR”] = (P [R]) ^ 2 P [„YY”] = (P [Y]) ^ 2 "Otrzymujemy więc dwa ró Czytaj więcej »

44 Aby obliczyć średnią z zestawu danych, zsumuj wszystkie dane i podziel przez liczbę danych. Niech wiek siódmego nauczania będzie x. Dzięki temu średnia wieku nauczycieli jest obliczana przez: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Następnie możemy pomnożyć przez 7, aby uzyskać: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Odejmujemy wszystkie pozostałe wieki, aby uzyskać: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Czytaj więcej »

Nie niezależne wydarzenia. Dla dwóch zdarzeń dwa można uznać za „niezależne”: 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, zdarzenia nie są niezależne. Czytaj więcej »

Średnia = 7,4 Odchylenie standardowe ~~ 1,715 Wariancja = 2,94 Średnia jest sumą wszystkich punktów danych podzieloną przez liczbę punktów danych. W tym przypadku mamy (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 Wariancja to „średnia kwadratowych odległości od średniej”. http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Oznacza to, że odejmujesz każdy punkt danych od średniej, kwadratujesz odpowiedzi, a następnie dodajesz je wszystkie i dzielimy przez liczbę punktów danych. W tym pytaniu wygląda to tak: 4 (5-7,4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76) = 23.04 Czytaj więcej »

17160/6497400 W sumie są 52 karty, a 13 z nich to pik. Prawdopodobieństwo wyciągnięcia pierwszego piku wynosi: 13/52 Prawdopodobieństwo wyciągnięcia drugiego piku wynosi: 12/51 To dlatego, że gdy wybraliśmy pik, pozostało tylko 12 pików, a tym samym tylko 51 kart. prawdopodobieństwo wylosowania trzeciego piku: 11/50 prawdopodobieństwo wyciągnięcia czwartego piku: 10/49 Musimy pomnożyć je wszystkie razem, aby uzyskać prawdopodobieństwo wyciągnięcia piku jeden po drugim: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Prawdopodobieństwo równoczesnego dobrania czterech pików bez wymiany wynosi: 17160/6497400 Czytaj więcej »

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 kapelusz beta_2 = (suma {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "z" x_i = X_i - bar X "i" y_i = Y_i - bar Y => kapelusz beta_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 => kapelusz beta_1 = słupek Y - kapelusz beta_2 * słupek X = 0,4 - (6,1 / 60) * 16 = -1.226 Czytaj więcej »

30.2 Średnią oblicza się, biorąc sumę wartości i dzieląc przez liczbę. Na przykład, dla 6 kobiet, przy średniej wynoszącej 31, widzimy, że wiek sumował się do 186: 186/6 = 31 I możemy zrobić to samo dla mężczyzn: 116/4 = 29 A teraz możemy połączyć suma i liczba mężczyzn i kobiet do znalezienia średniej dla urzędu: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Czytaj więcej »

Gdy w zestawie danych jest kilka skrajnych wartości. Przykład: masz zestaw danych 1000 przypadków o wartościach niezbyt odległych. Ich średnia wynosi 100, podobnie jak ich mediana. Teraz zastępujesz tylko jeden przypadek przypadkiem, który ma wartość 100000 (tylko po to, aby był ekstremalny). Średnia wzrośnie dramatycznie (do prawie 200), podczas gdy mediana pozostanie niezmieniona. Obliczenie: 1000 przypadków, średnia = 100, suma wartości = 100000 Stracić 100, dodać 100000, suma wartości = 199900, średnia = 199,9 Mediana (= przypadek 500 + 501) / 2 pozostaje taka sama. Czytaj więcej »

Długość pręta 6h wynosi = 265,2-230 = 35,2 Średnia długość 6 prętów wynosi = 44,2 cm Średnia długość 5 prętów = 46 cm Całkowita długość 6 prętów wynosi = 44.2xx 6 = 265,2 cm Całkowita długość 5 prętów = 46xx5 = 230 cm Długość pręta 6h = = [Całkowita długość 6 prętów] - [Całkowita długość 5 prętów] Długość pręta 6h = 265,2-230 = 35,2 Czytaj więcej »

X = 5 3,4,5,8, x średnia = tryb = mediana sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, ponieważ potrzebowaliśmy trybu: .x> 0, ponieważ x = 0 = > barx = 4, "mediana" = 4 "ale nie ma trybu" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 mamy 3,4,5,5,8 median = 5 tryb = 5:. x = 5 Czytaj więcej »

Znaczenie sześciu liczb to „” 270/6 = 45 Są tu 3 różne zestawy liczb. Zestaw sześciu, zestaw dwóch i zestaw wszystkich ośmiu. Każdy zestaw ma swój własny znacznik. „średnia” = „Całkowita” / „liczba liczb” „” LUB M = T / N Zauważ, że jeśli znasz średnią i liczbę liczb, możesz znaleźć sumę. T = M xxN Możesz dodawać liczby, dodawać sumy, ale nie możesz dodawać środków razem. Tak więc dla wszystkich ośmiu liczb: suma wynosi 8 xx 41 = 328 Dla dwóch liczb: suma wynosi 2xx29 = 58 Dlatego suma pozostałych sześciu liczb wynosi 328-58 = 270 Średnia z sześciu liczb = 270 / 6 = 45 Czytaj więcej »

8 Średnia zbioru liczb jest sumą liczb w stosunku do liczby zbioru (liczby wartości). Mamy zestaw czterech liczb i średnia wynosi 5. Widzimy, że suma wartości wynosi 20: 20/4 = 5 Mamy inny zestaw trzech liczb, których średnia wynosi 12. Możemy to zapisać jako: 36 / 3 = 12 Aby znaleźć średnią z siedmiu liczb razem, możemy dodać wartości razem i podzielić przez 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Czytaj więcej »

Odporny w tym przypadku oznacza, że może wytrzymać ekstremalne wartości. Przykład: Wyobraź sobie grupę 101 osób, które mają średnią (= średnią) 1000 dolarów w banku. Zdarza się również, że środkowy człowiek (po posortowaniu na koncie bankowym) ma również 1000 dolarów w banku. Ta mediana oznacza, że 50 (%) ma mniej, a 50 więcej. Teraz jeden z nich wygrywa nagrodę loterii w wysokości 100000 $ i postanawia umieścić ją w banku. Średnia natychmiast wzrośnie z 1000 $ do blisko 2000 $, ponieważ jest obliczana przez podzielenie całkowitej kwoty przez 101. Mediana („środek rzędu”) będzie niezakłó Czytaj więcej »

259459200 Jeśli czytam to poprawnie, to jeśli egzaminator może przypisać znaki tylko w wielokrotnościach 2. Oznaczałoby to, że z 30 ocen jest tylko 15 wyborów. 30/2 = 15 Następnie mamy 15 wyborów podzielonych na 8 pytań. Używając formuły dla permutacji: (n!) / ((N - r)!) Gdzie n to liczba obiektów (w tym przypadku znaki w grupach po 2). A r to ile jest wykonywanych jednocześnie (w tym przypadku 8 pytań) Mamy więc: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Czytaj więcej »

Są zależni. Wydarzenie „spało późno” wpływa na prawdopodobieństwo drugiego wydarzenia „późno do szkoły”. Przykładem niezależnych wydarzeń jest wielokrotne rzucanie monetą. Ponieważ moneta nie ma pamięci, prawdopodobieństwa na drugim (lub późniejszym) rzucie są nadal 50/50 - pod warunkiem, że jest uczciwa! Dodatkowo: Możesz pomyśleć o tym jeden: spotykasz znajomego, z którym nie rozmawiałeś od lat. Wiesz tylko, że ma dwoje dzieci. Kiedy go spotkasz, ma ze sobą syna. Jakie są szanse, że drugie dziecko jest także synem? (nie, to nie jest 50/50) Jeśli to zrozumiesz, nigdy więcej nie będziesz się martwić o z Czytaj więcej »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Ten szczególny problem jest permutacją. Przypomnijmy, że różnica między permutacjami i kombinacjami polega na tym, że przy permutacjach porządek ma znaczenie. Biorąc pod uwagę, że pytanie dotyczy tego, w jaki sposób studenci mogą ustawiać się w kolejce do przerwania (tj. Ile różnych rozkazów), jest to permutacja. Wyobraź sobie na chwilę, że wypełniamy tylko dwie pozycje, pozycję 1 i pozycję 2. Aby rozróżnić naszych uczniów, ponieważ liczy się porządek, przypiszemy każdą literę od A do G. Teraz, jeśli wypełniamy te pozycje, jeden na raz mamy siedem op Czytaj więcej »

Na 84 sposoby można wybrać tę grupę. Liczba selekcji obiektów „r” z podanych obiektów „n” jest oznaczona przez nC_r i jest podawana przez nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Na 84 sposobów można wybrać tę grupę. [Ans] Czytaj więcej »

Poniżej znajduje się pomysł na to, jak podejść do tej odpowiedzi: wierzę, że odpowiedzią na pytanie o metodologię tego problemu jest to, że kombinacje z identycznymi elementami w populacji (np. Posiadanie 4n kart z liczbą n typów A, B, C oraz D) wykracza poza możliwość obliczenia wzoru mieszanego. Zamiast tego, według dr Matha na mathforum.org, potrzeba kilku technik: dystrybucji obiektów do odrębnych komórek i zasady wykluczenia włączenia. Przeczytałem ten post (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html), który zajmuje się bezpośrednio pytaniem o to, jak obliczać tego typu problemy w kół Czytaj więcej »

Frazę tę przypisano w autobiografii Marka Twaina Benjaminowi Disraeli, brytyjskiemu premierowi w XIX wieku. Twain był również odpowiedzialny za powszechne użycie tego wyrażenia, chociaż mógł być używany znacznie wcześniej przez Sir Charlesa Dilke i innych. Zasadniczo wyrażenie sarkastycznie wyraża wątpliwości co do dowodów statystycznych, porównując je z kłamstwami, sugerując, że często jest ono mylnie zmieniane lub używane poza kontekstem. Na potrzeby tego wyrażenia „statystyki” oznaczają „dane”. Czytaj więcej »

50% danych znajduje się w pudełku Pole w wykresie pudełkowym i wąsów jest tworzone przy użyciu wartości Q1 i Q3 jako punktów końcowych. Oznacza to, że Q1-> Q2 i Q2-> Q3 są włączone. Ponieważ każdy zakres danych Q zawiera 25% danych na wykresie pudełkowym i wąsowym, pole zawiera 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Czytaj więcej »

75% Jeśli pracujesz z kwartylami, najpierw zamawiaj swoje przypadki według wartości. Następnie dzielisz swoje sprawy na cztery równe grupy. Wartość przypadku na granicy między pierwszym kwartałem a drugim nazywa się pierwszym kwartylem lub Q1 Między drugim a trzecim jest Q2 = mediana A pomiędzy trzecim a czwartym jest Q3 Więc w punkcie Q3 minąłeś trzy czwarte twoje wartości. To 75%. Dodatkowe: Przy dużych zestawach danych używane są również percentyle (przypadki są następnie dzielone na 100 grup). Jeśli mówi się, że wartość jest na 75 percentylu, oznacza to, że 75% przypadków ma niższą wartość. Czytaj więcej »

N = 3 p (n) = "Uderzanie po raz pierwszy w n-tej próbie" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Granica nierówności" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 „” to rozwiązanie równania kwadratowego w „p”: „” dysk: ”175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "lub" 4/25 "" Więc "p (n)" jest ujemne między tymi dwiema wartościami. " 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) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0,8 ) = 2 „Tak” 2 <n < Czytaj więcej »

22 Średnią mierzy się, biorąc sumę wartości i dzieląc przez liczbę wartości: „średnia” = „suma” / „liczba” Katie ma już cztery egzaminy i ma piąty, więc mamy 76, 74, 90, 88 i x. Ona chce, żeby jej średnia wynosiła co najmniej 70 lat. Chcemy wiedzieć, że minimalny wynik x musi osiągnąć co najmniej 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 A teraz rozwiązujemy dla x: 328 + x = 350 x = 22 Czytaj więcej »

122 Średnia = Suma testów podzielona przez całkowitą liczbę testów Niech x = 5 wynik testu Średnia = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Rozwiąż najpierw mnożąc obie strony równania przez 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Rozwiąż dla x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Czytaj więcej »

„I) P = 0,3085” „II) P = 0,4495„ ”wariancja = 25” => „odchylenie standardowe” = sqrt (25) = 5 ”Przechodzimy od N (10, 5) do znormalizowanego rozkładu normalnego:„ I ” z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabela dla wartości z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabela dla z- wartości) "=> P (" między 8 a 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 i 13,5 zamiast 8 i 13 ze względu na ciągłość "" korekty wartości dyskretnych. " Czytaj więcej »

Dla każdego z 20 linków istnieje 7 opcji, za każdym razem wybór jest niezależny od poprzednich wyborów, więc możemy wziąć produkt. Całkowita liczba wyborów = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Ale ponieważ łańcuch może być odwrócony, musimy policzyć różne sekwencje. Po pierwsze, zliczamy liczbę sekwencji symetrycznych: ostatnie 10 łączy pobiera odbicie lustrzane pierwszych 10 linków. Liczba sekwencji symetrycznych = liczba sposobów, więc wybierz pierwsze 10 łączy = 7 ^ (10) Z wyjątkiem tych sekwencji symetrycznych, sekwencje niesymetryczne można odwrócić, aby utworzyć nowy łańcuch. Czytaj więcej »

N = 13 „Nazwij liczbę kulek w torbie,” n. „Wtedy mamy” (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 "dysk:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 ”lub„ 13 ”Ponieważ n jest liczbą całkowitą, musimy przyjąć drugie rozwiązanie (13):„ => n = 13 Czytaj więcej »

0,0,12,19,19 to jedna możliwość Mamy 5 meczów koszykówki, w których Tyler zdobył średnią 10 punktów i medianę 12 punktów. Mediana jest wartością średnią, więc wiemy, że punkty, które zdobył, mają dwie wartości poniżej 12 i dwie wartości powyżej. Średnia jest obliczana przez zsumowanie wartości i podzielenie przez liczbę. Aby mieć średnią 10 punktów w 5 grach, wiemy: „średnia” = „suma zdobytych punktów” / „liczba gier” => 10 = 50/5 I tak liczba punktów zdobytych w 5 grach wynosi 50 zwrotnica. Wiemy, że 12 zostało strzelonych w jednej grze, więc pozostałe punkty będą równe Czytaj więcej »

Gdy zbiór danych ma kilka bardzo skrajnych przypadków. Przykład: Mamy zbiór danych 1000, w którym większość wartości znajduje się wokół znaku 1000. Powiedzmy, że średnia i mediana wynoszą 1000. Teraz dodajemy jednego „milionera”. Średnia wzrośnie dramatycznie do prawie 2000, podczas gdy mediana tak naprawdę się nie zmieni, ponieważ będzie to wartość przypadku 501 zamiast pośredniego przypadku 500 i przypadku 501 (przypadki ułożone w kolejności wartości) Czytaj więcej »

P (z <1,96) oznaczałoby użycie standardowego rozkładu normalnego i znalezienie obszaru pod krzywą po lewej stronie 1.96 naszej tabeli daje nam pole po lewej stronie wyniku z, po prostu musimy spojrzeć na wartość na stole, który nam da. P (z <1,96) = 0,975, który można zapisać jako 97,5% Czytaj więcej »

Patrz sekcja Objaśnienia Kroki związane z obliczaniem wartości z są następujące: Oblicz średnią z serii. Oblicz odchylenie standardowe serii. Na koniec oblicz wartości z dla każdej wartości x za pomocą wzoru z = suma (x-barx) / sigma Zgodnie z obliczeniem wartość z 209 jest większa niż 2 Patrz tabela podana poniżej - Normalna dystrybucja Część 2 Czytaj więcej »

Odporna miara to taka, na którą nie mają wpływu wartości odstające.Na przykład, jeśli mamy uporządkowaną listę liczb: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Średnia wynosi: 11 Mediana wynosi 5 Średnia w tym przypadku jest większa niż większość liczb na liście, ponieważ jest pod tak silnym wpływem 50, w tym przypadku silnego odstającego. Mediana pozostałaby 5, nawet jeśli ostatnia liczba na uporządkowanej liście była znacznie większa, ponieważ po prostu podaje środkowy numer na uporządkowanej liście numerów. Czytaj więcej »

Patrz poniżej Dla rozkładu dwumianowego z n próbami i prawdopodobieństwa sukcesu p X ~ B (n, p) 1) istnieją tylko dwa wyniki 1) liczba n powtórzonych prób 2) próby są niezależne 3) prawdopodobieństwo sukcesu, p, jest taki sam dla każdej próby Czytaj więcej »

Wykres typu box-i-wąs jest rodzajem wykresu, który zawiera statystyki z pięciocyfrowego podsumowania. Oto przykład: Podsumowanie pięciu liczb składa się z: Minumum: najniższa wartość / obserwacja Dolny kwartyl lub Q1: „mediana” niższej połowy danych; leży na 25% danych Mediana: wartość środkowa / obserwacja Wyższy kwartyl lub Q3: „mediana” górnej połowy danych; leży na 75% danych Maksimum: najwyższa wartość / obserwacja Odstęp międzykwartylowy (IQR) jest zakresem dolnego kwartyla (Q1) i górnego kwartylu (Q2). Czasami są też wartości odstające. Wartości odstające występują, gdy są poza zakresem Q1–1,5 (IQR) l Czytaj więcej »

Gdy grupujesz wartości w klasach, musisz ustawić limity. Przykład Powiedzmy, że mierzysz wysokość 10 000 dorosłych. Wysokości te są dokładnie mierzone w mm (0,001 m). Aby pracować z tymi wartościami i wykonywać na nich statystyki lub tworzyć histogramy, taki drobny podział nie zadziała. Więc grupujesz swoje wartości w klasy. Powiedzmy, że w naszym przypadku używamy odstępów 50 mm (0,05 m). Wtedy będziemy mieli klasę 1,50- <1,55 m, 1,55- <1,60 m itd. W rzeczywistości klasa 1.50-1.55 m będzie miała wszystkich od 1.495 (która zostanie zaokrąglona w górę) do 1.544 (która zostanie zaokrąglona w dó Czytaj więcej »

Podstawową korzyścią wynikającą z użycia próbki, a nie spisu ludności, jest wydajność. Przypuśćmy, że ktoś chce wiedzieć, jaka jest średnia ocena Kongresu wśród osób w wieku 18-24 lat (tj. Chcą wiedzieć, jaka jest ocena zatwierdzenia przez Kongres wśród tej grupy demograficznej). W 2010 r. W Stanach Zjednoczonych było ponad 30 milionów osób w tym przedziale wiekowym, według spisu ludności USA. Przechodzenie do każdego z tych 30 milionów ludzi i zadawanie ich opinii, podczas gdy z pewnością doprowadziłoby to do bardzo dokładnych wyników (zakładając, że nikt nie kłamał), byłoby niezwyk Czytaj więcej »

Czytaj więcej »

W ustawieniu BInomial możliwe są dwa możliwe wyniki na zdarzenie. Najważniejsze warunki dla zastosowania ustawienia dwumianowego to: Istnieją tylko dwie możliwości, które nazwiemy Dobrem lub Niepowodzeniem Prawdopodobieństwo stosunku między Dobrem a Niepowodzeniem nie zmienia się podczas prób Innymi słowy: wynik jedna próba nie wpływa na następny przykład: rzucasz kośćmi (po jednej na raz) i chcesz wiedzieć, jakie są szanse, że rzucisz co najmniej 1 6 w 3 próbach. Jest to typowy przykład dwumianu: są tylko dwie możliwości: 6 (szansa = 1/6) lub nie-6 (szansa = 5/6). Kość nie ma pamięci, więc: Każda nastę Czytaj więcej »

Ważne cechy „Wykresu kołowego” Przed zbudowaniem „Wykresu kołowego” musimy mieć kilka ważnych rzeczy. musimy mieć: 5 NAJWAŻNIEJSZYCH ELEMENTÓW Dwa lub więcej danych. Wybierz idealne kolory, aby łatwo zobaczyć nasze dane. Umieść tytuł głowy przed naszym wykresem. Umieść legendę na wykresie (w lewo lub w prawo) Dodaj zdanie opisujące wykres na dole naszego wykresu. (krótki) Zobacz też zdjęcie: Czytaj więcej »

R-kwadrat nie powinien być używany do walidacji modelu. Jest to wartość, na którą patrzysz po zatwierdzeniu modelu. Model liniowy jest walidowany, jeśli dane są jednorodne, następuje rozkład normalny, zmienne objaśniające są niezależne i jeśli dokładnie znasz wartość swoich zmiennych objaśniających (wąski błąd X) R-kwadrat można wykorzystać do porównania dwóch modeli, które już sprawdziłeś. Ten o największej wartości najlepiej pasuje do danych. Jednak mogą istnieć lepsze indeksy, takie jak AIC (kryterium Akaike) Czytaj więcej »

Średnia arytmetyczna ~~ 424,4 odchylenie standardowe ~~ 642,44 Zbiór danych wejściowych: {115, 89, 230, -12, 1700} Średnia arytmetyczna = (1 / n) * Sigma (x_i), gdzie Sigma x_i odnosi się do sumy wszystkich elementy w zestawie danych wejściowych. n to całkowita liczba elementów. Odchylenie standardowe sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 odnosi się do średniej kwadratów różnic w stosunku do średniej Zrób tabelę wartości, jak pokazano: Stąd Średnia arytmetyczna ~~ 424,4 Odchylenie standardowe ~~ 642.44 Mam nadzieję, że to pomaga. Czytaj więcej »

Średnia wynosi 3,5, a odchylenie standardowe wynosi 1,83. Suma warunków wynosi 35, a zatem średnia {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} wynosi 35/10 = 3,5, jako średnia średnia z warunki. W przypadku odchylenia standardowego należy znaleźć średnią kwadratów, odchylenia terminów od średniej, a następnie pobrać ich pierwiastek kwadratowy. Odchylenia wynoszą {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5}, a suma ich kwadratów wynosi (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 lub 33,50 / 10, tj. 3,35. Stąd odchylenie standardowe wynosi sqrt3.35 tj. 1.83 Czytaj więcej »

Średnia = 5,25 kolor (biały) („XXX”) Mediana = 4,5 kolor (biały) („XXX”) Tryb = 4 Populacja: Wariancja = 3,44 kolor (biały) („XXX”) Odchylenie standardowe = 1,85 Próbka: kolor (biały ) („X”) Wariancja = 43,93 kolor (biały) („XXX”) Odchylenie standardowe = 1,98 Średnia to średnia arytmetyczna wartości danych Mediana to średnia wartość, gdy wartości danych zostały posortowane (lub średnia z 2 wartości środkowe, jeśli istnieje parzysta liczba wartości danych). Tryb to wartość danych, które występują z największą częstotliwością. Odchylenie i odchylenie standardowe zależą od tego, czy zakłada się, że dane są całą pop Czytaj więcej »

Średnia (średnia) i Mediana (punkt środkowy). Niektórzy dodadzą tryb. Na przykład przy zestawie wartości: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Średnia jest średnią arytmetyczną: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Mediana jest wartością równą (numerycznie) od skrajności zasięgu. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 UWAGA: W tym zbiorze danych jest to ta sama wartość, co średnia, ale zazwyczaj tak nie jest. Tryb jest najczęstszą wartością w zestawie. Nie ma żadnego w tym zestawie (bez duplikatów). Jest to powszechnie stosowana miara statystyczna tendencji centralnej. MOJE osobiste doświadczenie ze s Czytaj więcej »

Średnie (średnie) i standardowe odchylenia można uzyskać bezpośrednio z kalkulatora w trybie statystycznym. Daje to barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Ściśle mówiąc, ponieważ wszystkie punkty danych w przestrzeni próbkowania są liczbami całkowitymi, powinniśmy wyrazić średnią również jako liczbę całkowitą do prawidłowej liczby cyfr znaczących, tj. barx = 220. 2 standardowe odchylenia, w zależności od tego, czy chcesz odchylenie standardowe próbki lub populacji, również zaokrąglone do najbliższej liczby całkowitej, s_x = 291 i sigma_x = 280 Zakres jest po prostu x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -9 Czytaj więcej »

Tak, ten przykład pasuje do „korelacji a przyczynowości”. Chociaż dane właściciela są niezwykłym dowodem korelacji, właściciel nie może stwierdzić przyczynowości, ponieważ nie jest to eksperyment randomizowany. Zamiast tego, prawdopodobnie zdarzyło się, że ci, którzy chcieli mieć zwierzę i byli w stanie to zrobić, to ludzie, którzy skończyli ze zwierzakiem. Pragnienie posiadania zwierzęcia domowego usprawiedliwia później ich szczęście, a zdolność do zapewnienia zwierzęciu domaga się tego, że prawdopodobnie byli niezależni finansowo, prawdopodobnie nie mieli dużych długów, chorób terminalnych itp. C Czytaj więcej »

Jeśli podane dane są całą populacją, to: kolor (biały) („XXX”) sigma_ „pop” ^ 2 = 1,62; sigma_ „pop” = 1,27 Jeśli podane dane są próbką populacji, wówczas kolor (biały) („XXX”) sigma_ „próbka” ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1,34 Aby znaleźć wariancję (sigma_ "pop" ^ 2) i odchylenie standardowe (sigma_ "pop") populacji Znajdź sumę wartości populacji Podziel przez liczbę wartości w populacji, aby uzyskać średnią Dla każdej wartości populacji oblicz różnicę między tą wartością a średnią, a następnie kwadratową różnicą Oblicz sumę kwadratów różnic Oblicz zmienność Czytaj więcej »

Wariancja = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) najpierw znajdź średnią: średnia = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 znajdź odchylenia dla każdej liczby - dokonuje się tego przez odjęcie średniej: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4, a następnie kwadratu każde odchylenie: (-466,6) ^ 2 = 217 715,56 6532,4 ^ 2 = 42 672 249,76 wariancja jest średnią tych wartości: wariancja = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) Odchylenie standardowe jest pierwiastkiem kwadratowym wariancji: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Czytaj więcej »

Wariancja populacji wynosi: sigma ^ 2 ~ = 476,7, a odchylenie standardowe populacji jest pierwiastkiem kwadratowym z tej wartości: sigma ~ = 21,83 Najpierw załóżmy, że jest to cała populacja wartości. Dlatego szukamy wariancji populacji. Gdyby te liczby były zbiorem próbek z większej populacji, szukalibyśmy wariancji próbki, która różni się od wariancji populacji o współczynnik n // (n-1) Wzór na wariancję populacji to sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 gdzie mu jest średnią populacji, którą można obliczyć z mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i W naszej populacji średnia wyno Czytaj więcej »

Zakładając, że mamy do czynienia z całą populacją, a nie tylko z próbką: sigma wariancji ^ 2 = 44 383,45 odchylenie standardowe sigma = 210.6738 Większość kalkulatorów naukowych lub arkuszy kalkulacyjnych umożliwia bezpośrednie określenie tych wartości. Jeśli musisz to zrobić w bardziej metodyczny sposób: Określ sumę podanych wartości danych. Oblicz średnią, dzieląc sumę przez liczbę wpisów danych. Dla każdej wartości danych oblicz jej odchylenie od średniej, odejmując wartość danych od średniej. Dla każdego odchylenia wartości danych od średniej oblicz odchylenie kwadratu od średniej przez kwadraturę o Czytaj więcej »

S = sigma ^ 2 = 815,41-> wariancja sigma = 28,56-> 1 odchylenie standardowe Wariancja jest rodzajem średniej miary zmienności danych o linii najlepszego dopasowania. Pochodzi z: sigma ^ 2 = (suma (x-barx)) / n Gdzie suma oznacza dodanie wszystkiego wszystko w górę barx jest wartością średnią (czasami używają mu) n jest liczbą danych użytych sigma ^ 2 jest wariancją (czasami używają s) sigma to jedno odchylenie standardowe To równanie, z odrobiną manipulacji kończy się jako: sigma ^ 2 = (suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" dla wariancji sigma = sqrt (( suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) „” dla 1 odchylenia Czytaj więcej »

Wariancja (populacja): sigma_ „pop” ^ 2 = 12,57 Odchylenie standardowe (populacja): sigma_ „pop” = 3,55 Suma wartości danych wynosi 42 Średnia (mu) wartości danych wynosi 42/7 = 6 Dla każdego wartości danych możemy obliczyć różnicę między wartością danych a średnią, a następnie obliczyć tę różnicę. Suma kwadratów różnic podzielona przez liczbę wartości danych daje wariancję populacji (sigma_ „pop” ^ 2). Pierwiastek kwadratowy wariancji populacji podaje odchylenie standardowe populacji (sigma_ „pop”). Uwaga: Przyjąłem, że wartości danych reprezentują całą populację. Jeśli wartości danych są tylko pró Czytaj więcej »

Test F zakłada, że dane są normalnie rozmieszczone i że próbki są niezależne od siebie. Test F zakłada, że dane są normalnie rozmieszczone i że próbki są niezależne od siebie. Dane różniące się od normalnego rozkładu mogą wynikać z kilku powodów. Dane mogą być przekrzywione lub wielkość próbki może być zbyt mała, aby osiągnąć normalny rozkład. Niezależnie od przyczyny, testy F zakładają rozkład normalny i będą skutkować niedokładnymi wynikami, jeśli dane znacznie się różnią od tej dystrybucji. Testy F zakładają również, że punkty danych są niezależne od siebie. Na przykład studiujesz po Czytaj więcej »

Ponieważ nie ma równania matematycznego, które może obliczyć pole pod krzywą normalną między dwoma punktami, nie ma wzoru, aby znaleźć prawdopodobieństwo w tabeli z do rozwiązania ręcznie. To jest powód, dla którego dostarczane są tabele z, zwykle z dokładnością do 4 miejsc po przecinku. Istnieją jednak formuły do obliczania tych prawdopodobieństw z bardzo dużą precyzją przy użyciu oprogramowania, takiego jak Excel, R i sprzęt, takiego jak kalkulator TI. W excelu, po lewej stronie z jest podane przez: NORM.DIST (z, 0,1, prawda) W kalkulatorze TI możemy użyć normalcdf (-1E99, z), aby uzyskać obszar po l Czytaj więcej »

Rozkłady Chi Squared można wykorzystać do opisania wielkości statystycznych, które są funkcją sumy kwadratów. Rozkład Chi Squared jest rozkładem wartości, która jest sumą kwadratów k zmiennych losowych o rozkładzie normalnym. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF rozkładu Chi Squared jest podawany przez: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Gdzie k jest liczbą stopni swobody, a x jest wartością Q, dla której szukamy prawdopodobieństwa. Użyteczność rozkładu Chi Squared polega na modelowaniu rzeczy, które obejmują sumy kwadratów wartości. Dwa konkretne przykłady Czytaj więcej »

Jednym ze sposobów współ-wariancji jest badanie korelacji. Gdy mamy przykładowe dane dotyczące dwóch zmiennych zależnych, ko-wariancja staje się istotna. Ko-wariancja jest miarą wpływu zmienności między dwiema zmiennymi. Gdy mamy dwie zmienne zależne, powiedzmy X i Y, możemy badać zmienność w obrębie wartości X - to jest sigma_x ^ 2, wariacja w obrębie wartości Y jest wariancją y sigma_y ^ 2. Badanie jednoczesnej zmienności między X i Y nazywa się COV (X, Y) lub sigma_ (xy). Czytaj więcej »

Ujawnia formę relacji między zmiennymi. Proszę odnieść się do mojej odpowiedzi na temat Co to jest analiza regresji ?. Ujawnia formę relacji między zmiennymi. Na przykład, czy związek jest silnie pozytywnie powiązany, silnie negatywnie związany lub nie ma związku. Na przykład opady deszczu i wydajność rolnictwa mają być silnie skorelowane, ale relacja nie jest znana. Jeśli zidentyfikujemy plon upraw, aby oznaczyć produktywność rolnictwa, i rozważmy dwie zmienne: plon y i opady x. Konstrukcja linii regresji y na x miałaby sens i byłaby w stanie wykazać zależność wydajności uprawy od opadów. Moglibyśmy wtedy oszacować p Czytaj więcej »

Z-Score podaje pozycję obserwacji w odniesieniu do reszty jej rozkładu, mierzoną w odchyleniach standardowych, gdy dane mają rozkład normalny. Zazwyczaj widzisz pozycję jako wartość X, która podaje rzeczywistą wartość obserwacji. Jest to intuicyjne, ale nie pozwala porównywać obserwacji z różnych dystrybucji. Ponadto, musisz przekonwertować swoje wyniki X na Wyniki Z, abyś mógł użyć tabel Standardowej Normalnej Dystrybucji, aby wyszukać wartości związane z Z-Score. Na przykład chcesz wiedzieć, czy prędkość pitchingu ośmiolatka jest niezwykle dobra w porównaniu do jego ligi. Jeśli średnia mała prędk Czytaj więcej »

Korelacja: dwie zmienne różnią się razem. W przypadku dodatniej korelacji, jeśli jedna zmienna wzrasta, druga zwiększa się również w danych. Przyczynowość: jedna zmienna powoduje zmiany w innej zmiennej. Znacząca różnica: korelacja może być przypadkiem. A może trzecia zmienna zmienia te dwie. Na przykład: istnieje korelacja między „pójściem spać w butach” a „budzeniem się z bólem głowy”. Ale ta relacja nie jest przyczynowa, ponieważ prawdziwym powodem tego zbiegu okoliczności jest (za dużo) alkohol. Czytaj więcej »

Zobacz poniżej. Biorąc pod uwagę: nie p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operatory logiczne: „nie p:” nie p, ~ p; „i:” ^^; lub: vv Tabele logiczne, negacja: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | „„ T | ”„ F | ”„ F | ”„ T | „„ F | ”„ T | ”„ T | ”„ F | „„ F | ”„ F | ”„ T | ”„ T | Tabele logiczne, oraz & lub: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq "" |) | "" T | "" T | "" T "" | " „T” ”| | "" T | "&quo Czytaj więcej »

~ = 0.9391 Zanim przejdziemy do samego pytania, porozmawiajmy o metodzie jego rozwiązania. Powiedzmy na przykład, że chcę wyjaśnić wszystkie możliwe wyniki z rzucania uczciwej monety trzy razy. Mogę uzyskać HHH, TTT, TTH i HHT. Prawdopodobieństwo H wynosi 1/2, a prawdopodobieństwo T również 1/2. Dla HHH i TTT, czyli 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 każdy. Dla TTH i HHT jest to również 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 każdy, ale ponieważ istnieją 3 sposoby na uzyskanie każdego wyniku, kończy się to 3xx1 / 8 = 3/8 każdy. Kiedy podsumuję te wyniki, otrzymuję 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - co oznacza, że mam teraz wszystkie możliwe Czytaj więcej »

Szybkie definicje Dane ilościowe to liczby: wysokości; ciężarki; prędkości; liczba posiadanych zwierząt domowych; lat; itp. Dane jakościowe nie są liczbami. Mogą zawierać ulubione potrawy; religie; grupy etniczne; itd. Dane dyskretne to liczby, które mogą przyjmować określone, oddzielone wartości. Na przykład, gdy rzucisz jedną kością, otrzymasz 1, 2, 3, 4, 5 lub 6. Nie możesz uzyskać wartości 3,75. Dane ciągłe to liczby, które mogą przyjmować wszystkie rodzaje wartości dziesiętnych lub ułamkowych. Na przykład twoja waga może być mierzona dokładnie jako 92,234 kilogramy. Twoja prędkość nie skacze z 10 mph do 11 m Czytaj więcej »

Często można by spojrzeć na IQR (zakres międzykwartylowy), aby uzyskać bardziej realistyczne spojrzenie na dane, ponieważ wyeliminowałoby to wartości odstające w naszych danych. Tak więc, gdybyś miał zestaw danych, taki jak 4,6,5,7,2,6,4,8,2956. Gdybyśmy musieli przyjąć średnią z naszego IQR, byłoby to bardziej „realistyczne” dla naszego zestawu danych, jak gdybyśmy przyjęli normalny sposób, że jedna wartość 2956 trochę zepsuje dane. wartość odstająca jako taka może pochodzić z czegoś tak prostego jak błąd literówki, co pokazuje, jak przydatne może być sprawdzenie IQR Czytaj więcej »

Ponieważ nazwa tematu wskazuje, że wariancja jest „miarą zmienności”, wariancja jest miarą zmienności. Oznacza to, że dla zestawu danych można powiedzieć: „Im wyższa wariancja, tym bardziej różne dane”. Przykłady Zestaw danych z małymi różnicami. 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 Zbiór danych z większymi różnicami. B = {2,4,2,4,2,4} słupek (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (3 * 1 + 3 * 1) sigm Czytaj więcej »

Wartość centralna, która jest reprezentacją całych danych. > Jeśli przyjrzymy się rozkładom częstotliwości, które spotykamy w praktyce, odkryjemy, że wartości zmienne mają tendencję do skupiania się wokół wartości centralnej; innymi słowy, większość wartości leży w niewielkim odstępie od wartości centralnej. Ta cecha nazywana jest tendencją centralną rozkładu częstotliwości. Wartość centralna, która jest traktowana jako reprezentacja całych danych, nazywana jest miarą tendencji centralnej lub średnią. W odniesieniu do rozkładu częstotliwości, średnia jest również określana jako miara lokalizacji Czytaj więcej »

Nominalny poziom - tylko etykiety danych w różnych kategoriach, na przykład kategoryzacja jako: męski lub żeński poziom porządkowy - dane mogą być uporządkowane i uporządkowane, ale różnica nie ma sensu, na przykład: ranking jako 1, 2 i 3. Poziom interwału - można zamówić dane, a także różnice, ale mnożenie / dzielenie nie jest możliwe. na przykład: kategoryzacja jako różne lata, takie jak 2011, 2012 itd. Poziom współczynnika - Kolejność, różnica i mnożenie / dzielenie - wszystkie operacje są możliwe. Na przykład: Wiek w latach, temperatura w stopniach itd. Zmienna dyskretna - zmienna moż Czytaj więcej »

Ogive to inna nazwa skumulowanej krzywej częstotliwości. W każdym punkcie ostrołu otrzymujemy liczbę obserwacji mniejszą niż odcięta tego punktu. Ta odpowiedź jest brana pod uwagę biorąc pod uwagę mniej niż ostry. W przeciwnym razie krzywa da liczbę obserwacji większą niż odcięta. Mniej niż skumulowany rozkład częstotliwości można uzyskać przez kolejne dodawanie częstotliwości klas i zapisywanie ich na górnych granicach klas. Czytaj więcej »

(32/52) W talii kart połowa kart jest czerwona (26) i (zakładając brak żartów) mamy 4 walety, 4 królowe i 4 królów (12). Jednak z kart obrazków, 2 walety, 2 królowe i 2 królowie są czerwone. To, co chcemy znaleźć, to „prawdopodobieństwo wyciągnięcia czerwonej kartki LUB karty obrazkowej”. Nasze odpowiednie prawdopodobieństwo to wyciągnięcie czerwonej kartki lub karty obrazkowej. P (czerwony) = (26/52) P (obrazek) = (12/52) Dla połączonych zdarzeń używamy wzoru: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Które przekłada się na: P (obraz lub czerwony) = P (czerwony) + P (obraz) -P (czerwon Czytaj więcej »

Zarówno przewidywania, jak i przedziały ufności są węższe w pobliżu średniej, co można łatwo zauważyć w formule odpowiedniego marginesu błędów. Poniżej znajduje się margines błędu przedziału ufności. E = t _ {alfa / 2, df = n-2} s_e srt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Poniżej podano margines błędu dla przedziału predykcji E = t _ {alfa / 2, df = n-2} razy s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} W obu przypadkach widzimy termin (x_0 - bar {x}) ^ 2, który jest skalowany jako kwadrat odległości punkt przewidywania od średniej. Dlatego CI i PI są najwęższe n Czytaj więcej »

Ok. 61,5% Prawdopodobieństwo, że laptop jest wadliwy to (6/22) Prawdopodobieństwo, że laptop nie będzie wadliwy to (16/22) Prawdopodobieństwo, że co najmniej jeden laptop jest uszkodzony, daje: P (1 uszkodzony) + P (2 wadliwe) + P (3 wadliwe), ponieważ prawdopodobieństwo to kumuluje się. Niech X będzie liczbą laptopów uznanych za uszkodzone. P (X = 1) = (3 wybierz 1) (6/22) ^ 1 razy (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 wybierz 2) (6/22) ^ 2 razy ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 wybierz 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Podsumuj wszystkie prawdopodobieństwa) = 0,61531 około 0,615 Czytaj więcej »

Litery „bi” oznaczają dwa. Tak więc dystrybucja bimodalna ma dwa tryby. Na przykład {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} jest bimodalny, ponieważ zarówno 3, jak i 12 są odrębnymi trybami. Zauważ, że tryby nie muszą mieć tej samej częstotliwości. Nadzieja, która pomogła Źródło: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Czytaj więcej »

Wykres bimodalny ilustruje rozkład bimodalny, który sam jest definiowany jako ciągły rozkład prawdopodobieństwa z dwoma trybami. Generalnie, wykres funkcji gęstości prawdopodobieństwa tego rozkładu będzie przypominał dystrybucję „dwumogową”; to znaczy, zamiast pojedynczego piku występującego w normalnym rozkładzie lub krzywej dzwonowej, wykres będzie miał dwa piki. Rozkłady bimodalne, chociaż być może mniej powszechne niż rozkłady normalne, nadal występują w przyrodzie. Na przykład chłoniak Hodgkina jest chorobą występującą częściej w dwóch określonych grupach wiekowych niż wśród osób w różnym wiek Czytaj więcej »

„Bin” na histogramie to wybór jednostki i odstępów na osi X.Wszystkie dane w rozkładzie prawdopodobieństwa reprezentowane wizualnie przez histogram wypełnia się w odpowiednich pojemnikach. Wysokość każdego pojemnika jest miarą częstotliwości, z jaką dane pojawiają się w zakresie tego pojemnika w dystrybucji. Przykładowo, na poniższym przykładowym histogramie każdy pręt wznoszący się w górę od osi X jest pojedynczym pojemnikiem. W koszu od wysokości 75 do wysokości 80 znajduje się 10 punktów danych (w tym przypadku jest 10 drzew wiśni o wysokości od 75 do 80 stóp). Źródło: strona Wikipedii na h Czytaj więcej »

Zobacz pełne wyjaśnienie. Kiedy mamy 100 monet i dajemy te monety zestawowi ludzi w jakikolwiek sposób, mówi się, że rozdajemy monety. W podobny sposób, gdy całkowite prawdopodobieństwo (które wynosi 1) jest rozłożone między różne wartości związane ze zmienną losową, rozkładamy prawdopodobieństwo. Dlatego nazywany jest rozkładem prawdopodobieństwa. Jeśli istnieje reguła określająca, jakie prawdopodobieństwo należy przypisać do której wartości, taka reguła nazywana jest funkcją rozkładu prawdopodobieństwa. Rozkład dwumianowy otrzymuje swoją nazwę, ponieważ reguła określająca różne prawdopo Czytaj więcej »

Rozkład chi-kwadrat jest jednym z najczęściej używanych rozkładów i jest rozkładem statystyki chi-kwadrat. Rozkład chi-kwadrat jest jedną z najczęściej używanych dystrybucji. Jest to rozkład sumy standardowych kwadratowych odchyleń normalnych. Średnia rozkładu jest równa stopniom swobody, a wariancja rozkładu chi-kwadrat jest dwa razy pomnożone przez stopnie swobody. Jest to rozkład wykorzystywany podczas przeprowadzania testu chi kwadrat porównującego wartości obserwowane z wartościami oczekiwanymi oraz podczas przeprowadzania testu chi kwadrat w celu sprawdzenia różnic w dwóch kategoriach. Wartoś Czytaj więcej »

Test chi-kwadrat do testów niezależności, jeśli istnieje istotny związek między dwiema lub więcej grupami danych kategorycznych z tej samej populacji. Test chi-kwadrat do testów niezależności, jeśli istnieje istotny związek między dwiema lub więcej grupami danych kategorycznych z tej samej populacji. Hipoteza zerowa dla tego testu polega na tym, że nie ma relacji. Jest to jeden z najczęściej używanych testów w statystykach. Aby użyć tego testu, twoje obserwacje powinny być niezależne, a twoje oczekiwane wartości powinny być większe niż pięć. Równanie do ręcznego obliczania kwadratu chi Oto przykład: Po Czytaj więcej »

Test chi ^ 2 służy do badania, czy rozkłady zmiennych jakościowych różnią się od siebie. Test chi ^ 2 może być użyty tylko na rzeczywistych liczbach, a nie na procentach, proporcjach lub środkach. Statystyka chi ^ 2 porównuje zestawienia lub zliczenia odpowiedzi kategorycznych między dwiema lub większą liczbą niezależnych grup. Podsumowując: test chi ^ 2 służy do badania, czy rozkłady zmiennych jakościowych różnią się od siebie. Czytaj więcej »

Zobacz poniżej: Kombinacja to grupowanie różnych obiektów bez względu na kolejność grupowania. Jako przykład, ręka pokerowa jest kombinacją - nie obchodzi nas, w jakiej kolejności rozdajemy karty, tylko że trzymamy Poker Królewski (lub parę 3s). Wzór na znalezienie kombinacji to: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Z n = "populacja", k = " typy „Na przykład, liczba możliwych 5-kartowych układów pokerowych wynosi: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Oceńmy to! (52xx51xxcancelcolor (pomarańczowy) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (czerwony) 48 ^ 2xxcancelcolor Czytaj więcej »

Standardowy wykres pudełkowy i wąsowy jest wizualną reprezentacją wszystkich punktów danych, w tym punktów umieszczonych daleko w lewo lub w prawo w zbiorze danych. Takie ekstremalne punkty danych nazywane są „wartościami odstającymi”. W przeciwieństwie do standardowego boxplota, zmodyfikowany boxplot nie obejmuje wartości odstających. Zamiast tego wartości odstające są reprezentowane jako punkty poza „wąsami”, aby dokładniej przedstawić rozproszenie danych. Czytaj więcej »

F-Test. Test F jest statystycznym mechanizmem testowym zaprojektowanym do testowania równości wariancji populacji. Czyni to poprzez porównanie stosunku wariancji. Tak więc, jeśli wariancje są równe, stosunek wariancji będzie równy 1. Testowanie hipotez odbywa się przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa. Czytaj więcej »

Używamy ANOVA do testowania znaczących różnic między średnimi. Używamy ANOVA, czyli analizy wariancji, do testowania znaczących różnic między średnimi wielu grup. Na przykład, gdybyśmy chcieli wiedzieć, czy przeciętny GPA kierunków biologii, chemii, fizyki i rachunku różniłoby się, moglibyśmy użyć ANOVA. Gdybyśmy mieli tylko dwie grupy, nasza ANOVA byłaby taka sama jak test t. Istnieją trzy podstawowe założenia ANOVA: Zmienne zależne w każdej grupie mają rozkład normalny Zmienności populacji w każdej grupie są równe Obserwacje są niezależne od siebie Czytaj więcej »

Zobacz poniżej. Zmienna jakościowa to kategoria lub typ. Na przykład kolor włosów jest wartością kategoryczną, a miasto rodzinne jest zmienną kategoryczną. Gatunki, rodzaj leczenia i płeć są zmiennymi kategorycznymi. Zmienna liczbowa jest zmienną, w której pomiar lub liczba ma znaczenie liczbowe. Na przykład suma opadów mierzona w calach jest wartością liczbową, tętno jest wartością liczbową, liczba cheeseburgerów zużytych w ciągu godziny jest wartością liczbową. Zmienna jakościowa może być wyrażona jako liczba dla celów statystycznych, ale liczby te nie mają takiego samego znaczenia jak wartość li Czytaj więcej »

Jednokierunkowa ANOVA to ANOVA, w której masz jedną zmienną niezależną, która ma więcej niż dwa warunki. Dla dwóch lub więcej zmiennych niezależnych użyłbyś dwukierunkowej ANOVA. Jednokierunkowa ANOVA to ANOVA, w której masz jedną zmienną niezależną, która ma więcej niż dwa warunki. Kontrastuje to z dwukierunkową ANOVA, w której masz dwie niezależne zmienne i każda ma wiele warunków. Na przykład, możesz użyć jednokierunkowej ANOVA, jeśli chcesz określić wpływ marek kawy na tętno. Twoja niezależna zmienna to marka kawy. Użyłbyś dwukierunkowej ANOVA, gdybyś chciał określić wpływ marek kawy Czytaj więcej »

Koncepcja wydarzenia jest niezwykle ważna w teorii prawdopodobieństwa. Właściwie jest to jedno z podstawowych pojęć, takich jak punkt w geometrii lub równaniu w algebrze. Przede wszystkim rozważamy losowy eksperyment - każdy akt fizyczny lub umysłowy, który ma określoną liczbę wyników. Na przykład liczymy pieniądze w naszym portfelu lub przewidujemy jutrzejszą wartość indeksu giełdowego. W obu i wielu innych przypadkach eksperyment losowy skutkuje pewnymi wynikami (dokładną ilością pieniędzy, dokładną wartością indeksu giełdowego itp.). Te indywidualne wyniki nazywane są zdarzeniami elementarnymi, a wszystki Czytaj więcej »

Patrz poniżej. Zmienna losowa to liczbowe wyniki zbioru możliwych wartości z losowego eksperymentu. Na przykład losowo wybieramy but ze sklepu obuwniczego i szukamy dwóch liczbowych wartości jego rozmiaru i ceny. Dyskretna zmienna losowa ma skończoną liczbę możliwych wartości lub nieskończoną sekwencję policzalnych liczb rzeczywistych. Na przykład rozmiar butów, które mogą przyjmować tylko skończoną liczbę możliwych wartości. Podczas gdy ciągła zmienna losowa może przyjmować wszystkie wartości w przedziale liczb rzeczywistych. Na przykład cena obuwia może przyjmować dowolną wartość pod względem waluty. Czytaj więcej »

Analiza regresji jest statystycznym procesem szacowania zależności między zmiennymi. Analiza regresji jest statystycznym procesem szacowania zależności między zmiennymi. Jest to ogólny termin dla wszystkich metod próbujących dopasować model do obserwowanych danych w celu ilościowego określenia zależności między dwiema grupami zmiennych, gdzie nacisk położony jest na zależność między zmienną zależną a jedną lub większą liczbą zmiennych niezależnych. Zależność ta może jednak nie być dokładna dla wszystkich obserwowanych punktów danych. Dlatego też bardzo często taka analiza zawiera element błędu wprowadzony w Czytaj więcej »

Jest to rozkład częstotliwości, w którym wszystkie liczby są reprezentowane jako ułamek lub procent całkowitej wielkości próbki. Naprawdę nie ma w tym nic więcej. Dodajesz wszystkie numery częstotliwości, aby uzyskać sumę całkowitą = wielkość próby. Następnie dzielimy każdą liczbę częstotliwości według wielkości próbki, aby uzyskać ułamek częstotliwości względnej. Pomnóż tę frakcję przez 100, aby uzyskać procent. Możesz wstawić te procenty (lub ułamki) w oddzielnej kolumnie po swoich numerach częstotliwości. Skumulowana częstotliwość Jeśli masz uporządkowane wartości, takie jak wyniki testów w Czytaj więcej »

Tabela częstotliwości względnych to tabela, która rejestruje liczbę danych w postaci procentowej, czyli względnej częstotliwości. Jest używany, gdy próbujesz porównać kategorie w tabeli. To jest tabela częstotliwości względnych. Zauważ, że wartości komórek w tabeli są w procentach zamiast rzeczywistych częstotliwości. Te wartości można znaleźć, umieszczając poszczególne częstotliwości nad sumą wierszy. Zaletą tabel częstotliwości względnych nad tabelami częstotliwości jest to, że z wartościami procentowymi można porównywać kategorie. Czytaj więcej »

Kowariancja próbki jest miarą tego, jak bardzo zmienne różnią się od siebie w próbce. Kowariancja informuje, w jaki sposób dwie zmienne są ze sobą powiązane w skali liniowej. Mówi ci, jak silnie skorelowany jest twój X z Y. Na przykład, jeśli twoja kowariancja jest większa niż zero, oznacza to, że twój Y wzrasta wraz ze wzrostem X. Próbka w statystyce jest tylko podzbiorem większej populacji lub grupy. Na przykład, możesz wziąć próbkę jednej szkoły podstawowej w kraju, zamiast zbierać dane z każdej szkoły podstawowej w kraju. Zatem kowariancja próbki to po prostu kowariancj Czytaj więcej »

Unimodalna dystrybucja to dystrybucja, która ma jeden tryb. Unimodalna dystrybucja to dystrybucja, która ma jeden tryb. Widzimy jeden oczywisty szczyt danych. Poniższy obraz pokazuje rozkład jednomodalny: w przeciwieństwie do tego rozkład bimodalny wygląda tak: Na pierwszym obrazie widzimy jeden pik. Na drugim zdjęciu widzimy, że istnieją dwa piki. Unimodalny rozkład może być normalnie dystrybuowany, ale nie musi tak być. Czytaj więcej »

Zobacz wyjaśnienie Gdy dostępna jest duża ilość danych liczbowych, nie zawsze jest możliwe zbadanie wszystkich pojedynczych danych liczbowych i wyciągnięcie wniosków. W związku z tym istnieje potrzeba zmniejszenia danych do jednej lub kilku liczb, aby możliwe było porównanie. W tym celu w statystykach mamy wskaźniki tendencji centralnej. Miara tendencji centralnej daje nam jedną wartość liczbową, którą można wykorzystać do porównania. Dlatego musi to być liczba skupiona wokół dużej objętości danych - punktu przyciągania grawitacyjnego, do którego przyciągana jest każda inna wartość liczbowa. W Czytaj więcej »

W większości istnieją dwa typy zestawów danych - jakościowy lub jakościowy - liczbowy lub ilościowy Dane jakościowe lub dane nieliczbowe - gdzie zmienna ma wartość obserwacji w postaci kategorii, ponadto może mieć dwa typy - a. Nominalny b. Ordinal a.Nominal data ma kategorie nazwane np. Stan cywilny będzie danymi nominalnymi, ponieważ będzie zawierał obserwacje w następujących kategoriach - żonaty, żonaty, rozwiedziony / oddzielony, owdowiały b.Organiczne dane będą również przyjmować wymienione kategorie, ale kategorie będą miały rangę. na przykład Ryzyko nabycia infekcji szpitalnej będzie miało porządkowy zesta Czytaj więcej »

Rozkład normalny jest całkowicie symetryczny, rozkład skośny nie. W pozytywnie skośnym rozkładzie „palec u nogi” przy większym boku jest dłuższy niż po drugiej stronie, powodując, że mediana, a zwłaszcza średnia, przesuwa się w prawo. W ujemnie skośnym rozkładzie poruszają się w lewo, z powodu dłuższego „palca” przy mniejszych wartościach. Podczas gdy w nieskrzywionym trybie normalnego rozkładu, mediana i średnia mają tę samą wartość. (zdjęcia z internetu) Czytaj więcej »

Wszystko to oznacza minimum między sumą różnicy między rzeczywistą wartością y a przewidywaną wartością y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Tylko oznacza minimum między sumą wszystkich wyników min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 wszystko to oznacza minimum między sumą różnicy między rzeczywistą wartością y a przewidywaną wartością y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 W ten sposób, minimalizując błąd między przewidywanym a błędem, uzyskasz najlepsze dopasowanie do linii regresji. Czytaj więcej »

Test chi-kwadrat Pearsona może odnosić się do testu niezależności lub testu dopasowania. Kiedy odnosimy się do „testu chi-kwadrat Pearsona”, możemy odnieść się do jednego z dwóch testów: testu niezależności Pearsona dla chi-kwadrat lub testu dobroci dopasowania Pearsona dla chi-kwadrat. Testy dobroci dopasowania określają, czy dystrybucja zestawu danych różni się znacznie od rozkładu teoretycznego. Dane muszą być niesparowane. Testy niezależności określają, czy niesparowane obserwacje dwóch zmiennych są niezależne od siebie. Obserwowane wartości Oczekiwane wartości Używając formuły chi-kwadrat, określas Czytaj więcej »