Statistik

Kontinuert Generelt diskrete data er hele tal svar. Ligesom hvor mange træer eller skriveborde eller mennesker. Også ting som sko størrelser er diskrete. Men vægt, højde og tid er eksempler på kontinuerlige data. En metode til at afgøre, om du tager to gange som 9 sekunder og 10 sekunder, kan du have tid i mellem disse to? Ja Usain Bolt verdens rekordtid 9,58 sekunder Hvis du tager 9 skriveborde og 10 skriveborde, kan du have en række skriveborde imellem? Ingen 9 1/2 skriveborde er 9 skriveborde og en brudt! Læs mere »

1/435 = 0.0023 "Jeg formoder at du mener at der er 22 kort vist, så at der kun er 52-22 = 30 ukendte kort." "Der er 4 dragter og hvert kort har en rang, jeg går ud fra at" "dette er hvad du mener med nummer, da ikke alle kort har et nummer, nogle er" "ansigtskort." "Så to kort er plukket ud, og en person skal gætte jakkesæt og" "deres rang. Oddsene for det er" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0,23% "Forklaring: vi ved, at det ikke er et af de vendte overkort, så er der kun 30 muligheder for det første kort og 29 for de Læs mere »

"De mulige resultater ved at kaste den 4-sidede dør er:" "1, 2, 3 eller 4. Så er middelværdien (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5." "Variationen er lig med E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5 ²" "= 30/4 - 2,5 ² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " De mulige resultater ved at kaste den 8-sidede dør er: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 eller 8. Så er gennemsnittet 4,5. " "Variansen er lig med (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5 ² = 5.25." "Middelværdien af summen af de to terninger er Læs mere »

A = 1.7 Diagrammet nedenfor viser den ensartede fordeling for det givne område, hvor rektanglet har område = 1 så (6-1) k = 1 => k = 1/5 vi vil have P (X <= a) = 0,14 dette er angivet som det grå skyggede område på diagrammet således: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Læs mere »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 For at finde k bruger vi 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 For at beregne P (x> 1 ), bruger vi 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 For at beregne E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf ) 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 For at beregne V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f Læs mere »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Navn" P [R] = "Sandsynlighed for at en R-vinge bliver blå til sidst" P [Y] = "Prob., At en Y-vinge bliver blå til sidst." P ["RY"] = "Sandsynligvis, at en R & Y-stang begge bliver blåt begivenhed." P ["RR"] = "Sandsynlighed for, at to R-vægge bliver blå hændelse." P ["YY"] = "Sandsynlighed for, at to Y Wands bliver blå hændelse." "Da har vi" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Så Læs mere »

44 For at beregne et gennemsnit af et sæt data, tilføj alle dataene og divider med antallet af data. Lad den syvende læres alder være x. Med dette beregnes gennemsnittet af lærernes aldre ved: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Så kan vi formere sig med 7 for at få: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Vi trækker alle de andre aldre for at få: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Læs mere »

Ikke uafhængige begivenheder. For to arrangementer betragtes to som "uafhængige": P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, begivenheder er ikke uafhængige. Læs mere »

Gennemsnit = 7,4 Standardafvigelse ~ ~ 1.715 Variance = 2.94 Middelværdien er summen af alle datapunkter divideret med antal datapunkter. I dette tilfælde har vi (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 Variansen er "gennemsnittet af de kvadratiske afstande fra middelværdien." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Hvad betyder det, at du trækker hvert datapunkt fra middelværdien, firkantet svarene, så tilføj dem alle sammen og divider dem med antallet af datapunkter. I dette spørgsmål ser de Læs mere »

17160/6497400 Der er 52 kort i alt, og 13 af dem er spar. Sandsynligheden for at tegne den første spade er: 13/52 Sandsynligheden for at tegne en anden spade er: 12/51 Dette skyldes, at når vi har valgt spaden, er der kun 12 spades tilbage og følgelig kun 51 kort helt. sandsynlighed for at tegne en tredje spade: 11/50 sandsynlighed for at tegne en fjerde spade: 10/49 Vi skal multiplicere alle disse sammen for at få sandsynligheden for at tegne en spade efter hinanden: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Så sandsynligheden for at tegne fire spades samtidigt uden udskiftning er: 17160/649 Læs mere »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "med" x_i = X_i - bar X "og" y_i = Y_i - bar Y => hat 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 "Så regre Læs mere »

30.2 Middelværdien beregnes ved at tage summen af værdierne og dividere med tællingen. For eksempel kan vi for de 6 kvinder med middelværdien 31 se, at aldre summerede til 186: 186/6 = 31 Og vi kan gøre det samme for mændene: 116/4 = 29 Og nu kan vi kombinere summen og tæller af mænd og kvinder for at finde middel til kontoret: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Læs mere »

Når der er et par ekstreme værdier i dit datasæt. Eksempel: Du har et datasæt på 1000 tilfælde med værdier, der ikke er for langt fra hinanden. Deres gennemsnit er 100, ligesom deres median. Nu erstatter du kun ét tilfælde med en sag, der har værdi 100000 (bare for at være ekstrem). Den gennemsnitlige vil stige dramatisk (til næsten 200), mens medianen vil blive upåvirket. Beregning: 1000 tilfælde, middel = 100, summen af værdier = 100000 Tab en 100, tilføj 100000, summen af værdier = 199900, middel = 199,9 Median (= tilfælde 500 + Læs mere »

Længden af 6h stangen er = 265.2-230 = 35.2 Den gennemsnitlige længde på 6 stænger er = 44,2 cm Den gennemsnitlige længde på 5 stænger er = 46 cm Den samlede længde på 6 stænger er = 44.2xx 6 = 265.2 cm Den samlede længde af 5 stænger er = 46xx5 = 230 cm Længden af 6h stangen er = [Total længde på 6 stænger] - [Total længde på 5 stænger] Længden af 6h stangen er = 265.2-230 = 35.2 Læs mere »

X = 5 3,4,5,8, x middel = mode = median sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 da vi krævede der at være en tilstand: .x> 0 fordi x = 0 = > barx = 4, "median" = 4 "men der er ingen tilstand" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 vi har 3,4,5,5,8 median = 5 mode = 5:. x = 5 Læs mere »

Med de seks tal er "" 270/6 = 45 Der er 3 forskellige sæt tal involveret her. Et sæt af seks, et sæt af to og sæt af alle otte. Hvert sæt har sit eget middel. "mean" = "Total" / "number of numbers" "" ELLER M = T / N Bemærk, at hvis du kender den gennemsnitlige og hvor mange tal der er, kan du finde den samlede. T = M xxN Du kan tilføje numre, du kan tilføje totals, men du må ikke tilføje midler sammen. Så for alle otte tal: Summen er 8 xx 41 = 328 For to af tallene: Summen er 2xx29 = 58 Derfor er summen af de andre se Læs mere »

8 Middelværdien af et sæt tal er summen af tallene over antallet af sæt (antallet af værdier). Vi har et sæt på fire tal og middelværdien er 5. Vi kan se, at summen af værdierne er 20: 20/4 = 5 Vi har et andet sæt af tre tal, hvis gennemsnit er 12. Vi kan skrive det som: 36 / 3 = 12 For at finde middelværdien af de syv tal sammen kan vi tilføje værdierne sammen og dividere med 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Læs mere »

Modstandsdygtigt i dette tilfælde betyder, at det kan modstå ekstreme værdier. Eksempel: Forestil dig en gruppe på 101 personer, der har en gennemsnitlig (= middel) på $ 1000 i banken. Det sker også, at mellemmanden (efter sortering på bankbalance) også har $ 1000 i banken. Denne median betyder, at 50 (%) har mindre og 50 har mere. Nu vinder en af dem en lotteripræmie på $ 100000, og han beslutter at lægge den i banken. Den gennemsnitlige vil straks gå op fra $ 1000 til næsten $ 2000, da den beregnes ved at dividere det samlede beløb med 101. Medianen ( Læs mere »

259459200 Hvis jeg læser dette korrekt, så hvis eksaminator kun kan tildele mærker i multipler på 2. Dette ville da betyde, at der kun er 15 valg ud af de 30 karakterer. 30/2 = 15 Så har vi 15 valg fordelt på de 8 spørgsmål. Ved hjælp af formlen for permutationer: (n!) / ((N - r)!) Hvor n er antallet af objekter (I dette tilfælde markererne i grupper på 2). Og r er hvor mange der tages ad gangen (I dette tilfælde de 8 spørgsmål) Så har vi: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Læs mere »

De er afhængige. Begivenheden "sovet sent" påvirker sandsynligheden for den anden begivenhed "sent til skole". Et eksempel på uafhængige hændelser gentager gentagne gange en mønt. Da mønten ikke har nogen hukommelse, er sandsynlighederne ved det andet (eller senere) kast stadig 50/50 - forudsat at det er fair mønt! Ekstra: Du kan tænke dig at tænke over denne: Du møder en ven, som du ikke har talt med i årevis. Alt du ved er, at han har to børn. Når du møder ham, har han sin søn med ham. Hvad er chancerne for, at det andet b Læs mere »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Dette særlige problem er en permutation. Husk, forskellen mellem permutationer og kombinationer er det, med permutationer, ordreforhold. I betragtning af at spørgsmålet spørger, hvor mange måder eleverne kan rette på for recess (dvs. hvor mange forskellige ordrer), er dette en permutation. Forestil dig det øjeblik vi kun udfylder to positioner, stilling 1 og stilling 2. For at differentiere mellem vores elever, fordi ordren betyder noget, vil vi tildele hver et brev fra A til G. Nu, hvis vi fylder disse stillinger, på et tidspunkt har vi syv mul Læs mere »

På 84 måder kan denne gruppe vælges. Antallet af selekter af "r" objekter fra de givne "n" objekter er betegnet med nC_r og er givet ved nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 På 84 måder kan denne gruppe vælges. [Ans] Læs mere »

Se nedenfor for en ide om, hvordan man nærmer sig dette svar: Jeg tror svaret på spørgsmålet om metodik på dette problem er, at kombinationer med identiske elementer inden for befolkningen (f.eks. At have 4n kort med n antal typer A, B, C , og D) falder uden for kombinationsformelens evne til at beregne. I stedet for, ifølge Dr. Math på mathforum.org, slutter du med et par teknikker: Fordeling af objekter i forskellige celler og inklusion-udelukkelsesprincippet. Jeg har læst dette indlæg (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html), der beskæftiger sig direkte med Læs mere »

Udtrykket blev tilskrevet i Mark Twains selvbiografi til Benjamin Disraeli, en britisk premierminister i 1800'erne. Twain var også ansvarlig for den udbredte anvendelse af sætningen, selv om det måske har været brugt meget tidligere af sir Charles Dilke og andre. I essensen udtrykker udtrykket sarkastisk tvivl om statistiske beviser ved at sammenligne det med løgne, hvilket tyder på, at det ofte er vildledende ændret eller brugt uden for kontekst. I denne sætning er 'statistik' brugt til at betyde 'data'. Læs mere »

50% af dataene er inden i boksen Boksen i en boks & whisker plot er dannet ved hjælp af Q1 og Q3 værdier som endepunkter. Det betyder at Q1-> Q2 og Q2-> Q3 er inkluderet. Da hver række Q-data indeholder 25% af dataene i en box & whisker-plot, indeholder kassen 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Læs mere »

75% Hvis du arbejder med kvartiler, bestiller du først dine sager efter værdi. Derefter opdeler du dine sager i fire lige store grupper. Værdien af sagen ved grænsen mellem den første quart og den anden kaldes den første kvartil eller Q1 Mellem anden og tredje er Q2 = median Og mellem tredje og fjerde er Q3 Så på Q3-punktet har du passeret tre fjerdedele af dine værdier Dette er 75%. Ekstra: Med store datasæt anvendes også percentiler (sagerne er så opdelt i 100 grupper). Hvis en værdi siges at være ved 75. percentilen, betyder det, at 75% af sagerne ha Læs mere »

N = 3 p (n) = "Slår for 1. gang i n-th-prøven" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Udenrigsgrense" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" er løsningen af en kvadratisk ligning i "p": "" disk: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "eller" 4/25 "" Så "p (n)" er negativ mellem disse to værdier. " 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 = 1 + log (4/5) / log ) = Læs mere »

22 Middelværdien måles ved at tage summen af værdierne og dividere med værdiernes antal: "mean" = "sum" / "count" Katie har allerede taget fire eksamener og skyldes at have hende femte, så vi har 76, 74, 90, 88 og x. Hun ønsker at hun samlede gennemsnit skal være mindst 70. Vi vil gerne vide minimumspoint x skal være mindst 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Og nu løser vi for x: 328 + x = 350 x = 22 Læs mere »

122 Middel = Summen af prøverne divideret med det samlede antal tests Lad x = den femte test score Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Løs ved først at multiplicere begge sider af ligningen med 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Løs for x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Læs mere »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "variance = 25" => "standardafvigelse" = sqrt (25) = 5 "Vi går fra N (10, 5) til normaliseret normalfordeling:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabel for z-værdier)" II) z = (13,5-10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 " værdier) "=> P (" mellem 8 og 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,495" 7,5 og 13,5 i stedet for 8 og 13 på grund af kontinuitetskorrektion til de diskrete værdier ". Læs mere »

For hver af 20 links er der 7 valg, hver gang valget er uafhængigt af tidligere valg, så vi kan tage produktet. Samlet antal valg = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Men da kæden kan vendes, skal vi tælle forskellige sekvenser. For det første tæller vi antallet af symmetriske sekvenser: dvs. sidste 10 links tager spejlbilledet af de første 10 links. Antal symmetriske sekvenser = antal måder, så vælg først 10 links = 7 ^ (10) Undtagen for disse symmetriske sekvenser kan de ikke-symmetriske sekvenser omdannes for at producere en ny kæde. Det betyder, at kun halvdelen a Læs mere »

N = 13 "Navngiv antallet af marmor i posen," n. "Da har vi" (x / n) (x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disk:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "eller" 13 "Da n er et helt tal, skal vi tage den anden løsning (13):" => n = 13 Læs mere »

0,0,12,19,19 er en mulighed Vi har 5 basketball spil hvor Tyler scorede et gennemsnit på 10 point og en median på 12 point. Medianen er middelværdien, og derfor ved vi, at de point, han scorede har to værdier under 12 og to værdier ovenfor. Middelværdien beregnes ved at summere værdierne og dividere med tællingen. For at have et gennemsnit på 10 point over 5 spil kender vi: "mean" = "antal point scoret" / "antal spil" => 10 = 50/5 Og så er antallet af point, der er scoret over de 5 spil, 50 point. Vi ved, at 12 blev scoret i et spil, og s Læs mere »

Når et datasæt har nogle meget ekstreme tilfælde. Eksempel: Vi har et datasæt på 1000, hvor de fleste værdier svæver omkring 1000-mærket. Lad os sige middelværdien og medianen er begge 1000. Nu tilføjer vi en millionærer. Middelværdien vil stige dramatisk til næsten 2000, mens medianen ikke rigtig vil ændre sig, fordi det vil være værdien af sag 501 i stedet for mellemrummet mellem sag 500 og sag 501 (tilfælde arrangeret i værdi) Læs mere »

P (z <1,96) ville betyde at bruge standard normalfordeling og finde området under kurven til venstre for 1,96 vores tabel giver os området til venstre for z-scoren, vi skal bare se værdien af på bordet, som vil give os. P (z <1,96) = 0,975, som du kunne skrive som 97,5% Læs mere »

Se forklaringsafsnittet De trin, der er involveret i beregningen af z-værdier, er som følger: Beregn middelværdien af serien. Beregn standardafvigelsen i serien. Endelig beregne z-værdierne for hver x-værdi ved hjælp af formlen z = sum (x-barx) / sigma Ifølge beregningen er z-værdien på 209 større end 2. Se tabellen nedenfor - Normalfordeling Del 2 Læs mere »

En modstandsdygtig foranstaltning er en, der ikke påvirkes af afvigende.For eksempel hvis vi har en ordnet liste over tal: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Middelværdien er: 11 Medianen er 5 Middelværdien i dette tilfælde er større end de fleste af numrene på listen, fordi den er påvirket så stærkt med 50, i dette tilfælde en stærk outlier. Medianen forbliver 5, selvom det sidste nummer i den ordnede liste var meget større, da det simpelthen giver det midterste nummer i en ordnet liste med nummer. Læs mere »

Se nedenfor For en binomialfordeling med n forsøg og sandsynligheden for succes p X ~ B (n, p) 1) er der kun to resultater 1) Der er et antal n gentagne forsøg 2) Prøverne er uafhængige 3) Sandsynligheden af succes, p, er det samme for hvert forsøg Læs mere »

Et box-and-whisker-plot er en type graf, der har statistikker fra et femtalet resumé. Her er et eksempel: Fem-tal oversigten består af: Minumum: laveste værdi / observation Nedre kvartil eller Q1: "Median" i den nedre halvdel af data; ligger på 25% af dataene Median: middelværdi / observation Højere kvartil eller Q3: "Median" i den øvre halvdel af dataene; ligger på 75% af dataene Maksimum: højeste værdi / observation Interkvartileområdet (IQR) er intervallet for den nedre kvartil (Q1) og den øvre kvartil (Q2). Nogle gange er der også outl Læs mere »

Når du grupperer værdier i klasser, skal du oprette grænserne. Eksempel Sig, at du måler højderne på 10.000 voksne. Disse højder måles nøjagtigt til mm (0,001 m). For at arbejde med disse værdier og gøre statistikker over dem eller lave histogrammer, vil en sådan fin division ikke fungere. Så du grupperer dine værdier i klasser. Sig i vores tilfælde bruger vi 50 mm (0,05 m) intervaller. Derefter vil vi have en klasse på 1,50- <1,55 m, 1,55- <1,60 m osv. Faktisk vil 1,50-1,55 m-klassen få alle fra 1.495 (som afrundes op) til 1.544 (so Læs mere »

Den primære fordel ved at bruge en prøve snarere end en folketælling er effektivitet. Antag at nogen ønsker at vide, hvad den gennemsnitlige opfattelse af kongressen er blandt individer 18-24 (dvs. de vil vide, hvilken kongres godkendelsesvurdering er blandt denne demografiske). I 2010 var der over 30 millioner individer i den aldersgruppe, der ligger i USA, ifølge den amerikanske folketælling. Gå til hver af disse 30 millioner mennesker og spørge deres mening, mens det helt sikkert ville føre til meget præcise resultater (forudsat ingen løj), ville være enormt dy Læs mere »

Læs mere »

I en BInomial-indstilling er der to mulige resultater pr. Begivenhed. De vigtige betingelser for at bruge en binomialindstilling er i første omgang: Der er kun to muligheder, som vi kalder godt eller fejlagtigt. Sandsynligheden for, at forholdet mellem God og Fejl ikke ændres under forsøgene. Med andre ord: Resultatet af et forsøg har ingen indflydelse på det næste eksempel: Du ruller terninger (en ad gangen), og du vil vide, hvad chancerne er for at du ruller på ikke 1 sek i 3 forsøg. Dette er et typisk eksempel på binomial: Der er kun to muligheder: 6 (chance = 1/6) eller ikke Læs mere »

Vigtige kendetegn ved en "Pie Chart" Før vi bygger et "Pie Chart" skal vi have nogle vigtige ting. vi skal have: TOP 5 VIGTIGE ELEMENTER To eller flere data. Vælg perfekte farver for nemt at se vores data. Sæt hovedtitel foran vores diagram. Sæt en legend i dit diagram (venstre eller højre) Tilføj en sætning, der beskriver diagrammet, nederst på vores diagram. (kort en) Se også billedet: Læs mere »

R-kvadratet bør ikke bruges til modelvalidering. Dette er en værdi, du ser på, når du har valideret din model. En lineær model valideres, hvis dataene er homogene, følger en normal fordeling, de forklarende variabler er uafhængige, og hvis du præcist kender værdien af dine forklarende variabler (smal fejl på X) R-kvadratet kan bruges til at sammenligne to modeller, der Du har allerede valideret. Den med den højeste værdi er den, der bedst passer til dataene. Det kan dog eksistere bedre indeks, som AIC (Akaike kriterium) Læs mere »

Aritmetisk middel ~ ~ 424,4 Standardafvigelse ~ ~ 642,44 Input Data Set: {115, 89, 230, -12, 1700} Aritmetisk middel = (1 / n) * Sigma (x_i), hvor Sigma x_i henviser til summen af alle elementerne i Input Data Set. n er det samlede antal elementer. Standardafvigelse sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 henviser til gennemsnittet af de kvadratiske forskelle fra Mean Make en tabel med værdier som vist: Aritmetisk middel ~ ~ 424,4 Standardafvigelse ~ ~ 642.44 Håber det hjælper. Læs mere »

Middel er 3,5 og Standardafvigelse er 1,83 Summen af vilkårene er 35, derfor er middelværdien af {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} 35/10 = 3,5, da det er simpelt gennemsnit af vilkårene. For Standardafvigelse skal man finde gennemsnittet af kvadrater afvigelserne af termerne fra middel og derefter tage deres kvadratrød. Afvigelserne er {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} og summen af deres kvadrater er (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 eller 33,50 / 10 dvs. 3,35. Derfor er standardafvigelsen sqrt3,35, dvs. 1,83 Læs mere »

Median = 5,25 farver (hvid) ("XXX") Median = 4.5farve (hvid) ("XXX") Mode = 4 Befolkning: Variance = 3.44color (hvid) ("XXX") Standardafvigelse = 1,85 Prøve: farve ) ("X") Varians = 43,93farve (hvid) ("XXX") Standardafvigelse = 1,98 Middel er det aritmetiske gennemsnit af dataværdierne Median er middelværdien, når dataværdierne er sorteret (eller gennemsnittet af de 2 mellemværdier, hvis der er et lige antal dataværdier). Mode er dataværdi (erne), der forekommer med den største frekvens. Varians og standardafvigelse afhænger Læs mere »

Den gennemsnitlige (middel) og medianen (midtpunkt). Nogle vil tilføje tilstanden. For eksempel med værdierne: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Det gennemsnitlige er det aritmetiske gennemsnit: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medianen er værdien ligeværdig (numerisk) fra rækkevidde ekstremer. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 BEMÆRK: I dette sæt data er det samme værdi som middelværdien, men det er normalt ikke tilfældet. Moden er den mest almindelige værdi (er) i et sæt. Der er ingen i dette sæt (ingen dubletter). Det er en almindeligvis Læs mere »

Egenskaber af en densitetskurve ville være: Alltid positiv og int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Densitetsfunktionen F (oo) = 1 medmindre andet er begrænset. hvis a er den øvre grænse for x derefter. F (a) = 1 hvor f (x> = a) = 0 Læs mere »

De gennemsnitlige (gennemsnitlige) og standardafvigelser kan opnås direkte fra en regnemaskine i stat-tilstand. Dette giver barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77. Strengt set, da alle datapunkter i prøverummet er tal, skal vi også udtrykke middelværdien også som et helt tal til det korrekte antal signifikante tal, dvs. barx = 220. De 2 standardafvigelser afhænger af, om du vil have stikprøven eller befolkningsstandardafvigelsen, også afrundet til nærmeste heltalsværdi, s_x = 291 og sigma_x = 280 Området er simpelthen x_ (maks) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. For at Læs mere »

Ja, dette eksempel passer til "korrelation vs årsagssammenhæng". Selv om ejerens data er et bemærkelsesværdigt bevis for sammenhæng, kan ejeren ikke konkludere årsagssammenhæng, fordi dette ikke er et randomiseret forsøg. I stedet er det der sandsynligvis sket her, at de, der ønskede at eje et kæledyr og kunne give det, var de mennesker, der endte med et kæledyr. Ønsket om at eje kæledyr berettiger deres lykke bagefter, og evnen til at rådgive kæledyret peger på, at de sandsynligvis var finansielt uafhængige, de havde sandsynligv Læs mere »

Hvis de givne data er hele befolkningen, så: farve (hvid) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Hvis de givne data er en stikprøve af befolkningen, så farve (hvid) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 For at finde variansen (sigma_ "pop" ^ 2) og standardafvigelse (sigma_ "pop") af en population Find summen af befolkningsværdierne Opdel efter antallet af værdier i befolkningen for at opnå den gennemsnitlige For hver populationsværdi beregne forskellen mellem denne værd Læs mere »

Variance = 3.050.000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) Find først gennemsnittet: gennemsnit = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 find afvigelser for hvert tal - dette gøres ved at trække gennemsnittet: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 derefter firkantet hver afvigelse: (-466,6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 variansen er middelværdien af disse værdier: varians = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) Standardafvigelsen er kvadratroten af variansen: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Læs mere »

Befolkningsvariationen er: sigma ^ 2 ~ = 476.7, og populationsstandardafvigelsen er kvadratroden af denne værdi: sigma ~ = 21,83 Først antages det, at dette er hele værdipopulationen. Derfor søger vi populationsvariancen. Hvis disse tal var et sæt prøver fra en større befolkning, ville vi se efter stikprøvevariancen, der afviger fra befolkningsvariancen med en faktor n // (n-1) Formlen for populationsvariancen er sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 hvor mu er populationsmiddelet, som kan beregnes ud fra mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i I vores befolkning er middelvær Læs mere »

Forudsat at vi har at gøre med hele befolkningen og ikke kun en prøve: Variance sigma ^ 2 = 44.383.45 Standardafvigelse sigma = 210.6738 De fleste videnskabelige regnemaskiner eller regneark giver dig mulighed for at bestemme disse værdier direkte. Hvis du skal gøre det på en mere metodisk måde: Bestem summen af de givne dataværdier. Beregn gennemsnittet ved at dividere summen ved antallet af dataindtastninger. For hver dataværdi beregnes dens afvigelse fra middelværdien ved at subtrahere dataværdien fra middelværdien. For hver dataværdiens afvigelse fra gennemsn Læs mere »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> variance sigma = 28,56-> 1 standardafvigelse Variansen er en slags gennemsnitlig måling af variationen af dataene om linien med den bedste pasform. Det er afledt af: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Hvor sum betyder betyder tilføj det hele up barx er middelværdien (nogle gange bruger de mu) n er antallet af data, der bruges sigma ^ 2 er variansen (nogle gange bruger de s) sigma er en standardafvigelse Denne ligning med lidt manipulation slutter som: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" for varians sigma = sqrt ( sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" for 1 st Læs mere »

Variance (population): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Standardafvigelse (population): sigma_ "pop" = 3,55 Summen af dataværdierne er 42 Middelværdien af dataværdierne er 42/7 = 6 For hver af dataværdierne kan vi beregne forskellen mellem dataværdien og middelværdien og derefter kvadrat den forskel. Summen af de kvadratiske forskelle divideret med antallet af dataværdier giver befolkningsvariancen (sigma_ "pop" ^ 2). Kvadratroten af befolkningsvariancen giver befolkningsstandardafvigelsen (sigma_ "pop") Bemærk: Jeg har antaget, at dataværdier Læs mere »

En F-test forudsætter, at data distribueres normalt, og at prøverne er uafhængige af hinanden. En F-test forudsætter, at data distribueres normalt, og at prøverne er uafhængige af hinanden. Data, som adskiller sig fra den normale fordeling, skyldes nogle få grunde. Dataene kunne være skævt, eller stikprøvestørrelsen kunne være for lille til at nå en normal fordeling. Uanset årsagen antager F-test en normal fordeling og vil resultere i unøjagtige resultater, hvis dataene afviger væsentligt fra denne fordeling. F-test antager også, at datapu Læs mere »

Da der ikke er nogen matematisk ligning, der kan beregne området under den normale kurve mellem to punkter, er der ingen formel for at finde sandsynligheden i z-tabellen for at løse med hånden. Dette er grunden til, at z-tabeller leveres, normalt med præcision på 4 decimaler. Men der er formler til at beregne disse sandsynligheder med meget høj præcision ved hjælp af software som Excel, R, og udstyr som TI-kalkulator. I Excel, er til venstre for z givet af: NORM.DIST (z, 0,1, true) I TI-calculator kan vi bruge normalcdf (-1E99, z) for at få området til venstre for den z-v&# Læs mere »

Chi Squared distributioner kan bruges til at beskrive statistiske mængder, som er en funktion af en sum af kvadrater. Chi-kvadreret fordeling er fordelingen af en værdi, som er summen af kvadrater af k normalt fordelte tilfældige variabler. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF af Chi Squared-fordeling er givet ved: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Hvor k er antallet af frihedsgrader, og x er værdien af Q, for hvilken vi søger sandsynligheden. Anvendelsen af Chi Squared-distributionen er i modellering af ting, der involverer summerne af kvadratiske værdier. Læs mere »

En brug af co-varians er at studere korrelationen. Når vi har prøvedata vedrørende to afhængige variabler, bliver ko-variansen relevant. Co-variance er et mål for effekten af variation mellem de to variabler. Når vi har to afhængige variabler, siger X og Y, kan vi studere variationen inden for værdierne af X - dette er sigma_x ^ 2 Variationen inden for værdierne af Y er variansen af y sigma_y ^ 2. Undersøgelsen af den samtidige variation mellem X og Y hedder COV (X, Y) eller sigma_ (xy). Læs mere »

Det afslører formen af forholdet mellem variabler. Se venligst mit svar på Hvad er en regressionsanalyse ?. Det afslører formen af forholdet mellem variabler. For eksempel, om forholdet er stærkt positivt relateret, stærkt negativt relateret eller der ikke er noget forhold. For eksempel skal nedbør og landbrugsproduktivitet være stærkt korreleret, men forhold er ikke kendt. Hvis vi identificerer afgrødeudbytte for at betegne landbrugsproduktiviteten, og betragter to variabler afgrødeudbytte y og nedbør x. Konstruktion af regressionslinjen y på x ville give menin Læs mere »

Når vi bruger regressionslinjen til at forudsige et punkt, hvis x-værdi ligger uden for rækkevidden af x-værdier af træningsdata, kaldes det ekstrapolering. For at (med vilje) ekstrapolere bruger vi kun regressionslinjen til at forudsige værdier, der ligger langt fra træningsdata. Bemærk, at ekstrapolering ikke giver pålidelige forudsigelser, fordi regressionslinjen måske ikke er gyldig uden for træningsdataområdet. Læs mere »

Z-score fortæller dig en observations position i forhold til resten af dens fordeling målt i standardafvigelser, når dataene har en normal fordeling. Du ser sædvanligvis position som en X-værdi, som giver den faktiske værdi af observationen. Dette er intuitivt, men giver dig ikke mulighed for at sammenligne observationer fra forskellige distributioner. Du skal også konvertere dine X-Scores til Z-Scores, så du kan bruge Standard Normal Distribution tabellerne til at opsøge værdier relateret til Z-Score. For eksempel vil du vide, om en otte år gammel pitchhastighed er u Læs mere »

Korrelation: to variabler har tendens til at variere sammen. For en positiv korrelation, hvis en variabel stiger, stiger den anden også i de givne data. Årsag: En variabel forårsager ændringerne i en anden variabel. Væsentlig forskel: Korrelation kan bare være et tilfælde. Eller måske en tredje variabel ændrer de to. For eksempel: Der er sammenhæng mellem "at sove og bære sko" og "vågne op med hovedpine". Men dette forhold er ikke kausal, fordi den virkelige årsag til dette tilfælde er (for meget) alkohol. Læs mere »

Se nedenunder. Givet: ikke p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logiske operatører: "ikke p:" ikke p, ~ p; "og:" ^^; eller: vv Logikbord, negation: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Logic Tables, og & eller: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" Læs mere »

~ = 0.9391 Før vi går ind i selve spørgsmålet, lad os tale om metoden til løsning af den. Lad os f.eks. Sige, at jeg vil redegøre for alle mulige resultater fra at flippe en fair mønt tre gange. Jeg kan få HHH, TTT, TTH og HHT. Sandsynligheden for H er 1/2 og sandsynligheden for T er også 1/2. For HHH og for TTT, er det 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 hver. For TTH og HHT er det også 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 hver, men da der er 3 måder jeg kan få hvert resultat, ender det med at være 3xx1 / 8 = 3/8 hver. Når jeg opsummerer disse resultater, får jeg 1/8 + Læs mere »

Hurtige definitioner Kvantitative data er tal: højder; vægte; hastigheder; Antal ejede ejere; flere år; etc. Kvalitative data er ikke tal. De kan omfatte yndlingsfødevarer; religioner; etniciteter; osv. Diskrete data er tal, der kan påtage sig specifikke, adskilte værdier. F.eks. Når du ruller en dør, får du 1, 2, 3, 4, 5 eller 6. Du kan ikke få en værdi på 3,75. Kontinuerlige data er tal, der kan påtage sig alle mulige decimale eller brøkdele. For eksempel kan din vægt måles præcist som 92.234 kg. Din hastighed hopper ikke fra 10 mph til Læs mere »

Man ville ofte se på IQR (Interquartile Range) for at få et mere "realistisk" kig på dataene, da det ville fjerne elimineringselementerne i vores data. Således hvis du havde et datasæt som 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Så hvis vi skulle tage gennemsnittet af bare vores IQR ville det være mere "realistisk" for vores datasæt, som om vi bare tog det normale middel, vil den ene værdi på 2956 ødelægge dataene ganske lidt. en outlier som sådan kunne komme fra noget så simpelt som en skrivefeil, så det viser, hvordan det kan være nyttigt at Læs mere »

Som navnet på emnet angiver varians er et "Variationsmåle". Variansen er et mål for variabilitet. Det betyder at for et sæt data kan du sige: "Den højere varians, jo flere forskellige data". Eksempler Et sæt data med små forskelle. A = {1,3,3,3,3,4} bar (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 Et sæt data med større forskelle. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * Læs mere »

Centralværdi, som repræsenterer hele data. > Hvis vi ser på de frekvensfordelinger, vi står over for i praksis, finder vi ud af, at der er en tendens til, at variabelværdierne er klynge omkring en central værdi; med andre ord ligger de fleste værdier i et lille interval omkring en central værdi. Denne egenskab kaldes den centrale tendens til en frekvensfordeling. Den centrale værdi, der tages som en repræsentation af hele data, kaldes et mål for central tendens eller et gennemsnit. I forhold til en frekvensfordeling betegnes et gennemsnit også som et mål f Læs mere »

Nominelt niveau - Kun etiketdata i forskellige kategorier, f.eks. Kategorisering som: Mand eller Kvinde Ordinært niveau - Data kan ordnes og bestilles, men forskel giver ikke mening, for eksempel: ranking som 1., 2. og 3.. Interval Level - Data kan bestilles, ligesom forskelle kan tages, men multiplikation / division er ikke mulig. for eksempel: kategorisering som forskellige år som 2011, 2012 mm Ratio Level - Bestilling, forskel og multiplikation / division - alle operationer er mulige. For eksempel: Alder i år, temperatur i grader mv. Diskret variabel - variablen kan kun tage punktværdier og ingen v&# Læs mere »

Ogive er et andet navn på en kumulativ frekvenskurve. På hvert punkt på ogiven får vi antallet af observationer mindre end abscissen af det punkt. Dette svar gives under hensyntagen til mindre end ogive. Ellers vil kurven give antallet af observationer større end abscissen. Mindre end kumulativ frekvensfordeling kan opnås ved vedvarende at tilføje frekvenser af klasser og skrive dem mod klassens øvre grænser. Læs mere »

(32/52) I et kort kort er halvdelen af kortene røde (26) og (forudsat ingen jokere) har vi 4 jacks, 4 dronninger og 4 konger (12). Imidlertid er billedkortene 2 jacks, 2 queens og 2 konger røde. Hvad vi vil finde er "sandsynligheden for at tegne et rødt kort ELLER et billedkort" Vores relevante sandsynligheder er at tegne et rødt kort eller et billedkort. P (rød) = (26/52) P (billede) = (12/52) For kombinerede begivenheder bruger vi formlen: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P B) som oversætter til: P (billede eller rød) = P (rød) + P (billede) -P (rødt og billede) P (bille Læs mere »

Både forudsigelses- og konfidensintervaller er snævrere nær gennemsnittet, det kan let ses i formlen for tilsvarende fejlmargin. Følgende er fejlmarginen for konfidensinterval. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} gange s_e sqrt {{ frac {1} {n} + frac {{x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Følgende er fejlmarginen for forudsigelsesintervallet E = t _ { alpha / 2, df = n-2} gange s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac { x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}}}} I begge disse ser vi termen (x_0 - bar {x}) ^ 2, som skalerer som kvadratet af afstanden til forudsigelsespunkt fra middelværdi. Dette er grunden til, at CI og Læs mere »

Ca 61,5% Sandsynligheden for at en bærbar computer er defekt er (6/22) Sandsynligheden for at en bærbar computer ikke er defekt er (16/22) Sandsynligheden for at mindst en bærbar computer er defekt, er givet af: P (1 defekt) + P (2 defekt) + P (3 defekt), da denne sandsynlighed er kumulativ. Lad X være antallet af bærbare computere, der viste sig at være defekte. P (X = 1) = (3 vælg 1) (6/22) ^ 1 gange (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 vælg 2) (6/22) ^ 2 gange 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 vælg 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Sammendrag alle sandsynlighederne) = 0,61531 ca. 0, Læs mere »

Bogstaverne "bi" betyder to. Så en bimodal distribution har to tilstande. For eksempel er {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} bimodalt med både 3 og 12 som separate adskilte tilstande. Bemærk, at indstillingerne ikke behøver at have samme frekvens. Håber det, der hjalp Kilde: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Læs mere »

En bimodal graf illustrerer en bimodal fordeling, som selv defineres som en kontinuerlig sandsynlighedsfordeling med to tilstande. Generelt vil grafen for denne fordelings sandsynlighedstæthedsfunktion ligne en "to-humped" distribution; det vil sige, snarere end den enkelte top, der er til stede i en normal fordeling eller bellkurve, vil grafen have to toppe. Bimodalfordeling, men måske mindre almindelig end normalfordeling, forekommer stadig i naturen. Hodgkins lymfom er for eksempel en sygdom, der forekommer oftere inden for to specifikke aldersgrupper end blandt folk i andre aldre; Specielt hos unge Læs mere »

"Bin" i et histogram er valget af enhed og afstand på X-aksen.Alle data i en sandsynlighedsfordeling repræsenteret visuelt af et histogram fyldes i de tilsvarende bakker. Højden på hver bin er en måling af frekvensen, med hvilken data vises inden for rækkevidden af den bin i distributionen. Eksempelvis er i hvert af disse stiger opadgående fra X-aksen i dette prøvehistogram en enkelt bin. Og i kassen fra højde 75 til højde 80 er der 10 datapunkter (i dette tilfælde er der 10 kirsebærtræer i en højde mellem 75 og 80 fod). Kilde: Wikipedia side Læs mere »

Se den fulde forklaring præsenteret. Når vi har 100 mønter, og vi giver disse mønter til et sæt mennesker på nogen måde, siges det, at vi distribuerer mønter. På samme måde, når den samlede sandsynlighed (som er 1) fordeles mellem de forskellige værdier, der er knyttet til den tilfældige variabel, distribuerer vi sandsynligheden. Derfor kaldes det en sandsynlighedsfordeling. Hvis der er en regel, der bestemmer, hvilken sandsynlighed der skal tildeles til hvilken værdi, så kaldes en sådan regel sandsynlighedsfordelingsfunktionen. Binomialfordeli Læs mere »

Chi-kvadratfordelingen er en af de mest anvendte distributioner og er fordelingen af chi-firkantet statistikken. Chi-kvadratfordelingen er en af de mest anvendte distributioner. Det er fordelingen af summen af kvadreret standard normale afvigelser. Fordelingens gennemsnit er lig med graden af frihed, og variansen af chi-kvadratfordelingen er to gange multipliceret med grader af frihed. Dette er den fordeling, der anvendes ved gennemførelse af en chi-kvadratprøve, der sammenligner observeret versus forventede værdier og ved gennemførelse af en chi-kvadratprøve for at teste for forskelle i to Læs mere »

En chi-kvadreret test for uafhængighedstest, hvis der er et signifikant forhold mellem to eller flere grupper af kategoriske data fra samme population. En chi-kvadreret test for uafhængighedstest, hvis der er et signifikant forhold mellem to eller flere grupper af kategoriske data fra samme population. Nulhypotesen for denne test er, at der ikke er nogen relation. Det er en af de mest anvendte tests i statistik. For at kunne bruge denne test skal dine observationer være uafhængige, og dine forventede værdier skal være større end fem. Ligningen til at beregne en chi-firkant for hånd Læs mere »

Chi ^ 2-testen bruges til at undersøge, om fordelingen af kategoriske variabler adskiller sig fra hinanden. Chi ^ 2-testen kan kun anvendes på faktiske tal, ikke på procentsatser, proportioner eller midler. Chi ^ 2-statistikken sammenligner tallene eller tællerne af kategoriske svar mellem to eller flere uafhængige grupper. Sammenfattende: Chi ^ 2-testen bruges til at undersøge, om fordelingen af kategoriske variabler adskiller sig fra hinanden. Læs mere »

Se nedenfor: En kombination er en gruppering af forskellige objekter uden hensyntagen til den rækkefølge, grupperingen er lavet i. Som et eksempel er en pokerhånd en kombination - vi er ligeglade i hvilken rækkefølge vi behandler kortene, kun at vi holder Royal Flush (eller et par 3'er). Formlen for at finde en kombination er: C_ (n, k) = (n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Med n = "population", k = " picks "Som eksempel er antallet af mulige 5-kort pokerhænder: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Lad os evaluere det! (52xx51xxcancelcolor (orange) (50 Læs mere »

En standard box og whisker plot er en visuel repræsentation af alle datapunkter, herunder de punkter, der er placeret langt til venstre eller langt til højre i datasættet. Sådanne ekstreme datapunkter hedder 'outliers'. I modsætning til standard boxplot omfatter ikke en ændret boxplot outliers. I stedet er outliers repræsenteret som punkter ud over "whiskers", for at repræsentere mere præcist dispersionen af dataene. Læs mere »

F-Test. F-testen er en statistisk testmekanisme designet til at teste befolkningsvariationer ligestilling. Det gør det ved at sammenligne forholdet mellem afvigelserne. Så hvis afvigelserne er ens, vil forholdet mellem afvigelserne være 1. Alle hypotesetestning sker under forudsætning af, at nullhypotesen er sand. Læs mere »

Vi bruger en ANOVA til at teste for betydelige forskelle mellem midler. Vi bruger en ANOVA eller variansanalyse til at teste for signifikante forskelle mellem midler fra flere grupper. For eksempel, hvis vi ønskede at vide, om den gennemsnitlige GPA for biologi, kemi, fysik og calculus majors var forskellig, kunne vi bruge en ANOVA. Hvis vi kun havde to grupper, ville vores ANOVA være det samme som en t-test. Der er tre grundlæggende antagelser om en ANOVA: Afhængige variabler i hver gruppe fordeles normalt. Befolkningsafvigelser i hver gruppe er ens. Observationer er uafhængige af hinanden Læs mere »

Se nedenunder. En kategorisk variabel er en kategori eller type. For eksempel er hårfarve en kategorisk værdi eller hjemby er en kategorisk variabel. Arter, behandlingstype og køn er alle kategoriske variabler. En numerisk variabel er en variabel, hvor måling eller tal har en numerisk betydning. For eksempel er den samlede nedbør målt i tommer en numerisk værdi, puls er en numerisk værdi, antallet af cheeseburgere, der indtages i en time, er en numerisk værdi. En kategorisk variabel kan udtrykkes som et tal med henblik på statistik, men disse tal har ikke den samme betydnin Læs mere »

Envejs ANOVA er en ANOVA, hvor du har en uafhængig variabel, der har mere end to betingelser. For to eller flere uafhængige variabler vil du bruge en tovejs ANOVA. En envejs ANOVA er en ANOVA, hvor du har en uafhængig variabel, der har mere end to betingelser. Dette er i modsætning til en tovejs ANOVA, hvor du har to uafhængige variabler, og hver har flere betingelser. For eksempel ville du bruge en envejs ANOVA, hvis du ønskede at bestemme virkningerne af kaffemærker på puls. Din uafhængige variabel er kaffemærket. Du ville bruge en tovejs ANOVA, hvis du ønskede at be Læs mere »

Et begreb om en begivenhed er en yderst vigtig i Theory of Probabilities. Faktisk er det et af de grundlæggende begreber, som et punkt i geometri eller ligning i algebra. Først og fremmest anser vi et tilfældigt eksperiment - enhver fysisk eller mental handling, der har et vist antal resultater. Vi tæller for eksempel penge i vores tegnebog eller forudsiger morgendagens børsindeksværdi. I begge og mange andre tilfælde resulterer det tilfældige eksperiment i visse resultater (det nøjagtige beløb, den nøjagtige aktiemarkedsindeksværdi osv.) Disse individuelle result Læs mere »

Se nedenfor. En tilfældig variabel er numeriske resultater af et sæt mulige værdier fra et tilfældigt eksperiment. For eksempel vælger vi tilfældigt en sko fra en skoforretning og søger to numeriske værdier af størrelse og pris. En diskret tilfældig variabel har et begrænset antal mulige værdier eller en uendelig sekvens af talbare reelle tal. For eksempel størrelse på sko, som kun kan tage et begrænset antal mulige værdier. Mens en kontinuerlig tilfældig variabel kan tage alle værdier i et interval med reelle tal. For eksempel kan pr Læs mere »

Regressionsanalyse er en statistisk proces til estimering af forholdet mellem variabler. Regressionsanalyse er en statistisk proces til estimering af forholdet mellem variabler. Det er et generisk udtryk for alle metoder, der forsøger at tilpasse en model til observerede data for at kvantificere forholdet mellem to grupper af variabler, hvor fokus er på forholdet mellem en afhængig variabel og en eller flere uafhængige variabler. Forholdet kan dog ikke være nøjagtigt for alle observerede datapunkter. Således indeholder en sådan analyse meget ofte et fejlelement, der introduceres for Læs mere »

Det er en frekvensfordeling, hvor alle tal er repræsenteret som en brøkdel eller procentdel af den komplette prøvestørrelse. Der er virkelig ikke mere til det. Du tilføjer alle frekvensnumre for at få en grand total = din stikstørrelse. Derefter deler du hvert frekvensnummer med din stikstørrelse for at få en relativ frekvensfraktion. Multiplicér denne fraktion med 100 for at få en procentdel. Du kan indsætte disse procentsatser (eller fraktioner) i en separat kolonne efter dine frekvensnumre. Kumulativ frekvens Hvis du har bestilt værdier, som testresultater Læs mere »

En relativ frekvens tabel er en tabel, der registrerer tæller af data i procentform, også den relative frekvens. Det bruges, når du forsøger at sammenligne kategorier i tabellen. Dette er en relativ frekvens tabel. Bemærk, at værdierne for cellerne i tabellen er i procent i stedet for de faktiske frekvenser. Du finder disse værdier ved at sætte de enkelte frekvenser over række i alt. Fordelen ved relativ frekvens tabeller over frekvens tabeller er, at med procentdele kan du sammenligne kategorier. Læs mere »

Prøvekovariansen er en måling af, hvor meget variabler der er forskellige fra hinanden inden for en prøve. Covariance fortæller dig, hvordan to variable er relateret til hinanden i en lineær skala. Det fortæller dig, hvor stærkt korreleret din X er til din Y. For eksempel, hvis din kovarians er større end nul betyder det, at din Y stiger, mens din X stiger. En prøve i statistik er kun en delmængde af en større befolkning eller gruppe. For eksempel kan du tage en prøve af en grundskole i landet i stedet for at indsamle data fra hver grundskole i landet. Sålede Læs mere »

En unimodal distribution er en distribution, der har en mode. En unimodal distribution er en distribution, der har en mode. Vi ser en åbenbar højdepunkt i dataene. Billedet nedenfor viser en unimodal fordeling: I modsætning hertil ser en bimodal distribution sådan ud: I det første billede ser vi en top. I det andet billede ser vi, at der er to toppe. En unimodal distribution kan normalt fordeles, men det behøver ikke at være. Læs mere »

Se forklaringen Når et stort antal numeriske data er til rådighed, er det ikke altid muligt at undersøge alle numeriske data og nå frem til en konklusion. Der er derfor et behov for at reducere dataene til en eller en håndfuld tal, så en sammenligning er mulig. Det er til dette formål, at vi har foranstaltninger af central tendens defineret i statistikken. En måling af central tendens giver os en numerisk værdi, der kan bruges til sammenligning. Derfor skal det være et nummer, der er centreret omkring det store datamængde - et punkt af gravitationstræk mod hvilken Læs mere »

Der er stort set to typer datasæt - kategorisk eller kvalitativ - numerisk eller kvantitativ En kategorisk data eller ikke-numerisk data - hvor variabel har værdien af observationer i form af kategorier, desuden kan den have to typer-a. Nominel b. Ordinære a.Nominal data har fået navngivne kategorier f.eks. Ægteskabelig status vil være en nominel data, da den vil få observationer i følgende kategorier - Ugifte, gift, skilt / adskilt, enke b.Ordinaldata vil også tage navngivne kategorier, men kategorier vil have rang. f.eks. Risiko for at erhverve en hospitalsbaseret infektion v Læs mere »

En normal fordeling er helt symmetrisk, en skæv fordeling er ikke. I en positivt skæv fordeling er "tå" på den større side længere end på den anden side, hvilket forårsager, at medianen, og især middelværdien, bevæger sig til højre. I en negativ skæv fordeling flyttes disse til venstre på grund af en længere "tå" ved de mindre værdier. I en ikke-skæv normalfordelingsmodus er median og middelværdi alle med samme værdi. (billeder fra internettet) Læs mere »