Estadística

Variació sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 calcula la mitjana aritmètica mu primer n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 calcula la varianza sigma ^ 2 utilitzant la fórmula de variància per a la població sigma ^ 2 = (suma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Déu beneeix ... espero que l’explicació sigui útil. Llegeix més »

211/2 o 105.5 troben la mitjana: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 restar la mitjana de cada número de les dades i quadrar el resultat: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 troben la mitjana de les diferències quadrades: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 o 105,5 Llegeix més »

Varianza de {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 La fórmula de la variància, s ^ 2, és el color (blanc) ("XXX") s ^ 2 = (suma (x_i - barx)) / (n- 1) on barx és la mitjana del color del conjunt de mostres (blanc) ("XXX"), en aquest cas la mitjana de {3,6,7,8,9} és (sumx_i) /5=6.6 Llegeix més »

Variació de la població: sigma _ ("pop") ^ 2 ~ = 32,98 variància de la mostra: sigma _ ("mostra") ^ 2 ~ = 38,48 La resposta depèn de si les dades donades estan destinades a ser tota la població o una mostra de la població . A la pràctica simplement utilitzaríem una calculadora, un full de càlcul o algun paquet de programari per determinar aquests valors. Per exemple, pot semblar un full de càlcul d’Excel: (tingueu en compte que la columna F només vol documentar les funcions integrades que s’utilitzen a la columna D) ja que aquest exercici probableme Llegeix més »

Variació (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Dades de la població: color (blanc) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Suma de dades de població: color (blanc ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 grandària de la població: color (blanc) ("XXX") 6 mitjana: color (blanc) ("XXX" ") 3/6 = 1/2 = 0,5 desviacions de la mitjana: color (blanc) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} color (blanc) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} quadrats de desviacions de la mitjana: color (blanc ) ("XXX") Llegeix més »

Variança "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Calculeu la primera barxa mitjana = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Variació "" "sigma ^ 2 = (suma (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11) ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Déu beneeixi ... Espero que l'explicació sigui útil. Llegeix més »

La variància de la població del conjunt de dades és sigma ^ 2 = 35. 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) La fórmula de la variància de la població és sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 on mu és la mitjana de la població, que es pot calcular a partir de mu = 1 Llegeix més »

2,55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} signifiquen: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 trobar desviacions de cada nombre (mitjana n): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 varianza = mitjana de desviacions: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Llegeix més »

Variació sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Resoldre la barreja mitjana primer barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Resoldre variació sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Déu beneeix .... espero que l’explicació és útil. Llegeix més »

-140.714286 La variància es calcula utilitzant la fórmula 1 / N suma (N = 1) ^ N (x_i-mu), i quan sub en els números, obteniu els següents valors: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Llegeix més »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 A partir del donat: n = 6 Resolim la mitjana aritmètica primer. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 La fórmula per a la variància de les dades no agrupades és sigma ^ 2 = (suma (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3) ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Déu beneeixi ... Espero que l’explicació sigui útil. Llegeix més »

La variació és de 28.472 La mitjana de {9, -4, 7, 10, 3, -2} és (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 per a la variant d’una sèrie {x_1.x_2, ..., x_6}, la mitjana de la qual és la barra dada per (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 i, per tant, és 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} o 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150) /36)=28.472 Llegeix més »

1913/30 Penseu en el conjunt "X" dels números 9, 4, -5, 7, 12, -8 Pas 1: "Mitjana" = "Suma dels valors X" / "N (Nombre de valors)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Pas 2: Per trobar la variància, resti la mitjana de cadascun dels valors, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Pas 3: Ara, enumereu totes les respostes obtingudes de la resta. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 Llegeix més »

La distribució és una distribució exponencial. k = 2 i E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. El límit de la distribució és (0, oo) Per trobar k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Llegeix més »

Suposant que busquem una varianza de població: color (blanc) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Aquí teniu les dades en format de full de càlcul (és clar, amb les dades donades hi ha un full de càlcul o una calculadora). funcions que donen la variància sense els valors intermedis; són només per a propòsits d’ensenyament). La variació de la població és (la suma dels quadrats de les diferències dels valors de dades individuals de la mitjana) del color (blanc) ("XXX") dividida per (el nombre de valors de dades) No és que si l Llegeix més »

"Variance" _ "pop". ~~ 12.57 Tenint en compte els termes: {2,9,3,2,7,7,12} Suma dels termes: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Nombre de termes: 7 Mitjana: 42 / 7 = 6 desviacions de la mitjana: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} quadrats de desviacions de la mitjana: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Suma de quadrats de desviacions formen la mitjana: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Variació de població = ("Suma de quadrats de desviacions de la mi Llegeix més »

3.27 Variació = sumx ^ 2 / n - (mitjana) ^ 2 Mitjana = suma (x) / n on n en el nombre de termes = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Variació = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Llegeix més »

Sigma ^ 2 = 18,8 mitjana = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 mitjana = 58 n = 5 63 x - mitjana = 63 - 58 = 5 (x - mitjana) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - mitjana = 54 - 58 = -4 (x - mitjana) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - mitjana = 62 - 58 = 4 (x - mitjana) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - mitjana = 59 - 58 = 1 (x - mitjana) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - mitjana = 52 - 58 = -6 (x - mitjana) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - mitjana) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - mitjana) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Llegeix més »

Variació (població): sigma ^ 2 ~ ~ 20.9 Variació de la població (color (negre) (sigma ^ 2) és la mitjana dels quadrats de les diferències entre cada element de dades de població i la mitjana de població. Per a una població {d_1, d_2 , d_3, ...} de la mida n amb un valor mitjà de mu sigma ^ 2 = (suma (d_i - mu) ^ 2) / n Llegeix més »

Mirar abaix. La norma normal és la configuració normal tal que mu, sigma = 0,1, de manera que coneixem els resultats per endavant. El PDF per a la norma normal és: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Té un valor mig: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz he ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 segueix que: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Aquesta vegada, utilitzeu IBP: V Llegeix més »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx que es pot escriure com: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Suposo que aquesta pregunta volia dir f (x) = 3x ^ 2 "per" -1 <x <1; 0 "en cas contrari" Trobeu la variància? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Expandir: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ Llegeix més »

"b)" 7/16 "L'esdeveniment oposat és que el mínim és"> = 1/4 "És més fàcil calcular aquest esdeveniment ja que simplement diem que x i y han de ser"> = 1/4 "llavors". "I les probabilitats per a això són simplement" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Llegeix més »

= 0.999979973 "L'esdeveniment complementari és més fàcil de calcular". "Per tant, calculem la probabilitat d’obtenir més de 18 caps". "Això és igual a la probabilitat d’aconseguir 19 caps, més la probabilitat d’obtenir 20 caps". "Aplicem la distribució binomial". P ["19 caps"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 caps"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "amb" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(combinacions)" => P ["19 o 20 caps"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["com a màxim 18 caps" Llegeix més »

Z = -1.5 Atès que sabem que el temps necessari per acabar la prova normalment es distribueix, podem trobar la puntuació z per a aquest moment concret. La fórmula per a una puntuació z és z = (x - mu) / sigma, on x és el valor observat, mu és la mitjana i sigma és la desviació estàndard. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 El temps de l'estudiant és de 1,5 desviacions estàndard per sota de la mitjana. Llegeix més »

Mirar abaix. El valor R ^ 2 bàsicament us indica el percentatge de variació de la variable de resposta que explica la variació de la vostra variable explicativa. Proporciona una mesura de la força d'una associació lineal. En aquesta situació, R ^ 2 = 0,7569. Multiplicant aquest decimal per 100, trobem que el 75,69% de la variació del contingut d’energia d’un paquet de xips es pot explicar per la variació del seu contingut en greixos. Per descomptat, això significa que el 24,31% de la variació del contingut energètic es comptabilitza per altres factors. Llegeix més »

Z: la puntuació per a un interval de confiança del 98% és de 2,33. Com aconseguir-ho. La meitat de 0,98 = 0,49 Cerca aquest valor a l'àrea sota la taula de corbes normals. El valor més proper és 0,4901. El seu valor z és 2,33 Llegeix més »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 La distribució normal estàndard simplement converteix el grup de dades en la nostra distribució de freqüència de manera que la mitjana sigui 0 i la desviació estàndard sigui 1 Podem utilitzar: z = (x-mu) / sigma suposant que tenim sigma però aquí tenim SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); on n és la mida de la mostra ... Llegeix més »

La puntuació Z és -0.866 puntuació z de la variable x amb la mitjana mu, i la desviació estàndard sigma és donada per (x-mu) / (sigma / sqrtn) Com mu = 55, sigma = 2, n = 3 i x = 56 z-score és (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Llegeix més »

Z = 0 Tinc el meu propi dubte sobre la correcció del problema. La mida de la mostra és 5. És convenient trobar la puntuació t. La puntuació z només es calcularà quan la mida de la mostra és> = 30 Alguns estadístics, si creuen que la distribució de la població és normal, utilitzeu la puntuació z fins i tot si la mida de la mostra és inferior a 30. per calcular z. Pot ser una distribució observada o pot ser una distribució de mostreig. Com heu fet la pregunta, respondré assumint que és una distribució de mostreig. SE = (SD) /sqr Llegeix més »

Z-score és -26.03 z-score de la variable x amb mitjana mu, i la desviació estàndard sigma és donada per (x-mu) / (sigma / sqrtn) com mu = 35, sigma = 5, n = 57 i x = 13 z-score és (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Llegeix més »

La resposta és z = 0,05 en una distribució normal. Per solucionar aquest problema, necessitareu accedir a una taula z (també anomenada "taula normal estàndard") per a la distribució normal. Hi ha una bona en Wikipedia. Preguntant quin és el valor de z de tal manera que el 52% de les dades estiguin a la seva esquerra, el vostre objectiu és trobar un valor z on la superfície acumulada fins al valor de z sumi a 0,52. Per tant, necessiteu una taula z acumulativa. Cerqueu l’entrada a la taula z acumulativa que mostra on un valor determinat de z és més proper a una sort Llegeix més »

0,38. Consulteu la taula enllaçada a sota. En general, cal utilitzar una taula com aquesta o un programa informàtic per determinar la puntuació z associada a un CDF en particular o viceversa. Per utilitzar aquesta taula, trobeu el valor que busqueu, en aquest cas 0,65. La fila indica els deu i el lloc i la columna us indica el lloc cent. Així, per 0.65, podem veure que el valor oscil·la entre 0,38 i 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Llegeix més »

En general, crec que la decisió d’utilitzar un bar o un gràfic de pastissos és una elecció personal. Si utilitzeu gràfics com a part d’una presentació, centreu-vos en la història general que esteu intentant compartir amb les imatges i gràfics gràfics. A continuació, es mostra la directriu abreujada que faig servir per avaluar si cal utilitzar una barra o un gràfic circular: diagrama de barres quan s'observa un rendiment de tendència (per exemple, diguem, amb el pas del temps) gràfic en mostrar la distribució de tot l'exemple: diguem que voleu fer Llegeix més »

P (2,3,5 o 7) = 1/2 (probabilitat d'aterratge en un nombre primer) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Probabilitat de no aterrar en un primer) (suposant que 1-8 significa tots dos hi ha inclosos) Hi ha 4 nombres primers de la llista, sobre un total de 8 números. Per tant, la probabilitat és el nombre de resultats favorables (4) dividits pel total de resultats possibles (8). Això equival a la meitat. La probabilitat del complement de qualsevol esdeveniment és P_c = 1 - P_1. El complement del conjunt primari és {1, 4, 6, 8} Aquest no és el conjunt de nombres compostos (ja que 1 no es considera primer ni c Llegeix més »

La resposta és 14 trieu 6. Això és: 3003 La fórmula per calcular el nombre de maneres de seleccionar k coses de n elements és (n!) / [K! (N-k)!] On a! significa el factorial d’un. El factorial d’un nombre és simplement el producte de tots els nombres naturals des d’1 fins al nombre donat (el nombre s’inclou al producte). Així doncs, la resposta és (14!) / (6! 8!) = 3003 Llegeix més »

1. Totes les probabilitats existeixen en un continu de 0 a 1. 0 és un esdeveniment impossible i 1 és un esdeveniment determinat. Algunes propietats de les probabilitats són que la probabilitat d’un esdeveniment que NO passa és igual a 1 menys la probabilitat d’un esdeveniment. Com que tota la distribució de freqüències conté TOTS els resultats possibles, la probabilitat que l’esdeveniment estigui dins d’aquesta distribució de freqüència sigui certa, o bé 1. Llegeix més »

1) La probabilitat és 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% 2) La probabilitat és 0,9xx0,92xx0,12 = 0,09936 = 9,936% Les taxes de rebuig dels tres departaments són 0,1, 0,08 i 0,12 respectivament. Això significa 0,9, 0,92 i 0,88 és la probabilitat que el sèrum superi la prova en cada departament per separat. La probabilitat que el sèrum passi la primera inspecció és de 0,9. La probabilitat que falla la segona inspecció és de 0,08. Per tant, la seva probabilitat condicional és de 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% Perquè el sèrum sigui rebutjat pel tercer departament, primer ha Llegeix més »

En qualsevol lloc entre el 0% i el poc menys del 50% Si tots els valors d’un conjunt de dades de mida 2N + 1 són diferents, llavors N / (2N + 1) * 100% Si els elements del conjunt de dades s’organitzen en ordre ascendent, llavors la mediana és el valor de l'element mig. Per a un conjunt de dades gran amb valors diferents, el percentatge de valors inferiors a la mitjana serà un 50%. Tingueu en compte el conjunt de dades [0, 0, 0, 1, 1].La mitjana és 0 i el 0% dels valors són inferiors a la mitjana. Llegeix més »

0.420175 = P ["5 gols en 6 tirs"] + P ["6 gols a 6 cops"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0.420175 Llegeix més »

0.2252 "Hi ha 5 + 7 + 8 = 20 llapis de colors en total." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Explicació:" "Donat que substituïm, les probabilitats de dibuixar un llapis blau són" "cada vegada 5/20. Expressem que dibuixem 4 vegades un blau i després 11 vegades no blau ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 " "Per descomptat, no és necessari dibuixar primer els blaus, de manera que" "hi ha maneres de dibuixar C (15,4), de manera que multipliquem per" "C (15,4)." "i C (15,4)&qu Llegeix més »

Hi ha diversos tipus de mitjanes, però normalment se suposa que és la mitjana aritmètica. La mitjana, també considerada com una "mitjana", es calcula de manera diferent. Considerem aquesta llista de números que, per conveniència. es llisten en ordre numèric: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Per obtenir la mitjana aritmètica, afegiu els números per obtenir la suma. Comptar els números per obtenir el compte. Dividiu la suma pel recompte per obtenir la mitjana aritmètica. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> la suma. Hi ha 8 números, de manera que 101/ Llegeix més »

Mireu a continuació: :) Per trobar la mitjana d’un conjunt de números, primer afegiu tots els números al conjunt i després dividiu per la quantitat total de números. Per exemple, digueu que el vostre conjunt consta dels següents: 32,40,29,45,33,33,38,41 Els afegiries: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Ara tu prendria el total de 290 i es dividiria per la quantitat total de números, per al nostre cas tenim un total de 8 números. 290/8 = 36,25 La nostra mitjana és de 36,25 Llegeix més »

"Continu" no té buits. "Discreta" té valors diferents separats per regions sense valor. La contínua pot ser alguna cosa semblant a l'altura, que pot variar en una població "contínua", sense cap limitació específica. "Discreta" podria ser eleccions o resultats d'una prova: "és" o "no és": no hi ha gradacions ni "continuïtat" entre les opcions. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Llegeix més »

Les estadístiques descriptives inclouen la descripció de les dades de la mostra donades, sense fer cas sobre la població. Per exemple: la mitjana de la mostra es pot calcular a partir de la mostra i és una estadística descriptiva. Les estadístiques inferencials obtenen una conclusió sobre la població sobre la base de la mostra. Per exemple, deduir que la majoria de la gent dóna suport a un candidat (sobre la base d’una determinada mostra). Relació: ja que no tenim accés a tota la població, utilitzem estadístiques descriptives per fer conclusions inferencials. Llegeix més »

El mode també augmentarà pel mateix nombre. Hi ha un conjunt de dades: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Sigui m un mode d’aquest conjunt. Si afegiu un nombre n a cada valor, la quantitat de nombres no canviarà, només canviaran els números, de manera que si un nombre m tingués més ocurrències (m és el mode), després d’afegir un número m + n tindreu més valor esdeveniments (es produiran a les mateixes posicions del conjunt que m del primer). Llegeix més »

Detall en explicació, per exemple: canviar de moneda en general la possibilitat de que la cua i el cap siguin del 50%, però en realitat podrien ser un 30% de cap i un 70% de cua o un 40% de cap i un 60% de cua o ...... però més vegades que feu l’experiment => la mostra és més gran (normalment superior a 30) per CLT (teorema del límit central), finalment convergirà al 50% 50% Llegeix més »

Si teniu massa valors diferents. Exemple: Diguem que mesuren l’altura de 2000 homes adults. I es mesura fins al mil·límetre més proper. Tindrà 2000 valors, la majoria diferents. Ara, si voleu donar una impressió de la distribució de l’altura a la vostra població, haureu d’agrupar aquestes mesures a les classes, per exemple, classes de 50 mm (menys de 1.50m, 1.50- <1.55m, 1.55 - <. 160m, etc.) Hi ha els límits de les vostres classes. Tothom de 1.500 a 1.549 estarà en una classe, tothom de 1.550 a 1.599 estarà a la següent classe, etc. Ara podeu tenir números Llegeix més »

Quan: 1) no coneixeu tots els detalls del vostre model; 2) no val la pena modelar tots els detalls; 3) el sistema que tingueu és aleatori per naturalesa. En primer lloc, hauríem de definir què és "efectes aleatoris". Els efectes aleatoris són qualsevol cosa, internament o externament, que influeixi en el comportament del vostre sistema, p. Ex. apagades en una xarxa elèctrica de la ciutat. La gent els veu de manera diferent, p. Ex. a la gent d’ecologia els agrada anomenar-los catàstrofes, el cas de l’endarreriment o la demografia; en el cas de la ciutat s’observaria un augment de Llegeix més »

"a) 0.351087" "b) 7,2" "c) 0,056627" "P [suma és 8] = 5/36" "Com hi ha 5 combinacions possibles per llançar 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) i (6,2). " "a) Això és igual a les probabilitats que tinguem 7 vegades seguides una suma" "diferent de 8 i aquestes siguin" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0,351087 "b ) 36/5 = 7,2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 ") ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8&qu Llegeix més »

4.1051 * 10 ^ -7% per a 2 vermells, 1 groc sense reemplaçament; 3.7037 x 10 ^ -7% per a 2 vermells, 1 groc p / substitució Primer, configureu una equació que representi el vostre problema de paraula: 10 discs vermells + 10 discos verds + 10 discs grocs = 30 discs totals 1) Dibuixeu 2 discos vermells i 1 disc groc successivament sense substituir-los. Crearem fraccions, on el numerador estigui dibuixant i el denominador és el nombre de discos que queden a la bossa. 1 és un disc vermell i 30 és el nombre de discos restants. A mesura que traieu els discs (i no els substitueixen!), El nombre de dis Llegeix més »

31 En primer lloc, un parell de definicions: la mitjana és el valor mig d’un grup de nombres. La mitjana és la suma d'un grup de nombres dividit pel nombre de números. En treballar a través d’aquest fet, queda clar que l’objectiu d’aquest exercici és augmentar les diferents mitjanes. Llavors, com fem això? L'objectiu és organitzar els conjunts de números de manera que tinguem els valors mitjans de cada conjunt el més alt possible. Per exemple, la mitjana més alta possible és 41 amb els nombres 42, 43, 44 i 45 superiors a ella i algun grup de quatre nombres  Llegeix més »

48 vegades Nombre de vegades que s'espera que toqui la pilota = P vegades "Total de vegades que el bat" = 3/5 vegades 80 = 3 / cancel·lació5 vegades cancel·la80 ^ 16 = 3 vegades 16 = 48 vegades Llegeix més »

"Vegeu l’explicació" "Prenem un període de temps amb la longitud" t ", que consisteix en n peces" Delta t = t / n ". Suposeu que la possibilitat d’un esdeveniment reeixit d’una sola peça és" p " el nombre total d’esdeveniments en les "" peces de temps n és distribuït binomi segons "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "amb" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(combinacions)" "Ara deixem" n-> oo ", així" p-> 0 , "però" n * p = lambda "Llavors substi Llegeix més »

"Vegeu l’explicació" "y és normal estàndard (amb mitjana 0 i desviació estàndard 1)" "Així que fem servir aquest fet." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Ara cerquem els valors z en una taula per a valors z per z = 2 i z = -1. Tenim" 0.9772 "i" 0,1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Aquí tenim var = 1 i significa = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [I <= a | B] = (P [Y <= a "I" B]) / (P Llegeix més »

M + -ts On t és la puntuació t associada a l'interval de confiança que necessiteu. [Si la mida de la mostra és superior a 30, els límits són donats per mu = bar x + - (z xx SE)] Calculeu la mitjana de la mostra (m) i la població (s) de mostra utilitzant les fórmules estàndard. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) suma (x_n-m) ^ 2 Si assumiu una població distribuïda normalment d’iid (variables independents de distribució idèntica amb varianza finita) amb un nombre suficient per a aplicar el teorema del límit central (per exemple, N> 35), aquesta Llegeix més »

La mediana. Una puntuació extrema desplaça el valor a un costat oa un altre. Hi ha tres mesures principals de tendència central: mitjana, mitjana i mode. La mediana és el valor al centre d'una distribució de dades quan aquestes dades s’organitzen des del valor més baix fins al més alt. És la relació entre la mitjana i la mitjana que s'utilitza més sovint per identificar qualsevol inclinació de les dades. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Llegeix més »

La mitjana aritmètica és el punt d’equilibri correcte. La mitjana aritmètica és el punt d’equilibri correcte. És perquè la suma total de les desviacions positives i les desviacions negatives obtingudes de la mitjana aritmètica s'anul·len entre si. Llegeix més »

La mitjana està menys afectada per valors externs que la mitjana. La mitjana està menys afectada per valors externs que la mitjana. Prenem aquest primer conjunt de dades sense cap tipus de valors atípics com a exemple: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 La mitjana és de 25,43 i la mitjana és de 26. La mitjana i la mitjana són relativament similars. En aquest segon conjunt de dades amb un atípic, hi ha més diferències: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 La mitjana és de 22,71 i la mitjana és de 26 anys. La mediana no es veu afectada del tot per la forma atípica d'aquest exemple Llegeix més »

"Ho heu fet bé!" "Puc confirmar que el teu enfocament és completament correcte." "Cas 1: interruptor 3 obert (probabilitat 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "cas 2: interruptor 3 tancat (probabilitat 0.7):" (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 ". el circuit que pot passar l’actual: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Llegeix més »

1) 0,180447 2) 0,48675 3) 0,37749 "Poisson: les probabilitats de k esdeveniments en un interval de temps t és" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Aquí no tenim especificació addicional de l’interval de temps, de manera que "" tenim t = 1, "lambda = 2. => P [" k esdeveniments "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 esdeveniments "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) i ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "és la superfície de la fracció del cercle més petit en comparació amb la m Llegeix més »

Les dades categòriques tenen valors que no es poden ordenar de manera òbvia i convincent. El gènere és un exemple. El mascle no és inferior ni superior a la femella. El color dels ulls és l'altre a la vostra llista. Les qualificacions de lletres són dades de classe: hi ha una ordre convincent en elles: heu d'ordenar-les de màxima a baixa (o baixa a alta). Els altres exemples que esmenten són dades més o menys contínues: hi ha molts valors possibles que podeu agrupar en classes, però teniu una certa elecció sobre l’amplada de classe. Llegeix més »

14.7 "rolls" P ["tots els números llançats"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 o 6 no llançats"] P ["A o B o C o D o E o F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A i B] - P [A i C] .... + P [A i B i C] + ... "Aquí és" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "La negativa d'aquesta és la nostra probabilitat". sum n Llegeix més »

Perquè en descriure un conjunt de dades, el nostre interès principal sol ser el valor central de la distribució. A l’estadística descriptiva, s’expliquen les característiques d’un conjunt de dades a la mà: no estem prenent conclusions sobre la població més gran d’on provenen les dades (és a dir, estadístiques inferencials). En fer-ho, la nostra pregunta principal és "on és el centre de la distribució". Per respondre a aquesta pregunta, normalment utilitzem la mitjana, la mitjana o el mode, segons el tipus de dades. Aquestes tres mesures centrals de Llegeix més »

"Vegeu l’explicació" "Atès que" "varianza =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "que és aquí:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" no hi ha varianza. vol dir que tots els valors de X són iguals a la mitjana E (X) = 1. "" Així que X és sempre 1. "" Per tant "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Llegeix més »

"Resposta D)" "És l'única resposta lògica, les altres són impossibles". "Aquest és el problema de la ruïna del jugador". "Un jugador comença amb k dòlar". "Juga fins que arriba al dòlar G o cau de nou a 0." p = "possibilitat que guanyi 1 dòlar en un joc". q = 1 - p = "possibilitat que perd un dòlar en un joc". "Truqui" r_k "a la probabilitat (casualitat) que es destrueixi". "Llavors tenim" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "amb" 1 <= k Llegeix més »

Z = 2.33 Heu de mirar això des d'una taula de puntuacions z (per exemple, http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) o utilitzeu una implementació numèrica de la inversa normal funció de densitat acumulativa de distribució (per exemple, normsinv a Excel). Com que desitgeu un interval de percentatge del 98%, desitgeu un 1% a cada costat de + -z, busqueu el 99% (0,99) per a z per obtenir-ho. El valor més proper de 0.99 a la taula dóna z = 2.32 a la taula (2.33 a Excel), aquesta és la vostra puntuació z. Llegeix més »

Un R-quadrat indica el grau d'adequació de les dades observades a les dades esperades, però només us proporciona informació sobre la correlació. Un valor al quadrat R indica quina adequació de les vostres dades observades o de les dades que heu recopilat corresponen a una tendència esperada. Aquest valor us indica la fortalesa de la relació, però, igual que totes les proves estadístiques, no hi ha res que us expliqui la causa de la relació o la seva força. A l’exemple següent, es pot veure el gràfic de l’esquerra que no té cap relació, com Llegeix més »

Com que la diferència no està definida. A les dades ordinales es poden ordenar valors de dades, és a dir, podem esbrinar si A <B o no. Per exemple: l’opció "molt satisfet" és més gran que "lleugerament satisfeta" en una enquesta. Però, no podem trobar la diferència numèrica entre aquestes dues opcions. La desviació estàndard es defineix com la diferència mitjana de valors de la mitjana i que no es pot calcular per a una dada ordinal. Llegeix més »

Les mostres s’utilitzen quan no seria pràctic recopilar dades sobre tota una població. Sempre que una mostra sigui imparcial (per exemple, la recopilació de dades d'algunes persones que surten dels banys de dames no seria una mostra imparcial de la població d'un país), una mostra raonablement gran reflectirà normalment les característiques de tota la població. Els estadístics utilitzen mostres per fer declaracions o prediccions sobre les característiques generals d'una població. Llegeix més »

Perquè hi ha una diferència en el tipus de dades que presenteu. En un gràfic de barres, es poden comparar dades categòriques o qualitatius. Penseu en coses com el color dels ulls. No hi ha cap ordre en ells, com el verd no és "major" que el marró. De fet, podeu organitzar-los en qualsevol ordre. En un histograma, els valors són quantitatius, el que significa que es poden dividir en grups ordenats. Penseu en l’altura o en el pes, on introduïu les vostres dades a les classes, com ara "menys de 1,50 m", "1,50-1,60 m" i així successivament. Aquestes cla Llegeix més »

Vegeu a continuació els meus pensaments: La forma general d'una probabilitat binomial és: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) La pregunta és per què necessitem aquest primer terme, el terme de combinació? Anem a treballar amb un exemple i, a continuació, quedarà clar. Vegem la probabilitat binomial de llançar una moneda tres vegades. Establim que els caps siguin p i no aconseguim caps ~ p (tots dos = 1/2). Quan passem pel procés de sumació, els 4 termes de la sumació seran 1 (en essència, trobem tots els resultats possibles i, per tant, la prob Llegeix més »

83% Primer escrivim P (70 <X <110) Llavors necessitem corregir-lo prenent límits, per això prenem el .5 més proper sense passar, així que: P (69,5 <= Y <= 109,5) Per convertir a una puntuació Z, utilitzem: Z = (Y-mu) / sigma P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3,05 <= Z <= 0,95) P (Z <= 0,95) -P (Z <= - 3,05) P (Z <= 0,95) - (1-P (Z <= 3,05)) 0,8289- (1-0,999) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~~ 83% Llegeix més »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Tenim una distribució binomial amb n = 12, p = 0,1". "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "amb" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (combinacions) "" b "" 0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10 "= 0,9 ^ 10 * (0,9 ^ 2 + 12 * 0,1 * 0,9 + 66 * 0,1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,8913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Llegeix més »

Una mesura de tendència central és un valor que pot representar la població total i actua com la gravetat central cap a la qual es mouen tots els altres valors. Desviació estàndard - com el seu nom indica és una mesura de la desviació. La desviació significa canvi o distància. Però el canvi sempre segueix la paraula "de". Per tant, la desviació estàndard és una mesura del canvi o la distància a una mesura de tendència central, que normalment és la mitjana. Per tant, la desviació estàndard és diferent d’una mesura de ten Llegeix més »

Mireu a continuació: la mitjana no és una bona mesura de la tendència central, ja que té en compte tots els punts de dades. Si teniu valors externs com en una distribució desviada, llavors aquests valors externs afecten la mitjana d'un únic desnivell pot arrossegar la mitjana cap avall o cap amunt. Per això, la mitjana no és una bona mesura de la tendència central. En canvi, la mediana s'utilitza com a mesura de la tendència central. Llegeix més »

Com que la variància es calcula en termes de les desviacions de la mitjana, que es manté igual sota una traducció. La variància es defineix com el valor d'expectativa E [(x-mu) ^ 2] on mu és el valor mitjà. Quan es tradueix el conjunt de dades, tots els punts de dades es desplacen per la mateixa quantitat x_i -> x_i + a La mitjana també canvia per la mateixa quantitat mu -> mu + a de manera que les desviacions de la mitjana siguin iguals: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Llegeix més »

SSReg le SST Tingueu en compte que R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) on SST = SSReg + SSE i sabem que la suma de quadrats és sempre ge 0. Així SSE ge 0 implica SSReg + SSE ge SSReg implica SST ge SSReg implica (SSReg) / (SST) le 1 implica R ^ 2 le 1 Llegeix més »

Com a màxim 3 persones a la línia serien. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Així, P (X <= 3) = 0,9 siga més fàcil, encara que utilitzeu la regla de compliment, ja que teniu un valor en el qual no us interessi, de manera que podeu desaprendre'l de la probabilitat total. com: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Així P (X <= 3) = 0,9 Llegeix més »

Aquesta és una situació OTRE ... O. Podeu afegir les probabilitats. Les condicions són exclusives, és a dir: no es poden tenir 3 i 4 persones en línia. Hi ha 3 persones o 4 persones en línia. Així que afegiu: P (3 o 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Comproveu la vostra resposta (si teniu temps durant la prova), calculant la probabilitat contrària: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 I aquesta i la vostra resposta s’afegeixen a 1.0, com haurien de fer. Llegeix més »

El nombre previst en aquest cas es pot considerar com una mitjana ponderada. El millor és arribar a sumar la probabilitat d’un nombre donat per aquest nombre. Així, en aquest cas: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Llegeix més »

Crec que vol dir "canviar una moneda tres vegades" o "donar la volta a tres monedes". X es diu "variable aleatòria" perquè abans de donar la volta a les monedes, no sabem quants caps anem a obtenir. Però podem dir alguna cosa sobre tots els valors possibles de X. Atès que cada tapa d'una moneda és independent d’altres viratges, el valor possible de la variable aleatòria X és {0, 1, 2, 3}, és a dir, podeu obtenir 0 caps o 1 cap o 2 caps o 3 caps. Proveu-ne un altre, que pensi en quatre llançaments d'una matriu. Que la variable aleatòria Llegeix més »

El 44% de possibilitats de seleccionar una poma Al rebost hi ha: 4 pomes i 5 plàtans, que sumen un total de 9 fruites. Això es pot expressar com a 4 + 5 = 9. Voleu esbrinar la probabilitat d’escollir una poma. Hi ha 4 pomes de les 9 fruites totals. Això es pot expressar com: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Hi ha un 44% de probabilitats que escollirà una poma. Llegeix més »

0,5 o 1/2 SI tenim una moneda justa hi ha dues possibilitats: els caps o la cua Tots dos tenen la mateixa oportunitat. Per tant, dividiu les ocasions favorables ("èxit") S pel nombre total d'oportunitats T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Un altre exemple: Quina és la possibilitat de rodar menys de tres amb una matriu normal? S ("èxit") = (1 o 2) = 2 possibilitats T (total) = 6 possibilitats, totes igualment probables Chance S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Gairebé cap moneda real és completament justa. Depenent de les cares dels caps i de la cua, el centre de gravetat pot ser una mica a la Llegeix més »

Possibilitat de ~ 1,9% dibuixarà el As de pals. Hi ha 52 cartes en una coberta i una de pics al tauler. Això es pot expressar com 1/52. Dividiu-vos per trobar el percentatge. 1/52 = 0,01923076923 Hi ha un 1,9% de probabilitats de dibuixar un As de pals. De fet, no heu de dividir 1/52 per conèixer-ne el percentatge de probabilitats ... Mireu que 1/52 es pot escriure com a 2/104, que .. aproximadament ... és 2/100, que és del 2%, però recordeu-vos que Només ho faig perquè 104 és a prop de 100 quan més gran sigui el nombre diferent de 100, més gran serà la resposta d Llegeix més »

Depèn. Es necessitarien múltiples supòsits que és poc probable que s’extrapolin aquesta resposta de les dades donades perquè aquesta sigui la veritable probabilitat de fer un tir. Es pot estimar l’èxit d’un únic assaig basant-se en la proporció de proves anteriors que van tenir èxit si i només si els assajos són independents i es distribueixen idèntics. Aquesta és la suposició feta a la distribució binomial (comptatge), així com a la distribució geomètrica (en espera). No obstant això, és molt improbable que el tiratge de ti Llegeix més »

K = 3 P ["1 servidor està en marxa"] = 0.98 => P ["almenys un servidor fora dels servidors K ha pujat"] = 1 - P ["Els servidors de 0 dels servidors K estan pujats"] = 0.99999 = > P ["Els servidors de 0 dels servidors K estan pujats"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => registre K (0.02) = registre (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Hem de tenir almenys 3 servidors, de manera que K = 3." Llegeix més »

0,6 P ["pren autobús"] = 0,8 P ["està a temps | ell pren l'autobús"] = 0,75 P ["està a temps"] = 4/6 = 2/3 P ["pren autobús" | ell no és a temps "] =? P ["pren l'autobús | no és a temps"] * P ["no és a temps"] = P ["ell pren l'autobús i no és a temps"] = P [no és a temps | ell pren autobús "] * P [" pren autobús "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" pren l'autobús | NO és a temps "] = 0.2 / (P [ "no és a temp Llegeix més »

Mirar abaix. La mitjana és el valor mig d’un conjunt ordenat de dades. Llegeix més »

0,3828 ~ ~ 38,3% P ["K en 10 pacients estan alleujats"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "amb" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(combinacions)" "(distribució binomial)" "Per a k = 8, 9 o 10, tenim:" P ["almenys 8 en 10 pacients estan alleujats "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~ ~ 38,3 % Llegeix més »

Això es coneix com un problema de probabilitat compost. Hi ha quatre asos en una baralla de 52 cartes, de manera que la probabilitat de dibuixar un as és 4/52 = 1/13 Llavors, hi ha 13 pics en una baralla, de manera que la probabilitat de dibuixar un Spade és 13/52 o 1/4 Però, atès que un d'aquests asos també és una pala, hem de restar-ho, de manera que no ho comptem dues vegades. Així, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Llegeix més »

Hi ha una fórmula per a la funció de densitat binomial Siga el nombre d’assaigs. Sigui k el nombre d’èxits en l’assaig. Sigui p la probabilitat d’èxit en cada prova. Aleshores, la probabilitat de tenir èxit en exactament k assajos és (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) En aquesta instància, n = 10, k = 8 i p = 0,2, de manera que p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Llegeix més »

0.200 La probabilitat que quatre de cada deu persones tinguin aquest tipus de sang és de 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. La probabilitat que els altres sis no tinguin aquest tipus de sang és (1-0.3) ^ 6 = (0,7) ^ 6. Multiplicem aquestes probabilitats junts, però com que aquests resultats poden ocórrer en qualsevol combinació (per exemple, la persona 1, 2, 3 i 4 tenen el tipus de sang, o potser 1, 2, 3, 5, etc.), es multiplica per color (blanc) I_10C_4. Per tant, la probabilitat és (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * color (blanc) I_10C_4 ~~ 0.200. ——— Aquesta és una altra manera de fer-ho: ja que Llegeix més »

S ^ 2 = suma ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) on: s ^ 2 = suma de variància = suma de tots els valors de la mostra n = mida de la mostra barx = mitjana x_i = observació de la mostra per a cada terme Pas 1: localitzeu la mitjana dels vostres termes. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Pas 2: restar la mitjana de la mostra de cada terme (barx-x_i). (3 - 6,6) = -3,6 (6 - 6,6) ^ 2 = -0,6 (7 - 6,6) ^ 2 = 0,4 (8 - 6,6) ^ 2 = 1,4 (9 - 6,6) ^ 2 = 2,4 Nota: la suma de Aquestes respostes haurien de ser 0 Pas 3: quadrateu cada un dels resultats. (Squaring fa positius els números negatius.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ Llegeix més »

La probabilitat és frac {5} {6} Sigui A el cas de seleccionar un nombre divisible per 6 i B sigui el cas de seleccionar un nombre no divisible per 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (no A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} En general, si teniu n fulls de paper numerats 1 a N (on N és un enter enter positiu gran diuen 100) la probabilitat de seleccionar un nombre divisible per 6 és ~ 1/6 i si N és exactament divisible per 6, llavors la probabilitat és exactament 1/6 és a dir P (A) = t frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 si N no és divisible exactament per 6, calcularíeu la rest Llegeix més »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 Les sumes possibles són: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Per tant, el nombre total de possibles sumes és 11. Tanmateix, el nombre de maneres d'arribar a un total concret difereix. Per exemple. Per arribar a un total de 2 només és possible 1 manera - 1 i 1 però es pot arribar a un total de 6 de 5 maneres - 1 i 5, 5 i 1, 2 i 4, 4 i 2, 3 i 3. Mapar tot les possibles maneres d’arribar a una suma donada són les següents. Suma -> Nombre de maneres 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 Llegeix més »

163 maneres. Hi ha una manera de votar per a 0 persones. Hi ha vuit maneres de votar per a una persona. Hi ha (8 * 7) / 2 maneres de votar per a 2 persones. Hi ha (8 * 7 * 6) / (2 * 3) maneres de votar per a 3 persones. Hi ha (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) maneres de votar per a 4 persones. Tot això perquè pots triar gent, però hi ha maneres de demanar a la gent. Per exemple, hi ha 2 * 3 maneres d’ordenar les mateixes 3 persones. Afegint tot, tenim 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Llegeix més »

Variació de la població = 59,1 (probablement el que vulgueu si es tracta d’una classe introductòria) variància de la mostra = 68,9 Calculeu la mitjana frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,2857 Trobeu la mitjana del diferències quadrades. Per fer-ho: quadrateu la diferència entre cada punt de dades i la mitjana. Afegiu totes aquestes diferències quadrades. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Si esteu trobant la variància de la població, dividiu-vos per nombre de punts de dades. Si trobeu la variància de la mostra, dividiu-vos pel nombre Llegeix més »

Cal substituir qualsevol bateria amb una vida inferior a 35 hores. Aquesta és una aplicació simplificada dels principis estadístics. Les coses clau a destacar són la desviació estàndard i el percentatge. El percentatge (1%) ens indica que només volem aquella part de la població que sigui menys probable que la de 3, o 3 desviacions estàndard inferiors a la mitjana (en realitat, el 99,7%). Així, amb una desviació estàndard de 6 hores, la diferència de la mitjana per al límit inferior de la vida desitjada és: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 hores Això si Llegeix més »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Tingueu en compte que una probabilitat no pot ser negativa, per tant suposo que hem de suposar que x va de 0 a 10." "" Primer de tot hem de determinar c de manera que la suma de totes les probabilitats sigui 1: "int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x)" "dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x)" "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 "a) variànci Llegeix més »

La mitjana és de 19 i la variància és de 5,29 * 9 = 47,61 Resposta intuïtiva: ja que totes les marques es multipliquen per 3 i s'afegeixen per 7, la mitjana ha de ser de 4 * 3 + 7 = 19. La desviació estàndard és una mesura de la diferència mitjana quadrada de la mitjana i no canvia quan afegiu la mateixa quantitat a cada marca, només canvia quan multipliqueu totes les marques per 3 Així, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Variació = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47,61 n és el nombre de nombres en els quals {n | n en hbb {Z_ +}} en aquest cas n = 5 siguem la varietat mitjana {var} Llegeix més »