Statistika

Srednja = Vsota vseh vrednosti / število vrednosti. Povprečje je običajno najboljše merilo osrednje težnje, ker upošteva vse vrednosti. Ampak to je zlahka vplivala na kakršne koli ekstremne vrednosti / outlier. Upoštevajte, da je lahko srednja vrednost definirana samo na intervalu in razmerju med meritvami. Mediana je srednja točka podatkov, ko je urejena po vrstnem redu. Običajno je, če ima podatkovni niz ekstremne vrednosti ali je v neki smeri nagnjen. Upoštevajte, da je mediana določena na ordinalu, interval in razmerje med meritvami Način je najpogostejša točka v podatkih. Najbolje je, da je nominalni podatkovni niz, v Preberi več »

Srednja = 9.22 Median = 9 Mode = 10 Območje = 2 srednja (povprečna) x frekvenčna oznaka frekvenca 10 |||| 4 9 | 3 8 || 2 Skupaj fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Skupna frekvenca = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 - 10,10,9,9,10,8,9,10 in 8 Razporedi jih v naraščajočem vrstnem redu 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5th item = 9 Mode = ta postavka, ki se pojavi bolj pogosto v načinu mode = 10 Range = največja vrednost - najmanjša vrednost = (10-8) Range = 2 Preberi več »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) iz tabel imamo P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Preberi več »

V binomskem okolju obstajajo samo dva možna rezultata na preizkus. Glede na to, kaj želite, pokličete eno od možnosti Fail in drugo Succes. Primer: Pokličite lahko 6-krat s pomocjo, in ne-6-Fail. Odvisno od pogojev igre vas lahko zvijanje 6 stane denar in morda boste želeli spremeniti pogoje. Na kratko: Obstajata samo dva možna rezultata na poskus in lahko ju poimenujete, kot želite: belo-črno, glave-repi, karkoli. Ponavadi se tisti, ki ga uporabite kot P v izračunih, imenuje (verjetnost) Succes. Preberi več »

"To pomeni verjetnost dogodka A, ko se dogodek B zgodi" "Pr (A | B) je pogojna verjetnost." "To pomeni verjetnost, da se dogodek A zgodi, ob pogoju, da se B zgodi." "Primer:" "A = metanje 3 oči s kockami" "B = metanje manj kot 4 oči s kockami" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (zdaj poznamo samo 1,2, ali 3 možne oči) " Preberi več »

Preizkus neodvisnosti chi square nam pomaga ugotoviti, ali sta povezana dva ali več atributov ali ne. ali igranje šaha pomaga povečati otrokovo matematiko ali ne. To ni merilo stopnje odnosa med atributi. pove nam samo, ali sta dve načeli klasifikacije bistveno povezani ali ne, ne da bi se sklicevali na kakršne koli predpostavke glede oblike razmerja.chi kvadrat test homogenosti je podaljšek testa neodvisnosti ... testi homogenosti so koristni za določitev, ali sta dva ali več neodvisnih naključnih vzorcev odvzeta iz iste populacije ali iz različnih populacij. namesto enega vzorca, kot ga uporabljamo pri problemu neodvisno Preberi več »

Matrika kovarianc je bolj splošna oblika preproste korelacijske matrike. Korelacija je skalirana različica kovariance; upoštevajte, da imata oba parametra vedno isti znak (pozitivno, negativno ali 0). Ko je znak pozitiven, velja, da so spremenljivke pozitivno povezane; ko je znak negativen, velja, da so spremenljivke negativno povezane; in ko je znak 0, velja, da so spremenljivke nekorelirane. Upoštevajte tudi, da je korelacija brezrazsežna, saj imajo števec in imenovalec enake fizikalne enote, in sicer produkt enot X in Y. Najboljši linearni prediktor Predpostavimo, da je X naključni vektor v RR ^ m in da je Y naključni v Preberi več »

Diskretna naključna spremenljivka ima končno število možnih vrednosti. Neprekinjena naključna spremenljivka ima lahko katerokoli vrednost (običajno v določenem območju). Diskretna naključna spremenljivka je tipično celo število, čeprav je lahko racionalna. Kot primer diskretne naključne spremenljivke: vrednost, dobljena z valjanjem standardne 6-stranske matrice, je diskretna slučajna spremenljivka, ki ima samo možne vrednosti: 1, 2, 3, 4, 5 in 6. Kot drugi primer: diskretna naključna spremenljivka: del naslednjih 100 vozil, ki prečkajo moje okno, ki so modri tovornjaki, je tudi diskretna slučajna spremenljivka (ki ima 101 Preberi več »

Eden od načinov poznavanja diskretnega ali kontinuiranega je, da bo v primeru diskretne točke masa, v neprekinjenem pa točka nima mase. to je bolje razumeti pri opazovanju grafov. Najprej poglejmo diskretno. Oglejte si njegovo pmf obvestilo, kako masa sedi na točkah? zdaj poglej svoje cdf obvestilo, kako vrednosti gredo v korakih, in da linija ni neprekinjeno? to tudi kaže, kako je masa na točki na pmf Zdaj bomo pogledali na Continuous case opazovati svoje pdf obvestilo, kako masa ne sedi na točki, ampak med dvema točkama? in zdaj, da pogled na cdf tukaj lahko vidite na cdf, da je funkcija neprekinjeno, je ne gre v korakih Preberi več »

Upoštevajte razdelek Razlaga Populacijska varianca = (vsota (x-barx) ^ 2) / N Kjer je - x barx opazovanja povprečje serije N je velikost populacije Sample Variance = (vsota (x-barx) ^ 2) / (n-1) Kjer je - x barx opazovanja je sredina serije n-1 je stopnja svobode (v kateri je n velikost vzorca.) Preberi več »

Dejansko obstajajo tri glavne vrste podatkov. Kvalitativni ali kategorični podatki nimajo logičnega reda in jih ni mogoče pretvoriti v numerično vrednost. Primer barve oči je, ker »rjava« ni višja ali nižja od »modre«. Kvantitativni ali numerični podatki so številke in tako "nalagajo" naročilo. Primeri so starost, višina, teža. Toda pazi! Vsi številčni podatki niso kvantitativni. Primer izjeme je varnostna koda na vaši kreditni kartici - med njimi ni logičnega reda. Podatki razreda so tretji tip. Niso neprekinjeni, kot kvantitativni podatki, vendar jih je mogoče naročiti. Najbolj znan primer s Preberi več »

Odvisno je, ali je vrstni red pomemben. Primer: Recimo, da izberete komisijo treh, ki predstavlja vaš razred 30 študentov: Za prvega člana imate 30 možnosti. Za drugega imate 29 Za tretjega imate 28 Za skupno 30 * 29 * 28 = 24360 možno permutacije To je predpostavka, da je izbirni red pomemben: prvi bo imenovan „predsednik“, drugi bo „tajnik“, tretji pa bo le „član“. Če ni tako (vsi trije so enaki), potem vrstni red, po katerem so izbrani, ni pomemben. S tremi izbranimi so 3 * 2 * 1 = 3! = 6 možnih naročil, ki vse dajejo isti skupini. To se imenuje kombinacije. Torej: kombinacije = permutacije deljene z naročili Ali, v naš Preberi več »

Glavna razlika je, da so neprekinjeni podatki merljivi, diskretni podatki pa imajo lahko samo določene vrednosti. Lahko so štetne. Primeri stalnega: ** Višina, teža, dohodek so merljivi in imajo lahko kakršno koli vrednost. Primeri diskretnih: Pravzaprav obstajata dve vrsti diskretnih podatkov: štetje: število otrok. Spremenljivka razreda: barva oči Preberi več »

Poglejmo spodaj: Poglejmo številke 1, 2, 3, 4, 5. Srednja vrednost je vsota vrednosti, deljena s štetjem: 15/5 = 3 Mediana je srednjeročni, če je navedena v naraščajočem (ali padajočem!). ) red, ki je 3. Torej so v tem primeru enake. Srednja in mediana se različno odziva na različne spremembe podatkovnega niza. Na primer, če spremenim 5 na 15, se bo srednja vrednost zagotovo spremenila (25/5 = 5), vendar bo mediana ostala ista na 3. Če se podatkovni niz spremeni, če je vsota vrednosti 15, toda srednjeročni sprememba, mediana se bo premaknila, povprečje pa bo ostalo: 1,1,2,3,8 - povprečje 3, mediana pa 2. To kaže, zakaj so Preberi več »

Stopnje svobode variance so n, vendar so stopnje svobode vzorčne variance n-1. Upoštevajte, da je "Variance" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Upoštevajte tudi, da "Sample Variance" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Preberi več »

Srednja vrednost je 39 Srednja vrednost je: 39 7/12 Srednja vrednost številk je vsota vseh številk, deljena z njihovo količino. V tem primeru je srednja vrednost: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Mediana vedno bolj urejenega niza števil je "srednja" številka za niz s neparno količino številk Srednja vrednost "2" srednjih števil za komplet s sodo količino številk. Podani sklop je že urejen, tako da lahko izračunamo srednjo vrednost. V danem nizu je 12 števil, zato moramo najti elemente 6 in 7 ter izračunati njihovo srednjo vrednost: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Preberi več »

Prilagojena R-kvadratna velja samo za večkratno regresijo Ko dodajate več neodvisnih spremenljivk v večkratno regresijo, se vrednost R-kvadrata poveča, kar daje vtis, da imate boljši model, ki ni nujno tako. Ne da bi šel v globino, bo prilagojeni R-kvadrat upošteval to pristranskost povečanega R-kvadrata. Če pregledate vse rezultate regresije, boste opazili, da je prilagojeni R-kvadrat VEDNO manj kot R-kvadrat, ker je bil odstranjen odstop. Cilj statistike je optimizirati najboljšo kombinacijo neodvisnih spremenljivk tako, da je vrednost prilagojenega R-kvadrata maksimizirana. upam, da pomaga Preberi več »

VAR.S> VAR.P VAR.S izračuna varianco ob predpostavki, da so podatki vzorec. VAR.P izračuna varianco ob predpostavki, da so podani podatki populacija. VAR.S = frac {vsota (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac {vsota (x - {x}) ^ 2} {N} Ker za oba uporabljate iste podatke, bo VAR.S vedno podal vrednost, ki je višja od VAR.P. Vendar pa morate uporabiti VAR.S, ker so navedeni podatki dejansko vzorčni podatki. Uredi: Zakaj se obe formuli razlikujeta? Oglejte si Besselovo popravljanje. Preberi več »

Najlažje bi bilo izračunati povprečje razdalje med vsako podatkovno točko in srednjo vrednost. Če pa to neposredno izračunate, boste končali z ničlo. Če se želite temu izogniti, izračunamo kvadrat razdalje, dobimo povprečje, nato pa kvadratni koren, da dobimo nazaj prvotno lestvico. Če so podatki x_i, je i od 1 do n, (x_1, x_2, ....., x_n) in povprečje je bar x, nato Std dev = sqrt ((vsota (x_i - bar x) ^ 2) / n) Preberi več »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n To formulo lahko uporabimo v posamezni seriji opazovanj sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Kje je x barx opazovanja je Mean serije n je število postavk ali opažanj Preberi več »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) pričakovana vrednost x v diskretnem primeru je E (x) = vsota p (x) x, toda to je s sešteto p (x) = 1 porazdelitev, ki je tukaj podana, ne pomeni 1, zato bom predpostavil, da obstaja neka druga vrednost in jo imenujemo p (x = y) = .5 in standardno odstopanje sigma (x) = sqrt (vsota (xE (x) )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ Preberi več »

Q_1 = 15 Če imate v roki kalkulator TI-84: Sledite tem korakom: Najprej vnesite številke v vrstni red. Nato pritisnete gumb stat. Potem "1: Uredi" in nadaljujte in vnesite svoje vrednosti v redu. Po tem pritisnite tipko stat še enkrat in pojdite na "CALC" in pritisnite "1: 1-Var Stats" pritisnite izračun. Nato se pomaknite navzdol, dokler ne vidite Q_1. Ta vrednost je vaš odgovor :) Preberi več »

Poglej spodaj :) Najprej določite vrednost Q_1 in Q_3. Ko najdete te vrednosti, odštejte: Q_3-Q_1 To se imenuje interkvartilni razpon. Sedaj svoj rezultat pomnožite z 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "vaš rezultat" Nato dodate rezultat (R) v Q_3 R + Q_3 in odštejte Q_1 - R Imeli boste dve številki, ki bosta obseg. Vsako število, ki se nahaja izven tega območja, se upošteva kot nezaželeno. Če potrebujete dodatna pojasnila, prosimo vprašajte! Preberi več »

Enačba za linearno regresijo najmanjših kvadratov: y = mx + b kjer je m = (vsota (x_iy_i) - (vsota x_i vsota y_i) / n) / (vsota x_i ^ 2 - ((vsota x_i) ^ 2) / n) in b = (sum y_i - m sum x_i) / n za zbirko n parov (x_i, y_i) To je grozno vrednotenje (in to je, če to delate ročno); vendar z uporabo računalnika (na primer s preglednico s stolpci: y, x, xy in x ^ 2) ni tako slabo. Preberi več »

~~ 7.35 Ne pozabite, da je geometrična sredina med dvema številkama a in b barva (rjava) (sqrt (ab) Torej, geometrična sredina med 3 in 18 je rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) barva (zelena) (rArr) ~ 7,35 Preberi več »

3.742 "" zaokroženo na tri decimalna mesta Geometrijsko povprečje dveh števil lahko zapišemo kot: 2 / x = x / 7 "" larr cross množenja daje: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Preberi več »

"GM" 81 in 4, "po definiciji, je" sqrt (81xx4) = 18. Preberi več »

Območje je 0.532 Če želite najti obseg niza števil, najdete razliko med najmanjšo vrednostjo in največjo vrednostjo. Torej, najprej, preuredite številke od najmanj do največje. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Kot je prikazano zgoraj, lahko vidite, da je najmanjše število 0.118, največje število pa je 0.65. Ker moramo najti razliko, je naslednji korak odštevanje manjše vrednosti od največje vrednosti. 0,65 - 0,111 = 0,532 Tako je razpon 0,532 Preberi več »

Harmonična sredina je tip povprečja, ki ga predstavlja naslednja formula. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Harmonična sredina je posebna vrsta povprečja, ki se uporablja pri izračunavanju povprečij enot ali stopenj, kot je hitrost hitrosti. Razlikuje se od aritmetične sredine in je vedno nižja. Formula je: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n predstavlja število izrazov v podatkovnem nizu. x_1 predstavlja prvo vrednost v nizu. Na primer, vzemite naslednji problem. Kakšna je harmonična sredina 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1.175) H = 4.255 Preberi več »

141 Če je X = matematični rezultat in Y = verbalni rezultat, E (X) = 720 in SD (X) = 100 E (Y) = 640 in SD (Y) = 100 Teh standardnih odstopanj ne morete dodati, da bi našli standard odstopanje za sestavljeni rezultat; Vendar pa lahko dodamo variance. Odstopanje je kvadrat standardne deviacije. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, ker želimo standardno odstopanje, vzemimo kvadratni koren te številke. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Tako je standardno odstopanje sestavljenega rezultata za študente v razredu 141. Preberi več »

Najprej vnesite podatke na dva seznama. V oklepajih bom označil gumb na kalkulatorju in VSE CAPS, da navede, katero funkcijo naj uporabim. Naj bodo X in Y vaše dve spremenljivki, ki ustrezata zbirki točk. Pritisnite [STAT] in nato izberite EDIT ali pritisnite [ENTER]. To bo odprlo sezname, kjer boste vnesli podatke. Vnesite vse vrednosti za X v seznamu 1, enega za drugim. Vnesite vrednost in pritisnite [ENTER], da se premaknete na naslednjo vrstico. Zdaj vnesite vse vrednosti za Y v seznam 2 na enak način. Zdaj ponovno pritisnite [STAT]. S puščičnimi tipkami se pomaknite na seznam funkcij CALC. To so statistični izračuni. Preberi več »

Histogram je hiter način za pridobivanje informacij o porazdelitvi vzorca brez podrobnega statističnega grafiranja ali analize. Ne da bi morali imeti dober grafični program, vam lahko risanje histograma omogoči hitro vizualizacijo distribucije podatkov. Pomembno je, da izberete pravilno velikost 'bin' (skupine podatkov), da dobite najboljši približek krivulje. Ta grafikon vam bo pokazal, ali so vaše podatkovne vrednosti centrirane (normalno porazdeljene), poševne na eno ali drugo stran ali imajo več kot eno "način" - lokalizirane koncentracije distribucije. Lahko se tudi preuredijo kot Pareto Plot od najv Preberi več »

Opisna statistika je disciplina kvantitativnega opisovanja glavnih značilnosti zbirke informacij ali samega kvantitativnega opisa. Opisne statistike so zelo pomembne, ker če bi preprosto predstavili naše neobdelane podatke, bi bilo težko vizualizirati podatke, ki so se pokazali, še posebej, če jih je bilo veliko. Opisna statistika nam torej omogoča, da podatke predstavimo bolj smiselno, kar omogoča enostavnejšo interpretacijo podatkov. Na primer, če bi imeli rezultate 100 predmetov študentov, bi nas lahko zanimala splošna uspešnost teh študentov. Prav tako nas zanima distribucija ali širjenje znamk. Opisna statistika nam t Preberi več »

IQR = 16 "razporedi podatkovni niz v naraščajočem vrstnem redu" 71barva (bela) (x) 72barva (bela) (x) barva (magenta) (73) barva (bela) (x) 82barva (bela) (x) 85barva (rdeča) ) (uarr) barva (bela) (x) 86barva (bela) (x) 86barva (bela) (x) barva (magenta) (89) barva (bela) (x) 91barva (bela) (x) 92 "kvartila razdeli podatke v 4 skupine "" mediana "(rdeča) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" spodnja četrtina "barva (magenta) (Q_1) = barva (magenta) (73)" zgornji kvartil "barva (magenta) (Q_3) = barva (magenta) (89)" interkvartilni razpon "(IQR) = Q_3-Q_1 barva (bela) (interq Preberi več »

IQR = 19 (Ali 17, glej opombo na koncu razlage) Medkvartilni razpon (IQR) je razlika med vrednostjo 3. kvartila (Q3) in vrednostjo 1. kvartila (Q1) niza vrednosti. Da bi to našli, moramo najprej razvrstiti podatke v naraščajočem vrstnem redu: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Zdaj določimo mediano seznama. Mediana je na splošno znana kot številka je "središče" naraščajočega urejenega seznama vrednosti. Pri seznamih z lihim številom vnosov je to enostavno, saj obstaja ena vrednost, za katero je enako število vnosov manjše ali enako in večje ali enako. V našem razvrščenem seznamu lahko vidimo, da i Preberi več »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Prvi korak pri reševanju tega problema je ugotovitev skupnega števila otrok, tako da lahko ugotovite, koliko otrok je odšlo v Evropo, koliko otrok imate skupaj. Izgledalo bo približno 124 / t, kjer t predstavlja skupno količino otrok. Da bi ugotovili, kaj je, najdemo 68 + 124, ker nam to daje vsoto vseh otrok, ki so bili anketirani. 68 + 124 = 192 Torej, 192 = t Naš izraz potem postane 124/192. Zdaj, da poenostavimo: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Ker je 32 praštevilo, ne moremo več poenostaviti. Delež lahko pretvorite tudi v decimalno ali odstotno. 31-: 48 = 0.64583333 0.64583333 = 64.583333% Preberi več »

0 intuitivno 0 variance z uporabo kvadratne razlike je (x-mu) ^ 2. Seveda obstajajo tudi druge izbire, vendar na splošno končni rezultat ne bo negativen. Na splošno je najnižja možna vrednost 0, ker če je x = mu desno (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Preberi več »

Naj mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} je srednja (pričakovana vrednost) diskretne slučajne spremenljivke X, ki lahko prevzame vrednosti x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... z verjetnostmi P (X = x_ {i}) = p_ {i} (ti seznami so lahko končni ali neskončni in vsota je lahko končna ali neskončna). Varianca je sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Prejšnji odstavek je definicija variance sigma_ {X} ^ {2}. Naslednji del algebre, ki uporablja linearnost pričakovane vrednosti operaterja E, prikazuje alternativno formulo za to, ki je pogosto lažja za uporabo. s Preberi več »

Formula je enaka, če gre za diskretno naključno spremenljivko ali pa kot neprekinjeno naključno spremenljivko. Ne glede na tip naključne spremenljivke, je formula za varianco sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Če pa je naključna spremenljivka diskretna, uporabimo postopek seštevanja. V primeru kontinuirane naključne spremenljivke uporabljamo integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Iz tega dobimo sigmo ^ 2 s substitucijo. Preberi več »

Srednja vrednost E (X) = 0 in varianca "Var" (X) = 6/5. Upoštevajte, da je E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Upoštevajte tudi, da je "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Preberi več »

Pogojna verjetnost je verjetnost določenega dogodka ob predpostavki, da poznate izid drugega dogodka. Če sta dva dogodka neodvisna, je pogojna verjetnost enega dogodka, podana drugemu, preprosto enaka celotni verjetnosti tega dogodka. Verjetnost podane B je zapisana kot P (A | B). Vzemite na primer dve odvisni spremenljivki. Definirajte A kot "Prvotno ime ameriškega predsednika, ki je naključno George" in B, da je "Prejšnje ime ameriškega predsednika Bush." Na splošno je bilo 44 predsednikov, od katerih so se 3 imenovali George. 2 od 44 jih je dobilo ime Bush. Torej, P (A) = 3/44 in P (B) = 2/44. Vendar Preberi več »

Srednja = 4 113/600 Srednja = 3,98 Mode = 1,20 Srednja vrednost je povprečje števil "povprečje" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "pomeni" = 4 113/600 Mediana je " srednja "številka, ko postavite svoje številke v naraščajočem vrstnem redu 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Ker je 6 številk, je" srednja številka "povprečje vaše 3. in 4. številke" mediana "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Način je največje število, ki je v tem primeru 1.20, ker se pojavlja dvakrat Preberi več »

Srednja = 14,25, mediana = 15, način = 15 Srednja vrednost: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 dodajte vsa števila navzgor, nato pa jih razdelite s številom. Mediana: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Vnesite številke v vrstnem redu od najnižje do najvišje in nato izberite srednjo vrednost, v tem primeru, če je parno število vrednosti na pol poti med obema v sredini. Način: najpogostejša vrednost je 15, če skrbno preverite. Upajmo, da je to v pomoč ... Preberi več »

Srednja vrednost je povprečje niza podatkov, način je najpogostejša številka, ki se pojavi v nizu podatkov, mediana pa je številka na sredini niza podatkov Srednja vrednost se izračuna z dodajanjem vseh številk navzgor in delitev s številom števil, ki so v nizu (6 številk). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr To je povprečje Ker se vse številke v vašem nizu pojavijo enkrat, ni načina. Če je vaš set imel dodatnih 4 ali je imel na primer 3 5, potem bi imel ločen način. Poravnaj vse številke, da bi od najmanjšega do največjega. Prečkamo najnižjo številko, nato najvišjo, nato drugo najnižjo, nato drugo najvišjo in tak Preberi več »

Srednja = 30 Median = 30 Mode = 30, 31 Srednja vrednost je "povprečje" - vsota vrednosti, deljena s štetjem vrednosti: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Mediana je srednja vrednost v nizu vrednosti, ki so navedene od najnižjega do najvišjega (ali najvišjega do najnižjega - ne morejo biti premešane): 28,30,30,31,31 median = 30 Način je vrednost ki je najpogosteje navedena. V tem primeru sta oba 30 in 31 navedena dvakrat, tako da sta oba načina. Preberi več »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 srednja vrednost = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 srednja vrednost M = (n + 1) / 2. točka = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3. točka M = 12 Način [Z] je tisti, ki se večinoma pojavi V dani porazdelitvi 12 se pojavi 2-krat. Z = 12 Preberi več »

Srednje: 87.5 Način: NO način Median: 88 Srednje = "vsota vseh števil" / "koliko števil je" Obstaja 6 številk in njihova vsota je 525 Zato je njihova srednja vrednost 525/6 = 87.5 Način je število z najvišjo frekvenco, to je tisto število, ki se najbolj prikaže v zaporedju V tem primeru obstaja način NO, ker se vsaka številka pojavi samo enkrat Median je srednja številka, ko številke postavite v naraščajočem vrstnem redu 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Srednja številka je med 86 in 90. Torej je tvojo srednjo številko mogoče najti z (86 + 90) / 2 = 88 Torej je tvoja srednja vrednost 88. Preberi več »

Glej spodaj, moramo postaviti število grehovih zaporedij 0, 1.1, 2.8,3,4.6% številk Median = srednja številka 0, 1.1, barva (rdeča) (2.8), 3.4.6 2.8 način = najpogostejša številka. Na seznamu ni nobenega takega števila, ni načina Razpon = največje-najmanjše število Razpon = 4.6-0 = 4.6 pomeni = vsota (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 bar = 11,5 / 5 = 2,3 Preberi več »

Razpon = 7 Median = 6 načinov = 3,6,8 Srednje = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Najprej preštejte število vrednosti: Obstaja 19 Območje: Razlika med najvišjo in najnižjo vrednostjo: barva (modra) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, barva (modra) (9) Razpon = barva (modra) (9-2 = 7) Mediana: Vrednost točno na sredini niza podatkov, razvrščenih po vrstnem redu. Obstaja 19 vrednosti, tako da je ta enostaven za iskanje. To bo (19 + 1) / 2. vrednost = 10. 19 = 9 + 1 + 9 barva (rdeča) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, barva ( rdeča) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) barva (bela) (wwwwwwwwwwww) uarr barva (bela) (wwwwwwwwwww) mediana = Preberi več »

66, 66, Jih, 27 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 ekstremov 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). Območje je numerična vrednost razlike med najnižjo in najvišjo vrednostjo. 79,5 - 52,5 = 27 Preberi več »

8,32,7,6,7,6 "srednja vrednost je opredeljena kot" • "pomeni" = ("vsota vseh ukrepov") / ("število ukrepov") rArr "povprečje" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3) ) / 5 barva (bela) (rArr "pomeni" x) = 8,32 • "način je najpogostejši način" rArr "" = 7.6larr ", samo eden se pojavi dvakrat" • ", srednja vrednost je srednji ukrep v niz urejenih "barv (belih) (xxx)" ukrepi "" uredi ukrepe v naraščajočem vrstnem redu "6, barva (bela) (x) 6.1, barva (bela) (x) barva (magenta) (7.6), barva ( bela) (x) 7.6, barva (bela Preberi več »

Srednja vrednost: 21.14 Srednje: 12 Razpon: 3 Način: 12 Srednje: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 ali 85/7 ali 12.1428 Srednje: preklic (barva (rdeča) (11)), preklic (barva (zelena) (11)), žig (barva (modra) (12)), 12, žig (barva (modra) (12)), preklic (barva (zelena) (13)), preklic (barva ( rdeča) (14)) Razpon: barva (rdeča) (14) -barva (rdeča) (11) = 3 način: barva (rdeča) (11), barva (rdeča) (11), barva (modra) (12) , barva (modra) (12), barva (modra) (12), barva (roza) (13), barva (oranžna) (14) barva (bela) (............. .........) barva (modra) (12). Preberi več »

To je 9 - srednja vrednost med 8 in 10 'median' je definirana kot srednja vrednost, ko je podatkovni niz razvrščen glede na vrednost. Torej bi v vašem primeru to dalo 2 8 10 16. Če obstajata dve srednji vrednosti, je mediana definirana kot srednja vrednost med njimi. Pri večjih nizih podatkov to ponavadi ni pomembno, saj so srednje vrednosti ponavadi blizu. Npr. višine recimo 1000 odraslih moških ali dohodek ljudi v mestu. V podatkovnem nizu, ki je tako majhen, kot bi bil vaš, bi okleval, da bi podal katerokoli središče ali širjenje. Izziv: poskusite narediti okvir za to! Preberi več »

Preberi več »

0.4335 "Dopolnilni dogodek je, da je najvišja vrednost enaka ali manjša od 25, tako da so vse tri karte med tremi" "25. Najvišja kvota je:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Zato je zahtevana verjetnost:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Nadaljnja razlaga:" P (A in B in C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Pri prvem žrebanju je verjetnost, da je prva karta manjša ali manjša od 25, (25/30). Torej P (A) = 25/30." "Pri risanju druge vozovnice," "je v vreči ostalo le še 29 vstopnic, 5 pa jih ima več kot" "25, če ima prva vstopnica število <= 25, zato" "P ( Preberi več »

Srednja = 19.133 Median = 19 Mode = 19 Srednja vrednost je aritmetično povprečje, 19.133 Mediana je "([število podatkovnih točk] + 1)" 2 "ali vrednost PLACE, ki je enako oddaljena (numerično) od ekstremov območja v naročilu set. Komplet vsebuje 15 številk, razvrščenih po vrstnem redu 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Srednje mesto je torej (15 + 1) / 2 = 8. mesto. Številka na tej lokaciji je 19. Način je najpogostejša vrednost v nizu. V tem primeru je 19, s tremi dogodki v nizu. Zaradi bližine vseh treh teh ukrepov so podatki „normalno porazdeljeni“. Preberi več »

Ta niz nima načina. Glej pojasnilo. Način (modalna vrednost) podatkovnega niza je najpogostejša vrednost v nizu. Vendar lahko niz ima več kot eno modalno vrednost ali nima modalnih vrednosti. Set nima modalnih vrednosti, če imajo vse vrednosti enako število pojavov (kot v danem primeru). Set ima lahko tudi več kot eno modalno vrednost. Primer: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} V tem nizu so načini 1 in 6 s 3 dogodki. Preberi več »

Ima samo en način, ki je 12 Ker 12 se v podatkovnem nizu ponovi in v podatkovnem nizu ni druge ponovljene številke, je način tega niza podatkov 12. Srednja vrednost tega nabora podatkov je 15. Preberi več »

0.1841 Najprej začnemo z binomom: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), čeprav je p izredno majhen, n je masiven. Zato lahko to približamo z uporabo normalnega. Za X ~ B (n, p), Y ~ N (np, np (1-p)) Torej imamo Y ~ N (0.6,0.99994) Želimo P (x> = 2), s korekcijo za normalno uporabo meje, imamo P (Y> = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Z uporabo Z-tabele ugotovimo, da je z = 0.90 P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Preberi več »

Primarna uporaba linearne regresije je, da se črta prilagodi na dva niza podatkov in določi, koliko so povezani. Primeri so: 2 sklopa cen delnic za padavine in študijske ure ter ocene pridelka. Glede na korelacijo je splošno soglasje: Korelacijske vrednosti 0,8 ali višje označujejo močno korelacijo. Korelacijske vrednosti 0,5 ali višje do 0,8 označujejo šibko korelacijo. vrednosti manjše od 0,5 označujejo zelo šibko korelacijo f Kalkulator linearne regresije in korelacije Preberi več »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Verjetnost, da bi dobili glave na kateri koli dan, je 1/2. Enako z verjetnostjo pridobivanja repov na kateri koli dan. Las stvar, ki jo moramo vedeti, je število načinov, kako lahko naročimo rezultate glave in repa - in to ((14), (7)). Na splošno imamo: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Preberi več »

Če predpostavimo, da je "pošten" 6-sided die odgovor, kot pravi Syamini, je "1/6". Če so vsi možni rezultati enako verjetni, je verjetnost določenega izida (v vašem primeru "pridobitev 3") število načinov za doseganje določenega rezultata, deljeno s skupnim številom možnih izidov. Če zavrtite nepristransko die, je 6 možnih rezultatov: 1, 2, 3, 4, 5 in 6. Poseben izid, ki vas zanima, 3, se zgodi samo na en način. Verjetnost je torej 1/6. Če ste zaprosili za verjetnost, da boste dobili "3 ali manj", bo skupno število možnih izidov ostalo enako, vendar obstajajo trije načini za dosego d Preberi več »

P _ ((x = 4 glave)) = 0,15625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 glave)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 glave)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 glave)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 glave)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 glave)) = 0,15625 Preberi več »

N = 115 Ali mislite z mejo napake 5%? Formula za interval zaupanja za razmerje je podana s kapico p + - ME, kjer je ME = z * * SE (kapa p). hat p je delež vzorca z * kritična vrednost z, ki jo lahko dobite iz grafičnega kalkulatorja ali tabele SE (kapa p) je standardna napaka deleža vzorca, ki se lahko najde s pomočjo sqrt ((klobuk p) hat q) / n), kjer je hat q = 1 - klobučnik p in n je velikost vzorca Vemo, da mora biti stopnja napake 0,05. Z 90% intervalom zaupanja, z * ~ 1,74. ME = z * * SE (kapa p) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) Sedaj lahko rešimo za algebrsko. Dobimo n = 114.2, kar zaokrožimo na 115, ker bi bi Preberi več »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Najprej moramo najti L_1 in L_2. L_1 = 3, ker so samo trije nizi: (0) (1) (2). L_2 = 7, ker so vsi nizi brez sosednjih 0 in 2 (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Zdaj bomo našli ponovitev L_n (n> = 3). Če se niz konča v 1, lahko po tem postavimo katerokoli besedo. Če pa se nizi konča v 0, lahko postavimo samo 0 ali 1. Similary, če se nizi konča v 2, lahko postavimo samo 1 ali 2. Naj bo P_n, Q_n, R_n število nizov brez 0 in 2 v sosednjih in se konča v 0,1,2. L_n, P_n, Q_n in R_n sledijo ponovitvam spodaj: L_n = P_n + Q_n + R_n (i) P_ (n Preberi več »

Poglej to . Zasluge za Gaurav Bansal. Poskušal sem si zamisliti najboljši način, da to pojasnim, in naletel sem na stran, ki resnično lepo dela. Raje bi temu fantu dala zasluge za razlago. V primeru, da povezava ne deluje za nekatere sem vključil nekaj informacij spodaj. Preprosto rečeno: vrednost R ^ 2 je preprosto kvadrat korelacijskega koeficienta R. Korelacijski koeficient (R) modela (recimo s spremenljivkami x in y) prevzame vrednosti med -1 in 1. Opisuje, kako sta x in y korelacija.Če sta x in y v popolnem soglasju, bo ta vrednost pozitivna. 1 Če se x poveča, medtem ko se y zmanjša na ravno nasprotno, bo ta vrednost Preberi več »

Njena {1,2,3,4,5,6}, ki je pravzaprav niz vseh možnih rezultatov, kot določa opredelitev vzorčnega prostora. Ko zavrtite 6-stransko kocko, se število točk na najvišjem obrazu imenuje rezultat. Zdaj, ko je kocka valjana, lahko dobimo bodisi 1, 2,3,4,5 ali 6 pik na zgornjem delu obraza .. to je zdaj rezultat. Torej je eksperiment tukaj "Rolling a 6 lice kocke" in seznam možnih rezultatov je "{1,2,3,4,5,6}". Vzorec prostora po svoji definiciji je seznam vseh možnih rezultatov poskusa. Torej je odgovor na vaše vprašanje S = {1,2,3,4,5,6}, upam, da bo jasno. Preberi več »

0.563 priložnost Izdelati moraš diagram verjetnosti, tako da lahko izračunaš kvote: Na splošno boš končal z 8/11 (prvotna količina črnih peres), pomnožena z 7/10 (količina črnih pisal v polju) + 3/11 (skupna količina rdečih peresa), pomnožena z 2/10 (količina rdečih peresa v polju). To = 0,563 je verjetnost, da boste izbrali 2 pisala enake barve, naj bo to 2 črna ali 2 rdeča. Preberi več »

Za razumevanje morate videti celoten odgovor. Ne vem povsem, kaj misliš, prvič, ko dobite podatkovne nize, kjer regresirate y na x, da bi ugotovili, kako sprememba x vpliva na y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 In želite najti razmerje med x in y, tako da verjamete, da je model kot y = mx + c ali v stats y = beta_0 + beta_1x + u te beta_0, beta_1 parametri v populaciji in u je učinek neopazovanih spremenljivk, ki se sicer imenujejo izraz o napaki, tako da želite ocenjevalce hatbeta_0, hatbeta_1 Torej haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x To vam pove, da vam bodo napovedani koeficienti dali napovedano vrednost y. Torej zdaj želite najti naj Preberi več »

Če predpostavke Gauss-Markof držijo, potem OLS zagotavlja najnižjo standardno napako katerega koli linearnega ocenjevalnika, tako da je najboljši linearni nepristranski ocenjevalec Glede na te predpostavke so koeficienti parametrov linearni, to samo pomeni, da sta beta_0 in beta_1 linearni, vendar x nima spremenljivke Da bi bili linearni, je lahko x ^ 2 Podatki so bili vzeti iz naključnega vzorca Ni popolne multi-kolinearnosti, zato dve spremenljivki nista popolnoma povezani. E (u / x_j) = 0 srednja pogojna predpostavka je nič, kar pomeni, da spremenljivke x_j ne dajejo informacij o srednji vrednosti neopazovanih spremenlj Preberi več »

Standardni odklon {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Razvijmo splošno formulo, nato kot posebno dobimo standardni odklon 1, 2, 3, 4 in 5. Če imamo {1, 2,3, ...., n} in moramo poiskati standardno odstopanje teh številk. Upoštevajte, da "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n vsota _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 pomeni "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n vsota _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 pomeni "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 pomeni "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6) ) - ((n + 1) / 2) ^ 2 pomeni "Var" Preberi več »

Nič Če imate samo eno število ali milijon številk, ki so popolnoma enake (kot so vse 25), bo standardni odklon nič. Da bi imeli standardni odklon večji od nič, morate imeti vzorec, ki vsebuje vrednosti, ki niso enake. Tako morate vsaj na vzorcu imeti vsaj dve vrednosti, ki nista enakovredni, da bi imeli standardni odklon večji od nič. upam, da pomaga Preberi več »

"Del 1) 0.80164" "Del 2) 0.31125" "Na voljo je 5 stikal, ki so lahko odprta ali zaprta." "Zato obstaja največ" 2 ^ 5 = 32 "primerov za preiskavo." "Čeprav lahko naredimo nekaj bližnjic:" "Če sta oba 1 in 4 odprta ALI sta oba 2 in 5 odprta, trenutno" "ne more prenesti." "Torej (1 ali 4) IN (2 ALI 5) morata biti zaprta." "Vendar obstajajo dodatna merila:" "Če sta (4 in 2) odprta, mora biti 3 zaprta." "Če so (1 in 5) odprte, morajo biti 3 zaprte." "Torej, če opazimo (O, C, O, C, C) kot 1 in 3 odprto in Preberi več »

Standardna napaka je naša ocena za neznani parameter sigma (standardno odstopanje). Standardna napaka je kvadratni koren ocene variance. s.e. = sqrt (klobuk sigma ^ 2). Je merilo povprečne vertikalne razdalje, ki je eno od naših opazovanj iz izračunane regresijske premice. Na ta način ocenjuje neznano količino sigme, ki bi bila, kako daleč bi pričakovali, da bo kakršnokoli opazovanje potenciala iz dejanske regresijske premice (črta, ki smo jo dobili za oceno najmanjših kvadratov). Preberi več »

Verjetnost, da bo žreba bodisi sedem, dva ali as, je 3/13. Verjetnost risanja bodisi asa, bodisi sedem ali dva je enaka verjetnosti, da se bo izenačil as plus verjetnost sedem plus verjetnost dvoma. P = P_ (as) + P_ (sedem) + P_ (dva) Na krovu so štirje asi, zato mora biti verjetnost 4 (število "dobrih" možnosti) nad 52 (vse možnosti): P_ (as) ) = 4/52 = 1/13 Ker je 4 od obeh dvojic in sedmih, lahko uporabimo isto logiko, da ugotovimo, da je verjetnost enaka za vse tri: P_ (sedem) = P_ (dva) = P_ ( ace) = 1/13 To pomeni, da se lahko vrnemo na našo prvotno verjetnost: P = 1/13 + 1/13 + 1/13 = 3/13 Zato je verjetno Preberi več »

1884 na splošno lahko izberete 6 za moške in 10 za ženske. Ne sprašujte me, zakaj imate več žensk in vaš odbor zahteva manj zastopanja, vendar je to druga zgodba. Prav tako je ulov, da eden od teh fantov noče delati z enim od teh deklet. Torej se ta oseba ne more uporabljati z vsemi fanti, zato odštejemo 1 od 8 in dodamo njegove kombinacije na skupno 7 izbirnih načinov na koncu. Torej, začnimo z ostalimi fanti (7!) / ((7-6)! 6!) = 7, zdaj jih je mogoče uskladiti z (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 načinov za ženske ali 7 * 252 = 1764 zdaj za zadnjega, ki je zavrnil delo z enim dekletom. lahko dela le z 9 izbira 5 žensk tako (9!) Preberi več »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Na splošno, ko urejamo n postavk, kjer obstaja k različnih" "elementov, ki se pojavijo vsakokrat" n_i ", za" i = 1,2 " , ..., k ", potem smo" "imeli" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "možnosti urejanja." "Torej moramo prešteti, kolikokrat se pojavijo predmeti:" "Tukaj imamo 7 predmetov: dva 579 in eden 6, torej" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "možnosti" " To se imenuje multinomialni koeficient. " "Filozofija za njo je preprosta. Imeli bi n" "načine, da bi jih uredili, Preberi več »

Q_1 = 24 Če imate v roki kalkulator TI-84: sledite tem korakom: Najprej vnesite številke v vrstni red. Nato pritisnete gumb stat. Potem "1: Uredi" in nadaljujte in vnesite svoje vrednosti v redu. Po tem pritisnite tipko stat še enkrat in pojdite na "CALC" in pritisnite "1: 1-Var Stats" pritisnite izračun. Nato se pomaknite navzdol, dokler ne vidite Q_1. Ta vrednost je vaš odgovor :) Preberi več »

Majhen vzorec, normalna porazdelitev in lahko izračunate standardno odstopanje in srednjo, t statistiko uporabljamo Za velik vzorec ima Z statistika (Z ocena) približno standardno normalno porazdelitev. Ko je vzorec majhen, variabilnost porazdelitve Z izhaja iz naključnosti. To pomeni, da bo porazdelitev verjetnosti bolj razpršena kot standardna normalna porazdelitev. Če je n število vzorcev in je df = n-1, se lahko rezultat t (t statistika) izračuna s t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = povprečna vrednost vzorca μ0 = hipoteza povprečna vrednost s = standardni odmik vzorca n = velikost vzorca Preberi več »

Varianca je sigma ^ 2 = 15,81 in standardna deviacija je sigma približno 3,98. V binomski porazdelitvi imamo precej lepo formulo za srednjo vrednost in varianco: mu = Np r in sigma ^ 2 = Np (1-p) Torej je varianca sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Standardno odstopanje je (kot ponavadi) kvadratni koren variance: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) približno 3.98. Preberi več »

Barva (rdeča) (sigma ^ 2 = 3,25) Da bi našli varianco, moramo najprej izračunati srednjo vrednost. Če želite izračunati srednjo vrednost, preprosto dodajte vse podatkovne točke, nato jo delite s številom podatkovnih točk. Formula za povprečno mu je mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n kjer je x_k podatkovna točka k, in n je število podatkov točk. Za naš nabor podatkov imamo: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Torej je povprečje mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Zdaj, da izračunamo varianco, ugotovimo, kako daleč je vsaka podatkovna točka od srednje vrednosti, nato kvadrate Preberi več »

Varianca je 27500 Povprečje podatkov je podano z vsoto podatkov, deljeno s številom, tj. (Sigmax) / N Zato je povprečje 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Varianca je podana z (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Zato odstopanje znaša 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Preberi več »

Varianca prebivalstva: 56.556 Vzorčna varianca: 67.867 Za izračun variance: Izračunajte aritmetično povprečje (povprečje) Za vsak kvadrat vrednosti podatkov je razlika med vrednostjo podatkov in srednjo vrednostjo Izračunajte vsoto kvadratnih razlik Če vaši podatki predstavljajo celotno populacijo: 4. Razdelite vsoto kvadratnih razlik s številom podatkovnih vrednosti, da dobite varianco populacije Če vaši podatki predstavljajo le vzorec, vzet iz večje populacije. 4. Razdelite vsoto kvadratnih razlik za 1 manj kot število podatkovnih vrednosti da bi dobili vzorčno varianco Preberi več »

Odstopanje je 25,14 podatkov; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varianca (sigma ^ 2) je povprečje kvadratne razlike od povprečja. Srednja vrednost je (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~ ~ 25.14 (2dp) Varianca je 25.14 [Ans] Preberi več »

Odvisno od tega, ali bodo dani podatki upoštevani kot celotna populacija (vse vrednosti) ali vzorec od neke večje populacije: Varianca prebivalstva sigma ^ 2 ~ = 66,7 Vzorčna varianca s ^ 2 ~ = 77,8 To lahko določimo z uporabo standardnih vgrajenih podatkov. v funkcijah znanstvenega kalkulatorja ali razpredelnice (kot spodaj): ... ali se lahko izračuna v korakih, kot so: Določanje vsote podatkovnih vrednosti Razdelite vsoto podatkovnih vrednosti s številom podatkovnih vrednosti, da dobite povprečje Za vsako podatkovno vrednost odštejemo srednjo vrednost * od podatkovne vrednosti, da dobimo odstopanje od povprečja. ** Določ Preberi več »

Odstopanje od nabora podatkov je 6,29. Upoštevajte, da je formula variance za namen izračuna 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 kjer je n skupno število vrednosti v podatkovni niz. V danih podatkih imamo n = 7, vrednosti x_i pa {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Torej, vaša varianca = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6.29 Preberi več »

47.9 Predvidevam, da mislite na varianco populacije (varianca vzorca se bo nekoliko razlikovala). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Prosimo, ločite med njima. Prvi znak pravi: "dodajte kvadratke vaših števil", drugi pa "dodajte prvo, nato kvadratno vsoto" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Preberi več »

Varianca sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Izračunamo aritmetično sredino prvega mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Za izračun variante sigma ^ 2 uporabimo formulo sigma ^ 2 = (vsota (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Bog blagoslovi ... Upam, da je razlaga koristna. Preberi več »

Varianca sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 Izračunajte aritmetično sredino mu prvo n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 izračunaj varianco sigma ^ 2 z uporabo formule variance za sigma ^ 2 = (vsota (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Bog blagoslovi .. .. Upam, da je razlaga koristna. Preberi več »

211/2 ali 105,5 našli srednjo vrednost: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 odštejemo srednjo vrednost vsakega števila v podatkih in kvadriramo rezultat: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 našli srednjo vrednost kvadratnih razlik: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 ali 105,5 Preberi več »

Varianca {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Formula za varianco, s ^ 2, je barva (bela) ("XXX") s ^ 2 = (vsota (x_i - barx)) / (n- 1) kjer je barx srednja vrednost barve vzorca (bela) ("XXX"), v tem primeru je povprečje {3,6,7,8,9} (sumx_i) /5=6.6 Preberi več »

Varianca populacije: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Varianca vzorca: sigma _ ("vzorec") ^ 2 ~ = 38.48 Odgovor je odvisen od tega, ali so dani podatki celotna populacija ali vzorec iz populacije. . V praksi bi za določitev teh vrednosti preprosto uporabili kalkulator, preglednico ali programski paket. Na primer, Excelova preglednica bi lahko izgledala takole: (upoštevajte, da je stolpec F namenjen samo za dokumentiranje vgrajenih funkcij, ki se uporabljajo v stolpcu D), saj je verjetno ta vaja namenjena izračunu variance brez neposrednih mehanskih / elektronskih sredstev, naslednje kompromise preglednic, Preberi več »

Varianca (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Podatki o prebivalstvu: barva (bela) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Seštevek podatkov o prebivalstvu: barva (bela) ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Velikost prebivalstva: barva (bela) ("XXX") 6 Srednja: barva (bela) ("XXX") ") 3/6 = 1/2 = 0.5 Odstopanja od Srednje: barva (bela) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} barva (bela) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5.9.5} Kvadrati odstopanj od srednje vrednosti: barva (bela) ) ("XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25, Preberi več »

Varianca "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Izračunaj srednjo vrednost prvega bara = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Variance "" "sigma ^ 2 = (vsota (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Bog blagoslovi .... Upam, da je razlaga koristna. Preberi več »

Varianca populacije podatkovnega niza je sigma ^ 2 = 35 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 = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Zdaj lahko nadaljujemo z izračunom variance: sigma ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ 2 + ( Preberi več »

2,55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} pomeni: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 odstopanja vsake številke (n-povprečje): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 variance = srednja odstopanja: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Preberi več »

Varianca sigma ^ 2 = 542/49 = 11,0612 Rešimo srednjo vrednost prvega barxa = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Rešimo varianco sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Bog blagoslovi .... Upam, da razlaga je koristna. Preberi več »

-140.714286 Varianca se izračuna z uporabo formule 1 / N vs_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), in ko podarimo številke, dobimo naslednje vrednosti: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Preberi več »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Iz danega: n = 6 Najprej rešimo aritmetično sredino. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Formula za varianco nezupupiranih podatkov je sigma ^ 2 = (vsota (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3) ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Bog blagoslovi .... Upam, da je razlaga koristna. Preberi več »

Razlika je 28.472 Srednja vrednost {9, -4, 7, 10, 3, -2} je (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Za varianco a serija {x_1.x_2, ..., x_6}, katere srednja vrednost je označena s črto (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 in je torej 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} ali 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150) /36)=28.472 Preberi več »