Statistika

Spojité Obecně diskrétní data jsou odpovědí celého čísla. Jako kolik stromů nebo stolů nebo lidí. Také věci jako velikosti bot jsou diskrétní. Příkladem kontinuálních dat jsou hmotnost, výška a čas. Jeden způsob, jak rozhodnout, zda budete mít dvakrát více než 9 sekund a 10 sekund, můžete mít čas mezi těmito dvěma? Ano Světový rekordní čas Usain Bolt 9,58 sekund Pokud vezmete 9 stolů a 10 stolů, můžete mít mezi sebou několik stolů? Ne 9 1/2 stoly je 9 stolů a jeden zlomený! Přečtěte si více »

1/435 = 0.0023 "Předpokládám, že máte na mysli 22 karet, takže" "je pouze 52-22 = 30 neznámých karet." "K dispozici jsou 4 obleky a každá karta má hodnost, předpokládám, že" "to je to, co máte na mysli číslem, protože ne všechny karty mají číslo, některé jsou karty tváří." "Takže dvě karty jsou vyzvednuty a někdo musí uhádnout oblek a" "jejich pořadí. Kurzy pro to jsou" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Vysvětlení: víme, že to není jedna z Přečtěte si více »

"Možné výsledky házení čtyřhranné formy jsou:" 1, 2, 3 nebo 4. Takže průměr je (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5. " "Rozptyl je roven E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Možné výsledky házení osmihranné matrice jsou: "1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 nebo 8. Takže průměr je 4,5." "Rozptyl je roven (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." "Průměr součtu dvou kostek je součtem prostředků," "takže máme 2,5 Přečtěte si více »

A = 1.7 Níže uvedený diagram ukazuje rovnoměrné rozdělení pro daný rozsah, který má obdélník plochu = 1 so (6-1) k = 1 => k = 1/5 chceme P (X <= a) = 0,14 jako šedá stínovaná plocha na diagramu, takže: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Přečtěte si více »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 K nalezení k používáme int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Pro výpočet P (x> 1) ), používáme P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Pro výpočet E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Pro výpočet V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2 Přečtěte si více »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0.367544 "Jméno" P [R] = "Pravděpodobnost, že jedna R se změní na modrou, nakonec" P [Y] = "Prob., Že jedna tyč Y se změní na modrou." P ["RY"] = "Prob., Že R & Y bude svítit modře." P ["RR"] = "Pravděpodobnost, že dvě R wands změní modrou událost." P ["YY"] = "Pravděpodobnost, že dvě Y pruhy změní modrou událost." "Pak máme" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Tak dostaneme dvě rovnice Přečtěte si více »

44 Pro výpočet průměrné množiny dat sečtou všechna data a vydělí se počtem položek dat. Nechť je věk sedmého vyučování x. Tímto způsobem se průměr věků učitelů vypočítá podle: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Pak můžeme násobit číslem 7, abychom získali: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Odpočítáváme všechny ostatní věkové kategorie: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Přečtěte si více »

Nezávislé události. Pro dvě události jsou dvě považovány za nezávislé: P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, události nejsou nezávislé. Přečtěte si více »

Průměr = 7.4 Standardní odchylka ~ ~ 1.715 Varianta = 2.94 Průměr je součet všech datových bodů děleno počtem datových bodů. V tomto případě máme (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 Variance je "průměr čtvercových vzdáleností od průměru." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html To znamená, že odečítáte každý datový bod od střední hodnoty, čtverečkujte odpovědi, přidejte je všechny dohromady a rozdělte je podle počtu datových bodů. V této otázce to vy Přečtěte si více »

17160/6497400 Celkem existuje 52 karet a 13 z nich jsou piky. Pravděpodobnost kreslení první rýč je: 13/52 Pravděpodobnost kreslení druhého rýče je: 12/51 Je to proto, že když jsme vybrali rýč, zbývá pouze 12 rýčů a následně jen 51 karet. pravděpodobnost nakreslení třetího rýče: 11/50 pravděpodobnost nakreslení čtvrtého rýče: 10/49 Musíme všechny tyto dohromady vynásobit, abychom získali pravděpodobnost nakreslení rýče jeden po druhém: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Takže pravděpodobnost soubě Přečtěte si více »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2x9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0.2 + 0.2 + 0.5 + 0.5 + 0.6 + 0.7 + 0.8) / 9 = 0.4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "s" x_i = X_i - bar X "a" y_i = Y_i - bar Y => klobouk beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => klobouk beta_1 = bar Y - klobouk beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "Takže Přečtěte si více »

30.2 Průměr se vypočte tak, že se vezme součet hodnot a dělení počtem. Například, pro 6 žen, s průměrem 31, můžeme vidět, že věky sčítané do 186: 186/6 = 31 A můžeme udělat totéž pro muže: 116/4 = 29 A nyní můžeme kombinovat součet a počet mužů a žen, aby zjistili průměr pro úřad: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Přečtěte si více »

Pokud je v sadě dat několik extrémních hodnot. Příklad: Máte soubor 1000 případů s hodnotami, které nejsou příliš daleko od sebe. Jejich průměr je 100, stejně jako jejich medián. Nyní nahradíte pouze jeden případ případem, který má hodnotu 100000 (jen aby byl extrémní). Průměrně se dramaticky zvýší (na téměř 200), zatímco medián nebude ovlivněn. Výpočet: 1000 případů, průměr = 100, součet hodnot = 100000 Ztratit jednu 100, přidat 100000, součet hodnot = 199900, průměr = 199,9 Medián (= případ 500 + 5 Přečtěte si více »

Délka 6h tyče je = 265,2-230 = 35,2 Průměrná délka 6 tyčí je = 44,2 cm Průměrná délka 5 tyčí je = 46 cm Celková délka 6 tyčí je = 44,2xx 6 = 265,2 cm Celková délka 5 tyčí je = 46xx5 = 230 cm Délka 6h tyče je = [Celková délka 6 tyčí] - [Celková délka 5 tyčí] Délka 6h tyče je = 265,2-230 = 35,2 Přečtěte si více »

X = 5 3,4,5,8, x průměr = režim = střední hodnota sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, protože jsme požadovali režim: .x> 0, protože x = 0 = > barx = 4, "medián" = 4 ", ale neexistuje žádný režim" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 máme 3,4,5,5,8 střední = 5 režim = 5:. x = 5 Přečtěte si více »

Meanof šest čísel je "" 270/6 = 45 Zde jsou 3 různé sady čísel. Sada šesti, sada dvou a sada všech osmi. Každá sada má svůj vlastní průměr. "mean" = "Celkový počet" / "čísel" "" NEBO M = T / N Všimněte si, že pokud znáte průměr a kolik čísel je, můžete najít součet. T = M xxN Můžete přidávat čísla, přidávat součty, ale nemusíte přidávat prostředky společně. Takže pro všech osm čísel: Celkový součet je 8 xx 41 = 328 Pro dvě z čísel: Celkový součet je 2xx29 = 58 Celkový po Přečtěte si více »

8 Střední hodnota množiny čísel je součtem čísel nad počtem množin (počet hodnot). Máme sadu čtyř čísel a průměr je 5. Můžeme vidět, že součet hodnot je 20: 20/4 = 5 Máme další sadu tří čísel, jejichž průměr je 12. Můžeme napsat, že: 36 / 3 = 12 Chcete-li najít průměr ze sedmi čísel dohromady, můžeme hodnoty přidat dohromady a rozdělit 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Přečtěte si více »

Odolné v tomto případě znamená, že vydrží extrémní hodnoty. Příklad: Představte si skupinu 101 lidí, kteří mají v bance průměr (= průměr) 1000 USD. Stává se také, že střední muž (po třídění na bankovním zůstatku) má v bance také 1000 dolarů. Tento medián znamená, že 50 (%) má méně a 50 má více. Teď jeden z nich vyhraje loterijní cenu ve výši 100 000 dolarů a rozhodne se ji dát do banky. Průměr se okamžitě zvýší z 1000 dolarů na téměř 2000 USD, protože se vypočít Přečtěte si více »

259459200 Pokud to čtu správně, pak pokud zkoušející může přiřadit známky pouze v násobcích 2. To by znamenalo, že existuje pouze 15 možností z 30 značek .i.e. 30/2 = 15 Pak máme 15 možností rozložených na 8 otázek. Použití vzorce pro permutace: (n!) / ((N - r)!) Kde n je počet objektů (v tomto případě značky ve skupinách po 2). A r je kolik je najednou (v tomto případě 8 otázek) Takže máme: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Přečtěte si více »

Jsou závislí. Událost "spal pozdě" ovlivňuje pravděpodobnost další události "pozdě do školy". Příkladem nezávislých událostí je opakování mince. Vzhledem k tomu, že mince nemá žádnou paměť, pravděpodobnosti na druhém (nebo později) hodu jsou stále 50/50 - za předpokladu, že je to spravedlivá mince! Extra: Možná budete chtít přemýšlet nad tímhle: Setkáte se s přítelem, se kterým jste nemluvil už léta. Jediné, co víte, je, že má dvě děti. Když se s ním setká Přečtěte si více »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Tento konkrétní problém je permutace. Připomeňme, že rozdíl mezi permutacemi a kombinacemi spočívá v tom, že s permutacemi se jedná o záležitosti. Vzhledem k tomu, že otázka se ptá, kolik způsobů mohou studenti uspořádat sestup (tj. Kolik různých řádů), jedná se o permutaci. Představte si moment, kdy jsme vyplňovali pouze dvě pozice, pozici 1 a pozici 2. Abychom mohli rozlišovat mezi našimi studenty, protože záležitosti objednávek, přidělíme každému dopis od A do G. Teď, když tyto pozice vypln Přečtěte si více »

V 84 směrech lze tuto skupinu vybrat. Počet výběrů objektů "r" z uvedených objektů "n" je označen nC_r a je dán nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 V 84 směrech lze tuto skupinu zvolit. [Ans] Přečtěte si více »

Viz níže o tom, jak přistupovat k této odpovědi: Domnívám se, že odpověď na otázku metodiky pro tento problém spočívá v tom, že kombinace s identickými položkami v rámci populace (jako například 4n karty s n počtem typů A, B, C) a D) spadá mimo schopnost kombinovaného vzorce vypočítat. Místo toho, podle Dr. Math na mathforum.org, budete potřebovat několik technik: distribuci objektů do odlišných buněk a principu inkluze-vyloučení. Četl jsem tento příspěvek (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html), který se přímo Přečtěte si více »

Fráze byla připsána v autobiografii Marka Twaina Benjamina Disraeliho, britského premiéra v 1800s. Twain byl také zodpovědný za rozšířené použití fráze, ačkoli to mohlo byli používá mnohem dříve sirem Charles Dilke a jiní. V podstatě, fráze sarkasticky vyjadřuje pochybnosti o statistických důkazech tím, že porovná to s lžemi, navrhovat, že to je často zavádějící změněný nebo použitý ven kontextu. Pro účely této fráze se „statistikou“ rozumí „data“. Přečtěte si více »

"Mohli byste ztrojnásobit vzorky, které máte" "Pokud zkopírujete vzorky, které máte dvakrát, tak, abyste měli" "třikrát tolik vzorků, mělo by to fungovat." "Takže musíte hodnoty DV samozřejmě opakovat také třikrát." Přečtěte si více »

50% dat se nachází v rámečku. Pole v grafu a plotr je tvořeno pomocí hodnot Q1 a Q3 jako koncových bodů. To znamená, že je zahrnuta Q1-> Q2 a Q2-> Q3. Vzhledem k tomu, že každý rozsah Q dat obsahuje 25% dat v krabici a vousovém grafu, pole obsahuje 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Přečtěte si více »

75% Pokud pracujete s kvartily, objednejte si případy podle hodnoty. Pak rozdělte své případy do čtyř stejných skupin. Hodnota případu na hranici mezi prvním kvartem a druhým se nazývá první kvartil nebo Q1 Mezi druhým a třetím je Q2 = medián A mezi třetím a čtvrtým je Q3 Takže v bodě Q3 jste složili tři čtvrtiny. hodnoty. To je 75%. Extra: S velkými datasety se také používají percentily (případy se pak dělí do 100 skupin). Pokud má být hodnota na 75. percentilu, znamená to, že 75% případů má ni Přečtěte si více »

N = 3 p (n) = "Bít pro první čas v n-tém procesu" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Hranice nerovnosti" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" je řešení kvadratické rovnice v "p": "" disku: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "nebo" 4/25 "" Takže "p (n)" je negativní mezi těmito dvěma hodnotami. " p (n) = 3/25 = 0,8 (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0,8) = 3,289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / Přečtěte si více »

22 Průměr se měří součtem hodnot a dělením počtem hodnot: "střední" = "součet" / "počet" Katie už udělala čtyři zkoušky a má mít pátou, takže máme 76, 74, 90, 88 a x. Chce, aby její celkový počet činil alespoň 70. Chceme vědět, že minimální skóre x musí být nejméně 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 a nyní řešíme x: 328 + x = 350 x = 22 Přečtěte si více »

122 Mean = Součet testů děleno celkovým počtem testů Nechť x = skóre pátého testu Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Vyřešit nejprve vynásobením obou stran rovnice 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Vyřešit pro x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Přečtěte si více »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "variance = 25" => "standardní odchylka" = sqrt (25) = 5 "Jdeme z N (10, 5) do normalizovaného normálního rozdělení:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabulka pro hodnoty z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabulka pro z- hodnoty) "=> P (" mezi 8 a 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4455" 7,5 a 13,5 namísto 8 a 13 z důvodu korekce kontinuity "" diskrétních hodnot. " Přečtěte si více »

Pro každý z 20 odkazů existuje 7 možností, pokaždé, když je volba nezávislá na předchozích volbách, takže můžeme vzít produkt. Celkový počet možností = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Jelikož však řetězec může být obrácen, musíme počítat různé sekvence. Zaprvé počítáme počet symetrických sekvencí: tj. Posledních 10 odkazů vezme zrcadlový obraz prvních 10 odkazů. Počet symetrických sekvencí = počet způsobů, tak vyberte prvních 10 odkazů = 7 ^ (10) S výjimkou těchto symetrických sekvenc&# Přečtěte si více »

N = 13 "Pojmenujte počet kuliček v sáčku," n. "Pak máme" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disk:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "nebo" 13 "Protože n je celé číslo, musíme vzít druhé řešení (13):" => n = 13 Přečtěte si více »

0,0,12,19,19 je jedna možnost Máme 5 basketbalových her, kde Tyler skóroval průměr 10 bodů a medián 12 bodů. Medián je střední hodnota, a proto víme, že body, které skóroval, mají dvě hodnoty nižší než 12 a dvě výše uvedené hodnoty. Průměr se vypočítá sčítáním hodnot a dělením počtem. Chcete-li mít průměr 10 bodů v průběhu 5 her, víme: "střední" = "součet bodů zaznamenaných" / "počet her" => 10 = 50/5 A tak počet bodů zaznamenaných v průběhu 5 her je 50 bodů. Víme, že Přečtěte si více »

Když má soubor dat několik velmi extrémních případů. Příklad: Máme datovou sadu 1000, ve které se většina hodnot pohybuje kolem značky 1000. Řekněme, že průměr a medián jsou oba 1000. Nyní přidáme jeden „milionář“. Průměrně se dramaticky zvýší na téměř 2000, zatímco medián se opravdu nezmění, protože to bude hodnota případu 501 namísto mezi případem 500 a případem 501 (případy uspořádané v pořadí hodnot) Přečtěte si více »

P (z <1,96) by znamenalo použít standardní normální distribuci, a najít oblast pod křivkou vlevo od 1.96 naše tabulka nám dává oblast nalevo od z-skóre, stačí jen podívat se na hodnotu na stůl, který nám dá. P (z <1,96) = 0,975, které můžete napsat jako 97,5% Přečtěte si více »

Viz Vysvětlení Sekce Kroky při výpočtu hodnot z jsou následující: Vypočítejte průměr série. Vypočítejte standardní odchylku série. Nakonec vypočítejte hodnoty z pro každou hodnotu x pomocí vzorce z = součet (x-barx) / sigma Podle výpočtu je hodnota z 209 větší než 2 Viz tabulka níže - Normální rozdělení Část 2 Přečtěte si více »

Odolné měřítko je takové, které není ovlivňováno extrémními hodnotami.Například pokud máme uspořádaný seznam čísel: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Průměr je: 11 Medián je 5 Průměr v tomto případě je větší než většina čísel v seznamu, protože je tak silně ovlivněn 50, v tomto případě silným odlehlým. Medián by zůstal 5, i kdyby poslední číslo v seřazeném seznamu bylo mnohem větší, protože jednoduše poskytuje střední číslo v seřazeném seznamu čísel. Přečtěte si více »

Viz níže Pro binomické rozdělení s n zkouškami a pravděpodobností úspěchu p X ~ B (n, p) 1) existují pouze dva výsledky 1) existuje řada n opakovaných pokusů 2) studie jsou nezávislé 3) pravděpodobnost úspěchu, p, je stejný pro každou zkoušku Přečtěte si více »

Graf typu box-whisker je typ grafu, který má statistiky ze souhrnu pěti čísel. Zde je příklad: Souhrn pěti čísel sestává z: Minumum: nejnižší hodnota / pozorování Dolní kvartil nebo Q1: "střední" nižší poloviny dat; leží na 25% dat Medián: střední hodnota / pozorování Vyšší kvartil nebo Q3: "střední" horní poloviny dat; leží na 75% dat Maximum: nejvyšší hodnota / pozorování Interquartile range (IQR) je rozsah dolního kvartilu (Q1) a horního kvartilu (Q2). Někdy existuj&# Přečtěte si více »

Když seskupíte hodnoty do tříd, musíte nastavit limity. Příklad Řekněte, že měříte výšky 10 000 dospělých. Tyto výšky se měří přesně do mm (0,001 m). Pro práci s těmito hodnotami a pro jejich statistiku, nebo pro vytvoření histogramů nebude takové jemné dělení fungovat. Takže seskupíte své hodnoty do tříd. V našem případě používáme intervaly 50 mm (0,05 m). Pak budeme mít třídu 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m atd. Ve skutečnosti 1.50-1.55 m třída bude mít všechny od 1.495 (což bude zaokrouhleno nahoru) Přečtěte si více »

Hlavním přínosem použití vzorku spíše než sčítání je účinnost. Předpokládejme, že někdo chce vědět, jaký je průměrný názor Kongresu mezi jednotlivci 18-24 (tj. Chtějí vědět, jaké hodnocení Kongresu je mezi tímto demografickým). V roce 2010 bylo ve Spojených státech podle amerického sčítání lidu v této věkové skupině více než 30 milionů osob. Jít na každého z těchto 30 milionů lidí a ptát se na jejich názor, zatímco by to jistě vedlo k velmi přesným výsledk Přečtěte si více »

Přečtěte si více »

V nastavení BInomial existují dva možné výsledky na jednu událost. Důležité podmínky pro použití binomického nastavení na prvním místě jsou: Existují pouze dvě možnosti, které budeme nazývat Good nebo Fail. Pravděpodobnost poměru mezi Good a Fail se během pokusů nemění. Jinými slovy: výsledek jeden pokus neovlivní další Příklad: Hodíte kostky (jeden po druhém) a chcete vědět, jaké jsou šance, že hodíte na nejméně 1 ze 3 pokusů. Toto je typický příklad binomického: Existují po Přečtěte si více »

Důležité vlastnosti "Pie Chart" Před postavením "Pie Chart" musíme mít nějaké důležité věci. musíme mít: TOP 5 DŮLEŽITÉ PRVKY Dvě nebo více dat. Vyberte si perfektní barvy pro snadné zobrazení našich dat. Dejte nám hlavu před náš graf. Vložte legendu do svého grafu (vlevo nebo vpravo) Přidejte větu, která popisuje graf, v dolní části našeho grafu. (krátký) Viz také obrázek: Přečtěte si více »

R-kvadrát by neměl být použit pro validaci modelu. Toto je hodnota, na kterou se díváte, když jste ověřili svůj model. Lineární model je validován, pokud jsou data homogenní, sledují normální rozdělení, vysvětlující proměnné jsou nezávislé a pokud přesně znáte hodnotu svých vysvětlujících proměnných (úzká chyba na X) R-kvadrát lze použít k porovnání dvou modelů, které jste již ověřili. Ten s nejvyšší hodnotou je ten, který nejlépe vyhovuje datům. Může však existovat Přečtěte si více »

Aritmetický průměr ~ ~ 424,4 Standardní odchylka ~ ~ 642,44 Nastavení vstupních dat: {115, 89, 230, -12, 1700} Aritmetický průměr = (1 / n) * Sigma (x_i), kde Sigma x_i odkazuje na součet všech prvky v sadě vstupních dat. n je celkový počet prvků. Standardní odchylka sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 odkazuje na průměr čtvercových rozdílů od střední hodnoty tabulky, jak je znázorněno na obrázku: Aritmetický průměr ~ ~ 424,4 Standardní odchylka ~ ~ 642.44 Doufám, že to pomůže. Přečtěte si více »

Průměr je 3,5 a standardní odchylka je 1,83. Součet termínů je 35, tedy průměr {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} je 35/10 = 3,5 jako jednoduchý průměr podmínky. Pro standardní odchylku je třeba najít průměr čtverců, odchylky termínů od střední hodnoty a pak jejich druhou odmocninu. Odchylky jsou {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} a součet jejich čtverců je (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 nebo 33,50 / 10, tj. 3,35. Proto standardní odchylka je sqrt3.35, tj. 1,83 Přečtěte si více »

Střední = 5.25color (bílá) ("XXX") Medián = 4.5color (bílá) ("XXX") Režim = 4 Populace: Varianta = 3.44barva (bílá) ("XXX") Standardní odchylka = 1.85 Vzorek: barva (bílá ) ("X") Varianta = 43.93color (bílá) ("XXX") Standardní odchylka = 1.98 Průměrná hodnota je aritmetický průměr hodnot dat Medián je střední hodnota při třídění hodnot dat (nebo průměr 2 hodnot). střední hodnoty, pokud existuje sudý počet datových hodnot). Režim je datová hodnota, kter Přečtěte si více »

V jakémkoliv normálním rozdělení jsou režim a medián stejné jako průměr, co to je. V normalizovaném normálním rozdělení je střední hodnota mu převedena na 0 (a standardní odchylka sigma je nastavena na 1). Režim a medián jsou pak také 0 Přečtěte si více »

Střední (průměr) a střední (střední). Někteří přidají režim. Například se sadou hodnot: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Průměr je aritmetický průměr: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medián je hodnota ekvidistantní (numericky) od extrémy rozsahu. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 POZNÁMKA: V této sadě dat je stejná hodnota jako průměr, ale obvykle tomu tak není. Režim je nejběžnější hodnotou (hodnotami) v sadě. V této sadě není žádná (žádné duplikáty). To je obyčejně zahrnuto jako statistick Přečtěte si více »

Střední (průměr) a standardní odchylky lze získat přímo z kalkulátoru v režimu stat. Toto výnosy barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Přísně vzato, protože všechny datové body ve vzorovém prostoru jsou celá čísla, měli bychom vyjádřit střední hodnotu také jako celé číslo ke správnému počtu významných čísel, tj. barx = 220. 2 standardní odchylky, v závislosti na tom, zda chcete vzorek nebo standardní směrodatnou odchylku, také zaokrouhleno na nejbližší celočíselnou hodnotu, s_x = 291 a s Přečtěte si více »

Ano, tento příklad odpovídá „korelaci versus příčinám“. I když údaje o majiteli jsou pozoruhodným důkazem korelace, vlastník nemůže uzavřít kauzalitu, protože se nejedná o randomizovaný experiment. Místo toho, co se zde pravděpodobně stalo, je to, že ti, kteří chtěli vlastnit domácí mazlíček a byli schopni ho poskytnout, byli lidé, kteří skončili s domácím mazlíčkem. Touha vlastnit domácího mazlíčka následně ospravedlňuje jejich štěstí a schopnost dovolit si domácího mazlíčka pouk Přečtěte si více »

Pokud je zadaná data celá populace, pak: barva (bílá) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Pokud jsou zadaná data vzorkem populace, pak barva (bílá) ("XXX") sigma_ "vzorek" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 Najít rozptyl (sigma_ "pop" ^ 2) a směrodatnou odchylku (sigma_ "pop") populace Najít součet hodnot populací Rozdělit počtem hodnot v populaci, abyste získali průměr Pro každou hodnotu populace vypočítejte rozdíl mezi touto hodnotou a středem, který je pak Přečtěte si více »

Variance = 3 050 000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) nejprve zjistí průměr: průměr = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 najít odchylky pro každé číslo - to se provede odečtením průměru: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4 a pak každá odchylka: (-466,6) ^ 2 = Rozptyl je průměr těchto hodnot: variance = (((14 * 217715,56) + 42672249,76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) Směrodatná odchylka je druhá odmocnina rozptylu: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Přečtěte si více »

Populační rozptyl je: sigma ^ 2 ~ = 476,7 a standardní odchylka populací je druhá odmocnina této hodnoty: sigma ~ = 21.83 Nejprve předpokládejme, že se jedná o celou populaci hodnot. Proto hledáme rozptyl obyvatelstva. Pokud by tato čísla byla množinou vzorků z větší populace, hledali bychom rozptyl vzorku, který se liší od populačního rozptylu faktorem n // (n-1) Vzorec pro populační rozptyl je sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 kde mu je populační průměr, který lze vypočítat z mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i V naší popu Přečtěte si více »

Za předpokladu, že se jedná o celou populaci a ne pouze o vzorek: Varianta sigma ^ 2 = 44,383,45 Standardní odchylka sigma = 210,6738 Většina vědeckých kalkulaček nebo tabulek vám umožní tyto hodnoty určit přímo. Pokud to potřebujete udělat metodičtěji: Určete součet daných hodnot dat. Vypočítejte střední hodnotu vydělením součtu počtem datových záznamů. Pro každou hodnotu dat vypočítejte její odchylku od střední hodnoty odečtením hodnoty dat od střední hodnoty. Odchylka od střední hodnoty každé hodnoty dat vypočítá dru Přečtěte si více »

S = sigma ^ 2 = 815,41-> rozptyl sigma = 28,56-> 1 směrodatná odchylka Rozptyl je druh průměrné míry změny údajů o nejvhodnější linii. Je odvozen z: sigma ^ 2 = (součet (x-barx)) / n Kde součet znamená přidat vše nahoru barx je střední hodnota (někdy používají mu) n je počet použitých dat sigma ^ 2 je variance (někdy používají s) sigma je jedna standardní odchylka Tato rovnice, s trochou manipulace skončí jako: sigma ^ 2 = (součet (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" pro variance sigma = sqrt (( součet (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" pro 1 st Přečtěte si více »

Varianta (populace): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Standardní odchylka (populace): sigma_ "pop" = 3.55 Součet hodnot dat je 42 Průměrná hodnota (mu) hodnot dat je 42/7 = 6 Pro každý z datových hodnot můžeme vypočítat rozdíl mezi datovou hodnotou a průměrem a pak tento rozdíl zalomit. Součet čtvercových rozdílů dělený počtem datových hodnot dává populační odchylku (sigma_ "pop" ^ 2). Druhá odmocnina populačního rozptylu udává směrodatnou odchylku populace (sigma_ "pop"). Poznámka: Předpoklád Přečtěte si více »

F-test předpokládá, že data jsou normálně distribuována a že vzorky jsou od sebe nezávislé. F-test předpokládá, že data jsou normálně distribuována a že vzorky jsou od sebe nezávislé. Data, která se liší od normálního rozdělení, mohou být způsobena několika důvody. Data by mohla být šikmá nebo velikost vzorku by mohla být příliš malá, aby se dosáhlo normálního rozdělení. Bez ohledu na důvod, F-testy předpokládají normální rozdělení a budou mít za následek Přečtěte si více »

Vzhledem k tomu, že neexistuje matematická rovnice, která by mohla vypočítat plochu pod normální křivkou mezi dvěma body, neexistuje žádný vzorec, který by našel pravděpodobnost řešení z-tabulky ručně. To je důvod, proč jsou poskytovány z-tabulky, obvykle s přesností na čtyři desetinná místa. Existují však vzorce pro výpočet těchto pravděpodobností při velmi vysoké přesnosti pomocí softwaru jako Excel, R a vybavení, jako je kalkulačka TI. V programu Excel jsou na levé straně z uvedeny hodnoty: NORM.DIST (z, 0,1, true) V kalk Přečtěte si více »

Distribuce Chi Squared mohou být použity k popisu statistických veličin, které jsou funkcí součtu čtverců. Distribuce Chi Squared je distribuce hodnoty, která je součtem čtverců k normálně rozdělených náhodných veličin. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF rozložení Chi Squared je dáno vztahem: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Kde k je počet stupňů volnosti a x je hodnota Q, pro kterou hledáme pravděpodobnost. Užitečnost rozložení Chi-kvadrátu je v modelování věcí, které zahrnují součty čtvercov& Přečtěte si více »

Jedním z použití co-variance je studium korelace. Když máme vzorová data týkající se dvou závislých proměnných, stává se souběžné rozptyl relevantní. Ko-rozptyl je měřítkem účinku variace mezi oběma proměnnými. Když máme dvě závislé proměnné říkají X a Y, můžeme studovat variaci v rámci hodnot X - to je sigma_x ^ 2, variace v hodnotách Y je rozptyl y sigma_y ^ 2. Studie současné variace mezi X a Y se nazývá COV (X, Y) nebo sigma_ (xy). Přečtěte si více »

Odhaluje formu vztahu mezi proměnnými. Viz moje odpověď na téma Co je to regresní analýza ?. Odhaluje formu vztahu mezi proměnnými. Například, zda je vztah silně pozitivně příbuzný, silně negativně příbuzný nebo neexistuje žádný vztah. Předpokládá se, že například srážky a produktivita zemědělství budou silně korelovány, ale vztah není znám. Pokud identifikujeme výnos plodin, označíme zemědělskou produktivitu a vezmeme v úvahu dvě proměnné výnosnost plodin y a srážky x. Konstrukce regresní Přečtěte si více »

Když používáme regresní linii k predikci bodu, jehož hodnota x je mimo rozsah hodnot x trénovacích dat, nazývá se extrapolací. Abychom (úmyslně) extrapolovali, používáme pouze regresní linii k předvídání hodnot, které jsou daleko od tréninkových dat. Všimněte si, že extrapolace neposkytuje spolehlivé předpovědi, protože řádek regrese nemusí být platný mimo rozsah trénovacích dat. Přečtěte si více »

Z-skóre vám řekne pozici pozorování ve vztahu ke zbytku jeho distribuce, měřeno ve standardních odchylkách, když mají data normální distribuci. Obvykle vidíte pozici jako hodnotu X, která udává skutečnou hodnotu pozorování. To je intuitivní, ale neumožňuje vám porovnávat pozorování z různých distribucí. Také musíte převést vaše X-Scores na Z-skóre, takže můžete použít tabulky Standard Normal Distribution pro vyhledání hodnot týkajících se Z-Score. Například chc Přečtěte si více »

Korelace: dvě proměnné mají tendenci se měnit. Pro pozitivní korelaci, pokud se jedna proměnná zvýší, druhá se také zvýší v daných datech. Příčina: jedna proměnná způsobuje změny v jiné proměnné. Významný rozdíl: Korelace by mohla být jen náhoda. Nebo možná třetí proměnná mění oba. Například: Existuje korelace mezi "jít spát na sobě boty" a "probuzení s bolestí hlavy". Ale tento vztah není kauzální, protože skutečným důvodem této ná Přečtěte si více »

Viz. níže. Dáno: ne p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logické operátory: "ne p:" ne p, ~ p; "a:" ^ ^; nebo: vv Logické tabulky, negace: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Logické tabulky a & nebo: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" Přečtěte si více »

~ = 0.9391 Než se dostaneme k samotné otázce, promluvme si o způsobu jejího řešení. Řekněme například, že chci zodpovědnost za všechny možné výsledky třikrát překlopit. Můžu dostat HHH, TTT, TTH a HHT. Pravděpodobnost H je 1/2 a pravděpodobnost T je také 1/2. Pro HHH a pro TTT, to je 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 každý. Pro TTH a HHT je to také 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 každý, ale protože tam jsou 3 způsoby, jak mohu získat každý výsledek, to skončí jako 3xx1 / 8 = 3/8 každý. Když shrnu tyto výsledky, dostanu 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - c Přečtěte si více »

Rychlé definice Kvantitativní data jsou čísla: výšky; závaží; rychlost; počet domácích zvířat; let; Kvalitativní data nejsou čísla. Mohou zahrnovat oblíbené potraviny; náboženství; etnicity; Diskrétní data jsou čísla, která mohou nabývat specifických, oddělených hodnot. Například, když hodíte jednu matrici, dostanete 1, 2, 3, 4, 5 nebo 6. Nelze získat hodnotu 3,75. Kontinuální data jsou čísla, která mohou mít všechny druhy desetinných nebo zlomkových hodnot. Vá Přečtěte si více »

Jeden by často se díval na IQR (Interquartile rozsah) dostat více “realistický” pohled na data, jak to by odstranilo odlehlý v našich datech. Pokud byste tedy měli soubor údajů, jako je například 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Pak, kdybychom měli mít na mysli jen naše IQR, bylo by to „realističtější“ k našemu datovému souboru, jako kdybychom si vzali normální průměr, že jedna hodnota 2956 bude data trochu pohltit. odlehlý jako takový by mohl pocházet z něčeho tak jednoduchého, jako je chyba překlepu, což ukazuje, jak může být užitečné zkontrolovat I Přečtěte si více »

Jak název tématu naznačuje, že rozptyl je "míra proměnlivosti", variance je měřítkem variability. To znamená, že pro sadu dat můžete říci: „Čím vyšší je rozptyl, tím více dat“. Příklady Sada dat s malými rozdíly. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 sada dat s většími rozdíly. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * Přečtěte si více »

Centrální hodnota, která představuje reprezentaci celých dat. > Když se podíváme na distribuce frekvencí, s nimiž se v praxi setkáváme, zjistíme, že existuje tendence variačních hodnot seskupovat se kolem centrální hodnoty; jinými slovy, většina hodnot leží v malém intervalu o centrální hodnotě. Tato charakteristika se nazývá centrální tendence frekvenčního rozložení. Centrální hodnota, která je považována za reprezentaci celých dat, se nazývá míra centráln& Přečtěte si více »

Jmenovitá úroveň - Pouze označení dat v různých kategoriích, například kategorizace jako: Mužská nebo Ženská Ordinální úroveň - Data mohou být uspořádána a uspořádána, ale rozdíl nedává smysl, například: pořadí jako 1., 2. a 3. místo. Interval Level - Data mohou být objednána, stejně jako rozdíly, ale násobení / dělení není možné. například: kategorizace jako různé roky jako 2011, 2012 atd. Ratio Level - Objednání, rozdíl a násobení / dělen& Přečtěte si více »

Ogive je další název kumulativní frekvenční křivky. V každém bodě na ogive dostáváme počet pozorování menší než osa x. Tato odpověď je brána v úvahu při zohlednění méně než ogive. Jinak bude křivka udávat počet pozorování větší než osa x. Méně než kumulativní distribuce frekvencí lze získat postupným přidáváním frekvencí tříd a jejich zapisováním do horních hranic tříd. Přečtěte si více »

(32/52) V balíčku karet je polovina karet červená (26) a (za předpokladu, že nebudou žertovat) máme 4 jacky, 4 královny a 4 krále (12). Nicméně, obrazové karty, 2 jacky, 2 královny a 2 králové jsou červené. Chceme najít "pravděpodobnost nakreslení červené karty NEBO obrázkovou kartu". Naší relevantní pravděpodobností je to, že nakreslíme červenou kartu nebo obrázkovou kartu. P (červená) = (26/52) P (obrázek) = (12/52) Pro kombinované události používáme vzorec: P (A uu B) = P (A) + P (B Přečtěte si více »

0,000000015625 P (nelíbí se v právu) = 0,95 P (není v rozporu s matkou) = 1-0,95 = 0,05 P (všech 6 neznepokojuje matku) = P (první se nelíbí tchyni) * P (druhá) * ... * P (6. se nelíbí jejich matka v právu) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625 Přečtěte si více »

Jak predikce, tak intervaly spolehlivosti jsou užší v blízkosti průměru, což lze snadno vidět ve vzorci odpovídajícího rozpětí chyb. Dále je uvedena hranice chyby intervalu spolehlivosti. E = t _ {alfa / 2, df = n-2} časy s_e sqrt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Následuje odchylka chyby pro interval predikce E = t _ {alfa / 2, df = n-2} x s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} V obou z nich vidíme termín (x_0 - bar {x}) ^ 2, který se mění jako čtverec vzdálenosti predikční bod od střední hodnot Přečtěte si více »

Cca 61,5% Pravděpodobnost, že přenosný počítač je vadný, je (6/22) Pravděpodobnost, že přenosný počítač není vadný, je (16/22) Pravděpodobnost, že alespoň jeden přenosný počítač je vadný, je dán: P (1 vadný) + P (2 vadné) + P (3 vadné), protože tato pravděpodobnost je kumulativní. Nechť X je počet notebooků, u kterých bylo zjištěno, že jsou chybné. P (X = 1) = (3 vyberte 1) (6/22) ^ 1 krát (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 vyberte 2) (6/22) ^ 2krát ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 výběr 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Souče Přečtěte si více »

Písmena "bi" znamenají dvě. Bimodální distribuce má tedy dva režimy. Například, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} je bimodální s oběma 3 a 12 jako oddělené režimy. Všimněte si, že režimy nemusí mít stejnou frekvenci. Doufám, že to pomohlo Zdroj: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Přečtěte si více »

Bimodální graf ilustruje bimodální distribuci, která je definována jako kontinuální rozdělení pravděpodobnosti se dvěma režimy. Obecně platí, že graf této funkce hustoty pravděpodobnosti této distribuce se bude podobat distribuci „dvou humusů“; to znamená, že spíše než jediný pík přítomný v normální distribuční nebo zvonové křivce bude mít graf dva vrcholy. Bimodální distribuce, ačkoli možná méně obyčejný než normální distribuce, ještě se vyskytovat v přírodě. Napří Přečtěte si více »

"Bin" v histogramu je volba jednotky a mezery na ose X.Všechna data v rozdělení pravděpodobnosti vizuálně histogramem jsou vyplněna do odpovídajících zásobníků. Výška každé přihrádky je měření frekvence, se kterou se data objevují uvnitř rozsahu této přihrádky v distribuci. Například v tomto histogramu níže je každá tyč stoupající vzhůru od osy X jediná přihrádka. A v přihrádce od výšky 75 do výšky 80 je 10 datových bodů (v tomto případě je 10 stromů Cherry o výšce mezi 75 a 80 st Přečtěte si více »

Viz úplné vysvětlení. Když máme 100 mincí a dáme tyto mince do nějakého souboru lidí, říká se, že distribuujeme mince. Podobným způsobem, když je celková pravděpodobnost (což je 1) rozdělena mezi různé hodnoty spojené s náhodnou proměnnou, rozdělujeme pravděpodobnost. Proto se nazývá rozdělení pravděpodobnosti. Pokud existuje pravidlo, které určuje, jaká pravděpodobnost má být přiřazena k které hodnotě, pak se takové pravidlo nazývá funkce rozdělení pravděpodobnosti. Binomické rozdělen Přečtěte si více »

Chí-čtvercové rozdělení je jedna z nejvíce obyčejně používaných distribucí a je distribuce chi-čtvercová statistika. Distribuce chi-square je jednou z nejčastěji používaných distribucí. Jedná se o rozložení součtu normálových odchylek čtverců. Průměr distribuce je roven mírám volnosti a rozptyl chi-kvadrát distribuce je dva násobený stupni volnosti. Jedná se o distribuci, která se používá při provádění testu chi kvadrátu porovnávajícího pozorované hodnoty s očekávan Přečtěte si více »

Chi-kvadrát test pro testy nezávislosti, pokud existuje významný vztah mezi dvěma nebo více skupinami kategorických dat ze stejné populace. Chi-kvadrát test pro testy nezávislosti, pokud existuje významný vztah mezi dvěma nebo více skupinami kategorických dat ze stejné populace. Nulovou hypotézou pro tento test je, že neexistuje žádný vztah. Je to jeden z nejčastěji používaných testů ve statistice. Chcete-li použít tento test, vaše pozorování by měla být nezávislá a očekávané hodnoty by měl Přečtěte si více »

Test chi ^ 2 se používá ke zkoumání, zda se rozdělení kategoriálních proměnných liší od sebe. Test chi ^ 2 lze použít pouze na skutečná čísla, ne na procenta, proporce nebo prostředky. Statistiky chi ^ 2 porovnávají výsledky nebo počty kategorických odpovědí mezi dvěma nebo více nezávislými skupinami. Stručně řečeno: test chi ^ 2 se používá ke zkoumání, zda se rozdělení kategoriálních proměnných liší od sebe. Přečtěte si více »

Viz níže: Kombinace je seskupení odlišných objektů bez ohledu na pořadí, ve kterém je seskupení provedeno. Jako příklad, pokerová kombinace je kombinací - nestaráme se o to, v jakém pořadí máme karty rozdány, pouze to, že držíme Royal Flush (nebo pár 3s). Vzorec pro nalezení kombinace je: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) S n = "populace", k = " „Jako například počet možných karetních karet pro 5 karet je: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Vyhodnotme to! (52xx51xxcancelcolor Přečtěte si více »

Standardní graf v krabicích a vousech je vizuální reprezentací všech datových bodů, včetně bodů umístěných v datové sadě zcela vlevo nebo daleko vpravo. Tyto extrémní datové body se nazývají „outliers“. Na rozdíl od standardního boxplotu, upravený boxplot nezahrnuje odlehlé hodnoty. Namísto toho jsou tyto odchylky reprezentovány jako body za „vousy“, aby přesněji reprezentovaly rozptyl dat. Přečtěte si více »

F-test. F-test je statistický testovací mechanismus určený k testování rovnosti populačních rozdílů. To se provádí porovnáním poměru rozptylu. Pokud jsou tedy odchylky stejné, poměr rozptylu bude 1. Všechny testy hypotéz se provádějí za předpokladu, že je neplatná hypotéza pravdivá. Přečtěte si více »

Pro testování významných rozdílů mezi prostředky používáme ANOVA. Používáme ANOVA, nebo analýzu rozptylu, k testování významných rozdílů mezi prostředky více skupin. Kdybychom například chtěli vědět, zda se liší průměrná hodnota GPA biologie, chemie, fyziky a velkých počtu, můžeme použít ANOVA. Kdybychom měli pouze dvě skupiny, naše ANOVA by byla stejná jako t-test. Existují tři základní předpoklady ANOVA: Závislé proměnné v každé skupině jsou normálně rozděleny Populační Přečtěte si více »

Viz. níže. Kategorická proměnná je kategorie nebo typ. Například, barva vlasů je kategorická hodnota nebo rodné město je kategorická proměnná. Druhy, typ léčby a pohlaví jsou všechny kategorické proměnné. Číselná proměnná je proměnná, kde má měření nebo číslo číselný význam. Například celkové srážky měřené v palcích jsou číselnou hodnotou, srdeční frekvence je číselná hodnota, počet cheeseburgerů spotřebovaných za hodinu je číselná hodnota. Kategorická Přečtěte si více »

Jednosměrná ANOVA je ANOVA, kde máte jednu nezávislou proměnnou, která má více než dvě podmínky. Pro dvě nebo více nezávislých proměnných byste použili obousměrnou ANOVA. Jednosměrná ANOVA je ANOVA, kde máte jednu nezávislou proměnnou, která má více než dvě podmínky. To je v kontrastu s dvoucestnou ANOVA, kde máte dvě nezávislé proměnné a každá má více podmínek. Například byste použili jednosměrnou ANOVU, pokud byste chtěli zjistit účinky značek kávy na tepovou frekvenci. Vaše nez Přečtěte si více »

Koncept události je v teorii pravděpodobností nesmírně důležitý. Vlastně je to jeden ze základních pojmů, jako je bod v geometrii nebo rovnici v algebře. Za prvé považujeme náhodný experiment - jakýkoliv fyzický či duševní čin, který má určitý počet výsledků. Například počítáme peníze v naší peněžence nebo předpovídáme hodnotu zítřejšího akciového indexu. V obou i v mnoha jiných případech vede náhodný experiment k určitým výsledkům (přesné množství peněz, Přečtěte si více »

Viz níže. Náhodná proměnná je numerický výsledek množiny možných hodnot z náhodného experimentu. Například náhodně vybereme botu z obchodu s obuví a hledáme dvě číselné hodnoty její velikosti a ceny. Diskrétní náhodná veličina má konečný počet možných hodnot nebo nekonečnou řadu počítatelných reálných čísel. Například velikost boty, která může mít pouze konečný počet možných hodnot. Zatímco spojitá náhodná proměnná může mít všechny Přečtěte si více »

Regresní analýza je statistický proces pro odhad vztahů mezi proměnnými. Regresní analýza je statistický proces pro odhad vztahů mezi proměnnými. Jedná se o obecný termín pro všechny metody, které se pokoušejí přizpůsobit model pozorovaným datům, aby se kvantifikoval vztah mezi dvěma skupinami proměnných, kde se zaměřuje na vztah mezi závislou proměnnou a jednou nebo více nezávislými proměnnými. Vztah však nemusí být přesný pro všechny pozorované datové body. Taková analýza proto velmi čast Přečtěte si více »

Je to distribuce frekvencí, ve které jsou všechna čísla reprezentována jako zlomek nebo procento celkové velikosti vzorku. Na tom není nic víc. Přidáte všechny číslice frekvencí, abyste získali celkový součet = velikost vašeho vzorku. Pak rozdělte každé číslo frekvence podle velikosti vzorku, abyste získali poměrnou frekvenci. Vynásobte tuto frakci o 100, abyste získali procento. Tato procenta (nebo zlomky) můžete vložit do samostatného sloupce za čísly frekvencí. Kumulativní četnost Pokud máte objednané hodno Přečtěte si více »

Tabulka relativních frekvencí je tabulka, která zaznamenává počty dat v procentech, což je relativní četnost. Používá se při porovnávání kategorií v tabulce. Toto je tabulka relativních frekvencí. Hodnoty buněk v tabulce jsou namísto skutečných frekvencí v procentech. Tyto hodnoty najdete tak, že jednotlivé kmitočty vložíte do celkového počtu řádků. Výhodou tabulek relativních frekvencí oproti frekvenčním tabulkám je, že s procenty můžete porovnávat kategorie. Přečtěte si více »

Vzorková kovariance je měření toho, jak se veličiny ve vzorku liší. Kovariance vám řekne, jak jsou dvě proměnné vzájemně propojeny v lineárním měřítku. To vám řekne, jak silně koreloval váš X je s vaším Y. Například, jestliže vaše kovarianiance je větší než nula, toto znamená vaše Y se zvětší jak X se zvětší. Vzorek ve statistice je pouze podmnožinou větší populace nebo skupiny. Například, můžete si vzít vzorek jedné základní školy v zemi, spíše než shromažďovat data z každé základní školy Přečtěte si více »

Unimodální distribuce je distribuce, která má jeden režim. Unimodální distribuce je distribuce, která má jeden režim. V datech vidíme jeden zřejmý vrchol. Obrázek níže ukazuje unimodální distribuci: Naproti tomu bimodální distribuce vypadá takto: Na prvním obrázku vidíme jeden vrchol. Ve druhém obrázku vidíme, že existují dva vrcholy. Normálně lze distribuovat unimodální distribuci, ale nemusí to být. Přečtěte si více »

Viz vysvětlení Pokud je k dispozici velké množství číselných dat, není vždy možné zkoumat jednotlivá číselná data a dospět k závěru. Existuje tedy potřeba snížit data na jednu nebo několik čísel, aby bylo možné srovnání. Pro tento účel máme k dispozici měřítka centrální tendence definované ve statistice. Míra centrální tendence nám dává jednu číselnou hodnotu, kterou lze použít pro srovnání. Proto musí být číslo, které je soustředěno kolem velk&# Přečtěte si více »