Statistika

Rozptyl {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Vzorec pro rozptyl, s ^ 2, je barva (bílá) ("XXX") s ^ 2 = (součet (x_i - barx)) / (n- 1) kde barx je průměr barvy vzorku (bílá) ("XXX") v tomto případě je průměr {3,6,7,8,9} (sumx_i) /5=6,6 Přečtěte si více »

Populační rozptyl: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Vzorová variance: sigma _ ("sample") ^ 2 ~ = 38.48 Odpověď závisí na tom, zda jsou zadaná data zamýšlena jako celá populace nebo vzorek z populace. . V praxi bychom jednoduše použili kalkulačku, tabulku nebo nějaký softwarový balíček k určení těchto hodnot. Například tabulka aplikace Excel může vypadat takto: (Všimněte si, že sloupec F je určen pouze pro dokumentaci vestavěných funkcí použitých ve sloupci D) Protože toto cvičení je pravděpodobně zamýšleno, jak by mohla b Přečtěte si více »

Varianta (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Údaje o populaci: barva (bílá) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Součet údajů o populaci: barva (bílá ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Velikost populace: barva (bílá) ("XXX") 6 Průměr: barva (bílá) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Odchylky od průměru: barva (bílá) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} barva (bílá) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} čtverce odchylek od střední: barva (bílá ) Přečtěte si více »

Varianta "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228,876 Vypočtěte střední barx první barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Varianta "" "sigma ^ 2 = (součet (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11) ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" "" sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Bůh žehnej .... Doufám, že vysvětlení je užitečné. Přečtěte si více »

Populační rozptyl datového souboru je sigma ^ 2 = 35 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 populaci je průměr mu = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Nyní můžeme pokr Přečtěte si více »

2.55 (3.s.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} znamená: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 nález odchylky každého čísla (n-průměr): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 variance = průměr odchylek: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Přečtěte si více »

Varianta sigma ^ 2 = 542/49 = 11,0612 Vyřešit střední barx první barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Řešit rozptyl sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Bůh žehnej .... Doufám, že vysvětlení je užitečné. Přečtěte si více »

-140.714286 Variance se vypočítá pomocí vzorce 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) a když zadáte čísla, získáte následující hodnoty: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Přečtěte si více »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Z uvedeného: n = 6 Nejdříve řešíme aritmetický průměr. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Vzorec pro rozptyl neseskupených dat je sigma ^ 2 = (součet (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Bůh žehnej .... Doufám, že vysvětlení je užitečné. Přečtěte si více »

Varianta je 28.472 Průměrná hodnota {9, -4, 7, 10, 3, -2} je (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6. série {x_1.x_2, ..., x_6}, jejíž střední hodnota je dána barxem (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6, a proto je 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} nebo 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150 /36)=28.472 Přečtěte si více »

1913/30 Uvažujme množinu "X" čísel 9, 4, -5, 7, 12, -8 Krok 1: "Střední" = "Součet hodnot X" / "N (počet hodnot)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Krok 2: Za účelem nalezení rozptylu odečtěte střední hodnotu od každé z hodnot, 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: Nyní odečtěte všechny odpovědi, které jste dostali od odčítání. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/ Přečtěte si více »

Distribuce je exponenciální distribuce. k = 2 a 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. Mez rozdělení je (0, oo) K nalezení k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Přečtěte si více »

Za předpokladu, že hledáme populační rozptyl: barva (bílá) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Zde jsou data ve formátu tabulkového procesoru (samozřejmě, s danými údaji jsou k dispozici tabulky nebo kalkulačka funkce, které dávají rozptyl bez mezilehlých hodnot, jsou zde pouze pro vzdělávací účely). Populační odchylka je (součet čtverců rozdílů jednotlivých hodnot dat od střední hodnoty) barvy (bílé) ("XXX") děleno (počtem datových hodnot). vzorek z nějaké větší populace, p Přečtěte si více »

"Varianta" _ "pop." ~ ~ 12.57 Vzhledem k těmto podmínkám: {2,9,3,2,7,7,12} Celkový počet termínů: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Počet pojmů: 7 Průměr: 42 / 7 = 6 Odchylky od střední hodnoty: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} čtverce odchylek od střední: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Součet čtverců odchylek tvoří průměr: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Varianta populace = ("Součet čtverců odchylek od průměru" Přečtěte si více »

3.27 Varianta = sumx ^ 2 / n - (střední) ^ 2 Průměr = součet (x) / n, kde n v počtu výrazů = (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 = = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 Přečtěte si více »

Sigma ^ 2 = 18,8 průměr = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 průměr = 58 n = 5 63 x - průměr = 63 - 58 = 5 (průměr x) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - průměr = 54 - 58 = -4 (x - průměr) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - průměr = 62 - 58 = 4 (x - průměr) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - průměr = 59 - 58 = 1 (x - průměr) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - průměr = 52 - 58 = -6 (x - průměr) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - průměr) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - průměr) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Přečtěte si více »

Variance (Populace): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Populační odchylka (barva (černá) (sigma ^ 2) je průměr čtverců rozdílů mezi jednotlivými datovými položkami populace a průměrem populace. , d_3, ...} velikosti n se střední hodnotou mu sigma ^ 2 = (součet (d_i - mu) ^ 2) / n Přečtěte si více »

Viz. níže. Standardní normální je normální nastavení tak, že mu, sigma = 0,1, takže známe výsledky předem. PDF pro standardní normální je: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Má střední hodnotu: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz t mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ^ (- 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 takto: 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) Tentokrát Přečtěte si více »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx který nemůže být zapsán jako: 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 Předpokládám, že tato otázka má říct f (x) = 3x ^ 2 "pro" -1 <x <1; 0 "jinak" Najít rozptyl? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Rozbalit: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x) ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 nahradit sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 Přečtěte si více »

"b)" 7/16 "Opakem je, že minimum je"> = 1/4 "Je snadnější vypočítat tuto událost, protože jednoduše uvedeme, že" x "a" y "musí být"> = 1/4 " " pak." "A šance na to jsou prostě" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Přečtěte si více »

= 0.999979973 "Kompaktní událost je snadnější vypočítat." "Takže počítáme pravděpodobnost, že dostaneme více než 18 hlav." "To se rovná pravděpodobnosti získání 19 hlav, plus" "pravděpodobnosti získání 20 hlav." "Aplikujeme binomické rozdělení." P ["19 hlav"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 hlav"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "s" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinace)" => P ["19 nebo 20 hlav"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["nejv Přečtěte si více »

Z = -1.5 Protože víme, že čas potřebný k dokončení testu je normálně distribuován, můžeme najít z-skóre pro tento konkrétní čas. Vzorec pro z-skóre je z = (x-mu) / sigma, kde x je pozorovaná hodnota, mu je střední hodnota a sigma je standardní odchylka. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Čas studenta je 1,5 standardní odchylky pod střední hodnotou. Přečtěte si více »

Viz. níže. Hodnota R ^ 2 vám v podstatě řekne, jaké procento proměnné ve vaší variabilní proměnné je způsobeno variací ve vysvětlující proměnné. Poskytuje měřítko síly lineární asociace. V této situaci R ^ 2 = 0,756. Vynásobením tohoto desetinného čísla 100 zjistíme, že 75,69% odchylky v energetickém obsahu paketu čipů lze vysvětlit změnou obsahu tuku. To samozřejmě znamená, že 24,31% odchylky v energetickém obsahu je způsobeno jinými faktory. Přečtěte si více »

Z - skóre pro 98% interval spolehlivosti je 2.33 Jak to získat. Polovina 0,98 = 0,49 Hledejte tuto hodnotu v oblasti pod tabulkou Normální křivka. Nejbližší hodnota je 0.4901 Hodnota z je 2.33 Přečtěte si více »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Standardní normální rozdělení jednoduše převádí skupinu dat v našem frekvenčním rozložení tak, že průměr je 0 a směrodatná odchylka je 1. Můžeme použít: z = (x-mu) / sigma za předpokladu, že máme sigma, ale tady máme místo SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); kde n je velikost vzorku ... Přečtěte si více »

Z-skóre je -0,866 z-skóre proměnné x s průměrnou mírou a standardní odchylka sigma je dána vztahem (x-mu) / (sigma / sqrtn) jako mu = 55, sigma = 2, n = 3 a x = 56 z-skóre je (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0,866 Přečtěte si více »

Z = 0 Mám pochybnosti o správnosti problému. Velikost vzorku je 5. Je vhodné najít t skóre. Skóre z se vypočítá pouze v případě, že velikost vzorku je> = 30 Někteří statistici, pokud se domnívají, že distribuce populace je normální, používají z skóre iv případě, že velikost vzorku je menší než 30. Nezadali jste výslovně, pro kterou distribuci chcete vypočítat z. Může to být pozorovaná distribuce nebo to může být vzorkování. Vzhledem k tomu, že jste položili otázku, odpovím za p Přečtěte si více »

Z-skóre je -26,03 z-skóre variabilní x s průměrnou mírou a standardní odchylka sigma je dána (x-mu) / (sigma / sqrtn) jako mu = 35, sigma = 5, n = 57 a x = 13 z-skóre je (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Přečtěte si více »

Odpověď je z = 0,05 při normální distribuci. Chcete-li tento problém vyřešit, budete potřebovat přístup k tabulce z (také nazývané "standardní normální tabulka") pro normální rozdělení. Na Wikipedii je dobrý. Dotazem, jaká je hodnota z tak, že 52% dat je nalevo, je vaším cílem najít hodnotu z, kde kumulativní plocha až do hodnoty z činí 0,52. Proto potřebujete kumulativní z-stůl. Vyhledejte položku v kumulativní tabulce z, která ukazuje, kde je určitá hodnota z nejblíže výstupu v tabul Přečtěte si více »

0,38. Viz níže uvedená tabulka. Obecně je třeba buď použít tabulku, jako je tento, nebo počítačový program, aby se určilo z-skóre spojené s konkrétním CDF nebo naopak. Chcete-li tuto tabulku použít, vyhledejte hodnotu, kterou hledáte, v tomto případě 0,65. Řádek vám řekne ty a desáté místo a sloupec vám řekne sté místo. Takže pro 0,65 můžeme vidět, že hodnota je mezi 0,38 a 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Přečtěte si více »

Celkově si myslím, že rozhodnutí použít bar nebo koláčový graf je osobní volba. Pokud používáte grafy jako součást prezentace, zaměřte se na celkový příběh, který se pokoušíte sdílet s grafickými grafy a obrázky. Níže je uveden zkrácený pokyn, který používám při hodnocení, zda použít pruhový nebo koláčový graf: Sloupcový graf při zaznamenávání trendových výkonů (např., V průběhu času) Výsečový graf při zobrazování rozdělení celého Přečtěte si více »

P (2,3,5 nebo 7) = 1/2 (Pravděpodobnost přistání na prvočíslo) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Pravděpodobnost, že přistání nebude na prvočíslo) jsou zahrnuty) V seznamu jsou 4 předlohy z celkového počtu 8 čísel. Pravděpodobnost je tedy počet příznivých výsledků (4) děleno celkovými možnými výsledky (8). To se rovná polovině. Pravděpodobnost doplnění jakékoliv události je P_c = 1 - P_1. Doplněk prvočíselného souboru je {1, 4, 6, 8} Toto není soubor složených čísel (jako 1 není považováno ani za prvočíslo, Přečtěte si více »

Odpověď je 14 vybrat 6. To je: 3003 Vzorec pro výpočet počtu způsobů, jak vybrat k věci z n položek je (n!) / [K! (N-k)!] Kde a! znamená faktoriál a. Faktoriál čísla je jednoduše součinem všech přirozených čísel od 1 do daného čísla (číslo je součástí produktu). Odpověď je tedy (14!) / (6! 8!) = 3003 Přečtěte si více »

1. Všechny pravděpodobnosti existují na kontinuu od 0 do 1. 0 je nemožná událost a 1 je určitá událost. Některé vlastnosti pravděpodobností spočívají v tom, že pravděpodobnost události, která se NENÍ děje, je rovna 1 mínus pravděpodobnost události. Vzhledem k tomu, že celá distribuce frekvencí obsahuje VŠECHNY možné výsledky, je pravděpodobnost události v rámci tohoto kmitočtového rozdělení určitá, nebo 1. Přečtěte si více »

1) Pravděpodobnost je 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% 2) Pravděpodobnost je 0,9xx0,92xx0,12 = 0,09936 = 9,936% Míry odmítnutí tří oddělení jsou 0,1, 0,08 a 0,12. To znamená, že 0,9, 0,92 a 0,88 je pravděpodobnost, že sérum projde testem v každém oddělení zvlášť. Pravděpodobnost, že sérum projde první kontrolou, je 0,9. Pravděpodobnost, že selže druhá kontrola, je 0,08. Jeho podmíněná pravděpodobnost je tedy 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% Aby bylo sérum odmítnuto třetím oddělením, musí nejprve projít první a druhou kontrolou. Po Přečtěte si více »

Kdekoli mezi 0% a těsně pod 50% Pokud jsou všechny hodnoty v datové sadě o velikosti 2N + 1 odlišné, pak N / (2N + 1) * 100% Pokud jsou prvky sady dat uspořádány vzestupně, pak medián je hodnota prostředního prvku. U velkého souboru dat s odlišnými hodnotami bude procento hodnot menších než medián téměř 50%. Zvažte množinu dat [0, 0, 0, 1, 1].Medián je 0 a 0% hodnot je menší než medián. Přečtěte si více »

0.420175 = P ["5 gólů na 6 výstřelů"] + P ["6 branek na 6 výstřelů"] = 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 Přečtěte si více »

0,2252 "Celkem existuje 5 + 7 + 8 = 20 pastelek." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15) ) = 0.2252 "Vysvětlení:" "Protože jsme nahradili, šance na kreslení modré pastelky jsou pokaždé 5". Vyjadřujeme, že kreslíme 4 krát modrý "" a pak 11krát ne modrý. 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Modré se samozřejmě nemusí nejprve kreslit, takže" "jsou C (15,4) způsoby jejich kreslení, takže násobíme C (15,4)." "a C (15,4)" = (15!) / (11! 4!) " Přečtěte si více »

Existuje několik druhů průměrů, ale obvykle se předpokládá, že se jedná o aritmetický průměr. Medián, který je také volně považován za „průměr“, se vypočítá jiným způsobem. Podívejme se na tento seznam čísel, která pro pohodlí. jsou uvedeny v číselném pořadí: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Chcete-li získat aritmetický průměr, přidejte čísla dohromady, abyste získali součet. Spočítejte čísla, abyste dostali počet. Vydělte součet podle počtu, abyste získali aritmetický průměr. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 1 Přečtěte si více »

Podívejte se níže :) Chcete-li najít průměr ze sady čísel, přidejte nejprve všechna čísla v sadě a pak ji rozdělte podle celkového počtu čísel. Řekněme například, že sada obsahuje následující položky: 32,40,29,45,33,33,38,41 Přidali byste je: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 celkem 290 a rozdělí se celkovým počtem čísel, pro náš případ máme celkem 8 čísel. 290/8 = 36,25 Náš průměr je 36,25 Přečtěte si více »

"Kontinuální" nemají žádné mezery. "Diskrétní" mají odlišné hodnoty oddělené oblastmi "bez hodnoty". Kontinuální může být něco jako výška, která se může měnit v populaci "nepřetržitě", bez specifických omezení. "Diskrétní" může být volbou nebo výsledkem testu - buď "je" nebo "není" - mezi volbami nejsou odstupňování ani "kontinuita". http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Přečtěte si více »

Popisné statistiky zahrnují popis daných vzorových dat, aniž by se rozhodovalo o populaci. Například: průměr vzorku lze vypočítat ze vzorku a jde o popisnou statistiku. Inferenční statistika odvozuje závěr o populaci na základě vzorku. Například vyvodit, že většina lidí podporuje jednoho kandidáta (na základě daného vzorku). Vztah: Vzhledem k tomu, že nemáme přístup k celé populaci, používáme deskriptivní statistiky, abychom vyvodili závěry. Přečtěte si více »

Chi-kvadrát test analyzuje kategorická data. Chi-kvadrát test analyzuje kategorická data. Znamená to, že údaje byly spočítány a rozděleny do kategorií. Nepracuje s parametrickými nebo spojitými daty. Testuje, jak dobře pozorovaná distribuce dat odpovídá distribuci, která se očekává, pokud jsou proměnné nezávislé. Přečtěte si více »

Režim se také zvýší o stejné číslo Nechť existuje sada dat: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Nechť m je režim této sady. Pokud přidáte číslo n ke každé hodnotě, množství čísel se nezmění, pouze se změní čísla, takže pokud číslo m mělo největší výskyt (m je režim), po přidání čísla m + n bude mít nejvíce nastane ve stejných pozicích v sadě jako v prvním). Přečtěte si více »

Detail ve vysvětlení například: přehodit mince obecně možnost ocas a hlava by měla být 50%, ale ve skutečnosti by to mohlo být 30% hlavy a 70% ocasu nebo 40% hlavy a 60% ocasu nebo ...... časy experimentu => vzorek je větší (obvykle vyšší než 30) pomocí CLT (centrální limitní věta), nakonec se sblíží na 50% 50% Přečtěte si více »

Pokud máte příliš mnoho různých hodnot. Příklad: Změřte výšku 2000 dospělých mužů. A vy měříte na nejbližší milimetr. Budete mít 2000 hodnot, většina z nich se liší. Pokud chcete vyjádřit rozložení výšky ve vaší populaci, budete muset tato měření seskupit do tříd, řekněme 50 mm tříd (pod 1.50m, 1.50- <1.55m, 1.55 - <. 160m atd.) Existují hranice vaší třídy. Všichni od 1.500 do 1.549 budou ve třídě, všichni od 1.550 do 1.599 budou v další třídě, atd. Nyní můžete mít značná čísla tř Přečtěte si více »

Když: 1) neznáte každý detail vašeho modelu; 2) nestojí za to modelovat všechny detaily; 3) systém, který máte, je náhodný. Nejdříve bychom měli definovat, co jsou „náhodné efekty“. Náhodné efekty jsou cokoliv, interně nebo externě, které ovlivňují chování vašeho systému, např. výpadky elektrické sítě ve městě. Lidé je vidí jinak, např. lidé z ekologie jim rádi říkají katastrofy, případ výpadku nebo demografické, v případě města by to bylo zvýšení spotřeby ener Přečtěte si více »

"a) 0,351087" "b) 7,2" "c) 0,056627" "P [součet je 8] = 5/36" "Jelikož existuje 5 možných kombinací, může se hodit 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) a (6,2). " "a) To se rovná šanci, že máme 7 krát v řadě součet odlišný od 8, a tyto jsou" (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) = Přečtěte si více »

4.1051 * 10 ^ -7% pro 2 červené, 1 žlutá bez náhrady; 3.7037 x 10 ^ -7% pro 2 červené, 1 žlutá w / náhrada Nejprve nastavte rovnici reprezentující problém vašeho slova: 10 červených disků + 10 zelených disků + 10 žlutých disků = celkem 30 disků 1) Nakreslete 2 červené disky a 1 žlutý disk po sobě, aniž by byl nahrazen. Budeme vytvářet zlomky, kde je čitatelem disk, který kreslíte, a jmenovatelem je počet disků, které zůstaly v sáčku. 1 je červený disk a 30 je počet zbývajících disků. Při vyjímání Přečtěte si více »

31 Nejdříve několik definic: Medián je střední hodnota skupiny čísel. Průměr je součet čísel čísel dělený počtem čísel. Při této práci je zřejmé, že cílem tohoto cvičení je zvýšit různé mediány. Jak to tedy děláme? Cílem je uspořádat množiny čísel tak, aby naše střední hodnoty byly co nejvyšší. Například nejvyšší možný medián je 41 s čísly 42, 43, 44 a 45, které jsou vyšší než čísla, a některá skupina čtyř čísel je menší než ona. Náš první soubor, pak Přečtěte si více »

48 krát Počet krát, kdy se očekává, že zasáhne míč = P časy "Celkový počet časů" = 3/5 krát 80 = 3 / zrušení5 krát zrušení80 ^ 16 = 3 krát 16 = 48 krát Přečtěte si více »

“Vidět vysvětlení” “My vezmeme časové období s délkou“ t ”, sestávat z n kusů“ Delta t = t / n ”. Předpokládejme, že šance na úspěšnou akci“ ”v jednom kusu je“ p ”, pak celkový počet událostí v časových úsecích n "" je distribuován binomicky podle "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "s" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinace)" "Nyní necháme" n-> oo ", takže" p-> 0 , "ale" n * p = lambda "Nahrazujeme" p = lambda / n "v" p_x " Přečtěte si více »

"Viz vysvětlení" "y je standardní normální (s průměrem 0 a směrodatnou odchylkou 1)" "Takže tuto skutečnost používáme." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Nyní hledáme hodnoty z v tabulce pro hodnoty z pro" "z = 2 a z = -1. "a" 0,1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Zde máme var = 1 a střední = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "AND" B]) / (P Přečtěte si více »

M + -ts kde t je t-skóre spojené s požadovaným intervalem spolehlivosti. [Pokud je velikost vašeho vzorku větší než 30, pak limity jsou dány mu = bar x + - (z xx SE)] Vypočítejte průměr vzorku (m) a vzorek (y) vzorku pomocí standardních vzorců. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) součet (x_n-m) ^ 2 Pokud předpokládáte normálně distribuovanou populaci iid (nezávislé identicky distribuované proměnné s konečnou odchylkou) s dostatečným číslem pro centrální limitní věta platí (řekněme N> 35), pak bude tento průměr roz Přečtěte si více »

Medián. Extrémní skóre zkreslí hodnotu na jednu nebo druhou stranu. Existují tři hlavní míry centrální tendence: střední, střední a režim. Medián je hodnota uprostřed distribuce dat, když jsou tato data organizována od nejnižší po nejvyšší hodnotu. To je poměr průměru k mediánu to je nejvíce obyčejně používáno identifikovat nějaké zkosení v datech. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Přečtěte si více »

Aritmetický průměr je správný bod rovnováhy. Aritmetický průměr je správný bod rovnováhy. Je to proto, že součet kladných odchylek a záporných odchylek, které jsou převzaty z aritmetického průměru, se navzájem ruší. Přečtěte si více »

Medián je méně ovlivněn odlehlými hodnotami než průměr. Medián je méně ovlivněn odlehlými hodnotami než průměr. Vezměme si tento první soubor dat bez hodnot jako příklad: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Průměr je 25,43 a střední hodnota je 26. Průměr a medián jsou relativně podobné. V této druhé datové sadě s odlehlým bodem existuje více rozdílů: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Průměr je 22,71 a střední hodnota je 26. Medián není v tomto příkladu vůbec ovlivněn. . Viz následující související Socratické Přečtěte si více »

"Máš to správně!" "Mohu potvrdit, že váš přístup je zcela správný." "Případ 1: Otevřený přepínač 3 (pravděpodobnost 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "Případ 2: Přepínač 3 uzavřen (pravděpodobnost 0,7):" (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 "Takže celková pravděpodobnost obvod, který může proud "" projít, je: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Přečtěte si více »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: kurz pro k události v časovém rozpětí t je" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Zde nemáme žádný další specifikaci časového rozpětí, takže "" bereme t = 1, "lambda = 2. => P [" k události "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 události "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "je frakční plocha menšího kruhu ve srovnání s větším." "Pravděpodobnost, že v Přečtěte si více »

Kategorická data mají hodnoty, které nemohou být objednány žádným jasným a přesvědčivým způsobem. Gender je příkladem. Muž není menší nebo více než žena. Barva očí je druhá ve vašem seznamu. Stupně písmen jsou údaje třídy: v nich je přesvědčivé pořadí: musíte je objednat od vysoké po nízkou (nebo nízkou až vysokou). Další příklady, které zmiňujete, jsou více či méně spojitá data: existuje mnoho možných hodnot, které můžete seskupit do tříd, ale máte určito Přečtěte si více »

14,7 "role" P ["všechna čísla hozena"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 nebo 6 není hozena"] P ["A nebo B nebo C nebo D nebo E nebo F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A a B] - P [A a C] .... + P [A a B a C] + ... "Tady je to" 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) "Negativní je naše pravděpodobnost." součet n * a ^ (n-1) = Přečtěte si více »

Protože při popisu souboru dat je naším hlavním zájmem obvykle centrální hodnota distribuce. V popisných statistikách vysvětlujeme charakteristiky sady dat v ruce - nedospíme k závěru o větší populaci, odkud data pocházejí (to je inferenciální statistika). Naší hlavní otázkou je obvykle „kde je centrum distribuce“. K zodpovězení této otázky obvykle používáme buď střední hodnotu, střední hodnotu nebo režim v závislosti na typu dat. Tato tři centrální tendenční opatření označují Přečtěte si více »

"Viz vysvětlení" "Protože" "variance =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "což je zde:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" neexistuje žádná variance. " znamená, že všechny hodnoty X jsou rovny střední hodnotě E (X) = 1. "" Takže X je vždy 1. "" Proto "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Přečtěte si více »

"Odpověď D)" "Je to jediná logická odpověď, ostatní jsou nemožné." "Tohle je problém s hazardem hráče." "Hráč začíná s dolarem." "Hraje, dokud nedosáhne G dolaru nebo nepadne zpět na 0." p = "šance, že vyhraje 1 dolar v jedné hře." q = 1 - p = "šance, že ztratí 1 dolar v jedné hře." "Zavolej" r_k "pravděpodobnost, že se zničí." "Pak máme" 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 takto: Přečtěte si více »

Z = 2.33 Musíte se podívat do tabulky z-skóre (např. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) nebo použít numerickou implementaci inverzní normálu funkce kumulativní hustoty distribuce (např. normsinv v Excelu). Vzhledem k tomu, že si přejete, aby 98% interval intervalu vyžadoval 1% na každé straně + -z, vyhledejte 99% (0,99) pro z. Nejbližší hodnota pro 0,99 v tabulce dává z = 2,32 na stole (2,33 v Excelu), toto je vaše z skóre. Přečtěte si více »

R-kvadrát udává, jak dobře sledovaná data vyhovují očekávaným datům, ale poskytuje pouze informace o korelaci. Hodnota R-kvadrát udává, jak dobře vaše pozorovaná data nebo data, která jste shromáždili, odpovídají očekávanému trendu. Tato hodnota vám sděluje sílu vztahu, ale stejně jako všechny statistické testy neexistuje nic, co by vám povědělo příčinu vztahu nebo jeho sílu. V níže uvedeném příkladu můžeme vidět, že graf vlevo nemá žádný vztah, jak ukazuje nízká hodnota Přečtěte si více »

Protože rozdíl není definován. V Ordinal data mohou být data-hodnoty uspořádány, tj. Můžeme zjistit, zda A <B nebo ne. Například: možnost "velmi spokojen" je větší než "mírně spokojen" v průzkumu. Ale nemůžeme najít číselný rozdíl mezi těmito dvěma možnostmi. Standardní odchylka je definována jako průměrný rozdíl hodnot od střední hodnoty, který nelze vypočítat pro pořadová data. Přečtěte si více »

Vzorky se používají v případech, kdy by nebylo praktické shromažďovat údaje o celé populaci. Za předpokladu, že vzorek není objektivní (například shromažďování údajů od některých lidí, kteří přicházejí z dámské toalety, by nebyl objektivním vzorkem obyvatel země), bude přiměřeně velký vzorek obvykle odrážet charakteristiky celé populace. Statistici používají vzorky, aby učinili prohlášení nebo předpovědi o obecné charakteristice populace. Přečtěte si více »

Vzhledem k tomu, že je rozdíl v druhu dat, které prezentujete. V sloupcovém grafu porovnáváte kategorická nebo kvalitativní data. Přemýšlejte o věcech jako je barva očí. V nich není žádný řád, jako zelená není „větší“ než hnědá. Ve skutečnosti je můžete uspořádat v libovolném pořadí. V histogramu jsou hodnoty kvantitativní, což znamená, že mohou být rozděleny do uspořádaných skupin. Přemýšlejte o výšce nebo váze, kam vložíte data do tříd, například „pod 1,50 m“, „1,50-1, Přečtěte si více »

Viz níže na mé myšlenky: Obecná forma pro binomickou pravděpodobnost je: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Otázkou je proč potřebujeme ten první termín, kombinovaný termín? Pracujme příkladem a pak to vyjde najevo. Podívejme se na binomickou pravděpodobnost překlopení mince třikrát. Pojďme nastavit, aby hlavy byly p a nedostaly hlavy ~ p (obě = 1/2). Když projdeme sumační proces, 4 termíny sumace se budou rovnat 1 (v podstatě nacházíme všechny možné výsledky, a tak pravděpodobnost všech shrnutých výsledků j Přečtěte si více »

83% Nejdříve píšeme P (70 <X <110) Pak je třeba ji opravit korekcí, pro kterou vezmeme nejbližší 5, aniž by se minulo, takže: P (69,5 <= Y <= 109,5) Převést na Z skóre, používáme: 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- (1-0,9999) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~ ~ 83% Přečtěte si více »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Máme binomické rozdělení s 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!) " (kombinace) "" 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) = 0,910 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,910 x 2,55 = 0,898913 "c)" 0,912 = 0,28243 Přečtěte si více »

Míra centrální tendence je jedna hodnota, která může představovat celkovou populaci a působí jako centrální gravitace, k níž se všechny ostatní hodnoty pohybují. Standardní odchylka - jak název napovídá, je měřítkem odchylky. Odchylka znamená změnu nebo vzdálenost. Po změně vždy následuje slovo „od“. Proto standardní odchylka je mírou změny nebo vzdálenosti od míry centrální tendence - což je obvykle průměr. Proto se standardní odchylka liší od míry centrální tendence. Přečtěte si více »

Podívejte se níže :) Průměr není dobré měření centrální tendence, protože bere v úvahu každý datový bod. Máte-li odlehlé hodnoty jako v šikmém rozložení, pak tyto odlehlé hodnoty ovlivňují průměr, který může jeden odlehlec přetáhnout průměr dolů nebo nahoru. To je důvod, proč průměr není dobrým měřítkem centrální tendence. Namísto toho se medián používá jako měřítko centrální tendence. Přečtěte si více »

Protože rozptyl je počítán z hlediska odchylek od průměru, který zůstává stejný v překladu. Rozptyl je definován jako hodnota očekávání E [(x-mu) ^ 2], kde mu je střední hodnota. Když je datová sada přeložena, pak jsou všechny datové body posunuty o stejnou hodnotu x_i -> x_i + a Průměr se také posouvá o stejnou hodnotu mu -> mu + a tak, aby odchylky od průměru zůstaly stejné: x_i-u -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Přečtěte si více »

SSReg le SST Všimněte si, že R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) kde SST = SSReg + SSE a víme, že součet čtverců je vždy ge 0. Takže SSE ge 0 znamená, že SSReg + SSE ge SSReg znamená SST ge SSReg implikuje (SSReg) / (SST) le 1 implikuje R ^ 2 le 1 Přečtěte si více »

Nejvýše 3 lidé v řadě by byli. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Tak P (X <= 3) = 0,9 Taková otázka by být snazší použít pravidlo komplimentu, protože máte jednu hodnotu, o kterou se nezajímáte, takže ji můžete jen mínus od celkové pravděpodobnosti. jako: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Tak P (X <= 3) = 0,9 Přečtěte si více »

To je situace ... Můžete přidat pravděpodobnosti. Podmínky jsou exkluzivní, to znamená: nemůžete mít 3 a 4 osoby v řadě. K dispozici jsou vždy 3 osoby NEBO 4 osoby. Takže přidejte: P (3 nebo 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Vypočítejte svou odpověď (máte-li během testu čas zbývající), spočítejte opačnou pravděpodobnost: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 A toto a vaše odpověď přidají až 1,0, jak by měly. Přečtěte si více »

Očekávané číslo v tomto případě lze považovat za vážený průměr. Nejlepších výsledků je dosaženo spočítáním pravděpodobnosti daného čísla tímto číslem. Takže v tomto případě: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Přečtěte si více »

Domnívám se, že máte na mysli buď 'vyhodíte minci třikrát' nebo 'vyhodíte tři mince'. X se nazývá „náhodná proměnná“, protože předtím, než otočíme mince, nevíme, kolik hlav dostaneme. Můžeme však říci něco o všech možných hodnotách pro X. Protože každá fanda mince je nezávislá na jiných překlopeních, možná hodnota náhodné veličiny X je {0, 1, 2, 3}, tj. Můžete dostat 0 hlav nebo 1 hlava nebo 2 hlavy nebo 3 hlavy. Vyzkoušejte další, kde si myslíte o čtyřech házeních Přečtěte si více »

44% šance na výběr jablka Ve spíži se nachází: 4 jablka a 5 banánů, přičemž se do nich přidává celkem 9 plodů. To lze vyjádřit jako 4 + 5 = 9. Chcete zjistit pravděpodobnost výběru jablka. Z celkem 9 plodů jsou 4 jablka. To lze vyjádřit jako: 4/9 4/9 = 0,444444444444 Je zde šance na 44%, že si vybere jablko. Přečtěte si více »

0,5 nebo 1/2 IF máme spravedlivou minci, existují dvě možnosti: hlavy nebo ocasy Oba mají stejnou šanci. Takže rozdělujete příznivé šance („úspěch“) S celkovým počtem šancí T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Další příklad: Jaká je šance na válcování méně než tři s normální smrtí? S ("úspěch") = (1 nebo 2) = 2 možnosti T (celkem) = 6 možností, všechny stejně pravděpodobné šance S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Téměř žádná reálná mince není zcela spravedlivá. V závislosti na tvář Přečtěte si více »

~ 1.9% šance budete kreslit Ace of Spades V balíčku je 52 karet a v balíčku jeden Ace of Spades. To lze vyjádřit jako 1/52. Rozdělte, abyste našli procenta. 1/52 = 0.01923076923 Je tu 1,9% šance, že nakreslíte Ace of Spades. Ve skutečnosti nemusíte dělit 1/52, abyste znali pravděpodobnost procenta ..... Vidíte, že 1/52 může být napsáno jako 2/104, což .. přibližně .. je 2/100 což je 2% Ale nezapomeňte, že Dělám to jen proto, že 104 je blízko 100, čím větší číslo se bude lišit od 100, tím větší bude odpověď od skutečného Přečtěte si více »

Záleží. To by bralo více předpokladů, které jsou nepravděpodobné být pravdivý extrapolovat tuto odpověď od dat daných pro toto být skutečná pravděpodobnost vytvoření výstřelu. Je možné odhadnout úspěch jediného soudního řízení na základě podílu předchozích zkoušek, které uspěly pouze tehdy, jsou-li zkoušky nezávislé a identické. To je předpoklad v binomickém (počítání) rozložení a také v geometrickém (čekacím) rozložení. Je však velmi nepravděpodobné, Přečtěte si více »

K = 3 P ["1 server je nahoru"] = 0,98 => P ["nejméně 1 server mimo server K je vyšší"] = 1 - P ["0 servery mimo servery K jsou vyšší"] = 0.99999 = > P ["0 servery mimo K servery jsou nahoru"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Musíme vzít alespoň 3 servery, takže K = 3." Přečtěte si více »

0,6 P ["vezme sběrnici"] = 0,8 P ["on je načasovaný | on vezme autobus"] = 0,75 P ["on je na čase"] = 4/6 = 2/3 P ["bere autobus | NENÍ včas “] =? P ["on bere autobus | on není v čase"] * P ["on není na čase"] = P ["on bere autobus a on není na čase"] = P ["on není na čas | on vezme autobus "] * P [" on vezme autobus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" vezme autobus | on není na čase "] = 0.2 / (P [ "on není na čase"]) = 0,2 / (1-2 / 3) = 0,2 / (1/3) = 0,6 Přečtěte si více »

Viz. níže. Medián je střední hodnota v uspořádaném souboru dat. Přečtěte si více »

0,3828 ~ 38,3% P ["k u 10 pacientů je uvolněno"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "s" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(kombinace)" "(binomické rozdělení)" "Takže pro k = 8, 9 nebo 10 máme:" P ["alespoň 8 na 10 pacientů jsou odlehčeny "] = (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 % Přečtěte si více »

Toto je znáno jak problém složené pravděpodobnosti Tam jsou čtyři esa v balíčku 52 karet, tak pravděpodobnost kreslení eso je 4/52 = 1/13 Pak, tam je 13 rýčů v balíčku, tak pravděpodobnost kreslení a. rýč je 13/52 nebo 1/4 Ale protože jedna z těchto es je také rýč, musíme to odečíst, takže to nepočítáme dvakrát. 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Přečtěte si více »

Existuje vzorec pro funkci Binomiální hustoty Nechť n je počet pokusů. Nechť k je počet úspěchů u soudu. Nechť p je pravděpodobnost úspěchu v každém pokusu. Pak je pravděpodobnost úspěchu při přesně k pokusech (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) V tomto případě n = 10, k = 8 a p = 0,2, takže p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Přečtěte si více »

0.200 Pravděpodobnost, že čtyři z deseti osob mají tuto krevní skupinu, je 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. Pravděpodobnost, že dalších šest nemá tuto krevní skupinu, je (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Tyto pravděpodobnosti násobíme společně, ale protože tyto výsledky se mohou vyskytnout v jakékoliv kombinaci (například osoba 1, 2, 3 a 4 mají krevní skupinu, nebo možná 1, 2, 3, 5 atd.), Násobíme barva (bílá) I_10C_4. Pravděpodobnost je tedy (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * barva (bílá) I_10C_4 ~ ~ 0.200. To je další způsob, jak to udělat: Přečtěte si více »

S ^ 2 = součet ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Kde: s ^ 2 = součet rozptylu = součet všech hodnot ve vzorku n = velikost vzorku barx = průměr x_i = pozorování vzorku pro každý termín Krok 1 - Najděte průměr svých termínů. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Krok 2 - odečtěte průměr vzorku od každého termínu (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 Poznámka: Součet tyto odpovědi by měly být 0 Krok 3 - Náměstí každého z výsledků. (Squaring činí kladná čísla kladná.) -3,6 ^ 2 = Přečtěte si více »

Pravděpodobnost je frac {5} {6} Nechť A je událost výběru čísla dělitelného číslem 6 a B je událost výběru čísla, které není dělitelné 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (ne A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Obecně platí, že pokud máte n listů papíru očíslovaných 1 až N (kde N je velké kladné číslo říkat 100) pravděpodobnost výběru čísla dělitelného 6 je ~ 1/6 a jestliže N je přesně dělitelný 6, pak pravděpodobnost je přesně 1/6 tj. P (A) = t frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 pokud N není Přečtěte si více »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 Možné součty jsou: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Proto celkový počet možných součtů je však 11. Počet způsobů, jak dospět k určitému součtu, se liší. Např. Pro dosažení celkem 2 je možné pouze 1 cestu - 1 a 1, ale celkem 6 lze dosáhnout 5 způsoby - 1 a 5, 5 a 1, 2 a 4, 4 a 2, 3 a 3. Mapování všech možné způsoby, jak dosáhnout dané částky, přináší následující. Součet -> Počet způsobů 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -& Přečtěte si více »

163 způsobů. K dispozici je 1 způsob hlasování pro 0 osob. Existuje 8 způsobů hlasování pro 1 osobu. Existují (8 * 7) / 2 způsoby, jak hlasovat pro 2 osoby. Existují (8 * 7 * 6) / (2 * 3) způsoby hlasování pro 3 osoby. Existují (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) způsoby hlasování pro 4 osoby. To je vše, protože si můžete vybrat lidi, ale existují způsoby, jak si můžete lidi objednat. Například, existují 2 * 3 způsoby, jak objednat stejné 3 osoby. Přidáním všeho dostaneme 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Přečtěte si více »

Populační rozptyl = 59,1 (pravděpodobně to, co chcete, je-li to úvodní třída) Varianta vzorku = 68,9 Vypočítejte střední hodnotu frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,2857 Najděte střední hodnotu čtvercové rozdíly. Za tímto účelem: Vyznačte rozdíl mezi jednotlivými datovými body a průměrem. Přidejte všechny tyto čtvercové rozdíly. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cd = 413.43 Pokud zjistíte rozptyl populace, vydělte podle počtu datových bodů. Pokud zjistíte rozptyl vzorku, vydělte počtem datových bod Přečtěte si více »

Baterie s životností kratší než 35 hodin by měla být vyměněna. Jedná se o zjednodušenou aplikaci statistických principů. Klíčové věci, které je třeba poznamenat, jsou směrodatná odchylka a procento. Procento (1%) nám říká, že chceme pouze tu část populace, která je méně pravděpodobná než 3sigma, nebo 3 standardní odchylky menší než průměr (to je vlastně 99,7%). Takže se standardní odchylkou 6 hodin je rozdíl od střední hodnoty požadované dolní hranice životnosti: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 hodin To znamená, Přečtěte si více »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Všimněte si, že pravděpodobnost nemůže být záporná, proto myslím, že" "musíme předpokládat, že x jde od 0 do 10." "Nejprve musíme určit c, aby součet všech" "pravděpodobností byl 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 Přečtěte si více »

Průměr je 19 a rozptyl je 5,29 * 9 = 47,61 Intuitivní odpověď: Jelikož všechny značky jsou vynásobeny 3 a přidány 7, průměr by měl být 4 * 3 + 7 = 19 Standardní odchylka je měřítkem průměrného čtvercového rozdílu od průměr a nemění se, když přidáte ke každé značce stejnou částku, změní se pouze při vynásobení všech značek o 3 Tak, sigma = 2,3 * 3 = 6,9 Varianta = sigma ^ 2 = 6,9 ^ 2 = 47,61 Nechť n je počet čísel, kde {n | n v hbbb {Z_ +}} v tomto případě n = 5 Nechť je střední hodnota {var} je variance a,Nechť sigma je směrodatn Přečtěte si více »

Graf polí a vousů by vám měl sdělit střední hodnotu datové sady, maximální a minimální hodnoty, rozsah, ve kterém 50% hodnot klesá, a hodnoty všech odlehlých hodnot. Více technicky, můžete pokládat krabici a vousy plot z hlediska kvartilů. Horní vous je maximální hodnota, dolní vous je minimální hodnota (za předpokladu, že ani jedna z hodnot není odlehlých hodnot (viz níže)). Informace o pravděpodobnostech jsou získány z pozic kvartilů. Horní část pole je Q1, první kvartil. 25% hodnot lež&# Přečtěte si více »