Số LiệU ThốNg Kê

Liên tục Nói chung dữ liệu rời rạc là toàn bộ câu trả lời. Giống như bao nhiêu cây hoặc bàn hoặc người. Ngoài ra những thứ như kích cỡ giày là rời rạc. Nhưng trọng lượng, chiều cao và thời gian là những ví dụ về dữ liệu liên tục. Một phương pháp quyết định nếu bạn mất hai lần như 9 giây và 10 giây, bạn có thể có một khoảng thời gian ở giữa hai điều này không? Có Usain Bolt thời gian kỷ lục thế giới 9,58 giây Nếu bạn có 9 bàn và 10 bàn, bạn có thể có một số bàn Đọc thêm »

1/435 = 0,0023 "Tôi cho rằng bạn có nghĩa là có 22 thẻ được hiển thị, do đó" "chỉ có 52-22 = 30 thẻ không xác định." "Có 4 bộ quần áo và mỗi thẻ đều có thứ hạng, tôi cho rằng" "đây là ý của bạn theo số vì không phải tất cả các thẻ đều có số" ", một số là thẻ mặt". "Vì vậy, hai thẻ được chọn ra và ai đó phải đoán phù hợp và" "thứ hạng của chúng. Tỷ lệ cược là" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Gi Đọc thêm »

"Các kết quả có thể xảy ra khi ném chết 4 mặt là:" "1, 2, 3 hoặc 4. Vì vậy, giá trị trung bình là (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "Phương sai bằng E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Các kết quả có thể xảy ra khi ném 8 mặt chết là: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 hoặc 8. Vì vậy, giá trị trung bình là 4,5. " "Phương sai bằng (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." "Gi Đọc thêm »

A = 1.7 Sơ đồ bên dưới hiển thị phân bố đồng đều cho phạm vi đã cho, hình chữ nhật có diện tích = 1 vì vậy (6-1) k = 1 => k = 1/5 chúng tôi muốn P (X <= a) = 0.14 điều này được chỉ định là khu vực bóng mờ màu xám trên sơ đồ nên: (a - 1) k = 0.14 (a - 1) xx1 / 5 = 0.14 a - 1 = 0.14xx5 = 0.7: .a = 1.7 Đọc thêm »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Để tìm k, chúng tôi sử dụng int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1 :. k [2x ^ 2/2 - x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Để tính P (x> 1 ), chúng tôi sử dụng P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Để tính E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Để tính V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X Đọc thêm »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0,367544 "Tên" P [R] = "Xác suất cuối cùng một cây đũa R chuyển sang màu xanh" P [Y] = "Có lẽ cuối cùng một cây đũa phép Y sẽ chuyển sang màu xanh." P ["RY"] = "Có thể là một cây đũa phép R & Y đều biến thành sự kiện màu xanh." P ["RR"] = "Xác suất hai roi R biến thành sự kiện màu xanh." P ["YY"] = "Xác suất hai cây đũa phép Y biến thành sự kiện màu xanh." "Sau đó, chúng tô Đọc thêm »

44 Để tính giá trị trung bình của một tập hợp dữ liệu, hãy cộng tất cả dữ liệu và chia cho số lượng mục dữ liệu. Hãy để tuổi thứ bảy dạy là x. Cùng với đó, trung bình của độ tuổi giáo viên được tính theo: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Sau đó, chúng ta có thể nhân với 7 để có được: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Chúng tôi trừ tất cả các độ tuổi khác để có được: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Đọc thêm »

Không phải sự kiện độc lập. Đối với hai sự kiện, hai sự kiện được coi là 'độc lập': P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, các sự kiện không độc lập. Đọc thêm »

Giá trị trung bình = 7.4 Độ lệch chuẩn ~ ~ 1.715 Phương sai = 2.94 Giá trị trung bình là tổng của tất cả các điểm dữ liệu chia cho số điểm dữ liệu. Trong trường hợp này, chúng ta có (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 Phương sai là "trung bình của khoảng cách bình phương so với giá trị trung bình". http://www.mathsisfun.com/data/stiteria-deviation.html Điều này có nghĩa là bạn trừ mọi điểm dữ liệu khỏi giá trị trung bình, bình phương các c& Đọc thêm »

17160/6497400 Có tất cả 52 thẻ, và 13 trong số đó là thuổng. Xác suất vẽ hình thuổng thứ nhất là: 13/52 Xác suất vẽ hình thuổng thứ hai là: 12/51 Điều này là do, khi chúng tôi đã chọn ra phần thuổng, chỉ còn lại 12 hình và chỉ có 51 lá bài. xác suất vẽ một spade thứ ba: 11/50 xác suất vẽ một spade thứ tư: 10/49 Chúng ta cần nhân tất cả những thứ này lại với nhau, để có được xác suất vẽ một spade lần lượt: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Vì vậy, xác suất vẽ bốn Đọc thêm »

Y = -1,226666 + 0,016666 * X thanh X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 thanh Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 mũ beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "với" x_i = X_i - thanh X "và" y_i = Y_i - thanh Y => mũ beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1.6 + 0.9 + 0.4 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "V&# Đọc thêm »

30.2 Giá trị trung bình được tính bằng cách lấy tổng của các giá trị và chia cho số đếm. Ví dụ, đối với 6 phụ nữ, với trung bình là 31, chúng ta có thể thấy rằng độ tuổi được tổng hợp là 186: 186/6 = 31 Và chúng ta có thể làm tương tự cho nam giới: 116/4 = 29 Và bây giờ chúng ta có thể kết hợp tổng và số lượng đàn ông và phụ nữ để tìm giá trị trung bình cho văn phòng: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Đọc thêm »

Khi có một vài giá trị cực đoan trong tập dữ liệu của bạn. Ví dụ: Bạn có bộ dữ liệu gồm 1000 trường hợp với các giá trị không quá xa nhau. Trung bình của họ là 100, như là trung vị của họ. Bây giờ bạn thay thế chỉ một trường hợp bằng một trường hợp có giá trị 100000 (chỉ là cực đoan). Giá trị trung bình sẽ tăng đáng kể (đến gần 200), trong khi trung vị sẽ không bị ảnh hưởng. Tính toán: 1000 trường hợp, mean = 100, tổng giá trị = 100000 Mất một 100, thêm 100000, tổng các giá trị = 199900, mean = Đọc thêm »

Chiều dài của thanh 6h là = 265,2-230 = 35,2 Chiều dài trung bình của 6 thanh là = 44,2 cm Chiều dài trung bình của 5 thanh là = 46 cm Tổng chiều dài của 6 thanh là = 44,2xx 6 = 265,2 cm Tổng chiều dài trong 5 thanh là = 46xx5 = 230 cm Chiều dài của thanh 6h là = [Tổng chiều dài của 6 thanh] - [Tổng chiều dài của 5 thanh] Chiều dài của thanh 6h là = 265,2-230 = 35,2 Đọc thêm »

X = 5 3,4,5,8, x mean = mode = median sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 vì chúng tôi yêu cầu phải có chế độ: .x> 0 vì x = 0 = > barx = 4, "trung vị" = 4 "nhưng không có chế độ" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 chúng ta có 3,4,5,5,8 trung vị = 5 chế độ = 5 :. x = 5 Đọc thêm »

Có nghĩa là sáu số là "" 270/6 = 45 Có 3 bộ số khác nhau có liên quan ở đây. Một bộ sáu, một bộ hai và bộ tám. Mỗi bộ có ý nghĩa riêng của nó. "mean" = "Total" / "số lượng số" "" HOẶC M = T / N Lưu ý rằng nếu bạn biết giá trị trung bình và có bao nhiêu số, bạn có thể tìm thấy tổng số. T = M xxN Bạn có thể thêm số, bạn có thể thêm tổng, nhưng bạn không thể thêm phương tiện với nhau. Vậy, với tất cả tám số: Tổng là 8 x Đọc thêm »

8 Giá trị trung bình của một tập hợp số là tổng của các số trên tổng số của tập hợp (số lượng giá trị). Chúng ta có một bộ gồm bốn số và giá trị trung bình là 5. Chúng ta có thể thấy rằng tổng các giá trị là 20: 20/4 = 5 Chúng ta có một bộ ba số khác có giá trị trung bình là 12. Chúng ta có thể viết là: 36 / 3 = 12 Để tìm giá trị trung bình của bảy số với nhau, chúng ta có thể cộng các giá trị lại với nhau và chia cho 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Đọc thêm »

Kháng trong trường hợp này có nghĩa là nó có thể chịu được các giá trị cực đoan. Ví dụ: Hãy tưởng tượng một nhóm 101 người có trung bình (= trung bình) 1000 đô la trong ngân hàng. Nó cũng xảy ra rằng người trung gian (sau khi sắp xếp số dư ngân hàng) cũng có 1000 đô la trong ngân hàng. Trung bình này có nghĩa là, 50 (%) có ít hơn và 50 có nhiều hơn. Bây giờ một trong số họ giành được giải thưởng xổ số trị giá 100000 đô la, và ông quyết Đọc thêm »

259459200 Nếu tôi đọc chính xác điều này, thì nếu người kiểm tra chỉ có thể gán điểm trong bội số của 2. Điều này có nghĩa là chỉ có 15 lựa chọn trong số 30 điểm .i.e. 30/2 = 15 Sau đó, chúng tôi có 15 lựa chọn được phân phối trong 8 câu hỏi. Sử dụng công thức cho hoán vị: (n!) / ((N - r)!) Trong đó n là số lượng đối tượng (Trong trường hợp này là các dấu trong nhóm 2). Và r là có bao nhiêu được thực hiện cùng một lúc (Trong trường hợp này là 8 câu hỏi) V& Đọc thêm »

1/7 Chỉ có 7 kết hợp có thể có: (let T = tail, H = head) TTTT HHHH THHH TTHH TTTH HTTT HHHT Kết quả giống như vậy khi bạn thực sự làm điều đó, đó là những kết hợp duy nhất có thể. Bạn sẽ không quan tâm đến thứ tự, chỉ có số lượng xuất hiện của đầu hoặc đuôi. Đọc thêm »

Họ phụ thuộc. Sự kiện "ngủ muộn" ảnh hưởng đến xác suất của sự kiện khác "đi học muộn". Một ví dụ về các sự kiện độc lập đang lật một đồng xu liên tục. Vì đồng xu không có bộ nhớ, nên xác suất ở lần tung thứ hai (hoặc sau này) vẫn là 50/50 - miễn là nó là đồng tiền công bằng! Thêm: Bạn có thể muốn nghĩ về điều này hơn: Bạn gặp một người bạn, người mà bạn đã không nói chuyện trong nhiều năm. Tất cả những gì bạn biết là anh ấy có hai con. Khi bạn gặp anh ta, anh ta có con Đọc thêm »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Vấn đề cụ thể này là hoán vị. Nhớ lại, sự khác biệt giữa hoán vị và kết hợp là, với hoán vị, vấn đề trật tự. Cho rằng câu hỏi hỏi có bao nhiêu cách các sinh viên có thể xếp hàng để giải lao (tức là có bao nhiêu đơn hàng khác nhau), đây là một hoán vị. Hãy tưởng tượng tại thời điểm chúng tôi chỉ điền hai vị trí, vị trí 1 và vị trí 2. Để phân biệt giữa các học sinh của chúng tôi, vì vấn đề trật tự, chúng Đọc thêm »

Trong 84 cách nhóm này có thể được chọn. Số lượng lựa chọn của các đối tượng "r" từ các đối tượng "n" đã cho được ký hiệu là nC_r và được cho bởi nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3 :. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Trong 84 cách nhóm này có thể được chọn. [Ans] Đọc thêm »

Xem bên dưới để biết ý tưởng về cách tiếp cận câu trả lời này: Tôi tin rằng câu trả lời cho câu hỏi về phương pháp luận khi thực hiện vấn đề này là Kết hợp với các mục giống hệt nhau trong dân số (chẳng hạn như có 4n thẻ với n số loại A, B, C và D) nằm ngoài khả năng tính toán của công thức kết hợp. Thay vào đó, theo Tiến sĩ Math tại mathforum.org, cuối cùng bạn cần một vài kỹ thuật: phân phối các đối tượng vào các ô riêng biệt và nguyên tắc loại trừ bao gồm. Tôi đ& Đọc thêm »

Cụm từ này được gán cho cuốn tự truyện của Mark Twain cho Benjamin Disraeli, một Thủ tướng Anh vào những năm 1800. Twain cũng chịu trách nhiệm cho việc sử dụng rộng rãi cụm từ này, mặc dù nó có thể đã được Sir Charles Dilke và những người khác sử dụng trước đó rất nhiều. Về bản chất, cụm từ này mỉa mai thể hiện sự nghi ngờ về bằng chứng thống kê bằng cách so sánh nó với những lời nói dối, cho thấy rằng nó thường bị thay đổi sai lệch hoặc được sử dụng ra khỏi bối cảnh. Đối với mục đích của cụm từ này, 'thống k&# Đọc thêm »

"Bạn có thể nhân ba số mẫu bạn có" "Nếu bạn sao chép các mẫu mà bạn có hai lần, để bạn" "có số lượng mẫu gấp ba lần, thì nó sẽ hoạt động." "Vì vậy, bạn phải lặp lại các giá trị DV tất nhiên cũng ba lần." Đọc thêm »

50% dữ liệu nằm trong hộp Hộp trong ô & ô đồ thị được tạo thành bằng cách sử dụng các giá trị Q1 và Q3 làm điểm cuối. Điều đó có nghĩa là Q1-> Q2 và Q2-> Q3 được bao gồm. Vì mỗi phạm vi dữ liệu Q chứa 25% dữ liệu trong một ô và ô đồ thị, nên hộp chứa 50% tối thiểu -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Đọc thêm »

75% Nếu bạn làm việc với các phần tư, trước tiên bạn đặt hàng các trường hợp của bạn theo giá trị. Sau đó, bạn chia trường hợp của bạn thành bốn nhóm bằng nhau. Giá trị của trường hợp tại biên giữa phần tư thứ nhất và phần thứ hai được gọi là phần tư thứ nhất hoặc Q1 Giữa phần hai và phần ba là Q2 = trung vị Và giữa phần ba và phần tư là phần 3 Vì vậy, tại điểm thứ 3, bạn đã vượt qua 3/4 giá trị của bạn. Đây là 75%. Bổ sung: Với phần trăm bộ dữ liệu lớn cũng được sử dụng (các trường hợp sau đó được c Đọc thêm »

N = 3 p (n) = "Đánh lần đầu tiên tại thử nghiệm thứ n" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Ranh giới của bất đẳng thức" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" là nghiệm của phương trình bậc hai trong "p": "" đĩa: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 25/11 "hoặc" 4/25 "" Vậy "p (n)" là âm giữa hai giá trị đó. " p (n) = 3/25 = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 => 3/5 = 0.8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... => n Đọc thêm »

22 Giá trị trung bình được đo bằng cách lấy tổng của các giá trị và chia cho số lượng giá trị: "mean" = "sum" / "Count" Katie đã thực hiện bốn bài kiểm tra và do có lần thứ năm, vì vậy chúng tôi có 76, 74, 90, 88 và x. Cô ấy muốn tổng thể có nghĩa là ít nhất 70. Chúng tôi muốn biết điểm tối thiểu x cần phải đạt được ít nhất 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Và bây giờ chúng tôi giải quyết cho x: 328 + x = 350 x = 22 Đọc thêm »

122 Trung bình = Tổng các bài kiểm tra chia cho tổng số bài kiểm tra Đặt x = điểm kiểm tra thứ 5 Trung bình = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Giải bằng cách nhân cả hai cạnh của phương trình với 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Giải cho x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Đọc thêm »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "variance = 25" => "độ lệch chuẩn" = sqrt (25) = 5 "Chúng tôi đi từ N (10, 5) để phân phối chuẩn hóa bình thường:" I) z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(bảng cho giá trị z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(bảng cho z- các giá trị) "=> P (" trong khoảng từ 8 đến 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 và 13,5 thay vì 8 và 13 vì liên tục "" điều chỉnh các giá trị rời rạc. " Đọc thêm »

Đối với mỗi 20 liên kết, có 7 lựa chọn, mỗi lần lựa chọn độc lập với các lựa chọn trước đó, vì vậy chúng tôi có thể lấy sản phẩm. Tổng số lựa chọn = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Nhưng vì chuỗi có thể đảo ngược, chúng ta cần tính các chuỗi khác biệt. Đầu tiên, chúng tôi đếm số lượng các chuỗi đối xứng: tức là 10 liên kết cuối cùng lấy hình ảnh phản chiếu của 10 liên kết đầu tiên. Số lượng các chuỗi đối xứng = số cách để chọn 10 liên kết đầu tiên = 7 ^ (10) Ngoại trừ các chuỗi đối Đọc thêm »

N = 13 "Đặt tên cho số viên bi trong túi," n. "Sau đó, chúng tôi có" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "đĩa:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "hoặc" 13 "Vì n là số nguyên nên chúng tôi phải lấy giải pháp thứ hai (13):" => n = 13 Đọc thêm »

0,0,12,19,19 là một khả năng Chúng tôi có 5 trận bóng rổ trong đó Tyler ghi trung bình 10 điểm và trung bình là 12 điểm. Giá trị trung bình là giá trị trung bình và vì vậy chúng tôi biết các điểm anh ấy ghi được có hai giá trị dưới 12 và hai giá trị ở trên. Giá trị trung bình được tính bằng cách tính tổng các giá trị và chia cho số đếm. Để có trung bình 10 điểm trên 5 trò chơi, chúng tôi biết: "mean" = "tổng số điểm Đọc thêm »

Khi một tập dữ liệu có một vài trường hợp rất cực đoan. Ví dụ: Chúng tôi có bộ dữ liệu 1000 trong đó hầu hết các giá trị di chuột quanh mốc 1000. Giả sử trung bình và trung bình là 1000. Bây giờ chúng ta thêm một 'triệu phú'. Giá trị trung bình sẽ tăng đáng kể đến gần 2000, trong khi trung vị sẽ không thực sự thay đổi, bởi vì đó sẽ là giá trị của trường hợp 501 thay cho giữa trường hợp 500 và trường hợp 501 (trường hợp được sắp xếp theo thứ tự giá trị) Đọc thêm »

P (z <1,96) có nghĩa là sử dụng phân phối chuẩn thông thường và tìm khu vực dưới đường cong bên trái 1,96, bảng của chúng tôi cung cấp cho chúng tôi khu vực bên trái của điểm z, chúng tôi chỉ cần xem giá trị trên bàn, sẽ cung cấp cho chúng tôi. P (z <1,96) = 0,975 mà bạn có thể viết là 97,5% Đọc thêm »

Tham khảo Phần giải thích Các bước liên quan đến tính toán các giá trị z như sau: Tính giá trị trung bình của chuỗi. Tính độ lệch chuẩn của chuỗi. Cuối cùng tính giá trị z cho mỗi giá trị x bằng công thức z = sum (x-barx) / sigma Theo cách tính, giá trị z của 209 lớn hơn 2 Tham khảo bảng được đưa ra dưới đây - Phân phối chuẩn Phần 2 Đọc thêm »

Một biện pháp kháng thuốc là một biện pháp không bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ.Ví dụ: nếu chúng ta có một danh sách các số theo thứ tự: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Giá trị trung bình là: 11 Trung vị là 5 Giá trị trung bình trong trường hợp này lớn hơn hầu hết các số trong danh sách vì nó bị ảnh hưởng rất mạnh bởi 50, trong trường hợp này là một ngoại lệ mạnh mẽ. Trung vị sẽ vẫn là 5 ngay cả khi số cuối cùng trong danh sách được sắp xếp lớn hơn nhiều, vì nó chỉ đơn giản cung cấp số ở giữa Đọc thêm »

Xem bên dưới Để phân phối nhị thức với n thử nghiệm và xác suất thành công p X ~ B (n, p) 1) chỉ có hai kết quả 1) có một số n thử nghiệm lặp lại 2) các thử nghiệm độc lập 3) xác suất thành công, p, là như nhau cho mọi thử nghiệm Đọc thêm »

Biểu đồ hộp và ria là một loại biểu đồ có số liệu thống kê từ một bản tóm tắt năm số. Dưới đây là một ví dụ: Tóm tắt năm số bao gồm: Minumum: giá trị thấp nhất / quan sát Phần tư dưới hoặc Q1: "trung vị" của nửa dưới của dữ liệu; nằm ở 25% dữ liệu Trung bình: giá trị trung bình / quan sát Phần tư cao hơn hoặc Q3: "trung vị" của nửa trên của dữ liệu; nằm ở 75% dữ liệu Tối đa: giá trị / quan sát cao nhất Phạm vi giữa các phần (IQR) là phạm vi của phần tư dưới (Q1) và phần tư trên (Q2). Đôi kh Đọc thêm »

Khi bạn nhóm các giá trị trong các lớp, bạn phải thiết lập các giới hạn. Ví dụ Giả sử bạn đo chiều cao của 10.000 người lớn. Các độ cao này được đo chính xác đến mm (0,001 m). Để làm việc với các giá trị này và thực hiện thống kê về chúng hoặc tạo biểu đồ, một bộ phận tốt như vậy sẽ không hoạt động. Vì vậy, bạn nhóm các giá trị của bạn vào các lớp. Nói trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sử dụng khoảng cách 50 mm (0,05 m). Sau đó, chúng ta sẽ có một lớp 1 Đọc thêm »

Lợi ích chính của việc sử dụng một mẫu chứ không phải là điều tra dân số là hiệu quả. Giả sử rằng ai đó muốn biết ý kiến trung bình của Quốc hội là gì giữa các cá nhân 18-24 (tức là, họ muốn biết xếp hạng phê duyệt của Quốc hội là gì trong số nhân khẩu học này). Trong năm 2010, có hơn 30 triệu cá nhân trong độ tuổi đó nằm trong Hoa Kỳ, theo điều tra dân số Hoa Kỳ. Đến từng 30 triệu người này và hỏi ý kiến của họ, trong khi điều đó chắc chắn sẽ dẫn đến kết quả rất chính x Đọc thêm »

Đọc thêm »

Trong cài đặt BInomial, có hai kết quả có thể xảy ra cho mỗi sự kiện. Các điều kiện quan trọng để sử dụng cài đặt nhị thức ở vị trí đầu tiên là: Chỉ có hai khả năng, chúng ta sẽ gọi là Tốt hoặc Thất bại Xác suất tỷ lệ giữa Tốt và Thất bại không thay đổi trong các lần thử Nói cách khác: kết quả của một lần thử không ảnh hưởng đến ví dụ tiếp theo: Bạn tung xúc xắc (mỗi lần một lần) và bạn muốn biết cơ hội nào để bạn lăn ít nhất 1 trong 3 lần thử. Đây là một ví dụ điển hình của nhị thức: Đọc thêm »

Các đặc điểm quan trọng của "Biểu đồ hình tròn" Trước khi xây dựng "Biểu đồ hình tròn" chúng ta cần có một số điều quan trọng. chúng ta cần phải có: 5 yếu tố quan trọng hàng đầu Hai hoặc nhiều dữ liệu. Chọn màu sắc hoàn hảo để xem dễ dàng dữ liệu của chúng tôi. Đặt một tiêu đề đầu trước biểu đồ của chúng tôi. Đặt một chú giải trong biểu đồ của bạn (trái hoặc phải) Thêm một câu mô tả biểu đồ, ở dưới cùng của biểu đồ của chúng tôi. (ngắn) Xem hình quá: Đọc thêm »

Không nên sử dụng bình phương R để xác nhận mô hình. Đây là một giá trị mà bạn nhìn vào khi bạn xác nhận mô hình của mình. Một mô hình tuyến tính được xác thực nếu dữ liệu là đồng nhất, tuân theo phân phối bình thường, các biến giải thích là độc lập và nếu bạn biết chính xác giá trị của các biến giải thích (lỗi hẹp trên X) Có thể sử dụng bình phương R để so sánh hai mô hình bạn đã xác nhận Cái nào có gi Đọc thêm »

Trung bình số học ~ ~ 424.4 Độ lệch chuẩn ~ ~ 642,44 Tập dữ liệu đầu vào: {115, 89, 230, -12, 1700} Trung bình số học = (1 / n) * Sigma (x_i), trong đó, Sigma x_i đề cập đến Tổng của tất cả các phần tử trong Tập dữ liệu đầu vào. n là tổng số phần tử. Độ lệch chuẩn sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 đề cập đến mức trung bình của sự khác biệt bình phương từ Trung bình Tạo một bảng các giá trị như được hiển thị: Do đó, Ý nghĩa số học ~ ~ 424.4 Độ lệch chuẩn ~ ~ 642.44 Hy vọng nó có ích. Đọc thêm »

Giá trị trung bình là 3,5 và Độ lệch chuẩn là 1,83 Tổng các thuật ngữ là 35, do đó trung bình của {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} là 35/10 = 3,5 vì trung bình đơn giản là các điều khoản. Đối với độ lệch chuẩn, người ta phải tìm trung bình bình phương độ lệch của các số hạng từ trung bình và sau đó lấy căn bậc hai của chúng. Các độ lệch là {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} và tổng bình phương của chúng là (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) Đọc thêm »

Giá trị trung bình = 5,25 màu (trắng) ("XXX") Trung bình = 4,5 màu (trắng) ("XXX") Chế độ = 4 Dân số: Phương sai = 3,44 màu (trắng) ("XXX") Độ lệch chuẩn = 1,85 Mẫu: màu (trắng ) ("X") Phương sai = 43.93 màu (trắng) ("XXX") Độ lệch chuẩn = 1.98 Trung bình là trung bình số học của các giá trị dữ liệu Trung bình là giá trị trung bình khi các giá trị dữ liệu đã được sắp xếp (hoặc trung bình của 2 giá trị trung bình nếu có số lượng giá trị dữ liệu ch Đọc thêm »

Trong bất kỳ phân phối bình thường nào, chế độ và trung vị đều giống như giá trị trung bình, bất kể đó là gì. Trong phân phối chuẩn được chuẩn hóa, mu trung bình được chuyển thành 0 (và sigma độ lệch chuẩn được đặt thành 1). Vì vậy, chế độ và trung vị cũng là 0 Đọc thêm »

Giá trị trung bình (trung bình) và trung vị (trung điểm). Một số sẽ thêm Chế độ. Ví dụ: với tập hợp các giá trị: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Giá trị trung bình là trung bình số học: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Giá trị trung bình là giá trị tương đương (số) các cực trị phạm vi. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 LƯU Ý: Trong bộ dữ liệu này, nó có cùng giá trị với Giá trị trung bình, nhưng đó thường không phải là trường hợp. Chế độ là (các) giá Đọc thêm »

Các thuộc tính của đường cong mật độ sẽ là: Luôn dương và int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Do đó, hàm mật độ F (oo) = 1 trừ khi bị hạn chế. nếu a là giới hạn trên của x thì. F (a) = 1 trong đó f (x> = a) = 0 Đọc thêm »

Giá trị trung bình (trung bình) và độ lệch chuẩn có thể được lấy trực tiếp từ máy tính ở chế độ chỉ số. Điều này mang lại barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Nói đúng ra, vì tất cả các điểm dữ liệu trong không gian mẫu là số nguyên, chúng ta cũng nên biểu thị giá trị trung bình dưới dạng số nguyên cho số chính xác của các số liệu quan trọng, tức là barx = 220. Hai độ lệch chuẩn, tùy thuộc vào việc bạn muốn độ lệch chuẩn của mẫu hay dân số, cũng được làm tròn đến giá trị Đọc thêm »

Vâng, ví dụ này phù hợp với mối tương quan giữa người và mối quan hệ nhân quả. Mặc dù dữ liệu chủ sở hữu là một bằng chứng đáng chú ý về mối tương quan, chủ sở hữu không thể kết luận quan hệ nhân quả vì đây không phải là một thử nghiệm ngẫu nhiên. Thay vào đó, những gì có lẽ đã xảy ra ở đây là những người muốn sở hữu thú cưng và có khả năng thông qua nó, là những người đã kết thúc với một con vật cưng. Mong muốn sở hữu thú cưng biện minh cho hạnh phúc Đọc thêm »

Nếu dữ liệu đã cho là toàn bộ dân số thì: color (trắng) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Nếu dữ liệu đã cho là một mẫu của dân số thì màu (trắng) ("XXX") sigma_ "mẫu" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34 Để tìm phương sai (sigma_ "pop" ^ 2) và độ lệch chuẩn (sigma_ "pop") của một dân số Tìm tổng các giá trị dân số Chia cho số lượng giá trị trong dân số để lấy giá trị trung bình Với mỗi giá trị dân số, tính ch Đọc thêm »

Phương sai = 3.050.000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) trước tiên tìm trung bình: trung bình = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 tìm độ lệch cho mỗi số - điều này được thực hiện bằng cách trừ trung bình: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 sau đó bình phương mỗi độ lệch: (-466.6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 phương sai là giá trị trung bình của các giá trị này: variance = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai Đọc thêm »

Phương sai dân số là: sigma ^ 2 ~ = 476,7 và độ lệch chuẩn của quần thể là căn bậc hai của giá trị này: sigma ~ = 21.83 Trước tiên, hãy giả sử rằng đây là toàn bộ dân số của các giá trị. Vì vậy, chúng tôi đang tìm kiếm phương sai dân số. Nếu những con số này là một tập hợp các mẫu từ dân số lớn hơn, chúng ta sẽ tìm phương sai mẫu khác với phương sai dân số theo hệ số n // (n-1) Công thức cho phương sai dân số là sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 trong đó mu Đọc thêm »

Giả sử chúng ta đang xử lý toàn bộ dân số chứ không chỉ là một mẫu: Sai số phương sai ^ 2 = 44.383,45 Độ lệch chuẩn sigma = 210,6738 Hầu hết các máy tính hoặc bảng tính khoa học sẽ cho phép bạn xác định trực tiếp các giá trị này. Nếu bạn cần thực hiện theo cách có phương pháp hơn: Xác định tổng của các giá trị dữ liệu đã cho. Tính giá trị trung bình bằng cách chia tổng cho số lượng mục nhập dữ liệu. Đối với mỗi giá trị dữ liệu tính toán độ lệch của nó so với giá trị trun Đọc thêm »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> phương sai sigma = 28.56-> 1 độ lệch chuẩn Phương sai là một loại thước đo trung bình của sự thay đổi của dữ liệu về dòng phù hợp nhất. Nó có nguồn gốc từ: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Trong đó sum có nghĩa là thêm tất cả lên barx là giá trị trung bình (đôi khi họ sử dụng mu) n là số lượng dữ liệu được sử dụng sigma ^ 2 là phương sai (đôi khi họ sử dụng sigma sigma là một độ lệch chuẩn Phương trình này, với một chút thao tác kết thúc là: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n Đọc thêm »

Phương sai (dân số): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Độ lệch chuẩn (dân số): sigma_ "pop" = 3,55 Tổng của các giá trị dữ liệu là 42 Giá trị trung bình (mu) của các giá trị dữ liệu là 42/7 = 6 Với mỗi của các giá trị dữ liệu chúng ta có thể tính toán sự khác biệt giữa giá trị dữ liệu và giá trị trung bình và sau đó bình phương sự khác biệt đó. Tổng số chênh lệch bình phương chia cho số lượng giá trị dữ liệu mang lại phương sai dân số (sigma_ "pop" ^ 2). Đọc thêm »

Một thử nghiệm F giả định rằng dữ liệu thường được phân phối và các mẫu độc lập với nhau. Một thử nghiệm F giả định rằng dữ liệu thường được phân phối và các mẫu độc lập với nhau. Dữ liệu khác với phân phối bình thường có thể do một vài lý do. Dữ liệu có thể bị sai lệch hoặc kích thước mẫu có thể quá nhỏ để đạt được phân phối bình thường. Bất kể lý do, các thử nghiệm F giả định phân phối bình thường và sẽ dẫn đến kết quả không chính xác nếu dữ liệu khác biệt đáng kể so với phân ph Đọc thêm »

Vì không có phương trình toán học nào có thể tính diện tích dưới đường cong thông thường giữa hai điểm, nên không có công thức để tìm xác suất trong bảng z để giải bằng tay. Đây là lý do tại sao các bảng z được cung cấp, thường có độ chính xác là 4 số thập phân. Nhưng có những công thức để tính toán các xác suất này với độ chính xác rất cao bằng cách sử dụng các phần mềm như excel, R và thiết bị như máy tính TI. Trong excel, ở b Đọc thêm »

Phân phối Chi bình phương có thể được sử dụng để mô tả các đại lượng thống kê là một hàm của tổng bình phương. Phân phối Chi Squared là phân phối của một giá trị là tổng bình phương của k biến ngẫu nhiên thường được phân phối. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF của phân phối Chi Squared được cho bởi: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Trong đó k là số bậc tự do và x là giá trị của Q mà chúng ta tìm kiếm xác suất. Sự hữu ích của phân phối Chi Squar Đọc thêm »

Một cách sử dụng đồng phương sai là nghiên cứu mối tương quan. Khi chúng ta có dữ liệu mẫu liên quan đến hai biến phụ thuộc, phương sai sẽ trở nên phù hợp. Co-variance là thước đo ảnh hưởng của sự biến đổi giữa hai biến. Khi chúng ta có hai biến phụ thuộc là X và Y, chúng ta có thể nghiên cứu biến thể trong các giá trị của X - đây là sigma_x ^ 2 biến thể trong các giá trị của Y là phương sai của y sigma_y ^ 2. Nghiên cứu về sự biến đổi đồng thời giữa X và Y được gọi là COV (X, Y) hoặc sigma_ (xy Đọc thêm »

Nó tiết lộ hình thức của mối quan hệ giữa các biến. Vui lòng tham khảo trả lời của tôi về phân tích hồi quy là gì ?. Nó tiết lộ hình thức của mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ, cho dù mối quan hệ có liên quan tích cực mạnh mẽ, liên quan tiêu cực mạnh mẽ hoặc không có mối quan hệ. Ví dụ, lượng mưa và năng suất nông nghiệp được cho là có mối tương quan mạnh mẽ nhưng mối quan hệ không được biết đến. Nếu chúng ta xác định năng suất cây trồng để biểu thị năng suất nông nghiệp Đọc thêm »

Khi chúng ta sử dụng đường hồi quy để dự đoán một điểm có giá trị x nằm ngoài phạm vi giá trị x của dữ liệu huấn luyện, nó được gọi là phép ngoại suy. Để (cố tình) ngoại suy, chúng ta chỉ cần sử dụng đường hồi quy để dự đoán các giá trị khác xa với dữ liệu huấn luyện. Lưu ý rằng phép ngoại suy không đưa ra dự đoán đáng tin cậy vì đường hồi quy có thể không hợp lệ ngoài phạm vi dữ liệu đào tạo. Đọc thêm »

Điểm Z cho bạn biết vị trí của một quan sát liên quan đến phần còn lại của phân phối, được đo bằng độ lệch chuẩn, khi dữ liệu có phân phối bình thường. Bạn thường thấy vị trí là Giá trị X, cung cấp giá trị thực của quan sát. Điều này là trực quan, nhưng không cho phép bạn so sánh các quan sát từ các bản phân phối khác nhau. Ngoài ra, bạn cần chuyển đổi Điểm X của mình thành Điểm số Z để có thể sử dụng bảng Phân phối chuẩn thông thường để tìm kiếm các giá trị liê Đọc thêm »

Tương quan: hai biến có xu hướng thay đổi cùng nhau. Đối với một mối tương quan tích cực, nếu một biến tăng, biến còn lại cũng tăng trong dữ liệu đã cho. Nguyên nhân: một biến gây ra những thay đổi trong một biến khác. Sự khác biệt đáng kể: Tương quan có thể chỉ là một sự trùng hợp ngẫu nhiên. Hoặc có thể một số biến thứ ba đang thay đổi hai. Ví dụ: Có mối tương quan giữa "đi ngủ đi giày" và "thức dậy với cơn đau đầu". Nhưng mối quan hệ này không phải là nguyên nhân, bởi vì l Đọc thêm »

Xem bên dưới. Cho trước: không p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Toán tử logic: "không p:" không p, ~ p; "và:" ^^; hoặc: vv Bảng logic, phủ định: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Bảng logic và & hoặc: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q Đọc thêm »

~ = 0.9391 Trước khi chúng tôi nhận được câu hỏi, hãy nói về phương pháp để giải quyết nó. Ví dụ, giả sử tôi muốn tính đến tất cả các kết quả có thể có từ việc lật một đồng xu công bằng ba lần. Tôi có thể nhận HHH, TTT, TTH và HHT. Xác suất của H là 1/2 và xác suất cho T cũng là 1/2. Đối với HHH và đối với TTT, đó là 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 mỗi cái. Đối với TTH và HHT, đó cũng là 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8, nhưng vì có 3 cách tôi có thể nhận được mỗi kết Đọc thêm »

Định nghĩa nhanh Dữ liệu định lượng là số: độ cao; trọng lượng; tốc độ; số lượng vật nuôi sở hữu; năm; vv Dữ liệu định tính không phải là số. Chúng có thể bao gồm các loại thực phẩm yêu thích; các tôn giáo; dân tộc; vv .. Dữ liệu rời rạc là những con số có thể có các giá trị riêng biệt, riêng biệt. Ví dụ: khi bạn lăn một con súc sắc, bạn nhận được 1, 2, 3, 4, 5 hoặc 6. Bạn không thể có được giá trị 3,75. Dữ liệu liên tục là những con số có thể đảm nhận tất cả các loại giá Đọc thêm »

Người ta thường nhìn vào IQR (Phạm vi liên dải) để có cái nhìn "Hiện thực" hơn về dữ liệu, vì nó sẽ loại bỏ các ngoại lệ trong dữ liệu của chúng tôi. Do đó, nếu bạn có một tập dữ liệu như 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Sau đó, nếu chúng ta phải lấy trung bình chỉ IQR của mình, nó sẽ "thực tế" hơn đối với tập dữ liệu của chúng tôi, như thể chúng ta chỉ lấy giá trị trung bình bình thường, một giá trị 2956 sẽ làm xáo trộn dữ liệu khá nhiều. một ngoại lệ như vậy có thể đến t Đọc thêm »

Như tên của chủ đề chỉ ra phương sai là "Biện pháp biến đổi" Phương sai là thước đo độ biến thiên. Điều đó có nghĩa là đối với một tập hợp dữ liệu bạn có thể nói: "Phương sai càng cao, dữ liệu càng khác nhau". Ví dụ Một tập hợp dữ liệu với sự khác biệt nhỏ. A = {1,3,3,3,3,4} thanh (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Một bộ dữ liệu với sự khác biệt lớn hơn. B = {2,4,2,4,2,4} thanh (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 1 Đọc thêm »

Giá trị trung tâm là đại diện của toàn bộ dữ liệu. > Nếu chúng ta xem xét các phân phối tần số mà chúng ta gặp trong thực tế, chúng ta sẽ thấy rằng có xu hướng của các giá trị phương sai để phân cụm xung quanh một giá trị trung tâm; nói cách khác, hầu hết các giá trị nằm trong một khoảng nhỏ về một giá trị trung tâm. Đặc tính này được gọi là xu hướng trung tâm của phân phối tần số. Giá trị trung tâm, được lấy làm đại diện cho toàn bộ dữ liệu, được gọi là Đọc thêm »

Cấp độ danh nghĩa - Chỉ ghi nhãn dữ liệu trong các danh mục khác nhau, ví dụ phân loại là: Cấp độ nam hoặc nữ - Dữ liệu có thể được sắp xếp và sắp xếp nhưng sự khác biệt không có ý nghĩa, ví dụ: xếp hạng là thứ nhất, thứ hai và thứ ba. Mức độ thời gian - Dữ liệu có thể được sắp xếp cũng như có thể lấy sự khác biệt, nhưng phép nhân / chia là không thể. ví dụ: phân loại theo các năm khác nhau như 2011, 2012 vv Tỷ lệ tỷ lệ - Đặt hàng, khác biệt và nhân / chia - tất cả các h Đọc thêm »

2/3 Dưới đây là danh sách các kết quả có khả năng như nhau có tổng bằng 10. 4 + 6 = 10 5 + 5 = 10 6 + 4 = 10 Trong số 3 kết quả này, chỉ có hai kết quả là những kết quả có khuôn mặt khác nhau (đầu tiên và cuối cùng ). P (các mặt khác nhau cho tổng đó là 10) = 2/3 Đọc thêm »

Ogive là tên gọi khác của đường cong tần số tích lũy. Tại mọi điểm trên ogive, chúng tôi nhận được số lượng quan sát ít hơn số lần bỏ qua của điểm đó. Câu trả lời này được đưa ra đưa vào xem xét ít hơn ogive. Nếu không, đường cong sẽ cho số lượng quan sát lớn hơn abscissa. Có thể thu được ít hơn phân phối tần số tích lũy bằng cách liên tục thêm tần số của các lớp và ghi chúng vào các ranh giới trên của các lớp. Đọc thêm »

(32/52) Trong một cỗ bài, một nửa số thẻ có màu đỏ (26) và (giả sử không có người pha trò), chúng tôi có 4 giắc cắm, 4 nữ hoàng và 4 vị vua (12). Tuy nhiên, trong số các thẻ hình ảnh, 2 jack cắm, 2 nữ hoàng và 2 vị vua có màu đỏ. Những gì chúng tôi muốn tìm là "xác suất rút thẻ đỏ HOẶC thẻ hình ảnh" Xác suất liên quan của chúng tôi là vẽ thẻ đỏ hoặc thẻ hình ảnh. P (đỏ) = (26/52) P (ảnh) = (12/52) Đối với các sự kiện kết hợp, chúng tôi Đọc thêm »

0,000000015625 P (không thích mẹ chồng) = 0,95 P (không thích mẹ chồng) = 1-0,95 = 0,05 P (cả 6 người đều không thích mẹ chồng của họ) = P (người đầu tiên không thích mẹ chồng) * P (cái thứ hai) * ... * P (người thứ 6 không thích mẹ chồng của họ) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625 Đọc thêm »

Cả hai khoảng dự đoán và khoảng tin cậy đều hẹp hơn gần giá trị trung bình, điều này có thể dễ dàng nhìn thấy trong công thức tỷ lệ sai số tương ứng. Sau đây là biên sai số của khoảng tin cậy. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} lần s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Sau đây là lề lỗi cho khoảng dự đoán E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} Trong cả hai điều này, chúng ta thấy thuật ngữ (x_0 - bar {x}) ^ 2, có tỷ lệ là bình phương Đọc thêm »

Xấp xỉ 61,5% Xác suất máy tính xách tay bị lỗi là (6/22) Xác suất máy tính xách tay không bị lỗi là (16/22) Xác suất có ít nhất một máy tính xách tay bị lỗi được đưa ra bởi: P (1 lỗi) + P (2 khiếm khuyết) + P (3 khiếm khuyết), vì xác suất này là tích lũy. Gọi X là số máy tính xách tay bị lỗi. P (X = 1) = (3 chọn 1) (6/22) ^ 1 lần (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 chọn 2) (6/22) ^ 2 lần ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 chọn 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Tổng hợp tất cả các xác suất) Đọc thêm »

Các chữ cái "bi" có nghĩa là hai. Vì vậy, một phân phối lưỡng kim có hai chế độ. Ví dụ: {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} là lưỡng kim với cả 3 và 12 là các chế độ riêng biệt riêng biệt. Lưu ý rằng các chế độ không phải có cùng tần số. Hy vọng rằng đã giúp Nguồn: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Đọc thêm »

Một đồ thị lưỡng kim minh họa một phân phối lưỡng kim, bản thân nó được định nghĩa là phân phối xác suất liên tục với hai chế độ. Nói chung, biểu đồ của hàm mật độ xác suất của phân phối này sẽ giống với phân phối "hai bướu"; nghĩa là, thay vì đỉnh đơn hiện tại trong một đường cong phân phối hoặc chuông bình thường, biểu đồ sẽ có hai đỉnh. Phân phối lưỡng kim, trong khi có lẽ ít phổ biến hơn phân phối bình thường, vẫn xảy ra trong tự nhiên. Ví dụ, Ung thư hạch Hodgkin là một bệnh Đọc thêm »

"Thùng" trong biểu đồ là sự lựa chọn đơn vị và khoảng cách trên trục X.Tất cả các dữ liệu trong phân phối xác suất được biểu thị trực quan bằng biểu đồ được điền vào các thùng tương ứng. Chiều cao của mỗi thùng là một phép đo tần số xuất hiện dữ liệu bên trong phạm vi của thùng đó trong phân phối. Ví dụ, trong biểu đồ mẫu bên dưới, mỗi thanh tăng dần từ trục X là một thùng. Và trong thùng từ Chiều cao 75 đến Chiều cao 80, có 10 điểm dữ liệu (trong trường hợp này, có 10 Cây an Đọc thêm »

Xem giải thích đầy đủ trình bày. Khi chúng tôi có 100 đồng tiền và chúng tôi đưa những đồng tiền đó cho một nhóm người dưới bất kỳ hình thức nào, người ta nói rằng chúng tôi đang phân phối tiền. Theo cách tương tự, khi tổng xác suất (là 1) được phân phối giữa các giá trị khác nhau được liên kết với biến ngẫu nhiên, chúng tôi đang phân phối xác suất. Do đó, nó được gọi là phân phối xác suất. Nếu có một quy tắc xác định xác suất nào Đọc thêm »

Phân phối chi bình phương là một trong những phân phối được sử dụng phổ biến nhất và là phân phối của thống kê chi bình phương. Phân phối chi bình phương là một trong những phân phối được sử dụng phổ biến nhất. Nó là phân phối tổng của bình phương chuẩn lệch bình thường. Giá trị trung bình của phân phối bằng với bậc tự do và phương sai của phân phối chi bình phương được nhân với hai bậc tự do. Đây là phân phối được sử dụng khi tiến hành kiểm tra chi bình phương so sánh c Đọc thêm »

Một thử nghiệm chi bình phương cho các thử nghiệm độc lập nếu có mối quan hệ đáng kể giữa hai hoặc nhiều nhóm dữ liệu phân loại từ cùng một dân số. Một thử nghiệm chi bình phương cho các thử nghiệm độc lập nếu có mối quan hệ đáng kể giữa hai hoặc nhiều nhóm dữ liệu phân loại từ cùng một dân số. Giả thuyết khống cho thử nghiệm này là không có mối quan hệ nào. Đây là một trong những bài kiểm tra được sử dụng phổ biến nhất trong thống kê. Để sử dụng thử nghiệm này, các quan sát của bạn ph Đọc thêm »

Kiểm tra chi ^ 2 được sử dụng để điều tra xem liệu phân phối của các biến phân loại có khác nhau không. Bài kiểm tra chi ^ 2 chỉ có thể được sử dụng trên các số thực tế, không phải trên tỷ lệ phần trăm, tỷ lệ hoặc phương tiện. Thống kê chi ^ 2 so sánh các số đo hoặc số lượng câu trả lời phân loại giữa hai hoặc nhiều nhóm độc lập. Tóm lại: Kiểm tra chi ^ 2 được sử dụng để điều tra xem liệu phân phối của các biến phân loại có khác nhau không. Đọc thêm »

Xem bên dưới: Một sự kết hợp là một nhóm các đối tượng riêng biệt mà không liên quan đến thứ tự mà việc nhóm được thực hiện. Ví dụ, một ván bài xì phé là một sự kết hợp - chúng tôi không quan tâm đến việc chúng tôi xử lý các lá bài theo thứ tự nào, chỉ có điều chúng tôi đang cầm Royal Flush (hoặc một cặp 3 giây). Công thức tìm kết hợp là: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Với n = "quần thể", k = " chọn "Ví dụ: số vá Đọc thêm »

Biểu đồ hộp và râu tiêu chuẩn là biểu diễn trực quan của tất cả các điểm dữ liệu, bao gồm các điểm được đặt ở bên trái hoặc xa bên phải trong tập dữ liệu. Các điểm dữ liệu cực đoan như vậy được đặt tên là 'ngoại lệ'. Không giống như boxplot tiêu chuẩn, boxplot được sửa đổi không bao gồm các ngoại lệ. Thay vào đó, các ngoại lệ được biểu diễn dưới dạng các điểm nằm ngoài 'râu ria', để thể hiện chính xác hơn sự phân tán dữ liệu. Đọc thêm »

Kiểm tra F. Kiểm tra F là một cơ chế kiểm tra thống kê được thiết kế để kiểm tra sự bằng nhau của dân số. Nó thực hiện điều này bằng cách so sánh tỷ lệ của phương sai. Vì vậy, nếu phương sai bằng nhau, tỷ lệ của phương sai sẽ là 1. Tất cả các thử nghiệm giả thuyết được thực hiện theo giả định giả thuyết null là đúng. Đọc thêm »

Chúng tôi sử dụng ANOVA để kiểm tra sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện. Chúng tôi sử dụng ANOVA hoặc phân tích phương sai để kiểm tra sự khác biệt đáng kể giữa các phương tiện của nhiều nhóm. Ví dụ, nếu chúng ta muốn biết liệu điểm trung bình chung của các chuyên ngành sinh học, hóa học, vật lý và tính toán có khác nhau hay không, chúng ta có thể sử dụng ANOVA. Nếu chúng tôi chỉ có hai nhóm, ANOVA của chúng tôi sẽ giống như thử nghiệm t. Có Đọc thêm »

Xem bên dưới. Một biến phân loại là một thể loại hoặc loại. Ví dụ, màu tóc là một giá trị phân loại hoặc quê hương là một biến phân loại. Các loài, loại điều trị và giới tính đều là các biến phân loại. Một biến số là một biến trong đó phép đo hoặc số có ý nghĩa bằng số. Ví dụ: tổng lượng mưa đo bằng inch là một giá trị số, nhịp tim là một giá trị số, số lượng phô mai được tiêu thụ trong một giờ là một giá trị số. Một biến phân loại có thể được biểu th Đọc thêm »

ANOVA một chiều là ANOVA trong đó bạn có một biến độc lập có nhiều hơn hai điều kiện. Đối với hai hoặc nhiều biến độc lập, bạn sẽ sử dụng ANOVA hai chiều. ANOVA một chiều là ANOVA trong đó bạn có một biến độc lập có nhiều hơn hai điều kiện. Điều này trái ngược với ANOVA hai chiều trong đó bạn có hai biến độc lập và mỗi biến có nhiều điều kiện. Ví dụ: bạn sẽ sử dụng ANOVA một chiều nếu bạn muốn xác định ảnh hưởng của các nhãn hiệu cà phê lên nhịp tim. Biến độc lập của bạn là thương hiệu cà phê. Bạn sẽ sử d Đọc thêm »

Một khái niệm về một sự kiện là một điều cực kỳ quan trọng trong Lý thuyết Xác suất. Trên thực tế, đó là một trong những khái niệm cơ bản, như một điểm trong Hình học hoặc phương trình trong Đại số. Trước hết, chúng tôi xem xét một thử nghiệm ngẫu nhiên - bất kỳ hành động thể chất hoặc tinh thần nào có số lượng kết quả nhất định. Ví dụ: chúng tôi đếm tiền trong ví của chúng tôi hoặc dự đoán giá trị chỉ số thị trường chứng khoán vào ngày mai. Trong cả hai và nhiều trường hợp kh Đọc thêm »

Vui lòng xem bên dưới. Một biến ngẫu nhiên là kết quả bằng số của một tập hợp các giá trị có thể có từ một thử nghiệm ngẫu nhiên. Ví dụ: chúng tôi chọn ngẫu nhiên một chiếc giày từ một cửa hàng giày và tìm kiếm hai giá trị số về kích thước và giá của nó. Một biến ngẫu nhiên rời rạc có số lượng hữu hạn các giá trị có thể hoặc một chuỗi vô hạn gồm các số thực đếm được. Ví dụ cỡ giày, chỉ có thể lấy số lượng hữu hạn của các giá trị có thể. Trong khi Đọc thêm »

Phân tích hồi quy là một quá trình thống kê để ước tính mối quan hệ giữa các biến. Phân tích hồi quy là một quá trình thống kê để ước tính mối quan hệ giữa các biến. Đây là một thuật ngữ chung cho tất cả các phương pháp cố gắng khớp một mô hình với dữ liệu được quan sát để định lượng mối quan hệ giữa hai nhóm biến, trong đó trọng tâm là mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Tuy nhiên, mối quan hệ có thể không chính xác cho tất cả c Đọc thêm »

Đó là phân phối tần số trong đó tất cả các số được biểu thị dưới dạng một phần hoặc phần trăm của cỡ mẫu hoàn chỉnh. Thực sự không còn nữa. Bạn cộng tất cả các số tần số để có tổng cộng = cỡ mẫu của bạn. Sau đó, bạn chia mỗi số tần số cho kích thước mẫu của bạn để có được một phân số tần số tương đối. Nhân số này với 100 để có tỷ lệ phần trăm. Bạn có thể chèn các tỷ lệ phần trăm (hoặc phân số) này vào một cột riêng sau các số tần số của bạn. Tần suất tích lũy Nếu bạn đã đặt hàng cá Đọc thêm »

Bảng tần số tương đối là bảng ghi lại số lượng dữ liệu ở dạng phần trăm, còn gọi là tần số tương đối. Nó được sử dụng khi bạn đang cố gắng so sánh các danh mục trong bảng. Đây là một bảng tần số tương đối. Lưu ý rằng các giá trị của các ô trong bảng được tính theo tỷ lệ phần trăm thay vì tần số thực tế. Bạn tìm thấy các giá trị này bằng cách đặt các tần số riêng lẻ trên tổng hàng. Ưu điểm của bảng tần số tương đối so với bảng tần số là với tỷ lệ phần trăm, bạn có thể so sánh các danh m Đọc thêm »