Estadística

En general, hi ha dos tipus de conjunts de dades: categòriques o qualitatives: numèriques o quantitatives. Dades categòriques o no numèriques; quan la variable té valor de les observacions en forma de categories, a més, pot tenir dos tipus: a. Nominal b. Ordinal a. Les dades personals tenen categories anomenades, p. Ex. L’estat civil serà una dada nominal, ja que obtindrà observacions en les següents categories. Les dades solteres, casades, divorciades / separades, vídues b.Ordinal també prendran categories, però les categories tindran rang. per exemple. El risc d Llegeix més »

Una distribució normal és completament simètrica, no hi ha una distribució de inclinació. En una distribució de distorsió positiva, el "peu" del costat més llarg és més llarg que a l’altre costat, fent que la mediana, i especialment la mitjana, es desplaci cap a la dreta. En una distribució desviada negativament, aquests es mouen a l’esquerra, a causa d’un "dit" més llarg als valors més petits. Mentre que en un mode de distribució normal no inclinat, la mitjana i la mitjana són del mateix valor. (imatges d'Internet) Llegeix més »

Tot això significa el mínim entre la suma de la diferència entre el valor i el valor i predit. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Només significa el mínim entre la suma de tots els resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 tot això significa el mínim entre la suma de la diferència entre el valor i el valor i predit. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 D’aquesta manera, minimitzant l’error entre el predit i l’error, s’adapta millor a la línia de regressió. Llegeix més »

La prova d'un quadrat de Pearson pot referir-se a una prova d’independència o una prova d’amabilitat. Quan ens referim a la "prova chi-quadrada de Pearson", ens referirem a una de les dues proves: la prova d’independència chi de Pearson o la prova d’adaptació de chi-quadra de Pearson. Les proves de la bondat dels ajustaments determinen si la distribució d'un conjunt de dades difereix significativament d'una distribució teòrica. Les dades no han d'estar associades. Les proves d’independència determinen si les observacions no aparellades de dues variables són Llegeix més »

La variància de la població és la quantitat numèrica diferent de la població. La varianza d’una població indica quina és la distribució de les dades. Per exemple, si la vostra mitjana és de 10, però teniu molta variabilitat en les vostres dades, amb mesures molt més grans i inferiors a 10, tindreu una gran variància. Si la vostra població té una mitjana de 10 i teniu molt poques variacions, amb la majoria de les vostres dades mesurades com a 10 o properes a 10, llavors tindreu una baixa variació de la població. La variància de la poblaci&# Llegeix més »

L’anàlisi de regressió és un procés matemàtic per estimar les relacions entre variables. L’anàlisi de regressió ens permet estimar el valor mitjà de la variable dependent per a les variables independents donades. En el procés d’avaluació, el primer objectiu és trobar una funció de les variables independents anomenada funció de regressió. La funció pot ser lineal o polinomi. A les matemàtiques hi ha diversos mètodes d’anàlisi de la regresió. Llegeix més »

Una distribució es fa oblidar si una de les seves cues és més llarga que l'altra. Quan mireu un conjunt de dades, hi ha essencialment tres possibilitats. El conjunt de dades és més o menys simètric, el que significa que hi ha al voltant de tants termes al costat esquerre de la mediana com al costat dret. Aquesta distribució no és inclinada. El conjunt de dades té una inclinació negativa, el que significa que té una cua en el costat negatiu de la mediana. Això es manifesta amb una gran alça cap a la dreta, perquè hi ha molts termes positius. Aquesta d Llegeix més »

S'ajusta per un biaix de variables explicatives. Cada vegada que afegiu una variable explicativa addicional a una regressió multivariant, el R-quadrat augmentarà fent que l’estadístic cregui que existeix una correlació més forta amb la informació afegida. Per tal de corregir aquest biaix ascendent, s'utilitza el R-quadrat ajustat. Llegeix més »

Mitjana = suma de tots els valors / nombre de valors. La mitjana és normalment la millor mesura de la tendència central perquè té en compte tots els valors. Però es veu afectat fàcilment per qualsevol valor o valor extrem. Tingueu en compte que la mitjana només es pot definir en nivells d’interval i de ràtio de mesura La mediana és el punt mitjà de les dades quan s’organitza en ordre. Normalment, quan el conjunt de dades té valors extrems o és inclinat en alguna direcció. Tingueu en compte que la mediana es defineix a nivell ordinal, d’interval i de relaci Llegeix més »

Per trobar la mitjana, afegiu tots els números i dividiu el resultat pel nombre de punts de dades. En aquest cas, 95 + 67 + 43 + 115 = 320 I perquè hi havia 4 números, dividiu-ho per 4 per obtenir la mitjana: 320 ÷ 4 = 80 La mitjana (també coneguda com a mitjana) de les seves factures de telèfon és de $ 80. Llegeix més »

Mitjana = 9,22 mitjana = 9 Mode = 10 rang = 2 mitjana (mitjana) x marca marca freqüència 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 freqüència total = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 - 10,10,9,9,10,8,9,10 i 8 Arregleu-los en ordre ascendent 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 mitjà = ((n + 1) / 2) ítem = (9 + 1) / 2 = 5 ítem = 9 Mode = aquell ítem que es produeix més de la manera de temps = 10 Rang = valor més gran - Rang de valor més petit = (10-8) Rang = 2 Llegeix més »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) de les taules que tenim P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Llegeix més »

En un entorn binomial, només hi ha dos resultats possibles. Depenent del que vulgueu, truqueu una de les possibilitats Falla i l'altre ho aconsegueix. Exemple: es pot trucar a rodar un 6 amb un dau Succes i un error que no sigui un 6. Depenent de les condicions del joc, fer rodar un 6 us pot costar diners, i és possible que vulgueu invertir els termes. En resum: només hi ha dos resultats possibles per provar, i els podeu anomenar com vulgueu: Blanc-Negre, Caps-Cues, el que sigui. Normalment, la que s'utilitza com a P en els càlculs es denomina (probabilitat de) èxit. Llegeix més »

"Això significa la probabilitat d’un esdeveniment A quan l’esdeveniment B passa" Pr (A | B) és la probabilitat condicional ". "Això significa la probabilitat que succeeix l’esdeveniment A, en la" "condició que passa B". "Un exemple:" "A = llançant 3 ulls amb un dau" "B = llançant menys de 4 ulls amb un dau Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (ara) sabem només 1,2 o 3 ulls possibles) " Llegeix més »

La prova d’independència de chi quadrat ens ajuda a trobar si hi ha associats 2 o més atributs o no.e.g. si jugar a escacs ajuda a augmentar la matemàtica del nen o no. No és una mesura del grau de relació entre els atributs. només ens indica si dos principis de classificació estan relacionats de manera significativa o no, sense fer referència a cap hipòtesi relativa a la forma de relació.La prova d’homogeneïtat de chi quadrats és una extensió de la prova d’independència del chi quadrat ... les proves d’homogeneïtat són útils per determina Llegeix més »

Una matriu de covariància és una forma més generalitzada d'una matriu de correlació simple. La correlació és una versió escalada de la covariància; Tingueu en compte que els dos paràmetres sempre tenen el mateix signe (positiu, negatiu o 0). Quan el signe és positiu, es diu que les variables estan correlacionades positivament; quan el signe és negatiu, es diu que les variables estan correlacionades negativament; i quan el signe és 0, es diu que les variables no estan correlacionades. Tingueu en compte també que la correlació no té dimensió, Llegeix més »

Una variable aleatòria discreta té un nombre finit de valors possibles. Una variable aleatòria contínua podria tenir qualsevol valor (normalment dins d'un determinat rang). Una variable aleatòria discreta és típicament un nombre enter, encara que pot ser una fracció racional. Com a exemple d’una variable aleatòria discreta: el valor obtingut en rodar una matriu estàndard de 6 cares és una variable aleatòria discreta que només té els valors possibles: 1, 2, 3, 4, 5 i 6. Com a segon exemple d’un variable aleatòria discreta: la fracció dels pr Llegeix més »

Una manera de saber discreta o contínua és que en el cas d'un punt discret tindrà massa, i en continu un punt no té massa. això s’entén millor quan s’observen els gràfics. Vegem el Discret primer. Fes un cop d'ull a la seva pmf, veure com la missa està asseguda en els punts? Ara mireu el seu avís cdf de com pugen els valors per etapes i que la línia no sigui contínua? Això també mostra com hi ha massa en el punt de la pmf. Ara mirarem el cas continu observar el seu avís pdf de com la massa no està asseguda en un punt, sinó entre dos pun Llegeix més »

Referència de la secció d'explicació Variació de població = (suma (x-barx) ^ 2) / N On - x és l'observació barx és mitjana de la sèrie N és la mida de la població Variació de la mostra = (suma (x-barx) ^ 2) / (n-1) On - x és l'observació barx és mitjana de la sèrie n-1 són graus de llibertat (en què n és la mida de la mostra.) Llegeix més »

En realitat, hi ha tres tipus principals de dades. Les dades qualitatius o categòriques no tenen un ordre lògic i no es poden traduir en un valor numèric. El color dels ulls és un exemple, perquè "marró" no és superior ni inferior al "blau". Les dades quantitatives o numèriques són números, i d'aquesta manera "imposen" una comanda. Alguns exemples són l'edat, l'alçada i el pes. Però mireu-ho! No totes les dades numèriques són quantitatives. Un exemple d’excepció és el codi de seguretat de la vostra Llegeix més »

Depèn de si l’ordre és important. Exemple: diguem que escolliu un comitè de tres per representar la vostra classe de 30 estudiants: per al primer membre teniu 30 opcions Per al segon teniu 29 Per al tercer teniu 28 Per a un total de 30 * 29 * 28 = 24360 possible permutacions Ara això suposa que l’ordre d’elecció és rellevant: el primer es dirà "president", el segon serà "secretari" i el tercer serà "membre". Si no és així (tots tres són iguals), no és important l'ordre en què es recullen. Amb tres seleccionats hi ha 3 * Llegeix més »

La principal diferència és que les dades contínues són mesurables i les dades discretes només poden tenir certs valors. Poden ser comptables. Exemples de continuïtat: ** Alçada, pes, ingressos són mesurables i poden tenir qualsevol valor. Exemples de discrets: En realitat hi ha dos tipus de dades discretes: Comptable: Nombre de nens. Variable de classe: color d'ulls Llegeix més »

Vegeu a continuació: Vegem els números 1, 2, 3, 4, 5. La mitjana és la suma dels valors dividits pel recompte: 15/5 = 3 La mitjana és el terme mitjà quan apareix en ascendent (o descendent!). ) Ordre, que és 3. Així que en aquest cas són iguals. La mitjana i la mitjana reaccionaran de manera diferent a diferents canvis en el conjunt de dades. Per exemple, si canvio el 5 a un 15, la mitjana canviarà definitivament (25/5 = 5) però la mitjana romandrà igual a 3. Si el conjunt de dades canvia on la suma dels valors és 15 però el terme mitjà canvia, la mitjan Llegeix més »

Els graus de llibertat de varianza són n, però els graus de llibertat de la variància de la mostra són n-1 Tingueu en compte que "Variance" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2 Llegeix més »

La mitjana és 39 La mitjana és: 39 7/12 La mitjana de la quantitat de números és la suma de tots els números dividits per la seva quantitat. En aquest cas, la mitjana és: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 La mediana d’un conjunt de nombres cada vegada més ordenat és El nombre "mig" d’un conjunt amb quantitat imparell de nombres La mitjana de 2 nombres "mitjans" per a un conjunt amb quantitat de nombres iguals. El conjunt donat ja està ordenat perquè puguem calcular la mediana. Al conjunt donat hi ha 12 números, de manera que hem de trobar els elements n Llegeix més »

El R-quadrat ajustat només s'aplica a la regressió múltiple. Quan afegiu més variables independents a una regressió múltiple, el valor del quadrat R augmenta donant-vos la impressió que teniu un model millor que no és necessàriament el cas. Sense anar a fons, el R-quadrat ajustat tindrà en compte aquest biaix de l’augment del R-quadrat. Si examineu els resultats de regressió múltiple, notareu que el R-quadrat ajustat SEMPRE és inferior al quadrat R, ja que s'ha suprimit el biaix. L’objectiu de l’estadístic és optimitzar la millor combinaci&# Llegeix més »

VAR.S> VAR.P VAR.S calcula la variància assumint que les dades donades són una mostra. VAR.P calcula la variància assumint que les dades donades són una població. VAR.S = frac {suma (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac {suma (x - bar {x}) ^ 2} {N} Com que utilitzeu les mateixes dades per a ambdós, VAR.S sempre donarà un valor superior a VAR.P, sempre. Però heu d’utilitzar VAR.S perquè les dades donades són de fet dades de mostra. Edició: per què les dues fórmules difereixen? Consulteu la correcció de Bessel. Llegeix més »

El més fàcil seria calcular la mitjana de la distància entre cada punt de dades i la mitjana. Tanmateix, si calculeu això directament, acabareu amb zero. Per evitar-ho, calculem el quadrat de la distància, obtenim la mitjana i després l'arrel quadrada per recuperar l'escala original. Si les dades són x_i, i és de 1 a n, (x_1, x_2, ....., x_n) i la mitjana és la barra x, llavors Std dev = sqrt ((suma (x_i - bar x) ^ 2) / n) Llegeix més »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Aquesta fórmula es pot utilitzar en una sèrie d'observacions individuals. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n on - x és l'observació barx és mitjana de la sèrie n és el nombre d’articles o observacions Llegeix més »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) el valor esperat de x en el cas discret és E (x) = suma p (x) x però això és amb la suma p (x) = 1 la distribució aquí donada no resumeix a 1 i assumiré que existeix algun altre valor i el cridarà p (x = y) = .5 i sigma de desviació estàndard (x) = sqrt (suma (xE (x )) 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 Llegeix més »

Q_1 = 15 Si teniu una calculadora TI-84 a la mà: podeu seguir aquests passos: primer poseu els números en ordre. A continuació, premeu el botó stat. A continuació, "1: Edita" i introduïu els vostres valors en ordre. Després d'això, premeu el botó d'estat de nou i aneu a "CALC" i premeu "Estadístiques 1: 1-Var", premeu calcular. A continuació, desplaceu-vos cap avall fins que vegeu Q_1. Aquest valor és la vostra resposta :) Llegeix més »

Mireu a continuació :) Primer determineu el valor de Q_1 i Q_3. Un cop hagueu trobat aquests valors s’està restant: Q_3-Q_1 Això s’anomena rang interquartíl·lic. Ara multipliqueu el vostre resultat per 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "el vostre resultat" A continuació, afegiu el vostre resultat (R) a Q_3 R + Q_3 i resteu Q_1 - R Tindreu dos números. Qualsevol nombre situat fora d’aquest rang es considera un atual. Si necessiteu més aclariments, preguem-ho! Llegeix més »

Equació per a la regressió lineal de mínims quadrats: y = mx + b on m = (suma (x_iy_i) - (suma x_i suma y_i) / n) / (suma x_i ^ 2 - ((suma x_i) ^ 2) / n) i b = (suma y_i - m suma x_i) / n per a una col·lecció de n parells (x_i, y_i) Això sembla horrible avaluar (i ho és, si ho feu a mà); però utilitzant un ordinador (amb, per exemple, un full de càlcul amb columnes: y, x, xy i x ^ 2), no és massa dolent. Llegeix més »

~~ 7.35 Recordeu que la mitjana geomètrica entre dos números a i b és el color (marró) (sqrt (ab). Així, la mitjana geomètrica entre 3 i 18 és rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) color (verd) (rArr ~~ 7.35 Llegeix més »

3.742 "" arrodonit a 3 decimals La mitjana geomètrica de 2 números es pot escriure com: 2 / x = x / 7 "" Larr creu multiplicant: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Llegeix més »

"El GM de" 81 i 4 ", per definició, és" sqrt (81xx4) = 18. Llegeix més »

L’interval és 0,532 Per trobar l’interval d'un conjunt de números, trobareu la diferència entre el valor més petit i el valor més gran. Per tant, primer, reorganitzeu els números de menys a majors. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Podeu veure, com es mostra més amunt, que el nombre més petit és 0.118 i el nombre més gran és 0,65. Com que hem de trobar la diferència, el següent pas és restar el valor més petit del valor més gran. 0,65 - 0,118 = 0,532 Així, l'interval és de 0,532 Llegeix més »

La mitjana harmònica és un tipus de mitjana representada per la següent fórmula. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). La mitjana harmònica és un tipus específic de mitjana utilitzada en el càlcul de mitjanes d'unitats o taxes, com ara la velocitat de velocitat. És diferent de la mitjana aritmètica i sempre és menor. La fórmula és: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n representa el nombre de termes del conjunt de dades. x_1 representa el primer valor del conjunt. Per exemple, tingueu el següent problema. Quina és la mitjana harm& Llegeix més »

141 Si X = la puntuació matemàtica i Y = la puntuació verbal, E (X) = 720 i SD (X) = 100 E (Y) = 640 i SD (Y) = 100 No podeu afegir aquestes desviacions estàndard per trobar l’estàndard desviació per a la puntuació composta; tanmateix, podem afegir variacions. La variació és el quadrat de la desviació estàndard. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, però ja que volem la desviació estàndard, simplement tingueu l'arrel quadrada d'aquest nombre. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sq Llegeix més »

Primer introduïu les dades en dues llistes. Usaré parèntesis per indicar un botó a la calculadora i TOTS ELS CAPS per indicar quina funció utilitzar. Sigui X i Y les vostres dues variables, corresponents a una col·lecció de punts. Premeu [STAT] i seleccioneu EDITAR o premeu [ENTER]. Això obrirà les llistes on introduïu les dades. Introduïu tots els valors de X a la llista 1, un per un. Introduïu un valor i premeu [ENTER] per baixar a la línia següent. Introduïu tots els valors de Y a la llista 2 de la mateixa manera. Ara premeu [STAT] de nou. Utilit Llegeix més »

Un histograma és una manera ràpida d’obtenir informació sobre una distribució de mostres sense una anàlisi o una gràfica estadística detallada. Sense necessitat de tenir un bon programa gràfic, traçar un histograma us permet visualitzar ràpidament la vostra distribució de dades. És important seleccionar la mida "bin" correcta (grups de dades) per obtenir la millor aproximació de la corba. Aquesta trama us mostrarà si els vostres valors de dades estan centrats (normalment distribuïts), inclinats cap a un costat o un altre, o tenen més Llegeix més »

Les estadístiques descriptives són la disciplina de la descripció quantitativa de les principals característiques d’una col·lecció d’informació o de la descripció quantitativa mateixa. Les estadístiques descriptives són molt importants perquè si simplement presentem les nostres dades en brut, seria difícil visualitzar el que mostrava les dades, sobretot si hi havia moltes coses. Per tant, les estadístiques descriptives ens permeten presentar les dades d'una manera més significativa, cosa que permet una interpretació més senzilla de les dade Llegeix més »

IQR = 16 "organitza el conjunt de dades en ordre ascendent" 71color (blanc) (x) 72color (blanc) (x) color (magenta) (73) color (blanc) (x) 82color (blanc) (x) 85color (vermell) ) (uarr) color (blanc) (x) 86color (blanc) (x) 86color (blanc) (x) color (magenta) (89) color (blanc) (x) 91color (blanc) (x) 92 "els quartils dividiu les dades en 4 grups "" la mediana "color (vermell) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" el quartil inferior "color (magenta) (Q_1) = color (magenta) (73)" quartil superior "color (magenta) (Q_3) = color (magenta) (89)" l'intercuartil "(IQR) = Q_3- Llegeix més »

IQR = 19 (O 17, vegeu la nota al final de l'explicació) El rang interquartíl·lic (IQR) és la diferència entre el valor del tercer quartil (Q3) i el primer quartil (Q1) d'un conjunt de valors. Per trobar-ho, hem de classificar primer les dades en ordre ascendent: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Ara determinem la mediana de la llista. La mediana es coneix generalment com el nombre és el "centre" de la llista ordenada ascendent de valors. Per a llistes amb un nombre senar d’entrades, això és fàcil de fer, ja que hi ha un únic valor per al q Llegeix més »

31/48 = 64,583333% = 0,6453333 El primer pas per resoldre aquest problema és determinar la quantitat total de nens perquè pugueu esbrinar quants nens van anar a Europa per quant de nens teniu en total. Es veurà com a 124 / t, on t representa la quantitat total de nens. Per esbrinar què és, trobem 68 + 124, ja que ens proporciona la suma de tots els nens que van ser enquestats. 68 + 124 = 192 Així, 192 = t La nostra expressió es converteix llavors en 124/192. Ara per simplificar: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Atès que 32 és un nombre prim, ja no podem simplificar-ho. També p Llegeix més »

0 intuïtivament 0 la variància mitjançant la suma de la diferència quadrada és (x-mu) ^ 2. Per descomptat, hi ha altres opcions, però generalment el resultat final no serà negatiu. En general, el valor més baix possible és 0 perquè si x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Llegeix més »

Sigui mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} sigui la mitjana (valor esperat) d'una variable aleatòria discreta X que pugui assumir valors x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... amb probabilitats P (X = x_ {i}) = p_ {i} (aquestes llistes poden ser finites o infinites i la suma pot ser finita o infinita). La variància és sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} El paràgraf anterior és la definició de la varianza sigma_ {X} ^ {2}. El següent bit d’àlgebra, utilitzant la linealitat de l’operador de valor esperat E, mostra Llegeix més »

La fórmula és la mateixa, ja sigui una variable aleatòria discreta o una variable aleatòria contínua. independentment del tipus de variable aleatòria, la fórmula de la variància és sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Tanmateix, si la variable aleatòria és discreta, utilitzarem el procés de sumació. En el cas d'una variable aleatòria contínua, fem servir la integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. A partir d’aquest punt, obtenim sigma ^ 2 per substitució. Llegeix més »

Mitjana E (X) = 0 i variància "Var" (X) = 6/5. Tingueu en compte que E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 També tingueu en compte que "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Llegeix més »

La probabilitat condicional és la probabilitat d’un determinat esdeveniment suposant que coneixeu el resultat d’un altre esdeveniment. Si dos esdeveniments són independents, la probabilitat condicional d’un esdeveniment donat a l’altra és simplement igual a la probabilitat global d’aquest esdeveniment. La probabilitat d’un B donat s’escriu com P (A | B). Prenguem per exemple dues variables dependents. Definir A com "El nom d'un president nord-americà a l'atzar és George" i B són "Un cognom aleatori del president nord-americà és Bush". En general, hi ha hag Llegeix més »

Mitjana = 4 113/600 mediana = 3,98 Mode = 1,20 La mitjana és la mitjana dels nombres "mitjana" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "mitjana" = 4 113/600 La mitjana és " número "mig quan col·loqueu els vostres números en ordre ascendent 1.20,1.20,3,56,4,40,6,25,8.52 Atès que hi ha 6 números, llavors el" número mig "és la mitjana del vostre número 3 i 4" mitjana "= (3,56+ 4.40) El mode /2=3.98 és el nombre que més es produeix, que en aquest cas és de 1,20, ja que es produeix dues vegades Llegeix més »

Mitjana = 14,25, mitjana = 15, mode = 15 Mitjana: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 afegir tots els números i dividir per quants hi ha. Mitjana: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Alineeu els números en ordre de menor a major i, a continuació, trieu el valor mig, en aquest cas si hi ha un nombre parell de valors a mig camí entre els dos al mig. Mode: el valor més comú és 15, si comproveu amb cura. Esperem que això sigui útil ... Llegeix més »

La mitjana és la mitjana d’un conjunt de dades, el mode és el nombre més freqüent que es dóna en un conjunt de dades, i la mitjana és el nombre al mig del conjunt de dades. La mitjana s’hauria de calcular afegint tots els números pujant i dividint per la quantitat de números que hi ha al conjunt (6 números). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Aquesta és la mitjana ja que tots els números del conjunt apareixen una vegada, no hi ha mode. Si el vostre conjunt tingués un extra 4 o tenia tres, per exemple, tindria un mode diferent. Alineeu tots els númer Llegeix més »

Mitjana = 30 mitjana = 30 Mode = 30, 31 La mitjana és la "mitjana" - la suma dels valors dividits pel recompte dels valors: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 La mediana és el valor mig d’una sèrie de valors llistats de més baixos a més alts (o més grans a més baixos, simplement no poden ser remoguts): 28,30,30,31,31 mitjana = 30 El mode és el valor que es llisten amb més freqüència. En aquest cas, tant el 30 com el 31 es llisten dues vegades, de manera que són el mode. Llegeix més »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 mitjana Barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 mediana M = (n + 1) / 2n article = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3r ítem M = 12 Mode [Z] és el que apareix la major part del temps A la distribució donada 12 es produeix 2 vegades. Z = 12 Llegeix més »

Mitjana: 87.5 Mode: mode NO Mitjana: 88 Mitjana = "suma de tots els números" / "quants números hi ha" Hi ha 6 nombres i la seva suma és 525. Per tant, la seva mitjana és 525/6 = El mode 87,5 és el nombre amb la freqüència més alta és a dir, quin nombre apareix més a la seqüència En aquest cas, no hi ha mode de NO perquè cada número només apareix una vegada que la mediana és el número mig quan col·loqueu els números en ordre ascendent 79, 85, 86, 90, 92 , 93 El nombre central es troba entre 86 i 90. Així, Llegeix més »

Vegeu a continuació cal posar el nombre d'ordre pecat 0, 1,1, 2,8,3,4,6% de nombres medians = nombre mig 0, 1,1, color (vermell) (2,8), 3,4,6 2,8 mode = nombre més freqüent. No hi ha cap nombre a la llista, cap mode Gamma = el nombre més gran més petit Gamma = 4.6-0 = 4.6 mitjana = suma (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Llegeix més »

Gamma = 7 mitjana = 6 modes = 3,6,8 mitjana = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Comprovi el nombre de valors primer: Hi ha 19 Rang: Diferència entre els valors més alts i els més baixos: color (blau) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8,8, color (blau) (9) Rang = color (blau) (9-2 = 7) Mediana: valor exactament enmig d’un conjunt de dades ordenades. Hi ha 19 valors, de manera que aquest és fàcil de trobar. Serà el (19 + 1) / 2 º valor = 10 º 19 = 9 + 1 + 9 color (vermell) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, color ( vermell) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) color (blanc) (wwwwwwwwwwww) color uarr Llegeix més »

66, 66, Cap, 27 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) dels extrems de l'interval. 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). L’interval és el valor numèric de la diferència entre els valors més baixos i els més alts. 79,5 - 52,5 = 27 Llegeix més »

8.32,7,6,7.6 "la mitjana es defineix com" • "mitjana" = ("suma de totes les mesures") / ("el nombre de mesures") rArr "mitjana" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 color (blanc) (rArr "significa" x) = 8,32 • "el mode és la mesura més freqüent" rArr "mode" = 7.6larr "només una que es produeixi dues vegades" • "la mediana és la mesura en una conjunt de "mesures (color blanques) (xxx)" ordenades "" ordena les mesures en ordre ascendent "6, color (blanc) (x) 6,1, color (blanc) (x) col Llegeix més »

Mitjana: 21.14 Mitjana: 12 Interval: 3 Mode: 12 Mitjana: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 o 85/7 o 12,1428 Mediana: cancel·lar (color (vermell) (11)), cancel·lar (color (verd) (11)), cancel·lar (color (blau) (12)), 12, cancel·lar (color (blau) (12)), cancel·lar (color (verd) (13)), cancel·lar (color ( vermell) (14)) Rang: color (vermell) (14) -color (vermell) (11) = 3 Mode: color (vermell) (11), color (vermell) (11), color (blau) (12) , color (blau) (12), color (blau) (12), color (rosa) (13), color (taronja) (14) color (blanc) (............. .........) color (blau) (12). Llegeix més »

Es tracta de 9 - la mitjana entre 8 i 10 'Mediana' es defineix com el valor mig, una vegada que el conjunt de dades està ordenat segons el valor. Així, en el seu cas, això donaria 2 8 10 16. Si hi ha dos valors mitjans, la mitjana es defineix com la mitjana entre ells. Amb conjunts de dades més grans això no importa gaire, ja que els valors mitjans tendeixen a estar propers. Per exemple. les altures de 1.000 mascles adults o els ingressos de la gent d'una ciutat. En un conjunt de dades tan petit com el vostre, dubtaria en donar-li qualsevol centre o mesures de difusió. Desafiament: Llegeix més »

Llegeix més »

0.4335 "" L'esdeveniment complementari és que el màxim és igual o inferior a 25, de manera que els tres "" bitllets siguin els tres entre els primers 25. Les probabilitats són: "(25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Així que la probabilitat sol·licitada és:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Explicació addicional:" P (A i B i C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Al primer dibuixeu les probabilitats que el primer bitllet tingui un nombre menys" "o igual a 25 és (25/30). Així que P (A) = 25/30." "" "Quan dibuixeu Llegeix més »

Mitjana = 19.133 Mediana = 19 Mode = 19 La mitjana és la mitjana aritmètica, 19.133 La mitjana és "([el nombre de punts de dades] + 1) ÷ 2" o el valor PLACE equidistant (numèricament) dels extrems del rang en un ordre conjunt. Aquest conjunt conté 15 números, ordenats com a 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Així, el lloc mig és (15 + 1) / 2 = 8a posició. El número en aquesta ubicació és 19. El mode és el valor o els valors més comuns en un conjunt. En aquest cas, és 19, amb tres aparicions al conjunt. La proximitat de totes Llegeix més »

Aquest conjunt no té mode. Vegeu l’explicació. El mode (valor modal) d’un conjunt de dades és el valor més freqüent del conjunt. Però un conjunt pot tenir més d'un valor modal o no tenir valors modal. Un conjunt no té valors modals si tots els valors tenen el mateix nombre d'ocurrències (com en l'exemple donat). Un conjunt també pot tenir més d'un valor modal. Exemple: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} En aquest mode, els modes són 1 i 6 amb 3 situacions. Llegeix més »

No hi ha mode. El "mode" és el nombre més freqüent; el valor que apareix amb més freqüència. Però en aquest cas, cada valor apareix exactament un cop cada un, de manera que no hi ha "més freqüent". Si un dels números s'hagués produït fins i tot dues vegades, hauria estat el mode, però no és així. Per tant, no hi ha cap mode per a aquesta llista de números. Llegeix més »

Té només un mode, que és 12 Atès que 12 es repeteix en el conjunt de dades i no hi ha cap altre número repetit al conjunt de dades, el mode d’aquest conjunt de dades és 12. La mediana d’aquest conjunt de dades és de 15. Llegeix més »

La mitjana o mitjana aritmètica. La mitjana és la mesura més habitual de la tendència central que s’utilitza en una àmplia varietat de dades. Això es deu al fet que és un dels primers càlculs apresos en matemàtiques generals que també s'aplica a les estadístiques. S'utilitza (i sovint s'utilitza incorrectament) per la majoria de la gent, ja que és el més fàcil per a ells d'entendre i calcular. Llegeix més »

0.1841 En primer lloc, comencem per un binomi: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), tot i que p és extremadament petita, n és massiva. Per tant, podem aproximar-ho fent servir normal. Per a X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Així, tenim Y ~ N (0,6,0.99994) Volem P (x> = 2), corregint per a l’ús normal límits, tenim P (Y> = 1,5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1,5-0,6) / sqrt (0,99994) ~~ 0,90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Utilitzant una taula Z, trobem que z = 0,90 dóna P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-08159 = 0,1841 Llegeix més »

L’ús principal de la regressió lineal és ajustar una línia a dos conjunts de dades i determinar quina relació tenen. Alguns exemples són: 2 sèries de preus d’accions precipitacions i hores d’estudi i qualificacions de producció de collita Pel que fa a la correlació, el consens general és: Els valors de correlació de 0,8 o més representen una correlació forta Els valors de correlació de 0,5 o superior a 0,8 indiquen una correlació feble Correlació valors inferiors a 0,5 indiquen una correlació molt dèbil Calculadora de regressió i Llegeix més »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0.2095 La probabilitat d’obtenir un cap en qualsevol tirada és 1/2. El mateix amb la probabilitat d’aconseguir cues en qualsevol tirada. El que hem de saber és el nombre de maneres en què podem ordenar els resultats de Heads and Tails - i això és ((14), (7)). En general, tenim: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Llegeix més »

Assumint un "honest" de 6 cares, mor la resposta com diu Syamini "1/6". Si tots els possibles resultats són igualment probables, la probabilitat d’un resultat concret (en el vostre cas, "obtenir un 3") és el nombre de maneres d’obtenir el resultat concret dividit pel nombre total de resultats possibles. Si llanceu un motlle no biaix, hi ha 6 resultats possibles totals: 1, 2, 3, 4, 5 i 6. El resultat particular que us interessa, un 3, només passa d'una manera. Per tant, la probabilitat és 1/6. Si haguéssiu demanat la probabilitat d’obtenir un "3 o menys", Llegeix més »

P _ ((x = 4 caps)) = 0,15525 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 caps)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 caps)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 caps)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 caps)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 caps)) = 0,15525 Llegeix més »

N = 115 Voleu dir amb un marge d’error del 5%? La fórmula per a un interval de confiança per a una proporció es dóna pel barret p + - ME, on ME = z * * SE (hat p). hat p és la proporció de la mostra z * és el valor crític de z, que es pot obtenir a partir d'una calculadora gràfica o una taula SE (hat p) és l'error estàndard de la proporció de la mostra, que es pot trobar utilitzant sqrt ((hat p hat q) / n), on hat q = 1 - hat és la mida de la mostra i sabem que el marge d’error ha de ser de 0,05. Amb un interval de confiança del 90%, z * ~~ 1.64. Llegeix més »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Primer hem de trobar L_1 i L_2. L_1 = 3 ja que només hi ha tres cadenes: (0) (1) (2). L_2 = 7, ja que totes les cadenes sense 0 i 2 adjacents són (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Ara trobarem la recurrència de L_n (n> = 3). Si la cadena acaba en 1, després podem posar qualsevol paraula. Tanmateix, si les cordes acaben en 0, només podem posar 0 o 1. Simularment, si les cadenes acaben en 2 podem posar només 1 o 2. Siguin P_n, Q_n, R_n el nombre de cadenes sense 0 i 2 a la zona adjacent. posicions i que aca Llegeix més »

Mira això . Crèdit a Gaurav Bansal. Estava intentant pensar en la millor manera d’explicar-ho i em vaig topar amb una pàgina que fa una feina molt agradable. Prefereixo donar-li a aquest tipus l’explicació. En cas que l’enllaç no funcioni per a alguns, he inclòs alguna informació a continuació. Simplement indicat: el valor R ^ 2 és simplement el quadrat del coeficient de correlació R. El coeficient de correlació (R) d’un model (diguem amb variables x i y) pren valors entre -1 i 1. Es descriu com x i y són correlacionat.Si x i y estan en uníson perfecte, llavo Llegeix més »

El seu {1,2,3,4,5,6} que és en realitat un conjunt de tots els resultats possibles a mesura que s'especifica la definició de l'espai de mostra. Quan gireu un dau de 6 cares, el nombre de punts de la cara més alta es diu com a resultat. Ara, cada cop que es tira un dau, podem obtenir 1, 2,3,4,5 o 6 punts a la part superior de la cara. Això és ara el resultat. Així l’experimentació aquí és "Rodar un dau enfrontat de 6" i la llista de possibles resultats és "{1,2,3,4,5,6}". L’espai de la mostra per la seva definició és la llista de tots el Llegeix més »

0.563 possibilitats Heu de fer un diagrama d’arbres de probabilitat perquè pugueu calcular les probabilitats: en general acabareu amb l’11/11 (quantitat original de bolígrafs negres) multiplicada per 7/10 (quantitat de bolígrafs negres que queden a la caixa) + 3/11 (quantitat total de bolígrafs vermells) multiplicada per 2/10 (quantitat de plomes vermelles que queden a la caixa). Aquesta = 0,563 possibilitats de triar 2 bolígrafs del mateix color, ja siguin 2 negres o 2 vermelles. Llegeix més »

Heu de veure la resposta completa per entendre que no sé perfectament el que vol dir que obtingueu el vostre conjunt de dades on retrocediu y a x per trobar com es produeix un canvi en els efectes de x. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 I voleu trobar la relació entre x i y així diuen que creieu que el model és com y = mx + c o en estadístiques y = beta_0 + beta_1x + o aquestes beta_0, beta_1 són els paràmetres de la població i u són l’efecte de les variables no observades que d’altra manera anomenem terme d’error per la qual cosa voleu estimadors. hatbeta_0, hatbeta_1 Així haty = hat Llegeix més »

Si les hipòtesis de la marca Gauss tenen llavors l'OLS proporciona l'error estàndard més baix de qualsevol estimador lineal de manera que el millor estimador lineal imparcial tenint en compte aquests supòsits els coeficients dels paràmetres són lineals, això significa només que beta_0 i beta_1 són lineals però la variable x no ser lineal pot ser x ^ 2 Les dades s'han pres d’una mostra aleatòria No hi ha una multi-colinealitat perfecta, de manera que dues variables no estan perfectament correlacionades. E (u / x_j) = 0 l’assumpció condicional mitjana &# Llegeix més »

La desviació estàndard de {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Desenvolupem una fórmula general llavors com a particular obtindreu la desviació estàndard de 1, 2, 3, 4 i 5. Si tenim {1, 2,3, ...., n} i hem de trobar la desviació estàndard d’aquests números. Tingueu en compte que "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n suma _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n suma _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 implica "V Llegeix més »

Zero Si només teniu un nombre o un milió de números que són exactament els mateixos (com ara tots són 25), la desviació estàndard serà zero. Per tenir una desviació estàndard superior a zero, heu de tenir una mostra que contingui valors que no siguin iguals. Per tant, com a mínim, es necessita a la mostra amb almenys dos valors que no siguin equivalents per tenir una desviació estàndard superior a zero. espero que ajudi Llegeix més »

"Part 1) 0.80164" "Part 2) 0.31125" "Hi ha 5 commutadors que poden ser oberts o tancats." "Per tant, hi ha un màxim de" 2 ^ 5 = 32 "casos per investigar." "Tot i que podem fer alguns accessos directes:" "Si els 1 i els 4 estan oberts O els dos i els 5 estan oberts, el" "actual no pot passar." "Per tant (1 O 4) I (2 O 5) ha de ser tancat." "Però hi ha uns criteris addicionals:" "Si (4 i 2) estan oberts, 3 han de ser tancats." "Si (1 i 5) estan oberts, 3 s'han de tancar." "Així que s Llegeix més »

L’error estàndard és la nostra estimació del paràmetre sigma desconegut (desviació estàndard). L’error estàndard és l’arrel quadrada de l’estimació de la variància. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). És una mesura de la distància vertical mitjana que una de les nostres observacions prové de la línia de regressió calculada. D'aquesta manera, calcula la quantitat desconeguda sigma, que seria fins a quin punt esperaríem que qualsevol observació potencial fos de la línia de regressió real (la línia que hem obtingut de la nostra es Llegeix més »

Cerqueu la desviació estàndard de la mostra utilitzant la fórmula del vostre llibre de text ... desviació estàndard de la mostra = error estàndard 3.01 = ("desviació estàndard de la mostra") / (sqrt (n)) = 3.01 / sqrt8 Llegeix més »

La probabilitat de dibuixar un set, un o un as és el 3/13. La probabilitat de dibuixar un as, un set o un dos és el mateix que la probabilitat de dibuixar un as més la probabilitat d’un set més la probabilitat d’un. P = P_ (as) + P_ (set) + P_ (dos) Hi ha quatre asos a la coberta, de manera que la probabilitat ha de ser 4 (el nombre de "bones" possibilitats) per sobre de 52 (totes les possibilitats): P_ (as ) = 4/52 = 1/13 Com que hi ha 4 dels dos i set, podem utilitzar la mateixa lògica per comprovar que la probabilitat és la mateixa per a tots els tres: P_ (set) = P_ (dos) = P_ as) Llegeix més »

1884, en general, podeu escollir entre 6 i 6 per als homes i 10 a 5 per a les dones. No em pregunteu per què teniu més dones i el vostre comitè demana menys representació, però aquesta és una altra història. Bé, doncs, l'atac és que un d'aquests nois es nega a treballar amb una d'aquestes noies. Així que aquesta persona en particular no es pot utilitzar amb tots els nois, de manera que restem 1 de 8 i afegim les seves combinacions al total de 7, escollint 1 maneres al final. Així doncs, comencem amb els altres nois (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 ara es poden combin Llegeix més »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "En general, quan disposem de n elements, on hi ha k elements diferents que es produeixen cada" n_i ", per" i = 1,2 " , ..., k ", llavors" "tenim" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "possibilitats d'ordenar-los." "Per tant, hem de comptar quantes vegades es produeixen els elements:" Aquí tenim 7 ítems: dos 579 i un de 6, de manera que "(7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630" possibilitats "" Això s’anomena coeficient multinomial. " "La filosofia que hi ha darrera és senzilla. No Llegeix més »

Q_1 = 24 Si teniu una calculadora TI-84 a la mà: podeu seguir aquests passos: primer poseu els números en ordre. A continuació, premeu el botó stat. A continuació, "1: Edita" i introduïu els vostres valors en ordre. Després d'això, premeu el botó d'estat de nou i aneu a "CALC" i premeu "Estadístiques 1: 1-Var", premeu calcular. A continuació, desplaceu-vos cap avall fins que vegeu Q_1. Aquest valor és la vostra resposta :) Llegeix més »

S'ha utilitzat una petita mostra, distribució normal i es pot calcular la desviació estàndard i l’estadística mitjana, per a una mostra gran, les estadístiques Z (puntuació Z) tenen aproximadament una distribució normal estàndard. Quan la mostra és petita, la variabilitat en la distribució de Z sorgeix de l’atzar. Això implica que la distribució de probabilitat serà més estesa que la distribució normal estàndard. Quan n és el nombre de la mostra i df = n-1, la puntuació t (estadístiques t) es pot calcular per t = (x¯ -μ0 Llegeix més »

La variància és sigma ^ 2 = 15,81 i la desviació estàndard és sigma aproximadament 3,98. En una distribució binomial tenim fórmules bastant agradables per a la mitjana i la wariance: mu = Np: extreu i sigma ^ 2 = Np (1-p) Així doncs, la variància és sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. La desviació estàndard és (com de costum) l’arrel quadrada de la variància: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) aproximadament 3.98. Llegeix més »

Color (vermell) (sigma ^ 2 = 3.25) Per trobar la variància, primer hem de calcular la mitjana. Per calcular la mitjana, només cal afegir tots els punts de dades i després dividir per la quantitat de punts de dades. La fórmula de la mitjana mu és mu = (suma_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n on x_k és el punt de dades k, i n és el nombre de dades punts. Per al nostre conjunt de dades, tenim: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Així que la mitjana és mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Ara per calcular la variància, esbrina quina dist&# Llegeix més »

La variació és de 27500 La mitjana de conjunt de dades es dóna per la suma de dades dividides pel seu nombre, és a dir (Sigmax) / N. Per tant, la mitjana és 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Per tant, la variació és 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Llegeix més »

Variació de la població: 56.556 Variació de la mostra: 67,867 Per calcular la variància: Calcular la mitjana aritmètica (la mitjana) Per a cada valor de dades quadrats, la diferència entre aquest valor de dades i la mitjana Calcula la suma de les diferències quadrades Si les vostres dades representen a tota la població: 4. Dividiu la suma de les diferències quadrades pel nombre de valors de dades per obtenir la variància de la població. Si les vostres dades representen només una mostra extreta d'una població més gran. 4. Divideix la suma de les difer Llegeix més »

La variació és de 25,14 dades; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} La variació (sigma ^ 2) és la mitjana de la diferència quadrada de la mitjana. La mitjana és (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~~ 25.14 (2dp) La variació és de 25,14 [Ans] Llegeix més »

Depenent de si les dades donades s’han de prendre com a població sencera (tots els valors) o una mostra d’una població més gran: variança de la població sigma ^ 2 ~ = 66,7 variància de la mostra s ^ 2 ~ = 77,8 Això es pot determinar utilitzant estàndard construït en funcions d’una calculadora científica o en un full de càlcul (com a continuació): ... o es pot calcular en passos com: Determinar la suma dels valors de dades Dividiu la suma dels valors de dades pel nombre de valors de dades per obtenir la mitjana Per a cada valor de dades restar la mitjana * del valo Llegeix més »

La variació del conjunt de dades és de 6,29. Tingueu en compte que la fórmula de la variància per al propòsit del càlcul és 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 on n és el nombre total de valors a el conjunt de dades donat. A les vostres dades tenim n = 7 i els valors de x_i són {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Així, la vostra varianza = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Llegeix més »

47.9 Suposo que significaria la varianza de la població (la variància de la mostra diferirà lleugerament). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Si us plau, diferenciar entre els dos. El primer signe diu "afegir els quadrats dels vostres números", el segon diu "afegir primer, llavors quadrats la suma" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Llegeix més »

Variació sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Calculem la mitjana aritmètica primer mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Per calcular la varianza sigma ^ 2 utilitzeu la fórmula sigma ^ 2 = (suma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Déu beneeixi ... Espero que l'explicació sigui útil. Llegeix més »