Statistika

1913/30 Razmislite o množici "X" številk 9, 4, -5, 7, 12, -8 Korak 1: "Mean" = "Vsota X-vrednosti" / "N (Število vrednosti)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 2. korak: Da bi našli varianco, odštejemo srednjo vrednost vsake od vrednosti, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 3: Zdaj zbrišite vse odgovore, ki ste jih dobili od odštevanja. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) ^ 2 Preberi več »

Distribucija je eksponentna porazdelitev. k = 2 in E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Meja porazdelitve je (0, oo) Da bi našli k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gama (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Preberi več »

Ob predpostavki, da iščemo varianco populacije: barva (bela) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150,64 Tukaj so podatki v obliki preglednice (seveda z navedenimi podatki obstajajo preglednice ali kalkulator) funkcije, ki dajejo varianco brez vmesnih vrednosti, so tukaj le za namene pouka). Varianca prebivalstva je (vsota kvadratov razlik med vrednostmi posameznih podatkov iz povprečja) (bela) ("XXX"), deljena s (število podatkovnih vrednosti). Ne, da če so bili podatki namenjeni samo Če vzamemo vzorec iz neke večje populacije, potem izračunamo "Varianco vzorca", za katero delimo s (manj k Preberi več »

"Varianca" _ "pop." ~ ~ 12.57 Glede na pogoje: {2,9,3,2,7,7,12} Vsota izrazov: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Število pogojev: 7 Povprečje: 42 / 7 = 6 odstopanj od povprečja: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} kvadrati odstopanj od povprečja: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6) ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Vsota kvadratov odstopanj od povprečja: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Populacijska varianca = ("vsota kvadratov odstopanj od povprečja") / ("Število izrazov") = 8 Preberi več »

3.27 Varianca = sumx ^ 2 / n - (srednja vrednost) ^ 2 Srednja vrednost = vsota (x) / n kjer je n število izrazov = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27) ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Variance = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Preberi več »

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

Varianca (populacija): sigma ^ 2 ~ ~ 20.9 Varianca prebivalstva (barva (črna) (sigma ^ 2) je povprečje kvadratov razlik med posameznimi podatki prebivalstva in povprečjem populacije. , d_3, ...} velikosti n s srednjo vrednostjo mu sigma ^ 2 = (vsota (d_i - mu) ^ 2) / n Preberi več »

Glej spodaj. Standardna normalna vrednost je normalno nastavljena tako, da mu, sigma = 0,1, zato poznamo rezultate vnaprej. PDF za standardno normalno vrednost je: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Ima srednjo vrednost: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz t matbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 sledi: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Ta čas uporabite IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) int _ Preberi več »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx, ki se lahko zapiše kot: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Predvidevam, da je vprašanje pomenilo f (x) = 3x ^ 2 "za" -1 <x <1; 0 "sicer" Najdi varianco? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Razširi: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2kancel (intf (x dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 nadomestek sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ 2 Kje, sigma_0 ^ Preberi več »

"b)" 7/16 "Nasprotni dogodek je, da je minimalni"> = 1/4 "To je lažje izračunati, ko preprosto navedemo, da sta x in y oba"> = 1/4 "potem." "In možnosti za to so preprosto" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Preberi več »

= 0.999979973 "Dopolnilni dogodek je lažje izračunati." "Torej izračunamo verjetnost, da bomo dobili več kot 18 glav." "To je enako verjetnosti, da dobite 19 glav, plus" "verjetnost, da boste dobili 20 glav." "Uporabljamo binomsko porazdelitev." P ["19 glav"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 glav"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "z" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinacije)" => P ["19 ali 20 glav"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["največ 18 glav"] = 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0.999979973 Preberi več »

Z = -1.5 Ker vemo, da je čas, potreben za dokončanje testa, normalno porazdeljen, lahko najdemo z-točko za ta čas. Formula za z-score je z = (x-mu) / sigma, kjer je x opazovana vrednost, mu je srednja vrednost, sigma pa je standardna deviacija. z = (45 - 60) / 10 z = -1.5 Čas študenta je 1,5 standardnih odstopanj pod povprečjem. Preberi več »

Glej spodaj. Vrednost R ^ 2 vam v bistvu pove, kakšen odstotek variacije v vaši odzivni spremenljivki je obračunan z variacijo v vaši pojasnjevalni spremenljivki. Zagotavlja merilo moči linearnega združevanja. V tem primeru je R ^ 2 = 0,7569. Če pomnožimo to decimalno število s 100, ugotovimo, da je 75,69% razlike v energijski vsebnosti paketa čipov mogoče razložiti z variacijo vsebnosti maščobe. Seveda to pomeni, da 24,31% odstopanj v energijski vsebnosti predstavljajo drugi dejavniki. Preberi več »

Z - ocena za 98% interval zaupanja je 2,33. Polovica 0,98 = 0,49 Poiščite to vrednost v območju pod tabelo Normalna krivulja. Najbližja vrednost je 0,4901. Vrednost z je 2,33 Preberi več »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Standardna normalna porazdelitev preprosto pretvori skupino podatkov v naši frekvenčni porazdelitvi tako, da je srednja vrednost 0 in standardna deviacija 1 Lahko uporabimo: z = (x-mu) / sigma ob predpostavki, da imamo sigmo, toda tukaj imamo namesto SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); kjer je n velikost vzorca ... Preberi več »

Z-score je -0.866 z-score spremenljivke x s srednjo mu in standardno deviacijo sigma je podana z (x-mu) / (sigma / sqrtn) As mu = 55, sigma = 2, n = 3 in x = 56 z-score je (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Preberi več »

Z = 0 Imam svoj dvom o pravilnosti problema. Velikost vzorca je 5. Primerno je najti točko t. Vrednost z se izračuna samo, če je velikost vzorca> = 30 Nekateri statistiki, če menijo, da je porazdelitev populacije normalna, uporabite z score, tudi če je velikost vzorca manjša od 30. Niste izrecno navedli, za katero distribucijo želite za izračun z. Lahko je opazovana porazdelitev ali je lahko distribucija vzorčenja. Ker ste postavili vprašanje, vam bom odgovoril s predpostavko, da gre za distribucijo vzorcev. SE = (SD) /sqrtn=3/sqrt4=3/2=1.5 z = (x-mu) / (SE) = (60-60) /1.5=0/1.5=0 Opomba: Če je vrednost X enako Mean, tj Preberi več »

Z-rezultat je -26,03 z-vrednost spremenljivke x s povprečno vrednostjo mu, standardna deviacija sigma pa je podana z (x-mu) / (sigma / sqrtn) As mu = 35, sigma = 5, n = 57 in x = 13 z-score je (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Preberi več »

Odgovor je z = 0,05 v normalni porazdelitvi. Za rešitev te težave boste potrebovali dostop do z-tabele (imenovane tudi "standardne normalne tabele") za normalno distribucijo. Na Wikipediji je dober. Z vprašanjem, kaj je vrednost z, tako da je 52% podatkov na levi, je vaš cilj najti z-vrednost, kjer je kumulativno območje do vrednosti z vsote 0,52. Zato potrebujete kumulativno z-tabelo. Poiščite vnos v kumulativni z-tabeli, ki prikazuje, kje je določena vrednost z najbližje izhodu v tabeli 0,52 (kar je 52% kumulativne porazdelitve). V tem primeru vrednost z 0,05 povzroči najbližjo vrednost 0,52. Vir: Wikipedija Preberi več »

0,38. Oglejte si tabelo, ki je povezana s spodaj. Na splošno moramo uporabiti tabelo, kot je ta, ali računalniški program, da določimo z-točko, ki je povezana z določenim CDF ali obratno. Če želite uporabiti to tabelo, poiščite želeno vrednost, v tem primeru 0,65. Vrstica vam pove tiste in deseto mesto, stolpec pa vam pove stoto mesto. Torej, za 0,65, lahko vidimo, da je vrednost med 0,38 in 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Preberi več »

Na splošno menim, da je odločitev za uporabo vrstice ali grafikona osebna izbira. Če uporabljate grafe kot del predstavitve, se osredotočite na celotno zgodbo, ki jo želite deliti z grafičnimi grafikoni in slikami. Spodaj je skrajšana smernica, ki jo uporabljam pri ocenjevanju, ali je treba uporabiti vrstico ali grafikon: Bar Chart, ko opazimo trendno učinkovitost (npr. Recimo, čez čas) Pie Chart, ko prikazujemo distribucijo celotnega Primera: Recimo, da želite slediti, kako ste porabite svoj denar. In ta mesec ste porabili 1000 $. Če želite prikazati, kako ste porabili 1000 dolarjev po kategorijah (npr. Hrana, oblačila, b Preberi več »

P (2,3,5 ali 7) = 1/2 (Verjetnost pristanka na praštevilo) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Verjetnost, da ne bo pristalo na pragu) (če predpostavimo, da je 1-8 Na seznamu je 4 osnovne številke, od skupno 8 številk. Verjetnost je torej število ugodnih izidov (4), deljeno s skupnimi možnimi izidi (8). To je enako polovici. Verjetnost dopolnitve katerega koli dogodka je P_c = 1 - P_1. Dopolnilo primarnega niza je {1, 4, 6, 8} To ni množica sestavljenih števil (ker se 1 ne šteje kot premorov ali kompozit). Tako je dopolnilo množica neprisestnih števil od 1 do 8. E_2 = Pristanek na neprislovno število Preberi več »

Odgovor je 14 izberite 6. To je: 3003 Formula za izračun števila načinov za izbiro k stvari iz n postavk je (n!) / [K! (N-k)!] Kje je! pomeni faktorial za a. Faktorijalo števila je preprosto produkt vseh naravnih števil od 1 do dane številke (številka je vključena v izdelek). Torej je odgovor (14!) / (6! 8!) = 3003 Preberi več »

1) Verjetnost je 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Verjetnost je 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Stopnje zavrnitve treh oddelkov so 0,1, 0,08 oziroma 0,12. To pomeni 0,9, 0,92 in 0,88 je verjetnost, da serum opravi test v vsakem oddelku posebej. Verjetnost, da serum preide prvi pregled, je 0,9. Verjetnost, da drugi pregled ne uspe, je 0,08. Zato je njena pogojna verjetnost 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. Da lahko tretji oddelek zavrne serum, mora najprej opraviti prvi in drugi pregled. Pogojna verjetnost tega je 0,9xx0,92. Stopnja zavrnitve tretjega oddelka je 0,12, tako da je celotna verjetnost zavrnitve s strani tretjega oddelka Preberi več »

Kjerkoli med 0% in malo manj kot 50% Če so vse vrednosti v podatkovnem nizu velikosti 2N + 1 različne, potem N / (2N + 1) * 100% Če so elementi nabora podatkov razvrščeni v naraščajočem vrstnem redu, srednja vrednost je vrednost sredinskega elementa. Za velik niz podatkov z različnimi vrednostmi bo odstotek vrednosti, ki je manjši od mediane, manjši od 50%. Razmislite o nizu podatkov [0, 0, 0, 1, 1].Mediana je 0 in 0% vrednosti je manjše od mediane. Preberi več »

0.420175 = P ["5 zadetkov na 6 strelov"] + P ["6 golov na 6 strelov"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Preberi več »

0,2252 "Skupaj je 5 + 7 + 8 = 20 barvic." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 "= 0.2252" Pojasnilo: "" Ker nadomeščamo, so kvote za risanje modrega krejona vsakokrat 5/20. Izražamo, da črpamo 4-krat modro "" in nato 11-krat ne modro za ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Seveda modre ne rabimo najprej narisati, zato so" "načrti C (15,4), zato jih pomnožimo s C (15,4)." "in C (15,4)" = (15!) / (11! 4!) "(kombinacije)" Preberi več »

Obstaja več vrst povprečij, vendar se običajno predpostavlja, da je aritmetična sredina. Mediana, ki se prav tako šteje za „povprečje“, se izračuna na drugačen način. Oglejmo si ta seznam številk, ki jih zaradi udobja. so navedeni v številčnem zaporedju: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Če želite dobiti aritmetično sredino, dodajte številke skupaj, da dobite vsoto. Preštej številke, da dobiš štetje. Razdelite vsoto za število, da dobite aritmetično sredino. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> vsota. Obstaja 8 številk, torej 101/8 = 12.625 Aritmetična sredina je 12.625. Za srednjo vrednost izberite seznam številk v št Preberi več »

Poglej spodaj :) Da bi našli povprečje niza števil, najprej dodajte vse številke v niz in nato delite s skupno količino številk. Recimo, da je vaš komplet sestavljen iz naslednjega: 32,40,29,45,33,33,38,41 Dodali bi jih: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 bi vzeli skupno 290 in razdelili na skupno število številk, za naš primer imamo skupaj 8 številk. 290/8 = 36.25 Naše povprečje je 36.25 Preberi več »

"Neprekinjeno" nima vrzeli. "Diskretna" ima ločene vrednosti, ki so ločene s področji "brez vrednosti". Neprekinjeno utegne biti nekaj podobnega višini, ki se lahko v populaciji »stalno« spreminja, brez posebnih omejitev. "Diskretne" bi lahko bile izbire ali izidi testa - bodisi "je" bodisi "ni" - med izbirami ni gradacije ali "kontinuitete". http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Preberi več »

Opisna statistika vključuje opis danih vzorčnih podatkov, ne da bi bilo treba presoditi o populaciji. Na primer: vzorčno povprečje se lahko izračuna iz vzorca in je opisna statistika. Inferenčna statistika izhaja iz zaključka o populaciji na podlagi vzorca. Na primer, sklepanje, da večina ljudi podpira enega kandidata (na podlagi danega vzorca). Odnos: Ker nimamo dostopa do celotnega prebivalstva, uporabljamo opisno statistiko, da naredimo zaključne zaključke. Preberi več »

Način se bo povečal tudi za isto število. Naj bo podatkovni niz: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Naj bo m način tega niza. Če vsaki vrednosti dodamo število n, se število številk ne bo spremenilo, samo številke se spremenijo, tako da, če je število m imelo največ pojavov (m je način), bo po dodajanju števila m + n imelo največ. nastopi na istih pozicijah v nizu kot m v prvem). Preberi več »

Podrobnosti v razlagi, na primer: obrnitev kovanca na splošno možnost repa in glave mora biti 50%, dejansko pa lahko znaša 30% glave in 70% repa ali 40% glave in 60% repa ali ... krat, ko naredite eksperiment => vzorec je večji (običajno višji od 30) s CLT (centralni mejni izrek), končno se bo približal 50% 50% Preberi več »

Če imate preveč različnih vrednosti. Primer: Recimo, da merite višino 2000 odraslih moških. In merite do najbližjega milimetra. Imeli boste 2000 vrednosti, večinoma različne. Zdaj, če želite dati vtis o porazdelitvi višine v vaši populaciji, boste te meritve morali razvrstiti v razrede, na primer v razrede 50 mm (pod 1,50 m, 1,50 do <1,55 m, 1,55 do <160 m itd.) Obstajajo vaše razredne meje. Vsak od 1.500 do 1.549 bo v razredu, vsi od 1.550 do 1.599 bodo v naslednjem razredu, itd. Zdaj imate lahko velike številke razredov, ki vam bodo omogočile izdelavo grafov, kot so histogrami itd. Preberi več »

Ko: 1) ne poznate vsake podrobnosti vašega modela; 2) ni vredno modelirati vseh podrobnosti; 3) sistem, ki ga imate, je po naravi naključen. Najprej moramo opredeliti, kaj je "naključni učinek". Naključni učinki so vse, notranje ali zunanje, ki vplivajo na obnašanje vašega sistema, npr. izpadi v mestnem električnem omrežju. Ljudje jih vidijo drugače, npr. ljudje iz ekologije jih radi imenujejo katastrofe, v primeru izpadov električne energije ali demografske narave, v primeru mesta bi bilo povečanje porabe energije, ki bi zmanjšalo napetost električnega omrežja. Nazadnje, kaj je model? model je vsaka reprezentaci Preberi več »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [vsota je 8] = 5/36" "Ker je možnih 5 kombinacij za vrganje 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) in (6,2). " "a) To je enako verjetnosti, da imamo 7-krat v vrsti" "vsoto, ki je drugačna od 8, in to so" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7.2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 ") ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0,351087 * (5/36) = 0,048762 P ["x& Preberi več »

4,1051 * 10 ^ -7% za 2 rdeče, 1 rumeno brez zamenjave; 3.7037 x 10 ^ -7% za 2 rdeča, 1 rumena w / zamenjava Najprej nastavite enačbo, ki predstavlja vaš problem: 10 rdečih diskov + 10 zelenih diskov + 10 rumenih diskov = 30 diskov skupaj 1) Narišite 2 rdeče diske in 1 rumeno ploščo zaporedoma brez zamenjave. Ustvarjali bomo frakcije, kjer je števec disk, ki ga narišete in imenovalec je število diskov, ki ostanejo v vrečki. 1 je rdeči disk, 30 pa število preostalih diskov. Ko vzamete diske (in jih ne zamenjate!), Se število diskov v vrečki zmanjša. Število preostalih diskov se zmanjša na 29 za drugo frakcijo, ker je 1 disk Preberi več »

31 Najprej nekaj definicij: Mediana je srednja vrednost skupine številk. Povprečje je vsota skupine številk, deljene s številom. Pri tem se izkaže, da je cilj v tej vaji povečati različne mediane. Kako naj to naredimo? Cilj je urediti sklope števil, tako da bodo srednje vrednosti vsakega niza čim višje. Na primer, najvišja možna mediana je 41 s številkami 42, 43, 44 in 45, ki so višje od nje, in neka skupina štirih števil je manjša od nje. Naš prvi set je sestavljen iz (s temi številkami nad srednjo v zeleni, mediana v modri in spodnji v rdeči): barva (zelena) (45, 44, 43, 42), barva (modra) ( 41), barva (rdeča) (x_1, x_2, Preberi več »

48 krat Število krat, ko se pričakuje, da bo udarila žogo = P krat "Skupni časi je bat" = 3/5 krat 80 = 3 / odpoved5-krat preklic80 ^ 16 = 3-krat 16 = 48-krat Preberi več »

"Glej pojasnilo" "Vzemimo časovno obdobje z dolžino" t ", ki je sestavljeno iz n kosov" Delta t = t / n ". Predpostavimo, da je možnost za uspešen dogodek v enem kosu" p ", potem skupno število dogodkov v n "" časovnih kosih je porazdeljeno binomsko glede na "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "s" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinacije)" "Sedaj pustite" n-> oo ", torej" p-> 0 , "vendar" n * p = lambda "Torej nadomestimo" p = lambda / n "v" p_x ":" p_x Preberi več »

"Glej pojasnilo" "y je normalno normalno (s srednjo vrednostjo 0 in standardnim odklonom 1)" "Zato uporabimo to dejstvo." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Zdaj pogledamo vrednosti z v tabeli za vrednosti z za" "z = 2 in z = -1. Dobimo" 0.9772 " "in" 0.1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Tukaj imamo var = 1 in povprečje = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "IN" B]) / (P [B]) P [B] Preberi več »

M + -ts Če je t t-rezultat, povezan z zahtevanim intervalom zaupanja. [Če je vaša velikost vzorca večja od 30, so mejne vrednosti podane z mu = bar x + - (z xx SE)] Izračunajte srednjo vrednost vzorca (m) in vzorčno populacijo (-e) z uporabo standardnih formul. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) vsota (x_n-m) ^ 2 Če predpostavimo normalno porazdeljeno populacijo iid (neodvisne enako porazdeljene spremenljivke s končno varianco) z zadostnim številom za uporabiti osrednji mejni izrek (npr. N> 35), potem bo ta sredina porazdeljena kot t-porazdelitev z df = N-1. Interval zaupanja je torej: m + -ts Če je t t-rezultat, po Preberi več »

Mediana. Ekstremni rezultat bo naklonil vrednost eni ali drugi strani. Obstajajo tri glavne mere osrednje težnje: srednja vrednost, mediana in način. Mediana je vrednost na sredini porazdelitve podatkov, ko so ti podatki organizirani od najnižje do najvišje vrednosti. To je razmerje med srednjo vrednostjo in srednjo vrednostjo, ki se najpogosteje uporablja za identifikacijo kakršnihkoli nesimetričnih podatkov. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Preberi več »

Mediana je manj prizadeta od srednje vrednosti. Mediana je manj prizadeta od srednje vrednosti. Vzemimo ta prvi nabor podatkov brez primera: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Srednja vrednost je 25,43, mediana pa je 26. Srednja vrednost in mediana sta sorazmerno podobni. V tem drugem nizu podatkov z izstopajočo stranjo obstaja več razlik: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Srednja vrednost je 22,71, mediana pa je 26. Mediane na ta primer ne vpliva na vse . Za več informacij si oglejte sokratska vprašanja, ki so povezana s tem. Kako ekstremni dejavniki vplivajo na merilo osrednje težnje? Katero merilo osrednje težnje je najbolj prizadeto, Preberi več »

"Prav imaš!" "Lahko potrdim, da je vaš pristop popolnoma pravilen." "Primer 1: odprto stikalo 3 (verjetnost 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Primer 2: stikalo 3 zaprto (verjetnost 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 "Torej je skupna verjetnost za tokovno vezje, ki ga "" lahko prehaja: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Preberi več »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: kvota za k dogodkov v časovnem obdobju t je" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Tukaj nimamo nadaljnja specifikacija časovnega obdobja, zato "" vzamemo t = 1, "lambda = 2. => P [" k dogodkov "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 dogodki "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "je frakcijska površina" "manjšega kroga v primerjavi z večjim." "Verjetnost, da je v večjem krogu (BC) padajoč meteor pade v" "manjši Preberi več »

Kategorični podatki imajo vrednosti, ki jih ni mogoče naročiti na noben očiten, prepričljiv način. Spol je primer. Moški ni manjši ali večji od ženske. Barva oči je druga na vašem seznamu. Razredi črk so podatki o razredu: v njih obstaja prepričljiv vrstni red: naročiti jih je treba od visokega do nizkega (ali nizkega do visokega). Drugi primeri, ki jih omenjate, so bolj ali manj stalni podatki: obstaja veliko možnih vrednosti, ki jih lahko razvrstite v razrede, vendar imate določeno izbiro glede širine razreda. Preberi več »

14.7 "zvitki" P ["vse številke vržejo"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 ali 6 ne vrženo"] P ["A ali B ali C ali D ali E ali F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A in B] - P [A in C] ... + P [A in B in C] + ... "Tukaj je" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Negativno to je naša verjetnost." vsota n * a ^ (n-1) = vsota (d / {da}) (a ^ n) Preberi več »

Ker je pri opisovanju niza podatkov naš glavni interes običajno osrednja vrednost distribucije. V opisni statistiki pojasnjujemo značilnosti niza podatkov v roki - o večji populaciji, iz katere prihajajo podatki, ne sklepamo (to je okužena statistika). Pri tem je naše glavno vprašanje običajno "kje je središče distribucije". Za odgovor na to vprašanje običajno uporabljamo povprečje, mediano ali način, odvisno od vrste podatkov. Te tri osrednje tendenčne mere kažejo na osrednjo točko, okoli katere se zbirajo vsi podatki. Zato je eden od dveh bistvenih delov opisne statistike. Drugi del je merilo disperzije, ki poj Preberi več »

"Glej pojasnilo" "Ker je" "variance =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 ", ki je tukaj:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" ni razlike. " pomeni, da so vse vrednosti X enake srednji vrednosti E (X) = 1. "" Torej je X vedno 1. "" Zato "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Preberi več »

"Odgovor D)" "To je edini logičen odgovor, drugi so nemogoči." "To je problem s propadom kockarja." "Kockar se začne s k dolarjem." "Igra, dokler ne doseže G dolarja ali pade nazaj na 0." p = "možnost, da dobi 1 dolar v eni igri." q = 1 - p = "možnost, da izgubi 1 dolar v eni igri." "Pokličite" r_k "verjetnost (priložnost), da bo uničen." "Torej imamo" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "s" 1 <= k <= G-1 ". na p + q = 1, kot sledi: "r_ {k + 1} - r_k = (q / p) (r_k - r_ {k-1}) => Preberi več »

Z = 2.33 To morate poiskati v tabeli z-score (npr. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) ali uporabiti numerično izvedbo inverznega normalnega funkcija kumulativne gostote porazdelitve (npr. normsinv v Excelu). Ker želiš 98-odstotni interval želiš 1% na vsaki strani + -z, poišči 99% (0.99) za z, da bi to dobil. Najbližja vrednost za 0,99 na mizi daje z = 2,32 na mizi (2,33 v Excelu), to je vaš z rezultat. Preberi več »

R-kvadrat označuje, kako dobro opazovani podatki ustrezajo pričakovanim podatkom, vendar vam daje samo informacije o korelaciji. Vrednost R-kvadrate kaže, kako dobro se vaši opazovani podatki ali podatki, ki ste jih zbrali, ujemajo s pričakovanim trendom. Ta vrednost vam pove moč razmerja, vendar, podobno kot pri vseh statističnih testih, ni ničesar, kar bi vam povedalo vzrok za razmerje ali njegovo moč. V spodnjem primeru lahko vidimo, da graf na levi nima nobene zveze, kot kaže nizka vrednost R na kvadrat. Graf na desni ima zelo močno povezavo, kar kaže na vrednost R na kvadratu 1. V nobenem od teh grafov ne moremo poved Preberi več »

Ker razlika ni definirana. V rednih podatkih je mogoče naročiti podatkovne vrednosti, to pomeni, da lahko ugotovimo, ali je A <B ali ne. Na primer: možnost »zelo zadovoljen« je večja kot »nekoliko zadovoljna« v anketi. Vendar pa ne moremo najti številske razlike med tema dvema možnostma. Standardno odstopanje je opredeljeno kot povprečna razlika vrednosti od povprečja, ki se ne more izračunati za redne podatke. Preberi več »

Ker je razlika v vrsti podatkov, ki jih predstavljate. V stolpčnem grafikonu primerjate kategorične ali kvalitativne podatke. Pomislite na stvari, kot je barva oči. V njih ni reda, kot je zelena, ni večja kot rjava. Pravzaprav bi jih lahko uredili v poljubnem vrstnem redu. V histogramu so vrednosti kvantitativne, kar pomeni, da jih lahko razdelimo v urejene skupine. Pomislite na višino ali težo, kjer svoje podatke vnesete v razrede, na primer »pod 1,50 m«, »1,50–1,60 m« itd. Ti razredi so povezani, ker se en razred začne tam, kjer se konča drugi. Preberi več »

Glej spodaj na moje misli: Splošna oblika za binomsko verjetnost je: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Vprašanje je zakaj potrebujemo prvi izraz, kombinirani izraz? Naredimo primer in potem bo jasno. Poglejmo binomsko verjetnost obrnjenega kovanca 3-krat. Vzemimo, da so glave p in da ne dobimo glave ~ p (oboje = 1/2). Ko gremo skozi postopek seštevanja, bodo 4 izraza seštevanja enaka 1 (v bistvu najdemo vse možne izide in tako je verjetnost vseh rezultatov seštevana 1): sum_ (k = 0) ^ ( 3) = barva (rdeča) (C_ (3,0) (1/2) ^ 0 ((1/2) ^ (3))) + barva (modra) (C_ (3,1) (1/2)) ^ 1 ((1/2) ^ (2))) + C_ (3,2) (1/ Preberi več »

83% Najprej napišemo P (70 <X <110). Nato jo moramo popraviti z mejami, pri čemer vzamemo najbližjo .5, ne da bi šli mimo, zato: P (69.5 <= Y <= 109.5) Za pretvorbo v za točkovanje Z uporabimo: Z = (Y-mu) / sigma P ((69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z <= 0.95) -P (Z <= - 3.05) P (Z <= 0.95) - (1-P (Z <= 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78% ~ ~ 83% Preberi več »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Imamo binomsko porazdelitev z n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "s" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (kombinacije) "" b) "0.9 ^ 12 + 12 * 0.1 * 0.9 ^ 11 + 66 * 0.1 ^ 2 * 0.9 ^ 10" = 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 66 * 0.1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Preberi več »

Merilo osrednje težnje je ena vrednost, ki lahko predstavlja celotno populacijo in deluje kot osrednja gravitacija, proti kateri se premikajo vse druge vrednote. Standardni odklon - kot nakazuje ime, je merilo odstopanja. Odstopanje pomeni spremembo ali razdaljo. Toda spremembi vedno sledi beseda „od“. Zato je standardna deviacija merilo spremembe ali oddaljenost od merila osrednje tendence, ki je običajno srednja vrednost. Standardno odstopanje se torej razlikuje od merila osrednje tendence. Preberi več »

Ker se varianca izračuna glede na odstopanja od povprečja, ki ostane enako pod prevodom. Varianca je definirana kot vrednost pričakovanj E [(x-mu) ^ 2], kjer je mu srednja vrednost. Ko je podatkovni niz preveden, se vse podatkovne točke premaknejo za enako količino x_i -> x_i + a Srednja vrednost se prav tako premakne za isto količino mu -> mu + a, tako da odstopanja od povprečja ostanejo enaka: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Preberi več »

SSReg le SST Upoštevajte, da je R ^ 2 = ("SSReg") / (SST), kjer je SST = SSReg + SSE in vemo, da je vsota kvadratov vedno ge 0. Torej SSE ge 0 pomeni SSReg + SSE ge SSReg pomeni SST ge SSReg pomeni (SSReg) / (SST) le 1 pomeni R ^ 2 le 1 Preberi več »

Največ 3 osebe v vrstici bi bilo. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Tako je P (X <= 3) = 0,9. je lažje, če uporabite pravilo komplimenta, saj imate eno vrednost, ki vas ne zanima, tako da jo lahko preprosto izničite od skupne verjetnosti. kot: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Torej P (X <= 3) = 0.9 Preberi več »

To je tudi ... ali situacija. Verjetnosti lahko dodate. Pogoji so izključni, to pomeni: ne morete imeti 3 in 4 osebe v vrsti. V vrsti so 3 osebe ali 4 osebe. Torej dodajte: P (3 ali 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Preverite svoj odgovor (če imate čas med testom), tako da izračunate nasprotno verjetnost: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 In ta in vaš odgovor dodata do 1,0, kot bi morala. Preberi več »

Pričakovano število v tem primeru lahko razumemo kot tehtano povprečje. To je najbolje doseči s seštevanjem verjetnosti danega števila s to številko. Torej, v tem primeru: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Preberi več »

Mislim, da misliš bodisi "trikrat obrneš kovanec" ali "obrneš tri kovance". X se imenuje "naključna spremenljivka", ker preden zamenjamo kovance, ne vemo, koliko glav se bomo dobili. Lahko pa rečemo nekaj o vseh možnih vrednostih za X. Ker je vsak flip kovanca neodvisen od drugih flipsov, je možna vrednost naključne spremenljivke X {0, 1, 2, 3}, tj. ali 1 glavo ali 2 glavi ali 3 glave. Poskusite še eno, kjer pomislite na štiri vdolbine. Naj naključna spremenljivka Y označuje število 6-ih v štirih metih kocke. Kakšne so vse možne vrednosti naključne spremenljivke Y? Preberi več »

0,5 ali 1/2 Če imamo pošten kovanec, obstajata dve možnosti: glave ali repi Oba imata enako možnost. Torej razdelite ugodne možnosti ("uspeh") S s skupnim številom možnosti T: S / T = 1/2 = 0.5 = 50% Še en primer: Kakšna je možnost, da se z normalnim umiranjem zmanjša manj kot tri? S ("uspeh") = (1 ali 2) = 2 možnosti T (skupno) = 6 možnosti, vsi enako verjetni Chance S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Skoraj noben kovanec iz resničnega življenja ni popolnoma pošten. Odvisno od obrazov glave in repa, je lahko težišče majhen košček na glavi ali repu. To bo pokazalo le dolgoročno mega-flipping, vendar je to storjen Preberi več »

~ 1.9% priložnosti, ki jih boste pripravili za asov pik Na palubi je 52 kart in en palubni as v krovu. To se lahko izrazi kot 1/52. Razdeli, da poiščemo odstotek. 1/52 = 0.01923076923 Obstaja 1,9% možnosti, da boste narisali Ace of Spades. Pravzaprav ne boste morali deliti 1/52, da veste, da je odstotek verjetnosti ..... Vidite, da je 1/52 mogoče zapisati kot 2/104, ki .. približno .. je 2/100, kar je 2% Ampak ne pozabite, da To delam samo zato, ker je 104 blizu 100, večja kot se bo število razlikovalo od 100, večji pa bo drugačen od pravega Preberi več »

Odvisno. Potrebno bi bilo več predpostavk, ki verjetno ne bi bile resnične, da bi se ta odgovor iz podatkov, ki so bili navedeni, ekstrapolirali, da je to resnična verjetnost, da bi naredili posnetek. Uspeh enega samega preskušanja lahko ocenimo na podlagi deleža prejšnjih preizkusov, ki so bili uspešni, če in samo, če so preizkusi neodvisni in enako porazdeljeni. To je predpostavka v binomski (štetni) porazdelitvi in geometrični (čakalni) porazdelitvi. Vendar je malo verjetno, da bo streljanje prostih metov neodvisno ali enako porazdeljeno. Sčasoma se lahko izboljša z iskanjem "mišičnega spomina", na primer. Če Preberi več »

K = 3 P ["1 strežnik je vstran"] = 0.98 => P ["vsaj 1 strežnik iz K strežnikov je vstran"] = 1 - P ["0 strežnikov iz K strežnikov je do > P ["0 strežnikov iz K strežnikov je vstran"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Vzeti moramo vsaj 3 strežnike, tako da je K = 3." Preberi več »

0,6 P ["vzame avtobus"] = 0,8 P ["je pravočasno | vzame avtobus"] = 0,75 P ["je v času"] = 4/6 = 2/3 P ["vzame avtobus | NI na čas "] =? P ["vzame avtobus | NI v času"] * P ["NI v času"] = P ["vzame avtobus IN NI v času"] = P ["NI na čas | vzame avtobus "] * P [" vzame avtobus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" vzame avtobus | NI na čas "] = 0.2 / (P [ "on NI v času"]) = 0.2 / (1-2 / 3) = 0.2 / (1/3) = 0.6 Preberi več »

Glej spodaj. Mediana je srednja vrednost v urejenem nizu podatkov. Preberi več »

0,3828 ~ 38,3% P ["k na 10 bolnikih je razbremenjeno"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "z" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(kombinacije)" "(binomska porazdelitev)" "Torej za k = 8, 9 ali 10 imamo:" P ["vsaj 8 na 10 bolnikov so razbremenjeni "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~ ~ 38,3 % Preberi več »

To je znano kot sestavljena verjetnostna težava. Na palubi 52 kart so štirje asi, tako da je verjetnost risanja asa 4/52 = 1/13. Torej je na plošči 13 pik, tako da je verjetnost risanja pika je 13/52 ali 1/4 Ampak, ker je eden od teh asov tudi lopata, moramo to odšteti, tako da ga ne bomo šteli dvakrat. Torej, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Preberi več »

Obstaja formula za funkcijo binomske gostote. Naj bo n število poskusov. Naj bo k število uspehov na preskusu. Naj bo verjetnost uspeha na vsakem preskušanju. Potem je verjetnost uspeha pri natančno k preskusih (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) V tem primeru je n = 10, k = 8 in p = 0,2, tako da p (8) = (10!) / (8! 2!) (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 p (8) = 45 (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 Preberi več »

0.200 Verjetnost, da ima štiri izmed desetih oseb to krvno skupino, je 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. Verjetnost, da ostalih šest nima te krvne skupine, je (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Te verjetnosti pomnožimo skupaj, toda ker se ti rezultati lahko pojavijo v kateri koli kombinaciji (npr. Oseba 1, 2, 3 in 4 imajo krvno skupino ali morda 1, 2, 3, 5 itd.), Pomnožimo z barva (bela) I_10C_4. Verjetnost je torej (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * barva (bela) I_10C_4 ~~ 0.200. To je še en način za to: Ker ima ta specifična krvna skupina Bernoullijevo preskušanje (obstajata samo dva izida, uspeh in neuspeh; verjetnost uspeha, 0,3, je konst Preberi več »

S ^ 2 = vsota ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Kje: s ^ 2 = vsota varianc = vsota vseh vrednosti v vzorcu n = velikost vzorca barx = povprečje x_i = opazovanje vzorca za vsak izraz 1. korak - Poiščite srednjo vrednost vaših izrazov. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Korak 2 - Sredstvo vzorca se odšteje od vsakega izraza (barx-x_i). (3 - 6.6) = -3.6 (6 - 6.6) ^ 2 = -0.6 (7 - 6.6) ^ 2 = 0.4 (8 - 6.6) ^ 2 = 1.4 (9 - 6.6) ^ 2 = 2.4 Opomba: Vsota ti odgovori morajo biti 0 korak 3 - kvadrat vsakega od rezultatov. (Kvadriranje negativno število pozitivno.) -3,6 ^ 2 = 12,96 -0,6 ^ 2 = 0,36 0,4 ^ 2 = 0,16 1,4 ^ 2 = 1,96 2,4 ^ 2 = 5,76 4. k Preberi več »

Verjetnost je frac {5} {6} Naj bo A izbira števila, ki je deljivo s 6, in B je dogodek izbire številke, ki ni deljiva s 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (ne A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Na splošno, če imate n listkov, oštevilčenih od 1 do N (kjer je N veliko pozitivno celo 100) je verjetnost izbire števila, ki je deljiva s 6, ~ 1/6 in če je N natančno deljivo s 6, je verjetnost natančno 1/6, tj. P (A) = t frac {1} {6} če je N enako 0 mod 6, če N ni deljivo natančno s 6, potem bi izračunali preostanek, na primer če je N = 45: 45 equiv 3 mod 6 (6 * 7 = 42, 45-42) = 3, preostanek je 3) Največje število, ki Preberi več »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 Možni zneski so: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Zato je skupno število možnih vsot Vendar je število načinov za dosego določenega skupnega zneska različno. Npr. Doseganje skupnega števila 2 je možno le 1 način - 1 in 1, vendar je skupno 6 možno doseči na 5 načinov - 1 in 5, 5 in 1, 2 in 4, 4 in 2, 3 in 3. možni načini za dosego dane vsote dajejo naslednje. Vsota -> Št. Načinov 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Tako je skupno število možnih rezultatov: (1 + 2 + 3 + 4 + 5) xx2 +6 = 36 Ker je kocka "pra Preberi več »

163 načinov. Na voljo je 1 način za glasovanje za 0 oseb. Obstaja 8 načinov glasovanja za 1 osebo. Obstajajo (8 * 7) / 2 načina glasovanja za 2 osebi. Na voljo je (8 * 7 * 6) / (2 * 3) načinov glasovanja za 3 osebe. Obstajajo (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) načinov glasovanja za 4 osebe. To je vse zato, ker lahko izberete ljudi, vendar obstajajo načini, kako lahko naročite ljudem. Na primer, obstajajo 2 * 3 načine, da naročite iste 3 osebe. Če dodamo vse, dobimo 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Preberi več »

Varianca prebivalstva = 59.1 (verjetno, kar želite, če je to uvodni razred) Primer variancije = 68.9 Izračunajte povprečje frak {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 Poiščite srednjo vrednost kvadratne razlike. To naredite tako: kvadratno razliko med vsako podatkovno točko in srednjo vrednostjo. Dodajte vse te kvadratne razlike. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Če najdete varianco populacije, jo delite s številom podatkovnih točk. Če najdete vzorčno varianco, jo delite s številom podatkovnih točk - 1. sigma ^ frac {413.43} {7} = 59.061 (prebivalstvo) s ^ 2 = frac {413.43} {6} = 68.9 Preberi več »

Vsako baterijo z življenjsko dobo manj kot 35 ur je treba zamenjati. To je poenostavljena uporaba statističnih načel. Najpomembnejše stvari, ki jih je treba upoštevati, so standardni odklon in odstotek. Odstotek (1%) nam pove, da želimo le tisti del populacije, ki je manj verjeten od 3sigme, ali 3 standardna odstopanja manjša od povprečja (to je dejansko 99,7%). Torej, s standardnim odklonom 6 ur, je razlika od povprečja za želeno življenjsko dobo spodnje meje: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32hours To pomeni, da bo vsaka baterija z manj kot 32 urami življenja zamenjana. Statistični podatki pravijo, da bo v razponu od 32 do 68 ur v Preberi več »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Upoštevajte, da verjetnost ne more biti negativna, zato mislim, da" "moramo domnevati, da je x od 0 do 10." "Najprej moramo določiti c, tako da je vsota vseh" "verjetnosti 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 "a) variance =" E (X ^ 2) - (E Preberi več »

Srednja vrednost je 19 in varianca je 5,29 * 9 = 47,61 Intuitivni odgovor: Ker so vse oznake pomnožene s 3 in dodane s 7, mora biti srednja vrednost 4 * 3 + 7 = 19. srednja vrednost in se ne spremeni, ko dodajate enako količino vsaki oznaki, se spremeni le, če pomnožite vse oznake s 3 Tako, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Variance = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47.61 n je število števil, kjer je {n | n v matematiki {Z_ +}} v tem primeru n = 5 Naj bo srednja vrednost {var} varianca in,Naj bo sigma standardno odstopanje Dokaz o povprečju: mu_0 = frac {sum _i ^ n x_i} {n} = 4 sum _i ^ n x_i = 4n mu = frac {sum _i ^ n (3x_i + 7)} {n} Uporaba k Preberi več »

Okvir škatle in skobca bi moral povedati srednjo vrednost vašega podatkovnega niza, najvišjo in najnižjo vrednost, obseg, v katerem pade 50% vrednosti, in vrednosti vseh izstopajočih vrednosti. Bolj tehnično, lahko gledate na škatlo in lisičasto ploskev v smislu kvartilov. Zgornja luska je največja vrednost, spodnja lisica pa najmanjša vrednost (ob predpostavki, da nobena od vrednosti ni izstopajočih vrednosti (glej spodaj)). Podatki o verjetnostih so zbrani s položajev kvartilov. Vrh polja je Q1, prvi kvartil. 25% vrednosti je pod Q1. Nekje znotraj polja bo Q2. 50% vrednosti je pod Q2. Q2 je mediana podatkovnega niza. Dno Preberi več »

1/2 P ["obleka je srce"] = 1/4 P ["kartica je rdeča"] = 1/2 P ["obleka je srce | kartica je rdeča"] = (P ["obleka je srce IN kartica je rdeča "]) / (P [" kartica je rdeča "]) = (P [" kartica je rdeča | obleka je srca "] * P [" obleka je srce "]) / (P [" kartica je rdeča "]) = (1 * P ["obleka je srce"]) / (P ["kartica je rdeča"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Preberi več »

0,3947 = 39,47% = P ["1. mleko in 2. plain"] + p ["1. je navaden in 2. mleko"] = (15/20) (5/19) + (5/20) (15 / 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0.3947 = 39.47% : "" Ko prvič izberemo eno, je v škatli 20 čokoladic. " "Ko izberemo eno, potem je v škatli 19 čokolad." "Uporabljamo formulo" P [A in B] = P [A] * P [B | A] ", ker oba izvleka nista neodvisna." "Torej vzemi npr. A =" 1. je mleko "in B =" 2. čokolada "" "Nato imamo" P [A] = 15/20 "(15 mleka na 20 čokoladnih bonbonov)" Preberi več »

Glej Oddelek Razlaga Trg je konkurenčen. Druge stvari ostajajo nespremenjene. a) Povečanje dohodkov potrošnikov. Za začetek s povpraševanjem in dobavo hiš določite ravnotežno ceno in število hiš. DD je krivulja povpraševanja. SS je krivulja ponudbe. Postanejo enake v točki E_1. E_1 je točka ravnotežja. M_1 število hiš je dobavljenih in zahtevanih pri P_1 Cena. Po povečanju dohodkov potrošnikov se krivulja povpraševanja premakne na desno. Nova krivulja povpraševanja je D_1 D_1. Krivulja dobave SS seka v točki E_2. Nova ravnotežna cena je P_2. To je višje od prvotne cene. Novo ravnotežno število hiš je M_2. To je večje od pr Preberi več »