Statistics

Higit sa lahat mayroong dalawang uri ng mga set ng data - Pang-uri o mapagkumpitensya - Numeric o quantitative Isang katangi data o di-numerong data - kung saan ang variable ay may halaga ng mga obserbasyon sa anyo ng mga kategorya, karagdagang maaaring magkaroon ng dalawang uri-a. Nominal b. Nakuha ng data ng Ordinal a.Nominal ang pinangalanang mga kategorya e.g. Ang marital status ay magiging isang nominal na data dahil makakakuha ito ng mga obserbasyon sa mga sumusunod na kategorya- Walang asawa, may asawa, diborsiyado / pinaghiwalay, biyuda b.Ordinal data ay magkakaroon din ng pinangalanang kategorya ngunit ang mga kat Magbasa nang higit pa »

Ang isang normal na pamamahagi ay ganap na simetriko, ang pamamahagi ng hilig ay hindi. Sa isang positibong skewed distribution, ang "daliri" sa mas malaking panig ay mas mahaba kaysa sa kabilang panig, na nagiging sanhi ng panggitna, at lalo na ang ibig sabihin, upang lumipat sa kanan. Sa isang negatibong skewed pamamahagi mga paglipat sa kaliwa, dahil sa isang mas mahabang "daliri ng paa" sa mas maliit na mga halaga. Habang nasa normal na mode ng pamamahagi ng di-skewed, ang panggitna at ang ibig sabihin ay pareho sa parehong halaga. (mga larawan mula sa internet) Magbasa nang higit pa »

Ang lahat ng ibig sabihin nito ay ang minimum sa pagitan ng kabuuan ng pagkakaiba sa pagitan ng aktwal na halaga ng y at ang hinulaang halaga ng y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Nangangahulugan lamang ang minimum sa pagitan ng kabuuan ng lahat ng mga resuidal min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 lahat ng ibig sabihin nito ay ang minimum sa pagitan ng kabuuan ng pagkakaiba sa pagitan ng aktwal na y halaga at ang hinulaang y halaga. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Sa ganitong paraan sa pamamagitan ng pag-minimize ng error sa pagitan ng hinulaang at error na nakukuha mo ang pinakamahusay na akma para sa linya ng pagbabali Magbasa nang higit pa »

Ang pagsusulit ng chi-square ng Pearson ay maaaring sumangguni sa isang pagsubok ng kalayaan o isang kabutihan ng angkop na pagsubok. Kapag sumangguni kami sa isang "test ng chi-square ng Pearson," maaari naming tinutukoy ang isa sa dalawang mga pagsusulit: ang pagsusulit ng chi-square ng independyente ng Pearson o ang pagsusulit ng goodness-of-fit ng Pearson's chi-square. Ang kabutihan ng mga eksaktong pagsusulit ay nagpapasiya kung ang pamamahagi ng data set ay naiiba nang malaki mula sa pamamahagi ng teoretikal. Ang data ay dapat na hindi pares. Ang mga pagsubok ng kalayaan ay nagpapasiya kung ang mga hind Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ng populasyon ay ang numerical na halaga ng isang populasyon na naiiba mula sa isa't isa. Ang pagkakaiba ng populasyon ay nagsasabi sa iyo kung gaano kalawak ang ibinahagi ng data. Halimbawa, kung ang iyong ibig sabihin ay 10 ngunit mayroon kang maraming pagkakaiba-iba sa iyong data, na may sukat na mas malaki at mas mababa sa 10, magkakaroon ka ng mataas na pagkakaiba. Kung ang iyong populasyon ay may mean 10 at mayroon kang napakakaunting pagkakaiba-iba, na ang karamihan ng iyong data ay sinusukat bilang 10 o malapit sa 10, magkakaroon ka ng mababang pagkakaiba sa populasyon. Ang pagkakaiba-iba ng popu Magbasa nang higit pa »

Ang pagtatasa ng pagbabalik ay isang proseso ng matematika para sa pagtantya ng mga relasyon sa mga variable. Ang pag-aaral ng pagbabalik ay nagbibigay-daan sa amin upang tantiyahin ang average na halaga ng dependent variable para sa ibinigay na mga independiyenteng mga variable. Sa unang proseso ng pagsusuri ang target ay upang malaman ang isang function ng mga malayang variable na tinatawag na ang pagbabalik function. Ang function ay maaaring linear o polinomyal. Sa mathmatics thera ay maraming mga paraan ng pag-aaral ng regrasyon. Magbasa nang higit pa »

Ang pamamahagi ay sinasadya kung ang isa sa mga tails nito ay mas mahaba kaysa sa iba. Kapag tumitingin sa isang data set, may mga tatlong mahalagang mga posibilidad. Ang hanay ng data ay halos simetriko, ibig sabihin ay may mga maraming mga termino sa kaliwang bahagi ng median tulad ng sa kanang bahagi. Ito ay hindi nauugnay sa pamamahagi. Ang data set ay may negatibong hilig, ibig sabihin na ito ay may buntot sa negatibong bahagi ng panggitna. Ito manifests mismo sa isang malaking pako patungo sa kanan, dahil maraming mga positibong mga tuntunin. Ito ay isang pamamahagi. Ang hanay ng datos ay may positibong hilig na may Magbasa nang higit pa »

Nagbabago ito para sa mga paliwanag na bias ng variable. Sa bawat oras na magdagdag ka ng karagdagang paliwanag na variable sa isang multivariate regression, ang R-squared ay tataas na humahantong sa statistician upang maniwala na ang isang mas malakas na ugnayan ay umiiral sa dagdag na impormasyon. Upang iwasto para sa pagtaas ng bias na ito, ginagamit ang nabagong R-squared. Magbasa nang higit pa »

Mean = Sumama sa lahat ng mga halaga / bilang ng mga halaga. Ang ibig sabihin ay karaniwang ang pinakamahusay na sukatan ng gitnang pagkahilig dahil kinukuha ang lahat ng mga halaga sa account. Ngunit ito ay madaling maapektuhan ng anumang matinding halaga / outlier. Tandaan na ang ibig sabihin ay maaari lamang tukuyin sa antas ng pagitan at ratio ng pagsukat Median ay ang kalagitnaan ng punto ng data kapag ito ay nakaayos sa pagkakasunud-sunod. Ito ay karaniwang kapag ang data set ay may matinding halaga o ay skewed sa ilang mga direksyon. Tandaan na ang panggitna ay tinukoy sa ordinal, agwat at antas ng antas ng pagsukat Magbasa nang higit pa »

Upang mahanap ang ibig sabihin, idagdag ang lahat ng mga numero at hatiin ang resulta sa pamamagitan ng bilang ng mga punto ng data. Sa kasong ito, 95 + 67 + 43 + 115 = 320 At dahil mayroong 4 na numero, hatiin ito sa pamamagitan ng 4 upang makuha ang ibig sabihin: 320 ÷ 4 = 80 Ang ibig sabihin (karaniwang tinatawag na average) ng kanyang mga bill ng telepono ay $ 80. Magbasa nang higit pa »

Mean = 9.22 Median = 9 Mode = 10 Saklaw = 2 mean (average) x tally mark frequency 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Kabuuang fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Kabuuang dalas = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 - 10,10,9,9,10,8,9,10, at 8 Ayusin ang mga ito sa pataas na order 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) ika item = (9 + 1) / 2 = ika-5 na item = 9 Mode = ang item na nangyayari higit pa sa mga oras ng mode mode = 10 Saklaw = Pinakamalaking Halaga - Saklaw ng Pinakamaliit na Halaga = (10-8) Saklaw = 2 Magbasa nang higit pa »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) mula sa mga talahanayan na mayroon kami P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0.94) = 0.3264 Magbasa nang higit pa »

Sa isang setting ng Binomial, mayroong dalawang posibleng mga resulta lamang bawat pagsubok. Depende sa kung ano ang gusto mo, tumawag ka sa isa sa mga posibilidad na Nabigo at ang isa pang Succes. Halimbawa: Maaari kang tumawag sa rolling isang 6 na may isang Succes na namatay, at isang non-6 na Fail. Depende sa mga kondisyon ng laro, ang paglilipat ng isang 6 ay maaaring magdulot sa iyo ng pera, at maaaring gusto mong baligtarin ang mga tuntunin. Sa maikli: Mayroong dalawang posibleng kinalabasan bawat pagsubok, at maaari mong pangalanan ang mga ito hangga't gusto mo: White-Black, Heads-Tails, anuman. Karaniwan ang i Magbasa nang higit pa »

"Ito ay nangangahulugan ng posibilidad ng kaganapan A kapag kaganapan B ang mangyayari" "Pr (A | B) ay ang kondisyon na posibilidad." "Ito ay nangangahulugan ng posibilidad na ang pangyayari ay mangyayari, sa kondisyon na ang B ay mangyayari." "Isang halimbawa:" "A = ibinabagsak ang 3 mata na may dice" "B = masusuka mas mababa sa 4 mata na may dice" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 alam namin lamang 1,2, o 3 mga mata ay posible) " Magbasa nang higit pa »

Ang chi square test of independence ay tumutulong sa amin upang malaman kung mayroong 2 o higit pang mga katangian ang nauugnay o hindi. kung ang paglalaro ng chess ay nakakatulong na mapalakas ang matematika ng bata o hindi. Hindi ito sukat ng antas ng kaugnayan sa pagitan ng mga katangian. Sinasabi lamang nito sa amin kung ang dalawang prinsipyo ng pag-uuri ay may kaugnayan o hindi, nang walang pagsangguni sa anumang mga palagay tungkol sa anyo ng relasyon.Ang chi square test ng homogeneity ay isang extension ng chi square test ng pagsasarili ... pagsusulit ng homogeneity ay kapaki-pakinabang upang matukoy kung ang 2 o h Magbasa nang higit pa »

Ang isang covariance matrix ay isang mas pangkalahatan na anyo ng isang simpleng matrix na ugnayan. Ang ugnayan ay isang naka-scale na bersyon ng covariance; tandaan na ang dalawang mga parameter ay palaging may parehong sign (positibo, negatibo, o 0). Kapag ang sign ay positibo, ang mga variable ay sinasabing positibo na may kaugnayan; kapag ang sign ay negatibo, ang mga variable ay sinabi na negatibong sang-ayon; at kapag ang tanda ay 0, ang mga variable ay sinasabing hindi natatakot. Tandaan din na ang ugnayan ay walang sukat, dahil ang numerator at denominator ay may parehong pisikal na yunit, katulad ng produkto ng mg Magbasa nang higit pa »

Ang isang discrete random variable ay mayroong may hangganan na bilang ng mga posibleng halaga. Ang isang tuluy-tuloy na random na variable ay maaaring magkaroon ng anumang halaga (kadalasan sa loob ng isang tiyak na saklaw). Ang isang discrete random variable ay karaniwang isang integer bagaman maaaring ito ay isang rational fraction. Bilang isang halimbawa ng isang discrete random variable: ang halaga na nakuha sa pamamagitan ng pag-roll ng isang standard 6-sided die ay isang discrete random variable na may posibleng mga halaga lamang: 1, 2, 3, 4, 5, at 6. Bilang isang ikalawang halimbawa ng isang discrete random variabl Magbasa nang higit pa »

Ang isang paraan ng pag-alam ng discrete o tuloy-tuloy ay na sa kaso ng discrete isang punto ay magkakaroon ng masa, at sa patuloy na isang punto ay walang masa. ito ay mas mahusay na maunawaan kapag obserbahan ang mga graph. Tingnan natin ang Discrete muna. Tingnan ang kanyang paunawa kung paano nakaupo ang masa sa mga punto? ngayon tumingin sa cdf nito na paunawa kung paano ang mga halaga pumunta sa mga hakbang, at ang linya ay hindi tuloy-tuloy? ito rin ay nagpapakita kung paano may mass sa punto sa pmf Ngayon ay titingnan namin ang patuloy na kaso obserbahan ang pdf notice kung gaano masa ay hindi nakaupo sa isang punt Magbasa nang higit pa »

Sumangguni sa seksyon ng paliwanag Ang Pagkakaiba ng Populasyon = (sum (x-barx) ^ 2) / N Kung saan - x ay ang observation barx ay nangangahulugang serye N ay laki ng populasyon Sample Variance = (sum (x-barx) ^ 2) (n-1) Kung saan - x ay ang observation barx ay nangangahulugang serye n-1 ay mga antas ng kalayaan (kung saan ang n ay sukat ng sample.) Magbasa nang higit pa »

Tunay na may tatlong pangunahing uri ng data. Ang kuwalipikado o walang katiyakan na data ay walang lohikal na pagkakasunud-sunod, at hindi maaaring isalin sa isang numerical value. Ang kulay ng mata ay isang halimbawa, dahil ang 'kayumanggi' ay hindi mas mataas o mas mababa kaysa sa 'asul'. Ang dami o datos na datos ay mga numero, at sa ganoong paraan 'nagpataw' ang isang order. Ang mga halimbawa ay edad, taas, timbang. Ngunit panoorin ito! Hindi lahat ng numerical data ay dami. Ang isang halimbawa ng isang pagbubukod ay ang code ng seguridad sa iyong credit card - walang lohikal na pagkakasunod-su Magbasa nang higit pa »

Ito ay depende kung ang kautusan ay mahalaga. Halimbawa: Sabihin nating pumili ka ng isang komite ng tatlo upang kumatawan sa iyong klase ng 30 mag-aaral: Para sa unang miyembro mayroon kang 30 mga pagpipilian Para sa pangalawang mayroon ka 29 Para sa ikatlo mayroon kang 28 Para sa kabuuang 30 * 29 * 28 = 24360 posible Mga pagpapahintulot Ngayon, ipinapalagay na ang kautusan ng pagpili ay may kaugnayan: ang una ay tatawaging 'presidente', ang pangalawa ay 'sekretarya' at ang pangatlo ay magiging 'miyembro' lamang. Kung hindi ito ang kaso (ang lahat ng tatlong ay pantay-pantay) at pagkatapos ay ang p Magbasa nang higit pa »

Ang pangunahing pagkakaiba ay ang tuloy-tuloy na data ay masusukat, at ang discrete data ay maaaring magkaroon lamang ng ilang mga halaga. Sila ay maaaring mabilang. Mga halimbawa ng tuloy-tuloy na: ** Taas, timbang, kita ay masusukat at maaaring magkaroon ng anumang halaga. Mga halimbawa ng discrete: Tunay na may dalawang uri ng discrete data: Maaaring mabilang: Bilang ng mga bata. Ang variable ng klase: Kulay ng mata Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba: Tingnan natin ang mga numero 1, 2, 3, 4, 5. Ang ibig sabihin ay ang kabuuan ng mga halaga na hinati sa bilang: 15/5 = 3 Ang median ay ang gitnang termino kapag nakalista sa pataas (o pababang! ) order, na kung saan ay 3. Kaya sa kasong ito sila ay pantay. Ang ibig sabihin nito at ang panggitna ay magkakaiba ang reaksyon sa iba't ibang mga pagbabago sa hanay ng data. Halimbawa, kung binago ko ang 5 sa isang 15, ang ibig sabihin ay magbabago (25/5 = 5) ngunit ang panggitna ay mananatiling pareho sa 3. Kung ang dataset ay nagbabago kung saan ang kabuuan ng mga halaga ay 15 ngunit ang gitnang termino ang Magbasa nang higit pa »

Ang mga antas ng kalayaan ng pagkakaiba ay n ngunit ang mga antas ng kalayaan sa pagkakaiba ng sample ay n-1 Tandaan na ang "Pagkakaiba" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Tandaan din na ang " = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Magbasa nang higit pa »

Ang Median ay 39 Mean ay: 39 7/12 Ang ibig sabihin ng theset ng mga numero ay ang kabuuan ng lahat ng mga numero na hinati sa kanilang dami. Sa kasong ito ang ibig sabihin ay: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Median ng isang increasingly ordered set of numbers ay Ang "gitnang" numero para sa isang set na may kakaiba dami ng mga numero Ang ibig sabihin ng 2 "gitna" para sa isang set na may kahit dami ng mga numero. Naibigay na ang ibinigay na hanay upang makalkula namin ang panggitna. Sa ibinigay na set mayroong 12 na numero, kaya kailangan nating hanapin ang mga elemento numero 6 at 7 at kalkulahin ang kanila Magbasa nang higit pa »

Ang adjusted R-squared ay nalalapat lamang sa maraming pagbabalik-tanaw Bilang nagdagdag ka ng higit pang mga independiyenteng variable sa isang maramihang pagbabalik, ang halaga ng R-squared na pagtaas na nagbibigay sa iyo ng impression na mayroon kang isang mas mahusay na modelo na hindi kinakailangan ang kaso. Kung wala nang malalim, ang nababagay na R-squared ay kukuha ng pag-iisipan sa bias na ito ng pagtaas ng R-squared. Kung susuriin mo ang anumang mga resulta ng multiple regression, tandaan mo na ang nabagong R-squared ay palaging mas mababa sa R-squared dahil ang mga bias ay naalis na. Ang layunin ng statistician Magbasa nang higit pa »

VAR.S> VAR.P VAR.S kinakalkula ang pagkakaiba sa pag-aakala na ibinigay na data ay isang sample. Kinakalkula ng VAR.P ang pagkakaiba sa pag-aakala na ang ibinigay na data ay isang populasyon. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x} Dahil ginagamit mo ang parehong data para sa pareho, ang VAR.S ay magbibigay ng isang halaga na mas mataas kaysa sa VAR.P, palagi. Ngunit dapat mong gamitin ang VAR.S dahil ang ibinigay na data ay sa katunayan sample na data. I-edit: Bakit naiiba ang dalawang formula? Tingnan ang Pagwawasto ni Bessel. Magbasa nang higit pa »

Ang pinakamadali ay pagkalkula ng average ng distansya sa pagitan ng bawat punto ng data at ang ibig sabihin nito. Gayunpaman, kung kalkulahin mo ito nang direkta, ikaw ay mawawalan ng zero. Upang makaligtasan ito, aming kalkulahin ang parisukat ng distansya, makuha ang average, pagkatapos parisukat na ugat upang makabalik sa orihinal na sukatan. Kung ang data ay x_i, ako ay mula sa 1 hanggang n, (x_1, x_2, ....., x_n) at ang average ay bar x, pagkatapos Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / n) Magbasa nang higit pa »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Ang formula na ito ay maaaring gamitin sa isang indibidwal na serye ng pagmamasid Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Kung saan - x ng serye n ay ang bilang ng mga item o mga obserbasyon Magbasa nang higit pa »

(X) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) ang inaasahang halaga ng x sa discrete case ay E (x) = sum p (x) x ngunit (x) = 1 ang pamamahagi na ibinigay dito ay hindi kabuuan sa 1 kaya ipagpalagay ko na ang ilang ibang halaga ay umiiral at tawagin ito p (x = y) = .5 at standard deviation sigma (x) = sqrt (sum (xE (x (X) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04 + (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt (3.7913 Magbasa nang higit pa »

Q_1 = 15 Kung mayroon kang isang calculator na TI-84 sa kamay: Maaari mong sundin ang mga hakbang na ito: Una ilagay ang mga numero sa pagkakasunud-sunod. Pagkatapos ay pindutin mo ang pindutan ng stat. Pagkatapos ay "1: I-edit" at pasulong at ipasok ang iyong mga halaga sa pagkakasunud-sunod Pagkatapos na pindutin muli ang pindutan ng stat at pumunta sa "CALC" at pindutin ang "1: 1-Var Stats" pindutin ang kalkulahin. Pagkatapos ay mag-scroll pababa hanggang sa makita mo ang Q_1. Ang halaga ay ang iyong sagot :) Magbasa nang higit pa »

Tumingin sa ibaba :) Muna mong matukoy ang halaga ng Q_1 at Q_3. Sa sandaling natagpuan mo ang mga halagang ibinababa mo: Q_3-Q_1 Ito ay tinatawag na interquartile range. Ngayon multiply mo ang iyong resulta sa pamamagitan ng 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "ang iyong resulta" Pagkatapos idagdag mo ang iyong resulta (R) sa Q_3 R + Q_3 At ibawas Q_1 - R Magkakaroon ka ng dalawang numero na ito ay magiging isang range. Anumang numero na matatagpuan sa labas ng saklaw na ito ay isaalang-alang ang isang outlier. Kung kailangan mo ng karagdagang paglilinaw mangyaring magtanong! Magbasa nang higit pa »

Equation para sa hindi bababa sa-parisukat na linear regression: y = mx + b kung saan m = (sum (x_iy_i) - (sum x_i sum y_i) / n) / (sum x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2) b = (kabuuan y_i - m sum x_i) / n para sa isang koleksyon ng mga n pares (x_i, y_i) Mukhang kakila-kilabot upang suriin (at ito ay, kung ginagawa mo ito sa pamamagitan ng kamay); ngunit gumagamit ng isang computer (na may, halimbawa, isang spreadsheet na may mga haligi: y, x, xy, at x ^ 2) ito ay hindi masyadong masama. Magbasa nang higit pa »

~ ~ 7.35 Tandaan na ang ibig sabihin ng geometriko sa pagitan ng dalawang numero a at b ay kulay (kayumanggi) (sqrt (ab) Kaya, ang geometriko ibig sabihin sa pagitan ng 3 at 18 ay rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) kulay (green) (rArr ~~ 7.35 Magbasa nang higit pa »

3.742 "" bilugan sa 3 decimal places Ang geometrikong ibig sabihin ng 2 numero ay maaaring nakasulat bilang: 2 / x = x / 7 "" larr cross multiplying ay nagbibigay ng: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Magbasa nang higit pa »

"Ang GM ng" 81 at 4, "ayon sa kahulugan, ay" sqrt (81xx4) = 18. Magbasa nang higit pa »

Ang hanay ay 0.532 Upang mahanap ang hanay ng isang hanay ng mga numero, makikita mo ang pagkakaiba sa pagitan ng pinakamaliit na halaga at ang pinakamalaking halaga. Kaya, una off, muling ayusin ang mga numero mula sa hindi bababa sa pinakamalaki. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Maaari mong makita, tulad ng ipinapakita sa itaas, na ang pinakamaliit na numero ay 0.118 at ang pinakamalaking bilang ay 0.65. Dahil kailangan namin upang mahanap ang pagkakaiba, ang susunod na hakbang ay upang ibawas ang mas maliit na halaga mula sa pinakamalaking halaga. 0.65 - 0.118 = 0.532 Kaya, ang hanay ay 0.532 Magbasa nang higit pa »

Ang maharmonya mean ay isang uri ng average na kinakatawan ng mga sumusunod na formula. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Ang maharmonya ay isang partikular na uri ng average na ginagamit kapag kinakalkula ang mga average ng mga yunit o mga rate, tulad ng bilis ng bilis. Ito ay naiiba kaysa sa ibig sabihin ng aritmetika at laging mas mababa. Ang formula ay: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n ay kumakatawan sa bilang ng mga term sa hanay ng data. x_1 ay kumakatawan sa unang halaga sa hanay. Halimbawa, kunin ang sumusunod na problema. Ano ang ibig sabihin ng maharmonya ng 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 Magbasa nang higit pa »

141 Kung X = ang marka ng math at Y = ang pandiwang puntos, E (X) = 720 at SD (X) = 100 E (Y) = 640 at SD (Y) = 100 Hindi mo maaaring idagdag ang mga standard na deviations na hanapin ang pamantayan paglihis para sa composite score; gayunpaman, maaari kaming magdagdag ng mga pagkakaiba. Ang pagkakaiba ay ang parisukat ng standard deviation. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, dahil gusto namin ang karaniwang paglihis, kunin lang ang square root ng numerong ito. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Sa gayon, ang standard na paglihis ng comp Magbasa nang higit pa »

Ipasok muna ang data sa dalawang listahan. Gagamitin ko ang mga bracket upang ipahiwatig ang isang pindutan sa calculator at LAHAT NG CAPS upang ipahiwatig kung anong function ang gagamitin. Hayaan X at Y ang iyong dalawang mga variable, na tumutugma sa isang koleksyon ng mga puntos. Pindutin ang [STAT] at pagkatapos ay piliin ang EDIT o pindutin ang [ENTER]. Magbubukas ito ng mga listahan kung saan mo ipapasok ang data. Ilagay ang lahat ng mga halaga para sa X sa listahan 1, isa-isa. Maglagay ng halaga, pagkatapos ay pindutin ang [ENTER] upang lumipat pababa sa susunod na linya. Ngayon ipasok ang lahat ng mga halaga para Magbasa nang higit pa »

Ang histogram ay isang mabilis na paraan upang makakuha ng impormasyon tungkol sa isang pamamahagi ng sample nang walang detalyadong statistical graphing o pagtatasa. Nang hindi nangangailangan na magkaroon ng isang mahusay na programa ng pag-graph, ang paglalagay ng isang histogram ay maaaring magbigay sa iyo ng mabilis na visualization ng iyong pamamahagi ng data. Mahalagang piliin ang wastong sukat na 'bin' (mga grupo ng data) upang makuha ang pinakamahusay na curve approximation. Ang balangkas na ito ay magpapakita sa iyo kung ang iyong mga halaga ng data ay nakasentro (karaniwang ipinamamahagi), skewed sa isan Magbasa nang higit pa »

Ang mga mapaglarawang istatistika ay ang pagdidisiplina ng quantitatively na naglalarawan sa mga pangunahing katangian ng isang koleksyon ng impormasyon, o ang dami ng paglalarawan mismo. Ang mga mapaglarawang mga istatistika ay napakahalaga dahil kung ipinapahayag lamang natin ang ating mga raw na data ay magiging mahirap i-visulize kung ano ang nagpapakita ng data, lalo na kung mayroong maraming nito. Ang mga mapaglarawang istatistika ay nagpapahintulot sa amin na ipakita ang data sa isang mas makabuluhang paraan, na nagbibigay-daan sa mas simpleng interpretasyon ng data. Halimbawa, kung nagkaroon kami ng mga resulta ng Magbasa nang higit pa »

(X) kulay (magenta) (73) kulay (puti) (x) 82color (puti) (x) 85color (pula (x) 86color (white) (x) 86color (white) (x) kulay (magenta) (89) kulay (puti) hatiin ang data sa 4 na mga pangkat "" ang panggitna "na kulay (pula) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" ang mas mababang quartile "na kulay (magenta) (Q_1) = kulay (magenta) (73) itaas na kuwartel "kulay (magenta) (Q_3) = kulay (magenta) (89)" ang interquartile range "(IQR) = Q_3-Q_1 kulay (puti) (ang interquartile rangexxxxx) = 89-73 kulay rangexxxxx) = 16 Magbasa nang higit pa »

IQR = 19 (O 17, tingnan ang tala sa dulo ng paliwanag) Ang interquartile range (IQR) ay ang pagkakaiba sa pagitan ng ika-3 Quartile na halaga (Q3) at ang ika-1 Quartile na halaga (Q1) ng isang hanay ng mga halaga. Upang malaman ito, kailangan nating unang isaayos ang data sa pataas na order: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Ngayon tinutukoy namin ang panggitna ng listahan. Ang panggitna sa pangkalahatan ay kilala bilang ang numero ay ang "gitna" ng pataas na iniutos na listahan ng mga halaga. Para sa mga listahan na may isang kakaibang bilang ng mga entry, ito ay madaling gawin dahil mayroong is Magbasa nang higit pa »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Ang unang hakbang sa paglutas ng problemang ito ay pag-uunawa ng kabuuang halaga ng mga bata upang malaman mo kung gaano karaming mga bata ang napunta sa Europa sa kung ilang mga bata ang mayroon ka sa kabuuang. Makikita ito ng isang bagay tulad ng 124 / t, kung saan t ay kumakatawan sa kabuuang halaga ng mga bata. Upang malaman kung ano t ay, nakita namin 68 + 124 dahil na nagbibigay sa amin ang kabuuan ng lahat ng mga bata na surveyed. 68 + 124 = 192 Kaya, 192 = t Ang aming pagpapahayag ay naging 124/192. Ngayon upang pasimplehin: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Dahil ang 32 ay isang kalakasa Magbasa nang higit pa »

0 intuitively 0 pagkakaiba gamit ang kabuuan parisukat pagkakaiba ay (x-mu) ^ 2. May mga kurso na iba pang mga pagpipilian ngunit sa pangkalahatan ang resulta ay hindi magiging negatibo. Sa pangkalahatan ang pinakamababang halaga ay 0 sapagkat kung x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Magbasa nang higit pa »

Hayaan mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} ay ang ibig sabihin ng (inaasahang halaga) ng isang discrete random variable X na maaaring tumagal sa mga halaga x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... na may probabilities P (X = x_ {i}) = p_ {i} (ang mga listahang ito ay maaaring wakas o walang katapusan at ang kabuuan ay maaaring may hangganan o walang katapusan). Ang pagkakaiba ay sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X} p_ {i} Ang nakaraang talata ay ang kahulugan ng pagkakaiba sa sigma_ {X} ^ {2}. Ang sumusunod na bit ng algebra, gamit ang linearity ng inaasahang halaga ng o Magbasa nang higit pa »

Ang formula ay pareho kung ito ay isang discrete random variable o isang patuloy na random na variable. hindi isinasaalang-alang ang uri ng random na variable, ang formula para sa pagkakaiba ay sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Gayunpaman, kung ang random variable ay discrete, ginagamit namin ang proseso ng kabuuan. Sa kaso ng patuloy na random na variable, ginagamit namin ang integral. E (X ^ 2) = int_-mabigat ^ kulang x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Mula dito, nakakuha tayo ng sigma ^ 2 sa pagpapalit. Magbasa nang higit pa »

Mean E (X) = 0 at variance "Var" (X) = 6/5. Tandaan na ang E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ (" (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - " 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Magbasa nang higit pa »

Conditional probability ay ang posibilidad ng isang naibigay na kaganapan sa pag-aakala na alam mo ang kinalabasan ng isa pang kaganapan. Kung ang dalawang mga kaganapan ay malaya, ang kondisyon na posibilidad ng isang pangyayari na ibinigay sa iba ay katumbas lamang sa pangkalahatang posibilidad ng kaganapan na iyon. Ang posibilidad ng A given B ay nakasulat bilang P (A | B). Dalhin halimbawa ang dalawang dependent variable. Tukuyin ang A bilang "Isang pangunang pangalan ng piling presidente ng Estados Unidos ay si George" at si B upang maging "Ang pangalang pangalang Amerikano na random na presidente ay Bu Magbasa nang higit pa »

Mean = 4 113/600 Median = 3.98 Mode = 1.20 Mean ay ang average ng mga numero ng "ibig sabihin" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "mean" = 4 113/600 Median ay ang " gitnang "numero kapag inilagay mo ang iyong mga numero sa pataas na order 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Dahil mayroong 6 na numero, ang" gitnang numero "ay ang average ng iyong ika-3 at ika-apat na bilang na" median "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Mode ay ang numero na nangyayari sa karamihan kung saan sa kasong ito ay 1.20 dahil ito ay nangyayari nang dalawang beses Magbasa nang higit pa »

Ibig sabihin = 14.25, median = 15, mode = 15 Mean: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 idagdag ang lahat ng mga numero up pagkatapos hatiin sa pamamagitan ng kung gaano karami ang may. Median: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Linya ang mga numero mula sa pinakamababa hanggang sa pinakamataas at pagkatapos ay piliin ang gitnang halaga, sa kasong ito kung mayroong kahit isang bilang ng mga halaga pumunta kalahati sa pagitan ng dalawa nasa gitna. Mode: Ang pinaka-karaniwang halaga ay 15, kung tiningnan mo nang mabuti. Sana ito ay kapaki-pakinabang ... Magbasa nang higit pa »

Ang ibig sabihin ay ang average ng isang hanay ng mga data, ang mode ay ang pinaka-madalas na bilang na nangyayari sa isang hanay ng mga data, at ang panggitna ay ang bilang sa gitna ng hanay ng data Ang ibig sabihin ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagdaragdag ng lahat ng mga numero up at paghahati sa pamamagitan ng dami ng mga numero na mayroong sa set (6 na mga numero). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr Ito ang ibig sabihin Dahil ang lahat ng mga numero sa iyong hanay ay nagaganap nang isang beses, walang mode. Kung ang iyong set ay may dagdag na 4 o may tatlong 5, halimbawa, pagkatapos ay magkakaroon ito ng Magbasa nang higit pa »

Mean = 30 Median = 30 Mode = 30, 31 Ang ibig sabihin ay ang "average" - ang kabuuan ng mga halaga na hinati sa bilang ng mga halaga: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Ang panggitna ay ang panggitnang halaga sa isang string ng mga halaga na nakalista mula sa pinakamababa hanggang sa pinakamataas (o pinakamataas hanggang pinakamababa - hindi lamang sila maaaring i-scrambled up): 28,30,30,31,31 median = 30 Ang mode ay ang halaga na madalas na nakalista. Sa kasong ito, kapwa ang 30 at 31 ay nakalista nang dalawang beses, kaya pareho silang mode. Magbasa nang higit pa »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Mean barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n +1) / 2 th item = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 rd item M = 12 Mode [Z] ang lumilitaw sa halos lahat ng oras Sa naibigay na pamamahagi 12 ay nangyayari 2 beses. Z = 12 Magbasa nang higit pa »

Mean: 87.5 Mode: HINDI mode Median: 88 Mean = "kabuuan ng lahat ng mga numero" / "kung gaano karaming mga numero ang may" Mayroong 6 na numero at ang kanilang kabuuan ay 525 Samakatuwid, ang kanilang ibig sabihin ay 525/6 = 87.5 Mode ay ang numero na may pinakamataas na dalas kung aling bilang ang lalabas sa pinakamaraming sa pagkakasunud-sunod Sa kasong ito, may HINDI mode dahil ang bawat numero ay lumilitaw nang isang beses lamang ang Median ay ang gitnang bilang kapag inilalagay mo ang mga numero sa pataas na pagkakasunod-sunod 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Ang gitnang bilang ay nasa pagitan ng 86 at 90. K Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba ang kailangan nating ilagay ang bilang ng kasalanan bilang 0, 1.1, 2.8,3,4.6.6% na mga numero Median = gitna bilang 0, 1.1, kulay (pula) (2.8), 3,4.6 2.8 mode = pinaka madalas na numero. Walang anumang ganoong numero sa listahan, walang mode Saklaw = pinakamalaking-pinakamaliit na bilang Saklaw = 4.6-0 = 4.6 ibig sabihin = sum (x_i / n) barx = (0 + 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 Magbasa nang higit pa »

Saklaw = 7 Median = 6 Mga Mode = 3,6,8 Mean = 5.58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Bilangin ang bilang ng mga halaga muna: Mayroong 19 Saklaw: Pagkakaiba sa pagitan ng pinakamataas at pinakamababang halaga: kulay (asul) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, kulay (bughaw) (9) Saklaw = kulay (asul) (9-2 = 7) Median: Halaga nang eksakto sa gitna ng isang hanay ng data na nakaayos ayon sa pagkakasunud-sunod. Mayroong 19 na mga halaga upang madaling mahanap ang isang ito. Ito ay ang (19 + 1) / 2 ika halaga = 10th 19 = 9 + 1 + 9 na kulay (pula) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, kulay ( pula) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) kulay (puti) (ww Magbasa nang higit pa »

66, 66, None, 27 Ang Mean ay ang average na aritmetika (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Ang Median ay ang katumbas na halaga (ayon sa bilang) mula sa saklaw na 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). Ang hanay ay ang numerical na halaga ng pagkakaiba sa pagitan ng pinakamababa at pinakamataas na halaga. 79.5 - 52.5 = 27 Magbasa nang higit pa »

"Ibig sabihin" = ("kabuuan ng lahat ng mga hakbang") / ("ang bilang ng mga panukala") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 kulay (puti) (rArr "ibig sabihin" x) = 8.32 • "ang mode ay ang pinakamadalas na panukalang" rArr "mode" = 7.6larr "isa lamang ang mangyayari nang dalawang beses" • "ang panggitna ay ang gitnang panukalang-batas sa isang 6 na kulay (puti) (x) 6.1, kulay (puti) (x) kulay (magenta) (7.6), kulay (kulay) puti) (x) 7.6, kulay (puti) (x) 14.3 rArr "median" = 7.6 Magbasa nang higit pa »

Ibig sabihin: 21.14 Median: 12 Saklaw: 3 Mode: 12 Mean: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 o 85/7 o 12.1428 Median: kanselahin (kulay (pula) (11) kanselahin (kulay (berde) (11)), kanselahin (kulay (asul) (12)), 12, kanselahin (kulay (asul) (12) kulay pula (pula) (11), kulay (asul) (12) kulay (pula) (14) , kulay (bughaw) (12), kulay (bughaw) (12), kulay (pink) (13), kulay (orange) (14) kulay (puti) .........) kulay (asul) (12). Magbasa nang higit pa »

Ito ay 9 - ang ibig sabihin sa pagitan ng 8 at 10 na 'Median' ay tinukoy bilang gitnang halaga, kapag ang data set ay iniutos ayon sa halaga. Kaya sa iyong kaso ito ay magbibigay sa 2 8 10 16. Kung may dalawang gitnang mga halaga, ang panggitna ay tinukoy bilang ang ibig sabihin sa pagitan nila. Na may mga mas malaking data na nagtatakda na ito ay karaniwang hindi mahalaga magkano, dahil ang gitnang mga halaga ay madalas na malapit. Hal. ang mga taas ng sinasabi ng 1000 na pang-adultong lalaki, o ang kita ng mga tao ng isang lungsod. Sa isang data set bilang maliit na bilang sa iyo Gusto ko mag-atubiling upang bigy Magbasa nang higit pa »

Magbasa nang higit pa »

0.4335 "Ang komplementaryong kaganapan ay ang maximum ay katumbas o" "mas mababa sa 25, kaya ang tatlong mga tiket ay lahat ng tatlong kabilang sa" "unang 25. Ang mga posibilidad para sa mga ito ay:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Kaya ang hiniling na probabilidad ay:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Ang karagdagang paliwanag:" P (A at B at C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Sa unang gumuhit ng mga logro na ang unang tiket ay may bilang na mas mababa" "o katumbas ng 25 ay (25/30). Kaya P (A) = 25/30." "Kapag ang pagguhit ng ikalawang tiket," "mayroo Magbasa nang higit pa »

Mean = 19.133 Median = 19 Mode = 19 Ang Mean ay ang average na aritmetika, 19.133 Ang Median ay "([ang bilang ng mga punto ng data] + 1) ÷ 2" o ang halaga ng PLACE na pantay-pantay (ayon sa bilang) itakda. Naglalaman ang hanay na ito ng 15 mga numero, inayos ayon sa pagkakasunud-sunod bilang 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Kaya ang gitnang lugar ay (15 + 1) / 2 = ika-8 na posisyon. Ang numero sa lokasyong iyon ay 19. Ang Mode ay ang pinaka karaniwang (mga) halaga sa isang set. Sa kasong ito ito ay 19, na may tatlong pangyayari sa set. Ang pagkakalapit ng lahat ng tatlong mga panukalang ito ay na Magbasa nang higit pa »

Ang set na ito ay walang mode. Tingnan ang paliwanag. Mode (modal value) ng isang data set ay ang pinaka-madalas na halaga sa set. Ngunit ang isang hanay ay maaaring magkaroon ng higit sa isang halaga ng modal o walang mga halaga ng modal. Ang isang hanay ay walang mga halaga ng modal kung ang lahat ng mga halaga ay may parehong bilang ng mga pangyayari (tulad ng sa ibinigay na halimbawa). Ang isang set ay maaari ring magkaroon ng higit sa isang halaga ng modal. Halimbawa: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Sa set mode na ito ay 1 at 6 na may 3 occurrences. Magbasa nang higit pa »

Walang mode. Ang "mode" ay ang pinaka-madalas na numero; ang halaga na lilitaw nang madalas. Ngunit sa kasong ito, ang bawat halaga ay lilitaw nang eksaktong isang beses bawat isa, kaya walang "madalas." Kung ang isa sa mga numero ay naganap kahit na dalawang beses, iyon ang magiging paraan, ngunit hindi iyon ang kaso. Kaya walang mode para sa listahang ito ng mga numero. Magbasa nang higit pa »

Mayroon lamang isang mode, na 12 Mula 12 ay paulit-ulit sa hanay ng data at walang iba pang paulit-ulit na numero sa data na naka-set ang mode ng hanay ng data na ito ay 12. Median ng hanay ng data na ito ay 15. Magbasa nang higit pa »

Ang Mean, o aritmetika average. Ang Mean ay ang pinaka karaniwang sukatan ng sentral na pagkahilig na ginagamit sa iba't ibang uri ng data. Iyon ay dahil ito ay isa sa mga unang kalkulasyon na natutunan sa pangkalahatang matematika na nalalapat din sa mga istatistika. Ginagamit ito (at madalas na hindi ginagamit) ng karamihan sa mga tao dahil ito ay ang pinakamadaling para sa kanila na maunawaan at makalkula. Magbasa nang higit pa »

0.1841 Una, nagsisimula tayo sa binomyo: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), kahit na ang p ay napakaliit, ang n ay napakalaking. Samakatuwid maaari naming tinatayang ito sa pamamagitan ng paggamit ng normal. Para sa X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Kaya, mayroon kaming Y ~ N (0.6,0.99994) Gusto naming P (x> = 2) (Y = = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z <= 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) Gamit ang isang Z-table, nakita namin na ang z = 0.90 ay nagbibigay ng P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z <= 0.90) = 1-0,8159 = 0.1841 Magbasa nang higit pa »

Ang pangunahing paggamit ng linear regression ay upang magkasya ang isang linya sa 2 set ng data at matukoy kung magkano ang mga ito ay may kaugnayan. Ang mga halimbawa ay: 2 set ng mga presyo ng stock ng pag-ulan at pag-aaral ng mga oras ng pag-aaral ng crop at mga grado Sa paggalang sa ugnayan, ang pangkalahatang pinagkaisahan ay: Ang mga halaga ng ugnayan na 0.8 o mas mataas na nagpapahiwatig ng isang malakas na ugnayan Ang mga halaga ng ugnayan na 0.5 o mas mataas hanggang sa 0.8 ay nagpapahiwatig ng isang mahihinang kaugnayan sa ugnayan ang mga halaga na mas mababa kaysa sa 0.5 ay nagpapahiwatig ng isang mahihina na u Magbasa nang higit pa »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Ang posibilidad ng pagkuha ng mga ulo sa anumang ibinigay na pitik ay 1/2. Pareho sa probabilidad ng pagkuha ng mga tails sa anumang ibinigay na pitik. Ang las bagay na dapat nating malaman ay ang bilang ng mga paraan na maaari naming mag-order ng mga resulta ng Heads and Tails - at iyan ((14), (7)). Sa pangkalahatan, mayroon kami: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Magbasa nang higit pa »

Ipagpalagay na ang isang "tapat" 6-panig ay namatay ang sagot bilang sabi ni Syamini ay "1/6". Kung posible ang lahat ng posibleng resulta, ang probabilidad ng isang partikular na kinalabasan (sa iyong kaso, "pagkuha ng isang 3") ay ang bilang ng mga paraan ng pagkuha ng partikular na resulta na hinati sa kabuuang bilang ng mga posibleng resulta. Kung nag-roll ka ng hindi mabilang na mamatay mayroong 6 na kabuuang posibleng mga kinalabasan: 1, 2, 3, 4, 5, at 6. Ang partikular na kinalabasan na interesado ka sa, isang 3, ay mangyayari lamang 1 paraan. Samakatuwid ang posibilidad ay 1/6. Kung hi Magbasa nang higit pa »

P (x = 4 ulo)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 ulo)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 heads)) =" ^ 5C_4 ( 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 ulo)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 heads)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 ulo)) = 0.15625 Magbasa nang higit pa »

N = 115 Ibig mo bang sabihin ng margin ng error ng 5%? Ang formula para sa isang agwat ng kumpyansa para sa isang proporsyon ay ibinigay ng hat p + - ME, kung saan ME = z * * SE (hat p). ang hat p ay ang sample na proporsyon z * ay ang kritikal na halaga ng z, na maaari mong makuha mula sa isang graphing calculator o isang talahanayan SE (hat p) ay ang karaniwang error ng sample na proporsyon, na matatagpuan gamit sqrt ((hat p sumbrero q) / n), kung saan ang sumbrero q = 1 - ang hat p at n ang laki ng sample Alam namin na ang margin ng error ay dapat na 0.05. Sa pamamagitan ng isang 90% confidence interval, z * ~ ~ 1.64. M Magbasa nang higit pa »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Una kailangan nating hanapin ang L_1 at L_2. L_1 = 3 dahil mayroon lamang tatlong string: (0) (1) (2). L_2 = 7, dahil ang lahat ng mga string na walang katabi 0 at 2 ay (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Ngayon ay makikita natin ang pag-ulit ng L_n (n> = 3). Kung ang string ay nagtatapos sa 1, maaari naming ilagay ang anumang salita pagkatapos na. Gayunpaman, kung ang mga string ay nagtatapos sa 0 maaari naming ilagay lamang 0 o 1. Similary, kung ang mga string ay nagtatapos sa 2 maaari naming ilagay lamang 1 o 2. Hayaan P_n, Q_n, R_n Magbasa nang higit pa »

Tingnan ito. Credit sa Gaurav Bansal. Sinusubukan kong isipin ang pinakamahusay na paraan upang ipaliwanag ito at ako ay natitisod sa isang pahina na talagang maganda ang trabaho. Gusto kong bigyan ang taong ito ng credit para sa paliwanag. Kung hindi gumagana ang link para sa ilan isinama ko ang ilang impormasyon sa ibaba. Sa simpleng pangungusap: ang R ^ 2 na halaga ay ang parisukat lamang ng koepisyent ng ugnayan R. Ang koepisyent ng ugnayan (R) ng isang modelo (sasabihin sa mga variable na x at y) ay tumatagal ng mga halaga sa pagitan ng -1 at 1. Inilalarawan nito kung paano ang x at y ay sang-ayon.Kung ang x at y ay g Magbasa nang higit pa »

Ang {1,2,3,4,5,6} na kung saan ay talagang isang hanay ng lahat ng mga posibleng mga kinalabasan bilang ang kahulugan ng sample space tinutukoy. Kapag nag-roll ka ng isang 6 na panig na dice, ang bilang ng mga tuldok sa pinakamataas na mukha ay tinatawag bilang kinalabasan. Ngayon, kapag ang isang dice ay pinagsama maaari naming makakuha ng alinman sa 1, 2,3,4,5 o 6 na tuldok sa itaas na pinaka-mukha ... na ngayon ay kinalabasan. Kaya eksperimento dito ay "Rolling isang 6 mukha dice" at listahan ng mga posibleng mga kinalabasan ay "{1,2,3,4,5,6}". Ang halimbawang puwang sa pamamagitan ng kahulugan nito Magbasa nang higit pa »

0.563 pagkakataon Kailangan mong gumawa ng diagram ng posibilidad ng puno upang magawa mo ang posibilidad: Sa pangkalahatan ay magtatapos ka sa 8/11 (orihinal na halaga ng mga itim na panulat) na pinarami ng 7/10 (halaga ng mga itim na panulat na naiwan sa kahon) + 3/11 (pangkalahatang halaga ng red pens) multiplied sa 2/10 (halaga ng pulang panulat na naiwan sa kahon). Ito = 0.563 na pagkakataon na pumili ka ng 2 mga panulat ng parehong kulay, kung sila ay 2 itim o 2 pula. Magbasa nang higit pa »

Kailangan mong makita ang buong sagot upang maunawaan na hindi ko lubos na alam kung ano ang iyong ibig sabihin muna makuha mo ang iyong data set kung saan mo i-reset ang y sa x upang malaman kung paano ang isang pagbabago sa x effect y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 At nais mong hanapin ang kaugnayan sa pagitan ng x at y kaya sabihin sa tingin mo ang modelo ay tulad ng y = mx + c o sa stats y = beta_0 + beta_1x + ang mga beta_0, beta_1 ay ang mga parameter sa populasyon at u ay ang epekto ng mga hindi nababantayan na mga variable kung hindi man tinatawag na ang term na error kaya gusto mong estimators hatbeta_0, hatbeta_1 Kaya h Magbasa nang higit pa »

Kung ang mga pagpapalagay ng Gauss-Marko ay nagtatago, ang OLS ay nagbibigay ng pinakamababang standard error ng anumang linear estimator upang ang pinakamagandang linear unbiased estimator Dahil sa mga pagpapalagay na Parameter co-efficents ay linear, nangangahulugan ito na ang beta_0 at beta_1 ay linear ngunit ang x variable ay walang upang maging linear ito ay maaaring x ^ 2 Ang data ay kinuha mula sa isang random na sample Walang perpektong multi-collinearity kaya dalawang mga variable ay hindi ganap na sang-ayon. E (u / x_j) = 0 ang ibig sabihin ng kondisyonal na palagay ay zero, ibig sabihin na ang mga variable na x_ Magbasa nang higit pa »

Ang standard na paglihis ng {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Gumawa tayo ng pangkalahatang pormula pagkatapos bilang isang partikular na makakakuha ka ng standard deviation ng 1, 2, 3, 4 at 5. Kung mayroon tayong {1, 2,3, ...., n} at kailangan nating hanapin ang karaniwang paglihis ng mga numerong ito. Tandaan na ang "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 ay nagpapahiwatig ng "Var" / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 ay nagpapahiwatig ng "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) 2) ^ 2 ay nagpapahiwatig ng "Var" Magbasa nang higit pa »

Zero Kung mayroon ka lamang isang numero o isang milyong mga numero na eksaktong pareho (tulad ng lahat ay 25), ang zero na paglihis ay magiging zero. Upang magkaroon ng standard deviation na higit sa zero, dapat kang magkaroon ng isang sample na naglalaman ng mga halaga na hindi pareho. Kaya, sa pinakamaliit, kailangan mo sa sample na may hindi bababa sa dalawang halaga na hindi katumbas upang magkaroon ng standard deviation na mas malaki kaysa sa zero. sana nakatulong iyan Magbasa nang higit pa »

"Bahagi 1) 0.80164" "Bahagi 2) 0.31125" "May 5 switch kaysa bukas o sarado." "Kaya may pinakamaraming" 2 ^ 5 = 32 "na mga kaso upang siyasatin." "Maaari naming tumagal ng ilang mga shortcut kahit na:" "Kung pareho ang 1 & 4 ay bukas o parehong 2 & 5 ay bukas, ang kasalukuyang" "ay hindi maaaring pumasa." "Kaya (1 OR 4) AT (2 O 5) ay dapat sarado." "Ngunit mayroong karagdagang pamantayan:" "Kung bukas (4 at 2) ay bukas, 3 ay dapat sarado." "Kung bukas (1 & 5), 3 ay dapat sarado." "Kaya kun Magbasa nang higit pa »

Ang karaniwang error ay ang aming pagtatantya para sa hindi kilalang parameter sigma (karaniwang paglihis). Ang karaniwang error ay ang parisukat na ugat ng pagtatantya ng pagkakaiba. s.e. = sqrt (sumbrero sigma ^ 2). Ito ay isang sukatan ng average na vertical distansya isa sa aming mga obserbasyon ay mula sa kinakalkula linya ng pagbabalik. Sa ganitong paraan, tinatantya nito ang hindi kilalang dami ng sigma, na kung gaano kalayo ang inaasahan naming anumang potensyal na pagmamasid ay mula sa aktwal na linya ng pagbabalik (ang linya na nakuha namin ang aming pinakamaliit na mga parisukat na pagtatantya para sa). Magbasa nang higit pa »

Ang posibilidad ng pagguhit ng alinman sa pitong, dalawa o isang alas ay 3/13. Ang posibilidad ng pagguhit ng alinman sa isang alas, isang pito o dalawa ay kapareho ng posibilidad ng pagguhit ng isang alas plus ang posibilidad ng isang pitong plus ang posibilidad ng dalawa. P = P_ (Ace) + P_ (pitong) + P_ (dalawa) May apat na aces sa kubyerta, kaya ang probabilidad ay dapat na 4 (ang bilang ng mga "magandang" posibilidad) ) = 4/52 = 1/13 Dahil may apat na dalawa at dalawampu, maaari nating gamitin ang parehong logic upang malaman na ang posibilidad ay pareho para sa lahat ng tatlong: P_ (pitong) = P_ (dalawa) = P Magbasa nang higit pa »

1884 sa pangkalahatan maaari kang magkaroon ng 8 na pumili ng 6 para sa mga lalaki at 10 ang pinili 5 para sa mga kababaihan. Huwag mo akong tanungin kung bakit mayroon kang higit pang mga babae at ang iyong komite ay humihiling ng mas kaunting representasyon ngunit iyon ay isa pang kuwento. Okay kaya ang catch ay na 1 ng mga guys tumangging upang gumana sa isa sa mga batang babae. Kaya ang partikular na taong ito ay hindi maaaring gamitin sa lahat ng mga guys upang ibawas namin ang 1 mula sa 8 at idagdag ang kanyang mga kumbinasyon sa kabuuan ng 7 pumili ng 1 mga paraan sa dulo. Kaya't magsimulang magsimula sa iba pan Magbasa nang higit pa »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Sa pangkalahatan ayusin natin ang mga item, kung saan may iba't ibang mga item na nagaganap sa bawat" n_i " , ..., k ", at kami ay may" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "mga posibilidad ng pag-aayos ng mga ito." "Kaya kailangan nating isaalang-alang kung gaano karaming beses ang mga bagay na nangyari:" "Narito kami ay may 7 na item: dalawang 579 at isa 6, kaya" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "posibilidad" " Ito ay tinatawag na isang multinomial koepisyent. " "Ang pilosopiya sa likuran nito ay simple. Ma Magbasa nang higit pa »

Q_1 = 24 Kung mayroon kang isang calculator na TI-84 sa kamay: Maaari mong sundin ang mga hakbang na ito: Una ilagay ang mga numero sa pagkakasunud-sunod. Pagkatapos ay pindutin mo ang pindutan ng stat. Pagkatapos ay "1: I-edit" at pasulong at ipasok ang iyong mga halaga sa pagkakasunud-sunod Pagkatapos na pindutin muli ang pindutan ng stat at pumunta sa "CALC" at pindutin ang "1: 1-Var Stats" pindutin ang kalkulahin. Pagkatapos ay mag-scroll pababa hanggang sa makita mo ang Q_1. Ang halaga ay ang iyong sagot :) Magbasa nang higit pa »

Maliit na sample, normal na pamamahagi at maaari mong kalkulahin ang karaniwang paglihis at ibig sabihin, ang mga istatistika ng t ay ginagamit Para sa isang malaking sample, ang mga istatistika ng Z (marka ng Z) ay humigit-kumulang isang karaniwang normal na pamamahagi. Kapag ang sample ay maliit, ang pagkakaiba-iba sa pamamahagi ng Z ay nagmumula sa randomness. Ito ay nagpapahiwatig na ang pamamahagi ng probabilidad ay mas kumalat kaysa sa karaniwang pamamahagi ng pamantayan. Kapag ang n ay sample na numero at df = n-1, t score (t statistics) ay maaaring ikuwenta sa pamamagitan ng t = (x ¯ -μ0) / (s / n ^ 0.5) x
Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ay sigma ^ 2 = 15.81 at ang karaniwang paglihis ay sigma approx 3.98. Sa isang binomyal na pamamahagi mayroon kaming lubos na magandang mga formula para sa ibig sabihin at wariance: mu = Np textr at sigma ^ 2 = Np (1-p) Kaya, ang pagkakaiba ay sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0.85 * 0.15 = 15.81. Ang karaniwang paglihis ay (tulad ng dati) ang square root ng pagkakaiba: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) tantiya 3.98. Magbasa nang higit pa »

Kulay (pula) (sigma ^ 2 = 3.25) Upang mahanap ang pagkakaiba, kailangan muna nating kalkulahin ang ibig sabihin. Upang kalkulahin ang ibig sabihin, idagdag lamang ang lahat ng mga punto ng data, pagkatapos ay hatiin sa pamamagitan ng bilang ng mga punto ng data. Ang formula para sa ibig sabihin mu ay mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Kung saan x_k ang kth data point, at n ang bilang ng data mga puntos. Para sa aming hanay ng data, mayroon kami: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Kaya ang ibig sabihin ay mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Ngayon upang makalkula ang pagkak Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ay 27500 Ang ibig sabihin ng data set ay ibinigay sa pamamagitan ng kabuuan ng data na hinati sa kanilang numero ie (Sigmax) / N Kaya ang ibig sabihin ay 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Ang pagkakaiba ay ibinigay ng (Sigmax ^ 2) / N - (Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Kaya variance ay 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Magbasa nang higit pa »

Pagkakaiba-iba ng populasyon: 56.556 Pagkakaiba ng sample: 67.867 Upang makalkula ang pagkakaiba: Kalkulahin ang average na aritmetika (ang ibig sabihin) Para sa bawat halaga ng datos na parisukat ang pagkakaiba sa pagitan ng halaga ng data at ang ibig sabihin ng Kalkulahin ang kabuuan ng mga parisukat na pagkakaiba Kung ang iyong data ay kumakatawan sa buong populasyon: 4. Hatiin ang kabuuan ng mga parisukat na pagkakaiba sa bilang ng mga halaga ng data upang makuha ang pagkakaiba ng populasyon Kung ang iyong data ay kumakatawan lamang sa isang sample na kinuha mula sa isang mas malaking populasyon 4. Hatiin ang kabuuan n Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ay 25.14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Ang pagkakaiba (sigma ^ 2) ay ang average ng squared difference mula sa ibig sabihin. Ang ibig sabihin ay (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 6, 5, 6, 5, 6, 6, Magbasa nang higit pa »

Depende kung ang ibinigay na data ay dadalhin bilang ang buong populasyon (lahat ng mga halaga) o isang sample mula sa ilang mas malaking populasyon: Ang pagkakaiba sa populasyon sigma ^ 2 ~ = 66.7 Ang pagkakaiba ng sample s ^ 2 ~ = 77.8 Ito ay maaaring tinutukoy gamit ang standard built- sa mga pag-andar ng isang pang-agham na calculator o isang kumalat na sheet (tulad ng sa ibaba): ... o maaari itong kalkulahin sa mga hakbang tulad ng: Tukuyin ang kabuuan ng mga halaga ng data Hatiin ang kabuuan ng mga halaga ng data sa pamamagitan ng bilang ng mga halaga ng data upang makuha ang ibig sabihin Para sa bawat halaga ng data Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ng hanay ng data ay 6.29. Tandaan na ang formula ng pagkakaiba para sa layunin ng pagkalkula ay 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 kung saan n ay ang kabuuang bilang ng mga halaga sa ang ibinigay na data set. Sa iyong ibinigay na data mayroon kaming n = 7 at ang mga halaga ng x_i ay {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Kaya, ang iyong pagkakaiba = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6.29 Magbasa nang higit pa »

47.9 Ipagpalagay ko na ang ibig sabihin mo ay pagkakaiba sa populasyon (ang pagkakaiba-iba ng sample ay magkakaiba-iba). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Mangyaring iibahin sa pagitan ng dalawa. Ang unang senyas ay nagsasabing "idagdag ang mga parisukat ng iyong mga numero", ang pangalawang sabi ay "idagdag muna, pagkatapos ay parisukat ang kabuuan" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 Magbasa nang higit pa »

5 = 5/5 mu = 29/5 Para sa pagkalkula ng variance sigma ^ 2 gamitin ang formula sigma ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Pagpalain ng Diyos ... Umaasa ako na ang paliwanag ay kapaki-pakinabang. Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ng sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 compute ang aritmetika mean mu unang n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 God bless .. ..Umaasa ako na ang paliwanag ay kapaki-pakinabang. Magbasa nang higit pa »