Estadística

Contínua Les dades generalment discretes són respostes de nombres sencers. Igual que el nombre d’arbres o escriptoris o persones. A més, les coses com les mides de sabates són discretes. Però el pes, l’altura i el temps són exemples de dades contínues. Un mètode per decidir si es prenen dues vegades com 9 segons i 10 segons, pot tenir un temps entre aquests dos? Sí, el temps rècord mundial d'Usain Bolt: 9,58 segons. Si agafeu 9 taules i 10 taules, podeu tenir una sèrie de taules entre ells? No hi ha escriptoris de 9 1/2, que són 9 taules i un altre trencat. Llegeix més »

1/435 = 0.0023 "Suposo que vol dir que hi ha 22 cartes mostrades, de manera que només hi ha 52-22 = 30 targetes desconegudes". "Hi ha 4 vestits i cada targeta té un rang, suposo que" "això és el que vol dir per número, ja que no totes les targetes tenen un número, algunes són targetes" ". "" Per tant, es recullen dues cartes i algú ha d’adivinar l’estil i "" rang d’elles. Les probabilitats d’aquest és "" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Explicació: sabem que no és una de les cartes " Llegeix més »

"" "Els possibles resultats de llançar la matriu de 4 cares són:" "1, 2, 3 o 4. Així, la mitjana és (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5". "La variància és igual a E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2.5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Els possibles resultats de llançar la matriu de 8 cares són: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 o 8. Per tant, la mitjana és de 4,5 ". "La variància és igual a (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5,25". &qu Llegeix més »

A = 1.7 El diagrama següent mostra la distribució uniforme per al rang donat que el rectangle té una àrea = 1 de manera que (6-1) k = 1 => k = 1/5 volem P (X <= a) = 0,14 això està indicat com l’àrea ombrejada de gris del diagrama de manera: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Llegeix més »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Per trobar k, utilitzem int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Per calcular P (x> 1) ), utilitzem P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Per calcular E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Per calcular V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) d Llegeix més »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Nom" P [R] = "Probabilitat que una vareta R es torni blava" P [I] = "Prob. P ["RY"] = "Prob. Que una vareta R & I es converteixen en un esdeveniment blau". P ["RR"] = "Probabilitat que dues varetes R esdevenin blaves". P ["YY"] = "Probabilitat que dues varetes Y esdevenen blaves". "Després tenim" P ["RY"] = P [R] * P [I] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [I]) ^ 2 "Així obtenim dues equacions en dues variables P [R] i P [Y]:" P [I] = 1/4 + (1/4) Llegeix més »

44 Per calcular una mitjana d'un conjunt de dades, afegiu-hi totes les dades i dividiu-les per la quantitat d'elements de dades. Que l’edat del setè ensenyament sigui x. Amb això, la mitjana d’edat dels professors es calcula mitjançant: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Llavors podem multiplicar per 7 per obtenir: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 El restem totes les altres edats per obtenir: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Llegeix més »

No esdeveniments independents. Per a dos esdeveniments es consideraran dos "independents": P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A) ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, els esdeveniments no són independents. Llegeix més »

Mitjana = 7.4 Desviació estàndard ~~ 1.715 Variació = 2,94 La mitjana és la suma de tots els punts de dades dividits pel nombre de punts de dades. En aquest cas, tenim (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 La variància és "la mitjana de les distàncies quadrades de la mitjana". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html El que això significa és que restes tots els punts de dades de la mitjana, quadrateu les respostes, afegiu-les totes i dividiu-les per la quantitat de punts de dades. En aquesta Llegeix més »

17160/6497400 Hi ha 52 cartes totalment, i 13 són espases. La probabilitat de dibuixar la primera pala és la següent: 13/52 La probabilitat de dibuixar una segona pala és: 12/51 Això és així perquè, quan hem triat la pala, només queden 12 espigues i, per tant, només 51 cartes. probabilitat de dibuixar una tercera pala: probabilitat 11/50 de dibuixar una quarta pala: 10/49 Hem de multiplicar tots aquests junts per obtenir la probabilitat de dibuixar una pala un després de l'altre: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Així que la probabilitat de dibui Llegeix més »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar I = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 barret beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (suma_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "amb" x_i = X_i - barra X ", i" y_i = Y_i - barra Y => barret beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => barret beta_1 = barra Y - barret beta_2 * barra X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.2266 Llegeix més »

30.2 La mitjana es calcula tenint en compte la suma dels valors i dividint-los per compte. Per exemple, per a les 6 dones, amb la mitjana de 31, podem veure que les edats es van sumar a 186: 186/6 = 31 i podem fer el mateix per als homes: 116/4 = 29 I ara podem combinar el suma i recompte dels homes i les dones per trobar la mitjana per a l’oficina: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Llegeix més »

Quan hi hagi uns quants valors extrems en el vostre conjunt de dades. Exemple: teniu un conjunt de dades de 1000 casos amb valors no gaire separats. La seva mitjana és de 100, igual que la seva mitjana. Ara substituïu només un cas per un cas que tingui valor 100000 (només per ser extrem). La mitjana augmentarà dramàticament (fins a gairebé 200), mentre que la mitjana no es veurà afectada. Càlcul: 1000 casos, mitjana = 100, suma de valors = 100000 Perdre un 100, afegir 100000, suma dels valors = 199900, mitjana = 199,9 La mitjana (= cas 500 + 501) / 2 es manté igual. Llegeix més »

La longitud de la vareta de 6 h és = 265,2-230 = 35,2 La longitud mitjana de 6 barres és = 44,2 cm La longitud mitjana de 5 barres és = 46 cm La longitud total de 6 barres és = 44,2xx 6 = 265,2 cm La longitud total de 5 barres és = 46xx5 = 230 cm La longitud de la vareta de 6h és = [Longitud total de 6 barres] - [Longitud total de 5 barres] La longitud de la vareta de 6h és = 265,2-230 = 35,2 Llegeix més »

X = 5 3,4,5,8, x mean = mode = suma mitjana_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 ja que necessitem que hi hagi un mode: .x> 0 perquè x = 0 = > barx = 4, "mitjana" = 4 "però no hi ha mode" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 tenim 3,4,5,5,8 mitjana = 5 mode = 5:. x = 5 Llegeix més »

La mitjana dels sis números és "" 270/6 = 45 Hi ha tres conjunts de números diferents involucrats aquí. Un conjunt de sis, un conjunt de dos i el conjunt de tots els vuit. Cada conjunt té la seva pròpia mitjana. "mean" = "Total" / "nombre de números" "" O M = T / N Tingueu en compte que si coneixeu la mitjana i quants números hi ha, podeu trobar el total. T = M xxN Podeu afegir números, podeu afegir totals, però no podeu afegir mitjans junts. Per tant, per als vuit números: el total és de 8 xx 41 = 328 Per a dos de Llegeix més »

8 La mitjana d'un conjunt de nombres és la suma dels números sobre el recompte del conjunt (el nombre de valors). Tenim un conjunt de quatre números i la mitjana és 5. Podem veure que la suma dels valors és 20: 20/4 = 5 Tenim un altre conjunt de tres nombres la mitjana del qual és de 12. Podem escriure-ho com: 36 / 3 = 12 Per trobar la mitjana dels set números junts, podem afegir els valors junts i dividir-los per 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Llegeix més »

Resistent en aquest cas, pot suportar valors extrems. Exemple: Imagineu-vos un grup de 101 persones que tenen una mitjana (= mitjana) de $ 1000 al banc. També passa que l’home intermedi (després d’ordenar el saldo bancari) també té $ 1000 al banc. Aquesta mitjana significa que 50 (%) tenen menys i 50 tenen més. Ara, un d'ells guanya un premi de loteria de 100.000 dòlars i decideix posar-lo al banc. La mitjana augmentarà immediatament de $ 1000 a prop de $ 2000, ja que es calcula dividint la quantitat total en 101. La mediana ("mig de la fila") no es mudarà, ja que encar Llegeix més »

259459200 Si llegeixo això correctament, si l'examinador només pot assignar marques en múltiples de 2. Això significaria que només hi ha 15 opcions de les 30 marques .i.e. 30/2 = 15 Llavors tenim 15 opcions distribuïdes per les 8 preguntes. Utilitzant la fórmula per a permutacions: (n!) / ((N - r)!) On n és el nombre d'objectes (en aquest cas, les marques en grups de 2). I r és quants es prenen a la vegada (en aquest cas les 8 preguntes) Així que tenim: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Llegeix més »

Són dependents. L’esdeveniment "dormit tard" influeix en la probabilitat que l’altre esdeveniment sigui "tard a l’escola". Un exemple d’esdeveniments independents està tirant una moneda repetidament. Com que la moneda no té memòria, les probabilitats del segon llançament (o posterior) continuen sent 50/50, sempre que hi hagi una moneda justa! Extra: Potser voldreu pensar en això: coneixes un amic amb qui no has parlat durant anys. Tot el que saps és que té dos fills. Quan el trobeu, té amb ell el seu fill. Quines són les possibilitats que l’altre fill ta Llegeix més »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Aquest problema particular és una permutació. Recordem, la diferència entre permutacions i combinacions és que, amb permutacions, l'ordre és important. Atès que la pregunta es pregunta quantes maneres els estudiants poden alinear-se per al recés (és a dir, quantes comandes diferents), aquesta és una permutació. Imagineu-vos per al moment que omplim només dues posicions, la posició 1 i la posició 2. Per tal de diferenciar els nostres estudiants, perquè l'ordre és important, assignarem cadascuna una lletr Llegeix més »

En 84 maneres d’escollir aquest grup. El nombre de seleccions d’objectes "r" dels objectes "n" donats es denota per nC_r i es dóna per nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 En 84 maneres d’escollir aquest grup. [Ans] Llegeix més »

Vegeu a continuació una idea de com abordar aquesta resposta: crec que la resposta a la qüestió de la metodologia per fer aquest problema és que les combinacions amb articles idèntics dins de la població (com ara tenir 4 n targetes amb un nombre de tipus A, B, C) i D) queda fora de la capacitat de calcular la fórmula de la combinació. En canvi, segons el Dr. Math a mathforum.org, acabes necessitant un parell de tècniques: distribuir objectes en diferents cèl·lules i el principi d'inclusió-exclusió. He llegit aquest missatge (http://mathforum.org/library/d Llegeix més »

La frase es va atribuir a l'autobiografia de Mark Twain a Benjamin Disraeli, un primer ministre britànic en els anys 1800. Twain també va ser responsable de l'ús generalitzat de la frase, encara que potser va ser utilitzat molt abans per Sir Charles Dilke i altres. En essència, la frase expressa dubtós dubtes sobre proves estadístiques comparant-la amb mentides, suggerint que sovint es pot alterar o utilitzar de manera errònia fora del context. Als efectes d’aquesta frase, s’utilitza l’estadística com a "dades". Llegeix més »

El 50% de les dades es troben dins de la caixa. La caixa d’una parcel·la de caixa i bigues es forma amb els valors Q1 i Q3 com a punts finals. Això vol dir que s'inclouen Q1-> Q2 i Q2-> Q3. Atès que cada rang de dades Q conté el 25% de les dades d'una caixa de dibuix, el quadre conté 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> màx = 25% Llegeix més »

75% Si treballa amb quartils, primer sol·liciteu els vostres casos per valor. A continuació, dividiu els vostres casos en quatre grups iguals. El valor del cas a la frontera entre el primer quart i el segon es denomina primer quartil o Q1 entre el segon i el tercer és Q2 = mediana i entre el tercer i el quart és el Q3. Al punt Q3 heu passat tres quarts de els vostres valors. Aquest és el 75%. Extra: Amb els grans conjunts de dades també es fan servir percentils (els casos es divideixen en 100 grups). Si es diu que un valor és al percentil 75, això significa que el 75% dels casos t Llegeix més »

N = 3 p (n) = "Col·locació per a la primera vegada en la prova n-novena" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Límit de la desigualtat" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" és la solució d'una equació quadràtica en "p": "" disc: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "o" 4/25 "" Així "p (n)" és negatiu entre aquests dos valors. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => registre (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = Llegeix més »

La desviació estàndard es defineix com l’arrel quadrada de la variància. (de manera que la variància és la desviació estàndard al quadrat) En el cas de John està a 25 de la mitjana, que es tradueix en 2,5 vegades la sigma de la desviació estàndard. Així: sigma = 25 / 2.5 = 10 -> "variància" = sigma ^ 2 = 100 Llegeix més »

22 La mitjana es mesura prenent la suma dels valors i dividint-los per el nombre de valors: "mitjana" = "suma" / "comptar" Katie ja ha realitzat quatre exàmens i haurà de tenir-ne la cinquena, així que tenim 76, 74, 90, 88 i x. Ella vol que la seva mitjana global sigui almenys 70. Volem saber que la puntuació mínima x ha de ser per aconseguir almenys 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 I ara solucionem x: 328 + x = 350 x = 22 Llegeix més »

122 Mitjana = Suma de les proves dividides pel nombre total de proves. Sigui x = la 5a puntuació de la prova Mitjana = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Resoldre multiplicant primer els dos costats de l’equació per 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Resoldre per x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Llegeix més »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "varianza = 25" => "desviació estàndard" = sqrt (25) = 5 "Passem de N (10, 5) a la distribució normalitzada normalitzada:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(taula per a valors z)" II) z = (13.5 - 10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 "(taula per z- valors) "=> P (" entre 8 i 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 i 13.5 en lloc de 8 i 13 a causa d 'una correcció de continuïtat als valors discrets. " Llegeix més »

Per a cada un dels vint enllaços, hi ha 7 opcions, cada vegada que l’elecció és independent de les opcions anteriors, de manera que podem prendre el producte. Nombre total d'opcions = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Però com que la cadena es pot invertir, hem de comptar seqüències diferents. En primer lloc, comptem amb el nombre de seqüències simètriques: els últims 10 enllaços porten la imatge mirall dels primers 10 enllaços. Nombre de seqüències simètriques = nombre de maneres per tal de seleccionar els primers 10 enllaços = 7 ^ (10) Excep Llegeix més »

N = 13 "Anomeneu el nombre de bales a la bossa" n. "Després tenim" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disc:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "o" 13 "A mesura que n és un enter hem de prendre la segona solució (13):" => n = 13 Llegeix més »

0,0,12,19,19 és una possibilitat Tenim 5 partits de bàsquet on Tyler va obtenir una mitjana de 10 punts i una mitjana de 12 punts. La mitjana és el valor mitjà, de manera que sabem que els punts que va puntuar tenen dos valors per sota de 12 i dos valors anteriors. La mitjana es calcula sumant els valors i dividint-los per compte. Per tenir una mitjana de 10 punts sobre 5 jocs, sabem: "mitjana" = "suma de punts obtinguts" / "nombre de jocs" => 10 = 50/5 I per tant el nombre de punts anotats en els 5 jocs és de 50 punts. Sabem que 12 van ser puntuats en un sol partit Llegeix més »

Quan un conjunt de dades té alguns casos molt extrems. Exemple: tenim un conjunt de dades de 1000 en el qual la majoria de valors giren al voltant de la marca de 1000. Diguem que la mitjana i la mitjana són els 1000. Ara afegim un "milionari". La mitjana augmentarà dràsticament fins a gairebé 2000, mentre que la mediana no canviarà realment, perquè serà el valor del cas 501 en lloc de l’interior del cas 500 i el cas 501 (casos ordenats per ordre de valor) Llegeix més »

P (z <1.96) significaria utilitzar la distribució normal estàndard i trobar l'àrea sota la corba a l'esquerra de 1.96 la nostra taula ens proporciona la zona a l'esquerra de la puntuació z, només hem de mirar el valor de sobre la taula, que ens donarà. P (z <1,96) = 0,975 que podeu escriure com a 97,5% Llegeix més »

Secció de l'explicació de referència Els passos implicats en el càlcul dels valors z són els següents: Calculeu la mitjana de la sèrie. Calculeu la desviació estàndard de la sèrie. Finalment calculeu els valors z per a cada valor x utilitzant la fórmula z = suma (x-barx) / sigma. Segons el càlcul el valor z de 209 és superior a 2. Consulteu la taula següent: Distribució normal part 2 Llegeix més »

Una mesura resistent no és influïda per valors atípics.Per exemple, si tenim una llista ordenada de números: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 la mitjana és: 11 La mitjana és 5 La mitjana en aquest cas és més gran que la majoria dels números de la llista perquè és està fortament influenciat per 50, en aquest cas un fort comportament. La mediana romandria 5, fins i tot si l'últim nombre de la llista ordenada era molt més gran, ja que simplement proporciona el número mig en una llista ordenada del nombre. Llegeix més »

Vegeu a continuació Per a una distribució binomial amb n proves i la probabilitat d’èxit p X ~ B (n, p) 1) només hi ha dos resultats 1) hi ha un nombre de n proves repetides 2) els assajos són independents 3) la probabilitat l’èxit, p, és el mateix per a cada prova Llegeix més »

Un diagrama de caixa i de bigues és un tipus de gràfic que té estadístiques d'un resum de cinc números. Aquí teniu un exemple: el resum de cinc números consta de: Mínim: valor / observació més baix del quartil inferior o Q1: "mitjana" de la meitat inferior de les dades; es troba al 25% de les dades. Mitjana: valor mitjà / observació Quartil superior o Q3: "mitjana" de la meitat superior de les dades; està al 75% de les dades. Màxim: valor més alt / observació El rang intercuartil (IQR) és el rang del quartil inferio Llegeix més »

Quan agrupem valors a les classes, heu de configurar els límits. Exemple: us diuen que mesuren les altures de 10.000 adults. Aquestes altures es mesuren amb exactitud al mm (0,001 m). Per treballar amb aquests valors i fer estadístiques sobre ells, o fer histogrames, aquesta bona divisió no funcionarà. Per tant, agrupeu els vostres valors en classes. Digui en el nostre cas que utilitzem intervals de 50 mm (0,05 m). A continuació, tindrem una classe de 1,50- <1,55 m, 1,55- <1,60 m, etc. En realitat, la classe de 1,50-1,55 m tindrà a tothom de 1.495 (que s’arrodonirà) a 1.544 (que ser Llegeix més »

L’eficiència principal d’utilitzar una mostra en comptes d’un cens és l’eficiència. Suposem que algú vol saber què és l’opinió mitjana del Congrés entre els individus 18-24 (és a dir, volen saber quina és la qualificació d’aprovació del Congrés entre aquesta demografia). El 2010, hi havia més de 30 milions d’individus en aquest rang d’edat ubicats als Estats Units, segons el cens dels Estats Units. Anant a cadascun d’aquests 30 milions de persones i preguntant la seva opinió, tot i que segurament donaria resultats molt precisos (suposant que ning Llegeix més »

Llegeix més »

En un paràmetre BInomial hi ha dos resultats possibles per esdeveniment. Les condicions importants per a utilitzar un entorn binomial en primer lloc són: Només hi ha dues possibilitats, que anomenarem Bé o Falla La probabilitat de la relació entre Bé i Falla no canvia durant els intents En altres paraules: el resultat de Un intent no influeix en el següent Exemple: Gireu els daus (un a la vegada) i voleu saber quines són les possibilitats que feu rodar per tal que 1 a 3 de 3 intents. Aquest és un exemple típic de binomi: només hi ha dues possibilitats: 6 (casualitat = Llegeix més »

Característiques importants d 'un "diagrama de pastes" Abans de construir un "gràfic de pastisseria" hem de tenir algunes coses importants. hem de tenir: TOP 5 ELEMENTS IMPORTANTS Dues o més dades. Trieu colors perfectes per veure fàcilment les nostres dades. Poseu un títol principal al davant del nostre gràfic. Poseu una llegenda al vostre gràfic (a l'esquerra oa la dreta) Afegiu una frase que descrigui el gràfic, a la part inferior de la nostra taula. (breu) Vegeu també la imatge: Llegeix més »

El R-quadrat no s’ha d’utilitzar per a la validació del model. Aquest és un valor que mireu quan heu validat el vostre model. Es valida un model lineal si les dades són homogènies, segueixen una distribució normal, les variables explicatives són independents i si sabeu exactament el valor de les vostres variables explicatives (error estret en X), el R-quadrat es pot utilitzar per comparar dos models que ja heu validat. El que té el valor més alt és el que millor s'adapta a les dades. Tanmateix, potser hi hagi millors índexs, com ara l’AIC (criteri d’Akaike) Llegeix més »

Mitjana aritmètica ~~ 424.4 Desviació estàndard ~~ 642.44 Conjunt de dades d’entrada: {115, 89, 230, -12, 1700} Mitjana aritmètica = (1 / n) * Sigma (x_i), on, Sigma x_i fa referència a la suma de tots els elements del conjunt de dades d’entrada. n és el nombre total d’elements. Desviació estàndard sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - barra x) ^ 2) Sigma (x_i - barra x) ^ 2 es refereix a la mitjana de les diferències quadrades de la mitjana Crea una taula de valors com es mostra: Per tant, Mitjana aritmètica ~~ 424,4 desviació estàndard ~~ 642.44 Espero que us ajudi Llegeix més »

La mitjana és de 3,5 i la desviació estàndard és de 1,83 La suma dels termes és de 35, per tant la mitjana de {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} és de 35/10 = 3,5, ja que la mitjana simple de els termes. Per a la desviació estàndard, s'ha de trobar la mitjana de quadrats les desviacions dels termes des de la mitjana i després prendre la seva arrel quadrada. Les desviacions són {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} i la suma dels seus quadrats és (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 o 33,50 / 10 és a dir, 3,35. Per ta Llegeix més »

Mitjana = 5,25colors (blanc) ("XXX") Mitjana = 4.5color (blanca) Mode "4" Població: variant = 3,44color (blanc) ("XXX") Desviació estàndard = 1.85 Mostra: color (blanc ) ("X") Variació = 43,93color (blanc) ("XXX") Desviació estàndard = 1,98 La mitjana és la mitjana aritmètica dels valors de dades La mediana és el valor mitjà quan els valors de dades s’han ordenat (o la mitjana dels 2 valors mitjans si hi ha un nombre parell de valors de dades). El mode és el valor de dades que es produeix amb la major freqüènc Llegeix més »

En qualsevol distribució normal, el mode i la mediana són iguals que la mitjana, sigui quin sigui. En una distribució normalitzada normalitzada, la mitjana mu es converteix a 0 (i la sigma de la desviació estàndard es posa a 1). Així, doncs, el mode i la mitjana són també 0 Llegeix més »

La mitjana (mitjana) i la mitjana (punt mig). Alguns afegiran el mode. Per exemple, amb el conjunt de valors: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 La mitjana és la mitjana aritmètica: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 La mediana és el valor equidistant (numèricament) de els extrems de la gamma. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 NOTA: En aquest conjunt de dades és el mateix valor que la mitjana, però això no sol ser el cas. El mode és el valor més comú en un conjunt. No hi ha cap en aquest conjunt (no hi ha duplicats). És una mesura estadísticament c Llegeix més »

Les propietats d’una corba de densitat serien: Sempre positives i int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Així, la funció de densitat F (oo) = 1 tret que es restringeixi el contrari. si llavors a és el límit superior de x. F (a) = 1 on f (x> = a) = 0 Llegeix més »

La mitjana (mitjana) i les desviacions estàndard es poden obtenir directament des d’una calculadora en mode estat. Això produeix barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Estrictament parlant, ja que tots els punts de dades de l’espai de mostra són enters, hem d’exprimir també la mitjana com a sencer al nombre correcte de xifres significatives, és a dir, barx = 220. Les 2 desviacions estàndard, depenent de si voleu que la mostra o la desviació estàndard de la població sigui, també arrodonides al valor enter sencer més proper, s_x = 291 i sigma_x = 280 El rang és si Llegeix més »

Sí, aquest exemple s'adapta a "correlació vs causalitat". Tot i que les dades del propietari són una prova de correlació notable, el propietari no pot concloure la causalitat perquè no és un experiment aleatori. En canvi, allò que probablement va passar aquí és que aquells que volien tenir una mascota i que eren capaços de proporcionar-los, eren les persones que van acabar amb una mascota. El desig de posseir mascotes justifica després la seva felicitat i la possibilitat de permetre's la mascota assenyala el fet que probablement siguin independents fi Llegeix més »

Si les dades donades són tota la població llavors: color (blanc) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Si les dades donades són una mostra de la població, llavors el color (blanc) ("XXX") sigma_ "mostra" ^ 2 = 1,80; sigma_ "mostra" = 1,34 Per trobar la variància (sigma_ "pop" ^ 2) i la desviació estàndard (sigma_ "pop") d’una població Trobeu la suma dels valors de la població Dividiu pel nombre de valors de la població per obtenir la mitjana Per a cada valor de població calcu Llegeix més »

Varianza = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) primer trobar la mitjana: mitjana = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 troben desviacions per a cada nombre: això es fa restant la mitjana: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 i, a continuació, es quadraran cada desviació: (-466.6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249.76 la variància és la mitjana d'aquests valors: varianza = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) La desviació estàndard és l'arrel quadrada de la variància: Sigma = sqrt (3050000 Llegeix més »

La variància de la població és: sigma ^ 2 ~ = 476.7 i la desviació estàndard de les poblacions és l'arrel quadrada d'aquest valor: sigma ~ = 21.83 Primer, suposem que aquesta és tota la població de valors. Per tant, estem buscant la varianza de la població. Si aquests números fossin un conjunt de mostres d’una població més gran, estaríem buscant la variància de la mostra que difereix de la variància de la població per un factor de n // (n-1). 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 on mu és la mitjana de la població, que es pot ca Llegeix més »

Suposant que estem tractant amb tota la població i no només amb una mostra: variació sigma ^ 2 = 44,383.45 Desviació estàndard sigma = 210.6738 La majoria de calculadores o fulls de càlcul científics us permetran determinar aquests valors directament. Si ho necessiteu fer d'una manera més metòdica: Determineu la suma dels valors de dades donats. Calculeu la mitjana dividint la suma pel nombre d’entrades de dades. Per a cada valor de dades, calculeu la seva desviació de la mitjana restant el valor de les dades de la mitjana. Per a cada desviació del valor de dades, Llegeix més »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> varianza sigma = 28,56-> 1 desviació estàndard La variància és un tipus de mesura mitjana de la variació de les dades sobre la línia de millor ajustament. Es deriva de: sigma ^ 2 = (suma (x-barx)) / n on la suma significa afegir-la tot barx és el valor mitjà (de vegades usen mu) n és el recompte de dades utilitzades sigma ^ 2 és la variància (de vegades usen s) sigma és una desviació estàndard Aquesta equació, amb una mica de manipulació, acaba: sigma ^ 2 = (suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" per a varianza Llegeix més »

Variació (població): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Desviació estàndard (població): sigma_ "pop" = 3.55 La suma dels valors de dades és 42 La mitjana (mu) dels valors de dades és 42/7 = 6 per a cadascun dels valors de dades podem calcular la diferència entre el valor de les dades i la mitjana i, a continuació, quadrar aquesta diferència. La suma de les diferències quadrades dividides pel nombre de valors de dades dóna la varianza de població (sigma_ "pop" ^ 2). L’arrel quadrada de la varianza de població dóna la desviació Llegeix més »

Una prova F suposa que les dades es distribueixen normalment i que les mostres són independents les unes de les altres. Una prova F suposa que les dades es distribueixen normalment i que les mostres són independents les unes de les altres. Les dades que difereixen de la distribució normal poden ser degudes a alguns motius. Les dades es poden inclinar o la mida de la mostra pot ser massa petita per arribar a una distribució normal. Independentment de la raó, les proves F assumeixen una distribució normal i resultaran en resultats inexactes si les dades difereixen significativament d’aquesta dis Llegeix més »

Com que no hi ha cap equació matemàtica que pugui calcular l'àrea sota la corba normal entre dos punts, no hi ha cap fórmula per trobar la probabilitat en la taula z per resoldre manualment. Aquesta és la raó per la qual es proporcionen taules z, generalment amb precisió de 4 decimals. Però hi ha fórmules per calcular aquestes probabilitats a una precisió molt alta mitjançant programes com Excel, R i equips com la calculadora TI. En Excel, es troba a l'esquerra de z: NORM.DIST (z, 0,1, cert) A TI-calculator, podem utilitzar normalcdf (-1E99, z) per obtenir una Llegeix més »

Les distribucions Chi Squared es poden utilitzar per descriure quantitats estadístiques que són una funció d’una suma de quadrats. La distribució Chi Squared és la distribució d'un valor que és la suma de quadrats de k variables aleatòries distribuïdes normalment. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 El PDF de la distribució Chi Squared es dóna per: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) On k és el nombre de graus de llibertat, i x és el valor de Q per al qual busquem la probabilitat. La utilitat de la distribució Chi Squared Llegeix més »

Un ús de la co-variancia és estudiar la correlació. Quan tenim dades de mostra relacionades amb dues variables dependents, la co-varianza esdevé rellevant. La co-varianza és una mesura de l’efecte de la variació entre les dues variables. Quan tenim dues variables dependents, diuen X i Y, podem estudiar la variació dins dels valors de X - això és sigma_x ^ 2 la variació entre els valors de Y és la variància de y sigma_y ^ 2. L’estudi de la variació simultània entre X i Y s’anomena COV (X, Y) o sigma_ (xy). Llegeix més »

Revela la forma de relació entre variables. Consulteu la meva resposta sobre Què és una anàlisi de regressió ?. Revela la forma de relació entre variables. Per exemple, si la relació està fortament relacionada positivament, fortament negativa o no hi ha cap relació. Per exemple, se suposa que la productivitat de les precipitacions i de l’agricultura està fortament correlacionada, però no es coneix la relació. Si identifiquem el rendiment dels cultius per denotar la productivitat de l’agricultura, considerem dues variables la producció de conreus i la precipit Llegeix més »

Quan s'utilitza la línia de regressió per predir un punt el valor x del qual està fora del rang de valors x de les dades d'entrenament, s'anomena extrapolació. Per tal d’extrapolar (deliberadament) només hem d’utilitzar la línia de regressió per predir valors allunyats de les dades d’entrenament. Tingueu en compte que l’extrapolació no proporciona prediccions fiables perquè la línia de regressió pot no ser vàlida fora del rang de dades d’entrenament. Llegeix més »

La puntuació Z us indica la posició d’una observació en relació amb la resta de la seva distribució, mesurada en desviacions estàndard, quan les dades tenen una distribució normal. Normalment veieu la posició com un valor X, que dóna el valor real de l'observació. Això és intuïtiu, però no permet comparar observacions de diferents distribucions. A més, necessiteu convertir els vostres Scores X a puntuacions en Z perquè pugueu utilitzar les taules de distribució normal estàndard per cercar valors relacionats amb la puntuació Z Llegeix més »

Correlació: dues variables solen variar junts. Per a una correlació positiva, si una variable augmenta, l'altra també augmenta en les dades donades. Causa: una variable provoca els canvis en una altra variable. Diferència significativa: la correlació només podria ser una coincidència. O potser una tercera variable està canviant les dues. Per exemple: hi ha una correlació entre "anar a dormir amb sabates" i "despertar-vos amb mal de cap". Però aquesta relació no és causal, perquè la veritable raó d'aquesta coincidència  Llegeix més »

Mirar abaix. Donat: no p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operadors lògics: "no p:" no p, ~ p; "i:" ^ ^; o: vv Taules lògiques, negació: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Taules lògiques i & o: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "&qu Llegeix més »

~ = 0.9391 Abans d’arribar a la pregunta mateixa, parlem del mètode per resoldre'l. Diguem, per exemple, que vull explicar tots els resultats possibles derivats de fer una moneda justa tres vegades. Puc obtenir HHH, TTT, TTH i HHT. La probabilitat d’H és 1/2 i la probabilitat de T també és 1/2. Per a HHH i per a TTT, això és 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 cadascun. Per a TTH i HHT també és 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 cadascun, però com que hi ha 3 maneres de poder obtenir cada resultat, acaba sent 3xx1 / 8 = 3/8 cadascun. Quan resumeixo aquests resultats, tinc 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 Llegeix més »

Definicions ràpides Les dades quantitatives són números: altures; peses; velocitats; nombre d’animals de companyia; anys; etc. Les dades qualitatives no són números. Poden incloure menjar preferit; les religions; ètnies; Les dades discretes són números que poden assumir valors separats i específics. Per exemple, quan enregistreu una matriu, obtindreu 1, 2, 3, 4, 5 o 6. No podeu obtenir un valor de 3,75. Les dades contínues són números que poden assumir tot tipus de valors decimals o fraccionaris. Per exemple, el vostre pes es pot mesurar amb precisió com 92,2 Llegeix més »

Es veuria sovint l’IQR (Interquartile Range) per obtenir una mirada més "realista" a les dades, ja que eliminaria els valors atípics de les nostres dades. Per tant, si tinguéssiu un conjunt de dades com ara 4,6,5,7,2,6,4,8,2956, si haguéssim de prendre el mitjà del nostre IQR seria més "realista" al nostre conjunt de dades. com si acabéssim de prendre la mitjana normal, aquell valor de 2956 farà que les dades s’enfonsin bastant. un outlier com a tal podria provenir d’alguna cosa tan simple com un error tipogràfic, de manera que mostra com pot ser útil co Llegeix més »

Com el nom del tema indica que la variància és una "Mesura de la Variabilitat" La variància és una mesura de la variabilitat. Significa que per a un conjunt de dades es pot dir: "La varianza més alta, més dades són diferents". Exemples Un conjunt de dades amb petites diferències. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Un conjunt de dades amb diferències més grans. B = {2,4,2,4,2,4} barra (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 Llegeix més »

Valor central que és la representació de dades senceres. > Si observem les distribucions de freqüències que trobem a la pràctica, trobarem que hi ha una tendència dels valors variables a agrupar-se al voltant d'un valor central; en altres paraules, la majoria dels valors es troben en un petit interval sobre un valor central. Aquesta característica s'anomena tendència central d'una distribució de freqüències. El valor central, que es pren com a representació de dades senceres, es denomina mesura de tendència central o una mitjana. En relació Llegeix més »

Nivell nominal: només etiqueta les dades de diferents categories, per exemple, classificant-les com: Nivell ordinal masculí o femení: les dades es poden arreglar i ordenar, però la diferència no té sentit, per exemple: classificació com a 1r, segon i tercer. Nivell d’interval: les dades es poden ordenar i es poden fer diferències, però la multiplicació / divisió no és possible. per exemple: categoritzar com a anys diferents com 2011, 2012, etc Ratio Level - Ordenació, diferència i multiplicació / divisió: totes les operacions són possibles Llegeix més »

Ogive és un altre nom d'una corba de freqüència acumulada. A cada punt de l’ogiva obtenim el nombre d’observacions inferiors a l’abscissa d'aquest punt. Aquesta resposta es dóna tenint en compte menys que ogiva. En cas contrari, la corba donarà el nombre d’observacions més gran que l’abscissa. Es pot obtenir menys de la distribució de freqüència acumulada afegint freqüències consecutives de classes i escrivint-les contra els límits superiors de les classes. Llegeix més »

(32/52) En una baralla de cartes, la meitat de les cartes són de color vermell (26) i (suposant que no hi ha comodins) tenim 4 gats, 4 reines i 4 reis (12). No obstant això, de les targetes amb imatges, 2 preses, 2 reines i 2 reis són vermells. El que volem és "la probabilitat de dibuixar una targeta vermella o una targeta gràfica". Les nostres probabilitats rellevants són la de dibuixar una targeta vermella o una targeta gràfica. P (vermell) = (26/52) P (imatge) = (12/52) Per a esdeveniments combinats, utilitzem la fórmula: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn) B) El que es Llegeix més »

Tant els intervals de predicció com els de confiança són més propers a la mitjana, es pot veure fàcilment en la fórmula del marge d’errors corresponent. El següent és el marge d’error de l’interval de confiança. E = t _ {alpha / 2, df = n-2} vegades s_e sqrt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} A continuació es mostra el marge d’error per a l’interval de predicció E = t _ {alpha / 2, df = n-2} vegades s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}}) En tots dos, veiem el terme (x_0 - bar {x}) ^ 2, que escala com el quadrat de la Llegeix més »

Aproximadament 61,5% La probabilitat que un ordinador portàtil estigui defectuós és (6/22) La probabilitat que un ordinador portàtil no estigui defectuós és (16/22) La probabilitat que almenys un ordinador portàtil estigui defectuós és donat per: P (1 defectuós) + P (2 defectuosos) + P (3 defectuosos), ja que aquesta probabilitat és acumulativa. Sigui X el nombre d’ordinadors portàtils que es troben defectuosos. P (X = 1) = (3 trieu 1) (6/22) ^ 1 vegades (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 trieu 2) (6/22) ^ 2 vegades ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 trien 3) Llegeix més »

Les lletres "bi" són dues. Per tant, una distribució bimodal té dues maneres. Per exemple, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} és bimodal amb els tres i els 12 com a modes diferents separats. Tingueu en compte que els modes no han de tenir la mateixa freqüència. Espero que hagi ajudat Font: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Llegeix més »

Un gràfic bimodal il·lustra una distribució bimodal, que es defineix com una distribució de probabilitat contínua amb dos modes. En general, el gràfic de la funció de densitat de probabilitat d'aquesta distribució s'assemblarà a una distribució "doble"; és a dir, en lloc del pic únic present en una distribució normal o en una corba de campana, el gràfic tindrà dos pics. Les distribucions bimodals, encara que potser menys comunes que les distribucions normals, encara es produeixen a la natura. Per exemple, el limfoma de Hodgkin  Llegeix més »

El "bin" d’un histograma és l’elecció de la unitat i l’espai en l’eix X.Totes les dades d’una distribució de probabilitat representada visualment per un histograma s’omplen dels contenidors corresponents. L'alçada de cada paperera és una mesura de la freqüència amb la qual apareixen les dades dins del rang d'aquest dipòsit de la distribució. A tall d'exemple, en aquest histograma de mostra a continuació, cada barra ascendent cap amunt des de l'eix X és un sol bin. I a la safata des de l'alçada 75 fins a l'alçada 80, hi ha 10 Llegeix més »

Vegeu l’explicació completa presentada. Quan tenim 100 monedes i donem aquestes monedes a un conjunt de persones de qualsevol manera, es diu que estem distribuint monedes. De manera similar, quan la probabilitat total (que és 1) es distribueix entre els diferents valors associats a la variable aleatòria, estem distribuint la probabilitat. Per tant, s’anomena distribució de probabilitat. Si hi ha una regla que determina quina probabilitat hauria d’assignar-se a quin valor, llavors aquesta regla s’anomena funció de distribució de probabilitat. La distribució binomial rep el seu nom perqu Llegeix més »

La distribució chi-quadrat és una de les distribucions més utilitzades i és la distribució de la estadística chi-quadrada. La distribució chi-quadrada és una de les distribucions més utilitzades. És la distribució de la suma de les desviacions normals estàndard quadrades. La mitjana de la distribució és igual als graus de llibertat i la variància de la distribució chi-quadrada és multiplicada per dos graus de llibertat. Aquesta és la distribució que s’utilitza quan es realitza una prova chi quadrada que compara els valors observa Llegeix més »

Un test de chi-quadrat per a proves d’independència si hi ha una relació significativa entre dos o més grups de dades categòriques de la mateixa població. Un test de chi-quadrat per a proves d’independència si hi ha una relació significativa entre dos o més grups de dades categòriques de la mateixa població. La hipòtesi nul·la per a aquesta prova és que no hi ha cap relació. És una de les proves més utilitzades en estadística. Per utilitzar aquesta prova, les vostres observacions han de ser independents i els vostres valors esperats han de Llegeix més »

La prova chi ^ 2 s’utilitza per investigar si les distribucions de variables categòriques difereixen entre elles. La prova chi ^ 2 només es pot utilitzar en nombres reals, no en percentatges, proporcions o mitjans. L’estadística chi ^ 2 compara les dades o comptes de respostes categòriques entre dos o més grups independents. En resum: l’assaig chi ^ 2 s’utilitza per investigar si les distribucions de variables categòriques difereixen entre elles. Llegeix més »

Vegeu a continuació: Una combinació és una agrupació d’objectes diferents sense tenir en compte l’ordre en què s’ha fet l’agrupament. A tall d’exemple, una mà de pòquer és una combinació: no ens importa en quina comanda estem repartint les cartes, només que tenim un Royal Flush (o un parell de 3). La fórmula per trobar una combinació és: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Amb n = "població", k = " Seleccions "Per exemple, el nombre de possibles mans de pòquer de 5 cartes és: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52 Llegeix més »

Un gràfic estàndard de caixa i bigues és una representació visual de tots els punts de dades, incloent-hi els punts situats a l'extrem dret o més llunyà del conjunt de dades. Aquests punts de dades extrems es denominen "valors externs". A diferència de la caixa estàndard, una parcel·la modificada no inclou els valors atípics. En canvi, els valors externs es representen com a punts més enllà dels "bigotis", per tal de representar amb més precisió la dispersió de les dades. Llegeix més »

Prova F. La prova F és un mecanisme de prova estadístic dissenyat per provar la igualtat de les variacions de població. Ho fa comparant la proporció de les variàncies. Per tant, si les variàncies són iguals, la relació de les variàncies serà 1. Totes les proves d’hipòtesis es fan sota l’assumpció que la hipòtesi nul·la és certa. Llegeix més »

Utilitzem un ANOVA per provar diferències significatives entre els mitjans. Utilitzem un ANOVA, o anàlisi de variància, per provar diferències significatives entre mitjans de múltiples grups. Per exemple, si volíem saber si el GPA mitjà de les majors de biologia, química, física i càlcul diferia, podríem utilitzar un ANOVA. Si només tinguéssim dos grups, la nostra ANOVA seria la mateixa que una prova t. Hi ha tres supòsits bàsics d’ANOVA: les variables dependents de cada grup normalment es distribueixen. Les variacions de la població en cada gr Llegeix més »

Mirar abaix. Una variable categòrica és una categoria o tipus. Per exemple, el color del cabell és un valor categòric o la ciutat natal és una variable categòrica. Les espècies, el tipus de tractament i el gènere són variables categòriques. Una variable numèrica és una variable on la mesura o el nombre té un significat numèric. Per exemple, la precipitació total mesurada en polzades és un valor numèric, la freqüència cardíaca és un valor numèric, el nombre d'amaniders consumits en una hora és un valor num& Llegeix més »

Un ANOVA unidireccional és un ANOVA on teniu una variable independent que té més de dues condicions. Per a dues o més variables independents, utilitzaríeu un ANOVA bidireccional. Un ANOVA unidireccional és un ANOVA on teniu una variable independent que té més de dues condicions. Això contrasta amb un ANOVA de dues vies on teniu dues variables independents i cadascuna té múltiples condicions. Per exemple, utilitzaríeu un ANOVA unidireccional si voleu determinar els efectes de les marques de cafè sobre la freqüència cardíaca. La vostra variable i Llegeix més »

El concepte d’un esdeveniment és molt important en la teoria de les probabilitats. En realitat, és un dels conceptes fonamentals, com un punt en geometria o equació a Àlgebra. En primer lloc, considerem un experiment aleatori: qualsevol acte físic o mental que tingui cert nombre de resultats. Per exemple, comptem els diners a la nostra cartera o prediuem el valor de l’índex borsari de demà. En ambdós i en molts altres casos, l’experiència aleatòria resulta en certs resultats (la quantitat exacta de diners, el valor de l’index del mercat de valors, etc.). Aquests resultats i Llegeix més »

Si us plau mireu més a baix. Una variable aleatòria és el resultat numèric d’un conjunt de valors possibles d’un experiment aleatori. Per exemple, seleccionem aleatòriament una sabatilla d'una botiga de sabates i busquem dos valors numèrics de la seva mida i el seu preu. Una variable aleatòria discreta té un nombre finit de valors possibles o una seqüència infinita de nombres reals comptables. Per exemple, la mida de les sabates, que només pot prendre un nombre finit de valors possibles. Mentre que una variable aleatòria contínua pot prendre tots els valo Llegeix més »

L’anàlisi de regressió és un procés estadístic per estimar les relacions entre variables. L’anàlisi de regressió és un procés estadístic per estimar les relacions entre variables. És un terme genèric per a tots els mètodes que intenten encaixar un model amb les dades observades per quantificar la relació entre dos grups de variables, on el focus està en la relació entre una variable dependent i una o més variables independents. La relació, però, pot no ser exacta per a tots els punts de dades observats. Per tant, molt sovint, aqu Llegeix més »

És una distribució de freqüència en la qual tots els números estan representats com una fracció o percentatge de la mida de la mostra completa. En realitat, no hi ha res més. Afegiu tots els números de freqüència per obtenir un total gran = la mida de la mostra. A continuació, dividiu cada número de freqüència per la mida de la mostra per obtenir una fracció relativa de freqüència. Multiplica aquesta fracció per 100 per obtenir un percentatge. Podeu inserir aquests percentatges (o fraccions) en una columna separada després dels n Llegeix més »

Una taula de freqüència relativa és una taula que registra els recompte de dades en forma de percentatge, o bé la freqüència relativa. S'utilitza quan intenteu comparar categories dins de la taula. Aquesta és una taula de freqüències relatives. Tingueu en compte que els valors de les cel·les de la taula són en percentatges en lloc de les freqüències reals. Trobareu aquests valors posant les freqüències individuals sobre el total de la fila. L’avantatge de les taules de freqüència relativa sobre les taules de freqüència é Llegeix més »

La covariància de la mostra és una mesura de la gran diferència entre les variables dins d'una mostra. La covariança us explica com es relacionen dues variables entre si a una escala lineal. Li indica el fortament correlacionat de la vostra X amb la vostra Y. Per exemple, si la vostra covariància és superior a zero, això significa que la vostra Y augmenta a mesura que augmenti el vostre X. Una mostra de les estadístiques és només un subconjunt d'una població o grup més gran. Per exemple, podeu prendre una mostra d'una escola primària al país Llegeix més »

Una distribució unimodal és una distribució que té un mode. Una distribució unimodal és una distribució que té un mode. Veiem un màxim obvi de les dades. La imatge següent mostra una distribució unimodal: en canvi, una distribució bimodal té aquest aspecte: a la primera imatge veiem un pic. A la segona imatge, veiem que hi ha dos pics. Normalment es pot distribuir una distribució unimodal, però no ha de ser. Llegeix més »

Vegeu l'explicació Quan hi ha disponible un gran volum de dades numèriques, no sempre és possible examinar totes les dades numèriques i arribar a una conclusió. Per tant, és necessari reduir les dades a un o un grapat de números, de manera que la comparació sigui possible. És a aquest efecte, tenim mesures de tendència central definides a l’Estadística. Una mesura de tendència central ens dóna un valor numèric que es pot utilitzar per a la comparació. Per tant, ha de ser un nombre centrat al voltant del gran volum de dades, un punt d’atracci Llegeix més »