Statistics

Ang patuloy na hiwalay na data ay ang buong bilang ng mga sagot. Tulad ng maraming mga puno o mga mesa o mga tao. Gayundin ang mga bagay na tulad ng laki ng sapatos ay discrete. Ngunit ang timbang, taas at oras ay mga halimbawa ng patuloy na data. Isang paraan ng pagpapasya kung magdadala sa iyo ng dalawang beses tulad ng 9 segundo at 10 segundo, maaari kang magkaroon ng isang oras sa pagitan ng mga dalawa? Oo Panahon ng rekord ng mundo ng Usain Bolt 9.58 segundo Kung magdadala ka ng 9 na mesa at 10 mesa, maaari kang magkaroon ng maraming mga mesa sa pagitan? Walang 9 1/2 mga mesa ang 9 na mesa at isang sira! Magbasa nang higit pa »

1/435 = 0.0023 "Ipagpalagay ko na sabihin mo na mayroong 22 na card na ipinapakita, kaya" "mayroon lamang 52-22 = 30 hindi kilalang card." "Mayroong 4 na demanda at ang bawat card ay may isang ranggo, akala ko na" "ito ang ibig sabihin mo sa numero bilang hindi lahat ng mga card ay mayroong" "number, ang ilan ay mga face cards." "Ang dalawang kard ay kinuha at ang isang tao ay dapat na hulaan ang suit at" "ranggo ng mga ito. Ang mga posible para dito ay" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23% "Paliwanag: alam natin na hindi isa sa mga ito ang Magbasa nang higit pa »

"Ang posibleng kinalabasan ng pagkahagis sa 4 na panig ay:" "1, 2, 3, o 4. Kaya ang ibig sabihin ay (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "Ang pagkakaiba ay katumbas ng E [x²] - (E [x]) ² = (1 ² + 2 ² + 3 ² + 4 ²) / 4 -2.5 ²" "= 30/4 - 2.5 = 7.5 - 6.25 = 1.25" Ang mga posibleng kinalabasan ng pagkahagis sa 8 panig ay: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, o 8. Kaya ang ibig sabihin ay 4.5. " "Ang pagkakaiba ay katumbas ng (1 ² + 2 ² + ... + 8 ²) / 8 - 4.5 = 5.25." "Ang ibig sabihin ng kabuuan ng dalawang dice ay ang kabuuan ng Magbasa nang higit pa »

A = 1.7 Ang diagram sa ibaba ay nagpapakita ng pantay na pamamahagi para sa ibinigay na saklaw na ang rektanggulo ay may lugar = 1 kaya (6-1) k = 1 => k = 1/5 gusto natin P (X <= a) = 0.14 na ito ay ipinahiwatig bilang ang kulay-aboh na may kulay na lugar sa diagram kaya: (a-1) k = 0.14 (a-1) xx1 / 5 = 0.14 a-1 = 0.14xx5 = 0.7: .a = 1.7 Magbasa nang higit pa »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Upang maghanap k, gagamitin namin ang int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ ^ 2) dx = 1:. kk (2x ^ 2/2-x ^ 3/3) _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Upang kalkulahin ang P (x> 1 ), ginagamit namin ang 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 Upang kalkulahin ang E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x dx = int_0 ^ 2 (3/4) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 3-x ^ Magbasa nang higit pa »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Pangalan" P [R] = "Ang posibilidad na ang isang R wand ay nagiging huli sa kalaunan" P [Y] = "Prob. P ["RY"] = "Prob na ang isang R & Y wand parehong maging asul na kaganapan." P ["RR"] = "Probability na ang dalawang R wands maging asul na kaganapan." P ["YY"] = "Ang posibilidad na ang dalawang Y wands ay magiging asul na kaganapan." "P [" RY "] = P [R] * P [Y] P [" RR "] = (P [R]) ^ 2 P [" YY "] = (P [Y]) ^ 2 "Kaya kumuha kami ng dalawang equation sa dalawang mga va Magbasa nang higit pa »

Upang makalkula ang isang mean ng isang hanay ng data, idagdag ang lahat ng data at hatiin sa pamamagitan ng bilang ng mga item ng data. Hayaan ang edad ng ikapitong turuan ay x. Sa pamamagitan nito, ang average ng mga guro sa edad ay kinakalkula sa pamamagitan ng: (52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x) / {7} = 38 Pagkatapos ay maaari naming multiply sa pamamagitan ng 7 upang makakuha ng: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Ibinaba namin ang lahat ng ibang mga edad upang makakuha ng: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Magbasa nang higit pa »

Hindi independiyenteng mga kaganapan. Para sa dalawang pangyayari dalawa ay ituturing na 'malayang': 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, ang mga kaganapan ay hindi independiyenteng. Magbasa nang higit pa »

Mean = 7.4 Standard Deviation ~~ 1.715 Variance = 2.94 Ang ibig sabihin ay ang kabuuan ng lahat ng mga punto ng data na hinati sa bilang ng mga puntos ng data. Sa kasong ito, mayroon kami (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 Ang pagkakaiba ay "ang average ng squared distansya mula sa ibig sabihin." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Ang ibig sabihin nito ay iyong ibawas ang bawat punto ng data mula sa ibig sabihin, parisukat ang mga sagot, pagkatapos ay idagdag ang mga ito nang sama-sama at hatiin ang mga ito sa pamamagitan ng bilang Magbasa nang higit pa »

17160/6497400 Mayroong 52 na card kabuuan, at 13 sa kanila ay spades. Ang probabilidad ng pagguhit ng unang spade ay: 13/52 Ang posibilidad ng pagguhit ng pangalawang spade ay: 12/51 Ito ay dahil, nang aming napili ang pala, mayroon lamang 12 spades na natira at sa gayon ay 51 card ang kabuuan. posibilidad ng pagguhit ng isang ikatlong spade: 11/50 posibilidad ng pagguhit ng ika-apat na spade: 10/49 Kailangan namin na i-multiply ang lahat ng mga ito nang magkasama, upang makuha ang posibilidad ng pagguhit ng isang spade isa-isa: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Kaya ang posibilidad ng pagguhit ng apat na spa Magbasa nang higit pa »

Y = -1.226666 + 0.1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 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) "sa" x_i = X_i - bar X ", at" y_i = Y_i - bar Y => hat 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 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "Kaya ang linya ng pa Magbasa nang higit pa »

30.2 Ang ibig sabihin ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagkuha ng kabuuan ng mga halaga at paghahati sa bilang. Halimbawa, para sa 6 babae, na may ibig sabihin ay 31, makikita natin na ang mga edad ay summed sa 186: 186/6 = 31 At maaari din nating gawin ang mga lalaki: 116/4 = 29 At ngayon maaari nating pagsamahin ang kabuuan at bilang ng mga kalalakihan at kababaihan upang mahanap ang ibig sabihin para sa opisina: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Magbasa nang higit pa »

Kapag may ilang matinding halaga sa iyong hanay ng data. Halimbawa: Mayroon kang isang dataset ng 1000 mga kaso na may mga halaga na hindi masyadong malayo. Ang kanilang ibig sabihin ay 100, gaya ng kanilang panggitna. Ngayon ay pinalitan mo lamang ng isang kaso na may isang kaso na may halaga na 100000 (para lamang maging sobra). Ang ibig sabihin ay tumaas na kapansin-pansing (hanggang sa halos 200), habang ang median ay hindi maaapektuhan. Pagkalkula: 1000 mga kaso, ibig sabihin = 100, kabuuan ng mga halaga = 100000 Mawalan ng isang 100, magdagdag ng 100000, kabuuan ng mga halaga = 199900, ibig sabihin = 199.9 Median (= Magbasa nang higit pa »

Ang haba ng 6h rod ay = 265.2-230 = 35.2 Ang ibig sabihin ng haba ng 6 na rod ay = 44.2 cm Ang mean haba ng 5 rod ay = 46 cm Ang kabuuang haba ng 6 na rod ay = 44.2xx 6 = 265.2 cm Ang kabuuang haba ng 5 rods ay = 46xx5 = 230 cm Ang haba ng 6h rod ay = [Kabuuang haba ng 6 na rod] - [Kabuuang haba ng 5 rod] Ang haba ng 6h baras ay = 265.2-230 = 35.2 Magbasa nang higit pa »

X = 5 3,4,5,8, x mean = mode = median sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 dahil kinakailangan namin doon upang maging isang mode: .x> 0 dahil x = 0 = > barx = 4, "median" = 4 "ngunit walang mode" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 mayroon kaming 3,4,5,5,8 median = 5 mode = 5:. x = 5 Magbasa nang higit pa »

Ang ibig sabihin ng anim na numero ay "" 270/6 = 45 May 3 iba't ibang mga hanay ng mga numero na nasasangkot dito. Isang set ng anim, isang hanay ng dalawa at ang hanay ng lahat walong. Ang bawat hanay ay may sariling kahulugan. "ibig sabihin" = "Kabuuang" / "bilang ng mga numero" "" O M = T / N Tandaan na kung alam mo ang ibig sabihin at kung gaano karaming mga numero ang mayroon, maaari mong mahanap ang kabuuan. T = M xxN Maaari kang magdagdag ng mga numero, maaari kang magdagdag ng mga kabuuan, ngunit hindi ka maaaring magdagdag ng mga paraan magkasama. Kaya, para sa Magbasa nang higit pa »

8 Ang ibig sabihin ng isang hanay ng mga numero ay ang kabuuan ng mga numero sa ibabaw ng bilang ng hanay (ang bilang ng mga halaga). Mayroon kaming isang set ng apat na numero at ang ibig sabihin ay 5. Nakita namin na ang kabuuan ng mga halaga ay 20: 20/4 = 5 Mayroon kaming isa pang hanay ng tatlong numero na ang ibig sabihin ay 12. Maaari naming isulat ang bilang: 36 / 3 = 12 Upang mahanap ang ibig sabihin ng pitong numero magkasama, maaari naming idagdag ang mga halaga ng sama-sama at hatiin sa pamamagitan ng 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Magbasa nang higit pa »

Ang lumalaban sa kasong ito ay nangangahulugang maaari itong makatiis ng matinding mga halaga. Halimbawa: Imagine isang grupo ng 101 tao na may average (= mean) ng $ 1000 sa bangko. Nangyayari rin na ang gitnang lalaki (pagkatapos ng paghihiwalay sa balanse sa bangko) ay mayroon ding $ 1000 sa bangko. Ang panggitna na ito ay nangangahulugan, na ang 50 (%) ay mas mababa at may higit na 50. Ngayon isa sa kanila ang nanalo ng loterya na premyo ng $ 100000, at siya ay nagpasiya na ilagay ito sa bangko. Ang ibig sabihin ay agad na umakyat mula sa $ 1000 hanggang malapit sa $ 2000, dahil ito ay nakalkula sa pamamagitan ng paghah Magbasa nang higit pa »

259459200 Kung ako ay binabasa ito ng tama, pagkatapos kung ang tagasuri ay maaaring magtalaga ng mga marka lamang sa multiples ng 2. Ito ay nangangahulugan na mayroong 15 mga pagpipilian lamang sa 30 marka .i.e. 30/2 = 15 Pagkatapos ay mayroon kaming 15 mga pagpipilian na ibinahagi sa 8 mga tanong. Gamit ang formula para sa mga permutasyon: (n!) / ((N - r)!) Kung saan n ang bilang ng mga bagay (Sa kasong ito ang mga marka sa mga grupo ng 2). At r ay kung gaano karaming ang nakuha sa isang pagkakataon (Sa kasong ito ang 8 mga tanong) Kaya mayroon kami: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Magbasa nang higit pa »

Sila ay umaasa. Ang kaganapan na "natulog na huli" ay nakakaimpluwensya sa posibilidad ng iba pang kaganapan "huli sa paaralan". Ang isang halimbawa ng mga independiyenteng pangyayari ay paulit-ulit na nag-flipping ng barya. Dahil ang barya ay walang memorya, ang mga probabilidad sa pangalawang (o mamaya) tosses ay 50/50 - kung ito ay makatarungang barya! Dagdag: Maaaring gusto mong isipin ang isang ito: Nakakatagpo ka ng isang kaibigan, na hindi mo pa nakapagsalita sa loob ng maraming taon. Alam mo lang na mayroon siyang dalawang anak. Kapag nakipagkita ka sa kanya, mayroon siyang anak na kasama niya. Magbasa nang higit pa »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Ang partikular na suliranin ay isang permutasyon. Alalahanin, ang pagkakaiba sa pagitan ng mga permutasyon at mga kumbinasyon ay ang, sa mga permutasyon, ang mga bagay sa pag-uutos. Dahil ang tanong ay nagtatanong kung gaano karaming mga paraan ang maaaring mag-line up para sa recess (ibig sabihin, maraming mga iba't ibang mga order), ito ay isang permutasyon. Isipin sa sandaling kami ay pinunan lamang ng dalawang posisyon, posisyon 1 at posisyon 2. Upang makilala ang pagkakaiba sa pagitan ng aming mga mag-aaral, dahil ang mga bagay na pangyayari, itatalaga namin ang bawat isang l Magbasa nang higit pa »

Sa 84 mga paraan na mapili ang grupong ito. Ang bilang ng mga seleksyon ng mga "r" na bagay mula sa ibinigay na "n" na mga bagay ay tinukoy ng nC_r, at ibinigay ng nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Sa 84 paraan ang napiling grupong ito. [Ans] Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba para sa isang ideya kung paano lapitan ang sagot na ito: Naniniwala ako na ang sagot sa tanong ng pamamaraan sa paggawa ng problemang ito ay ang Kumbinasyon na may magkaparehong bagay sa loob ng populasyon (tulad ng pagkakaroon ng 4n card na may n bilang ng mga uri A, B, C , at D) sa labas ng kakayahan ng formula ng kumbinasyon upang makalkula. Sa halip, ayon kay Dr. Math sa mathforum.org, nagtatapos ka na nangangailangan ng ilang mga diskarte: namamahagi ng mga bagay sa magkakaibang mga cell, at ang prinsipyo ng pagbubukod-pagsasama. Nabasa ko ang post na ito (http://mathforum.org/library/drmath/view/5619 Magbasa nang higit pa »

Ang parirala ay inilarawan sa autobiograpia ni Mark Twain kay Benjamin Disraeli, isang British Prime Minister noong 1800s. Responsable din si Twain sa malawakang paggamit ng parirala, bagaman maaaring ito ay ginamit nang mas maaga sa pamamagitan ni Sir Charles Dilke at iba pa. Sa kakanyahan, ang pariralang sarcastically nagpapahayag ng pag-aalinlangan ng istatistika ng ebidensya sa pamamagitan ng paghahambing nito sa mga kasinungalingan, na nagpapahiwatig na kadalasan itong binago o ginagamit sa labas ng konteksto. Para sa mga layunin ng pariralang ito, ang 'istatistika' ay ginagamit upang ibig sabihin ng 'data Magbasa nang higit pa »

"Maaari mong triple ang mga sample na mayroon ka" "Kung kopyahin mo ang mga sample na mayroon ka nang dalawang beses, sa gayon ay mayroon kang tatlong beses na mas maraming sample, dapat itong magtrabaho." "Kaya dapat mong ulitin ang mga halaga ng DV ng kurso din ng tatlong beses." Magbasa nang higit pa »

50% ng data ay nasa loob ng kahon Ang kahon sa isang kahon at kumakalat na balangkas ay nabuo gamit ang mga halaga ng Q1 at Q3 bilang mga punto ng pagtatapos. Nangangahulugan iyon na kasama ang Q1-> Q2 at Q2-> Q3. Dahil ang bawat hanay ng data Q ay naglalaman ng 25% ng data sa isang kahon at kumakalat na balangkas, ang kahon ay naglalaman ng 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Magbasa nang higit pa »

75% Kung nagtatrabaho ka sa quartiles, una mong iniutos ang iyong mga kaso sa pamamagitan ng halaga. Pagkatapos ay hahatiin mo ang iyong mga kaso sa apat na pantay na grupo. Ang halaga ng kaso sa hangganan sa pagitan ng unang bahagi at ang pangalawang ay tinatawag na unang quartile o Q1 Sa pagitan ng pangalawa at pangatlong ay Q2 = median At sa pagitan ng pangatlo at ikaapat ay Q3 Kaya sa Q3-point naipasa mo ang tatlong-kapat ng ang iyong mga halaga. Ito ay 75%. Dagdag: Ang mga malalaking dataset ay ginagamit din (ang mga kaso ay nahahati sa 100 grupo). Kung ang isang halaga ay sinasabing nasa 75 na percentile, nangangahul Magbasa nang higit pa »

N = 3 p (n) = "Hitting para sa 1st time sa n-th trial" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Boundary of inequality" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" ay ang solusyon ng isang parisukat equation sa "p": "" disc: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "o" 4/25 "" Kaya "p (n)" ay negatibo sa pagitan ng dalawang halaga na ito. " (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) / log Magbasa nang higit pa »

22 Ang ibig sabihin ay sinusukat sa pamamagitan ng pagkuha ng kabuuan ng mga halaga at paghati sa bilang ng mga halaga: "mean" = "sum" / "count" Katie ay kinuha apat na pagsusulit na at ay dahil sa kanyang ikalimang, kaya mayroon kaming 76, 74, 90, 88, at x. Nais niya na ang kanyang pangkalahatang ibig sabihin ay hindi bababa sa 70. Nais naming malaman ang pinakamababang puntos na x na kailangan upang makamit ang hindi bababa sa 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 At ngayon nalulutas namin ang x: 328 + x = 350 x = 22 Magbasa nang higit pa »

122 Mean = Kabuuan ng mga pagsusulit na hinati sa kabuuang bilang ng mga pagsusulit Hayaan ang x = ang ika-5 iskor sa iskor Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Solve sa pamamagitan ng unang pagpaparami ng magkabilang panig ng equation sa 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Solve para x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Magbasa nang higit pa »

"I" P = 0.3085 "" II) P = 0.4495 "" variance = 25 "=>" standard deviation "= sqrt (25) = 5" z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(table para sa z-values)" II) z = (13.5-10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 " mga halaga) "=> P (" sa pagitan ng 8 at 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 at 13.5 sa halip na 8 at 13 dahil sa isang pagpapatuloy "" pagwawasto sa mga discrete value. " Magbasa nang higit pa »

Para sa bawat isa sa 20 mga link, may 7 pagpipilian, sa bawat oras na ang pagpipilian ay malaya sa mga nakaraang mga pagpipilian, upang maaari naming gumawa ng produkto. Kabuuang bilang ng mga pagpipilian = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Ngunit dahil ang chain ay maaaring baligtarin, kailangan namin upang mabilang ang mga natatanging mga pagkakasunud-sunod. Una, binibilang namin ang bilang ng mga seksyon ng simetrya: i.e huling 10 mga link ay kinuha ang mirror na imahe ng unang 10 na mga link. Bilang ng mga seksyon ng simetriko = bilang ng mga paraan upang piliin ang unang 10 mga link = 7 ^ (10) Maliban sa mga magkatugmang Magbasa nang higit pa »

N = 13 "Pangalanan ang bilang ng mga koleksyon ng mga lilok na yari sa marmol sa bag," n. "Pagkatapos ay mayroon kami" (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 "disc:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "o" 13 "Bilang n ay isang integer na kailangan nating gawin ang pangalawang solusyon (13):" => n = 13 Magbasa nang higit pa »

0,0,12,19,19 ay isang posibilidad Mayroon kaming 5 laro ng basketball kung saan nakuha ni Tyler ang isang mean ng 10 puntos at isang median ng 12 puntos. Ang panggitna ay ang gitnang halaga, at sa gayon ay alam namin na ang mga puntos na kanyang nakapuntos ay may dalawang halaga sa ibaba 12 at dalawang halaga sa itaas. Ang ibig sabihin ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagbibigay ng mga halaga at paghahati sa bilang. Upang magkaroon ng mean 10 puntos sa loob ng 5 laro, alam namin: "ibig sabihin" = "kabuuan ng mga puntos na nakapuntos" / "bilang ng mga laro" => 10 = 50/5 At kaya ang bilang ng Magbasa nang higit pa »

Kapag ang isang dataset ay may ilang mga napaka-matinding mga kaso. Halimbawa: Mayroon kaming isang dataset ng 1000 kung saan ang karamihan sa mga halaga ay hover sa paligid ng 1000-mark. Sabihin nating ang ibig sabihin nito at ang median ay parehong 1000. Ngayon ay idagdag natin ang isang 'milyonaryo'. Ang ibig sabihin ay tumaas nang higit sa halos 2000, habang ang panggitna ay hindi tunay na magbabago, sapagkat ito ang magiging halaga ng kaso 501 sa halip ng nasa pagitan ng kaso 500 at kaso 501 (mga kaso na nakaayos ayon sa pagkakasunud-sunod ng halaga) Magbasa nang higit pa »

P (z <1.96) ay nangangahulugan na gamitin ang standard na pamamahagi ng normal, at hanapin ang lugar sa ilalim ng curve sa kaliwa ng 1.96 ang aming talahanayan ay nagbibigay sa amin ng lugar sa kaliwa ng z-score, ang kailangan lang nating tingnan ang halaga ng sa talahanayan, na kung saan ay magbibigay sa amin. P (z <1.96) = 0.975 na maaari mong isulat bilang 97.5% Magbasa nang higit pa »

Sumangguni sa Seksyon ng Paliwanag Ang mga hakbang na kasangkot sa pagkalkula ng z halaga ay ang mga sumusunod: Kalkulahin ang ibig sabihin ng serye. Kalkulahin ang Standard Deviation ng serye. Panghuli kalkulahin ang mga halaga ng z para sa bawat halaga ng x gamit ang formula z = sum (x-barx) / sigma Ayon sa pagkalkula ng z halaga ng 209 ay mas malaki kaysa sa 2 Sumangguni sa talahanayan na ibinigay sa ibaba - Normal Distribution Part 2 Magbasa nang higit pa »

Ang isang lumalaban na panukalang-batas ay hindi naiimpluwensiyahan ng mga nagbababa.Halimbawa kung may isang order na listahan ng mga numero: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Ang ibig sabihin ay: 11 Ang panggitna ay 5 Ang ibig sabihin sa kasong ito ay mas malaki kaysa sa karamihan ng mga numero sa listahan dahil ito ay naiimpluwensyahan nang napakalakas sa pamamagitan ng 50, sa kasong ito isang malakas na kinalabasan. Ang panggitna ay mananatiling 5 kahit na ang huling numero sa listahan ng order ay mas malaki, dahil nagbibigay lamang ito ng gitnang numero sa isang nautos na listahan ng numero. Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba Para sa isang pamamahagi Binomial na may mga pagsubok n at ang posibilidad ng tagumpay p X ~ B (n, p) 1) may dalawang kinalabasan lamang 1) mayroong isang bilang ng mga paulit-ulit na mga pagsubok 2) ang mga pagsubok ay nagsasarili 3) ng tagumpay, p, ay pareho para sa bawat pagsubok Magbasa nang higit pa »

Isang balangkas ng box-and-whisker ang isang uri ng graph na may mga istatistika mula sa limang buod na buod. Narito ang isang halimbawa: Ang buod ng limang numero ay binubuo ng: Minumum: pinakamababang halaga / obserbasyon Mas mababang quartile o Q1: "median" ng mas mababang kalahati ng data; namamalagi sa 25% ng data Median: gitnang halaga / pagmamasid Mas mataas na quartile o Q3: "panggitna" sa itaas na kalahati ng data; ay namamalagi sa 75% ng data Maximum: pinakamataas na halaga / pagmamasid Ang interquartile range (IQR) ay ang hanay ng mga mas mababang quartile (Q1) at upper quartile (Q2). Minsan, Magbasa nang higit pa »

Kapag nagpangkat ka ng mga halaga sa mga klase kailangan mong i-set up ang mga limitasyon. Halimbawa Sabihin mong sukatin ang taas ng 10,000 matatanda. Ang mga taas na ito ay tumpak na sinusukat sa mm (0.001 m). Upang magtrabaho kasama ang mga halagang ito at gawin ang mga istatistika sa mga ito, o gumawa ng mga histograms, hindi gagana ang naturang mahusay na dibisyon. Kaya pinagsama mo ang iyong mga halaga sa mga klase. Sabihin sa aming kaso ginagamit namin ang mga pagitan ng 50 mm (0.05 m). Pagkatapos ay magkakaroon kami ng isang klase ng 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m at iba pa. Tunay na ang 1.50-1.55 m class ay ma Magbasa nang higit pa »

Ang pangunahing pakinabang ng paggamit ng isang sample sa halip na isang sensus ay kahusayan. Ipagpalagay na nais ng isang tao na malaman kung ano ang karaniwang opinyon ng Kongreso ay kabilang sa mga indibidwal na 18-24 (ibig sabihin, gusto nilang malaman kung ano ang pag-apruba ng Kongreso ay kabilang sa demograpikong ito). Noong 2010, mayroong higit sa 30 milyong indibidwal sa hanay ng edad na matatagpuan sa loob ng Estados Unidos, ayon sa sensus ng US. Pumunta sa bawat isa sa mga 30 milyong katao na ito at tinatanong ang kanilang opinyon, samantalang ito ay tiyak na hahantong sa mga tumpak na resulta (ipagpapalagay na Magbasa nang higit pa »

Magbasa nang higit pa »

Sa isang setting ng Bmomial may dalawang posibleng mga resulta sa bawat kaganapan. Ang mga mahahalagang kondisyon sa paggamit ng isang binomyal na setting sa unang lugar ay: Mayroong dalawang posibilidad lamang, na tatawagan natin Magandang o Nabigo Ang posibilidad ng ratio sa pagitan ng Magandang at Kabig ay hindi nagbabago habang sinusubukan Sa ibang salita: ang kinalabasan ng ang isang pagsubok ay hindi nakakaimpluwensya sa susunod na Halimbawa: Nag-roll ka ng dice (isa sa bawat oras) at nais mong malaman kung ano ang mga pagkakataon na ikaw ay gumulong sa baka 1 anim sa 3 sumusubok. Ito ay isang tipikal na halimbawa ng Magbasa nang higit pa »

Mahalagang katangian ng isang "Tsart ng Pie" Bago bumuo ng isang "Chart ng Pie" kailangan nating magkaroon ng ilang mahahalagang bagay. kailangan nating magkaroon ng: TOP 5 MAHALAGANG ELEMENTA Dalawa o higit pang data. Pumili ng mga perpektong kulay upang makita ang aming data. Maglagay ng pamagat ng ulo sa harap ng aming tsart. Maglagay ng alamat sa iyong tsart (kaliwa o kanan) Magdagdag ng pangungusap na naglalarawan sa tsart, sa ibaba ng aming tsart. (maikling isa) Tingnan din ang larawan: Magbasa nang higit pa »

Ang R-squared ay hindi dapat gamitin para sa pagpapatunay ng modelo. Ito ay isang halaga na tinitingnan mo kapag napatunayan mo ang iyong modelo. Ang isang linear na modelo ay napatunayan na kung ang data ay homogenous, sundin ang isang normal na pamamahagi, ang mga paliwanag na variable ay malaya at kung alam mo nang eksakto ang halaga ng iyong mga variable na paliwanag (makitid na error sa X) Ang R-squared ay maaaring gamitin upang ihambing ang dalawang mga modelo na napatunayan mo na. Ang isa na may pinakamataas na halaga ay ang pinakamahusay na magkasya sa data. Gayunpaman, maaari itong magkaroon ng mas mahusay na mga Magbasa nang higit pa »

Arithmetic Mean ~~ 424.4 Standard Deviation ~~ 642.44 Input Data Set: {115, 89, 230, -12, 1700} Arithmetic Mean = (1 / n) * Sigma (x_i), kung saan, Sigma x_i ay tumutukoy sa Sum ng lahat ang mga elemento sa Input Data Set. n ang kabuuang bilang ng mga elemento. Standard Deviation sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 ay tumutukoy sa average ng squared pagkakaiba mula sa Mean Gumawa ng isang talahanayan ng mga halaga tulad ng ipinapakita: Arithmetic Mean ~~ 424.4 Standard Deviation ~~ 642.44 Sana nakakatulong ito. Magbasa nang higit pa »

Ang ibig sabihin ay 3.5 at Standard Deviation ay 1.83 Ang kabuuan ng mga termino ay 35, kaya ang ibig sabihin ng {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} ay 35/10 = 3.5 habang ang simpleng average ng ang mga tuntunin. Para sa Standard Deviation, kailangan ng isa na mahanap ang average ng mga parisukat ang mga deviations ng mga termino mula sa ibig sabihin at pagkatapos ay pagkuha ng kanilang square root. Ang mga deviation ay {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} at ang kabuuan ng kanilang mga parisukat ay (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25) / 10 o 33.50 / 10 ie 3.35. Kaya Standard Deviatio Magbasa nang higit pa »

Mean = 5.25color (white) ("XXX") Median = 4.5color (puti) ("XXX") Mode = 4 Populasyon: Pagkakaiba = 3.44color (puti) ("XXX") Standard Deviation = 1.85 Sample: ("X") Pagkakaiba = 43.93color (puti) ("XXX") Standard Deviation = 1.98 Ang mean ay ang arithmetic average ng mga halaga ng data Median ang gitnang halaga kapag ang mga halaga ng data ay pinagsunod-sunod (o ang average ng 2 gitnang mga halaga kung mayroong isang kahit bilang ng mga halaga ng data). Ang mode ay ang (mga) halaga ng data na nangyari sa pinakadakilang dalas. Ang pagkakaiba at Standard Deviation depende kun Magbasa nang higit pa »

Ang Mean (average) at Median (midpoint). Ang ilan ay magdaragdag ng Mode. Halimbawa, ang hanay ng mga halaga: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Ang Mean ay ang average na aritmetika: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Ang Median ay ang pantay na halaga (ayon sa bilang) ang saklaw ng sukat. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66 TANDAAN: Sa hanay ng data na ito ay ang parehong halaga ng Mean, ngunit karaniwan ay hindi ito ang kaso. Ang mode ay ang pinaka-karaniwang (mga) halaga sa isang hanay. Wala sa set na ito (walang mga duplicate). Ito ay karaniwang isinasama bilang isang statistical measure ng central tend Magbasa nang higit pa »

Ang ibig sabihin ng (average) at karaniwang deviations ay maaaring makuha nang direkta mula sa isang calculator sa stat mode. Ito ay nagbubunga ng barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Mahigpit na nagsasalita, yamang ang lahat ng mga punto ng data sa sample space ay integer, dapat nating ipahayag ang ibig sabihin din bilang isang integer sa tamang bilang ng mga makabuluhang bilang, ie barx = 220. Ang 2 standard na deviations, depende sa kung gusto mo ang sample o populasyon standard deviation ay, din bilugan sa pinakamalapit na halaga ng integer, s_x = 291 at sigma_x = 280 Ang range ay simpleng x_ (max) -x_ (min) = 1100 Magbasa nang higit pa »

Oo, ang halimbawang ito ay angkop sa "kaugnayan sa pagsasagawa". Bagaman ang data ng may-ari ay isang kapansin-pansin na katibayan ng ugnayan, hindi maaaring tapusin ng may-ari ang pananahilan dahil hindi ito isang randomized na eksperimento. Sa halip, kung ano ang malamang na nangyari dito ay ang mga nais na magkaroon ng alagang hayop at may kakayahang makapagbigay nito, ay ang mga tao na natapos sa isang alagang hayop. Ang pagnanais na pag-aari ng alagang hayop ay nagpapawalang-bisa sa kanilang kaligayahan pagkatapos, at ang kakayahang bayaran ang mga puntos sa alagang hayop sa katunayan na marahil sila ay may Magbasa nang higit pa »

Kung ang ibinigay na data ay ang buong populasyon pagkatapos: kulay (puti) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Kung ang ibinigay na data ay isang sample ng populasyon pagkatapos ay kulay (puti) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1.80; Sigma_ "sample" = 1.34 Upang mahanap ang pagkakaiba (sigma_ "pop" ^ 2) at standard deviation (sigma_ "pop") ng isang populasyon Hanapin ang kabuuan ng mga populasyon na halaga Hatiin ang bilang ng mga halaga sa populasyon upang makuha ang ibig sabihin Para sa bawat halaga ng populasyon kalkulahin ang p Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) unang hanapin ang average: average = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 maghanap ng mga deviations para sa bawat numero - ito ay ginagawa sa pamamagitan ng pagbawas sa average: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 pagkatapos parisukat na bawat paglihis: (-466.6) ^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76 ang pagkakaiba ay ang ibig sabihin ng mga halagang ito: variance = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) Ang standard na paglihis ay ang square root ng variance: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ng populasyon ay: sigma ^ 2 ~ = 476.7 at ang populasyon na standard deviation ay ang parisukat na ugat ng halagang ito: sigma ~ = 21.83 Una, ipagpalagay natin na ito ang buong populasyon ng mga halaga. Samakatuwid ay hinahanap natin ang pagkakaiba ng populasyon. Kung ang mga numerong ito ay isang hanay ng mga sample mula sa isang mas malaking populasyon, hinahanap natin ang sample na pagkakaiba na naiiba sa pagkakaiba ng populasyon sa pamamagitan ng isang kadahilanan ng n // (n-1) Ang formula para sa variance ng populasyon ay sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 kung saan mu ay ang ibig sabihin ng Magbasa nang higit pa »

Ipagpapalagay na nakikitungo tayo sa buong populasyon at hindi lamang isang halimbawa: Pagkakaiba sigma ^ 2 = 44,383.45 Standard Deviation sigma = 210.6738 Karamihan sa mga pang-agham na mga calculators o spreadsheet ay magbibigay-daan sa iyo upang matukoy ang mga halagang ito nang direkta. Kung kailangan mong gawin ito sa isang mas mahusay na pamamaraan: Tukuyin ang kabuuan ng ibinigay na mga halaga ng data. Kalkulahin ang ibig sabihin sa pamamagitan ng paghati sa kabuuan sa pamamagitan ng bilang ng mga entry ng data. Para sa bawat halaga ng data kalkulahin ang paglihis nito mula sa ibig sabihin sa pamamagitan ng pagbabaw Magbasa nang higit pa »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> variance sigma = 28.56-> 1 standard deviation Ang pagkakaiba ay isang uri ng ibig sabihin ng sukat ng pagkakaiba-iba ng data tungkol sa linya ng pinakamahusay na magkasya. Ito ay nagmula sa: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Saan sum ang ibig sabihin ay idagdag ang lahat ng ito up barx ay ang ibig sabihin ng halaga (kung minsan ginagamit nila mu) n ay ang bilang ng data na ginamit sigma ^ 2 ay ang pagkakaiba (minsan ginagamit nila ang) sigma ay isang standard na paglihis Ang equation na ito, na may isang bit ng pagmamanipula ay nagtatapos bilang: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "&q Magbasa nang higit pa »

(Populasyon): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Standard Deviation (populasyon): sigma_ "pop" = 3.55 Ang kabuuan ng mga halaga ng data ay 42 Ang Mean (mu) ng mga halaga ng data ay 42/7 = 6 ng mga halaga ng data maaari naming kalkulahin ang pagkakaiba sa pagitan ng halaga ng data at ang ibig sabihin at pagkatapos ay parisukat na pagkakaiba. Ang kabuuan ng mga pagkakaiba sa kuwadong hinati sa bilang ng mga halaga ng data ay nagbibigay ng pagkakaiba sa populasyon (sigma_ "pop" ^ 2). Ang parisukat na ugat ng pagkakaiba-iba ng populasyon ay nagbibigay sa standard deviation ng populasyon (sigma_ "pop&qu Magbasa nang higit pa »

Ipinagpapalagay ng F-test na ang data ay karaniwang ipinamamahagi at ang mga sample ay independiyenteng mula sa isa't isa. Ipinagpapalagay ng F-test na ang data ay karaniwang ipinamamahagi at ang mga sample ay independiyenteng mula sa isa't isa. Ang data na naiiba mula sa normal na pamamahagi ay maaaring dahil sa ilang mga kadahilanan. Ang data ay maaaring skewed o ang laki ng sample ay maaaring masyadong maliit upang maabot ang isang normal na pamamahagi. Anuman ang dahilan, ang F-tests ay may isang normal na pamamahagi at magreresulta sa hindi tumpak na mga resulta kung ang data ay naiiba nang malaki mula sa pama Magbasa nang higit pa »

Dahil walang matematiko equation na maaaring kalkulahin ang lugar sa ilalim ng normal na curve sa pagitan ng dalawang puntos, walang formula upang mahanap ang posibilidad sa z-table upang malutas sa pamamagitan ng kamay. Ito ang dahilan kung bakit ibinigay ang mga z-table, kadalasang may katumpakan ng 4 na mga decimals. Ngunit mayroong mga formula upang kalkulahin ang mga probabilidad na ito sa isang mataas na katumpakan gamit ang mga softwares tulad ng excel, R, at mga kagamitan tulad ng TI calculator. Sa excel, nasa kaliwa ng z ay ibinigay sa pamamagitan ng: NORM.DIST (z, 0,1, totoo) Sa TI-calculator, maaari naming gamit Magbasa nang higit pa »

Ang Chi Squared distributions ay maaaring gamitin upang ilarawan ang mga dami ng statistical na isang function ng isang kabuuan ng mga parisukat. Ang pamamahagi ng Chi Squared ay ang pamamahagi ng isang halaga na kung saan ang kabuuan ng mga parisukat ng k ay karaniwang ibinahagi sa mga random na variable. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 Ang PDF ng pamamahagi ng Squared Chi ay ibinigay sa pamamagitan ng: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2) (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Kung saan k ang bilang ng mga grado ng kalayaan, at x ay ang halaga ng Q kung saan hinahanap natin ang posibilidad. Ang pagiging kapaki-pakinabang ng pamamahag Magbasa nang higit pa »

Ang isang paggamit ng pagkakaiba-iba ay ang pag-aralan ang ugnayan. Kapag mayroon kaming halimbawang data na may kaugnayan sa dalawang mga variable na nakasalalay, magkakaugnay ang co-variance. Ang pagkakaiba-iba ay isang sukatan ng epekto ng pagkakaiba-iba sa pagitan ng dalawang mga variable. Kapag mayroon kaming dalawang mga dependent variable sabihin X at Y, maaari naming pag-aralan ang pagkakaiba sa loob ng mga halaga ng X - ito ay sigma_x ^ 2 ang pagkakaiba sa loob ng mga halaga ng Y ay ang pagkakaiba ng y sigma_y ^ 2. Ang pag-aaral ng sabay-sabay na pagkakaiba-iba sa pagitan ng X at Y ay tinatawag na COV (X, Y) o sig Magbasa nang higit pa »

Ang isang f-test ay sumusukat sa mga variance ng populasyon. Ang isang f-test ay sumusukat sa mga pagkakaiba ng dalawang independiyenteng populasyon. Ang f-test ang bumubuo sa batayan ng ANOVA; ginagamit nito ang f-distribution upang matukoy kung tatlo o higit pang mga halimbawa ay mula sa mga independiyenteng populasyon na may magkatulad na paraan. Maaari kang magbasa nang higit pa tungkol sa f-test at ANOVA dito. Magbasa nang higit pa »

Ito ay nagpapakita ng anyo ng kaugnayan sa pagitan ng mga variable. Mangyaring sumangguni sa aking tugon sa Ano ang pagsusuri ng pagbabalik ?. Ito ay nagpapakita ng anyo ng kaugnayan sa pagitan ng mga variable. Halimbawa, kung ang relasyon ay may positibong kaugnayan, may negatibong negatibong kaugnayan o walang relasyon. Halimbawa, ang mga pag-ulan at produktibo ng agrikultura ay dapat na maugnay nang malakas ngunit ang relasyon ay hindi kilala. Kung natukoy namin ang ani ng crop upang tukuyin ang pagiging produktibo ng agrikultura, at isaalang-alang ang dalawang mga variable crop yield y at ulan x. Ang konstruksiyon ng l Magbasa nang higit pa »

Kapag ginagamit namin ang linya ng pagbabalik upang mahulaan ang isang punto na ang x-value ay nasa labas ng hanay ng mga x-value ng data ng pagsasanay, ito ay tinatawag na extrapolation. Upang (sinadya) intindihin ang paggamit lamang namin ang linya ng pagbabalik upang mahulaan ang mga halaga na malayo sa data ng pagsasanay. Tandaan na ang extrapolation ay hindi nagbibigay ng maaasahang mga hula dahil ang linya ng pagbabalik ay maaaring hindi wasto sa labas ng saklaw ng data ng pagsasanay. Magbasa nang higit pa »

Ang Z-Score ay nagsasabi sa iyo ng posisyon ng isang pagmamasid na may kaugnayan sa natitirang bahagi ng pamamahagi nito, sinusukat sa standard deviations, kapag ang data ay may normal na pamamahagi. Karaniwang makikita mo ang posisyon bilang X-Value, na nagbibigay ng aktwal na halaga ng pagmamasid. Ito ay madaling maunawaan, ngunit hindi ka pinapayagan na ihambing ang mga obserbasyon mula sa iba't ibang mga distribusyon. Gayundin, kailangan mong i-convert ang iyong X-Marka sa Z-Marka upang maaari mong gamitin ang Standard Normal na Pamamahagi ng mga talahanayan upang maghanap ng mga halaga na nauugnay sa Z-Score. Hali Magbasa nang higit pa »

Ugnayan: dalawang mga variable ay may magkakaibang magkasama. Para sa isang positibong kaugnayan, kung ang isang variable ay nagdaragdag, ang iba pang mga din ay nagdaragdag sa ibinigay na data. Ang dahilan: ang isang variable ay nagdudulot ng mga pagbabago sa ibang variable. Makabuluhang pagkakaiba: Ang ugnayan ay maaaring maging isang pagkakataon lamang. O marahil ang ilang ikatlong variable ay binabago ang dalawa. Halimbawa: May ugnayan sa pagitan ng "matulog na may suot na sapatos" at "nakakagising na may sakit ng ulo". Ngunit ang ugnayan na ito ay hindi dahilan, dahil ang tunay na dahilan para sa p Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba. Given: not p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Mga operator ng lohika: "hindi p:" hindi p, ~ p; "at:" ^^; o: vv Logic Tables, negation: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Mga Lohika ng lohika, at & o: ul (| "" p | "" q | "" p ^ ^ q "" | " Magbasa nang higit pa »

~ = 0.9391 Bago tayo makakuha ng tanong mismo, pag-usapan natin ang paraan ng paglutas nito. Halimbawa, sabihin nating nais kong i-account ang lahat ng mga posibleng resulta mula sa pag-flip ng makatarungang barya ng tatlong beses. Makukuha ko ang HHH, TTT, TTH, at HHT. Ang probabilidad ng H ay 1/2 at ang probabilidad para sa T ay 1/2 din. Para sa HHH at para sa TTT, iyon ay 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 bawat isa. Para sa TTH at HHT, 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 bawat isa, ngunit dahil mayroong 3 paraan na makakakuha ako ng bawat resulta, ito ay magwawakas na 3xx1 / 8 = 3/8 bawat isa. Kapag nakumpleto ko ang mga resultang ito, n Magbasa nang higit pa »

Mga Mabilisang Kahulugan Ang Dami ng Data ay mga numero: taas; timbang; bilis; bilang ng mga alagang hayop na pag-aari; taon; atbp. Ang Qualitative Data ay hindi mga numero. Maaari silang magsama ng mga paboritong pagkain; relihiyon; etniko; at iba pa. Ang Discrete Data ay mga numero na maaaring tumagal sa mga tukoy, pinaghiwalay na mga halaga. Halimbawa, kapag nag-roll ka ng isang mamatay, makakakuha ka ng 1, 2, 3, 4, 5, o 6. Hindi ka maaaring makakuha ng isang halaga na 3.75. Ang patuloy na Data ay mga numero na maaaring tumagal sa lahat ng uri ng decimal o fractional values. Halimbawa, ang iyong timbang ay maaaring sinu Magbasa nang higit pa »

Ang isa ay madalas na tumingin sa IQR (Interquartile Range) upang makakuha ng isang mas "Realista" tumingin sa data, dahil ito ay puksain ang mga outliers sa aming data. Kaya kung mayroon kang isang hanay ng data tulad ng 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Pagkatapos kung kailangan naming kunin ang ibig sabihin ng lamang ang aming IQR magiging mas "makatotohanang" sa aming hanay ng data, na tila kinuha namin ang normal na kahulugan, na ang isang halaga ng 2956 ay sisingilin ang data ng kaunti. ang isang outlier bilang tulad ay maaaring dumating mula sa isang bagay na kasing simple ng isang error sa typo, kaya na nagp Magbasa nang higit pa »

Bilang ang pangalan ng paksa ay nagpapahiwatig ng pagkakaiba ay isang "Sukat ng Pagkakaiba-iba" Ang pagkakaiba ay isang sukatan ng pagbabagu-bago. Nangangahulugan ito na para sa isang set ng data na maaari mong sabihin: "Ang mas mataas na pagkakaiba, ang mas iba't ibang data". Mga halimbawa Isang hanay ng data na may maliliit na pagkakaiba. 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 / na may mas malaking pagkakaiba. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 Magbasa nang higit pa »

Sentral na halaga na kumakatawan sa buong data. > Kung titingnan natin ang mga distribusyon ng dalas na nakikita natin sa pagsasagawa, masusumpungan natin na mayroong isang ugali ng iba't ibang mga halaga sa kumpol sa paligid ng sentrong halaga; sa ibang salita, ang karamihan ng mga halaga ay nasa isang maliit na agwat tungkol sa isang sentrong halaga. Ang katangian na ito ay tinatawag na sentral na pagkahilig ng pamamahagi ng dalas. Ang sentrong halaga, na kinuha bilang representasyon ng buong data, ay tinatawag na sukatan ng sentral na pagkahilig o, isang average. May kaugnayan sa isang pamamahagi ng dalas, ang is Magbasa nang higit pa »

Nominal Level - Tanging ang mga label ng data sa iba't ibang kategorya, halimbawa ang pag-categorize bilang: Lalaki o Babae Ordinal Level - Maaaring maayos at maayos ang data ngunit hindi magkakaroon ng pagkakaiba, halimbawa: pagraranggo bilang ika-1, pangalawa at ika-3. Antas ng Interval - Maaaring mag-order ang data pati na rin ang mga pagkakaiba ay maaaring makuha, ngunit hindi maaaring gawin ang multiplikasyon / dibisyon. halimbawa: pag-categorize ng iba't ibang taon tulad ng 2011, 2012 atbp Ratio Level - Pag-order, pagkakaiba at pagpaparami / paghahati - lahat ng mga operasyon ay posible. Halimbawa: Edad sa mg Magbasa nang higit pa »

Ang Ogive ay isa pang pangalan ng kumpletong curve frequency. Sa bawat punto sa nakaguhit makuha namin ang bilang ng mga obserbasyon mas mababa kaysa sa abscissa ng puntong iyon. Ang sagot na ito ay binibigyan ng mas kaunti kaysa sa pag-aalala. Kung hindi, ang kurba ay magbibigay ng bilang ng mga obserbasyon na mas malaki kaysa sa abscissa. Ang mas mababa kaysa sa pinagsama-samang dalas ng pamamahagi ay maaaring makuha sa pamamagitan ng magkakasunod na pagdaragdag ng mga frequency ng klase at pagsulat nito laban sa mga hanggahan sa itaas ng mga klase. Magbasa nang higit pa »

(32/52) Sa isang deck ng card, ang kalahati ng card ay pula (26) at (ipagpapalagay na walang jokers) mayroon kaming 4 jacks, 4 queens at 4 kings (12). Gayunpaman, ang mga card ng larawan, 2 jacks, 2 queens, at 2 mga hari ay pula. Ang nais nating hanapin ay ang "posibilidad ng pagguhit ng pulang kard o ng isang card ng larawan" Ang aming kaugnay na mga probabilidad ay ang pagguhit ng isang pulang kard o isang kard ng larawan. P (red) = (26/52) P (larawan) = (12/52) Para sa pinagsamang mga kaganapan, ginagamit namin ang formula: P (A uu B) = P (A) + P (B) B) Ang ibig sabihin ay: P (larawan o pula) = P (pula) + P (l Magbasa nang higit pa »

0.000000015625 P (hindi pinapasukang ina sa batas) = 0.95 P (hindi pinapayagang ina sa batas) = 1-0.95 = 0.05 P (lahat ng 6 ay hindi nagustuhan ang kanilang ina sa batas) = P (una ay hindi nagugustuhan ang biyenan) * P (pangalawang isa) * ... * P (ika-6 ay hindi nagugustuhan ang kanilang ina sa batas) = 0.05 * 0.05 * 0.05 * 0.05 * 0.05 * 0.05 = 0.05 ^ 6 = 0.000000015625 Magbasa nang higit pa »

Ang parehong mga hula at kumpiyansa agwat ay mas makitid malapit sa ibig sabihin, ito ay madaling makikita sa formula ng kaukulang margin ng mga error. Ang sumusunod ay ang margin ng error ng agwat ng pagtitiwala. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx Ang sumusunod ay margin ng error para sa pagitan ng hula E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac { Sa parehong mga ito, makikita natin ang katagang (x_0 - bar {x}) ^ 2, na kaliskis bilang ang parisukat ng distansya ng punto ng hula mula sa ibig sabihin. Ito ang dahilan kung bakit ang Magbasa nang higit pa »

(6/22) Ang probabilidad ng isang laptop na walang depekto ay (16/22) Ang posibilidad na hindi bababa sa isang laptop ay may depekto ay ibinibigay sa pamamagitan ng: P (1 depekto) + P (2 may depekto) + P (3 may depekto), dahil ang posibilidad na ito ay pinagsama. Hayaan ang X ay ang bilang ng mga laptop na natagpuan na may depekto. P (X = 1) = (3 pumili 1) (6/22) ^ 1 beses (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 pumili 2) (6/22) ^ 2 beses ( 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 pumili 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 (Sum up lahat ng probabilities) = 0.61531 approx 0.615 Magbasa nang higit pa »

Ang mga titik na "bi" ay nangangahulugang dalawa. Kaya, ang isang bimodal distribution ay may dalawang mga mode. Halimbawa, ang {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} ay bimodal na may parehong 3 at 12 bilang hiwalay na natatanging mga mode. Pansinin na ang mga mode ay hindi kailangang magkaroon ng parehong dalas. Ang pag-asa na nakatulong sa Pinagmulan: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Magbasa nang higit pa »

Ang isang bimodal graph ay naglalarawan ng isang bimodal distribution, na kung saan mismo ay tinukoy bilang isang patuloy na pamamahagi ng probabilidad na may dalawang mga mode. Sa pangkalahatan, ang graph ng probabilidad na densidad ng pamamahagi nito ay katulad ng pamamahagi ng "dalawang humped"; ibig sabihin, sa halip na ang isang peak na naroroon sa isang normal na pamamahagi o kurbada ng bell, ang graph ay magkakaroon ng dalawang peak. Bimodal distributions, habang marahil mas karaniwan kaysa sa normal na distribusyon, pa rin mangyari sa kalikasan. Halimbawa, ang Hodgkin's Lymphoma ay isang sakit na nang Magbasa nang higit pa »

Ang "bin" sa isang histogram ay ang pagpili ng yunit at espasyo sa X-axis.Ang lahat ng mga data sa isang probabilidad pamamahagi na kinakatawan ng visual sa pamamagitan ng isang histogram ay puno sa mga kaukulang bins. Ang taas ng bawat bin ay isang sukatan ng dalas kung saan lumilitaw ang data sa loob ng saklaw ng bin na iyon sa pamamahagi. Bilang halimbawa, sa histogram na sample na ito sa ibaba, ang bawat bar na pataas na pataas mula sa X-axis ay isang solong bin. At sa bin mula sa Taas 75 hanggang Taas 80, may 10 puntos ng data (sa kasong ito, mayroong 10 Mga Puno ng Cherry ng taas sa pagitan ng 75 at 80 mga Magbasa nang higit pa »

Tingnan ang buong paliwanag na ipinakita. Kapag mayroon kaming 100 mga barya at ibinibigay namin ang mga barya sa isang hanay ng mga tao sa anumang paraan, sinabi na kami ay namamahagi ng mga barya. Sa katulad na paraan, kapag ang kabuuang posibilidad (na 1) ay ipinamamahagi sa iba't ibang mga halaga na nauugnay sa random variable, kami ay namamahagi ng posibilidad. Samakatuwid, ito ay tinatawag na probabilidad na pamamahagi. Kung mayroong isang patakaran na tumutukoy kung anong probabilidad ang dapat italaga sa kung aling halaga, at pagkatapos ay ang naturang patakaran ay tinatawag na probabilidad ng pamamahagi ng pro Magbasa nang higit pa »

Ang pamamahagi ng chi-square ay isa sa mga karaniwang ginagamit na distribusyon at ang pamamahagi ng istatistika ng chi-square. Ang pamamahagi ng chi-square ay isa sa mga karaniwang ginagamit na distribusyon. Ito ay ang pamamahagi ng kabuuan ng squared karaniwang normal deviates. Ang ibig sabihin ng pamamahagi ay katumbas ng antas ng kalayaan at ang pagkakaiba ng chi-square distribution ay dalawa na pinarami ng mga antas ng kalayaan. Ito ang pamamahagi na ginagamit kapag nagsasagawa ng chi square test na paghahambing ng naobserbahan kumpara sa inaasahang mga halaga at kapag nagsasagawa ng chi square test upang subukan ang Magbasa nang higit pa »

Isang chi-squared test para sa mga pagsusulit sa pagsasarili kung mayroong isang makabuluhang ugnayan sa pagitan ng dalawa o higit pang mga grupo ng mga data na categorical mula sa parehong populasyon. Isang chi-squared test para sa mga pagsusulit sa pagsasarili kung mayroong isang makabuluhang ugnayan sa pagitan ng dalawa o higit pang mga grupo ng mga data na categorical mula sa parehong populasyon. Ang null hypothesis para sa pagsusulit na ito ay walang relasyon. Ito ay isa sa mga karaniwang ginagamit na pagsusulit sa istatistika. Upang magamit ang pagsusulit na ito, ang iyong mga obserbasyon ay dapat na maging independi Magbasa nang higit pa »

Ang chi ^ 2 test ay ginagamit upang mag-imbestiga kung ang mga distribusyon ng mga kategoryang categorical ay naiiba sa isa't isa. Ang chi ^ 2 test ay maaari lamang gamitin sa aktwal na mga numero, hindi sa mga porsyento, mga sukat o paraan. Tinutukoy ng istatistika ng chi ^ ang mga taas o bilang ng mga tugon sa pagitan ng dalawa o higit pang mga independiyenteng grupo. Sa buod: Ang chi ^ 2 test ay ginagamit upang mag-imbestiga kung ang mga distribusyon ng mga variable na categorical ay naiiba sa isa't isa. Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba: Ang isang kumbinasyon ay isang pagpapangkat ng mga natatanging bagay nang walang pagsasaalang-alang sa pagkakasunud-sunod kung saan ang pagsasama ay ginawa. Bilang isang halimbawa, isang poker kamay ay isang kumbinasyon - hindi namin pag-aalaga sa kung anong order namin dealt ang mga card, lamang na kami ay may hawak ng isang Royal Flush (o isang pares ng 3s). Ang formula para sa paghahanap ng kombinasyon ay: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Na may n = "populasyon", k = "Bilang isang halimbawa, ang bilang ng mga posibleng 5-card poker kamay ay: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) Magbasa nang higit pa »

Ang isang standard na kahon-at kumakalat na balangkas ay isang visual na representasyon ng lahat ng mga punto ng data, kabilang ang mga puntos na inilagay sa kaliwa o malayo sa kanan sa hanay ng data. Ang mga matinding punto ng datos ay pinangalanan na 'outliers'. Hindi tulad ng karaniwang boxplot, ang isang binagong boxplot ay hindi kasama ang mga outliers. Sa halip, ang mga outliers ay kinakatawan bilang mga punto sa kabila ng 'whiskers', upang makilala ang mas tumpak na pagpapakalat ng data. Magbasa nang higit pa »

F-Test. Ang F-test ay isang mekanismo ng statistical test na dinisenyo upang subukan ang pagkakapantay-pantay ng pagkakaiba ng populasyon. Ginagawa nito ito sa pamamagitan ng paghahambing sa ratio ng mga variance. Kaya, kung ang mga pagkakaiba ay pantay, ang ratio ng mga variance ay magiging 1. Ang lahat ng pagsubok sa teorya ay ginagawa sa ilalim ng palagay na ang null hypothesis ay totoo. Magbasa nang higit pa »

Gumagamit kami ng isang ANOVA upang subukan para sa mga makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga paraan. Gumagamit kami ng isang ANOVA, o pagtatasa ng pagkakaiba, upang subukan para sa mga makabuluhang pagkakaiba sa pagitan ng mga paraan ng maraming grupo. Halimbawa, kung gusto naming malaman kung ang average na GPA ng biology, kimika, physics, at calculus majors ay magkakaiba, magagamit namin ang ANOVA. Kung mayroon lamang kami ng dalawang grupo, ang aming ANOVA ay magiging katulad ng t-test. Mayroong tatlong mga pangunahing pagpapalagay ng isang ANOVA: Mga dependent variable sa bawat pangkat ay karaniwang ipinamamahagi Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba. Ang isang kategoryang variable ay isang kategorya o uri. Halimbawa, ang kulay ng buhok ay isang katangi-tangi na halaga o hometown ay isang variable ng kategorya. Ang mga species, uri ng paggamot, at kasarian ay lahat ng mga variable ng kategorya. Ang numerical variable ay isang variable na kung saan ang pagsukat o numero ay may numerical na kahulugan. Halimbawa, ang kabuuang pag-ulan na sinusukat sa pulgada ay isang de-numerong halaga, ang rate ng puso ay isang de-numerong halaga, ang bilang ng mga cheeseburger na natupok sa isang oras ay isang de-numerong halaga. Ang isang variable ng kategoryang maaari Magbasa nang higit pa »

Ang isang one-way ANOVA ay ANOVA kung saan mayroon kang isang independiyenteng variable na mayroong higit sa dalawang kondisyon. Para sa dalawa o higit pang mga independiyenteng variable, gagamitin mo ang isang two-way ANOVA. Ang isang one-way ANOVA ay ANOVA kung saan mayroon kang isang malayang variable na mayroong higit sa dalawang kondisyon. Ito ay kaibahan sa isang two-way ANOVA kung saan mayroon kang dalawang mga independiyenteng variable at bawat isa ay may maraming mga kundisyon. Halimbawa, gagamitin mo ang isang one-way ANOVA kung nais mong matukoy ang mga epekto ng mga brand ng kape sa rate ng puso. Ang iyong mala Magbasa nang higit pa »

Ang isang konsepto ng isang kaganapan ay isang lubhang mahalaga sa Teorya ng Probabilities. Sa totoo lang, ito ay isa sa mga pangunahing konsepto, tulad ng isang punto sa Geometry o equation sa Algebra. Una sa lahat, isaalang-alang namin ang isang random na eksperimento - anumang pisikal o mental na pagkilos na may ilang bilang ng mga kinalabasan. Halimbawa, binibilang namin ang pera sa aming wallet o mahuhulaan ang index ng stock market ng bukas. Sa parehong at maraming iba pang mga kaso ang random na eksperimento ay nagreresulta sa ilang mga kinalabasan (ang eksaktong dami ng pera, ang eksaktong halaga ng index ng pamili Magbasa nang higit pa »

Mangyaring tingnan sa ibaba. Ang isang random na variable ay numerical kinalabasan ng isang hanay ng mga posibleng halaga mula sa isang random na eksperimento. Halimbawa, random na pumili kami ng isang sapatos mula sa isang tindahan ng sapatos at humingi ng dalawang numerical na halaga ng laki nito at ang presyo nito. Ang isang discrete random variable ay may isang may hangganan na bilang ng mga posibleng halaga o isang walang-katapusang pagkakasunod-sunod ng mga bilang ng mga tunay na numero. Halimbawa laki ng sapatos, na maaaring tumagal lamang ng may hangganan bilang ng mga posibleng halaga. Habang ang isang tuloy-tuloy Magbasa nang higit pa »

Ang pagtatasa ng pagbabalik ay isang istatistikang proseso para sa pagtantya ng mga relasyon sa mga variable. Ang pagtatasa ng pagbabalik ay isang istatistikang proseso para sa pagtantya ng mga relasyon sa mga variable. Ito ay isang pangkaraniwang termino para sa lahat ng mga pamamaraan na sinusubukan upang magkasya ang isang modelo upang sundin ang data upang mabilang ang relasyon sa pagitan ng dalawang grupo ng mga variable, kung saan ang focus ay sa relasyon sa pagitan ng isang umaasa variable at isa o higit pang mga independiyenteng mga variable. Gayunpaman, ang relasyon ay maaaring hindi eksakto para sa lahat ng mga n Magbasa nang higit pa »

Ito ay isang pamamahagi ng dalas kung saan ang lahat ng mga numero ay kinakatawan bilang isang bahagi o porsyento ng kumpletong laki ng sample. Wala nang iba pa. Nagdagdag ka ng lahat ng mga frequency-number upang makakuha ng grand total = iyong laki ng sample. Pagkatapos ay hatiin mo ang bawat numero ng dalas sa pamamagitan ng iyong laki ng sample upang makakuha ng isang kamag-anak na fraction ng dalas. Multiply ang fraction na ito sa pamamagitan ng 100 upang makakuha ng isang porsyento. Maaari mong ipasok ang mga porsyento (o mga fraction na ito) sa isang magkahiwalay na hanay pagkatapos ng iyong mga frequency number. Pi Magbasa nang higit pa »

Ang isang kamag-anak na dalas ng talahanayan ay isang talahanayan na nagtatala ng mga bilang ng data sa form ng porsyento, dalas ng kamag-anak. Ginagamit ito kapag sinusubukan mong ihambing ang mga kategorya sa loob ng talahanayan. Ito ay isang kamag-anak na dalas ng talahanayan. Tandaan na ang mga halaga ng mga cell sa talahanayan ay nasa porsyento sa halip na aktwal na mga frequency. Nahanap mo ang mga halagang ito sa pamamagitan ng paglalagay ng mga indibidwal na mga frequency sa kabuuan ng hilera. Ang bentahe ng kamag-anak na mga talahanayan ng dalas sa mga talahanayan ng dalas ay na may mga porsyento, maaari mong iham Magbasa nang higit pa »

Ang sample covariance ay isang pagsukat ng kung gaano kalaking pagkakaiba ang mga variable mula sa bawat isa sa loob ng isang sample. Sinasabi sa iyo ng kovarians kung paano magkakaugnay ang dalawang mga variable sa bawat isa sa isang linear scale. Sinasabi nito sa iyo kung gaano kalakas ang kaugnayan ng iyong X sa iyong Y. Halimbawa, kung ang iyong kovariance ay higit sa zero, nangangahulugan ito na ang iyong Y ay nagdaragdag habang ang iyong X ay nagdaragdag. Ang isang sample sa mga istatistika ay isang subset lamang ng isang mas malaking populasyon o pangkat. Halimbawa, maaari kang kumuha ng sample ng isang paaralang el Magbasa nang higit pa »

Ang isang hindi pantay na pamamahagi ay isang pamamahagi na may isang mode. Ang isang hindi pantay na pamamahagi ay isang pamamahagi na may isang mode. Nakakakita kami ng isang halata rurok sa data. Ang imahe sa ibaba ay nagpapakita ng isang walang kapantay na pamamahagi: Sa kaibahan, ang isang bimodal distribution ay ganito ang hitsura: Sa unang larawan, nakikita natin ang isang tugatog. Sa ikalawang larawan, nakita natin na mayroong dalawang taas. Ang isang hindi pantay na pamamahagi ay maaaring ibinahagi sa normal, ngunit hindi ito kailangang maging. Magbasa nang higit pa »

Tingnan ang paliwanag Kapag ang isang malaking dami ng numerical data ay magagamit, hindi laging posible na suriin ang bawat solong numerical data at maabot ang isang konklusyon. Samakatuwid, may isang pangangailangan na bawasan ang data sa isa o sa isang maliit na bilang ng mga numero upang ang paghahambing ay posible. Ito ay para sa layuning ito, mayroon kaming mga panukala ng sentral na pagkahilig na tinukoy sa Mga Istatistika. Ang isang sukatan ng sentral na pagkahilig ay nagbibigay sa amin ng isang numerical value na maaaring magamit para sa paghahambing. Samakatuwid, ito ay dapat na isang numero na nakasentro sa mala Magbasa nang higit pa »