Số LiệU ThốNg Kê

Hiệp phương sai mẫu là một phép đo xem các biến khác nhau rất lớn trong một mẫu. Hiệp phương sai cho bạn biết hai biến có liên quan với nhau như thế nào trên thang đo tuyến tính. Nó cho bạn biết mức độ tương quan X của bạn với Y. Ví dụ, nếu hiệp phương sai của bạn lớn hơn 0, điều này có nghĩa là Y của bạn tăng khi X của bạn tăng. Một mẫu trong thống kê chỉ là một tập hợp con của một nhóm hoặc dân số lớn hơn. Ví dụ: bạn có thể lấy mẫu của một trường tiểu học trong cả nước thay vì thu thập dữ liệu từ mọi trường tiểu học t Đọc thêm »

Một phân phối không chính thống là một phân phối có một chế độ. Một phân phối không chính thống là một phân phối có một chế độ. Chúng tôi thấy một đỉnh rõ ràng trong dữ liệu. Hình ảnh dưới đây cho thấy một phân phối không chính thống: Ngược lại, phân phối lưỡng kim trông như thế này: Trong hình ảnh đầu tiên, chúng ta thấy một đỉnh. Trong hình ảnh thứ hai, chúng ta thấy rằng có hai đỉnh. Một phân phối không chính thống có thể được phân phối bình t Đọc thêm »

Xem giải thích Khi có sẵn một khối lượng lớn dữ liệu số, không phải lúc nào cũng có thể kiểm tra mọi dữ liệu số duy nhất và đưa ra kết luận. Do đó, cần phải giảm dữ liệu xuống một hoặc một số ít để có thể so sánh. Đó là cho mục đích này, chúng tôi có các biện pháp của xu hướng trung tâm được xác định trong Thống kê. Một thước đo của xu hướng trung tâm cho chúng ta một giá trị số có thể được sử dụng để so sánh. Do đó, nó phải là một số tập trung xung quanh khối lượng dữ l Đọc thêm »

Phần lớn có hai loại tập dữ liệu - Phân loại hoặc định tính - Số hoặc định lượng Dữ liệu phân loại hoặc dữ liệu không số - trong đó biến có giá trị quan sát ở dạng danh mục, hơn nữa nó có thể có hai loại - a. Danh nghĩa b. Dữ liệu thông thường a.Nominal đã có các danh mục được đặt tên, ví dụ: Tình trạng hôn nhân sẽ là một dữ liệu danh nghĩa vì nó sẽ nhận được các quan sát trong các danh mục sau đây - Chưa kết hôn, kết hôn, ly dị / ly thân, góa phụ Dữ liệu cũng sẽ lấ Đọc thêm »

Một phân phối bình thường là hoàn toàn đối xứng, một phân phối lệch thì không. Trong một phân phối sai lệch tích cực, "ngón chân" ở phía lớn hơn dài hơn ở phía bên kia, làm cho trung tuyến, và đặc biệt là trung bình, di chuyển sang bên phải. Trong một phân phối lệch âm, chúng di chuyển sang trái, do "ngón chân" dài hơn ở các giá trị nhỏ hơn. Trong khi ở chế độ phân phối bình thường không bị lệch, trung bình và giá trị trung b& Đọc thêm »

Tất cả điều này có nghĩa là tối thiểu giữa tổng chênh lệch giữa giá trị y thực tế và giá trị y dự đoán. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Chỉ có nghĩa là tối thiểu giữa tổng của tất cả các giá trị tối thiểu min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 tất cả điều này có nghĩa là tối thiểu giữa tổng của chênh lệch giữa giá trị y thực tế và giá trị y dự đoán. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Bằng cách này bằng cách giảm thiểu lỗi giữa dự đoán và lỗi, bạn sẽ có được mức phù hợp nhất cho đường hồi quy. Đọc thêm »

Một bài kiểm tra chi bình phương của Pearson có thể đề cập đến một bài kiểm tra về tính độc lập hoặc mức độ phù hợp của bài kiểm tra phù hợp. Khi chúng tôi đề cập đến một "bài kiểm tra chi bình phương của Pearson", chúng tôi có thể đề cập đến một trong hai bài kiểm tra: bài kiểm tra tính độc lập chi bình phương của Pearson hoặc bài kiểm tra mức độ phù hợp chi bình phương của Pearson. Độ tốt của kiểm tra sự phù hợp xác định xem phân phối của tập dữ liệu có khác biệt đáng kể so Đọc thêm »

Phương sai dân số là số lượng dân số khác nhau. Phương sai của dân số cho bạn biết dữ liệu được phân phối rộng rãi như thế nào. Ví dụ: nếu giá trị trung bình của bạn là 10 nhưng bạn có nhiều biến thiên trong dữ liệu của mình, với các phép đo lớn hơn và thấp hơn 10, bạn sẽ có phương sai cao. Nếu dân số của bạn có giá trị trung bình là 10 và bạn có rất ít biến thể, với hầu hết dữ liệu của bạn được đo là 10 hoặc gần bằng 10, thì bạn sẽ có phương sai dân số thấp. Phương sai Đọc thêm »

Một phân phối bị lệch nếu một trong các đuôi của nó dài hơn cái kia. Khi nhìn vào một tập dữ liệu, về cơ bản có ba khả năng. Tập dữ liệu gần như đối xứng, có nghĩa là có nhiều thuật ngữ ở bên trái của trung tuyến như ở bên phải. Đây không phải là phân phối sai lệch. Tập dữ liệu có độ lệch âm, nghĩa là nó có đuôi ở phía âm của trung vị. Điều này thể hiện với một đột biến lớn về phía bên phải, bởi vì có nhiều điều khoản tích cực. Đây là phân phối s Đọc thêm »

Nó điều chỉnh cho thiên vị biến giải thích. Mỗi khi bạn thêm một biến giải thích bổ sung vào hồi quy đa biến, R bình phương sẽ tăng dẫn đến việc nhà thống kê tin rằng có một mối tương quan mạnh mẽ hơn với thông tin được thêm vào. Để sửa lỗi cho xu hướng tăng này, bình phương R đã điều chỉnh được sử dụng. Đọc thêm »

Giá trị trung bình = Tổng của tất cả các giá trị / số lượng giá trị. Giá trị trung bình thường là thước đo tốt nhất của xu hướng trung tâm vì nó tính đến tất cả các giá trị. Nhưng nó dễ dàng bị ảnh hưởng bởi bất kỳ giá trị cực đoan / ngoại lệ. Lưu ý rằng Trung bình chỉ có thể được xác định theo khoảng thời gian và mức tỷ lệ của phép đo Trung bình là điểm giữa của dữ liệu khi được sắp xếp theo thứ tự. Nó thường là khi tập dữ liệu có giá trị cực trị hoặc bị lệch theo một số hướng. L Đọc thêm »

Để tìm giá trị trung bình, cộng tất cả các số và chia kết quả cho số điểm dữ liệu. Trong trường hợp này, 95 + 67 + 43 + 115 = 320 Và vì có 4 số, chia số này cho 4 để lấy giá trị trung bình: 320 4 = 80 Giá trị trung bình (còn gọi là trung bình) của hóa đơn điện thoại của cô ấy là 80 đô la. Đọc thêm »

Trung bình = 9,22 Trung bình = 9 Chế độ = 10 Phạm vi = 2 trung bình (trung bình) x tần số đánh dấu kiểm đếm 10 |||| 4 9 ||| 3 8 | | 2 Tổng fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Tổng tần số = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 Cho - 10,10,9,9,10,8,9,10 và 8 Sắp xếp chúng theo thứ tự tăng dần 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 trung vị = ((n + 1) / 2) mục thứ = = 9 + 1) / 2 = mục thứ 5 = 9 Chế độ = mục đó xảy ra nhiều hơn số lần chế độ = 10 Phạm vi = Giá trị lớn nhất - Phạm vi giá trị nhỏ nhất = (10-8) Phạm vi = 2 Đọc thêm »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) từ các bảng chúng ta có P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,264 Đọc thêm »

Trong cài đặt Binomial, chỉ có hai kết quả có thể xảy ra cho mỗi lần thử. Tùy thuộc vào những gì bạn muốn, bạn gọi một trong những khả năng Thất bại và một khả năng khác. Ví dụ: Bạn có thể gọi cán 6 bằng một Succes và không 6 là Thất bại. Tùy thuộc vào điều kiện của trò chơi, việc lăn số 6 có thể khiến bạn mất tiền và bạn có thể muốn đảo ngược các điều khoản. Tóm lại: Chỉ có hai kết quả có thể xảy ra cho mỗi lần thử và bạn có thể đặt tên cho chúng theo ý muốn: Trắng-Đen, Đầu-Đu Đọc thêm »

"Điều này có nghĩa là xác suất của sự kiện A khi sự kiện B xảy ra" "Pr (A | B) là xác suất có điều kiện." "Điều này có nghĩa là xác suất xảy ra sự kiện A, với điều kiện" "mà B xảy ra." "Một ví dụ:" "A = ném 3 mắt bằng xúc xắc" "B = ném ít hơn 4 mắt bằng xúc xắc" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (bây giờ chúng tôi chỉ biết 1,2 hoặc 3 mắt là có thể) " Đọc thêm »

Kiểm tra độc lập chi bình phương giúp chúng tôi tìm xem có 2 hoặc nhiều thuộc tính được liên kết hay không.e.g. việc chơi cờ có giúp thúc đẩy toán học của trẻ hay không. Nó không phải là thước đo mức độ của mối quan hệ giữa các thuộc tính. nó chỉ cho chúng ta biết hai nguyên tắc phân loại có liên quan đáng kể hay không, không tham khảo bất kỳ giả định nào liên quan đến hình thức của mối quan hệ.phép thử chi bình phương về tính đồng nhất là một phần mở Đọc thêm »

Ma trận hiệp phương sai là một dạng tổng quát hơn của ma trận tương quan đơn giản. Tương quan là một phiên bản thu nhỏ của hiệp phương sai; lưu ý rằng hai tham số luôn có cùng dấu (dương, âm hoặc 0). Khi dấu hiệu dương, các biến được cho là tương quan dương; khi dấu là âm, các biến được cho là tương quan nghịch; và khi dấu là 0, các biến được cho là không tương quan. Cũng lưu ý rằng mối tương quan là không thứ nguyên, vì tử số và mẫu số có cùng đơn vị vật lý, cụ thể là tí Đọc thêm »

Một biến ngẫu nhiên rời rạc có số lượng hữu hạn các giá trị có thể. Một biến ngẫu nhiên liên tục có thể có bất kỳ giá trị nào (thường trong một phạm vi nhất định). Một biến ngẫu nhiên rời rạc thường là một số nguyên mặc dù nó có thể là một phân số hợp lý. Như một ví dụ về biến ngẫu nhiên rời rạc: giá trị thu được khi cán khuôn 6 mặt tiêu chuẩn là biến ngẫu nhiên rời rạc chỉ có các giá trị có thể: 1, 2, 3, 4, 5 và 6. Là ví dụ thứ hai của a Biến ngẫu nh Đọc thêm »

Một cách để biết rời rạc hoặc liên tục là trong trường hợp rời rạc, một điểm sẽ có khối lượng và liên tục một điểm không có khối lượng. điều này được hiểu rõ hơn khi quan sát các biểu đồ. Trước tiên chúng ta hãy nhìn vào Rời rạc. Hãy xem thông báo pmf của nó như thế nào khối lượng đang ngồi trên các điểm? Bây giờ hãy xem thông báo cdf của nó làm thế nào các giá trị tăng lên theo các bước và dòng đó không liên tục? điều nà Đọc thêm »

Tham khảo phần giải thích Phương sai dân số = (sum (x-barx) ^ 2) / N Trong đó - x là barx quan sát có nghĩa là chuỗi N là kích thước của dân số Mẫu phương sai = (sum (x-barx) ^ 2) / (n-1) Trong đó - x là barx quan sát có nghĩa là chuỗi n-1 là bậc tự do (trong đó n là kích thước của mẫu.) Đọc thêm »

Trên thực tế có ba loại dữ liệu chính. Dữ liệu định tính hoặc phân loại không có thứ tự logic và không thể được dịch thành giá trị số. Màu mắt là một ví dụ, vì 'màu nâu' không cao hơn hoặc thấp hơn 'màu xanh'. Dữ liệu định lượng hoặc số là những con số và theo cách đó chúng 'áp đặt' một đơn đặt hàng. Ví dụ như tuổi, chiều cao, cân nặng. Nhưng hãy xem nó! Không phải tất cả dữ liệu số là định lượng. Một ví dụ về một ngoại lệ là mã Đọc thêm »

Nó phụ thuộc vào việc thứ tự là quan trọng. Ví dụ: Giả sử bạn chọn một ủy ban gồm ba người để đại diện cho lớp 30 sinh viên của bạn: Đối với thành viên đầu tiên, bạn có 30 lựa chọn Đối với người thứ hai bạn có 29 Đối với người thứ ba, bạn có 28 Với tổng số 30 * 29 * 28 = 24360 có thể hoán vị Bây giờ điều này giả định rằng thứ tự lựa chọn là phù hợp: người đầu tiên sẽ được gọi là 'tổng thống', người thứ hai sẽ là 'thư ký' và người thứ ba sẽ chỉ là 'thành viên'. Nếu đây kh& Đọc thêm »

Sự khác biệt chính là dữ liệu liên tục có thể đo lường được và dữ liệu rời rạc chỉ có thể có một số giá trị nhất định. Họ có thể đếm được. Ví dụ về liên tục: ** Chiều cao, cân nặng, thu nhập có thể đo lường được và có thể có bất kỳ giá trị nào. Ví dụ về rời rạc: Trên thực tế có hai loại dữ liệu rời rạc: Có thể đếm được: Số trẻ em. Biến lớp: Màu mắt Đọc thêm »

Xem bên dưới: Hãy xem các số 1, 2, 3, 4, 5. Giá trị trung bình là tổng của các giá trị chia cho số đếm: 15/5 = 3 Trung vị là số hạng trung bình khi được liệt kê tăng dần (hoặc giảm dần! ) thứ tự, là 3. Vì vậy, trong trường hợp này chúng bằng nhau. Giá trị trung bình và trung vị sẽ phản ứng khác nhau đối với các thay đổi khác nhau đối với tập dữ liệu. Chẳng hạn, nếu tôi thay đổi 5 thành 15, giá trị trung bình chắc chắn sẽ thay đổi (25/5 = 5) nhưng trung vị sẽ giữ nguyên ở mức 3. Nếu tập dữ liệu t Đọc thêm »

Độ tự do của phương sai là n nhưng mức độ tự do của phương sai mẫu là n-1 Lưu ý rằng "Phương sai" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Cũng lưu ý rằng "Phương sai mẫu" = 1 / (n-1) tổng_ (i = 1) ^ n (x_i - thanh x) ^ 2 Đọc thêm »

Trung bình là 39 Trung bình là: 39 7/12 Giá trị trung bình của các số là tổng của tất cả các số chia cho số lượng của chúng. Trong trường hợp này, giá trị trung bình là: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Trung vị của một bộ số ngày càng có thứ tự là Số "giữa" cho một tập hợp với số lượng số lẻ Trung bình của 2 số "giữa" cho một tập hợp với số lượng chẵn Tập đã cho đã được đặt hàng để chúng ta có thể tính toán trung vị. Trong tập đã cho có 12 số, vì vậy chúng ta p Đọc thêm »

Bình phương R đã điều chỉnh chỉ áp dụng cho nhiều hồi quy Khi bạn thêm nhiều biến độc lập hơn vào hồi quy bội, giá trị của bình phương R tăng cho bạn cảm giác rằng bạn có một mô hình tốt hơn không nhất thiết phải như vậy. Không đi sâu, bình phương R được điều chỉnh sẽ tính đến xu hướng tăng bình phương R này. Nếu bạn kiểm tra bất kỳ kết quả hồi quy bội nào, bạn sẽ lưu ý rằng bình phương R đã điều chỉnh là LUÔN ít hơn bình phương R vì sai lệch đã bị xóa. Mục tiêu của nhà Đọc thêm »

VAR.S> VAR.P VAR.S tính toán phương sai giả sử dữ liệu đã cho là một mẫu. VAR.P tính toán phương sai giả định rằng dữ liệu đã cho là một dân số. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Vì bạn đang sử dụng cùng một dữ liệu cho cả hai, VAR.S sẽ luôn cho giá trị cao hơn VAR.P. Nhưng bạn nên sử dụng VAR.S vì dữ liệu đã cho thực tế là dữ liệu mẫu. Chỉnh sửa: Tại sao hai công thức khác nhau? Kiểm tra Correction của Bessel. Đọc thêm »

Có Sự khác biệt giữa giá trị trung bình và trung bình không phụ thuộc vào kích thước mẫu, thay vào đó phụ thuộc vào hình dạng. Đối với phân bố đối xứng chúng bằng nhau, nhưng đối với phân phối lệch phải, các điểm nặng bên phải kéo giá trị trung bình sang phải nhưng không ảnh hưởng đến trung vị. Đọc thêm »

Đơn giản nhất sẽ là tính trung bình của khoảng cách giữa mỗi điểm dữ liệu và giá trị trung bình. Tuy nhiên, nếu bạn tính toán trực tiếp, bạn sẽ kết thúc bằng không. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi tính bình phương khoảng cách, lấy trung bình, rồi căn bậc hai để lấy lại tỷ lệ ban đầu. Nếu dữ liệu là x_i, i là từ 1 đến n, (x_1, x_2, ....., x_n) và trung bình là thanh x, thì Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / n) Đọc thêm »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Công thức này có thể được sử dụng trong một chuỗi quan sát riêng lẻ. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Trong đó - x là barx quan sát là Trung bình của loạt n là số lượng vật phẩm hoặc quan sát Đọc thêm »

Đây là Binomial với n = 1 (1 lần lật) và p = 1/2 (giả sử một đồng tiền công bằng) mean = np = 1 (1/2) = 1/2 variance = npq = (1) (1/2) ( 1/2) = 1/4 độ lệch chuẩn = sqrt (1/4) = 1/2 hy vọng điều đó đã giúp Đọc thêm »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) giá trị mong đợi của x trong trường hợp rời rạc là E (x) = sum p (x) x nhưng đây là với tổng p (x) = 1 phân phối được cung cấp ở đây không tổng bằng 1 vì vậy tôi sẽ giả sử một số giá trị khác tồn tại và gọi nó là p (x = y) = .5 và độ lệch chuẩn sigma (x) = sqrt (sum (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 (( Đọc thêm »

Q_1 = 15 Nếu bạn có máy tính TI-84 trong tay: Bạn có thể làm theo các bước sau: Đầu tiên hãy đặt các số theo thứ tự. Sau đó, bạn nhấn nút stat. Sau đó "1: Chỉnh sửa" và tiếp tục và nhập các giá trị của bạn theo thứ tự Sau khi nhấn nút stat lần nữa và đi đến "CALC" và nhấn "Thống kê 1: 1-Var" nhấn tính toán. Sau đó cuộn xuống cho đến khi bạn thấy Q_1. Giá trị đó là câu trả lời của bạn :) Đọc thêm »

Nhìn bên dưới :) Trước tiên, bạn xác định giá trị của Q_1 và Q_3. Khi bạn đã tìm thấy các giá trị này, bạn trừ đi: Q_3-Q_1 Đây được gọi là phạm vi liên vùng. Bây giờ bạn nhân kết quả của mình với 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "kết quả của bạn" Sau đó, bạn thêm kết quả của bạn (R) vào Q_3 R + Q_3 và trừ Q_1 - R Bạn sẽ có hai số này sẽ là một phạm vi. Bất kỳ số nằm ngoài phạm vi này được coi là một ngoại lệ. Nếu bạn cần làm rõ thêm xin vui lòng hỏi! Đọc thêm »

3/7 tháng 10 có 31 ngày. 28 ngày đầu tiên sẽ có 4 ngày chủ nhật. Bây giờ 3 ngày cuối cùng có thể là bất kỳ ngày nào trong 7 ngày còn lại trong tuần. Nếu ngày 29 là thứ sáu, thứ bảy hoặc chủ nhật thì sẽ có 5 ngày chủ nhật trong tháng, nếu không sẽ ở lại 4. P (5 chủ nhật) = P (ngày 29 là thứ sáu / thứ bảy / Chủ nhật) = 3/7 Đọc thêm »

Phương trình hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất: y = mx + b trong đó m = (sum (x_iy_i) - (sum x_i sum y_i) / n) / (sum x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2) / n) và b = (sum y_i - m sum x_i) / n cho một tập hợp n cặp (x_i, y_i) Điều này có vẻ khủng khiếp để đánh giá (và đó là, nếu bạn đang làm bằng tay); nhưng sử dụng máy tính (ví dụ: với bảng tính có các cột: y, x, xy và x ^ 2) thì không quá tệ. Đọc thêm »

~ ~ 7.35 Hãy nhớ rằng trung bình hình học giữa hai số a và b là màu (nâu) (sqrt (ab) Vì vậy, giá trị trung bình hình học giữa 3 và 18 là rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) màu (xanh lá cây) (rArr ~ ~ 7,35 Đọc thêm »

3.742 "" làm tròn đến 3 chữ số thập phân Trung bình hình học của 2 số có thể được viết là: 2 / x = x / 7 "" phép nhân chéo chéo cho: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Đọc thêm »

"GM của" 81 và 4 ", theo định nghĩa, là" sqrt (81xx4) = 18. Đọc thêm »

Phạm vi là 0,532 Để tìm phạm vi của một tập hợp số, bạn tìm thấy sự khác biệt giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất. Vì vậy, trước hết, sắp xếp lại các số từ ít nhất đến lớn nhất. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Bạn có thể thấy, như hình trên, số nhỏ nhất là 0.118 và số lớn nhất là 0,65. Vì chúng ta cần tìm sự khác biệt, bước tiếp theo là trừ đi giá trị nhỏ hơn từ giá trị lớn nhất. 0,65 - 0,125 = 0,532 Vậy, phạm vi là 0,532 Đọc thêm »

Giá trị trung bình hài là một loại trung bình được biểu thị bằng công thức sau. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Giá trị trung bình hài là một loại trung bình cụ thể được sử dụng khi tính trung bình của đơn vị hoặc tỷ lệ, chẳng hạn như tốc độ. Nó khác với trung bình số học và luôn luôn thấp hơn. Công thức là: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n đại diện cho số lượng thuật ngữ trong tập dữ liệu. x_1 đại diện cho giá trị đầu tiên trong tập hợp. Ví dụ, lấy vấn đề sau. Giá trị trung Đọc thêm »

141 Nếu X = điểm toán và Y = điểm bằng lời nói, E (X) = 720 và SD (X) = 100 E (Y) = 640 và SD (Y) = 100 Bạn không thể thêm các độ lệch chuẩn này để tìm tiêu chuẩn độ lệch cho điểm tổng hợp; tuy nhiên, chúng ta có thể thêm phương sai. Phương sai là bình phương độ lệch chuẩn. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, nhưng vì chúng ta muốn độ lệch chuẩn, chỉ cần lấy căn bậc hai của số này. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~ ~ 141 Do đó, độ lệch ch Đọc thêm »

Nhập dữ liệu vào hai danh sách đầu tiên. Tôi sẽ sử dụng dấu ngoặc để chỉ một nút trên máy tính và TẤT CẢ CAPS để cho biết chức năng nào sẽ sử dụng. Đặt X và Y là hai biến của bạn, tương ứng với tập hợp các điểm. Nhấn [STAT] và sau đó chọn EDIT hoặc nhấn [ENTER]. Điều này sẽ mở ra danh sách nơi bạn sẽ nhập dữ liệu. Nhập tất cả các giá trị cho X trong danh sách 1, từng cái một. Đặt một giá trị vào, sau đó nhấn [ENTER] để chuyển xuống dòng tiếp theo. Bây giờ nhập tất cả các giá trị cho Y Đọc thêm »

Biểu đồ là một cách nhanh chóng để có được thông tin về phân phối mẫu mà không cần phân tích hoặc biểu đồ thống kê chi tiết. Không cần phải có một chương trình vẽ đồ thị tốt, vẽ sơ đồ biểu đồ có thể giúp bạn hình dung nhanh về phân phối dữ liệu của mình. Điều quan trọng là chọn kích thước 'bin' chính xác (các nhóm dữ liệu) để có được xấp xỉ đường cong tốt nhất. Biểu đồ này sẽ cho bạn biết nếu các giá trị dữ liệu của bạn được tập trung (phân phối bình thường), lệc Đọc thêm »

Thống kê mô tả là kỷ luật mô tả định lượng các tính năng chính của một bộ sưu tập thông tin, hoặc chính mô tả định lượng. Thống kê mô tả là rất quan trọng bởi vì nếu chúng ta chỉ trình bày dữ liệu thô của mình, sẽ khó có thể hiển thị những gì dữ liệu đang hiển thị, đặc biệt là nếu có nhiều dữ liệu. Do đó, thống kê mô tả cho phép chúng tôi trình bày dữ liệu theo cách có ý nghĩa hơn, cho phép giải thích dữ liệu đơn giản hơn. Ví dụ: nếu ch Đọc thêm »

IQR = 16 "sắp xếp tập dữ liệu theo thứ tự tăng dần" 71 màu (trắng) (x) 72 màu (trắng) (x) màu (đỏ tươi) (73) màu (trắng) (x) 82 màu (trắng) (x) 85 màu (đỏ) ) (uarr) màu (trắng) (x) 86color (trắng) (x) 86color (trắng) (x) màu (đỏ tươi) (89) màu (trắng) (x) 91color (trắng) (x) 92 "các tứ phân vị chia dữ liệu thành 4 nhóm màu "" trung vị "(đỏ) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" màu tứ phân vị thấp hơn "(đỏ tươi) (Q_1) = màu (đỏ tươi) (73)" tứ phân vị trên "color (magenta) (Q_3) = color (mage Đọc thêm »

IQR = 19 (Hoặc 17, xem ghi chú ở cuối phần giải thích) Phạm vi giữa các phần (IQR) là sự khác biệt giữa giá trị phần tư thứ 3 (Q3) và giá trị phần tư thứ nhất (Q1) của một tập hợp các giá trị. Để tìm ra điều này, trước tiên chúng ta cần sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Bây giờ chúng ta xác định trung vị của danh sách. Trung bình thường được gọi là số là "trung tâm" của danh sách các giá trị tăng dần. Đối với các danh sách c&# Đọc thêm »

31/48 = 64,583333% = 0,6453333 Bước đầu tiên trong việc giải quyết vấn đề này là tìm ra tổng số trẻ em để bạn có thể biết được tổng số trẻ em đã đến Châu Âu trong tổng số bao nhiêu trẻ em bạn có. Nó sẽ trông giống như 124 / t, trong đó t đại diện cho tổng số trẻ em. Để tìm ra t là gì, chúng tôi tìm thấy 68 + 124 vì điều đó cho chúng tôi tổng của tất cả những đứa trẻ được khảo sát. 68 + 124 = 192 Do đó, 192 = t Biểu thức của chúng ta sau đó trở thành 124/192. Bây giờ để đơn giản h& Đọc thêm »

0 trực giác 0 phương sai sử dụng hiệu số tổng bình phương là (x-mu) ^ 2. Tất nhiên có những lựa chọn khác nhưng nhìn chung kết quả cuối cùng sẽ không âm. Nói chung, giá trị thấp nhất có thể là 0 vì nếu x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Đọc thêm »

Đặt mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} là giá trị trung bình (giá trị mong đợi) của biến ngẫu nhiên X rời rạc có thể nhận các giá trị x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... với xác suất P (X = x_ {i}) = p_ {i} (những danh sách này có thể là hữu hạn hoặc vô hạn và tổng có thể là hữu hạn hoặc vô hạn). Phương sai là sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Đoạn trước là định nghĩa của phương sai sigma_ {X} ^ {2}. Các bit sau của đại số, sử dụng tính tuy Đọc thêm »

Công thức là như nhau cho dù đó là biến ngẫu nhiên rời rạc hay biến ngẫu nhiên liên tục. Không phân biệt loại biến ngẫu nhiên, công thức của phương sai là sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Tuy nhiên, nếu biến ngẫu nhiên là rời rạc, chúng tôi sử dụng quá trình tính tổng. Trong trường hợp một biến ngẫu nhiên liên tục, chúng tôi sử dụng tích phân. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Từ điều này, chúng tôi nhận được sigma ^ 2 b Đọc thêm »

Giá trị trung bình E (X) = 0 và phương sai "Var" (X) = 6/5. Lưu ý rằng E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Cũng lưu ý rằng "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Đọc thêm »

Xác suất có điều kiện là xác suất của một sự kiện nhất định giả sử rằng bạn biết kết quả của một sự kiện khác. Nếu hai sự kiện là độc lập, xác suất có điều kiện của một sự kiện được đưa ra chỉ đơn giản bằng với xác suất tổng thể của sự kiện đó. Xác suất của A đã cho B được viết là P (A | B). Lấy ví dụ hai biến phụ thuộc. Xác định A là "Tên đầu tiên của một tổng thống Mỹ ngẫu nhiên là George" và B là "Tên cuối cùng của một tổng thống Mỹ ngẫu nhiên là Bush." Nhìn chung, đ& Đọc thêm »

Trung bình = 4 113/600 Trung vị = 3,98 Chế độ = 1,20 Trung bình là trung bình của các số "trung bình" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "có nghĩa là" = 4 113/600 Trung bình là " số giữa "khi bạn đặt các số của mình theo thứ tự tăng dần 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Vì có 6 số, nên" số giữa "là trung bình của số thứ 3 và thứ 4" trung vị "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Chế độ là số xảy ra nhiều nhất trong trường hợp này là 1.20 vì nó xảy ra hai lần Đọc thêm »

Giá trị trung bình = 17.bar7; Median = 17; Mode = 21 Giá trị trung bình là: (14 + 15 + 15 + 16 + 17 + 20 + 21 + 21 + 21) /9=17.bar7 Trung vị là trung hạn 17 vì số thuật ngữ là lẻ và các điều khoản được đặt hàng. Chế độ là 21, vì nó là thuật ngữ có tần số tối đa. Đọc thêm »

Mean = 14,25, trung vị = 15, mode = 15 Trung bình: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 cộng tất cả các số lên rồi chia cho có bao nhiêu số. Trung vị: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Sắp xếp các số theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất rồi chọn giá trị trung bình, trong trường hợp này nếu có một số giá trị chẵn đi một nửa giữa hai giá trị ở giữa. Chế độ: Giá trị phổ biến nhất là 15, nếu bạn kiểm tra cẩn thận. Hy vọng điều này hữu ích ... Đọc thêm »

Giá trị trung bình là trung bình của một tập hợp dữ liệu, chế độ là số thường xuyên nhất xảy ra trong một tập hợp dữ liệu và trung vị là số ở giữa tập dữ liệu Giá trị trung bình sẽ được tính bằng cách thêm tất cả các số tăng và chia cho số lượng có trong tập hợp (6 số). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Đây là giá trị trung bình Vì tất cả các số trong tập hợp của bạn đều xảy ra một lần, không có chế độ. Ví dụ, nếu bộ của bạn có thêm 4 hoặc có ba 5, thì nó sẽ có Đọc thêm »

Giá trị trung bình = 30 Trung bình = 30 Chế độ = 30, 31 Giá trị trung bình là "trung bình" - tổng của các giá trị chia cho số lượng của các giá trị: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Giá trị trung bình là giá trị trung bình trong chuỗi các giá trị được liệt kê từ thấp nhất đến cao nhất (hoặc cao nhất đến thấp nhất - chúng không thể được xáo trộn): 28,30,30,31,31 median = 30 Chế độ là giá trị được liệt kê thường xuyên nhất. Trong trường hợp này, cả 30 và 31 được liệt k Đọc thêm »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Trung bình barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / mục thứ 2 = (5 + 1) / 2 = 6/2 = Mục thứ 3 M = 12 Chế độ [Z] là mục xuất hiện hầu hết thời gian Trong phân phối đã cho 12 xảy ra 2 lần. Z = 12 Đọc thêm »

Trung bình = 74 Trung bình = 73 Chế độ = 72 Trung bình: Trung bình = frac {72 + 75 + 78 + 72 + 73} {5} = frac {370} {5} = 74 Trung bình: 72,72, (73), 75, Chế độ 78: (72), (72), 73,75,78 Đọc thêm »

Trung bình: 87,5 Chế độ: KHÔNG chế độ Trung bình: 88 Trung bình = "tổng của tất cả các số" / "có bao nhiêu số" Có 6 số và tổng của chúng là 525 Do đó, giá trị trung bình của chúng là 525/6 = 87,5 Chế độ là số với tần số cao nhất tức là số nào xuất hiện nhiều nhất trong chuỗi Trong trường hợp này, không có chế độ NO vì mỗi số chỉ xuất hiện một lần Median là số ở giữa khi bạn đặt các số theo thứ tự tăng dần 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Số ở giữa nằm trong khoảng từ 86 đến 90. Vì vậy Đọc thêm »

Xem bên dưới, chúng ta cần đặt số sin thứ tự 0, 1.1, 2.8,3,4.6% số Median = số giữa 0, 1.1, màu (đỏ) (2.8), chế độ 3,4.6 2.8 = số thường xuyên nhất. Không có bất kỳ số nào như vậy trong danh sách, không có chế độ Phạm vi = số lớn nhất nhỏ nhất Phạm vi = 4.6-0 = 4.6 mean = sum (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Đọc thêm »

Phạm vi = 7 Trung bình = 6 Chế độ = 3,6,8 Trung bình = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Đếm số lượng giá trị đầu tiên: Có 19 Phạm vi: Chênh lệch giữa giá trị cao nhất và thấp nhất: màu sắc (màu xanh) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, màu (xanh dương) (9) Phạm vi = màu (xanh dương) (9-2 = 7) Trung bình: Giá trị chính xác ở giữa một tập hợp dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự. Có 19 giá trị nên cái này dễ tìm. Nó sẽ là giá trị (19 + 1) / 2 = 10 19 = 9 + 1 + 9 (đỏ) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, Đọc thêm »

66, 66, Không có, 27 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) từ 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 trị phổ biến nhất trong một bộ. Không có cái nào trong bộ này (không có bản sao). Phạm vi là giá trị số của chê Đọc thêm »

8,32,7,6,7,6 "giá trị trung bình được định nghĩa là" • "trung bình" = ("tổng của tất cả các biện pháp") / ("số lượng các biện pháp") rArr "có nghĩa là" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 màu (trắng) (rArr "có nghĩa là" x) = 8,32 • "chế độ là biện pháp thường xuyên nhất" rArr "mode" = 7.6larr "chỉ một lần xảy ra hai lần" • "trung vị là số đo giữa tập hợp các biện pháp "màu (trắng) (xxx)" "sắp xếp các biện ph Đọc thêm »

Trung bình: 21,14 Trung bình: 12 Phạm vi: 3 Chế độ: 12 Trung bình: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 hoặc 85/7 hoặc 12.1428 Trung bình: hủy (màu (đỏ) (11)), hủy (màu (xanh) (11)), hủy (màu (xanh) (12)), 12, hủy (màu (xanh) (12)), hủy (màu (xanh) (13)), hủy (màu ( đỏ) (14)) Phạm vi: màu (đỏ) (14) -color (đỏ) (11) = 3 Chế độ: màu (đỏ) (11), màu (đỏ) (11), màu (xanh) (12) , màu (xanh dương) (12), màu (xanh dương) (12), màu (hồng) (13), màu (cam) (14) màu (trắng) (............. .........) màu (xanh dương) (12). Đọc thêm »

Giá trị trung bình là 74,2 Giá trị trung bình là trung bình của tất cả các số. Điều này có thể được tính bằng cách tìm tổng của tất cả các số và sau đó chia cho số lượng mà bạn đã thêm. = (80 + 86 + 78 + 100 + 27) / 5 = 371/5 = 74.2 Đọc thêm »

Đó là 9 - giá trị trung bình từ 8 đến 10 'Trung vị' được định nghĩa là giá trị trung bình, một khi bộ dữ liệu được sắp xếp theo giá trị. Vì vậy, trong trường hợp của bạn, điều này sẽ cho 2 8 10 16. Nếu có hai giá trị trung bình, trung vị được xác định là giá trị trung bình giữa chúng. Với các tập dữ liệu lớn hơn, điều này thường không quan trọng lắm, vì các giá trị trung bình có xu hướng gần nhau. Ví dụ. chiều cao của 1000 người đàn ông trưởng thành, hoặc thu nhập của Đọc thêm »

Đọc thêm »

0,4335 "Sự kiện bổ sung là mức tối đa bằng hoặc" "nhỏ hơn 25, do đó ba vé là cả ba trong số" "đầu tiên 25. Tỷ lệ cược cho đó là:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Vậy xác suất được hỏi là:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Giải thích thêm:" P (A và B và C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Trong lần rút thăm đầu tiên, tỷ lệ cược rằng vé đầu tiên có số ít hơn" "hoặc bằng 25 là (25/30). Vậy P (A) = 25/30." "Khi vẽ vé thứ hai", "chỉ còn 29 vé t Đọc thêm »

Trung bình = 19.133 Trung vị = 19 Chế độ = 19 Trung bình là trung bình số học, 19.133 Trung vị là "([số điểm dữ liệu] + 1) 2" hoặc giá trị PLACE tương đương (số) từ các cực trị trong phạm vi theo thứ tự bộ. Bộ này chứa 15 số, được sắp xếp theo thứ tự là 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Vậy vị trí ở giữa là (15 + 1) / 2 = vị trí thứ 8. Số tại vị trí đó là 19. Chế độ là (các) giá trị phổ biến nhất trong một bộ. Trong trường hợp này là 19, với ba lần xuất hiện trong tập hợp. Sự gần gũi của cả ba biện ph Đọc thêm »

Bộ này không có chế độ. Xem giải thích. Chế độ (giá trị phương thức) của tập dữ liệu là giá trị thường xuyên nhất trong tập hợp. Nhưng một tập hợp có thể có nhiều hơn một giá trị phương thức hoặc không có giá trị phương thức. Một tập hợp không có giá trị phương thức nếu tất cả các giá trị có cùng số lần xuất hiện (như trong ví dụ đã cho). Một tập hợp cũng có thể có nhiều hơn một giá trị phương thức. Ví dụ: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Trong chế độ cài đặt này là 1 và 6 vớ Đọc thêm »

Không có chế độ. "Chế độ" là số thường xuyên nhất; giá trị xuất hiện thường xuyên nhất. Nhưng trong trường hợp này, mỗi giá trị xuất hiện chính xác một lần mỗi lần, do đó không có "thường xuyên nhất". Nếu một trong những con số đã xảy ra thậm chí hai lần, đó sẽ là chế độ, nhưng đó không phải là trường hợp. Vì vậy, không có chế độ cho danh sách các số này. Đọc thêm »

Nó chỉ có một chế độ, đó là 12 Vì 12 được lặp lại trong tập dữ liệu và không có số lặp lại nào khác trong tập dữ liệu, chế độ của tập dữ liệu này là 12. Trung bình của tập dữ liệu này là 15. Đọc thêm »

Trung bình, hoặc trung bình số học. Giá trị trung bình là thước đo phổ biến nhất của xu hướng trung tâm được sử dụng trên nhiều loại dữ liệu. Đó là bởi vì đó là một trong những tính toán đầu tiên được học trong toán học nói chung cũng áp dụng cho thống kê. Nó được sử dụng (và thường được sử dụng sai) bởi hầu hết mọi người vì đó là cách dễ nhất để họ hiểu và tính toán. Đọc thêm »

0.1841 Trước tiên, chúng tôi bắt đầu với một nhị thức: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), mặc dù p cực kỳ nhỏ, n rất lớn. Do đó chúng ta có thể ước chừng điều này bằng cách sử dụng bình thường. Với X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Vì vậy, chúng tôi có Y ~ N (0,6,0.99994) Chúng tôi muốn P (x> = 2), bằng cách sửa cho sử dụng bình thường giới hạn, chúng ta có 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) Sử dụng bảng Z, chúng tôi Đọc thêm »

Việc sử dụng chính của hồi quy tuyến tính là khớp một dòng với 2 bộ dữ liệu và xác định mức độ liên quan của chúng. Ví dụ là: 2 bộ lượng mưa giá và lượng giờ nghiên cứu và điểm sản lượng cây trồng Liên quan đến tương quan, sự đồng thuận chung là: Giá trị tương quan từ 0,8 trở lên biểu thị một mối tương quan mạnh mẽ Giá trị tương quan 0,5 hoặc cao hơn lên đến 0,8 biểu thị mối tương quan yếu các giá trị nhỏ hơn 0,5 biểu thị một tương quan rất yếu f Máy tính hồi quy tuyến tính và tương quan Đọc thêm »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 Xác suất để có được một cái đầu trên bất kỳ lần lật nào là 1/2. Tương tự với xác suất nhận được đuôi trên bất kỳ lật nào. Điều las chúng ta cần biết là số cách chúng ta có thể sắp xếp các kết quả Đầu và Đuôi - và đó là ((14), (7)). Nhìn chung, chúng ta có: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 Đọc thêm »

Giả sử một cái chết 6 mặt "trung thực", câu trả lời như Syamini nói là "1/6". Nếu tất cả các kết quả có thể đều có khả năng như nhau, xác suất của một kết quả cụ thể (trong trường hợp của bạn, "đạt được 3") là số cách để có được kết quả cụ thể chia cho tổng số kết quả có thể xảy ra. Nếu bạn lăn một cái chết không thiên vị, có 6 kết quả có thể xảy ra: 1, 2, 3, 4, 5 và 6. Kết quả cụ thể mà bạn quan tâm, 3, chỉ xảy ra 1 cách. Do đó xác suất là 1/6. Nếu bạn đã yêu cầu x Đọc thêm »

P _ ((x = 4 đầu)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 đầu)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 đầu)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 đầu)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 đầu)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 đầu)) = 0,12525 Đọc thêm »

N = 115 Bạn có nghĩa là với sai số 5% không? Công thức cho khoảng tin cậy cho tỷ lệ được đưa ra bởi hat p + - ME, trong đó ME = z * * SE (hat p). hat p là tỷ lệ mẫu z * là giá trị tới hạn của z, mà bạn có thể nhận được từ máy tính vẽ đồ thị hoặc bảng SE (hat p) là lỗi tiêu chuẩn của tỷ lệ mẫu, có thể được tìm thấy bằng sqrt ((hat p mũ q) / n), trong đó mũ q = 1 - mũ p và n là cỡ mẫu Chúng tôi biết rằng biên sai số phải là 0,05. Với khoảng tin cậy 90%, z * ~ ~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0, Đọc thêm »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Trước tiên, chúng ta phải tìm L_1 và L_2. L_1 = 3 vì chỉ có ba chuỗi: (0) (1) (2). L_2 = 7, vì tất cả các chuỗi không có 0 và 2 liền kề là (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Bây giờ chúng ta sẽ tìm thấy sự tái phát của L_n (n> = 3). Nếu chuỗi kết thúc bằng 1, chúng ta có thể đặt bất kỳ từ nào sau đó. Tuy nhiên, nếu các chuỗi kết thúc bằng 0, chúng ta chỉ có thể đặt 0 hoặc 1. Similary, nếu các chuỗi Đọc thêm »

Xem cái này Tín dụng cho Gaurav Bansal. Tôi đã cố gắng nghĩ ra cách tốt nhất để giải thích điều này và tôi tình cờ thấy một trang làm một công việc thực sự tốt. Tôi thà cung cấp cho anh chàng này tín dụng cho lời giải thích. Trong trường hợp liên kết không hoạt động đối với một số tôi đã bao gồm một số thông tin bên dưới. Nói một cách đơn giản: giá trị R ^ 2 chỉ đơn giản là bình phương của hệ số tương quan R. Hệ số tương quan (R) của một mô hình (nói với cá Đọc thêm »

{1,2,3,4,5,6} của nó thực sự là một tập hợp tất cả các kết quả có thể xảy ra như định nghĩa của không gian mẫu xác định. Khi bạn lắc xí ngầu 6 mặt, số chấm trên mặt trên được gọi là kết quả. Bây giờ, bất cứ khi nào một con xúc xắc được tung ra, chúng ta có thể nhận được 1, 2,3,4,5 hoặc 6 chấm trên hầu hết các mặt trên .. đó là kết quả. Vì vậy, thử nghiệm ở đây là "Lăn một con xúc xắc 6 mặt" và danh sách các kết quả có thể xảy ra là "{1,2,3,4,5,6}". Không g Đọc thêm »

0,563 cơ hội Bạn cần lập sơ đồ cây xác suất để có thể tìm ra tỷ lệ cược: Nhìn chung, bạn sẽ kết thúc với 8/11 (số lượng bút đen ban đầu) nhân với 7/10 (số lượng bút đen còn lại trong hộp) + 3/11 (tổng số lượng bút đỏ) nhân với 2/10 (số lượng bút đỏ còn lại trong hộp). Điều này = 0,563 cơ hội bạn sẽ chọn 2 cây bút cùng màu, cho dù chúng là 2 màu đen hay 2 màu đỏ. Đọc thêm »

Bạn cần xem câu trả lời đầy đủ để hiểu Tôi không hoàn toàn hiểu ý của bạn trước tiên khi bạn lấy tập dữ liệu của mình, nơi bạn hồi quy y trên x để tìm cách thay đổi hiệu ứng x. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Và bạn muốn tìm mối quan hệ giữa x và y vì vậy hãy nói rằng bạn tin rằng mô hình giống như y = mx + c hoặc trong các số liệu thống kê y = beta_0 + beta_1x + u các beta_0, beta_1 này các tham số trong dân số và u là tác động của các biến không quan sát được gọi là thuật Đọc thêm »

Nếu các giả định Gauss-Markof giữ thì OLS cung cấp sai số chuẩn thấp nhất của bất kỳ công cụ ước tính tuyến tính nào để công cụ ước lượng không thiên vị tuyến tính tốt nhất Với các giả định này Các hệ số tham số là tuyến tính, điều này chỉ có nghĩa là beta_0 và beta_1 là tuyến tính nhưng biến x không có là tuyến tính, nó có thể là x ^ 2 Dữ liệu được lấy từ một mẫu ngẫu nhiên Không có đa cộng tuyến hoàn hảo nên hai biến không tương quan hoàn hảo. E (u Đọc thêm »

Độ lệch chuẩn của {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Hãy phát triển một công thức chung sau đó, cụ thể bạn sẽ có độ lệch chuẩn của 1, 2, 3, 4 và 5. Nếu chúng ta có {1, 2,3, ...., n} và chúng ta cần tìm độ lệch chuẩn của các số này. Lưu ý rằng "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 ngụ ý "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 ngụ ý "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 ngụ ý " Đọc thêm »

Bằng không Nếu bạn chỉ có một số hoặc một triệu số hoàn toàn giống nhau (chẳng hạn như tất cả là 25), độ lệch chuẩn sẽ bằng không. Để có độ lệch chuẩn lớn hơn 0, bạn phải có một mẫu chứa các giá trị không giống nhau. Vì vậy, ở mức tối thiểu, bạn cần ở mẫu có ít nhất hai giá trị không tương đương để có độ lệch chuẩn lớn hơn 0. mong rằng sẽ giúp Đọc thêm »

"Phần 1) 0.80164" "Phần 2) 0.31125" "Có 5 công tắc hơn có thể mở hoặc đóng." "Do đó, có nhiều nhất các trường hợp" 2 ^ 5 = 32 "để điều tra." "Chúng tôi có thể thực hiện một vài phím tắt:" "Nếu cả 1 và 4 đều mở HOẶC cả 2 & 5 đều mở, hiện tại" "không thể vượt qua." "Vì vậy (1 HOẶC 4) VÀ (2 HOẶC 5) phải được đóng lại." "Nhưng có các tiêu chí bổ sung:" "Nếu (4 & 2) mở, 3 phải được đóng lại." "Nếu ( Đọc thêm »

Lỗi tiêu chuẩn là ước tính của chúng tôi cho sigma tham số chưa biết (độ lệch chuẩn). Lỗi tiêu chuẩn là căn bậc hai của ước lượng phương sai. s.e. = sqrt (mũ sigma ^ 2). Nó là thước đo khoảng cách dọc trung bình mà một trong những quan sát của chúng tôi là từ đường hồi quy được tính toán. Theo cách này, nó ước tính sigma số lượng chưa biết, đó là khoảng cách chúng ta mong đợi bất kỳ quan sát tiềm năng nào đến từ đường hồi quy thực tế (đường mà chúng ta đã thu được ước t& Đọc thêm »

Xác suất để vẽ bảy, hai hoặc ace là 3/13. Xác suất vẽ một con át, bảy hoặc hai giống như xác suất vẽ một con át cộng với xác suất của bảy cộng với xác suất của hai. P = P_ (ace) + P_ (bảy) + P_ (hai) Có bốn con át trong cỗ bài, vì vậy xác suất phải là 4 (số khả năng "tốt") trên 52 (tất cả các khả năng): P_ (ace ) = 4/52 = 1/13 Vì có 4 trong số hai twos và Sevens, chúng ta có thể sử dụng cùng một logic để tìm ra xác suất là như nhau cho cả ba: P_ (seven) = P_ (hai) = P_ ( ace) = 1/13 Điều n& Đọc thêm »

1884 nói chung bạn có thể có 8 chọn 6 cho nam và 10 chọn 5 cho nữ. Đừng hỏi tôi tại sao bạn có nhiều phụ nữ hơn và ủy ban của bạn yêu cầu ít đại diện hơn nhưng đó là một câu chuyện khác. Được rồi, điều hấp dẫn là 1 trong số những chàng trai này từ chối làm việc với một trong những cô gái này. Vì vậy, người đặc biệt này không thể được sử dụng với tất cả mọi người, vì vậy chúng tôi trừ 1 từ 8 và thêm các kết hợp của anh ta vào tổng số 7 chọn 1 cách ở cuối. Vì vậy, h&# Đọc thêm »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Nói chung khi chúng tôi sắp xếp n mục, trong đó có k mục" "khác nhau xảy ra mỗi lần" n_i ", cho" i = 1,2 , ..., k ", sau đó chúng tôi" "có" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "khả năng sắp xếp chúng." "Vì vậy, chúng tôi cần phải đếm số lần các mục xảy ra:" "Ở đây chúng tôi có 7 mục: hai 579 và một 6, vì vậy" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "khả năng" " Đây được gọi là hệ số đa cực. Đọc thêm »

Q_1 = 24 Nếu bạn có máy tính TI-84 trong tay: Bạn có thể làm theo các bước sau: Đầu tiên hãy đặt các số theo thứ tự. Sau đó, bạn nhấn nút stat. Sau đó "1: Chỉnh sửa" và tiếp tục và nhập các giá trị của bạn theo thứ tự Sau khi nhấn nút stat lần nữa và đi đến "CALC" và nhấn "Thống kê 1: 1-Var" nhấn tính toán. Sau đó cuộn xuống cho đến khi bạn thấy Q_1. Giá trị đó là câu trả lời của bạn :) Đọc thêm »

Mẫu nhỏ, phân phối chuẩn và bạn có thể tính độ lệch chuẩn và trung bình, thống kê t được sử dụng Đối với mẫu lớn, thống kê Z (điểm Z) có xấp xỉ phân phối chuẩn thông thường. Khi mẫu nhỏ, sự thay đổi trong phân phối Z phát sinh từ tính ngẫu nhiên. Điều này ngụ ý rằng phân phối xác suất sẽ được trải đều hơn so với phân phối chuẩn thông thường. Khi n là số mẫu và df = n-1, điểm t (thống kê t) có thể được tính bằng t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = trung bình mẫu 0 = dân số giả đ Đọc thêm »

Phương sai là sigma ^ 2 = 15,81 và độ lệch chuẩn là sigma khoảng 3,98. Trong phân phối nhị thức, chúng ta có các công thức khá hay cho giá trị trung bình và độ trung bình: mu = Np textr và sigma ^ 2 = Np (1-p) Vì vậy, phương sai là sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Độ lệch chuẩn là (như thường lệ) căn bậc hai của phương sai: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) khoảng 3,98. Đọc thêm »

Màu (đỏ) (sigma ^ 2 = 3.25) Để tìm phương sai, trước tiên chúng ta cần tính giá trị trung bình. Để tính giá trị trung bình, chỉ cần thêm tất cả các điểm dữ liệu, sau đó chia cho số điểm dữ liệu. Công thức cho mu trung bình là mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Trong đó x_k là điểm dữ liệu thứ k và n là số lượng dữ liệu điểm. Đối với tập dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi có: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Vậy giá trị trung bình là mu = (2 + 4 Đọc thêm »