Statistika

Neprekinjeno Na splošno so diskretni podatki odgovori na celo število. Kot koliko dreves ali miz ali ljudi. Tudi stvari, kot so velikosti čevljev, so diskretne. Toda teža, višina in čas so primeri stalnih podatkov. Eden od načinov odločanja, če vzamete dvakrat kot 9 sekund in 10 sekund, lahko imate čas med tema dvema? Da Usain Boltov svetovni rekordni čas 9,58 sekund Če vzamete 9 miz in 10 miz, imate lahko več miz med njima? Št. 9 1/2 mize je 9 miz in razbita! Preberi več »

1/435 = 0.0023 "Mislim, da imate v mislih 22 prikazanih kart, tako da je" "samo 52-22 = 30 neznanih kartic." "Obstajajo 4 obleke in vsaka kartica je uvrščena, predvidevam, da to pomeni" "število, ker vse kartice nimajo številke, nekatere so obrazne karte." "Torej izbirata dve kartici in nekdo mora ugibati obleko in rangirati." Kvota za to je "2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23%" Pojasnilo: vemo, da ni "" ena od prevrnjenih kart, zato je "" za prvo kartico na voljo samo 30 možnosti in 29 za drugo kartico. "" Možnosti pomnožimo Preberi več »

"Možni izidi metanja 4-stranske kocke so:" "1, 2, 3 ali 4. Torej je srednja vrednost (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5." "Varianca je enaka E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2.5² = 7.5 - 6.25 = 1.25" Možni rezultati metanja 8-stranskega kocke so: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ali 8. Srednja vrednost je 4,5. "Varianca je enaka (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5.25." "Srednja vrednost vsote dveh kock je vsota sredstev," "zato imamo 2.5 + 4.5 = 7." "Varianca je tudi vsota dveh varia Preberi več »

A = 1.7 Spodnji diagram prikazuje enakomerno porazdelitev za dani razpon, pravokotnik ima površino = 1, tako da (6-1) k = 1 => k = 1/5 želimo P (X <= a) = 0,14 je to navedeno kot sivo osenčeno območje na diagramu tako: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Preberi več »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Da bi našli k, uporabimo 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 Za izračun P (x> 1) ), uporabimo 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 Za izračun 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 Za izračun V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) dx Preberi več »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Ime" P [R] = "Verjetnost, da ena R-palica obarva modro" P [Y] = "Prob. P ["RY"] = "Verjetnost, da R & Y ročica obrneta modri dogodek." P ["RR"] = "Verjetnost, da dva R-ročaja obarvata modri dogodek." P ["YY"] = "Verjetnost, da dva Y poteka obarvata modri dogodek." "Potem imamo" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Tako dobimo dve enačbi v dveh spremenljivkah P [R] in P [Y]:" P [Y] = 1/4 + (1/4) P [Y] + (1/2) P [Y] ^ 2 => Preberi več »

44 Če želite izračunati povprečje niza podatkov, seštejte vse podatke in jih delite s številom postavk podatkov. Naj bo starost sedmega učenja x. S tem se izračuna povprečje učiteljevih starosti: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Nato se lahko pomnožimo s 7, da dobimo: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 + 45 + x = 266 Odštejemo vse ostale dobe, da dobimo: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Preberi več »

Ni neodvisnih dogodkov. Za dva dogodka se šteje, da sta "neodvisna": 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, dogodki niso neodvisni. Preberi več »

Srednja = 7.4 Standardno odstopanje ~ 1.715 Varianca = 2.94 Srednja vrednost je vsota vseh podatkovnih točk, deljenih s številom podatkovnih točk. V tem primeru imamo (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 Varianca je "povprečje kvadratnih razdalj od povprečja." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Kaj to pomeni, da odštejemo vsako podatkovno točko iz srednje vrednosti, kvadriramo odgovore, nato jih vse skupaj združimo in jih razdelimo s številom podatkovnih točk. V tem vprašanju je videti tako: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76) = Preberi več »

17160/6497400 Skupaj je 52 kart, od tega 13 pik. Verjetnost risanja prve lopatice je: 13/52 Verjetnost risanja drugega pika je: 12/51 To je zato, ker, ko smo izbrali lopato, je ostalo le še 12 pik in s tem samo 51 kart. verjetnost risanja tretjega pika: 11/50 verjetnost risanja četrtega pika: 10/49 Vse to moramo pomnožiti skupaj, da dobimo verjetnost, da bomo pripravili lopato za drugim: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Torej je verjetnost, da bodo štirje piki istočasno izvlečeni brez zamenjave: 17160/6497400 Preberi več »

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 kapa beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "s" x_i = X_i - bar X ", in" y_i = Y_i - bar Y => kapa 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 => kapa beta_1 = bar Y - kapa beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "Torej je Preberi več »

30.2 Povprečje izračunamo tako, da vzamemo vsoto vrednosti in jih delimo s štetjem. Na primer, za 6 žensk, pri čemer je povprečje 31, lahko vidimo, da so starosti povzete do 186: 186/6 = 31 In to lahko storimo tudi za moške: 116/4 = 29 In zdaj lahko združimo vsota in število moških in žensk, da bi našli sredstvo za urad: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Preberi več »

Ko je v podatkovnem nizu nekaj skrajnih vrednosti. Primer: Imate nabor podatkov iz 1000 primerov, katerih vrednosti niso preveč oddaljene. Njihova srednja vrednost je 100, kot je njihova mediana. Zdaj zamenjate le en primer s primerom, ki ima vrednost 100000 (samo za ekstremnost). Srednja vrednost se bo dramatično dvignila (na skoraj 200), mediana pa bo ostala nespremenjena. Izračun: 1000 primerov, srednja vrednost = 100, vsota vrednosti = 100000 izgubi eno 100, dodamo 100000, vsota vrednosti = 199900, srednja vrednost = 199,9 Mediana (= primer 500 + 501) / 2 ostane ista. Preberi več »

Dolžina 6h palice je = 265.2-230 = 35.2 Povprečna dolžina 6 palic je = 44.2 cm Povprečna dolžina 5 palic je = 46 cm Skupna dolžina 6 palic je = 44.2xx 6 = 265.2 cm Skupna dolžina 5 palic je = 46xx5 = 230 cm Dolžina 6h palice je = [Skupna dolžina 6 palic] - [Skupna dolžina 5 palic] Dolžina 6h palice je = 265.2-230 = 35.2 Preberi več »

X = 5 3,4,5,8, x pomeni = način = srednja vrednost sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, ker smo zahtevali način: .x> 0, ker je x = 0 = > barx = 4, "mediana" = 4 "vendar ni načina" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 imamo 3,4,5,5,8 median = 5 mode = 5:. x = 5 Preberi več »

Šest številk je "" 270/6 = 45 Tu so vključena tri različna niza številk. Set šestih, komplet dveh in komplet vseh osmih. Vsak sklop ima svojo lastno srednjo vrednost. "mean" = "Skupaj" / "število številk" "" ALI M = T / N Upoštevajte, da če poznate srednjo vrednost in število števil, jih lahko najdete. T = M xxN Dodate lahko številke, lahko dodate skupne vrednosti, vendar ne smete dodajati sredstev skupaj. Torej, za vseh osem številk: Skupaj je 8 xx 41 = 328 Za dve številki: Skupaj je 2xx29 = 58 Zato je skupno število ostalih šest številk 328-58 = 270 Srednja vrednost šesti Preberi več »

8 Srednja vrednost številskih števil je vsota števil po številu niza (število vrednosti). Imamo nabor štirih števil in povprečje je 5. Vidimo, da je vsota vrednosti 20: 20/4 = 5 Imamo še en niz treh števil, katerih srednja vrednost je 12. Lahko rečemo, da kot: 36 / 3 = 12 Da bi našli povprečje sedmih števil skupaj, lahko dodamo vrednosti skupaj in delimo s 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Preberi več »

Odporna v tem primeru pomeni, da lahko vzdrži ekstremne vrednosti. Primer: Predstavljajte si skupino 101 ljudi, ki imajo povprečno (= povprečno) $ 1000 v banki. Prav tako se zgodi, da ima srednji človek (po razvrščanju na bančnem saldu) tudi 1000 $ v banki. To pomeni, da ima 50 (%) manj in 50 jih ima več. Zdaj eden od njiju dobi nagrado za loterijo v vrednosti 100.000 $, in se odloči, da jo bo dal v banko. Srednja vrednost se bo takoj povečala s 1000 na blizu $ 2000, saj se izračuna tako, da se skupni znesek deli z 101. Mediana ("sredina vrstice") bo nemotena, saj bo še vedno 50 z manj in 50 z več denar v banki. Preberi več »

259459200 Če to pravilno berem, če lahko izpraševalec dodeli oznake samo v večkratnikih 2. To bi pomenilo, da je od 30 znamk samo 15 možnosti. 30/2 = 15 Nato imamo 15 izbir, razdeljenih po osmih vprašanjih. Uporaba formule za permutacije: (n!) / ((N - r)!) Kjer je n število objektov (v tem primeru oznake v skupinah po 2). In r je koliko jih je vzetih v času (v tem primeru 8 vprašanj) Torej imamo: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Preberi več »

Odvisne so. Dogodek "zaspali pozno" vpliva na verjetnost drugega dogodka "pozno v šolo". Primer neodvisnih dogodkov je večkrat obračanje kovanca. Ker kovanca nima spomina, so verjetnosti pri drugem (ali kasnejšem) metu še vedno 50/50 - če je to pošten kovanec! Dodatno: Morda boste želeli razmisliti o tem: srečate prijatelja, s katerim se niste pogovarjali že vrsto let. Vse kar veš je, da ima dva otroka. Ko ga srečaš, ima s sinom svojega sina. Kakšne so možnosti, da je tudi drugi otrok sin? (Ne, to ni 50/50) Če se to zgodi, ne boste nikoli več zaskrbljeni zaradi odvisnosti / neodvisnosti. Preberi več »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Ta poseben problem je permutacija. Spomnimo se, razlika med permutacijami in kombinacijami je v tem, da se s permutacijami urejajo zadeve. Glede na to, da se vprašanje sprašuje, koliko načinov se lahko učenci uvrščajo v red (npr. Koliko različnih nalogov), je to permutacija. Predstavljajte si za trenutek, da smo zapolnili le dva položaja, položaj 1 in položaj 2. Da bi razlikovali med našimi učenci, ker je red pomemben, bomo vsakemu od njih dodelili črko od A do G. Če sedaj te položaje polnimo, naenkrat imamo sedem možnosti za zapolnitev prvega položaja: A, B, C, D, E, F in G. Vendar, Preberi več »

Na 84 načinov lahko to skupino izberemo. Število izbir predmetov "r" iz danih "n" objektov je označeno z nC_r in je podano z nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Na 84 načinov lahko izberemo to skupino. [Ans] Preberi več »

Spodaj si oglejte idejo o tem, kako pristopiti k temu odgovoru: Mislim, da je odgovor na vprašanje o metodologiji pri tem problemu ta, da kombinacije z enakimi postavkami znotraj populacije (npr. 4n kartice z n število tipov A, B, C) in D) ne spada v sposobnost kombinacijske formule za izračun. Namesto tega, po dr. Mathu na mathforum.org, potrebujete nekaj tehnik: razdeljevanje predmetov v ločene celice in načelo izključitve-izključitve. Prebral sem to objavo (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html), ki se ukvarja neposredno z vprašanjem, kako znova in znova izračunati to vrsto problema, in neto rezultat je, d Preberi več »

Stavek je bil pripisan v avtobiografiji Marka Twaina Benjaminu Disraeliju, britanskemu predsedniku vlade v 19. stoletju. Twain je bil odgovoren tudi za razširjeno uporabo te fraze, čeprav jo je mogoče veliko prej uporabil sir Charles Dilke in drugi. V bistvu besedna zveza sarkastično izraža dvom o statističnih dokazih s primerjavo z laži, kar kaže, da je pogosto zavajajoče spremenjena ali uporabljena zunaj konteksta. V tem stavku se izraz „statistika“ uporablja kot „podatki“. Preberi več »

50% podatkov je v polju. Polje v okencu kvadrata in laske je oblikovano z uporabo vrednosti Q1 in Q3 kot končne točke. To pomeni, da je Q1-> Q2 in Q2-> Q3 vključen. Ker je v vsakem nizu podatkov Q 25% podatkov v okencu kvadratek in kvadratkov, vsebuje polje 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Preberi več »

75% Če delate s kvartili, najprej naročite primere po vrednosti. Nato razdelite primere v štiri enake skupine. Vrednost primera na meji med prvim kvartom in drugim se imenuje prvi kvartil ali Q1 med drugim in tretjim Q2 = mediana In med tretjim in četrtim je Q3 Torej ste v Q3-točki opravili tri četrtine svoje vrednote. To je 75%. Dodatno: Pri velikih zbirkah podatkov se uporabljajo tudi percentili (primeri so nato razdeljeni v 100 skupin). Če naj bi bila vrednost na 75. percentilu, to pomeni, da ima 75% primerov nižjo vrednost. Preberi več »

N = 3 p (n) = "Pritisk prvega na n-ti poskus" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Meja neenakosti" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" je rešitev kvadratne enačbe v "p": "" disku: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "ali" 4/25 "" Torej "p (n)" je negativna med tema dvema vrednostma. " 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 "So" 2 <n Preberi več »

Srednja vrednost se izmeri tako, da se vsota vrednosti in deljenje s številom vrednosti: "mean" = "sum" / "count" Katie je že opravila štiri izpite in mora imeti peto, zato imamo 76, 74, 90, 88 in x. Želi, da je njena skupna povprečna vrednost najmanj 70. Želimo vedeti, da je najmanjši rezultat x potreben za dosego vsaj 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 In zdaj rešujemo za x: 328 + x = 350 x = 22 Preberi več »

122 Povprečje = Vsota testov, deljena s skupnim številom testov Naj bo x = 5. testni rezultat Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Rešite tako, da na obeh straneh enačbe pomnožite 5 s prvim: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Rešitev za x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Preberi več »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "variance = 25" => "standardni odklon" = sqrt (25) = 5 "Iz N (10, 5) gremo v normalizirano normalno porazdelitev:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabela za z-vrednosti)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabela za z- vrednosti) "=> P (" med 8 in 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 in 13,5 namesto 8 in 13 zaradi kontinuitete "" popravka diskretnih vrednosti. " Preberi več »

Za vsako od 20 povezav je na voljo 7 izbir, vsakič, ko je izbira neodvisna od prejšnjih izbir, lahko vzamemo izdelek. Skupno število izbir = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Ker pa je veriga mogoče obrniti, moramo šteti različne sekvence. Najprej preštejemo število simetričnih zaporedij: tj zadnjih 10 povezav vzame ogledalo prvih 10 povezav. Število simetričnih zaporedij = število načinov, tako da izberete prvih 10 povezav = 7 ^ (10) Razen teh simetričnih zaporedij se ne-simetrične sekvence lahko obrnejo, da se ustvari nova veriga. To pomeni, da je samo polovica nesimetričnih zaporedij edinstvena. Število edinstvenih zapored Preberi več »

N = 13 "Navedite število frnikol v vrečki," n. "Torej imamo" (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 "disk:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "ali" 13 "Ko je n celo število, moramo vzeti drugo rešitev (13):" => n = 13 Preberi več »

0,0,12,19,19 je ena možnost Imamo 5 košarkaških iger, kjer je Tyler dosegel povprečje 10 točk in mediano 12 točk. Mediana je srednja vrednost, tako da poznamo točke, ki jih je dobil, in sicer dve vrednosti pod 12 in dve zgoraj. Srednja vrednost se izračuna s seštevanjem vrednosti in deljenjem s številom. Da bi imeli povprečno 10 točk za 5 iger, vemo: "mean" = "vsota točk" / "število iger" => 10 = 50/5. točk. Vemo, da je bilo v eni igri doseženih 12 točk, tako da bodo preostale točke enake: 50-12 = 38, z dvema vrednostma nad 12 in dve pod 12. Naredimo stvari preprostejše in rečemo, da je v d Preberi več »

P (z <1.96) bi pomenilo uporabo standardne normalne porazdelitve in našel območje pod krivuljo levo od 1.96, naša tabela pa nam daje območje levo od z-rezultata, samo moramo pogledati vrednost na mizi, ki nam bo dala. P (z <1,96) = 0,975, kar lahko zapišemo kot 97,5% Preberi več »

Upoštevajte razlagalni odsek Koraki, ki so vključeni v izračun vrednosti z, so naslednji: Izračunajte sredino serije. Izračunajte standardno odstopanje serije. Nazadnje izračunajte vrednosti z za vsako x vrednost z uporabo formule z = sum (x-barx) / sigma Po izračunu je vrednost z 209 večja od 2 Glej spodnjo tabelo - Normal Distribution Part 2 Preberi več »

Odporni ukrep je tisti, na katerega ne vplivajo ekstremisti.Na primer, če imamo urejen seznam števil: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Srednja vrednost je: 11 Mediana je 5 Srednja vrednost v tem primeru je večja od večine številk na seznamu, ker je tako močno vpliva na 50, v tem primeru na močan outlier. Mediana bi ostala 5, čeprav je bila zadnja številka na urejenem seznamu veliko večja, saj preprosto zagotavlja srednjo številko na urejenem seznamu števil. Preberi več »

Ploskev s skrinjicami je vrsta grafa, ki ima statistiko iz povzetka s petimi številkami. Tukaj je primer: povzetek s petimi števili je sestavljen iz: Minumum: najnižja vrednost / opazovanje Spodnji kvartil ali Q1: "mediana" spodnje polovice podatkov; je 25% podatkov Mediana: srednja vrednost / opazovanje Višji kvartil ali Q3: "mediana" zgornje polovice podatkov; Največja: najvišja vrednost / opazovanje Medkvartilni razpon (IQR) je območje spodnjega kvartila (Q1) in zgornjega kvartila (Q2). Včasih obstajajo tudi odstopanja. Odstopanja se pojavijo zunaj območja Q1-1.5 (IQR) ali Q3 + 1.5 (IQR). Če pride do Preberi več »

Ko razvrstite vrednosti v razrede, morate nastaviti meje. Primer Recimo, da merite višine 10.000 odraslih. Te višine so natančno izmerjene na mm (0,001 m). Če želite delati s temi vrednostmi in narediti statistične podatke o njih ali narediti histograme, takšen fin delitev ne bo delovala. Torej svoje vrednosti uvrstite v razrede. Recimo v našem primeru uporabimo 50 mm (0,05 m) intervale. Potem bomo imeli razred 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <1,60 m itd. »Razred 1,50 - 1,55 m bo imel vsakdo od 1.495 (ki se bo zaokrožil navzgor) na 1.544 (ki se bo zaokrožil navzdol. Obstajajo tudi drugi nizi podatkov, kjer so omejitve ra Preberi več »

Glavna korist uporabe vzorca namesto popisa je učinkovitost. Recimo, da nekdo želi vedeti, kakšno je povprečno mnenje kongresa med posamezniki od 18 do 24 let (npr. Želijo vedeti, kaj je med temi demografskimi podatki odobritev Kongresa). Po podatkih popisa ZDA je bilo leta 2010 v Združenih državah Amerike več kot 30 milijonov posameznikov. Če bi obiskali vsakega od teh 30 milijonov ljudi in vprašali njihovo mnenje, čeprav bi to zagotovo pripeljalo do zelo natančnih rezultatov (če ne bi nihče lagal), bi bilo to časovno in izredno veliko drago. Glede na to, da ima osebni odziv posameznega posameznika zelo majhen učinek na s Preberi več »

Preberi več »

V nastavitvi BInomiala sta možna dva izhoda na dogodek. Pomembni pogoji za uporabo binomskega okolja na prvem mestu so: Obstajata le dve možnosti, ki jih bomo imenovali Dobro ali Neuspešno Verjetnost razmerja med Dobro in Neuspešno se ne spreminja med poskusi Z drugimi besedami: izid en poskus ne vpliva na naslednji primer: zavrtiš kocke (eno za drugo) in želiš vedeti, kakšne so možnosti, da se boš vrtel na najmanj 1 v 3 poskusih. To je tipičen primer binoma: Obstajata samo dve možnosti: 6 (priložnost = 1/6) ali ne-6 (možnost = 5/6) Mrtva nima spomina, tako da ima vsak naslednji zvitek enake verjetnosti. Lahko nastavite pr Preberi več »

Pomembne značilnosti "grafikona" Pred izgradnjo "grafikona" moramo imeti nekaj pomembnih stvari. TOP 5 POMEMBNI ELEMENTI Dva ali več podatkov. Izberite popolne barve, da boste lažje videli naše podatke. Postavite naslov glave pred našo karto. Postavite legendo v grafikon (levo ali desno) Dodajte stavek, ki opisuje grafikon, na dnu našega grafikona. (kratko) Glejte tudi sliko: Preberi več »

R-kvadrat se ne sme uporabljati za validacijo modela. To je vrednost, ki jo vidite, ko ste preverili svoj model. Linearni model je validiran, če so podatki homogeni, sledijo normalni porazdelitvi, so pojasnjevalne spremenljivke neodvisne in če točno veste vrednost vaših pojasnjevalnih spremenljivk (ozka napaka na X), se lahko R-kvadrat uporabi za primerjavo dveh modelov. ste že preverili. Najvišja vrednost je tista, ki najbolje ustreza podatkom. Lahko pa obstajajo boljši indeksi, kot je AIC (merilo Akaike) Preberi več »

Aritmetično povprečje ~ 424,4 standardno odstopanje ~ ~ 642,44 vhodni niz podatkov: {115, 89, 230, -12, 1700} aritmetična sredina = (1 / n) * sigma (x_i), kjer se Sigma x_i nanaša na vsoto vseh elementov v vhodnem nizu podatkov. n je skupno število elementov. Standardno odstopanje sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 se nanaša na povprečje kvadratnih razlik od Mean Naredite tabelo vrednosti, kot je prikazano: Aritmetično povprečje ~ 424,4 standardno odstopanje ~ ~ 642,44 Upam, da pomaga. Preberi več »

Srednja vrednost je 3,5, Standardno odstopanje pa 1,83. Vsota izrazov je 35, zato je povprečje {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} 35/10 = 3,5, saj je povprečje pogoji. Za standardno odstopanje je treba najti povprečje kvadratov odstopanj izrazov od povprečja in nato njihovega korena. Odstopanja so {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} in vsota njihovih kvadratov je (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 ali 33,50 / 10 oz. Zato je standardno odstopanje sqrt3,35, tj. 1,83 Preberi več »

Srednja = 5,25barva (bela) ("XXX") Srednja = 4,5 barva (bela) ("XXX") Način = 4 Populacija: Varianca = 3.44barva (bela) ("XXX") Standardno odstopanje = 1,85 Vzorec: barva (bela) ) ("X") Variance = 43.93barva (bela) ("XXX") Standardno odstopanje = 1,98 Srednja vrednost je aritmetična sredina podatkovnih vrednosti Median je srednja vrednost, ko so vrednosti podatkov razvrščene (ali povprečje 2 srednje vrednosti, če obstaja celo število podatkovnih vrednosti). Način je vrednost (-e) podatkov, ki se pojavlja z največjo frekvenco. Varianca in standardno odstopanje sta odvisna od Preberi več »

Srednja (povprečna) in srednja (srednja) točka. Nekateri bodo dodali način. Na primer, z naborom vrednosti: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Srednje je aritmetično povprečje: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Mediana je vrednost, ki je enako oddaljena (numerično) od ekstremi območja. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 OPOMBA: V tem nizu podatkov je ista vrednost kot srednja vrednost, vendar to običajno ni tako. Način je najpogostejša vrednost v nizu. V tem nizu ni nobenega (brez dvojnikov). To je običajno vključena kot statistična mera osrednje težnje. Moja osebna izkušnja s statistiko je, da čeprav lahk Preberi več »

Povprečno (povprečno) in standardno odstopanje je mogoče dobiti neposredno iz kalkulatorja v načinu stat. To prinaša barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Strogo rečeno, ker so vse podatkovne točke v vzorčnem prostoru cela števila, moramo izraziti povprečje tudi kot celo število na pravilno število pomembnih številk, tj. barx = 220. 2 standardna odstopanja, odvisno od tega, ali želite vzorec ali standardno odstopanje prebivalstva, je tudi zaokroženo na najbližjo celo vrednost, s_x = 291 in sigma_x = 280. Območje je preprosto x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. Da bi našli srednjo vrednost, moramo urediti vzorčni p Preberi več »

Da, ta primer ustreza "korelaciji vs vzročnosti". Čeprav so podatki lastnika izjemen dokaz korelacije, lastnik ne more skleniti vzročne zveze, ker to ni randomiziran poskus. Namesto tega se je verjetno zgodilo, da so tisti, ki so želeli imeti hišnega ljubljenčka in so ga sposobni podeliti, ljudje, ki so končali z hišnim ljubljenčkom. Želja po lastnem hišnem ljubljencu utemeljuje njihovo srečo, sposobnost hišnega ljubljenčka pa kaže na to, da so bili verjetno finančno neodvisni, verjetno niso imeli velikih dolgov, terminalnih bolezni itd. Čeprav je verjetno, da ima hišna mačka lahko zdravi depresijo, ta podatek la Preberi več »

Če so dani podatki celotna populacija, potem: barva (bela) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1,27 Če so dani podatki vzorec populacije, potem je barva (bela) ("XXX") sigma_ "vzorec" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 Najdemo varianco (sigma_ "pop" ^ 2) in standardno deviacijo (sigma_ "pop") populacije Poišči vsoto populacijskih vrednosti Razdelimo na število vrednosti v populaciji, da dobimo srednjo vrednost. Za vsako populacijsko vrednost izračunajte razliko med to vrednostjo in srednjo vrednostjo, nato kvadratno razliko Izračuna Preberi več »

Variance = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) najprej najde povprečje: povprečno = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 najdemo odstopanja za vsako število - to naredimo tako, da odštejemo povprečje: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4, nato kvadrat vsakega odstopanja: (-466,6) ^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42.672.249,76 variance je srednja vrednost teh vrednosti: variance = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) Standardna deviacija je kvadratni koren variance: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Preberi več »

Varianca populacije je: sigma ^ 2 ~ = 476,7 in standardna deviacija populacij je kvadratni koren te vrednosti: sigma ~ = 21,83 Najprej predpostavimo, da je to celotna populacijska vrednost. Zato iščemo varianco populacije. Če bi bile te številke niz vzorcev večje populacije, bi iskali varianco vzorca, ki se razlikuje od variacije populacije s faktorjem n // (n-1). Formula za varianco populacije je sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 kjer je mu povprečje populacije, ki se lahko izračuna iz mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i V naši populaciji je srednja vrednost mu = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 80 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) Preberi več »

Ob predpostavki, da gre za celotno populacijo in ne le za vzorec: Varianca sigma ^ 2 = 44,383.45 Standardno odstopanje sigma = 210,6738 Večina znanstvenih kalkulatorjev ali preglednic vam bo omogočila neposredno določitev teh vrednosti. Če morate to narediti bolj metodično: Določite vsoto danih podatkovnih vrednosti. Izračunajte srednjo vrednost tako, da delite vsoto s številom vnosov podatkov. Za vsako podatkovno vrednost izračunajte njeno odstopanje od povprečja tako, da odštejete vrednost podatkov od povprečja. Za vsako odstopanje vrednosti podatkov od povprečja izračunajte kvadratni odklon od povprečja s kvadriranjem o Preberi več »

S = sigma ^ 2 = 815,41-> variance sigma = 28,56-> 1 standardna deviacija Varianca je nekakšna srednja mera variacije podatkov o liniji najboljšega ujemanja. Izhaja iz: sigma ^ 2 = (vsota (x-barx)) / n Kjer vsota pomeni, da jo dodamo vse do barksa je srednja vrednost (včasih uporabljajo mu) n je število uporabljenih podatkov sigma ^ 2 je varianca (včasih uporabljajo s) sigma je ena standardna deviacija Ta enačba, z malo manipulacije končajo kot: sigma ^ 2 = (vsota (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" za variance sigma = sqrt (( vsota (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" za 1 standardni odklon "~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Preberi več »

Varianca (populacija): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Standardno odstopanje (populacija): sigma_ "pop" = 3,55 Vsota podatkovnih vrednosti je 42 Povprečje (mu) podatkovnih vrednosti je 42/7 = 6 Iz podatkovnih vrednosti lahko izračunamo razliko med vrednostjo podatkov in srednjo vrednostjo in nato kvadratno razliko. Vsota kvadratnih razlik, deljena s številom podatkovnih vrednosti, daje variacijo populacije (sigma_ "pop" ^ 2). Kvadratni koren variance populacije daje standardno deviacijo populacije (sigma_ "pop"). Opomba: Predpostavljam, da vrednosti podatkov predstavljajo celotno populacijo Preberi več »

F-test predpostavlja, da so podatki normalno porazdeljeni in da so vzorci neodvisni drug od drugega. F-test predpostavlja, da so podatki normalno porazdeljeni in da so vzorci neodvisni drug od drugega. Podatki, ki se razlikujejo od običajne distribucije, so lahko posledica nekaj razlogov. Podatki so lahko izkrivljeni ali pa je velikost vzorca premajhna, da bi dosegla normalno porazdelitev. Ne glede na razlog, F-testi predvidevajo normalno porazdelitev in bodo povzročili netočne rezultate, če se podatki bistveno razlikujejo od te porazdelitve. F-testi prav tako predpostavljajo, da so podatkovne točke neodvisne druga od drug Preberi več »

Ker ni matematične enačbe, ki bi lahko izračunala površino pod normalno krivuljo med dvema točkama, ne obstaja formula, ki bi našla verjetnost v z-tabeli, ki bi jo lahko rešili ročno. To je razlog, zakaj so na voljo z-tabele, običajno z natančnostjo 4 decimalk. Vendar obstajajo formule za izračun teh verjetnosti pri zelo visoki natančnosti z uporabo programov, kot so excel, R in oprema, kot je kalkulator TI. V excel, so na levi od z je podan z: NORM.DIST (z, 0,1, true) V TI-kalkulatorju lahko uporabimo normalcdf (-1E99, z), da dobimo območje na levi strani te vrednosti z. . Preberi več »

Chi kvadratne porazdelitve se lahko uporabijo za opisovanje statističnih količin, ki so funkcija vsote kvadratov. Porazdelitev Chi Squared je porazdelitev vrednosti, ki je vsota kvadratov k normalno porazdeljenih naključnih spremenljivk. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF porazdelitve Chi kvadrata je podan z: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) gama (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Kje je število stopenj svobode in x vrednost Q, za katero iščemo verjetnost. Uporabnost porazdelitve Chi Squared je pri modeliranju stvari, ki vključujejo vsote kvadratnih vrednosti. Dva posebna primera sta: Analiza testov varianc (varianca je vsota k Preberi več »

Ena uporaba ko variance je preučevanje korelacije. Ko imamo vzorčne podatke, ki se nanašajo na dve odvisni spremenljivki, postane ko variance relevantna. Co-variance je merilo vpliva variacije med obema spremenljivkama. Ko imamo dve odvisni spremenljivki, ki pravita X in Y, lahko preučimo variacijo znotraj vrednosti X - to je sigma_x ^ 2, variacija znotraj vrednosti Y je varianca y sigma_y ^ 2. Študija hkratne variacije med X in Y se imenuje COV (X, Y) ali sigma_ (xy). Preberi več »

Razkriva obliko razmerja med spremenljivkami. Oglejte si moj odgovor na vprašanje Kaj je regresijska analiza? Razkriva obliko razmerja med spremenljivkami. Na primer, ali je razmerje močno pozitivno povezano, močno negativno povezano ali ni povezave. Na primer, produktivnost padavin in kmetijstva naj bi bila močno povezana, vendar razmerje ni znano. Če ugotovimo donos pridelka, da označimo produktivnost v kmetijstvu, in upoštevamo dve spremenljivki pridelek y in padavine x. Konstrukcija regresijske premice y na x bi bila smiselna in bi lahko dokazala odvisnost pridelka od padavin. Potem bi lahko ocenili donos pridelkov gle Preberi več »

Z-ocena vam pove položaj opazovanja glede na preostanek njegove porazdelitve, merjeno v standardnih odstopanjih, ko imajo podatki normalno porazdelitev. Položaj običajno vidite kot vrednost X, ki podaja dejansko vrednost opazovanja. To je intuitivno, vendar vam ne omogoča primerjave opazovanj z različnimi distribucijami. Prav tako morate pretvoriti vaše X-Scores na Z-Scores, tako da lahko uporabite tabele Standard Normal Distribution za iskanje vrednosti, povezanih z Z-Score. Na primer, želite vedeti, ali je 8-letna hitrost nagibanja nenavadno dobra v primerjavi z njegovo ali njeno ligo. Če je povprečna hitrost smola malo Preberi več »

Korelacija: dve spremenljivki se navadno razlikujeta. Za pozitivno korelacijo, če se ena spremenljivka poveča, se tudi druga podaljša v danih podatkih. Vzročna zveza: ena spremenljivka povzroči spremembe v drugi spremenljivki. Pomembna razlika: Korelacija bi lahko bila le naključje. Mogoče pa tretjo spremenljivko spreminjamo. Na primer: obstaja povezava med "spanjem v čevljih" in "zbujanjem z glavobolom". Toda to razmerje ni vzročno, saj je pravi razlog za to naključje (preveč) alkohola. Preberi več »

Glej spodaj. Glede na: ne p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logični operatorji: "ne p:" ni p, ~ p; "in:" ^^; ali: vv Logic Tables, negacija: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "T | "F |" "T |" "T |" F | "F |" "F |" "T |" T | Logične tabele in & ali: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq "" |) | "" T | "&q Preberi več »

~ = 0.9391 Preden se lotimo samega vprašanja, se pogovorimo o metodi reševanja. Recimo, na primer, da hočem pojasniti vse možne rezultate, ko trikrat obrnem pošten kovanec. Lahko dobim HHH, TTT, TTH in HHT. Verjetnost H je 1/2 in verjetnost za T je tudi 1/2. Za HHH in za TTT, to je 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 vsakega. Za TTH in HHT je prav tako 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 vsak, toda ker obstajajo trije načini, kako lahko dobim vsak rezultat, se konča 3xx1 / 8 = 3/8. Ko povzamem te rezultate, dobim 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - kar pomeni, da imam sedaj vse možne rezultate flip kovanca. Opazimo, da če nastavim, da je H p in ima t Preberi več »

Quick Definitions Kvantitativni podatki so številke: višine; uteži; hitrosti; število živali v lasti; let; Kvalitativni podatki niso številke. Vključujejo lahko najljubša živila; religij; narodnosti; Diskretni podatki so številke, ki lahko sprejmejo določene, ločene vrednosti. Na primer, ko premaknete eno kocko, dobite 1, 2, 3, 4, 5 ali 6. Ne morete pridobiti vrednosti 3,75. Stalni podatki so številke, ki lahko sprejmejo vse vrste decimalnih ali delnih vrednosti. Na primer, vaša teža se lahko meri natančno kot 92.234 kilogramov. Vaša hitrost ne skoči z 10 mph na 11 mph; premika se skozi vsako decimalko med 10,5 mph. Preberi več »

Pogosto bi pogledali IQR (interkvartilni razpon), da bi dobili bolj "realistični" pogled na podatke, saj bi to izločilo tiste, ki so v naših podatkih. Torej, če bi imeli podatkovni niz, kot je 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Če bi morali vzeti srednjo vrednost samo našega IQR, bi bilo bolj realistično za naš nabor podatkov, kot da smo vzeli normalno srednjo vrednost, bo ena vrednost 2956 zelo malo uničila podatke. outlier kot tak bi lahko izhajal iz nečesa tako preprostega, kot napaka pri tipkanju, tako da kaže, kako je lahko koristno preveriti IQR Preberi več »

Ker ime teme označuje varianco je "merilo variabilnosti" Varianca je merilo variabilnosti. To pomeni, da lahko za niz podatkov rečemo: "Višja varianca, bolj različni podatki". Primeri Niz podatkov z majhnimi razlikami. 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 Niz podatkov z večjimi razlikami. B = {2,4,2,4,2,4} bar (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) sigma ^ 2 = 1/6 * (6) sigma ^ 2 = 1 V Preberi več »

Centralna vrednost, ki predstavlja celotne podatke. > Če pogledamo frekvenčne porazdelitve, na katere naletimo v praksi, bomo ugotovili, da obstaja tendenca variabilnih vrednosti, da se kopičijo okoli osrednje vrednosti; z drugimi besedami, večina vrednosti leži v majhnem razmiku o osrednji vrednosti. Ta značilnost se imenuje osrednja težnja porazdelitve frekvence. Osrednja vrednost, ki je vzeta kot predstavitev celotnih podatkov, se imenuje merilo osrednje tendence ali povprečje. V zvezi s porazdelitvijo frekvence se povprečje imenuje tudi kot merilo lokacije, saj pomaga določiti položaj porazdelitve na osi spremenljiv Preberi več »

Nominalna raven - Označuje podatke samo v različnih kategorijah, na primer kategorizacijo kot: moški ali ženski redni nivo - Podatki se lahko urejajo in urejajo, vendar razlika nima smisla, na primer: razvrstitev kot 1., 2. in 3. mesto. Interval Level - Podatki se lahko naročijo kot tudi razlike, vendar pa množenje / deljenje ni mogoče. na primer: kategorizacija kot različna leta, kot so 2011, 2012 itd. Raven stopnje - Naročanje, razlika in množenje / delitev - vse operacije so možne. Na primer: starost v letih, temperatura v stopinjah itd. Diskretna spremenljivka - spremenljivka lahko vzame samo točke in nobene vrednosti. Preberi več »

Ogive je drugo ime krivulje kumulativne frekvence. Na vsaki točki ogiva dobimo število opazovanj manj kot abscisa te točke. Ta odgovor je podan z upoštevanjem manj kot ogive. V nasprotnem primeru bo krivulja pokazala, da je število opazovanj večje od abscise. Manj kot kumulativno frekvenčno porazdelitev se lahko doseže z zaporednim dodajanjem frekvenc razredov in zapisovanjem zgornjih meja razredov. Preberi več »

(32/52) V palubi kartic je polovica kart rdeča (26) in (če ni jokerjev) imamo 4 jacks, 4 queens in 4 kralje (12). Vendar pa so na slikovnih karticah 2 vtičnici, 2 kraljici in 2 kralja rdeča. Kar želimo najti, je "verjetnost črpanja rdeče kartice ali slikovne kartice". Naše pomembne verjetnosti so risanje rdeče kartice ali slikovne kartice. P (rdeča) = (26/52) P (slika) = (12/52) Za kombinirane dogodke uporabljamo formulo: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn) B) Kar pomeni: P (slika ali rdeča) = P (rdeča) + P (slika) -P (rdeča in slika) P (slika ali rdeča) = (26/52) + (12/52) - (6) / 52) P (slika ali rdeča) = (32/ Preberi več »

Tako napovedovanje kot intervali zaupanja so v bližini srednjih vrednosti ožji, kar se zlahka vidi v formuli ustreznih meja napak. Sledi stopnja napake intervala zaupanja. E = t _ {alfa / 2, df = n-2} s_e sqrt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Sledi stopnja napake za interval napovedi E = t _ {alfa / 2, df = n-2} s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} V obeh vidimo izraz (x_0 - {x}) ^ 2, ki se ujema z kvadratom razdalje točko napovedi iz srednje vrednosti. Zato sta CI in PI najmanjša pri srednji vrednosti. Preberi več »

Približno 61,5% Verjetnost, da je prenosnik okvarjen, je (6/22) Verjetnost, da prenosnik ne bo okvarjen, je (16/22) Verjetnost, da je vsaj en prenosnik okvarjen, je podan z: P (1 defective) + P (2 pomanjkljiv) + P (3 pomanjkljiv), ker je ta verjetnost kumulativna. Naj bo X število prenosnih računalnikov, za katere je bilo ugotovljeno, da imajo napake. P (X = 1) = (3 izberite 1) (6/22) ^ 1-krat (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 izberite 2) (6/22) ^ 2-krat ( 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 izberite 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 (seštejemo vse verjetnosti) = 0.61531 približno 0.615 Preberi več »

Črke "bi" pomenijo dve. Torej ima bimodalna porazdelitev dva načina. Na primer, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} je bimodalen z obema 3 in 12 kot ločenimi različnimi načini. Upoštevajte, da načini nimajo enake frekvence. Upanje, ki je pomagalo Vir: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Preberi več »

Bimodalni graf ponazarja bimodalno porazdelitev, ki je sama definirana kot kontinuirana porazdelitev verjetnosti z dvema načinoma. Na splošno je graf funkcije porazdelitvene verjetnostne gostote podoben porazdelitvi "dvo-grba"; to pomeni, da namesto posameznega vrha, ki je prisoten v normalni porazdelitvi ali zvonasti krivulji, graf ima dva vrhova. Bimodalne porazdelitve, ki so morda manj pogoste kot običajne porazdelitve, se še vedno pojavljajo v naravi. Na primer, Hodgkinov limfom je bolezen, ki se pogosteje pojavlja v dveh specifičnih starostnih skupinah kot med ljudmi drugih starosti; posebej pri mlajših odra Preberi več »

"Bin" v histogramu je izbira enote in razmika na X-osi.Vsi podatki v verjetnostni porazdelitvi, predstavljeni vizualno s histogramom, se zapolnijo v ustrezne pladnje. Višina vsakega pladnja je meritev frekvence, s katero se podatki pojavljajo v območju tega bina v distribuciji. Na primer, v spodnjem vzorčnem histogramu je vsaka vrstica, ki se dviga navzgor od osi X, en sam pladenj. In v bin od višine 75 do višine 80, je 10 podatkovnih točk (v tem primeru je 10 Cherry drevesa višine med 75 in 80 čevljev). Vir: stran Wikipedije o histogramu Preberi več »

Glej celotno predstavljeno razlago. Ko imamo 100 kovancev in damo te kovance nabor ljudi na kakršenkoli način, se pravi, da distribuiramo kovance. Na podoben način, ko je skupna verjetnost (ki je 1) porazdeljena med različne vrednosti, povezane z naključno spremenljivko, porazdelimo verjetnost. Zato se imenuje porazdelitev verjetnosti. Če obstaja pravilo, ki določa, katero verjetnost je treba dodeliti kateri vrednosti, potem se to pravilo imenuje funkcija porazdelitve verjetnosti. Binomska porazdelitev dobi svoje ime, ker pravilo, ki določa različne verjetnosti, je izraz binomske ekspanzije. Preberi več »

Porazdelitev hi-kvadrat je ena najpogosteje uporabljenih porazdelitev in je porazdelitev statistike hi-kvadrat. Hi-kvadratna porazdelitev je ena izmed najpogosteje uporabljenih distribucij. To je porazdelitev vsote kvadratnih standardnih normalnih odstopanj. Srednja vrednost porazdelitve je enaka stopnjam svobode, varianca porazdelitve hi-kvadrat pa je pomnožena s stopnjami svobode. To je porazdelitev, ki se uporablja pri izvajanju testa hi-kvadrat, ki primerja opažene vrednosti v primerjavi s pričakovanimi vrednostmi, in pri izvajanju testa hi-kvadrat za testiranje razlik v dveh kategorijah. Kritične vrednosti za porazdel Preberi več »

Test hi-kvadrat za teste neodvisnosti, če obstaja pomembna povezava med dvema ali več skupinami kategoričnih podatkov iste populacije. Test hi-kvadrat za teste neodvisnosti, če obstaja pomembna povezava med dvema ali več skupinami kategoričnih podatkov iste populacije. Ničelna hipoteza za ta test je, da ni nobene povezave. To je eden od najpogosteje uporabljenih testov v statistiki. Če želite uporabiti ta test, morajo biti vaše ugotovitve neodvisne in vaše pričakovane vrednosti morajo biti večje od pet. Enačba za ročno izračunavanje chi kvadratov Tukaj je primer: Ko izračunate svoj chi kvadrat, določite svoje stopnje svobo Preberi več »

Preizkus chi ^ 2 se uporablja za raziskovanje, ali se porazdelitve kategoričnih spremenljivk med seboj razlikujejo. Preizkus chi ^ 2 se lahko uporablja samo na dejanskih številkah, ne na odstotkih, razmerjih ali sredstvih. Statistika chi ^ 2 primerja primerjave ali števila kategoričnih odgovorov med dvema ali več neodvisnimi skupinami. Če povzamemo: test chi ^ 2 se uporablja za preučevanje, ali se porazdelitve kategoričnih spremenljivk med seboj razlikujejo. Preberi več »

Glej spodaj: Kombinacija je združevanje različnih objektov, ne glede na vrstni red, v katerem je združevanje izvedeno. Na primer, poker kombinacija je kombinacija - ne zanima nas, v kakšnem vrstnem redu smo razdelili karte, samo da držimo Royal Flush (ali par 3-ih). Formula za iskanje kombinacije je: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Z n = "populacija", k = " izbiramo "Na primer, število možnih 5-kartnih poker rok je: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Ocenjujemo! (52xx51xxcancelcolor (oranžna) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (rdeča) 48 ^ 2xxcancelcolor (rjava) (47!)) / (Pr Preberi več »

F-test. F-test je statistični preskusni mehanizem, namenjen testiranju enakosti populacijskih variacij. To počne s primerjavo razmerja varianc. Torej, če so variance enake, bo razmerje variance 1. Vse preizkuse hipotez opravimo pod predpostavko, da je ničelna hipoteza resnična. Preberi več »

Uporabljamo ANOVA za testiranje pomembnih razlik med sredstvi. Uporabljamo ANOVA ali analizo variance, da testiramo pomembne razlike med sredstvi več skupin. Na primer, če bi želeli vedeti, če se je povprečni GPA biologije, kemije, fizike in matematičnih gradiv razlikoval, bi lahko uporabili ANOVA. Če bi imeli samo dve skupini, bi bila naša ANOVA enaka kot t-test. Obstajajo tri osnovne predpostavke ANOVA: odvisne spremenljivke v vsaki skupini so normalno porazdeljene. Populacijske variance v vsaki skupini so enake. Opazovanja so neodvisna drug od drugega. Preberi več »

Glej spodaj. Kategorična spremenljivka je kategorija ali tip. Na primer, barva las je kategorična vrednost ali je domače mesto kategorična spremenljivka. Vrste, vrsta zdravljenja in spol so vse kategorične spremenljivke. Številčna spremenljivka je spremenljivka, pri kateri ima meritev ali število številski pomen. Na primer, skupna količina padavin, izmerjena v palcih, je številčna vrednost, srčni utrip je numerična vrednost, število cheeseburgerjev, porabljenih v eni uri, je številčna vrednost. Kategorična spremenljivka se lahko izrazi kot število za namen statistike, vendar te številke nimajo istega pomena kot številčna v Preberi več »

Enosmerna ANOVA je ANOVA, kjer imate eno neodvisno spremenljivko, ki ima več kot dva pogoja. Za dve ali več neodvisnih spremenljivk bi uporabili dvosmerno ANOVA. Enosmerna ANOVA je ANOVA, kjer imate eno neodvisno spremenljivko, ki ima več kot dva pogoja. To je v nasprotju z dvosmerno ANOVA, kjer imate dve neodvisni spremenljivki in vsaka ima več pogojev. Na primer, uporabite enosmerno ANOVA, če želite določiti učinke blagovnih znamk kave na srčni utrip. Vaša neodvisna spremenljivka je blagovna znamka kave. Uporabili bi dvosmerno ANOVA, če bi želeli določiti učinke blagovnih znamk kave in samoprijavljene stopnje anksioznost Preberi več »

Koncept dogodka je izredno pomemben v Teoriji verjetnosti. Pravzaprav je to eden od temeljnih pojmov, kot je točka v geometriji ali enačbi v algebri. Prvič, obravnavamo naključni eksperiment - vsak fizični ali duševni akt, ki ima določeno število rezultatov. Denar denimo preštejemo v denarnici ali predvidimo vrednost indeksa borznega indeksa. V obeh in številnih drugih primerih naključni eksperiment povzroči določene rezultate (natančen znesek denarja, natančna vrednost indeksa borze itd.) Ti posamezni rezultati se imenujejo elementarni dogodki in vsi tako osnovni dogodki, povezani z določenim naključnim poskusom, skupaj t Preberi več »

Glej spodaj. Naključna spremenljivka je numerični rezultat niza možnih vrednosti iz naključnega poskusa. Na primer, naključno izberemo čevlje iz trgovine s čevlji in poiščemo dve številčni vrednosti njegove velikosti in cene. Diskretna naključna spremenljivka ima končno število možnih vrednosti ali neskončno zaporedje števljivih realnih števil. Na primer velikost čevljev, ki lahko sprejme samo končno število možnih vrednosti. Medtem ko lahko kontinuirana naključna spremenljivka sprejme vse vrednosti v intervalu realnih števil. Na primer, cena čevljev lahko prevzame katero koli vrednost v smislu valute. Preberi več »

Regresijska analiza je statistični postopek za ocenjevanje razmerij med spremenljivkami. Regresijska analiza je statistični postopek za ocenjevanje razmerij med spremenljivkami. Gre za generični izraz za vse metode, ki poskušajo prilagoditi model opazovanim podatkom, da bi lahko količinsko opredelili razmerje med dvema skupinama spremenljivk, pri čemer je poudarek na odnosu med odvisno spremenljivko in eno ali več neodvisnimi spremenljivkami. Povezava pa morda ni natančna za vse opazovane podatkovne točke. Zato ta analiza pogosto vključuje element napake, ki je uveden za upoštevanje vseh drugih dejavnikov. Poskus je doseči Preberi več »

To je porazdelitev frekvenc, v kateri so vse številke predstavljene kot frakcija ali odstotek celotne velikosti vzorca. Res ni več. Vse frekvenčne številke dodate tako, da dobite skupno vsoto = velikost vašega vzorca. Nato delite vsako frekvenčno številko z velikostjo vzorca, da dobite relativni frekvenčni delež. Pomnožite ta delež s 100, da dobite odstotek. Te odstotke (ali ulomke) lahko vstavite v ločen stolpec za vaše frekvenčne številke. Kumulativna frekvenca Če ste naročili vrednosti, kot so testni rezultati na lestvici od 1 do 10, boste morda želeli uporabiti kumulativne frekvence. Pomeni "vse do te vrednosti&qu Preberi več »

Relativna frekvenčna tabela je tabela, ki beleži število podatkov v odstotni obliki, tj. Relativna frekvenca. Uporablja se, ko poskušate primerjati kategorije znotraj tabele. To je tabela relativne frekvence. Upoštevajte, da so vrednosti celic v tabeli v odstotkih namesto dejanskih frekvenc. Te vrednosti najdete tako, da posamezne frekvence postavite v skupno vrstico. Prednost relativnih tabel frekvenc nad tabelami frekvenc je v tem, da lahko z odstotki primerjate kategorije. Preberi več »

Vzorec kovariance je merjenje, kako se zelo spremenljivke med seboj razlikujejo v vzorcu. Kovarianca vam pove, kako sta dve spremenljivki med seboj povezani na linearni lestvici. Pove vam, kako močno je vaš X povezan s svojim Y. Če je vaša kovarianca večja od nič, to pomeni, da se vaše Y poveča, ko se vaš X poveča. Vzorec v statistiki je samo podmnožica večje populacije ali skupine. Na primer, lahko vzamete vzorec ene osnovne šole v državi in ne zbirate podatkov iz vsake osnovne šole v državi. Tako je vzorčna kovarianca preprosto kovarianca, ugotovljena v vzorcu. Formula za vzorčno kovarianco lahko najdete tukaj. Preberi več »

Unimodalna porazdelitev je porazdelitev, ki ima en način. Unimodalna porazdelitev je porazdelitev, ki ima en način. Vidimo en očiten vrh v podatkih. Spodnja slika prikazuje unimodalno porazdelitev: Nasprotno pa bimodalna porazdelitev izgleda takole: Na prvi sliki vidimo en vrh. Na drugi sliki vidimo, da sta dva vrhova. Unimodalna porazdelitev je lahko normalno porazdeljena, vendar ni nujno. Preberi več »

Glej pojasnilo Ko je na voljo velik obseg numeričnih podatkov, ni vedno mogoče preučiti vsakega posameznega numeričnega podatka in doseči sklep. Zato je treba podatke zmanjšati na eno ali peščico številk, tako da je možna primerjava. V ta namen imamo v statistiki opredeljene ukrepe osrednje tendence. Merilo centralne tendence nam daje eno numerično vrednost, ki jo lahko uporabimo za primerjavo. Zato mora biti to število, ki je osredotočeno na velik obseg podatkov - točko gravitacijske privlačnosti, proti kateri se privablja vsaka druga numerična vrednost. V takem primeru odstopanje posameznih vrednosti iz tega osrednjega u Preberi več »

Večinoma obstajata dve vrsti podatkovnih nizov - kategorični ali kvalitativni - številčni ali kvantitativni A kategorični podatki ali neštevilčni podatki - če ima spremenljivka vrednost opazovanj v obliki kategorij, ima lahko tudi dva tipa - a. Nominalna b. Redni a.Nominalni podatki so dobili imenovane kategorije, npr. Zakonski status bo nominalni podatek, saj bo imel opazke v naslednjih kategorijah: neporočeni, poročeni, ločeni, ločeni, ovdoveli b. npr. Tveganje okužbe z bolnišničnimi okužbami bo imelo redni podatkovni niz s kategorijami, kot so visoka, srednja in nizka numerična, kjer spremenljivka ima numerično vrednost Preberi več »

Normalna porazdelitev je popolnoma simetrična, razpršenost ni. V pozitivno asimetrični porazdelitvi je "prst" na večji strani daljši kot na drugi strani, kar povzroči, da se mediana in zlasti sredina premakne v desno. Pri negativno asimetrični porazdelitvi se premikajo levo, zaradi daljšega "prsta" pri manjših vrednostih. Medtem, ko je v normalnem razporedu, ki ni izkrivljen, sta mediana in srednja vrednost enaka. (slike z interneta) Preberi več »

Vse to pomeni minimalno vrednost med vsoto razlike med dejansko vrednostjo y in napovedano vrednostjo y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Samo pomeni minimum med vsoto vseh zadetkov min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 vse to pomeni najmanjši znesek med vsoto razlike med dejansko vrednostjo y in predvideno vrednostjo y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Na ta način z zmanjšanjem napake med napovedano in napako dobite najboljšo prilagoditev regresijski premici. Preberi več »

Pearsonov test hi-kvadrat se lahko nanaša na preizkus neodvisnosti ali testa primernosti. Ko govorimo o "Pearsonovem hi-kvadrat testu", se lahko nanašamo na enega od dveh testov: Pearsonov hi-kvadrat test neodvisnosti ali Pearsonov test s kvadratasto dobroto. Preverjanje ustreznosti testov ugotavlja, ali se porazdelitev podatkovnega niza bistveno razlikuje od teoretične porazdelitve. Podatki morajo biti nesparjeni. Preskusi neodvisnosti določajo, ali so neparna opazovanja dveh spremenljivk neodvisna drug od drugega. Opazovane vrednosti Pričakovane vrednosti Z uporabo hi-kvadrat formule določite statistiko hi-kvad Preberi več »

Varianca prebivalstva je številčna vrednost, ki se populacija med seboj razlikuje. Varianca populacije vam pove, kako široko so podatki razdeljeni. Na primer, če je vaša povprečna vrednost 10, vendar imate veliko spremenljivosti v podatkih, meritve pa so veliko večje in nižje od 10, boste imeli veliko odstopanje. Če ima vaša populacija povprečje 10 in imate zelo malo sprememb, pri čemer je večina vaših podatkov izmerjena kot 10 ali blizu 10, boste imeli nizko variacijo populacije. Varianca prebivalstva se meri na naslednji način: Preberi več »

Porazdelitev je zamaknjena, če je eden od njenih repov daljši od drugega. Če pogledamo nabor podatkov, so v bistvu tri možnosti. Podatkovni niz je približno simetričen, kar pomeni, da je na levi strani mediane približno toliko izrazov kot na desni strani. To ni nespremenjena distribucija. Podatkovni niz ima negativno naklon, kar pomeni, da ima rep na negativni strani mediane. To se kaže z velikim konico proti desni, ker obstaja veliko pozitivnih izrazov. To je izkrivljena distribucija. Podatkovni niz ima pozitivno asimetrijo z repom na pozitivno stran mediane. To pomeni, da obstaja več negativnih izrazov. Preberi več »

Prilagodi se za pojasnjevalno spremenljivo pristranskost. Vsakič, ko dodajate dodatno pojasnjevalno spremenljivko k multivariatni regresiji, se bo R-kvadrat povečal, zaradi česar bo statistik verjel, da obstaja večja korelacija z dodanimi informacijami. Da bi odpravili to pristranskost navzgor, se uporabi prilagojeni R-kvadrat. Preberi več »