Statistics

211/2 o 105.5 hanapin ang ibig sabihin: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 ibawas ang ibig sabihin mula sa bawat numero sa data at parisukat ang resulta: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 hanapin ang ibig sabihin ng mga pagkakaiba sa squared: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 o 105.5 Magbasa nang higit pa »

Ang halaga ng variance, s ^ 2, ay kulay (puti) ("XXX") s ^ 2 = (sum (x_i-barx)) / (n- 1) kung saan ang barx ay ang ibig sabihin ng sample set color (white) ("XXX") sa kasong ito ang mean ng {3,6,7,8,9} ay (sumx_i) /5=6.6 Magbasa nang higit pa »

Maaari mong malaman ito sa pamamagitan ng pagsunod sa ilang mga hakbang. Unang hakbang: Hanapin ang ibig sabihin ng iyong mga numero Dalhin ang lahat ng mga numero at ibawas ang ibig sabihin mula sa bawat isa. Pagkatapos ay maaari mong i-squared ang bawat numero. Ikaapat na hakbang: pagkatapos ay idagdag mo ang lahat ng mga numero ng magkasama. Huling hakbang: hinati ang hakbang apat na may numero na iyong idinagdag minus 1. Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba sa populasyon: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Ang pagkakaiba sa halimbawang: sigma _ ("sample") ^ 2 ~ = 38.48 Ang sagot ay depende sa kung ang data na ibinigay ay inilaan upang maging buong populasyon o isang sample mula sa populasyon . Sa praktis gagamitin lamang namin ang calculator, spreadsheet, o ilang pakete ng software upang matukoy ang mga halagang ito. Halimbawa, ang isang spreadsheet ng Excel ay maaaring magmukhang: (tandaan na ang haligi F ay inilaan lamang upang idokumento ang mga function na builtin na ginamit sa haligi D) Dahil ang ehersisyo na ito ay maaaring inilaan upang m Magbasa nang higit pa »

Pagkakaiba (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Populasyon ng data: kulay (puti) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Laki ng populasyon: kulay (puti) "0) 3/6 = 1/2 = 0.5 Deviations mula sa Mean: kulay (puti) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} kulay (puti) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5,9.5} Mga parisukat ng Deviations mula sa Mean: ("XXX") (20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25) Ang kabuuan ng mga parisukat ng Deviations mula sa Mean: kulay (puti) ("XXX") 189.5 Pagkakaiba: sigma_ Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ng "" "Sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Compute ang ibig sabihin ng barx unang barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Pagbabago "" "sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 (2-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Pagpalain ng Diyos .... Umaasa ako na ang paliwanag ay kapaki-pakinabang. Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ng populasyon ng hanay ng data ay sigma ^ 2 = 35 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 populasyon, na maaaring kalkulahin mula sa mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i Sa aming po Magbasa nang higit pa »

Ibig sabihin: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 hanapin deviations ng bawat numero (n-ibig sabihin): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 variance = ibig sabihin ng deviations: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) Magbasa nang higit pa »

Variance sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Malutas ang kahalagahan ng barx unang barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 God bless .... Sana kapaki-pakinabang ang paliwanag. Magbasa nang higit pa »

-140.714286 Ang pagkakaiba ay kinakalkula gamit ang formula 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), at kapag ikaw ay sub sa mga numero, nakukuha mo ang sumusunod na mga halaga: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Magbasa nang higit pa »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Mula sa ibinigay na: n = 6 Pinag-uusapan natin ang unang aritmetika. Ang pormula para sa pagkakaiba ng ungrouped data ay sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n sigma (6 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Pagpalain ng Diyos .... Umaasa ako na ang paliwanag ay kapaki-pakinabang. Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba ay 28.472 Mean ng {9, -4, 7, 10, 3, -2} ay (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Para sa Pagkakaiba ng isang serye {x_1.x_2, ..., x_6}, na ang ibig sabihin ay barxis na ibinigay ng (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 at samakatuwid ito ay 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - 2)) ^ 2} o 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150 /36)=28.472 Magbasa nang higit pa »

1913/30 Isaalang-alang ang hanay na "X" ng mga numero 9, 4, -5, 7, 12, -8 Hakbang 1: "Mean" = "Sum ng mga halaga X" / "N (Bilang ng Mga Halaga)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Hakbang 2: Upang mahanap ang pagkakaiba, ibawas ang ibig sabihin mula sa bawat isa sa mga halaga, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Hakbang 3: Ngayon parisukat ang lahat ng mga sagot na nakuha mo mula sa pagbabawas. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = Magbasa nang higit pa »

Ang pamamahagi ay isang pamamahagi ng exponential. (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Ang limitasyon ng pamamahagi ay (0, oo) Upang makahanap ng k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Magbasa nang higit pa »

Ipagpalagay na hinahanap natin ang pagkakaiba ng populasyon: kulay (puti) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Narito ang data sa isang format ng spreadsheet (siyempre, sa ibinigay na data, may spreadsheet o calculator mga pag-andar upang mabigyan ang pagkakaiba nang walang mga intermediate value, narito ang mga ito para sa mga layuning pagtuturo lamang). Ang Pagkakaiba ng Populasyon ay (ang kabuuan ng mga parisukat ng mga pagkakaiba ng mga indibidwal na halaga ng data mula sa ibig sabihin) kulay (puti) ("XXX") na hinati sa (ang bilang ng mga halaga ng data) Hindi na kung ang data ay inilaan u Magbasa nang higit pa »

"Pagkakaiba" _ "pop." ~ 12.57 Dahil sa mga termino: {2,9,3,2,7,7,12} Kabuuan ng mga termino: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Bilang ng mga termino: 7 Mean: 42 / 7 = 6 Deviations mula Mean: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Mga parisukat ng Deviations mula sa Mean: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 (2 - 6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2, (7-6) ^ 2, ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Populasyon Pagkakaiba = ("Sum ng mga parisukat ng Deviations mula Mean") / ("Bilang ng Mga Tuntunin") = 88/7 ~ ~ 12.57 Magbasa nang higit pa »

3.27 Pagkakaiba = sumx ^ 2 / n - (ibig sabihin) ^ 2 Mean = sum (x) / n kung saan n sa bilang ng mga termino = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Variance = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 Magbasa nang higit pa »

5 = 63 = 54 63 = 58 = 5 (x - ibig sabihin) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - ibig sabihin = 54 - 58 = -4 (x - ibig sabihin) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - ibig sabihin = 62 - 58 = 4 (x - mean) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - ibig sabihin = 59 - 58 = 1 (x - mean) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - mean = 52 - 58 = -6 (x - mean) ^ 2 = (-6) ^ 2 = (x - ibig sabihin) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - mean) ^ 2) / n = 94/5 = 18.8 Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba (Populasyon): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Ang Pagkakaiba ng Populasyon (kulay (itim) (sigma ^ 2) ay ang average ng mga parisukat ng mga pagkakaiba sa pagitan ng bawat item ng data ng populasyon at ang ibig sabihin ng populasyon. , d_3, ...} ng laki n na may ibig sabihin na halaga ng mu sigma ^ 2 = (sum (d_i - mu) ^ 2) / n Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba. Ang karaniwang normal ay ang normal na set up tulad na mu, sigma = 0,1 kaya alam namin ang mga resulta muna. Ang PDF para sa standard na normal ay: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Ito ay may mean na halaga: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) ^ d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 sumusunod na: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Oras na ito, gumamit ng IBP: Var (z Magbasa nang higit pa »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx na hindi nakasulat bilang: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Ipinapalagay ko na ang tanong na sinasabing sabihin f (x) = 3x ^ 2 "para sa" -1 <x <1; 0 "otherwise" Hanapin ang pagkakaiba? (X) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + 2cancel (intf (x ) x 1 x 2 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ 2 Saan, Magbasa nang higit pa »

"b)" 7/16 "Ang kabaligtaran ng kaganapan ay ang pinakamaliit ay"> = 1/4 "Mas madaling makalkula ang pangyayaring iyon kung sasabihin lang natin" "ang x at y ay dapat parehong"> = 1/4 "pagkatapos." "At ang mga posible para sa mga iyon ay simple" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Magbasa nang higit pa »

= 0.999979973 "Ang komplimentaryong kaganapan ay mas madaling makalkula." "Kaya namin kalkulahin ang posibilidad ng pagkuha ng higit sa 18 mga ulo." "Ito ay katumbas ng posibilidad ng pagkuha ng 19 ulo, kasama ang" "posibilidad ng pagkuha ng 20 ulo." "Inilapat namin ang binomyal na pamamahagi." P ["19 ulo"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 ulo"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 " = "P (" 19 o 20 ulo ") = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["sa karamihan ng 18 ulo"] = 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0.999979973 Magbasa nang higit pa »

Z = -1.5 Dahil alam natin na ang oras na kinakailangan upang matapos ang pagsubok ay karaniwang ipinamamahagi, maaari naming mahanap ang z-score para sa partikular na oras na ito. Ang formula para sa z-score ay z = (x-mu) / sigma, kung saan ang x ay ang naobserbahang halaga, ang mu ang ibig sabihin, at sigma ang standard deviation. z = (45 - 60) / 10 z = -1.5 Ang oras ng mag-aaral ay 1.5 standard deviations sa ibaba ng ibig sabihin. Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba. Ang R ^ 2 na halaga ay karaniwang nagsasabi sa iyo kung anong porsyento ng pagkakaiba-iba sa iyong variable na tugon ay binibilang sa pamamagitan ng pagkakaiba-iba sa iyong paliwanag na variable. Nagbibigay ito ng isang sukatan ng lakas ng isang linear association. Sa sitwasyong ito, R ^ 2 = 0.7569. Sa pagpaparami ng decimal na ito sa pamamagitan ng 100, nakita namin na 75.69% ng pagkakaiba-iba sa enerhiya na nilalaman ng isang packet ng mga chips ay maaaring ipaliwanag sa pamamagitan ng pagkakaiba-iba sa kanilang taba nilalaman. Siyempre, nangangahulugan ito na ang 24.31% ng pagkakaiba-iba sa nilalaman n Magbasa nang higit pa »

Z - iskor para sa 98% na agwat ng pagtitiwala ay 2.33 Paano makuha ito. Half of 0.98 = 0.49 Hanapin ang halaga na ito sa lugar sa ilalim ng Normal curve table. Ang pinakamalapit na halaga ay 0.4901 Ang halaga ng z nito ay 2.33 Magbasa nang higit pa »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Ang karaniwang normal na pamamahagi ay nagpapalit lamang ng grupo ng data sa aming pamamahagi ng dalas na ang ibig sabihin ay 0 at ang karaniwang paglihis ay 1 Maaari naming gamitin ang: z = (x-mu) / Sigma ipagpapalagay na nakatanggap kami ng sigma ngunit dito kami ay sa halip SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); kung saan n ay sukat ng sample ... Magbasa nang higit pa »

Ang z-score ay -0.866 z-score ng variable x na may mean mu, at ang standard deviation sigma ay ibinigay ng (x-mu) / (sigma / sqrtn) Bilang mu = 55, sigma = 2, n = 3 at x = 56 z-score ay (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Magbasa nang higit pa »

Z = 0 Mayroon akong sariling pag-aalinlangan tungkol sa kawastuan ng problema. Ang sukat ng sample ay 5. Ito ay angkop upang makahanap ng marka ng t. Ang z score ay kinakalkula lamang kapag ang sukat ng sample ay> = 30 Ang ilang mga istatistika, kung naniniwala sila na normal ang pamamahagi ng populasyon, gamitin ang z score kahit na ang sukat ng sample ay mas mababa sa 30. Hindi ka malinaw na sinasabi kung aling pamamahagi ang gusto mo upang makalkula ang z. Maaaring ito ay isang pamantayan na sinusunod o maaaring ito ay pamamahagi ng sampling. Dahil tinanong mo ang tanong, sasagutin ko sa pamamagitan ng pag-aakala na Magbasa nang higit pa »

Ang z-score ay -26.03 z-score ng variable x na may mean mu, at ang standard deviation sigma ay ibinigay ng (x-mu) / (sigma / sqrtn) Bilang Mu = 35, sigma = 5, n = 57 at x = 13 z-score ay (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Magbasa nang higit pa »

Ang sagot ay z = 0.05 sa isang normal na pamamahagi. Upang malutas ang problemang ito, kakailanganin mo ng access sa isang z-table (tinatawag din na isang "karaniwang normal na talahanayan") para sa normal na pamamahagi. May isang magandang sa Wikipedia. Sa pamamagitan ng pagtatanong kung ano ang halaga ng z tulad na 52% ng data ay sa kaliwa nito, ang iyong layunin ay upang mahanap ang isang z-halaga kung saan ang pinagsama-samang lugar hanggang sa halaga ng z sums sa 0.52. Samakatuwid kailangan mo ng isang pinagsama-samang z-table. Hanapin ang entry sa pinagsama-samang z-table na nagpapakita kung saan ang isang Magbasa nang higit pa »

0.38. Mangyaring tingnan ang talahanayan na naka-link sa ibaba. Sa pangkalahatan, ang isa ay dapat gumamit ng isang mesa na katulad nito o isang programa ng kompyuter upang matukoy ang z-score na nauugnay sa isang partikular na CDF o vice versa. Upang gamitin ang talahanayan na ito, hanapin ang halaga na iyong hinahanap, sa kasong ito 0.65. Ang hanay ay nagsasabi sa iyo ang mga at ang ika-sampung lugar at ang hanay ay nagsasabi sa iyo ng isang daang lugar. Kaya, para sa 0.65, makikita natin na ang halaga ay sa pagitan ng 0.38 at 0.39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Magbasa nang higit pa »

Sa pangkalahatan, sa palagay ko ang desisyon na gumamit ng isang bar o pie chart ay isang personal na pagpipilian. Kung gumagamit ka ng mga graph bilang bahagi ng isang presentasyon, tumuon sa pangkalahatang kuwento na sinusubukan mong ibahagi sa mga graphical chart at mga imahe. Sa ibaba ay ang pinalawig na patnubay na ginagamit ko sa pagsusuri kung gumamit ng isang bar o pie chart: Bar Chart kapag nagpapansin ng nag-trend na pagganap (halimbawa, sabihin, sa paglipas ng panahon) Pie Chart kapag nagpapakita ng pamamahagi ng buong Halimbawa: Sabihin nating nais mong subaybayan kung paano ka gastusin ang iyong pera. At sa bu Magbasa nang higit pa »

P (2,3,5 o 7) = 1/2 (Probabilty ng landing sa isang prime number) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Probability ng hindi landing sa isang kalakasan) (Ipagpapalagay na ang 1-8 ay nangangahulugang kapwa ay kasama) Mayroong 4 primes sa listahan, mula sa isang kabuuang 8 na numero. Kaya ang posibilidad ay ang bilang ng mga kanais-nais na kinalabasan (4) na hinati sa kabuuang posibleng mga kinalabasan (8). Katumbas ito ng kalahati. Ang posibilidad ng pagdagdag ng anumang kaganapan ay P_c = 1 - P_1. Ang pampuno ng kalakasan ay ang {1, 4, 6, 8} Hindi ito ang hanay ng mga bilang ng composite (bilang 1 ay itinuturing na hindi kalakasan o compos Magbasa nang higit pa »

Ang sagot ay 14 na pumili 6. Iyon ay: 3003 Ang formula para sa pagkalkula ng bilang ng mga paraan upang piliin ang mga bagay mula sa mga item ay (n!) / [K! (N-k)!] Kung saan! ay nangangahulugang ang factorial ng a. Ang factorial ng isang numero ay lamang ang produkto ng lahat ng natural na mga numero mula sa 1 hanggang sa ibinigay na numero (ang bilang ay kasama sa produkto). Kaya ang sagot ay (14!) / (6! 8!) = 3003 Magbasa nang higit pa »

1. Ang lahat ng probabilities na umiiral sa isang continuum mula sa 0 hanggang 1. 0 ay isang imposibleng kaganapan at 1 ay isang tiyak na kaganapan. Ang ilang mga katangian ng mga probabilities ay na ang posibilidad ng isang kaganapan HINDI nangyayari ay katumbas ng 1 minus ang posibilidad ng kaganapan nangyayari. Dahil ang buong dalas ng pamamahagi ay naglalaman ng LAHAT ng mga posibleng kinalabasan, ang probabilidad ng kaganapan sa loob ng pamamahagi ng dalas ay tiyak, o 1. Magbasa nang higit pa »

1) Ang probabilidad ay 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Ang probabilidad ay 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Ang mga rate ng pagtanggi ng tatlong mga kagawaran ay 0.1, 0.08, at 0.12 ayon sa pagkakabanggit. Ang ibig sabihin nito ay 0.9, 0.92 at 0.88 ay ang posibilidad na ang serum ay pumasa sa pagsubok sa bawat kagawaran nang magkahiwalay. Ang posibilidad na ang suwero ay pumasa sa unang inspeksyon ay 0.9 Ang posibilidad na nabigo ang ikalawang inspeksyon ay 0.08. Kaya ang kondisyong posibilidad nito ay 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% Para sa serum na tinanggihan ng ikatlong departamento, dapat munang ipasa nito ang una at ikalawang Magbasa nang higit pa »

Kahit saan sa pagitan ng 0% at sa ilalim lamang ng 50% Kung ang lahat ng mga halaga sa hanay ng data na laki ng 2N + 1 ay naiiba, pagkatapos N / (2N + 1) * 100% Kung ang mga elemento ng set ng data ay nakaayos sa pataas na pagkakasunud-sunod, ang panggitna ay ang halaga ng gitnang elemento. Para sa isang malaking data na nakatakda sa mga natatanging halaga, ang porsyento ng mga halaga na mas mababa kaysa sa panggitna ay magiging mas mababa sa 50% lamang. Isaalang-alang ang hanay ng data [0, 0, 0, 1, 1].Ang panggitna ay 0 at 0% ng mga halaga ay mas mababa kaysa sa panggitna. Magbasa nang higit pa »

0.420175 = P ["5 mga layunin sa 6 na shot"] + P ["6 mga layunin sa 6 shot"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0.420175 Magbasa nang higit pa »

0.2252 "May 5 + 7 + 8 = 20 na krayola sa kabuuan." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Paliwanag:" "Dahil palitan natin, ang mga posible sa pagguhit ng asul na krayola ay" "sa bawat oras na 5/20. Ipinahayag namin na gumuhit tayo 4 beses ng isang asul na" "at pagkatapos ay 11 beses hindi isang asul na isa ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Siyempre ang mga bughaw ay hindi kailangang maisulat muna upang doon" "ay C (15,4) mga paraan ng pagguhit sa mga ito, kaya't kami ay dumami ng C (15,4)." &q Magbasa nang higit pa »

Mayroong ilang mga uri ng mga average, ngunit karaniwang ito ay ipinapalagay na ang ibig sabihin ng aritmetika. Ang panggitna, na itinuturing na maluwag bilang 'average', ay kinakalkula sa ibang paraan. Isaalang-alang natin ang listahang ito ng mga numero kung saan, para sa kaginhawahan. ay nakalista sa numerong order: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Upang makuha ang kahulugan ng aritmetika, idagdag ang mga numero ng magkasama upang makuha ang kabuuan. Bilangin ang mga numero upang makuha ang bilang. Hatiin ang kabuuan ng bilang upang makuha ang kahulugan ng aritmetika. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> an Magbasa nang higit pa »

Hanapin sa ibaba :) Upang mahanap ang average ng isang set ng mga numero mo unang idagdag ang lahat ng mga numero sa set at pagkatapos ay hatiin sa pamamagitan ng kabuuang halaga ng mga numero. Halimbawa sabihin ang iyong hanay ay binubuo ng mga sumusunod: 32,40,29,45,33,33,38,41 Gusto mong idagdag ang mga ito: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Ngayon mo kukuha ng kabuuang 290 at hatiin sa pamamagitan ng kabuuang bilang ng mga numero, para sa aming kaso mayroon kaming isang kabuuang 8 na numero. 290/8 = 36.25 Ang aming average ay 36.25 Magbasa nang higit pa »

Ang "patuloy" ay walang mga puwang. Ang "Discrete" ay may mga natatanging halaga na pinaghiwalay ng mga rehiyon na "walang halaga". Ang patuloy na maaaring maging tulad ng taas, na maaaring magkakaiba sa isang populasyon na "patuloy", na walang mga tiyak na limitasyon. Ang "Discrete" ay maaaring maging mga pagpipilian o mga resulta ng isang pagsubok - ito ay alinman sa "ay" o "ay hindi" - walang mga gradations o "pagpapatuloy" sa pagitan ng mga pagpipilian. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Magbasa nang higit pa »

Kabilang sa mga mapaglarawang istatistika ang paglalarawan ng ibinigay na sample na data, nang hindi gumagawa ng paghatol tungkol sa populasyon. Halimbawa: ang ibig sabihin ng sample ay maaaring kalkulahin mula sa sample, at ito ay isang mapaglarawang istatistika. Ang mga istatistika ng inferent ay nakakuha ng konklusyon tungkol sa populasyon batay sa sample. Halimbawa, inamin na sinusuportahan ng karamihan ng mga tao ang isang kandidato (batay sa isang ibinigay na sample). Relasyon: Dahil wala kaming access sa buong populasyon, gumagamit kami ng mga istatistika na naglalarawang gumawa ng mga inferential na konklusyon. Magbasa nang higit pa »

Ang mode ay tataas din ng parehong numero Hayaan ang isang hanay ng data: a_1; a_2; a_3; ... a_n. Hayaan m maging isang mode ng set na ito. Kung magdagdag ka ng isang bilang n sa bawat halaga, ang dami ng mga numero ay hindi magbabago, tanging ang mga numero ay magbabago, kaya kung ang isang m ay may pinakamaraming magaganap (m ay ang mode), pagkatapos magdagdag ng isang numero m + n ay magkakaroon ng pinakamaraming Ang mga mangyayari (mangyayari ito sa parehong mga posisyon sa set bilang m sa unang). Magbasa nang higit pa »

Detalye sa paliwanag halimbawa: coin flipping sa pangkalahatan ang posibilidad ng buntot at ulo ay dapat na 50% ngunit aktwal na maaaring ito ay 30% ulo at 70% buntot o 40% ulo & 60% buntot o ...... ngunit ang higit pa beses na ginagawa mo ang eksperimento => ang sample ay mas malaki (karaniwan ay mas mataas kaysa sa 30) ng CLT (central limit theorem), sa wakas ito ay magtatagpo sa 50% 50% Magbasa nang higit pa »

Kung mayroon kang masyadong maraming iba't ibang mga halaga. Halimbawa: Sabihin mong sukatin ang taas ng 2000 adult na lalaki. At sukatin mo ang pinakamalapit na milimetro. Magkakaroon ka ng 2000 na mga halaga, karamihan sa mga ito ay naiiba. Ngayon kung nais mong magbigay ng isang impression ng pamamahagi ng taas sa iyong populasyon, kakailanganin mong pangkatin ang mga sukat na ito sa mga klase, sabihin 50 mm klase (sa ilalim ng 1.50m, 1.50- <1.55m, 1.55 - <160m, atbp.) May mga hangganan ng iyong klase. Ang bawat tao'y mula sa 1.500 hanggang 1.549 ay nasa isang klase, lahat ng tao mula 1.550 hanggang 1.599 Magbasa nang higit pa »

Kapag ikaw: 1) hindi alam ang bawat detalye ng iyong modelo; 2) hindi ito katumbas ng modelo sa bawat detalye; 3) ang sistema na mayroon ka ay random sa pamamagitan ng likas na katangian. Una sa lahat, dapat nating tukuyin kung ano ang "mga random effect." Ang mga random na epekto ay anumang bagay, sa loob o labas, na nakakaimpluwensya sa pag-uugali ng iyong system, hal. blackouts sa isang grid ng kuryente ng lungsod. Iba-iba ang mga tao sa mga ito, hal. ang mga tao mula sa ecology ay kagustuhan na tumawag sa kanila ng mga sakuna, ang kaso ng blackout, o demographic, sa kaso ng lungsod ay magiging isang pagtaas s Magbasa nang higit pa »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [sum ay 8] = 5/36" "Tulad ng mayroong 5 posibleng mga kumbinasyon upang magtapon ng 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3), at (6,2). " "a) Ito ay katumbas ng mga logro na mayroon kami 7 beses sa isang hanay ng isang" "kabuuan na naiiba mula sa 8, at ang mga ito ay" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) (P ["x = 8, x> = 2"]) / (P ["x> = 2" (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0.351087 * (5/36) = 0.048762 P ["x> = 2 "] = P [" unang beses sum Magbasa nang higit pa »

4.1051 * 10 ^ -7% para sa 2 reds, 1 yellow w / o kapalit; 3.7037 x 10 ^ -7% para sa 2 reds, 1 dilaw w / kapalit Una, set up ng isang equation na kumakatawan sa iyong problema sa salita: 10 pulang discs + 10 berdeng discs + 10 dilaw na discs = 30 discs kabuuang 1) Gumuhit ng 2 pulang discs at 1 dilaw na disc na magkakasunod nang hindi pinapalitan ang mga ito. Nilikha namin ang mga fractions, kung saan ang numerator ay disc na iyong iginuhit at ang denamineytor ay ang bilang ng mga disc na natitira sa bag. 1 ay isang pulang disc at 30 ay ang bilang ng mga disc na natitira. Habang nakukuha mo ang mga disc (at hindi pinalitan Magbasa nang higit pa »

31 Una ng dalawang kahulugan: Median ang gitnang halaga ng isang grupo ng mga numero. Average ay ang kabuuan ng isang grupo ng mga numero na hinati sa bilang ng mga numero. Sa paggawa nito, nagiging malinaw na ang layunin sa pagsasanay na ito ay upang madagdagan ang iba't ibang mga median. Kaya paano natin ito ginagawa? Ang layunin ay upang ayusin ang mga hanay ng mga numero upang magkaroon kami ng mga gitnang halaga ng bawat hanay bilang mataas hangga't maaari. Halimbawa, ang pinakamataas na posibleng panggitna ay 41 na may mga bilang na 42, 43, 44, at 45 na mas mataas kaysa dito at ang ilang grupo ng apat na bila Magbasa nang higit pa »

48 beses Bilang ng mga oras na inaasahang siya ay pindutin ang bola = P beses "Kabuuang beses siya bat" = 3/5 beses 80 = 3 / cancel5 beses cancel80 ^ 16 = 3 beses 16 = 48 beses Magbasa nang higit pa »

"Tingnan ang paliwanag" "Namin ang isang tagal ng panahon na may haba" t ", na binubuo ng mga piraso n" Delta t = t / n ". Ipagpalagay na ang pagkakataon para sa isang matagumpay na kaganapan sa isang piraso ay" p " ang kabuuang bilang ng mga kaganapan sa n "" oras piraso ay ipinamamahagi binomial ayon sa "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "sa" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(mga kumbinasyon)" "Ngayon, hayaan natin" n-> oo " , "ngunit" n * p = lambda "Kaya pinalitan namin ang" p = l Magbasa nang higit pa »

"Tingnan ang paliwanag" "y ay karaniwan normal (na may mean 0 at karaniwang paglihis 1)" "Kaya ginagamit namin ang katotohanang ito." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Hinahanap namin ngayon ang z values sa isang table para sa z values para sa z = 2 at z = -1. "at" 0.1587. => P = 0.9772 - 0.1587 = 0.8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Narito kami ay var = 1 at ibig sabihin = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | P [B] = 0.8413 - 0.1587 = 0.6826 "(z values Magbasa nang higit pa »

M + -ts Kung saan t ay ang t-iskor na nauugnay sa agwat ng kumpiyansa na kailangan mo. [Kung ang laki ng iyong sample ay mas malaki kaysa sa 30, ang mga limitasyon ay ibinigay ng mu = bar x + - (z xx SE)] Kalkulahin ang sample mean (m) at sample na populasyon (s) gamit ang standard na formula. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) sum (x_n-m) ^ 2 Kung ipinapalagay mo ang isang karaniwang ibinahagi na populasyon ng iid (mga independiyenteng magkakahiwalay na mga variable na ipinagkaloob na may wakas na pagkakaiba) ang sentral na limitasyon ng teorama na mag-aplay (sabihin N> 35) kung gayon ang ibig sabihin nito ay ipama Magbasa nang higit pa »

Ang Median. Ang isang matinding iskor ay babaguhin ang halaga sa isang panig o sa isa pa. May tatlong pangunahing mga panukala ng sentral na pagkahilig: ibig sabihin, panggitna, at mode. Ang panggitna ay ang halaga sa gitna ng isang pamamahagi ng data kapag ang mga datos ay nakaayos mula sa pinakamababa hanggang sa pinakamataas na halaga. Ito ay ang ratio ng ibig sabihin sa median na karaniwang ginagamit upang makilala ang anumang hilig sa data. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Magbasa nang higit pa »

Ang Arithmetic Average ay ang tamang punto ng balanse. Ang Arithmetic Average ay ang tamang punto ng balanse. Ito ay dahil ang kabuuan ng mga positibong deviations at negatibong deviations na kinuha mula sa aritmetika ay nangangahulugang kanselahin ang bawat isa. Magbasa nang higit pa »

Ang median ay mas apektado ng mga outlier kaysa sa ibig sabihin. Ang median ay mas apektado ng mga outlier kaysa sa ibig sabihin. Tapusin ang unang dataset na ito na walang mga outlier bilang isang halimbawa: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Ang ibig sabihin ay 25.43 at ang panggitna ay 26. Ang ibig sabihin at median ay medyo magkapareho. Sa pangalawang dataset na may isang outlier, mayroong higit pa sa isang pagkakaiba: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Ang ibig sabihin ay 22.71 at ang panggitna ay 26. Ang panggitna ay hindi naapektuhan ng lahat ng outlier sa halimbawang ito . Pakitingnan ang mga kaugnay na tanong na Socratic para sa k Magbasa nang higit pa »

"Nakuha mo ito tama!" "Maaari kong kumpirmahin na ganap na tama ang iyong diskarte." "Kaso 1: Lumipat 3 bukas (Probability 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Kaso 2: Lumipat 3 sarado (Probability 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 " ang circuit na ang kasalukuyang "" pass ay: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Magbasa nang higit pa »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: ang mga odds para sa k mga kaganapan sa isang oras span t ay" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Narito kami ay walang karagdagang pagtutukoy ng tagal ng panahon, kaya "kumuha" t = 1, "lambda = 2. => P [" k mga kaganapan "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 mga kaganapan "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "ay ang fraction na ibabaw ng" "mas maliit na bilog kumpara sa mas malaki." "Ang mga posibilidad na ang isang Magbasa nang higit pa »

Ang kategoryang data ay may mga halaga na hindi maaaring mag-utos sa anumang malinaw, nakakahimok na paraan. Ang kasarian ay isang halimbawa. Ang lalaki ay hindi mas mababa o higit sa Babae. Ang kulay ng mata ay ang iba pang isa sa iyong listahan. Ang mga grado ng sulat ay data ng klase: mayroong isang nakakahimok na pagkakasunud-sunod sa mga ito: kailangan mong mag-order ng mga ito mula sa mataas hanggang sa mababang (o mababa sa mataas). Ang iba pang mga halimbawa na iyong banggitin ay mas marami o mas kaunting tuloy-tuloy na data: maraming posibleng mga halaga, na maaari mong ipangkat sa mga klase, ngunit mayroon kang i Magbasa nang higit pa »

14.7 "roll" P ["lahat ng mga numero na itinapon"] = 1 - P ["1,2,3,4,5, o 6 hindi itinapon"] P ["A o B o C o D o E o F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A at B] - P [A at C] .... + P [A at B and C] + ... "Narito ito" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( (6) (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Ang negatibo dito ay ang aming posibilidad." (n / 1) = sum (d / {da}) (a ^ n) = (d / {da}) sum a ^ n = (d / Magbasa nang higit pa »

Dahil sa paglalarawan ng isang set ng data, ang aming pangunahing interes ay karaniwang ang sentrong halaga ng pamamahagi. Sa mga mapaglarawang istatistika, ipinapaliwanag namin ang mga katangian ng isang hanay ng data sa kamay - hindi kami gumagawa ng mga konklusyon sa mas malaking populasyon mula sa kung saan ang datos ay dumating (Iyon ang mga inferential statistics). Sa paggawa nito, ang karaniwang tanong natin ay karaniwang 'kung saan ang sentro ng pamamahagi'. Upang sagutin ang tanong na iyon, karaniwang ginagamit namin ang ibig sabihin, ang panggitna o ang mode, depende sa uri ng data. Ang tatlong sentral na Magbasa nang higit pa »

"Tingnan ang paliwanag" "Dahil" "pagkakaiba =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "na narito:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" walang pagkakaiba. " ay nangangahulugan na ang lahat ng mga halaga ng X ay katumbas ng ibig sabihin ng E (X) = 1. "" Kaya X ay laging 1. "" Kaya "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Magbasa nang higit pa »

"Sagot D)" "Ito ay ang tanging lohikal na sagot, ang iba ay imposible." "Ito ang problema sa pagkasira ng manunugal." "Ang magsusugal ay nagsisimula sa k dolyar." "Siya ay gumaganap hanggang siya ay umabot sa G dolyar o bumabalik sa 0." p = "pagkakataon na siya ay nanalo ng 1 dolyar sa isang laro." q = 1 - p = "pagkakataon na nawalan siya ng 1 dolyar sa isang laro." "Tumawag" r_k "ang posibilidad (pagkakataon) na siya ay mapahamak." "Pagkatapos ay mayroon kami" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "may&q Magbasa nang higit pa »

Z = 2.33 Kailangan mong tingnan ito mula sa isang z-score table (halimbawa http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) o gumamit ng numerical na pagpapatupad ng kabaligtaran na normal pamamahagi ng cumulative densidad function (eg normsinv sa Excel). Dahil ninanais mo ang 98% na agwat ng porsiyento na nais mong 1% sa bawat panig ng + -z, maghanap ng 99% (0.99) para sa z upang makuha ito. Ang pinakamalapit na halaga para sa 0.99 sa talahanayan ay nagbibigay ng z = 2.32 sa talahanayan (2.33 sa Excel), ito ang iyong marka ng z. Magbasa nang higit pa »

Ang isang R-squared ay nagpapahiwatig kung gaano kahusay ang naobserbahang data na naaangkop sa inaasahang datos ngunit binibigyan ka lamang nito ng impormasyon tungkol sa ugnayan. Ang R-squared na halaga ay nagpapahiwatig kung gaano kahusay ang iyong naobserbahang data, o ang data na iyong nakolekta, ay umaangkop sa inaasahang kalakaran. Ang halaga na ito ay nagsasabi sa iyo ng lakas ng relasyon ngunit, tulad ng lahat ng mga pagsubok sa istatistika, walang ibinigay na nagsasabi sa iyo ng dahilan sa likod ng relasyon o lakas nito. Sa halimbawa sa ibaba, maaari naming makita ang graph sa kaliwa ay walang kaugnayan, tulad ng Magbasa nang higit pa »

Dahil ang pagkakaiba ay hindi tinukoy. Sa Ordinal data, ang mga halaga ng data ay maaaring mag-utos, i.e, maaari naming malaman kung A <B o hindi. Halimbawa: ang "napaka-nasiyahan" na opsyon ay mas malaki kaysa sa "bahagyang nasiyahan" sa isang survey. Ngunit, hindi namin makita ang numerong pagkakaiba sa pagitan ng dalawang opsiyon na ito. Ang karaniwang paglihis ay tinukoy bilang ang average na pagkakaiba ng mga halaga mula sa mean, at hindi maaaring kalkulahin para sa isang ordinal na data. Magbasa nang higit pa »

Ang mga halimbawa ay ginagamit kapag hindi praktikal na magtipon ng data sa isang buong populasyon. Kung ang isang sample ay walang kinikilingan (halimbawa, ang pagkolekta ng data mula sa ilang mga tao na lumabas sa banyo ng mga kababaihan ay hindi isang walang pinapanigan na sample ng populasyon ng isang bansa) ang isang makatwirang malaking sample ay karaniwang nagpapakita ng mga katangian ng buong populasyon. Ang mga istatistika ay gumagamit ng mga halimbawa upang gumawa ng mga pahayag o hula tungkol sa mga pangkalahatang katangian ng isang populasyon. Magbasa nang higit pa »

Dahil may pagkakaiba sa uri ng data na iyong ipinakita. Sa isang chart ng bar, inihambing mo ang kategorya, o kwalitatibong data. Mag-isip ng mga bagay tulad ng kulay ng mata. Walang order sa kanila, tulad ng berde ay hindi 'mas malaki' kaysa kayumanggi. Sa katunayan maaari mong ayusin ang mga ito sa anumang pagkakasunud-sunod. Sa isang histogram, ang mga halaga ay dami, na nangangahulugan na maaari silang mahati sa mga grupo na inayos. Mag-isip ng taas o timbang, kung saan inilalagay mo ang iyong data sa mga klase, tulad ng 'sa ilalim ng 1.50m', '1.50-1.60m' at iba pa. Ang mga klase ay nakakonekta, Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba ang aking mga saloobin: Ang pangkalahatang anyo para sa binomyal na posibilidad ay: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((p) ^ (nk)) Ang tanong ay Bakit Kailangan ba natin ang unang termino, ang termino ng kumbinasyon? Gumawa tayo ng isang halimbawa at pagkatapos ay darating itong malinaw. Tingnan natin ang binomyal na posibilidad ng pag-flipping ng barya 3 beses. Let's set pagkuha ng mga ulo upang maging p at ng hindi pagkuha ng mga ulo ~ p (pareho = 1/2). Kapag dumadaan tayo sa proseso ng pagbubuo, ang 4 na termino ng kabuuan ay magkapantay 1 (sa kakanyahan, tinitingnan natin ang lahat ng mga posibl Magbasa nang higit pa »

83% Una naming isulat ang P (70 <X <110) Pagkatapos ay kailangan nating iwasto ito sa pamamagitan ng pagkuha ng mga hangganan, dahil ito ay kinukuha namin ang pinakamalapit na .5 na hindi dumaraan, kaya: P (69.5 <= Y <= 109.5) isang Z puntos, ginagamit namin ang: Z = (Y-mu) / sigma P (69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z <= - 3.05) P (Z <= 0.95) - (1-P (Z <= 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78% ~~ 83% Magbasa nang higit pa »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Mayroon kaming binomyal na pamamahagi na may n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0.1 ^ 3 * 0.9 ^ 9 = 220 * 0.001 * 0.38742 = 0.08523 "na may" C (n, k) = (n!) / ((nk) (kumbinasyon) "" b) "0.9 ^ 12 + 12 * 0.1 * 0.9 ^ 11 + 66 * 0.1 ^ 2 * 0.9 ^ 10" = 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 2) = 0.9 ^ 10 * (0.81 + 1.08 + 0.66) = 0.9 ^ 10 * 2.55 = 0.88913 "c)" 0.9 ^ 12 = 0.28243 Magbasa nang higit pa »

Ang isang sukatan ng sentral na pagkahilig ay isang halaga na maaaring kumatawan sa kabuuang populasyon at kumikilos tulad ng gitnang gravity kung saan lumilipat ang lahat ng iba pang mga halaga. Ang karaniwang paglihis - bilang nagmumungkahi ang pangalan ay isang sukatan ng paglihis. Ang paglihis ay nangangahulugang pagbabago o distansya. Ngunit ang pagbabago ay palaging sinusundan ng salitang 'mula'. Samakatwid ang karaniwang paglihis ay isang sukatan ng pagbabago o ang distansya mula sa isang sukatan ng sentral na pagkahilig - na karaniwan ay ang ibig sabihin. Samakatuwid, ang karaniwang paglihis ay iba sa isang Magbasa nang higit pa »

Tumingin sa ibaba :) Ang ibig sabihin nito ay hindi isang mahusay na sukatan ng gitnang pagkahilig dahil ito ay tumatagal sa account sa bawat punto ng data. Kung mayroon kang mga outliers tulad ng sa isang skewed pamamahagi, pagkatapos ay ang mga outliers maapektuhan ang ibig sabihin ng isang solong outlier maaaring i-drag ang ibig sabihin pababa o up. Ito ang dahilan kung bakit ang ibig sabihin nito ay hindi isang mahusay na sukatan ng sentral na pagkahilig. Sa halip ang panggitna ay ginagamit bilang isang sukatan ng sentral na pagkahilig. Magbasa nang higit pa »

Dahil ang pagkakaiba ay kinakalkula sa mga tuntunin ng mga deviations mula sa ibig sabihin, na mananatiling pareho sa ilalim ng isang pagsasalin. Ang pagkakaiba ay tinukoy bilang halaga ng pag-asa E [(x-mu) ^ 2] kung saan mu ang ibig sabihin ng halaga. Kapag ang set ng data ay isinalin, pagkatapos ay ang lahat ng mga punto ng data ay inililipat ng magkaparehong halaga x_i -> x_i + a Ang ibig sabihin ay nagbabago rin ng parehong halaga mu -> mu + a upang ang mga paglihis mula sa ibig sabihin ay manatiling pareho: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Magbasa nang higit pa »

SSReg le SST Tandaan na ang R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) kung saan SST = SSReg + SSE at alam natin na ang kabuuan ng mga parisukat ay palaging ge 0. Kaya ang SSE ge 0 ay nagpapahiwatig ng SSReg + SSE ge SSReg na nagpapahiwatig ng SST ge SSReg nagpapahiwatig (SSReg) / (SST) le 1 ay nagpapahiwatig R ^ 2 le 1 Magbasa nang higit pa »

Sa karamihan ng 3 tao sa linya ay magiging. P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 Kaya P (X <= 3) = 0.9 maging mas madali bagaman gamitin ang patakaran ng papuri, dahil mayroon kang isang halaga na hindi ka interesado, kaya maaari mo lamang itong alisin mula sa kabuuang posibilidad. bilang: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Kaya P (X <= 3) = 0.9 Magbasa nang higit pa »

Ito ay isang tao ... O sitwasyon. Maaari mong idagdag ang mga probabilidad. Ang mga kondisyon ay eksklusibo, iyon ay: hindi ka maaaring magkaroon ng 3 AT 4 na tao sa isang linya. Mayroong 3 tao o 4 na tao sa linya. Kaya, magdagdag ng: P (3 o 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Suriin ang iyong sagot (kung mayroon kang natitirang oras sa panahon ng iyong pagsubok) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 At ito at ang iyong sagot ay nagdaragdag ng hanggang sa 1.0, gaya ng nararapat. Magbasa nang higit pa »

Ang inaasahang numero sa kasong ito ay maaaring maisip bilang isang average na timbang. Pinakamainam na dumating sa pamamagitan ng pagbibigay ng posibilidad ng isang ibinigay na numero ng numerong iyon. Kaya, sa kasong ito: 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 Magbasa nang higit pa »

Naniniwala ako na nangangahulugan ka ng 'i-flip mo ang barya ng tatlong beses' o 'i-flip mo ang tatlong barya'. Ang X ay tinatawag na isang 'random variable' dahil bago namin i-flip ang mga barya hindi namin alam kung gaano karaming mga ulo ang makakakuha namin. Ngunit maaari naming sabihin ang isang bagay tungkol sa lahat ng mga posibleng halaga para sa X. Dahil ang bawat flip ng isang barya ay independiyenteng mula sa iba pang mga flips, ang posibleng halaga ng random variable X ay {0, 1, 2, 3}, ibig sabihin maaari kang makakuha ng 0 mga ulo o 1 ulo o 2 ulo o 3 ulo. Subukan ang isa pang kung saan Magbasa nang higit pa »

44% na pagkakataon ng pagpili ng isang mansanas Sa pantry, mayroong: 4 mansanas at 5 saging, pagdaragdag ng hanggang sa isang kabuuang 9 na prutas. Ito ay maaaring ipinahayag bilang 4 + 5 = 9. Gusto mong malaman ang posibilidad ng pagpili ng isang mansanas. Mayroong 4 na mansanas sa kabuuan ng 9 na prutas. Ito ay maaaring ipahayag bilang: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Mayroong 44% na porsiyento na pagkakataong makakakuha siya ng isang mansanas. Magbasa nang higit pa »

0.5 o 1/2 KUNG mayroon kaming isang makatarungang barya mayroong dalawang mga posibilidad: mga ulo o mga buntot Ang parehong may pantay na pagkakataon. Kaya hinati mo ang mga kanais-nais na pagkakataon ("tagumpay") S sa pamamagitan ng kabuuang bilang ng mga pagkakataon T: S / T = 1/2 = 0.5 = 50% Isa pang halimbawa: Ano ang posibilidad ng paglipat ng mas mababa sa tatlong sa isang normal na mamatay? S ("tagumpay") = (1 o 2) = 2 posibilidad T (kabuuang) = 6 na posibilidad, lahat ay pantay na posibleng Pagkakataon S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Halos walang real-life coin ay ganap na patas. Depende sa mga mukha Magbasa nang higit pa »

~ 1.9% pagkakataon na gumuhit ka ng Ace ng Spades May 52 card sa isang deck at isang Ace ng Spades sa kubyerta. Ito ay maaaring ipahayag bilang 1/52. Hatiin upang mahanap ang porsyento. 1/52 = 0.01923076923 Mayroong 1.9% na pagkakataon na gumuhit ka ng Ace of Spades. Hindi mo talaga kailangang hatiin ang 1/52 upang malaman mo ang porsyento ng posibilidad ..... Tingnan na ang 1/52 ay maaaring nakasulat bilang 2/104 na .. humigit-kumulang .. ay 2/100 na 2% Ngunit tandaan na Ginagawa ko lang ito dahil 104 ay malapit sa 100 ang mas malaki ang bilang ay naiiba mula sa 100 ang mas malaki ang sagot ay naiiba mula sa tunay na isa Magbasa nang higit pa »

Depende. Magkakaroon ng maramihang pagpapalagay na hindi totoo upang maipakita ang sagot na ito mula sa datos na ibinigay para sa ito upang maging tunay na posibilidad na gumawa ng pagbaril. Maaaring isaalang-alang ng isa ang tagumpay ng isang pagsubok batay sa proporsiyon ng mga nakaraang pagsubok na nagtagumpay kung at kung ang mga pagsubok ay independyente at magkatulad na ipinamamahagi. Ito ang palagay na ginawa sa pamamahagi ng binomial (pagbibilang) pati na rin ang pamamahagi ng geometriko (paghihintay). Gayunpaman, ang pagbaril ng mga libreng throws ay malamang na hindi maging independiyente o magkatulad na ipinamam Magbasa nang higit pa »

K = 3 P ["1 server ay up"] = 0.98 => P ["hindi bababa sa 1 server mula sa K server ay up"] = 1 - P ["0 server out ng K server ay up"] = 0.99999 = K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = 0.00001 => (1-0.98) mag-log (0.00001) / mag-log (0.02) = 2.94 => "Kailangan naming kumuha ng hindi bababa sa 3 server, kaya K = 3." Magbasa nang higit pa »

0.6 P ["siya ay tumatagal ng bus"] = 0.8 P ["siya ay nasa oras | siya ay tumatagal ng bus"] = 0.75 P ["siya ay nasa oras"] = 4/6 = 2/3 P ["siya ay tumatagal ng bus | HINDI siya sa oras "] =? P ["siya ay tumatagal ng bus | siya ay HINDI sa oras"] * P ["siya ay HINDI sa oras"] = P ["siya ay tumatagal ng bus AT siya ay HINDI sa oras"] = P ["siya ay HINDI sa oras | siya ay tumatagal ng bus "] * P [" siya ay tumatagal ng bus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" siya ay tumatagal ng bus | siya ay HINDI sa oras "] = 0. Magbasa nang higit pa »

Tingnan sa ibaba. Ang panggitna ay ang gitnang halaga sa isang nakaayos na hanay ng data. Magbasa nang higit pa »

0.3828 ~~ 38.3% P ("k sa 10 mga pasyente ay hinalinhan") = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "may" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(mga kumbinasyon)" "(binomial distribution)" "Kaya para sa k = 8, 9, o 10, mayroon kami:" P ["hindi bababa sa 8 sa 10 na pasyente ay hinalinhan "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (6+) / 49 = 0.3828 ~~ 38.3 % Magbasa nang higit pa »

Ito ay kilala bilang isang problema sa posibilidad ng tambalan May apat na aces sa isang deck ng 52 cards, kaya ang posibilidad ng pagguhit ng alas ay 4/52 = 1/13 Pagkatapos, mayroong 13 spades sa isang deck, kaya ang posibilidad ng pagguhit ng isang Ang spade ay 13/52 o 1/4 Ngunit, dahil ang isa sa mga aces ay isang spade, kailangan din nating ibawas ang out na ito kaya't hindi namin binibilang ito nang dalawang beses. Kaya, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Magbasa nang higit pa »

May isang formula para sa Binomial Density Function Hayaan n ang bilang ng mga pagsubok. Hayaan ang bilang ng mga tagumpay sa pagsubok. P maging posibilidad ng tagumpay sa bawat pagsubok. Pagkatapos ng probabilidad na magtagumpay sa eksaktong mga pagsubok sa k ay (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) Sa halimbawang ito, n = 10, k = 8, at p = 0.2, kaya na (8) = (10!) / (8! 2!) (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 p (8) = 45 (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 Magbasa nang higit pa »

0.200 Ang posibilidad na ang apat sa labas ng sampung tao ay may uri ng dugo na ito ay 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. Ang posibilidad na ang iba pang anim na walang uri ng dugo ay (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Nagdaragdag kami ng mga probabilidad na ito, ngunit dahil ang mga resulta na ito ay maaaring mangyari sa anumang kumbinasyon (halimbawa, ang tao 1, 2, 3, at 4 ay may uri ng dugo, o marahil 1, 2, 3, 5, atbp.), Multiply namin kulay (puti) I_10C_4. Kaya, ang posibilidad ay (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * kulay (puti) I_10C_4 ~~ 0.200. --- Ito ay isa pang paraan upang gawin ito: Dahil ang pagkakaroon ng partikular na uri ng dugo Magbasa nang higit pa »

S ^ 2 = sum ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Saan: s ^ 2 = variance sum = kabuuan ng lahat ng mga halaga sa sample n = laki ng sample barx = ibig sabihin x_i = Halimbawang pagmamasid para sa bawat termino Hakbang 1 - Hanapin ang kahulugan ng iyong mga tuntunin. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Hakbang 2 - Ibawas ang sample mean mula sa bawat term (barx-x_i). (3 - 6.6) = -3.6 (6 - 6.6) ^ 2 = -0.6 (7 - 6.6) ^ 2 = 0.4 (8 - 6.6) ^ 2 = 1.4 (9 - 6.6) ^ 2 = 2.4 ang mga sagot na ito ay dapat na Hakbang 3 - Square bawat isa sa mga resulta. (Squaring gumagawa ng negatibong mga numero positibo.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0. Magbasa nang higit pa »

Ang probabilidad ay frac {5} {6} Hayaan ang isang kaganapan ng pagpili ng isang numero na mahahati ng 6 at B ay ang kaganapan ng pagpili ng isang numero na hindi mahahati ng 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (hindi A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Sa pangkalahatan, kung mayroon kang n slips ng papel na may bilang na 1 N (kung saan ang N ay isang positibong positibong integer say 100) ang posibilidad ng pagpili ng isang numero na mahahati sa 6 ay ~ 1/6 at kung N ay eksaktong nahahati sa 6, ang probabilidad ay eksaktong 1/6 ie P (A) = frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 kung N ay hindi mahahati eksaktong sa pamam Magbasa nang higit pa »

Ang posibleng kabuuan ay: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Kaya ang kabuuang bilang ng mga posibleng halaga ay 11. Gayunpaman, ang bilang ng mga paraan upang makarating sa partikular na kabuuang naiiba. Hal. Upang maabot ang isang kabuuang 2 ay posible lamang 1 paraan - 1 at 1 ngunit isang kabuuan ng 6 ay maaaring maabot sa 5 paraan - 1 at 5, 5 at 1, 2 at 4, 4 at 2, 3 at 3. Pag-map out lahat ang mga posibleng paraan upang maabot ang isang ibinigay na kabuuan ay magbubunga ng mga sumusunod. Sum -> Hindi ng Mga paraan 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 1 Magbasa nang higit pa »

163 mga paraan. May 1 paraan upang bumoto para sa 0 tao. May 8 paraan upang bumoto para sa 1 tao. Mayroong (8 * 7) / 2 mga paraan upang bumoto para sa 2 tao. Mayroong (8 * 7 * 6) / (2 * 3) mga paraan upang bumoto para sa 3 tao. Mayroong (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) na paraan upang bumoto para sa 4 na tao. Ito ang lahat dahil maaari kang pumili ng mga tao ngunit may mga paraan na maaari mong i-order ang mga tao. Halimbawa, mayroong 2 * 3 na paraan upang mag-order ng parehong 3 tao. Pagdaragdag ng lahat, makakakuha tayo ng 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Magbasa nang higit pa »

Ang pagkakaiba-iba ng populasyon = 59.1 (marahil kung ano ang gusto mo kung ito ay isang pambungad na klase) Sample variance = 68.9 Kalkulahin ang ibig sabihin ng frac {17 = 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 Hanapin ang ibig sabihin ng kuwadrado pagkakaiba. Upang gawin ito: Square ang pagkakaiba sa pagitan ng bawat punto ng data at ang ibig sabihin nito. Idagdag ang lahat ng mga pagkakaisang ito. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Kung nahanap mo ang variance ng populasyon, hatiin sa pamamagitan ng bilang ng mga puntos ng data. Kung nahanap mo ang sample na pagkakaiba, hatiin sa pamamag Magbasa nang higit pa »

Ang anumang baterya na may buhay na mas mababa sa 35 oras ay dapat mapalitan. Ito ay isang pinasimple na aplikasyon ng mga prinsipyo ng istatistika. Ang mga pangunahing bagay na dapat tandaan ay ang standard deviation at ang porsyento. Sinasabi sa atin ng porsyento (1%) na gusto lamang natin ang bahagi ng populasyon na mas mababa kaysa sa 3sigma, o 3 standard deviations mas mababa kaysa sa ibig sabihin (ito ay aktwal na sa 99.7%). Kaya, na may isang karaniwang paglihis ng 6 na oras, ang pagkakaiba mula sa ibig sabihin para sa nais na buhay na mas mababang limitasyon ay: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32hours Iyon ay nangangahulugan Magbasa nang higit pa »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Tandaan na ang isang probabilidad ay hindi maaaring maging negatibo, kaya't hulaan" "kailangan nating isipin na ang x ay mula sa 0 hanggang 10." "Una sa lahat kailangan naming matukoy c upang ang kabuuan ng lahat ng" "probabilities ay 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12 Magbasa nang higit pa »

Ibig sabihin ay 19 at ang pagkakaiba ay 5.29 * 9 = 47.61 Matalinong sagot: Dahil ang lahat ng mga marka ay pinarami ng 3 at idinagdag ng 7, ang ibig sabihin ay dapat na 4 * 3 + 7 = 19 Ang standard na paglihis ay isang sukatan ng average na pagkakaiba sa parisukat ang ibig sabihin nito at hindi nagbabago kapag idinagdag mo ang parehong halaga sa bawat marka, nagbabago lamang ito kapag dumami ang lahat ng mga marka sa pamamagitan ng 3 Kaya, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Pagbabago = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47.61 Hayaan n ang bilang ng mga numero na kung saan ang n = n sa mathbb {Z_ +}} sa kasong ito n = 5 Hayaan ang ibig sabihin ang te Magbasa nang higit pa »