Statistika

Většinou existují dva typy datových sad - Kategorické nebo kvalitativní - Numerické nebo kvantitativní A kategorická data nebo numerická data - kde proměnná má hodnotu pozorování ve formě kategorií, dále může mít dva typy - a. Nominální b. Pořadová a.Nominální data mají pojmenované kategorie, např. Rodinný stav bude nominální, protože získá pozorování v následujících kategoriích - svobodný, ženatý, rozvedený / oddělený, ovdovělý b.Radi& Přečtěte si více »

Normální rozdělení je zcela symetrické, rozložení šikmého tvaru není. V pozitivně šikmém rozdělení, “prst” u větší strany je delší než u druhé strany, působit střední, a obzvláště střední, pohybovat se doprava. V negativně šikmém rozložení se pohybují doleva, kvůli delšímu „prstu“ na menších hodnotách. Zatímco v nešikmém normálním distribučním režimu jsou medián a střední hodnoty na stejné hodnotě. (obrázky z internetu) Přečtěte si více »

To vše je minimum mezi součtem rozdílu mezi skutečnou hodnotou y a předpokládanou hodnotou y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Znamená minimum mezi součtem všech resuidálů min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 to vše znamená minimum mezi součtem rozdílu mezi skutečnou hodnotou y a předpokládanou hodnotou y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Tímto způsobem se minimalizuje chyba mezi předpovězenou a chybou, která se nejlépe hodí pro regresní přímku. Přečtěte si více »

Pearsonův test chi-square může odkazovat na test nezávislosti nebo test dobré kondice. Když se odvoláváme na "Pearsonův test chi-kvadrát", můžeme se odkazovat na jeden ze dvou testů: Pearsonův test chi-kvadrát nezávislosti nebo Pearsonův test chi-kvadratičnosti. Testy dobré shody určují, zda se distribuce datového souboru výrazně liší od teoretického rozdělení. Data musí být nespárovaná. Zkoušky nezávislosti určují, zda nepárová pozorování dvou proměnných jsou na sobě nezávislá. P Přečtěte si více »

Populační rozptyl je číselná hodnota, kterou se populace liší. Varianta populace vám řekne, jak široce jsou data distribuována. Pokud je například váš průměr 10, ale máte ve svých datech spoustu variability, přičemž měření jsou mnohem větší a nižší než 10, budete mít vysokou variabilitu. Pokud má vaše populace průměr 10 a máte velmi malou variaci, přičemž většina vašich údajů je měřena jako 10 nebo téměř 10, pak budete mít nízkou populační odchylku. Populační rozptyl se měří takto: Přečtěte si více »

Regresní analýza je matematický proces pro odhad vztahů mezi proměnnými. Regresní analýza nám umožňuje odhadnout průměrnou hodnotu závislé proměnné pro dané nezávislé proměnné. V procesu hodnocení první cíl je zjistit funkci nezávislých proměnných zvaných regresní funkce. Funkce může být lineární nebo polynomiální. V mathmatics thera je několik metod regrasion analýzy. Přečtěte si více »

Distribuce je šikmá, pokud je jeden z jejích ocasů delší než druhý. Při pohledu na sadu dat existují v podstatě tři možnosti. Soubor dat je zhruba symetrický, což znamená, že na levé straně mediánu je asi tolik termínů, kolik je na pravé straně. Toto není šikmé rozdělení. Soubor dat má zápornou zkosení, což znamená, že má ocas na negativní straně mediánu. To se projevuje velkým bodcem doprava, protože existuje mnoho pozitivních termínů. To je šikmé rozdělení. Datový soubor má pozitivn& Přečtěte si více »

Přizpůsobuje se pro vysvětlující proměnnou. Pokaždé, když přidáte další vysvětlující proměnnou k multivariační regresi, R-čtverec se zvýší, což povede statistikovi k domněnce, že existuje silnější korelace s přidanými informacemi. Pro korekci tohoto vychýlení vzhůru se použije upravený čtverec R. Přečtěte si více »

Mean = Součet všech hodnot / počtu hodnot. Průměr je obvykle nejlepším měřítkem centrální tendence, protože bere v úvahu všechny hodnoty. Je však snadno ovlivněn jakoukoliv extrémní hodnotou / odlehlostí. Mějte na paměti, že Mean může být definován pouze na úrovni intervalu a poměru měření Median je střední bod dat, když je uspořádán v pořadí. Obvykle je to, když má sada dat extrémní hodnoty nebo je šikmo v určitém směru. Medián je definován na úrovni ordinálu, intervalu a poměru měření. Režim je nej Přečtěte si více »

Průměr = 9,22 Medián = 9 Režim = 10 Rozsah = 2 průměr (průměr) x tálka frekvence frekvence 10 |||| 4 9 || 3 8 || 2 Celkem fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Celková frekvence = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 Uspořádejte je ve vzestupném pořadí 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 medián = ((n + 1) / 2) th položka = (9 + 1) / 2 = 5. položka = 9 Režim = tato položka, která se vyskytuje více časů režimu = 10 Rozsah = největší hodnota - nejmenší rozsah hodnot = (10-8) Rozsah = 2 Přečtěte si více »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) z tabulek máme P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Přečtěte si více »

V nastavení Binomial existují pouze dva možné výsledky na jeden pokus. V závislosti na tom, co chcete, voláte jednu z možností Fail a druhou Succes. Příklad: Můžete volat válcování 6 s razítkem Succes a non-6 a Fail. V závislosti na podmínkách hry vás válcování 6 může stát penězi a možná budete chtít změnit podmínky. Stručně řečeno: Existují pouze dva možné výsledky na jeden pokus, a můžete je pojmenovat, jak chcete: White-Black, Heads-Tails, cokoliv. Obvykle ten, který používáte Přečtěte si více »

"To znamená pravděpodobnost události A, když dojde k události B" "Pr (A | B) je podmíněná pravděpodobnost." "To znamená pravděpodobnost, že se událost A stane, na" "podmínce, že B se stane." "Příklad:" "A = házení 3 očí s kostkami" "B = házení méně než 4 očí kostkami" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (nyní víme jen 1,2, nebo 3 oči jsou možné) " Přečtěte si více »

Chi square test nezávislosti nám pomáhá zjistit, zda jsou spojeny 2 nebo více atributů nebo ne. zda hrát šachy pomáhá zvýšit matematiku dítěte nebo ne. Není to míra míry vztahu mezi atributy. pouze nám sděluje, zda jsou dvě zásady klasifikace významně či nikoliv, bez ohledu na předpoklady týkající se formy vztahu.chi kvadrát test homogenity je rozšířením chi kvadrát testu nezávislosti ... testy homogenity jsou užitečné pro určení, zda 2 nebo více nezávislých náhodných vz Přečtěte si více »

Matice kovariance je obecnější forma jednoduché korelační matice. Korelace je škálovaná verze covariance; Všimněte si, že oba parametry mají vždy stejné znaménko (kladné, záporné nebo 0). Když je znaménko kladné, je řečeno, že proměnné jsou pozitivně korelovány; když je znaménko negativní, proměnné jsou údajně negativně korelovány; a když je znaménko 0, jsou proměnné označeny jako nekorelované. Všimněte si také, že korelace je bezrozměrná, protože čitatel a jmenovatel mají stejné fyziká Přečtěte si více »

Diskrétní náhodná veličina má konečný počet možných hodnot. Nepřetržitá náhodná proměnná může mít jakoukoliv hodnotu (obvykle v určitém rozsahu). Diskrétní náhodná proměnná je typicky celé číslo, ačkoli to může být racionální zlomek. Jako příklad diskrétní náhodné proměnné: hodnota získaná válcováním standardní 6-stranné matrice je diskrétní náhodná veličina mající pouze možné hodnoty: 1, 2, 3, 4, 5 a 6. Jako dr Přečtěte si více »

Jeden způsob, jak poznat diskrétní nebo spojité, je to, že v případě diskrétního bodu bude mít bod hmotu a spojitý bod nemá žádnou hmotnost. to je lépe pochopeno při pozorování grafů. Podívejme se nejprve na Diskrétní. Podívejte se na jeho poznámku, jak masa sedí na bodech? teď se podívejte na jeho cdf oznámení, jak hodnoty stoupají v krocích, a že linka není spojitá? to také ukazuje, jak je hmota v bodě na pmf. Nyní se podíváme na případ Průběžného pozorován&# Přečtěte si více »

Viz vysvětlení v části Populace Varianta = (součet (x-barx) ^ 2) / N Kde - x je pozorovací barx je průměr ze série N je velikost populace Vzorová varianta = (součet (x-barx) ^ 2) / (n-1) Kde - x je pozorovací barx je průměr ze série n-1 je míra volnosti (ve které n je velikost vzorku). Přečtěte si více »

Ve skutečnosti existují tři hlavní typy dat. Kvalitativní nebo kategorická data nemají logické pořadí a nelze je přeložit do číselné hodnoty. Barva očí je příkladem, protože „hnědá“ není vyšší nebo nižší než „modrá“. Kvantitativní nebo numerická data jsou čísla, a tak „ukládají“ objednávku. Příklady jsou věk, výška, hmotnost. Ale pozor! Ne všechna numerická data jsou kvantitativní. Jedním z příkladů výjimky je bezpečnostní kód na vaší kreditní kartě - mezi nimi Přečtěte si více »

Záleží na tom, zda je pořadí důležité. Příklad: Řekněme, že zvolíte tříčlennou komisi, která bude reprezentovat vaši třídu 30 studentů: Za prvního člena máte 30 možností. Za druhé máte 29 Pro třetí máte 28 Pro celkem 30 * 29 * 28 = 24360 možných permutace Nyní se předpokládá, že pořadí výběru je relevantní: první se nazývá „prezident“, druhá „sekretářka“ a třetí bude „člen“. Pokud tomu tak není (všechny tři jsou stejné), pak pořadí, ve kterém jsou vybír Přečtěte si více »

Hlavní rozdíl je v tom, že kontinuální data jsou měřitelná a diskrétní data mohou mít pouze určité hodnoty. Mohou být spočítatelné. Příklady spojité: ** Výška, váha, příjem jsou měřitelné a mohou mít jakoukoliv hodnotu. Příklady diskrétních: Vlastně existují dva druhy diskrétních dat: Počítadlo: Počet dětí. Proměnná třídy: Barva očí Přečtěte si více »

Viz níže: Podívejme se na čísla 1, 2, 3, 4, 5. Průměr je součtem hodnot dělených počtem: 15/5 = 3 Medián je střední hodnota, když je uvedena vzestupně (nebo sestupně!). ) pořadí, které je 3. Takže v tomto případě jsou si rovni. Střední a medián bude reagovat odlišně na různé změny datového souboru. Například, když změnímu 5 na 15, průměr se určitě změní (25/5 = 5), ale medián zůstane stejný na 3. Pokud se datová sada změní tam, kde součet hodnot je 15, ale střední termín změny, medián se bude pohybovat, ale pr Přečtěte si více »

Stupně volnosti rozptylu jsou n, ale stupně volnosti rozptylu vzorku jsou n-1 Všimněte si, že "Variance" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Také si všimněte, že "Vzorová varianta" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Přečtěte si více »

Medián je 39 Průměr je: 39 7/12 Průměr theset čísel je součet všech čísel děleno jejich množstvím. V tomto případě je střední hodnota: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Medián stále více seřazené množiny čísel je "Střední" číslo pro množinu s lichým počtem čísel Průměr ze dvou "středních" čísel pro množinu s rovným množstvím čísel. Daný soubor je již objednán, takže můžeme vypočítat medián. V daném souboru je 12 čísel, takže musíme najít prvky číslo 6 a 7 a vypočí Přečtěte si více »

Upravený R-kvadrát platí pouze pro vícenásobnou regresi Když přidáváte více nezávislých proměnných do vícenásobné regrese, hodnota R-čtverců se zvyšuje, což vám dává dojem, že máte lepší model, který není nutně případ. Bez toho, aby šel do hloubky, bude upravený R-kvadrát brát v úvahu tuto zaujatost zvyšování R-čtverců. Pokud budete zkoumat více výsledků regrese, všimnete si, že upravená hodnota R-čtverců je VŽDY menší než R-kvadrát, protože odchylka byla odstr Přečtěte si více »

VAR.S> VAR.P VAR.S vypočítá odchylku za předpokladu, že dané údaje jsou vzorkem. VAR.PP vypočítá rozptyl za předpokladu, že dané údaje jsou populace. VAR.S = frac {součet (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac {součet (x - bar {x}) ^ 2} {N} Vzhledem k tomu, že používáte stejná data pro oba, bude VAR.S vždy dávat hodnotu vyšší než VAR.Pr. Měli byste však použít VAR.S, protože zadaná data jsou ve skutečnosti vzorová data. Edit: Proč se tyto dva vzorce liší? Podívejte se na Besselovu opravu. Přečtěte si více »

Nejjednodušší by bylo vypočítat průměr vzdálenosti mezi jednotlivými datovými body a průměrem. Pokud to však vypočítáte přímo, skončíte s nulou. Abychom se dostali kolem tohoto, vypočítáme čtverec vzdálenosti, dostaneme průměr, pak druhou odmocninu, abychom se dostali zpět do původního měřítka. Pokud jsou data x_i, i je od 1 do n, (x_1, x_2, ....., x_n) a průměr je bar x, pak Std dev = sqrt ((součet (x_i - bar x) ^ 2) / n) Přečtěte si více »

Sigma = sqrt ((((x-barx) ^ 2) / n Tento vzorec lze použít v jednotlivých sériích pozorování sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Kde - x je pozorovací barx je Mean řady n je počet položek nebo pozorování Přečtěte si více »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) očekávaná hodnota x v diskrétním případě je E (x) = součet p (x) x, ale to je se součtem p (x) = 1 zde uvedené rozdělení neznamená součet 1, takže předpokládám, že nějaká jiná hodnota existuje a nazývá se p (x = y) = .5 a směrodatná odchylka sigma (x) = sqrt (součet (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) ^ 04 + (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2. + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 Přečtěte si více »

Q_1 = 15 Máte-li v ruce kalkulátor TI-84: Můžete postupovat podle těchto kroků: Nejprve vložte čísla do pořadí. Pak stiskněte tlačítko stat. Pak "1: Edit" a jít dopředu a zadejte své hodnoty v pořadí Po tomto stiskněte tlačítko stat znovu a přejděte na "CALC" a stiskněte "1: 1-Var Stats" tisk vypočítat. Pak přejděte dolů, dokud neuvidíte Q_1. Tato hodnota je vaše odpověď :) Přečtěte si více »

Podívejte se níže :) Nejprve určete hodnotu Q_1 a Q_3. Po nalezení těchto hodnot odečtete: Q_3-Q_1 Toto se nazývá mezikvartilový rozsah. Nyní vynásobte svůj výsledek 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "váš výsledek" Pak přidáte výsledek (R) do Q_3 R + Q_3 A odečtěte Q_1 - R Budete mít dvě čísla, což bude rozsah. Jakékoliv číslo umístěné mimo tento rozsah je považováno za odlehlé číslo. Pokud potřebujete další vysvětlení, zeptejte se! Přečtěte si více »

Rovnice pro lineární regrese nejmenších čtverců: y = mx + b kde m = (součet (x_iy_i) - (součet x_i součtu y_i) / n) / (součet x_i ^ 2 - ((součet x_i) ^ 2) / n) a b = (součet y_i - m součet x_i) / n pro kolekci n párů (x_i, y_i) Vypadá to hrozně, aby bylo možné vyhodnotit (a je to, pokud to děláte ručně); ale s použitím počítače (například s tabulkou se sloupci: y, x, xy a x ^ 2) to není příliš špatné. Přečtěte si více »

~ ~ 7.35 Pamatujte, že geometrický průměr mezi dvěma číslicemi a a b je barva (hnědá) (sqrt (ab) Takže geometrický průměr mezi 3 a 18 je rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) barva (zelená) (rArr ~ ~ 7.35 Přečtěte si více »

3.742 "" zaokrouhleno na 3 desetinná místa Geometrický průměr 2 čísel může být zapsán jako: 2 / x = x / 7 "" násobení larrového kříže dává: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Přečtěte si více »

"GM" 81 a 4, "podle definice je" sqrt (81xx4) = 18. " Přečtěte si více »

Rozsah je 0,532. Chcete-li najít rozsah množiny čísel, zjistíte rozdíl mezi nejmenší hodnotou a největší hodnotou. Nejprve tedy změňte uspořádání čísel z nejméně na největší. 0,118, 0,167, 0,321, 0,427, 0,541, 0,65 Vidíte, jak je uvedeno výše, že nejmenší číslo je 0,118 a největší číslo je 0,65. Protože musíme najít rozdíl, dalším krokem je odečíst menší hodnotu od největší hodnoty. 0.65 - 0.118 = 0.532 Takže rozsah je 0.532 Přečtěte si více »

Harmonický průměr je typ průměru reprezentovaný následujícím vzorcem. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Harmonický průměr je specifický typ průměru, který se používá při výpočtu průměrů jednotek nebo rychlostí, jako je rychlost. Je odlišný od aritmetického průměru a je vždy nižší. Vzorec je: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n představuje počet termínů v sadě dat. x_1 představuje první hodnotu v sadě. Proveďte například následující problém. Jaký je harmonický průměr 2,4,5,8,10? H = 5 Přečtěte si více »

Pokud X = matematické skóre a Y = slovní skóre, E (X) = 720 a SD (X) = 100 E (Y) = 640 a SD (Y) = 100 Tyto standardní odchylky nelze přidat k nalezení standardu odchylka pro kompozitní skóre; můžeme však přidat odchylky. Varianta je čtverec standardní odchylky. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, ale protože chceme standardní odchylku, jednoduše vezměte druhou odmocninu tohoto čísla. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Tudíž standardní odchylka kompozitního skóre p Přečtěte si více »

Nejdříve zadejte data do dvou seznamů. Budu používat závorky, abych označil tlačítko na kalkulačce a VŠECHNY KAPSY pro označení, jakou funkci použít. Nechť X a Y jsou vaše dvě proměnné, odpovídající kolekci bodů. Stiskněte [STAT] a pak zvolte EDIT nebo stiskněte [ENTER]. Otevře se seznam, do kterého zadáte data. Zadejte všechny hodnoty pro X v seznamu 1, jeden po druhém. Zadejte hodnotu a stisknutím klávesy [ENTER] přejděte na další řádek. Stejným způsobem zadejte všechny hodnoty pro Y do seznamu 2. Znovu stiskněte [STAT]. Pomocí Přečtěte si více »

Histogram je rychlý způsob, jak získat informace o distribuci vzorku bez podrobného statistického grafu nebo analýzy. Bez nutnosti mít dobrý grafický program, vykreslování histogramu vám umožní rychlou vizualizaci distribuce dat. Je důležité zvolit správnou velikost „bin“ (skupiny dat), aby se dosáhlo co nejlepší aproximace křivky. Tento graf vám ukáže, zda jsou vaše hodnoty dat vycentrovány (normálně rozloženy), nakloněny na jednu stranu nebo na druhou stranu, nebo mají více než jednu koncentraci koncentrací Přečtěte si více »

Popisná statistika je disciplína kvantitativního popisu hlavních rysů sbírky informací nebo samotného kvantitativního popisu. Popisné statistiky jsou velmi důležité, protože kdybychom jednoduše předložili naše nezpracovaná data, bylo by těžké si představit, co data ukazovala, zejména pokud jich bylo hodně. Popisné statistiky nám proto umožňují prezentovat data smysluplněji, což umožňuje jednodušší interpretaci dat. Pokud bychom například měli výsledky ze 100 kusů studentů, můžeme se zajímat o celkový výkon těchto s Přečtěte si více »

IQR = 16 "uspořádá data ve vzestupném pořadí" 71barevná (bílá) (x) 72barevná (bílá) (x) barva (purpurová) (73) barva (bílá) (x) 82barevná (bílá) (x) 85barevná (červená ) (uarr) barva (bílá) (x) 86barevná (bílá) (x) 86barevná (bílá) (x) barva (purpurová) (89) barva (bílá) (x) 91barevná (bílá) (x) 92 "kvartily rozdělte data do 4 skupin "střední" barva (červená) (Q_2) = (85 + 86) /2=85,5 "spodní kvartil" barva (purpurov Přečtěte si více »

IQR = 19 (nebo 17, viz poznámka na konci vysvětlení) Interquartile range (IQR) je rozdíl mezi hodnotou 3. kvartilu (Q3) a hodnotou 1. kvartilu (Q1) sady hodnot. Abychom to zjistili, musíme nejprve třídit data ve vzestupném pořadí: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Nyní určíme medián seznamu. Medián je obecně známý jako číslo je "střed" vzestupně seřazeného seznamu hodnot. Pro seznamy s lichým počtem položek je to snadné, protože existuje jedna hodnota, pro kterou je stejný počet položek menší nebo rovn& Přečtěte si více »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Prvním krokem při řešení tohoto problému je zjištění celkového počtu dětí, abyste mohli zjistit, kolik dětí přijelo do Evropy, kolik dětí máte celkem. Bude to vypadat něco jako 124 / t, kde t představuje celkový počet dětí. Abychom zjistili, co to je, zjistíme, 68 + 124, protože to nám dává součet všech dětí, které byly zkoumány. 68 + 124 = 192 Tak, 192 = t Náš výraz se pak stane 124/192. Nyní pro zjednodušení: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Vzhledem k tomu, že 32 je prvočíslo, ji Přečtěte si více »

0 intuitivně 0 rozptyl pomocí součtového čtvercového rozdílu je (x-mu) ^ 2. Existují samozřejmě jiné možnosti, ale konečný výsledek nebude negativní. Obecně je nejnižší možná hodnota 0, protože pokud x = mu pravoúhlý (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu pravý řádek (x-mu) ^ 2> 0 x <pravý řádek (x-mu) ^ 2> 0 Přečtěte si více »

Nechť mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} je průměr (očekávaná hodnota) diskrétní náhodné proměnné X, která může nabývat hodnot x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... s pravděpodobnostmi P (X = x_ {i}) = p_ {i} (tyto seznamy mohou být konečné nebo nekonečné a součet může být konečný nebo nekonečný). Rozptyl je sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Předchozí odstavec je definice variance sigma_ {X} ^ {2}. Následující bit algebry, s použitím linearity oček Přečtěte si více »

Vzorec je stejný bez ohledu na to, zda se jedná o diskrétní náhodnou proměnnou nebo spojitou náhodnou proměnnou. bez ohledu na typ náhodné proměnné, vzorec pro rozptyl je sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Pokud je však náhodná proměnná diskrétní, použijeme proces sumace. V případě spojité náhodné veličiny používáme integrál. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Z toho dostaneme sigma ^ 2 substitucí. Přečtěte si více »

Střední E (X) = 0 a odchylka "Var" (X) = 6/5. Všimněte si, že E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Všimněte si také, že "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Přečtěte si více »

Podmíněná pravděpodobnost je pravděpodobnost dané události za předpokladu, že znáte výsledek jiné události. Jsou-li dvě události nezávislé, podmíněná pravděpodobnost jedné události dané druhé je jednoduše rovna celkové pravděpodobnosti této události. Pravděpodobnost A daného B je zapsána jako P (A | B). Vezměte například dvě závislé proměnné. Definujte A jako bytí "Náhodné jméno amerického prezidenta je George" a B je "Náhodné jméno americk& Přečtěte si více »

Průměr = 4 113/600 Medián = 3.98 Režim = 1.20 Průměr je průměr čísel "střední" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "střední" = 4 113/600 Medián je " střední číslo, když zadáváte čísla ve vzestupném pořadí 1,20,1,20,3,56,4.40,6,25,8,52 Vzhledem k tomu, že existuje 6 čísel, pak "střední číslo" je průměrem vašeho třetího a čtvrtého čísla "mediánu" = (3,56+ 4.40) /2=3.98 Režim je číslo, které se vyskytuje nejvíce, což je v tomto případě 1,20, protože se vyskytu Přečtěte si více »

Průměr = 14,25, medián = 15, režim = 15 Průměr: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 přidejte všechna čísla nahoru a pak dělte, kolik jich je. Medián: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Řadit čísla v pořadí od nejnižšího k nejvyššímu a poté zvolit střední hodnotu, v tomto případě, pokud existuje sudý počet hodnot, pohybujte mezi oběma uprostřed. Režim: Nejběžnější hodnota je 15, pokud pečlivě zkontrolujete. Doufejme, že je to užitečné ... Přečtěte si více »

Průměr je průměr ze sady dat, režim je nejčastější číslo, které se vyskytuje v souboru dat, a střední hodnota je číslo uprostřed sady dat. Průměr by se vypočítal přidáním všech čísel nahoru a dělením množstvím čísel v sadě (6 čísel). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Toto je průměr Vzhledem k tomu, že všechna čísla ve vašem souboru se vyskytují pouze jednou, neexistuje žádný režim. Pokud by váš set měl navíc 4 nebo měl například tři pětiny, pak by měl odlišný režim. Zarovnejte všechna čísla v pořadí Přečtěte si více »

Průměr = 30 Medián = 30 Režim = 30, 31 Průměr je "průměr" - součet hodnot děleno počtem hodnot: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = Medián je střední hodnota v řetězci hodnot uvedených od nejnižšího po nejvyšší (nebo nejvyšší až nejnižší - prostě nemohou být zamíchány nahoru): 28,30,30,31,31 medián = 30 Režim je hodnota který je uveden nejčastěji. V tomto případě jsou oba 30 a 31 uvedeny dvakrát, takže jsou oba režimy. Přečtěte si více »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Průměrná hodnota barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Střední M = (n + 1) / 2. položka = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3. položka M = 12 Režim [Z] je ten, který se objevuje většinu času V daném rozložení 12 se vyskytuje 2x. Z = 12 Přečtěte si více »

Průměr: 87.5 Režim: NO mód Medián: 88 Mean = "součet všech čísel" / "kolik čísel je" Existuje 6 čísel a jejich součet je 525 Proto je jejich průměr 525/6 = 87,5 Režim je číslo s nejvyšším kmitočtem, tj. které číslo se nejvíce vyskytuje v sekvenci V tomto případě existuje režim NO, protože každé číslo se objeví pouze jednou Median je střední číslo, když umístíte čísla ve vzestupném pořadí 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Střední číslo je mezi 86 a 90. Takže vaše prostřední číslo lze naj Přečtěte si více »

Viz níže je třeba uvést číslo pořadí sin 0, 1,1, 2,8,3,4,6% počet Medián = střední číslo 0, 1,1, barva (červená) (2,8), 3,4,6 2,8 režim = nejčastější číslo. V seznamu není žádné takové číslo, žádný režim Rozsah = největší nejmenší číslo Rozsah = 4.6-0 = 4.6 průměr = součet (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Přečtěte si více »

Rozsah = 7 Medián = 6 Režimů = 3,6,8 Průměr = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Nejdříve spočítejte počet hodnot: Existuje 19 Rozsah: Rozdíl mezi nejvyšší a nejnižší hodnotou: barva (modrá) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, barva (modrá) (9) Rozsah = barva (modrá) (9-2 = 7) Medián: Hodnota přesně uprostřed sady dat uspořádaných v pořadí. K dispozici je 19 hodnot, takže je snadné najít. Bude to hodnota (19 + 1) / 2 th = 10. 19 = 9 + 1 + 9 barva (červená) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, barva ( červená) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) barva (b& Přečtěte si více »

66, 66, Žádný, 27 Průměr je aritmetický průměr (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medián je hodnota ekvidistantní (numericky) od krajních extrémů. 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). Rozsah je číselná hodnota rozdílu mezi nejnižšími a nejvyššími hodnotami. 79,5 - 52,5 = 27 Přečtěte si více »

8.32,7.6,7.6 "průměr je definován jako" • "průměr" = ("součet všech měření") / ("počet opatření") rArr "průměr" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 barev (bílá) (rArr "průměr" x) = 8.32 • "režim je nejčastějším režimem" rArr "režim" = 7.6larr "pouze jeden, který se vyskytuje dvakrát" "" střední hodnota je střední hodnota v sada objednaných "barev (bílá) (xxx)" opatření "" uspořádat opatření ve vzestupném pořadí " Přečtěte si více »

Průměr: 21,14 Medián: 12 Rozsah: 3 Režim: 12 Průměr: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 nebo 85/7 nebo 12,1428 Medián: zrušit (barva (červená) (11)), zrušení (barva (zelená) (11)), zrušení (barva (modrá) (12)), 12, zrušení (barva (modrá) (12)), zrušení (barva (zelená) (13)), zrušení (barva červená) (14)) Rozsah: barva (červená) (14) -color (červená) (11) = 3 Režim: barva (červená) (11), barva (červená) (11), barva (modrá) (12) , barva (modrá) (12), barva (modrá) (12), barva (růžová) (13), barva (oranžová) (14) Přečtěte si více »

Je to 9 - střední hodnota mezi 8 a 10 'Medián' je definována jako střední hodnota, jakmile je datový soubor uspořádán podle hodnoty. Takže ve vašem případě by to dalo 2 8 10 16. Pokud existují dvě střední hodnoty, medián je definován jako průměr mezi nimi. Při větších datových sadách to většinou nezáleží, protože střední hodnoty mají tendenci být blízko. Např. výšek říkat 1000 dospělých mužů, nebo příjem lidí města. V tak malém souboru údajů, jako je váš, bych váhal d Přečtěte si více »

Přečtěte si více »

0.4335 "Doplňkovou událostí je, že maximum je rovné nebo" "méně než 25, takže všechny tři vstupenky jsou všechny tři mezi prvními" "25. Kurzy pro to jsou:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Takže požadovaná pravděpodobnost je:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Další vysvětlení:" P (A a B a C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Na první čerpat kurz, že první tiket má číslo menší" "nebo roven 25 je (25/30). Takže P (A) = 25/30." "" Při kreslení druhé jízdenky zbývá v tašce p Přečtěte si více »

Průměr = 19.133 Medián = 19 Režim = 19 Průměr je aritmetický průměr, 19.133 Medián je "([počet datových bodů] + 1) ÷ 2" nebo hodnota PLACE ekvidistantní (numericky) od extrémů rozsahu v pořadí soubor. Tato sada obsahuje 15 čísel, uspořádaných v pořadí podle 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Prostřední místo je tedy (15 + 1) / 2 = 8. pozice. Číslo v tomto místě je 19. Režim je nejběžnější hodnotou (hodnotami) v sadě. V tomto případě to je 19, se třemi výskyty v souboru. Blízkost všech tří těchto opat Přečtěte si více »

Tato sada nemá žádný režim. Viz vysvětlení. Režim (modální hodnota) sady dat je nejčastější hodnotou v sadě. Soubor však může mít více než jednu modální hodnotu nebo nemá žádné modální hodnoty. Sada nemá žádné modální hodnoty, pokud všechny hodnoty mají stejný počet výskytů (jako v daném příkladu). Soubor může mít také více než jednu modální hodnotu. Příklad: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} V tomto režimu jsou režimy 1 a 6 se 3 výskyty. Přečtěte si více »

Není k dispozici žádný režim. Nejčastějším číslem je režim. hodnota, která se objevuje nejčastěji. Ale v tomto případě se každá hodnota objeví přesně jednou, takže neexistuje žádná "nejčastější". Kdyby došlo k jednomu z čísel i dvakrát, byl by to režim, ale tomu tak není. Není tedy k dispozici žádný režim pro tento seznam čísel. Přečtěte si více »

Má pouze jeden režim, což je 12 Vzhledem k tomu, že se v datové sadě opakuje 12 a v sadě dat není žádné opakované číslo, je režim této datové sady 12. Medián tohoto souboru dat je 15. Přečtěte si více »

Průměrný nebo aritmetický průměr. Mean je MOST společnou mírou centrální tendence používanou napříč širokou škálou dat. Je to proto, že se jedná o jeden z prvních výpočtů získaných v obecné matematice, který platí i pro statistiky. Většinu lidí používá (a často zneužívá), protože je pro ně nejjednodušší porozumět a vypočítat. Přečtěte si více »

0.1841 Nejprve začneme s binomickým: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), i když p je extrémně malé, n je masivní. Můžeme to tedy přiblížit pomocí normálu. Pro X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Takže máme Y ~ N (0.6,0.99994) Chceme P (x> = 2), opravou pro normální použití hranice, máme 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) Pomocí tabulky Z zjistíme, že z = 0,90 dává P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Přečtěte si více »

Primárním použitím lineární regrese je přizpůsobit řádek dvěma sadám dat a určit, jak moc jsou příbuzné. Příklady jsou: 2 sady kurzů cen dešťových srážek a produkce plodin a tříd s ohledem na korelaci Pokud jde o korelaci, obecný konsenzus je: Korelační hodnoty 0,8 nebo vyšší znamenají silnou korelaci Korelační hodnoty 0,5 nebo vyšší až 0,8 znamenají slabou korelaci Korelace hodnoty menší než 0,5 označují velmi slabou korelaci lineární regrese a korelace Přečtěte si více »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~ ~ 0.2095 Pravděpodobnost získání hlav na kterémkoliv daném flipu je 1/2. Stejně jako pravděpodobnost získávání ocasů na daném flipu. Věc, kterou potřebujeme vědět, je počet způsobů, jak můžeme výsledky Heads a Tails objednat - a to je ((14), (7)). Celkově máme: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~ ~ 0.2095 Přečtěte si více »

Předpokládejme, že "čestný" 6-stranný umírá odpověď, jak říká Syamini, je "1/6". Pokud jsou všechny možné výsledky stejně pravděpodobné, pravděpodobnost určitého výsledku (ve vašem případě „získání 3“) je počet způsobů, jak získat konkrétní výsledek děleno celkovým počtem možných výsledků. Pokud hodíte nezaujatou zemřelu, existuje 6 možných možných výsledků: 1, 2, 3, 4, 5 a 6. Konkrétní výsledek, o který se zajímáte, 3, se děje pouze jedn Přečtěte si více »

P_ ((x = 4 hlavy)) = 0,155625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 hlavy)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 hlavy)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 hlavy)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 hlavy)) = = 5 (0,0625) (0,5) P_ ((x = 4 hlavy)) = 0,155625 Přečtěte si více »

N = 115 Myslíte s chybou 5%? Vzorec pro interval spolehlivosti pro poměr je dán kloboukem p + - ME, kde ME = z * * SE (hat p). hat p je poměr vzorku z * je kritická hodnota z, kterou můžete získat z grafického kalkulátoru nebo tabulky SE (hat p) je standardní chyba poměru vzorku, kterou lze nalézt pomocí sqrt ( hat q) / n), kde hat q = 1 - hat p a n je velikost vzorku Víme, že okraj chyby by měl být 0,05. S 90% intervalem spolehlivosti, z * ~~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0,88 * 0,12) / n) Nyní můžeme řešit n n algebraicky. Dostaneme n ~ ~ 114, Přečtěte si více »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Nejdříve musíme najít L_1 a L_2. L_1 = 3, protože existují pouze tři řetězce: (0) (1) (2). L_2 = 7, protože všechny řetězce bez sousedních 0 a 2 jsou (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Nyní budeme hledat opakování L_n (n> = 3). Pokud řetězec končí v 1, můžeme za to dát nějaké slovo. Pokud však řetězce končí v 0, můžeme dát pouze 0 nebo 1. Podobně, pokud řetězce končí ve 2, můžeme dát pouze 1 nebo 2. Nechť P_n, Q_n, R_n je počet řetězců bez 0 a 2 v sousedníc Přečtěte si více »

Viz. Úvěr Gauravovi Bansalovi. Snažil jsem se vymyslet nejlepší způsob, jak to vysvětlit, a narazil jsem na stránku, která dělá opravdu pěknou práci. Raději bych dal tomuto chlapci uznání za vysvětlení. V případě, že odkaz nefunguje pro některé, uvedl jsem níže některé informace. Jednoduše řečeno: hodnota R ^ 2 je jednoduše čtvercem koeficientu korelace R. Korelační koeficient (R) modelu (řekněme s proměnnými x a y) má hodnoty mezi -1 a 1. Popisuje, jak x a y jsou korelovala.Jestliže x a y jsou v dokonalém souzvuku, pak tato hodnota bude k Přečtěte si více »

Jeho {1,2,3,4,5,6}, což je vlastně množina všech možných výstupů, jak určuje definice vzorového prostoru. Když hodíte 6 strannou kostkou, počet bodů na horní straně obličeje se nazývá výsledkem. Teď, kdykoliv je kostka válcovaná, můžeme získat 1, 2, 3, 4, 5 nebo 6 teček na horní části obličeje, která je nyní výsledkem. Takže experiment zde je "válcování se 6 tváří kostky" a seznam možných výsledků je "{1,2,3,4,5,6}". Vzorový prostor podle své definice je seznam všech možných Přečtěte si více »

0.563 šanci Musíte vytvořit diagram pravděpodobnostního stromu, abyste mohli vypořádat kurzy: Celkově skončíte s 8/11 (původní množství černých tužek) vynásobené 7/10 (množství černých tužek v poli) + 3/11 (celkové množství červených tužek) vynásobeno 2/10 (množství červených per v levém poli). To = 0,563 šanci, že si vyberete 2 pera stejné barvy, ať už jsou 2 černé nebo 2 červené. Přečtěte si více »

Musíte vidět plnou odpověď, abych pochopil, že nevím, co máte na mysli nejprve, abyste dostali své datové sady, ve kterých jste se vrátili na x, abyste zjistili, jak změna x efektů y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 A chcete najít vztah mezi x a y, tak řekněte, že se domníváte, že model je jako y = mx + c nebo ve statistikách y = beta_0 + beta_1x + u tyto beta_0, beta_1 jsou Parametry v populaci a u je efektem nezpozorovaných proměnných, které se jinak nazývají chybovým termínem, takže chcete, aby byly odhady hatbeta_0, hatbeta_1 So haty = hat Přečtěte si více »

Pokud platí Gauss-Markofovy předpoklady, pak OLS poskytuje nejnižší standardní chybu jakéhokoliv lineárního odhadu tak nejlepšího lineárního objektivního odhadu. Vzhledem k těmto předpokladům jsou koeficienty spoluúčasti lineární, to znamená, že beta_0 a beta_1 jsou lineární, ale proměnná x nemá být lineární to může být x ^ 2 Data byla převzata z náhodného vzorku Není dokonalá multi-kolinearita, takže dvě proměnné nejsou dokonale korelované. E (u / x_j) = 0 průměrný podmíněn& Přečtěte si více »

Směrodatná odchylka {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Vytvořme obecný vzorec. 1, 2, 3, 4 a 5. Pokud máme {1, 2,3, ...., n} a musíme najít standardní odchylku těchto čísel. Všimněte si, že "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n součet _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 znamená "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n součet _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 znamená "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 znamená "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6 ) - ((n + 1) / 2) ^ 2 znamená &q Přečtěte si více »

Nula Pokud máte jen jedno číslo nebo milion čísel, která jsou přesně stejná (například 25), bude standardní odchylka nulová. Chcete-li mít standardní odchylku větší než nula, musíte mít vzorek obsahující hodnoty, které nejsou stejné. Minimálně tedy na vzorku potřebujete alespoň dvě hodnoty, které nejsou ekvivalentní, aby byla standardní odchylka větší než nula. doufám, že to pomůže Přečtěte si více »

"Část 1) 0.80164" "Část 2) 0.31125" "Existuje 5 přepínačů, které lze otevřít nebo zavřít." "Existuje tedy nejvíce případů" 2 ^ 5 = 32 "pro vyšetřování." "Můžeme si však vzít několik zkratek:" "Jsou-li obě 1 a 4 otevřeny NEBO obě 2 a 5 jsou otevřené, proud" "nemůže projít." "So (1 OR 4) A (2 OR 5) musí být uzavřen." "Ale existují další kritéria:" "Jsou-li (4 a 2) otevřené, musí být 3 uzavřeno." "Pokud jsou ( Přečtěte si více »

Standardní chyba je náš odhad neznámého parametru sigma (směrodatná odchylka). Standardní chyba je druhá odmocnina odhadu rozptylu. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Je to míra průměrné vertikální vzdálenosti, kterou jedno z našich pozorování vychází z vypočtené regresní přímky. Tímto způsobem odhaduje neznámou veličinu sigma, což by bylo, jak daleko bychom očekávali, že by potenciální pozorování bylo od skutečné regresní přímky (linie, kterou jsme získali na základě odhadu n Přečtěte si více »

Pravděpodobnost kreslení buď sedm, dva nebo eso je 3/13. Pravděpodobnost čerpání esa, sedmi nebo dvou je stejná jako pravděpodobnost čerpání esa plus pravděpodobnost sedm plus pravděpodobnost dvou. P = P_ (ace) + P_ (sedm) + P_ (dva) V balíčku jsou čtyři esa, takže pravděpodobnost musí být 4 (počet „dobrých“ možností) nad 52 (všechny možnosti): P_ (ace ) = 4/52 = 1/13 Vzhledem k tomu, že existují 4 dvojice i sedmičky, můžeme použít stejnou logiku, abychom zjistili, že pravděpodobnost je stejná pro všechny tři: P_ (sedm) = P_ (dva) = P_ ( ace) = 1/13 To z Přečtěte si více »

1884 obecně můžete mít 8 vybrat 6 pro muže a 10 vybrat 5 pro ženy. Neptejte se mě, proč máte více žen a váš výbor žádá menší zastoupení, ale to je další příběh. Dobře, takže úlovek je, že 1 z těchto kluků odmítá pracovat s jednou z těchto dívek. Takže tato konkrétní osoba nemůže být použita se všemi kluky, takže odečteme 1 z 8 a přidáme jeho kombinace do celkového počtu 7 možností 1 na konci. Tak začneme s ostatními kluky (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 nyní mohou být porovnány s (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 zp Přečtěte si více »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Obecně platí, že když uspořádáme n položek, kde jsou k" "různé položky, které se vyskytují každý" n_i "krát, pro" i = 1,2 , ..., k ", pak" "máme" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "možnosti jejich uspořádání." "Takže musíme spočítat, kolikrát se položky vyskytují:" "Zde máme 7 položek: dvě 579 a jednu 6, takže" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "možnosti" " Toto se nazývá multinomiální koefici Přečtěte si více »

Q_1 = 24 Máte-li v ruce kalkulátor TI-84: Můžete postupovat podle těchto kroků: Nejprve vložte čísla do pořadí. Pak stiskněte tlačítko stat. Pak "1: Edit" a jít dopředu a zadejte své hodnoty v pořadí Po tomto stiskněte tlačítko stat znovu a přejděte na "CALC" a stiskněte "1: 1-Var Stats" tisk vypočítat. Pak přejděte dolů, dokud neuvidíte Q_1. Tato hodnota je vaše odpověď :) Přečtěte si více »

Malý vzorek, normální distribuce a vy můžete vypočítat směrodatnou odchylku a střední, t statistiky se používají Pro velký vzorek, Z statistiky (Z skóre) má přibližně standardní normální rozdělení. Když je vzorek malý, variabilita v distribuci Z vyplývá z náhodnosti. To znamená, že rozdělení pravděpodobnosti bude více rozloženo než standardní normální rozdělení. Když n je číslo vzorku a df = n-1, t skóre (t statistika) může být vypočteno t = (x -μ0) / (s / n ^ 0,5) x ¯ = průměr v Přečtěte si více »

Rozptyl je sigma ^ 2 = 15,81 a směrodatná odchylka je sigma přibližně 3,98. V binomickém rozložení máme poměrně pěkné vzorce pro střední a wariance: mu = Np tex a sigma ^ 2 = Np (1-p) Takže rozptyl je sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Standardní odchylka je (jako obvykle) druhá odmocnina rozptylu: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) cca 3,98. Přečtěte si více »

Barva (červená) (sigma ^ 2 = 3.25) Pro nalezení rozptylu musíme nejprve vypočítat střední hodnotu. Pro výpočet střední hodnoty jednoduše přidejte všechny datové body a pak je rozdělte počtem datových bodů. Vzorec pro střední mu je mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Kde x_k je datový bod k, a n je počet dat bodů. Pro náš soubor dat máme: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Takže průměr je mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Nyní pro výpočet rozptylu zjistíme, jak daleko je každý datový Přečtěte si více »

Varianta je 27500 Průměr datového souboru je dán součtem dat děleno jejich číslem, tj. (Sigmax) / N Proto je průměr 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 (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 Odchylka je tedy 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Přečtěte si více »

Populační rozptyl: 56.556 Vzorový rozptyl: 67.867 Pro výpočet rozptylu: Vypočítejte aritmetický průměr (průměr) Pro každou hodnotu datového čtverce je rozdíl mezi touto hodnotou dat a průměrem Vypočítejte součet čtvercových rozdílů Pokud vaše data představují celou populaci: 4. Vydělte součet kvadratických rozdílů počtem datových hodnot, abyste získali populační odchylku. Pokud vaše data představují pouze vzorek odebraný z větší populace 4. Vydělte součet čtvercových rozdílů o 1 méně než je počet datových hodn Přečtěte si více »

Varianta je 25,14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Variance (sigma ^ 2) je průměr čtvercového rozdílu od střední hodnoty. Průměr 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) odchylka je 25,14 [Ans] Přečtěte si více »

V závislosti na tom, zda dané údaje mají být považovány za celou populaci (všechny hodnoty) nebo vzorek z větší populace: Populační rozptyl sigma ^ 2 ~ = 66,7 Vzorkové rozptyl s ^ 2 ~ = 77,8 To lze určit pomocí standardního vestavění ve funkcích vědecké kalkulačky nebo roztaženého listu (jak je uvedeno níže): ... nebo může být vypočítán v krocích jako: Určete součet hodnot dat Rozdělte součet hodnot dat počtem hodnot dat, abyste získali střední Pro každou datovou hodnotu odečtěte střední hodnotu * od hodnoty d Přečtěte si více »

Varianta souboru dat je 6.29. Všimněte si, že vzorec rozptylu pro účely výpočtu je 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 kde n je celkový počet hodnot v souboru dat. Ve vašich daných datech máme n = 7 a hodnoty x_i jsou {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Takže vaše variance = 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 Přečtěte si více »

47.9 Předpokládám, že máte na mysli variace populace (rozptyl vzorku se bude mírně lišit). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Rozlišujte mezi těmito dvěma. První znak říká "přidat čtverce čísel", druhý říká "přidat první, THEN čtverec součet" 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 Přečtěte si více »

Varianta sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Vypočítáme aritmetický průměr první mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Pro výpočet rozptylu sigma ^ 2 použijte vzorec sigma ^ 2 = (součet (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 Bůh žehnej ... Doufám, že vysvětlení je užitečné. Přečtěte si více »

Varianta sigma ^ 2 = 6903/64 = 107,8593 vypočte aritmetický průměr mu první n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 vypočítá rozptyl sigma ^ 2 s použitím vzorce rozptylu pro populaci sigma ^ 2 = (součet (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 Bůh žehnej. .. Doufám, že vysvětlení je užitečné. Přečtěte si více »

211/2 nebo 105,5 zjistí střední hodnotu: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 odečte průměr od každého čísla v datech a výsledek čtverce: -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 najít průměr čtvercových rozdílů: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 nebo 105,5 Přečtěte si více »