Số LiệU ThốNg Kê

Phương sai là 27500 Giá trị trung bình của tập dữ liệu được tính bằng tổng dữ liệu chia cho số của chúng tức là (Sigmax) / N Do đó có nghĩa là 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Phương sai được đưa ra bởi (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Do đó phương sai là 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Đọc thêm »

Phương sai dân số: 56.556 Phương sai mẫu: 67.867 Để tính phương sai: Tính trung bình số học (trung bình) Với mỗi giá trị dữ liệu bình phương chênh lệch giữa giá trị dữ liệu đó và giá trị trung bình Tính tổng của chênh lệch bình phương Nếu dữ liệu của bạn đại diện cho toàn bộ dân số: 4. Chia tổng số chênh lệch bình phương cho số lượng giá trị dữ liệu để lấy phương sai dân số Nếu dữ liệu của bạn chỉ đại diện cho một mẫu được lấy từ dân số lớn hơn 4. Chia tổng số chênh lệch bình phương cho 1 ít hơn Đọc thêm »

Phương sai là 25,14 Dữ liệu; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Phương sai (sigma ^ 2) là trung bình của sự khác biệt bình phương so với giá trị trung bình. Giá trị trung bình là (sumD) / 6 = 29/6 ~ ~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4,83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~ ~ 25,14 (2dp) Phương sai là 25,14 [Ans] Đọc thêm »

Tùy thuộc vào việc dữ liệu đã cho sẽ được lấy dưới dạng toàn bộ dân số (tất cả các giá trị) hay một mẫu từ một số dân lớn hơn: Sai số phương sai dân số ^ 2 ~ = 66.7 Phương sai mẫu s ^ 2 ~ = 77.8 Điều này có thể được xác định bằng cách sử dụng chuẩn được xây dựng trong các chức năng của máy tính khoa học hoặc bảng tính (như bên dưới): ... hoặc có thể được tính theo các bước như: Xác định tổng của các giá trị dữ liệu Chia tổng của các giá trị dữ liệu cho số lượng giá trị dữ liệu để c Đọc thêm »

Phương sai của tập dữ liệu là 6.29. Lưu ý rằng công thức của phương sai cho mục đích tính toán là 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 trong đó n là tổng số giá trị trong tập dữ liệu đã cho. Trong dữ liệu đã cho của bạn, chúng tôi có n = 7 và các giá trị của x_i's là {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Vì vậy, phương sai của bạn = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6.29 Đọc thêm »

47.9 Tôi sẽ giả sử bạn có nghĩa là phương sai dân số (phương sai mẫu sẽ hơi khác nhau). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Hãy phân biệt giữa hai. Dấu hiệu đầu tiên cho biết "thêm bình phương của các số của bạn", dấu thứ hai nói "thêm đầu tiên, THEN bình phương tổng" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 Đọc thêm »

Sai số phương sai ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Chúng tôi tính trung bình số học đầu tiên mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Để tính toán cho phương sai sigma ^ 2 sử dụng công thức sigma ^ 2 = (tổng (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Chúa phù hộ ... Tôi hy vọng lời giải thích này hữu ích. Đọc thêm »

Sai số phương sai ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 tính trung bình số học mu đầu tiên n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 tính toán phương sai sigma ^ 2 bằng cách sử dụng công thức phương sai cho sigma dân số ^ 2 = (sum (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 Chúa phù hộ .. .. Tôi hy vọng lời giải thích là hữu ích. Đọc thêm »

211/2 hoặc 105,5 tìm giá trị trung bình: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 trừ giá trị trung bình từ mỗi số trong dữ liệu và bình phương kết quả: -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 tìm giá trị trung bình của chênh lệch bình phương: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 hoặc 105,5 Đọc thêm »

Phương sai của {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Công thức của phương sai, s ^ 2, là màu (trắng) ("XXX") s ^ 2 = (sum (x_i - barx)) / (n- 1) trong đó barx là giá trị trung bình của màu của tập mẫu (trắng) ("XXX") trong trường hợp này, giá trị trung bình của {3,6,7,8,9} là (sumx_i) /5=6.6 Đọc thêm »

Bạn có thể tìm ra nó bằng cách làm theo vài bước. Bước đầu tiên: Tìm giá trị trung bình của các số của bạn Lấy tất cả các số và trừ giá trị trung bình từ mỗi số. Sau đó, bạn có thể bình phương mỗi số. Bước thứ tư: sau đó bạn cộng tất cả các số lại với nhau. Bước cuối cùng: chia bước bốn với số bạn đã thêm trừ 1. Đọc thêm »

Phương sai dân số: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32,98 Phương sai mẫu: sigma _ ("mẫu") ^ 2 ~ = 38,48 Câu trả lời phụ thuộc vào việc dữ liệu được đưa ra có phải là toàn bộ dân số hay một mẫu từ dân số . Trong thực tế, chúng ta chỉ cần sử dụng máy tính, bảng tính hoặc một số gói phần mềm để xác định các giá trị này. Ví dụ: bảng tính Excel có thể trông giống như: (lưu ý rằng cột F chỉ nhằm ghi lại các hàm dựng sẵn được sử dụng trong cột D) Vì bài tập này có thể nhằm mục đ&# Đọc thêm »

Phương sai (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Dữ liệu dân số: màu (trắng) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Tổng dữ liệu dân số: màu (trắng ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Kích thước dân số: màu (trắng) ("XXX") 6 Có nghĩa là: màu (trắng) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Độ lệch so với trung bình: màu (trắng) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} màu (trắng) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5.9.5} Bình phương sai lệch so với trung bình: màu (tr Đọc thêm »

Phương sai "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Tính trung bình barx đầu tiên barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11. ^ 2 + (chín ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Chúa phù hộ .... Tôi hy vọng lời giải thích này hữu ích. Đọc thêm »

Phương sai dân số của tập dữ liệu là sigma ^ 2 = 35 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 là trung bình dân số, có thể được tính từ mu = 1 / N sum_ (i = Đọc thêm »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} có nghĩa là: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 tìm độ lệch của mỗi số (n-mean): -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 phương sai = trung bình của độ lệch: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) Đọc thêm »

Sai số phương sai ^ 2 = 542/49 = 11,0612 Giải trung bình barx đầu tiên barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Giải quyết sigma phương sai ^ 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 Chúa phù hộ .... Tôi hy vọng giải thích là hữu ích. Đọc thêm »

-140,714286 Phương sai được tính bằng công thức 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) và khi bạn đăng ký các số, bạn sẽ nhận được các giá trị sau: 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 Đọc thêm »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Từ số đã cho: n = 6 Chúng ta giải nghĩa trung bình số học trước. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Công thức cho phương sai của dữ liệu chưa được nhóm là sigma ^ 2 = (sum (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 Chúa phù hộ .... Tôi hy vọng lời giải thích này hữu ích. Đọc thêm »

Phương sai là 28,472 Trung bình của {9, -4, 7, 10, 3, -2} là (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Đối với phương sai của a loạt {x_1.x_2, ..., x_6}, có nghĩa là barxis được đưa ra bởi (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 và do đó là 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} hoặc 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 Đọc thêm »

Làm điều này bằng bút chì và giấy là công việc tẻ nhạt, vì vậy đây là kết quả khi sử dụng TI-84 của tôi ... Đây là phương sai mẫu: 1640.879121 Trong trường hợp bạn muốn phương sai dân số: 1523.673469 hy vọng điều đó có ích Đọc thêm »

1913/30 Xem xét tập hợp "X" của các số 9, 4, -5, 7, 12, -8 Bước 1: "Trung bình" = "Tổng các giá trị X" / "N (Số giá trị)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Bước 2: Để tìm phương sai, trừ giá trị trung bình từ mỗi giá trị, 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 Bước 3: Bây giờ bình phương tất cả các câu trả lời mà bạn đã nhận được từ phép trừ. (35 Đọc thêm »

Phân phối là một phân phối theo cấp số nhân. k = 2 và 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. Giới hạn phân phối là (0, oo) Để tìm k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Đọc thêm »

Giả sử chúng ta đang tìm kiếm một phương sai dân số: màu (trắng) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Đây là dữ liệu ở định dạng bảng tính (tất nhiên, với dữ liệu đã cho, có bảng tính hoặc máy tính các hàm để cung cấp phương sai mà không có các giá trị trung gian, chúng chỉ ở đây cho mục đích hướng dẫn). Phương sai dân số là (tổng bình phương của sự khác biệt của các giá trị dữ liệu riêng lẻ từ màu trung bình) (màu trắng) ("XXX") c Đọc thêm »

"Phương sai" _ "pop." ~ ~ 12,57 Cho các số hạng: {2,9,3,2,7,7,12} Tổng các số hạng: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Số lượng thuật ngữ: 7 Ý nghĩa: 42 / 7 = 6 Độ lệch so với trung bình: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Bình phương sai lệch so với trung bình: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Hình thức tổng bình phương có nghĩa là: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Phương sai dân số = ("Tổng bình Đọc thêm »

3.27 Phương sai = tổng x ^ ) / 7 = 3,857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Phương sai = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Đọc thêm »

Sigma ^ 2 = 18,8 mean = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 mean = 58 n = 5 63 x - mean = 63 - 58 = 5 (x - có nghĩa) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - mean = 54 - 58 = -4 (x - trung bình) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - mean = 62 - 58 = 4 (x - trung bình) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - mean = 59 - 58 = 1 (x - trung bình) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - mean = 52 - 58 = -6 (x - mean) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - trung bình) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - trung bình) ^ 2) / n = 94/5 = 18.8 Đọc thêm »

Phương sai (Dân số): sigma ^ 2 ~ ~ 20.9 Dân số Phương sai (màu (đen) (sigma ^ 2) là trung bình của bình phương của sự khác biệt giữa từng mục dữ liệu dân số và trung bình dân số. Đối với dân số {d_1, d_2 , d_3, ...} có kích thước n với giá trị trung bình là mu sigma ^ 2 = (sum (d_i - mu) ^ 2) / n Đọc thêm »

Xem bên dưới. Tiêu chuẩn thông thường là thiết lập bình thường sao cho mu, sigma = 0,1 để chúng tôi biết trước kết quả. PDF cho tiêu chuẩn thông thường là: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Nó có giá trị trung bình: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- 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 Nó theo đó: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ Đọc thêm »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx mà không thể được viết là: 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 Tôi giả sử rằng câu hỏi đó có nghĩa là nói f (x) = 3x ^ 2 "cho" -1 <x <1; 0 "nếu không" Tìm phương sai? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Mở rộng: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucattery (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cattery (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 thay thế sigma ^ 2 = Đọc thêm »

"b)" 7/16 "Sự kiện ngược lại là mức tối thiểu là"> = 1/4 "Dễ dàng tính toán sự kiện đó hơn khi chúng ta chỉ đơn giản nói" "rằng cả x và y đều phải"> = 1/4 " sau đó." "Và tỷ lệ cược cho điều đó chỉ đơn giản là" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Đọc thêm »

= 0.999979973 "Sự kiện bổ sung dễ tính toán hơn." "Vì vậy, chúng tôi tính toán xác suất để có được hơn 18 đầu." "Điều này tương đương với xác suất nhận được 19 đầu, cộng với" "xác suất nhận được 20 đầu". "Chúng tôi áp dụng phân phối nhị thức." P ["19 đầu"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 đầu"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "với" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kết hợp)" => P ["19 hoặc 20 đầu"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["nhiều nhấ Đọc thêm »

Z = -1,5 Vì chúng tôi biết thời gian cần thiết để hoàn thành bài kiểm tra thường được phân phối, chúng tôi có thể tìm thấy điểm z cho thời gian cụ thể này. Công thức cho điểm z là z = (x - mu) / sigma, trong đó x là giá trị quan sát, mu là giá trị trung bình và sigma là độ lệch chuẩn. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Thời gian của học sinh là 1,5 độ lệch chuẩn dưới giá trị trung bình. Đọc thêm »

Xem bên dưới. Giá trị R ^ 2 về cơ bản cho bạn biết phần trăm biến thể trong biến trả lời của bạn được tính bằng biến thể trong biến giải thích của bạn. Nó cung cấp một thước đo sức mạnh của một hiệp hội tuyến tính. Trong tình huống này, R ^ 2 = 0,7569. Nhân số thập phân này với 100, chúng tôi thấy rằng 75,69% biến thể trong hàm lượng năng lượng của một gói chip có thể được giải thích bằng sự thay đổi trong hàm lượng chất béo của chúng. Tất nhiên, điều này có nghĩa là 24,31% biến thể trong hàm lượng n Đọc thêm »

Z - điểm cho khoảng tin cậy 98% là 2,33 Cách lấy điểm này. Một nửa 0,98 = 0,49 Tìm giá trị này trong khu vực dưới bảng Đường cong thông thường. Giá trị gần nhất là 0,4901 Giá trị z của nó là 2,33 Đọc thêm »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Phân phối chuẩn thông thường chỉ chuyển đổi nhóm dữ liệu trong phân phối tần số của chúng tôi sao cho giá trị trung bình là 0 và độ lệch chuẩn là 1 . Chúng ta có thể sử dụng: z = (x-mu) / sigma giả sử chúng ta có sigma nhưng ở đây chúng ta có thay vì SD = s; z = (x- mu) / (s / sqrt (n)); Trong đó n là cỡ mẫu ... Đọc thêm »

Điểm Z là -0.866 điểm z của biến x với trung bình mu và sigma độ lệch chuẩn được cho bởi (x-mu) / (sigma / sqrtn) Vì mu = 55, sigma = 2, n = 3 và x = 56 điểm z là (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Đọc thêm »

Z = 0 Tôi có nghi ngờ của riêng mình về tính đúng đắn của vấn đề. Cỡ mẫu là 5. Thích hợp để tìm điểm t. Điểm z chỉ được tính khi cỡ mẫu> = 30 Một số nhà thống kê, nếu họ tin rằng phân bố dân số là bình thường, hãy sử dụng điểm z ngay cả khi cỡ mẫu nhỏ hơn 30. Bạn không nói rõ về phân phối nào bạn muốn để tính z. Nó có thể là một phân phối quan sát hoặc nó có thể là một phân phối mẫu. Vì bạn đã hỏi câu hỏi, tôi sẽ trả lời bằng cách giả sử Đọc thêm »

Điểm z là -26,03 điểm z của biến x với trung bình mu và sigma độ lệch chuẩn được cho bởi (x-mu) / (sigma / sqrtn) Vì mu = 35, sigma = 5, n = 57 và x = 13 điểm z là (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Đọc thêm »

Câu trả lời là z = 0,05 trong một phân phối bình thường. Để giải quyết vấn đề này, bạn sẽ cần truy cập vào bảng z (còn được gọi là "bảng thông thường tiêu chuẩn") để phân phối bình thường. Có một cái tốt trên Wikipedia. Bằng cách hỏi giá trị của z là bao nhiêu để 52% dữ liệu ở bên trái, mục tiêu của bạn là tìm giá trị z trong đó diện tích tích lũy lên tới giá trị của z tổng là 0,52. Do đó, bạn cần một bảng z tích lũy. Tìm mục trong bảng z tí Đọc thêm »

0,38. Xin vui lòng xem bảng liên kết đến bên dưới. Nói chung, người ta phải sử dụng một bảng như thế này hoặc một chương trình máy tính để xác định điểm z liên quan đến một CDF cụ thể hoặc ngược lại. Để sử dụng bảng này, hãy tìm giá trị bạn đang tìm kiếm, trong trường hợp này là 0,65. Hàng cho bạn biết vị trí và vị trí thứ mười và cột cho bạn biết vị trí thứ trăm. Vì vậy, đối với 0,65, chúng ta có thể thấy rằng giá trị nằm trong khoảng từ 0,38 đến 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/n Đọc thêm »

Nhìn chung, tôi nghĩ rằng quyết định sử dụng biểu đồ thanh hoặc bánh là một lựa chọn cá nhân. Nếu bạn đang sử dụng biểu đồ như một phần của bản trình bày, hãy tập trung vào câu chuyện tổng thể mà bạn đang cố gắng chia sẻ với các biểu đồ và hình ảnh đồ họa. Dưới đây là hướng dẫn viết tắt mà tôi sử dụng để đánh giá xem nên sử dụng biểu đồ thanh hay biểu đồ hình tròn: Biểu đồ thanh khi lưu ý hiệu suất theo xu hướng (ví dụ: theo thời gian) Biểu đồ hình tròn khi hiển thị phân phối to&# Đọc thêm »

P (2,3,5 hoặc 7) = 1/2 (Xác suất hạ cánh trên số nguyên tố) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Xác suất không hạ cánh trên số nguyên tố) (Giả sử 1-8 có nghĩa là cả hai được bao gồm) Có 4 số nguyên tố trong danh sách, trong tổng số 8 số. Do đó xác suất là số lượng kết quả thuận lợi (4) chia cho tổng số kết quả có thể có (8). Điều này bằng một nửa. Xác suất bổ sung của bất kỳ sự kiện nào là P_c = 1 - P_1. Phần bù của tập hợp nguyên tố là {1, 4, 6, 8} Đây không phải là tập hợp các số tổng hợp Đọc thêm »

Câu trả lời là 14 chọn 6. Đó là: 3003 Công thức tính số cách chọn k thứ từ n mục là (n!) / [K! (N-k)!] Trong đó a! có nghĩa là giai thừa của a. Giai thừa của một số chỉ đơn giản là tích của tất cả các số tự nhiên từ 1 đến số đã cho (số được bao gồm trong sản phẩm). Vậy câu trả lời là (14!) / (6! 8!) = 3003 Đọc thêm »

1. Tất cả các xác suất tồn tại trên một liên tục từ 0 đến 1. 0 là một sự kiện không thể và 1 là một sự kiện nhất định. Một số tính chất của xác suất là xác suất của sự kiện KHÔNG xảy ra bằng 1 trừ đi xác suất của sự kiện xảy ra. Bởi vì toàn bộ phân phối tần số chứa TẤT CẢ các kết quả có thể xảy ra, nên xác suất của sự kiện nằm trong phân phối tần số đó là chắc chắn, hoặc 1. Đọc thêm »

1) Xác suất là 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% 2) Xác suất là 0,9xx0,92xx0,12 = 0,09936 = 9,936% Tỷ lệ loại bỏ của ba bộ phận lần lượt là 0,1, 0,08 và 0,12. Điều này có nghĩa là 0,9, 0,92 và 0,88 là xác suất huyết thanh vượt qua thử nghiệm ở từng khoa riêng biệt. Xác suất huyết thanh vượt qua lần kiểm tra đầu tiên là 0,9 Xác suất thất bại trong lần kiểm tra thứ hai là 0,08. Do đó, xác suất có điều kiện của nó là 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% Để huyết thanh bị bộ phận thứ ba từ chối, trước tiên phải vượt qua lần kiểm Đọc thêm »

Bất cứ nơi nào từ 0% đến dưới 50% Nếu tất cả các giá trị trong tập dữ liệu có kích thước 2N + 1 là khác biệt, thì N / (2N + 1) * 100% Nếu các phần tử của tập dữ liệu được sắp xếp theo thứ tự tăng dần, thì trung vị là giá trị của phần tử ở giữa. Đối với một tập dữ liệu lớn có các giá trị riêng biệt, tỷ lệ phần trăm của các giá trị nhỏ hơn trung vị sẽ chỉ dưới 50%. Xem xét tập dữ liệu [0, 0, 0, 1, 1].Giá trị trung bình là 0 và 0% giá trị nhỏ hơn giá trị trung bình. Đọc thêm »

0.420175 = P ["5 bàn trên 6 cú sút"] + P ["6 bàn trên 6 cú sút"] = 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 Đọc thêm »

0,2252 "Tổng cộng có 5 + 7 + 8 = 20 bút chì màu." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0,2252 "Giải thích:" "Vì chúng tôi thay thế, tỷ lệ để vẽ bút chì màu xanh là" "mỗi lần 5/20. Chúng tôi bày tỏ rằng chúng tôi vẽ 4 lần một màu xanh" "và sau đó 11 lần không phải là một màu xanh bằng ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Tất nhiên những cái màu xanh không phải được vẽ trước nên có Đọc thêm »

Nếu bạn có tất cả 7 số bằng nhau, thì cuối cùng bạn sẽ có cùng một câu trả lời cho trung bình, trung bình và chế độ, chúng ta có thể xem tập dữ liệu: 7,7,7,7,7,7,7 trung bình = 7 trung vị = 7 chế độ = 7 Đọc thêm »

Có một số loại trung bình, nhưng thông thường nó được coi là trung bình số học. Giá trị trung bình, cũng được coi là "trung bình", được tính theo một cách khác. Hãy để chúng tôi xem xét danh sách các số này, để thuận tiện. được liệt kê theo thứ tự số: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Để lấy trung bình số học, hãy cộng các số lại với nhau để lấy tổng. Đếm các con số để có được số đếm. Chia tổng cho số đếm để lấy trung bình số học. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> tổng. C&# Đọc thêm »

Nhìn bên dưới :) Để tìm trung bình của một tập hợp số, trước tiên bạn thêm tất cả các số lên trong tập hợp và sau đó chia cho tổng số lượng. Ví dụ: bộ của bạn bao gồm các mục sau: 32,40,29,45,33,33,38,41 Bạn sẽ thêm chúng lên: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Bây giờ bạn sẽ lấy tổng số 290 và chia cho tổng số lượng, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi có tổng cộng 8 số. 290/8 = 36,25 Trung bình của chúng tôi là 36,25 Đọc thêm »

"Liên tục" không có khoảng trống. "Rời rạc" có các giá trị riêng biệt được phân tách bằng các vùng "không có giá trị". Liên tục có thể là một cái gì đó như chiều cao, có thể thay đổi trong một dân số "liên tục", không có giới hạn cụ thể. "Rời rạc" có thể là lựa chọn hoặc kết quả của một bài kiểm tra - đó là "là" hoặc "không" - không có sự tăng dần hoặc "liên tục" giữa c Đọc thêm »

Thống kê mô tả bao gồm mô tả dữ liệu mẫu đã cho, mà không đưa ra đánh giá về dân số. Ví dụ: trung bình mẫu có thể được tính từ mẫu và đó là một thống kê mô tả. Thống kê suy luận rút ra kết luận về dân số trên cơ sở mẫu. Ví dụ, suy ra rằng phần lớn mọi người ủng hộ một ứng cử viên (trên cơ sở một mẫu nhất định). Mối quan hệ: Vì chúng tôi không có quyền truy cập vào toàn bộ dân số, chúng tôi sử dụng số liệu thống kê mô tả để đưa ra kết luận su Đọc thêm »

Bài kiểm tra Chi-vuông phân tích dữ liệu phân loại. Bài kiểm tra Chi-vuông phân tích dữ liệu phân loại. Nó có nghĩa là dữ liệu đã được tính và chia thành các loại. Nó sẽ không hoạt động với dữ liệu tham số hoặc liên tục. Nó kiểm tra mức độ phân phối dữ liệu quan sát phù hợp với phân phối dự kiến nếu các biến độc lập. Đọc thêm »

Chế độ cũng sẽ tăng theo cùng một số Cho phép có một tập dữ liệu: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Đặt m là một chế độ của bộ này. Nếu bạn thêm một số n vào mỗi giá trị, số lượng số sẽ không thay đổi, chỉ các số thay đổi, vì vậy nếu một số m có nhiều lần xuất hiện nhất (m là chế độ), sau khi thêm một số m + n sẽ có nhiều nhất xảy ra (nó sẽ xảy ra tại cùng một vị trí trong tập hợp như m trong lần đầu tiên). Đọc thêm »

Chi tiết trong giải thích ví dụ: lật đồng xu nói chung khả năng đuôi và đầu phải là 50% nhưng thực tế nó có thể là 30% đầu & 70% đuôi hoặc 40% đầu & 60% đuôi hoặc ...... nhưng hơn thế nữa lần bạn thực hiện thí nghiệm => mẫu lớn hơn (thường cao hơn 30) bởi CLT (định lý giới hạn trung tâm), cuối cùng nó sẽ hội tụ đến 50% 50% Đọc thêm »

Nếu bạn có quá nhiều giá trị khác nhau. Ví dụ: Giả sử bạn đo chiều cao của 2000 người đàn ông trưởng thành. Và bạn đo đến milimet gần nhất. Bạn sẽ có 2000 giá trị, hầu hết chúng khác nhau. Bây giờ nếu bạn muốn tạo ấn tượng về phân bố chiều cao trong dân số của mình, bạn sẽ phải nhóm các số đo này trong các lớp, giả sử các lớp 50 mm (dưới 1,50m, 1,50- <1,55m, 1,55 - <. 160m, v.v.) Có ranh giới lớp học của bạn. Mọi người từ 1.500 đến 1.549 sẽ ở trong một lớp, mọi người từ 1.550 đến 1.599 sẽ ở trong lớp tiế Đọc thêm »

Khi bạn: 1) không biết mọi chi tiết về mô hình của bạn; 2) không đáng để mô hình hóa mọi chi tiết; 3) hệ thống bạn có là ngẫu nhiên. Trước hết, chúng ta nên định nghĩa "hiệu ứng ngẫu nhiên" là gì. Hiệu ứng ngẫu nhiên là bất cứ điều gì, bên trong hoặc bên ngoài, có ảnh hưởng đến hành vi của hệ thống của bạn, ví dụ: mất điện trong một mạng lưới điện thành phố. Mọi người thấy chúng khác nhau, ví dụ: Những người từ hệ sinh thái thích gọi chúng là thảm họa Đọc thêm »

"a) 0,351087" "b) 7,2" "c) 0,056627" "P [tổng là 8] = 5/36" "Vì có 5 kết hợp có thể để ném 8:" "(2,6), (3,5) ), (4,4), (5,3) và (6,2). " "a) Điều này bằng với tỷ lệ cược mà chúng tôi có 7 lần liên tiếp a" "tổng khác với 8 và đây là" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/4) ^ 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 Đọc thêm »

4,1051 * 10 ^ -7% cho 2 màu đỏ, 1 thay thế màu vàng; 3,7037 x 10 ^ -7% cho 2 màu đỏ, 1 vàng w / thay thế Đầu tiên, thiết lập một phương trình biểu thị vấn đề từ của bạn: 10 đĩa đỏ + 10 đĩa xanh + 10 đĩa vàng = 30 đĩa tổng cộng 1) Vẽ 2 đĩa đỏ và 1 đĩa vàng liên tiếp mà không thay thế chúng. Chúng tôi sẽ tạo phân số, trong đó tử số là đĩa bạn đang vẽ và mẫu số là số lượng đĩa còn lại trong túi. 1 là đĩa đỏ và 30 là số đĩa còn lại. Khi bạn lấy đĩa ra (và không thay thế chúng!), Đọc thêm »

31 Đầu tiên một vài định nghĩa: Trung vị là giá trị trung bình của một nhóm số. Trung bình là tổng của một nhóm các số chia cho số lượng các số. Khi thực hiện điều này, có thể thấy rõ rằng mục tiêu trong bài tập này là tăng các trung vị khác nhau. Vì vậy, làm thế nào để chúng tôi làm điều đó? Mục tiêu là sắp xếp các bộ số sao cho chúng ta có các giá trị trung bình của mỗi bộ càng cao càng tốt. Ví dụ, trung vị cao nhất có thể là Đọc thêm »

48 lần Số lần cô ấy dự kiến sẽ đánh bóng = P lần "Tổng số lần cô ấy dơi" = 3/5 lần 80 = 3 / hủy5 lần hủy 80 ^ 16 = 3 lần 16 = 48 lần Đọc thêm »

"Xem giải thích" "Chúng tôi mất một khoảng thời gian với độ dài" t ", bao gồm n mảnh" Delta t = t / n ". Giả sử rằng cơ hội cho một sự kiện thành công" "trong một mảnh là" p ", sau đó tổng số sự kiện trong các mảnh thời gian n "" được phân phối nhị thức theo "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "với" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kết hợp)" "Bây giờ chúng ta để" n-> oo ", vì vậy" p-> 0 , "nhưng" n * p = lambda & Đọc thêm »

"Xem giải thích" "y là tiêu chuẩn bình thường (với giá trị trung bình 0 và độ lệch chuẩn 1)" "Vì vậy, chúng tôi sử dụng thực tế này." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Bây giờ chúng tôi tìm kiếm các giá trị z trong bảng cho các giá trị z cho" "z = 2 và z = -1. Chúng tôi nhận được" 0.9772 "và" 0,1587. => P = 0.9772 - 0.1587 = 0.8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Ở đây ch&# Đọc thêm »

M + -ts Trong đó t là điểm t liên quan đến khoảng tin cậy bạn yêu cầu. [Nếu cỡ mẫu của bạn lớn hơn 30 thì các giới hạn được đưa ra bởi mu = bar x + - (z xx SE)] Tính trung bình mẫu (m) và dân số mẫu bằng cách sử dụng các công thức tiêu chuẩn. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) sum (x_n-m) ^ 2 Nếu bạn giả sử một quần thể iid phân phối bình thường (các biến phân phối nhận dạng độc lập với phương sai hữu hạn) với số lượng đủ cho Định lý giới hạn trung tâm được áp dụng (giả sử N> 35) thì giá trị trung b Đọc thêm »

Trung bình. Một số điểm cực đoan sẽ làm lệch giá trị sang bên này hay bên kia. Có ba biện pháp chính của xu hướng trung tâm: trung bình, trung bình và chế độ. Giá trị trung bình là giá trị ở giữa phân phối dữ liệu khi các dữ liệu đó được sắp xếp từ giá trị thấp nhất đến giá trị cao nhất. Đó là tỷ lệ trung bình so với trung bình thường được sử dụng nhất để xác định bất kỳ độ lệch nào trong dữ liệu. http: // www. Dùtco.com/measure-of-central-tendency-3026706 Đọc thêm »

Trung bình số học là điểm cân bằng chính xác. Trung bình số học là điểm cân bằng chính xác. Đó là bởi vì tổng tổng các độ lệch dương và độ lệch âm được lấy từ trung bình số học có nghĩa là triệt tiêu lẫn nhau. Đọc thêm »

Trung vị ít bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ hơn giá trị trung bình. Trung vị ít bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ hơn giá trị trung bình. Hãy lấy tập dữ liệu đầu tiên này không có ngoại lệ làm ví dụ: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Giá trị trung bình là 25,43 và trung vị là 26. Giá trị trung bình và trung bình tương đối giống nhau. Trong tập dữ liệu thứ hai này có ngoại lệ, có nhiều điểm khác biệt: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Giá trị trung bình là 22,71 và trung vị là 26. T Đọc thêm »

"Bạn đã hiểu đúng!" "Tôi có thể xác nhận rằng cách tiếp cận của bạn là hoàn toàn chính xác." "Trường hợp 1: Công tắc 3 mở (Xác suất 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "Trường hợp 2: Công tắc 3 đóng (Xác suất 0,7):" (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 "Vì vậy, xác suất chung cho mạch mà dòng điện có thể "" vượt qua là: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Đọc thêm »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: tỷ lệ cược cho k sự kiện trong khoảng thời gian t là" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Ở đây chúng tôi không có thông số kỹ thuật khác của khoảng thời gian, vì vậy chúng tôi "" lấy t = 1, "lambda = 2. => P [" k sự kiện "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 sự kiện "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "là bề mặt phân số của" "vòng tròn nhỏ hơn so với Đọc thêm »

Dữ liệu phân loại có các giá trị không thể được sắp xếp theo bất kỳ cách rõ ràng, hấp dẫn nào. Giới là một ví dụ. Nam không ít hơn hoặc nhiều hơn Nữ. Màu mắt là một màu khác trong danh sách của bạn. Các lớp thư là dữ liệu lớp: có một thứ tự hấp dẫn trong đó: bạn phải sắp xếp chúng từ cao đến thấp (hoặc thấp đến cao). Các ví dụ khác mà bạn đề cập là dữ liệu liên tục nhiều hơn hoặc ít hơn: có nhiều giá trị có thể, mà bạn có thể nhóm thành c Đọc thêm »

14,7 "cuộn" P ["tất cả các số được ném"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 hoặc 6 không được ném"] P ["A hoặc B hoặc C hoặc D hoặc E hoặc F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A và B] - P [A và C] .... + P [A và B và C] + ... "Đây là" 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) "Tiêu cực của điều n Đọc thêm »

Bởi vì khi mô tả một tập hợp dữ liệu, mối quan tâm chính của chúng tôi thường là giá trị trung tâm của phân phối. Trong thống kê mô tả, chúng tôi đang giải thích các đặc điểm của một bộ dữ liệu trong tay - chúng tôi không đưa ra kết luận về dân số lớn hơn từ nơi dữ liệu đến (Đó là số liệu thống kê suy luận). Khi làm như vậy, câu hỏi chính của chúng tôi thường là "đâu là trung tâm của phân phối". Để trả lời câu hỏi đó, chúng tôi thư Đọc thêm »

"Xem giải thích" "Vì" "variance =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "ở đây:" 1 - 1 ^ 2 = 0 "," không có phương sai. " có nghĩa là tất cả các giá trị của X đều bằng giá trị trung bình E (X) = 1. "" Vì vậy X luôn là 1. "" Do đó "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Đọc thêm »

"Trả lời D)" "Đó là câu trả lời hợp lý duy nhất, những câu khác là không thể." "Đây là vấn đề hủy hoại của con bạc." "Một con bạc bắt đầu với k đô la." "Anh ấy chơi cho đến khi đạt được đồng đô la G hoặc giảm về 0." p = "cơ hội anh ta thắng 1 đô la trong một trò chơi." q = 1 - p = "cơ hội anh ta mất 1 đô la trong một trò chơi." "Gọi" r_k "xác suất (cơ hội) mà anh ta bị hủy hoại." "Sau đó, chúng tôi có" r_0 = 1 r_G = Đọc thêm »

Z = 2.33 Bạn cần tra cứu điều này từ bảng điểm z (ví dụ: http://www.had2ledge.com/academics/n normal-distribution-test-z-scores.html) hoặc sử dụng triển khai số lượng của nghịch đảo bình thường hàm mật độ tích lũy phân phối (ví dụ: Normsinv trong Excel). Vì bạn mong muốn khoảng 98% phần trăm bạn mong muốn 1% cho mỗi bên của + -z, hãy tìm 99% (0,99) cho z để có được điều này. Giá trị gần nhất cho 0,99 trên bảng cho z = 2,32 trên bảng (2,33 trong Excel), đây là điểm z của bạn. Đọc thêm »

Bình phương R cho biết dữ liệu quan sát phù hợp với dữ liệu dự kiến như thế nào nhưng nó chỉ cung cấp cho bạn thông tin về tương quan. Giá trị bình phương R cho biết mức độ dữ liệu quan sát của bạn hoặc dữ liệu bạn đã thu thập phù hợp với xu hướng dự kiến. Giá trị này cho bạn biết sức mạnh của mối quan hệ, nhưng, giống như tất cả các bài kiểm tra thống kê, không có gì được đưa ra cho bạn biết nguyên nhân đằng sau mối quan hệ hoặc sức mạnh của nó. Trong ví dụ dưới đây, chúng ta có thể thấy biểu Đọc thêm »

Bởi vì sự khác biệt không được xác định. Trong dữ liệu thông thường, dữ liệu-giá trị có thể được sắp xếp theo thứ tự, tức là chúng ta có thể tìm ra liệu A <B hay không. Ví dụ: tùy chọn "rất hài lòng" lớn hơn "hơi hài lòng" trong một khảo sát. Nhưng, chúng ta không thể tìm thấy sự khác biệt về số giữa hai tùy chọn này. Độ lệch chuẩn được định nghĩa là chênh lệch trung bình của các giá trị so với giá trị trung bình và không thể tí Đọc thêm »

Các mẫu được sử dụng khi không thực tế để thu thập dữ liệu trên toàn bộ dân số. Với điều kiện là một mẫu không thiên vị (ví dụ: thu thập dữ liệu từ một số người đi ra từ nhà vệ sinh nữ sẽ không phải là mẫu không thiên vị của dân số một quốc gia), một mẫu lớn tương đối sẽ phản ánh đặc điểm của toàn bộ dân số. Các nhà thống kê sử dụng các mẫu để đưa ra tuyên bố hoặc dự đoán về các đặc điểm chung của dân số. Đọc thêm »

Bởi vì có một sự khác biệt trong loại dữ liệu bạn trình bày. Trong biểu đồ thanh, bạn so sánh dữ liệu phân loại hoặc định tính. Hãy nghĩ về những thứ như màu mắt. Không có thứ tự nào trong chúng, như màu xanh lá cây không 'lớn hơn' màu nâu. Trong thực tế, bạn có thể sắp xếp chúng theo thứ tự bất kỳ. Trong một biểu đồ, các giá trị là định lượng, có nghĩa là chúng có thể được chia thành các nhóm theo thứ tự. Hãy nghĩ về chiều cao hoặc cân nặng, nơi b Đọc thêm »

Xem bên dưới về suy nghĩ của tôi: Hình thức chung cho xác suất nhị thức là: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Câu hỏi là Tại sao chúng ta cần thuật ngữ đầu tiên, thuật ngữ kết hợp? Hãy làm một ví dụ và sau đó nó sẽ trở nên rõ ràng. Hãy xem xét xác suất nhị thức của việc lật một đồng xu 3 lần. Chúng ta hãy đặt các đầu trở thành p và không nhận các đầu ~ p (cả hai = 1/2). Khi chúng ta trải qua quá trình tổng kết, 4 điều khoản của tổng kết sẽ bằng 1 (về bả Đọc thêm »

83% Đầu tiên chúng ta viết P (70 <X <110) Sau đó, chúng ta cần sửa nó bằng cách lấy giới hạn, vì điều này chúng ta lấy 0,5 gần nhất mà không đi qua, vì vậy: P (69,5 <= Y <= 109,5) Để chuyển đổi thành một điểm Z, chúng tôi sử dụng: 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- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82,78% ~ ~ 83% Đọc thêm »

"a)" 0,08523 "b)" 0,88913 "c)" 0,28243 "Chúng tôi có phân phối nhị thức với n = 12, p = 0,1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "với" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (kết hợp) "" 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 = 0.88913 "c)" 0.9 ^ 12 = 0.28243 Đọc thêm »

Một thước đo của xu hướng trung tâm là một giá trị có thể đại diện cho tổng dân số và hoạt động giống như trọng lực trung tâm mà tất cả các giá trị khác di chuyển. Độ lệch chuẩn - như tên cho thấy là thước đo độ lệch. Sai lệch có nghĩa là thay đổi hoặc khoảng cách. Nhưng thay đổi luôn được theo sau bởi từ 'từ'. Do đó độ lệch chuẩn là thước đo sự thay đổi hoặc khoảng cách từ thước đo của xu hướng trung tâm - thường là giá trị trung bình. Do đó, độ lệch chuẩn khác với thước đo của xu hướng Đọc thêm »

Nhìn bên dưới :) Giá trị trung bình không phải là một phép đo tốt về xu hướng trung tâm vì nó tính đến mọi điểm dữ liệu. Nếu bạn có các ngoại lệ như trong phân phối bị lệch, thì các ngoại lệ đó ảnh hưởng đến trung bình một ngoại lệ duy nhất có thể kéo giá trị trung bình xuống hoặc lên. Đây là lý do tại sao giá trị trung bình không phải là một thước đo tốt của xu hướng trung tâm. Thay vào đó, trung vị được sử dụng như một thước đo của xu hướng trung tâm. Đọc thêm »

Bởi vì phương sai được tính theo độ lệch so với giá trị trung bình, vẫn giữ nguyên theo bản dịch. Phương sai được định nghĩa là giá trị kỳ vọng E [(x-mu) ^ 2] trong đó mu là giá trị trung bình. Khi tập dữ liệu được dịch, thì tất cả các điểm dữ liệu được dịch chuyển theo cùng một lượng x_i -> x_i + a Giá trị trung bình cũng thay đổi theo cùng một lượng mu -> mu + a để độ lệch so với giá trị trung bình giữ nguyên: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Đọc thêm »

SSReg le SST Lưu ý rằng R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) trong đó SST = SSReg + SSE và chúng tôi biết rằng tổng bình phương luôn là ge 0. Vì vậy, SSE ge 0 ngụ ý SSReg + SSE ge SSReg ngụ ý SST ge SSReg ngụ ý (SSReg) / (SST) le 1 ngụ ý R ^ 2 le 1 Đọc thêm »

Nhiều nhất là 3 người trong dòng. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 Do đó P (X <= 3) = 0.9 Do đó, câu hỏi sẽ mặc dù dễ dàng hơn để sử dụng quy tắc khen ngợi, vì bạn có một giá trị mà bạn không quan tâm, vì vậy bạn chỉ có thể trừ nó ra khỏi tổng xác suất. as: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Do đó P (X <= 3) = 0.9 Đọc thêm »

Đây là một tình huống EITHER ... HOẶC. Bạn có thể THÊM xác suất. Các điều kiện là độc quyền, đó là: bạn không thể có 3 VÀ 4 người trong một dòng. Có EITHER 3 người HOẶC 4 người xếp hàng. Vì vậy, thêm: P (3 hoặc 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Kiểm tra câu trả lời của bạn (nếu bạn còn thời gian trong khi kiểm tra), bằng cách tính xác suất ngược lại: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Và điều này và câu trả lời của bạn thêm tới 1, như họ nên. Đọc thêm »

Con số dự kiến trong trường hợp này có thể được coi là trung bình có trọng số. Tốt nhất là đến bằng cách tổng hợp xác suất của một số đã cho bằng số đó. Vì vậy, trong trường hợp này: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Đọc thêm »

Đúng vậy Cái chết không có ký ức. Vì vậy, kết quả của cuộn thứ nhất không ảnh hưởng đến cuộn thứ hai hoặc cuộn sau. Điều này chỉ hoạt động nếu một con súc sắc được cân bằng hoàn hảo - điều mà nó không bao giờ có, và đó là lý do tại sao xúc xắc được thay đổi mọi lúc. Và bề mặt mà nó được lăn không được tương tác với khuôn (như hơi ướt hoặc dính hoặc tĩnh). Đọc thêm »

Tôi tin rằng bạn có nghĩa là 'bạn lật một đồng xu ba lần' hoặc 'bạn lật ba đồng xu'. X được gọi là "biến ngẫu nhiên" bởi vì trước khi chúng ta lật các đồng xu, chúng ta không biết chúng ta sẽ nhận được bao nhiêu đầu. Nhưng chúng ta có thể nói điều gì đó về tất cả các giá trị có thể có cho X. Vì mỗi lần lật của một đồng xu độc lập với các lần lật khác, giá trị có thể của biến ngẫu nhiên X là {0, 1, 2, 3}, tức là bạn có thể nhận được 0 đầu hoặc 1 đầu h Đọc thêm »

44% cơ hội lựa chọn một quả táo Trong phòng đựng thức ăn, có: 4 quả táo và 5 quả chuối, thêm tổng cộng 9 quả. Điều này có thể được biểu thị bằng 4 + 5 = 9. Bạn muốn tìm hiểu xác suất chọn một quả táo. Có 4 quả táo trong tổng số 9 quả. Điều này có thể được biểu thị bằng: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Có 44% cơ hội anh ấy sẽ chọn một quả táo. Đọc thêm »

0,5 hoặc 1/2 NẾU chúng ta có một đồng tiền công bằng, có hai khả năng: đầu hoặc đuôi Cả hai đều có cơ hội như nhau. Vì vậy, bạn chia cơ hội thuận lợi ("thành công") S cho tổng số cơ hội T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Một ví dụ khác: cơ hội lăn ít hơn ba với một cái chết bình thường là gì? S ("thành công") = (1 hoặc 2) = 2 khả năng T (tổng cộng) = 6 khả năng, tất cả đều có thể xảy ra Chance S / T = 2/6 = 1/3 Thêm: Hầu như không có đồng xu ngoài đời thực nào hoàn toàn công bằn Đọc thêm »

~ 1,9% cơ hội bạn sẽ rút được Ace of Spades Có 52 lá bài trong một cỗ bài và một Ace of Spades trong cỗ bài. Điều này có thể được thể hiện là 1/52. Chia để tìm phần trăm. 1/52 = 0,01923076923 Có 1,9% cơ hội bạn sẽ rút được Ace of Spades. Bạn thực sự không phải chia 1/52 để biết xác suất phần trăm của bạn ..... Hãy xem 1/52 có thể được viết là 2/104 trong đó .. khoảng .. là 2/100 là 2% Nhưng hãy nhớ rằng Tôi chỉ làm điều đó vì 104 gần 100, con số sẽ lớn hơn 100, câu trả lời sẽ khác với Đọc thêm »

Nó phụ thuộc. Sẽ có nhiều giả định không chắc là đúng để ngoại suy câu trả lời này từ dữ liệu được đưa ra để đây là xác suất thực sự của việc bắn. Người ta có thể ước tính sự thành công của một thử nghiệm duy nhất dựa trên tỷ lệ của các thử nghiệm trước đó đã thành công nếu và chỉ khi các thử nghiệm độc lập và phân phối giống hệt nhau. Đây là giả định được thực hiện trong phân phối nhị thức (đếm) cũng như phân phối hình học (chờ). Tuy nhiên, bắn ném miễn phí rất kh& Đọc thêm »

K = 3 P ["1 máy chủ hoạt động"] = 0.98 => P ["ít nhất 1 máy chủ trong số K máy chủ hoạt động"] = 1 - P ["0 máy chủ trong số K máy chủ đang hoạt động"] = 0.99999 = > P ["0 máy chủ trong số K máy chủ đã hết"] = 0,00001 => (1-0,98) ^ K = 0,00001 => 0,02 ^ K = 0,00001 => K log (0,02) = log (0,00001) => K = log (0,00001) / log (0,02) = 2,94 => "Chúng tôi phải lấy ít nhất 3 máy chủ, vì vậy K = 3." Đọc thêm »

0,6 P ["anh ấy đi xe buýt"] = 0,8 P ["anh ấy đúng giờ | anh ấy đi xe buýt"] = 0,75 P ["anh ấy đúng giờ"] = 4/6 = 2/3 P ["anh ấy đi xe buýt | anh ấy KHÔNG đúng giờ "] =? P ["anh ấy đi xe buýt | anh ấy KHÔNG đúng giờ"] * P ["anh ấy không đúng giờ"] = P ["anh ấy đi xe buýt và anh ấy không đúng giờ"] = P ["anh ấy không đúng giờ | anh ấy đi xe buýt "] * P [" anh ấy đi xe buýt "] = (1-0,75) * 0,8 = 0,25 * 0,8 = 0,2 => P [" anh ấy đi x Đọc thêm »

Xem bên dưới. Giá trị trung bình là giá trị trung bình trong một tập hợp dữ liệu theo thứ tự. Đọc thêm »