Statistik

Alt dette betyder, at minimumet er mellem summen af forskellen mellem den faktiske y-værdi og den forudsagte y-værdi. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 betyder blot minimumet mellem summen af alle resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 alt dette middel er minimumet mellem summen af forskellen mellem den faktiske y-værdi og den forudsagte y-værdi. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 På denne måde ved at minimere fejlen mellem den forudsagte og den fejl, du får den bedste pasform til regressionslinjen. Læs mere »

En Pearson chi-square test kan referere til en test af uafhængighed eller en godhed af pasform test. Når vi henviser til en "Pearson's chi-square test", kan vi referere til en af to tests: Pearson's chi-square test af uafhængighed eller Pearson's chi-square godhed-of-fit test. Godhed af pasformtest bestemmer, om et datasættes fordeling afviger væsentligt fra en teoretisk fordeling. Dataene skal ophæves. Uafhængighedsprøver bestemmer, om uparvede observationer af to variabler er uafhængige af hinanden. Observerede værdier Forventede værdier Ved hj Læs mere »

Befolkningsvariation er den numeriske mængde en befolkning adskiller sig fra hinanden. En befolknings variance fortæller dig, hvor meget dataene distribueres. For eksempel, hvis din gennemsnit er 10, men du har masser af variabilitet i dine data, med målinger langt større og lavere end 10, vil du have stor varians. Hvis din population har et gennemsnit på 10, og du har meget lidt variation, med de fleste af dine data målt som 10 eller tæt på 10, så vil du have en lav befolkningsvariation. Befolkningsvariationen måles som følger: Læs mere »

Regressionsanalyse er en matematisk proces til estimering af forholdet mellem variabler. Regressionsanalyse giver os mulighed for at estimere gennemsnitsværdien af den afhængige variabel for givet de uafhængige variabler. I evalueringsprocessen er det første mål at finde ud af en funktion af de uafhængige variabler kaldet regressionsfunktionen. Funktionen kan være lineær eller polynomisk. I matematik er thera flere metoder til regressionsanalyse. Læs mere »

En fordeling er skævt, hvis en af dets haler er længere end den anden. Når man ser på et datasæt, er der i det væsentlige tre muligheder. Datasættet er omtrent symmetrisk, hvilket betyder at der er omkring lige så mange vilkår på venstre side af medianen som på højre side. Dette er ikke skæv fordeling. Datasættet har en negativ skævhed, hvilket betyder, at den har en hale på den negative side af medianen. Dette manifesterer sig med en stor spids mod højre, fordi der er mange positive udtryk. Dette er skæv fordeling. Datasættet h Læs mere »

Den justerer for forklarende variabel forspænding. Hver gang du tilføjer en yderligere forklarende variabel til en multivariativ regression, vil R-kvadreret øge fører statistikeren til at tro, at der findes en stærkere sammenhæng med de tilføjede oplysninger. For at korrigere for denne opadgående bias anvendes den justerede R-kvadreret. Læs mere »

Mean = Summen af alle værdier / antal værdier. Middel er typisk det bedste mål for central tendensen, fordi det tager hensyn til alle værdier. Men det er let påvirket af enhver ekstrem værdi / outlier. Bemærk, at Mean kun kan defineres på interval og forhold niveau af måling. Median er midtpunktet for data, når det er arrangeret i rækkefølge. Det er typisk, når datasættet har ekstreme værdier eller er skævt i en eller anden retning. Bemærk at median er defineret på ordinært, interval og ratio niveau af måling Mode er det hy Læs mere »

Mean = 9.22 Median = 9 Mode = 10 Range = 2 gennemsnit (gennemsnit) x tally mark frekvens 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Total frekvens = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 Givet - 10,10,9,9,10,8,9,10 og 8 Arranger dem i stigende rækkefølge 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5th item = 9 Mode = det punkt, der forekommer mere umber of times mode = 10 Område = Største værdi - Mindste Værdiinterval = (10-8) Område = 2 Læs mere »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) fra tabeller vi har P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P 0 <Z <0,94) = 0,3264 Læs mere »

I en binomialindstilling er der kun to mulige resultater pr. Forsøg. Afhængigt af hvad du vil, kalder du en af mulighederne, fejler og den anden en succes. Eksempel: Du kan kalde at rulle en 6 med en dysesucces, og en ikke-6 a-fejl. Afhængig af vilkårene i spillet kan rulning en 6 koste dig penge, og du vil måske ændre vilkårene. Kort sagt: Der er kun to mulige resultater pr. Forsøg, og du kan nævne dem som du vil: Hvid-Sort, Heads-Tails, uanset. Normalt kaldes den du bruger som P i beregninger (sandsynlighed for) succes. Læs mere »

"Dette betyder sandsynligheden for hændelsen A, når hændelsen B sker" "Pr (A | B) er den betingede sandsynlighed." "Dette betyder sandsynligheden for, at hændelsen A sker, i tilstanden B, der sker." "Et eksempel:" "A = kaster 3 øjne med en terning" "B = kaster mindre end 4 øjne med en terning" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 vi kender kun 1,2 eller 3 øjne er mulige) " Læs mere »

Chi square test af uafhængighed hjælper os med at finde ud af om 2 eller flere attributter er associerede eller ej. om skak hjælper med at øge barnets matematik eller ej. Det er ikke et mål for graden af forholdet mellem attributterne. det fortæller kun os, om to principper for klassificering er væsentligt beslægtede eller ej, uden henvisning til antagelser om form for forhold.chi square test af homogenitet er en forlængelse af chi square test af uafhængighed ... test af homogenitet er anvendelig til at bestemme, om 2 eller flere uafhængige tilfældige prøver Læs mere »

En kovariansmatrix er en mere generaliseret form af en simpel korrelationsmatrix. Korrelation er en skaleret version af kovarians; Bemærk, at de to parametre altid har samme tegn (positiv, negativ eller 0). Når tegnet er positivt, siges variablerne positivt korreleret; Når tegnet er negativt, siges variablerne negativt korreleret; og når tegnet er 0, siges variablerne at være ukorrelerede. Bemærk også, at korrelationen er dimensionløs, da tælleren og nævneren har de samme fysiske enheder, nemlig produktet af enhederne X og Y. Best Linear Predictor Antag at X er en tilfæ Læs mere »

En diskret tilfældig variabel har et begrænset antal mulige værdier. En kontinuerlig tilfældig variabel kunne have nogen værdi (normalt inden for et vist interval). En diskret tilfældig variabel er typisk et helt tal, selv om det kan være en rationel fraktion. Som et eksempel på en diskret tilfældig variabel: værdien opnået ved at rulle en standard 6-sidet dyse er en diskret tilfældig variabel, der kun har de mulige værdier: 1, 2, 3, 4, 5 og 6. Som et andet eksempel på en Diskret tilfældig variabel: Fraktionen af de næste 100 køretøj Læs mere »

En måde at kende diskret eller kontinuert på er, at i tilfælde af diskret vil et punkt have masse, og i kontinuitet har et punkt ingen masse. dette forstås bedre, når man observerer graferne. Lad os se på Diskret først. Tag et kig på dens pmf, hvordan massen sidder på punkterne? Se nu på sin cdf-meddelelse, hvordan værdierne går op i trin, og at linjen ikke er kontinuerlig? Dette viser også, hvordan der er masse på tidspunktet på pmf Nu skal vi se på Kontinuerlig sag at observere sin pdf meddelelse, hvordan masse sidder ikke på et punkt, m Læs mere »

Se forklaringsafsnittet Befolkningsvariation = (sum (x-barx) ^ 2) / N Hvor - x er observationsbarxen er middelværdien af serien N er befolkningens størrelse Varianteksempel = (sum (x-barx) ^ 2) / (n-1) Hvor - x er observationsbarxen er middelværdien af serien n-1 er frihedsgrader (hvor n er størrelsen af prøven.) Læs mere »

Faktisk er der tre hovedtyper af data. Kvalitative eller kategoriske data har ingen logisk rækkefølge og kan ikke oversættes til en numerisk værdi. Øjenfarve er et eksempel, fordi 'brun' ikke er højere eller lavere end 'blå'. Kvantitative eller numeriske data er tal, og på den måde indfører de en ordre. Eksempler er alder, højde, vægt. Men se det! Ikke alle numeriske data er kvantitative. Et eksempel på en undtagelse er sikkerhedskoden på dit kreditkort - der er ingen logisk ordre mellem dem. Klassedata betragtes som den tredje type. De e Læs mere »

Det afhænger af, om ordren er vigtig. Eksempel: Lad os sige, at du vælger et udvalg af tre til at repræsentere din klasse på 30 elever: For det første medlem har du 30 valg. For det andet har du 29 For den tredje har du 28 For i alt 30 * 29 * 28 = 24360 muligt permutationer Nu antages det at valgbestemmelsen er relevant: den første bliver kaldt 'præsident', den anden bliver 'sekretær' og den tredje bliver blot 'medlem'. Hvis dette ikke er tilfældet (alle tre er ens), er den rækkefølge, de vælges i, ikke vigtig. Med tre plukket er der 3 * 2 Læs mere »

Den væsentligste forskel er, at kontinuerlige data er målbare, og diskrete data kan kun have visse værdier. De kan være tæller. Eksempler på kontinuerlig: ** Højde, vægt, indkomst er målelige og kan have nogen værdi. Eksempler på diskrete: Faktisk er der to slags diskrete data: Antal: Antal børn. Klassevariabel: Øjenfarve Læs mere »

Se nedenfor: Lad os se på tallene 1, 2, 3, 4, 5. Middelværdien er summen af værdier divideret med tællingen: 15/5 = 3 Medianen er mellemfristen, når den er opført i stigende (eller faldende! ) rækkefølge, som er 3. Så i dette tilfælde er de ens. Middelværdien og medianen reagerer forskelligt på forskellige ændringer i datasættet. Hvis jeg for eksempel ændrer 5 til 15, vil gennemsnittet helt sikkert ændre sig (25/5 = 5), men medianen forbliver den samme ved 3. Hvis datasættet ændres, hvor summen af værdierne er 15, men mellemfri Læs mere »

Graden af variansfrihed er n, men graden af frihed for prøvevariation er n-1. Bemærk at "Varians" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Bemærk også at "Variantvariant" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Læs mere »

Median er 39 Middelværdi er: 39 7/12 Middelværdien af tal er summen af alle tal divideret med deres mængde. I dette tilfælde er gennemsnittet: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Median af et mere og mere ordnet sæt tal er "Mellem" -nummeret for et sæt med ulige antal tal Middelværdien af 2 "Mellem" tal for et sæt med lige antal tal. Det givne sæt er allerede bestilt, så vi kan beregne medianen. I det givne sæt er der 12 tal, så vi skal finde elementerne nummer 6 og 7 og beregne deres gennemsnit: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Læs mere »

Justeret R-kvadreret gælder kun for flere regressioner. Når du tilføjer flere uafhængige variabler til en multipelregression, øges værdien af R-kvadreret, hvilket giver dig indtryk af, at du har en bedre model, som ikke nødvendigvis er tilfældet. Uden at gå i dybden vil den justerede R-kvadrat tage højde for denne forspænding af stigende R-kvadreret. Hvis du undersøger eventuelle multiple regressionsresultater, vil du bemærke, at den justerede R-kvadrat er ALDRIG mindre end R-kvadreret, fordi bias er fjernet. Målet med statistikeren er at optimere den b Læs mere »

VAR.S> VAR.P VAR.S beregner variansen forudsat givne data er en prøve. VAR.P beregner variansen, forudsat at givne data er en population. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Da du bruger de samme data for begge, vil VAR.S give en værdi højere end VAR.P, altid. Men du skal bruge VAR.S, fordi de givne data faktisk er stikprøvedata. Rediger: Hvorfor er de to formler forskellige? Tjek Bessels korrektion. Læs mere »

Det nemmeste ville beregne gennemsnittet af afstanden mellem hvert datapunkt og middelværdien. Men hvis du beregner det direkte, ville du ende med nul. For at omgå dette beregner vi kvadratet af afstanden, får gennemsnittet, så kvadratroden for at få den oprindelige skala tilbage. Hvis data er x_i, er jeg fra 1 til n, (x_1, x_2, ....., x_n) og gennemsnittet er bar x, så Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / n) Læs mere »

Sigma = sqrt ((x-barx) ^ 2) / n Denne formel kan bruges i en individuel observationsserie. sigma = sqrt ((x-barx) ^ 2) / n Hvor - x er observationsbarxen er Mean af serien n er antallet af objekter eller observationer Læs mere »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) Den forventede værdi af x i diskret tilfælde er E (x) = sum p (x) x men dette er med sum p (x) = 1 fordelingen angivet her er ikke summen til 1, så jeg antager, at en anden værdi eksisterer og kalder det p (x = y) = .5 og standardafvigelsen sigma (x) = sqrt (sum (xE )) 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt ( -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((96) ^ 2 .04+ (1,52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2, 5) s Læs mere »

Q_1 = 15 Hvis du har en TI-84-kalkulator i hånden: Du kan følge disse trin: Først sættes tallene i rækkefølge. Derefter skal du trykke på stat knappen. Derefter "1: Rediger" og fortsæt og indtast dine værdier i rækkefølge. Tryk derefter på stat knappen igen og gå til "CALC" og tryk "1: 1-Var Stats" tryk på beregne. Rul derefter ned, indtil du ser Q_1. Den værdi er dit svar :) Læs mere »

Se nedenfor :) Du bestemmer først værdien af Q_1 og Q_3. Når du har fundet disse værdier, trækker du fra: Q_3-Q_1 Dette kaldes interkvartileområdet. Nu multiplicerer du dit resultat med 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "dit resultat" Så tilføjer du dit resultat (R) til Q_3 R + Q_3 og trækker Q_1 - R Du har to tal, dette vil være et interval. Ethvert tal uden for dette område er overvejet en outlier. Hvis du har brug for yderligere præcisering, spørg venligst! Læs mere »

Ligning for mindst kvadrater lineær regression: y = mx + b hvor m = (sum (x_iy_i) - (sum x_i sum y_i) / n) / (sum x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2 / n) og b = (sum y_i - m sum x_i) / n for en samling af n par (x_i, y_i) Dette ser forfærdeligt ud til at evaluere (og det er, hvis du gør det for hånd); men ved hjælp af en computer (med for eksempel et regneark med kolonner: y, x, xy og x ^ 2) er det ikke så dårligt. Læs mere »

~ ~ 7,35 Husk at den geometriske gennemsnit mellem to tal a og b er farve (brun) (sqrt (ab) Så det geometriske gennemsnit mellem 3 og 18 er rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) farve (grøn) ~~ 7,35 Læs mere »

3.742 "" afrundet til 3 decimaler Det geometriske gennemsnit af 2 tal kan skrives som: 2 / x = x / 7 "" larr cross multiplication giver: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3,742 " " Læs mere »

"GM af" 81 og 4 "pr. Definition er" sqrt (81xx4) = 18. Læs mere »

Området er 0,532 For at finde rækkevidden af et sæt tal finder du forskellen mellem den mindste værdi og den største værdi. Så, først af, omarrangere tallene fra mindst til største. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65. Som vist ovenfor kan du se, at det mindste tal er 0.118 og det største tal er 0,65. Da vi skal finde forskellen, er det næste trin at trække den mindre værdi fra den største værdi. 0,65 - 0,118 = 0,532 Så er intervallet 0,532 Læs mere »

Det harmoniske middel er en type gennemsnit repræsenteret af følgende formel. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Det harmoniske middel er en bestemt type gennemsnit, der anvendes ved beregning af middelværdier af enheder eller hastigheder, såsom hastighedshastighed. Det er anderledes end det aritmetiske gennemsnit og er altid lavere. Formlen er: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n repræsenterer antallet af termer i datasættet. x_1 repræsenterer den første værdi i sættet. Tag f.eks. Følgende problem. Hvad er det harmoniske gennemsnit af 2,4,5,8,10? H Læs mere »

141 Hvis X = matematikken og Y = den verbale score, E (X) = 720 og SD (X) = 100 E (Y) = 640 og SD (Y) = 100 Du kan ikke tilføje disse standardafvigelser for at finde standarden afvigelse for den sammensatte score Vi kan dog tilføje variationer. Varians er kvadratet af standardafvigelsen. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, men da vi vil have standardafvigelsen, skal du blot tage kvadratroten af dette nummer. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Således er standardafvigelsen for den sammensatte score for elever i klassen 141 Læs mere »

Indtast dataene i to lister først. Jeg vil bruge parentes til at angive en knap på regnemaskinen og ALLE CAPS for at angive, hvilken funktion der skal bruges. Lad X og Y være dine to variabler, svarende til en samling punkter. Tryk på [STAT], og vælg derefter EDIT, eller tryk på [ENTER]. Dette åbner listerne, hvor du vil indtaste dataene. Indtast alle værdierne for X i liste 1, en efter en. Indtast en værdi, tryk derefter på [ENTER] for at gå ned til næste linje. Indtast nu alle værdierne for Y i liste 2 på samme måde. Tryk nu på [STAT] igen. B Læs mere »

Et histogram er en hurtig måde at få information om en prøvefordeling uden detaljeret statistisk grafik eller analyse. Uden at behøve et godt grafikprogram kan plotning af et histogram give dig en hurtig visualisering af din datafordeling. Det er vigtigt at vælge den korrekte "bin" -størrelse (grupper af data) for at få den bedste kurve tilnærmelse. Denne fortegnelse viser dig, om dine dataværdier er centreret (normalt fordelt), skævt til den ene side eller den anden eller har mere end en 'mode' - lokaliserede distributionskoncentrationer. De kan også Læs mere »

Beskrivende statistik er disciplinen om kvantitativt at beskrive hovedegenskaberne i en samling af information eller den kvantitative beskrivelse selv. Beskrivende statistikker er meget vigtige, fordi hvis vi simpelthen præsenterede vores rådata, ville det være svært at vise, hvad dataene viste, især hvis der var meget af det. Beskrivende statistik gør det muligt for os at præsentere dataene på en mere meningsfuld måde, hvilket muliggør en enklere fortolkning af dataene. For eksempel, hvis vi havde resultaterne af 100 stykker af elevernes kurser, kan vi være interesser Læs mere »

IQR = 16 "ordne datasættet i stigende rækkefølge" 71color (hvid) (x) 72farve (hvid) (x) farve (magenta) (73) farve (hvid) (x) 82farve (hvid) (x) 85farve ) (uarr) farve (hvid) (x) 86farve (hvid) (x) 86farve (hvid) (x) farve (magenta) dele dataene i 4 grupper "" median "farve (rød) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" den nederste kvartil "farve (magenta) (Q_1) = farve (magenta) (73)" øvre kvartil "farve (magenta) (Q_3) = farve (magenta) (89)" Interquartile Range "(IQR) = Q_3-Q_1 farve (hvid) (interquartile rangexxxxx) = 89-73 farve (hvid) rangexxxxx) = 16 Læs mere »

IQR = 19 (Eller 17, se notat i slutningen af forklaringen) Interkvartilstanden (IQR) er forskellen mellem den 3. kvartilværdi (Q3) og 1. kvartilværdien (Q1) af et sæt værdier. For at finde dette skal vi først sortere dataene i stigende rækkefølge: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Nu bestemmer vi medianen på listen. Medianen er generelt kendt som tallet er "center" af den stigende bestilte liste over værdier. For lister med et ulige antal indgange er det let at gøre, da der er en enkelt værdi, for hvilken et lige antal indgange er mindre end Læs mere »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Det første skridt i løsningen af dette problem er at finde ud af den samlede mængde børn, så du kan finde ud af, hvor mange børn der gik til Europa over, hvor mange børn du har i alt. Det vil se ud som 124 / t, hvor t repræsenterer den samlede mængde børn. For at finde ud af, hvad t er, finder vi 68 + 124, da det giver os summen af alle de børn, der blev undersøgt. 68 + 124 = 192 Således 192 = t Vores udtryk bliver så 124/192. Nu for at forenkle: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Da 32 er et primært tal, kan vi ikke l Læs mere »

0 intuitivt 0 varians ved hjælp af sum kvadratforskel er (x-mu) ^ 2. Der er selvfølgelig andre valg, men generelt er slutresultatet ikke negativt. Generelt er den laveste mulige værdi 0, fordi hvis x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Læs mere »

Lad mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} være den gennemsnitlige (forventede værdi) af en diskret tilfældig variabel X, der kan tage på værdier x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... med sandsynligheder P (X = x_ {i}) = p_ {i} (disse lister kan være endelige eller uendelige og summen kan være endelige eller uendelige). Variansen er sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2 = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Det foregående afsnit er definitionen af variansen sigma_ {X} ^ {2}. Den følgende bit af algebra, der bruger lineariteten af den forventede v Læs mere »

Formlen er den samme, uanset om det er en diskret tilfældig variabel eller en kontinuerlig tilfældig variabel. uanset typen af tilfældig variabel er formel for varians sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Men hvis den tilfældige variabel er diskret, bruger vi summationsprocessen. I tilfælde af en kontinuerlig tilfældig variabel bruger vi integralet. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty xf (x) dx. Herfra får vi sigma ^ 2 ved substitution. Læs mere »

Mean E (X) = 0 og variance "Var" (X) = 6/5. Bemærk at E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ (" 1, 1 ")") = 0 Bemærk også at "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Læs mere »

Betinget sandsynlighed er sandsynligheden for en given begivenhed, forudsat at du kender resultatet af en anden begivenhed. Hvis to begivenheder er uafhængige, er den betingede sandsynlighed for en begivenhed givet den anden simpelthen lig med den samlede sandsynlighed for den begivenhed. Sandsynligheden for en given B er skrevet som P (A | B). Tag for eksempel to afhængige variabler. Definer A som værende "En tilfældig amerikansk præsident fornavn er George" og B er "En tilfældig amerikansk præsident, der hedder Bush." Samlet set har der været 44 præsidenter Læs mere »

Middel = 4 113/600 Median = 3,98 Mode = 1,20 Middel er gennemsnittet af tallene "mean" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "mean" = 4 113/600 Median er " midterste "nummer, når du placerer dine numre i stigende rækkefølge 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Da der er 6 tal, er" mellemtalet "gennemsnittet af dit 3. og 4. nummer" median "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Mode er det nummer der forekommer mest, som i dette tilfælde er 1,20, da det forekommer to gange Læs mere »

Gennemsnit = 14,25, median = 15, mode = 15 Middel: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 Tilføj alle tallene op og divider derefter med hvor mange der er. Median: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Linj tallene i rækkefølge fra laveste til højeste og vælg derefter mellemværdien. I dette tilfælde, hvis der er et lige antal værdier, gå halvvejs mellem de to i midten. Mode: Den mest almindelige værdi er 15, hvis du kontrollerer omhyggeligt. Forhåbentlig er det nyttigt ... Læs mere »

Middelværdien er gennemsnittet af et sæt data, tilstanden er det hyppigste tal, der forekommer i et sæt data, og medianen er tallet i midten af datasættet. Middelværdien beregnes ved at tilføje alle tal op og dividere med mængden af tal der er i sætet (6 tal). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Dette er middelværdien Da alle numrene i dit sæt alle forekommer en gang, er der ingen tilstand. Hvis dit sæt havde en ekstra 4 eller havde tre 5'er, ville den have en særskilt tilstand. Opsæt alle tallene i rækkefølge fra mindst til stør Læs mere »

Middelværdi = 30 Median = 30 Mode = 30, 31 Middelværdien er "gennemsnittet" - summen af værdier divideret med værdiernes tælling: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Medianen er middelværdien i en streng af værdier opført fra laveste til højeste (eller højeste til laveste - de kan bare ikke forvrides): 28,30,30,31,31 median = 30 Moden er værdien det er oftest opført. I dette tilfælde er både 30 og 31 angivet to gange, så de er begge mode. Læs mere »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Middel barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / 2 ting = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 rd emne M = 12 Mode [Z] er det som vises mest af tiden I den givne fordeling 12 forekommer 2 gange. Z = 12 Læs mere »

Mean: 87.5 Mode: NO mode Median: 88 Mean = "summen af alle numrene" / "hvor mange tal der er" Der er 6 tal og deres sum er 525 Derfor er deres gennemsnit 525/6 = 87,5 Mode er nummeret med den højeste frekvens, dvs. hvilket nummer der ser mest ud i sekvensen. I dette tilfælde er der ingen tilstand, fordi hvert nummer der kun vises en gang. Median er det midterste nummer, når du placerer tallene i stigende rækkefølge 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Mellemtalet er mellem 86 og 90. Så dit midterste nummer kan findes ved (86 +90) / 2 = 88 Så din median er 88 Læs mere »

Se nedenfor skal vi sætte tallet sin orden 0, 1,1, 2,8,3,4,6% tal Median = middel nr. 0, 1,1, farve (rød) (2,8), 3,4,6 2,8 mode = hyppigste nummer. Der er ikke noget sådant i listen, ingen tilstand Range = største-mindste antal Område = 4.6-0 = 4.6 gennemsnit = sum (x_i / n) barx = (0+ 1,1 + 2,8 + 3 + 4,6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Læs mere »

Område = 7 Median = 6 Modes = 3,6,8 Mean = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Tæl antallet af værdier først: Der er 19 rækkevidde: Forskel mellem højeste og laveste værdi: farve (blå) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, farve (blå) (9) Område = farve (blå) (9-2 = 7) Median: Værdi nøjagtigt midt i et sæt data arrangeret i rækkefølge. Der er 19 værdier, så denne er let at finde. Det vil være (19 + 1) / 2 th værdien = 10. 19 = 9 + 1 + 9 farve (rød) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, farve ( rød) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) Læs mere »

66, 66, Ingen, 27 Middelværdien er det aritmetiske gennemsnit (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medianen er værdien ligeværdig (numerisk) fra rækkeviddeene. 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). Området er den numeriske værdi af forskellen mellem de laveste og højeste værdier. 79,5 - 52,5 = 27 Læs mere »

8.32,7.6,7.6 "betyder gennemsnittet" • "betyder" = ("summen af alle foranstaltningerne") / ("antallet af foranstaltninger") rArr "mean" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 farve (hvid) (rArr "middel" x) = 8,32 • "tilstanden er den hyppigste måling" rArr "mode" = 7.6larr "kun en forekommer to gange" • "Medianen er det midterste mål i en 6, farve (hvid) (x) 6.1, farve (hvid) (x) farve (magenta) (7.6), farve (hvid) (xxx) "foranstaltninger" hvid) (x) 7,6, farve (hvid) (x) 14,3 rArr "median" = 7,6 Læs mere »

Middel: 21.14 Median: 12 Område: 3 Mode: 12 Middel: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 eller 85/7 eller 12.1428 Median: Annuller (farve (rød) Annuller (farve (grøn) (11)), annuller (farve (blå) (12)), 12, annuller (farve (blå) rød) (11) = farve (rød) (11), farve (rød) (11), farve (blå) (12) , farve (blå) (12), farve (blå) (12), farve (pink) (13), farve (orange) (14) farve (hvid) .........) farve (blå) (12). Læs mere »

Det er 9 - middelværdien mellem 8 og 10 'Median' er defineret som middelværdien, når datasættet er bestilt efter værdi. Så i dit tilfælde vil det give 2 8 10 16. Hvis der er to middelværdier, defineres medianen som middelværdien mellem dem. Med større datasæt betyder dette normalt ikke meget, da de mellemliggende værdier har tendens til at være tætte. F.eks. højderne af sige 1000 voksne mænd eller indkomsten af en persons borgere. I et datasæt, der er så lille som dit, vil jeg tøve med at give center- eller spredningsfor Læs mere »

Læs mere »

0.4335 "Den komplementære begivenhed er, at maksimumet er lig med eller mindre end 25, så de tre billetter er alle tre blandt de første 25." Oddsene for det er: "(25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Så den stillede sandsynlighed er:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Yderligere forklaring:" P (A og B og C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "På den første tegner oddsene, at den første billet har nummer mindre" "eller lig med 25 er (25/30). Så P (A) = 25/30." "" Når der tegnes den anden billet, "" er der kun 29 billetter tilbag Læs mere »

Median = 19.133 Median = 19 Mode = 19 Middelværdien er det aritmetiske gennemsnit, 19.133 Medianen er "([antallet af datapunkter] + 1) ÷ 2" eller PLACE-værdien ligeværdigt (numerisk) fra rækkeviddeene i en bestilt sæt. Dette sæt indeholder 15 tal, arrangeret i orden som 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Så er middelstedet (15 + 1) / 2 = 8. stilling. Nummeret på den pågældende placering er 19. Moden er den mest almindelige værdi (er) i et sæt. I dette tilfælde er det 19, med tre forekomster i sættet. Nærheden af alle tre af Læs mere »

Dette sæt har ingen tilstand. Se forklaring. Modus (modal værdi) af et datasæt er den hyppigste værdi i sættet. Men et sæt kan enten have mere end en modal værdi eller har ingen modal værdier. Et sæt har ingen modalværdier, hvis alle værdier har det samme antal forekomster (som i det givne eksempel). Et sæt kan også have mere end en modal værdi. Eksempel: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} I disse indstillingsformer er 1 og 6 med 3 forekomster. Læs mere »

Der er ingen tilstand. "Mode" er det hyppigste nummer; den værdi, der forekommer oftest. Men i dette tilfælde vises hver værdi nøjagtigt hver gang, så der er ikke "hyppigst". Hvis et af tallene havde fundet sted selv to gange, ville det have været mode, men det er ikke tilfældet. Så der er ingen tilstand til denne liste over tal. Læs mere »

Den har kun en tilstand, som er 12 Da 12 gentages i datasættet, og der ikke er noget andet gentaget nummer i datasættet, er dette datasætets tilstand 12. Median af dette datasæt er 15. Læs mere »

Det gennemsnitlige eller aritmetiske gennemsnit. Middelværdien er den mest almindelige måling af central tendens, der anvendes på tværs af en bred vifte af data. Det skyldes, at det er en af de første beregninger, der læres i den generelle matematik, der også gælder statistikker. Det bruges (og ofte misbrugt) af de fleste, fordi det er det nemmeste for dem at forstå og beregne. Læs mere »

0,1841 For det første begynder vi med binomial: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), selvom p er ekstremt lille, er n massiv. Derfor kan vi tilnærme dette ved at bruge normal. For X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Så har vi Y ~ N (0.6,0.99994) Vi vil have P (x> = 2) ved at korrigere for normal brug grænser, vi har P (Y> = 1,5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1,5-0,6) / sqrt (0,99994) ~~ 0,90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Ved hjælp af en Z-tabel finder vi at z = 0.90 giver P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Læs mere »

Den primære anvendelse af lineær regression er at tilpasse en linje til 2 sæt data og bestemme, hvor meget de er relaterede. Eksempler er: 2 sæt aktiekurser regnskyl og afgrødeudgangstimer og karakterer Med hensyn til korrelation er den generelle konsensus: Korrelationsværdier på 0,8 eller højere betegner en stærk korrelation Korrelationsværdier på 0,5 eller højere op til 0,8 angiver en svag korrelation Korrelation værdier mindre end 0,5 angiver en meget svag korrelation f Lineær regressions- og korrelationsregnemaskine Læs mere »

(14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Sandsynligheden for at få hoveder på en given flip er 1/2. Det samme med sandsynligheden for at få haler på en given flip. Den las ting, vi har brug for at vide, er antallet af måder, vi kan bestille Heads and Tails resultaterne - og det er ((14), (7)). Samlet set har vi: (14), 7) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0,2095 Læs mere »

Hvis man antager en "ærlig" 6-sidet dø, svarer svaret som Syamini siger er "1/6". Hvis alle mulige resultater er lige så sandsynlige, er sandsynligheden for et bestemt resultat (i dit tilfælde "at opnå en 3") antallet af måder at få det konkrete udbytte divideret med det samlede antal mulige resultater. Hvis du ruller en objektiv dør, er der 6 samlede mulige resultater: 1, 2, 3, 4, 5 og 6. Det særlige resultat du er interesseret i, en 3, sker kun 1 vej. Derfor er sandsynligheden 1/6. Hvis du havde bedt om sandsynligheden for at få en "3 el Læs mere »

P = (x = 4 hoveder)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 hoveder)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 hoveder)) =" ^ 5C_4 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 hoveder)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 hoveder)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 hoveder)) = 0,155625 Læs mere »

N = 115 Mener du med en fejlmargin på 5%? Formlen for et konfidensinterval for en andel er givet af hat p + - ME, hvor ME = z * * SE (hat p). hat p er prøveforholdet z * er den kritiske værdi af z, som du kan få fra en grafisk regnemaskine eller et bord SE (hat p) er standardfejlen for prøveforholdet, som kan findes ved hjælp af sqrt ((hat p hat q) / n), hvor hat q = 1 - hat p og n er prøvestørrelsen Vi ved, at fejlmarginen skal være 0,05. Med et 90% konfidensinterval, z * ~ ~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0,88 * 0,12) / n) Vi kan nu løse for n algebraisk Læs mere »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Først skal vi finde L_1 og L_2. L_1 = 3 da der kun er tre snor: (0) (1) (2). L_2 = 7, da alle strenge uden tilstødende 0 og 2 er (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Nu skal vi finde tilbagevenden af L_n (n> = 3). Hvis strengen slutter i 1, kan vi sætte et ord efter det. Men hvis strengene slutter i 0, kan vi kun sætte 0 eller 1. Tilsvarende, hvis strengene slutter i 2, kan vi kun sætte 1 eller 2. Lad P_n, Q_n, R_n være antallet af strenger uden 0 og 2 i tilstødende positioner og slutter i henholdsvis Læs mere »

Se dette . Kredit til Gaurav Bansal. Jeg forsøgte at tænke på den bedste måde at forklare dette på, og jeg snuble over en side, der gør et rigtig flot job. Jeg vil hellere give denne fyr kredit for forklaringen. Hvis linket ikke virker for nogle, har jeg medtaget nogle oplysninger nedenfor. Simpelthen angivet: Værdien R ^ 2 er simpelthen kvadratet af korrelationskoefficienten R. Korrelationskoefficienten (R) for en model (sige med variabler x og y) tager værdier mellem -1 og 1. Det beskriver hvordan x og y er korreleret.Hvis x og y er i perfekt sammenhæng, vil denne værdi v Læs mere »

Dens {1,2,3,4,5,6}, som faktisk er et sæt af alle de mulige resultater, som definitionen af prøveplads angiver. Når du ruller en 6-sidet terning, kaldes antallet af prikker på øverste ansigt som resultat. Nu, når en terning rulles, kan vi få enten 1, 2,3,4,5 eller 6 prikker på det øverste ansigt. Det er nu resultatet. Så eksperiment her er "Rolling a 6 faced terninger" og listen over mulige resultater er "{1,2,3,4,5,6}". Prøveplads ved sin definition er en liste over alle mulige resultater af et eksperiment. Så svar på dit spørgsm Læs mere »

0,563 chance Du skal lave et sandsynligheds trædiagram, så du kan udarbejde oddsene: Samlet vil du ende op med 8/11 (originalt antal sorte penner) multipliceret med 7/10 (antal sorte penner tilbage i kassen) + 3/11 (samlet antal røde kuglepenne) ganget med 2/10 (antal røde kugler tilbage i kassen). Dette = 0,563 chance for at du vælger 2 penner af samme farve, uanset om de er 2 sort eller 2 rød. Læs mere »

Du skal se det fulde svar for at forstå, jeg ved ikke fuldt ud hvad du mener først, du får dit datasæt, hvor du regress y on x for at finde ud af, hvordan en ændring i x-effekter y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Og du vil finde forholdet mellem x og y så siger du, at modellen er som y = mx + c eller i statistik y = beta_0 + beta_1x + u disse beta_0, beta_1 er Parametrene i befolkningen og du er effekten af uobserverede variabler ellers kaldes fejlperioden, så du vil have estimatorer hatbeta_0, hatbeta_1 Så haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Dette fortæller dig, at de forudsagte koefficient Læs mere »

Hvis Gauss-Markof-antagelserne holder, giver OLS den laveste standardfejl af en lineær estimator, så den bedste lineære estimator. I betragtning af disse antagelser Parameterkoefficienter er lineære, det betyder bare, at beta_0 og beta_1 er lineære, men x-variablen har ikke at være lineær kan det være x ^ 2 Dataene er taget fra en tilfældig prøve Der er ingen perfekt multikollinearitet, så to variable er ikke perfekt korrelerede. E (u / x_j) = 0 gennemsnitlig betinget antagelse er nul, hvilket betyder at x_j-variablerne ikke giver nogen information om gennemsnittet af Læs mere »

Standardafvigelsen for {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Lad os udvikle en generel formel, da du som standard får standardafvigelse af 1, 2, 3, 4 og 5. Hvis vi har {1, 2,3, ...., n} og vi skal finde standardafvigelsen for disse tal. Bemærk at "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 betyder "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n summen _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 betyder "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 betyder "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / ) - (n + 1) / 2) ^ 2 betyder &qu Læs mere »

Nul Hvis du kun har et tal eller en million tal, der er nøjagtigt ens (som alle er 25), vil standardafvigelsen være nul. For at få en standardafvigelse større end nul skal du have en prøve, der indeholder værdier, der ikke er de samme. Så i et minimum har du brug for stikprøve med mindst to værdier, der ikke er ens for at få en standardafvigelse større end nul. håber det hjælper Læs mere »

"Del 1) 0.80164" "Del 2) 0.31125" "Der er 5 kontakter, som kan være åbne eller lukkede." "Derfor er der højst" 2 ^ 5 = 32 "tilfælde at undersøge." "Vi kan tage nogle genveje dog:" "Hvis både 1 og 4 er åbne ELLER begge 2 og 5 er åbne, kan nuværende" "ikke passere." "Så (1 ELLER 4) OG (2 ELLER 5) skal lukkes." "Men der er yderligere kriterier:" "Hvis (4 & 2) er åbne, skal 3 lukkes." "Hvis (1 & 5) er åbne, skal 3 lukkes." "Så hvis Læs mere »

Standardfejl er vores estimat for den ukendte parameter sigma (standardafvigelse). Standardfejlen er kvadratroden af variansestimatet. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Det er et mål for den gennemsnitlige lodrette afstand. Et af vores observationer er fra den beregnede regressionslinje. På denne måde estimerer den den ukendte mængde sigma, hvilket ville være, hvor langt vi ville forvente, at en eventuel observation kunne være fra den egentlige regressionslinje (den linje, som vi har opnået vores mindste kvadrater skøn for). Læs mere »

Sandsynligheden for at tegne enten en syv, en to eller et ess er 3/13. Sandsynligheden for at tegne enten et ess, en syv eller et to er det samme som sandsynligheden for at tegne et ess plus sandsynligheden for en syv plus sandsynligheden for en to. P = P_ (ess) + P_ (syv) + P_ (to) Der er fire ess i dæk, så sandsynligheden skal være 4 (antallet af "gode" muligheder) over 52 (alle muligheder): P_ ) = 4/52 = 1/13 Da der er 4 af begge to og syv, kan vi bruge den samme logik til at regne ud, at sandsynligheden er den samme for alle tre: P_ (seven) = P_ (two) = P_ ace) = 1/13 Dette betyder at vi kan g& Læs mere »

1884 i almindelighed kan du have 8 vælge 6 til mændene og 10 valgte 5 for kvinderne. Spørg mig ikke, hvorfor du har flere kvinder, og dit udvalg ønsker mindre repræsentation, men det er en anden historie. Okay så fangen er, at 1 af disse fyre nægter at arbejde sammen med en af disse piger. Så denne særlige person kan ikke bruges sammen med alle fyre, så vi trækker 1 fra 8 og tilføjer hans kombinationer til i alt 7 vælger 1 måder i slutningen. Så lad os starte med de andre fyre (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 nu kan disse matches med (10!) / ((10-5)! 5!) = 2 Læs mere »

"630" (7!) / (2!) ^ 3) = 630 "Generelt når vi arrangerer n elementer, hvor der er k forskellige emner, der forekommer hver" n_i "gange, for" i = 1,2 , ..., k ", så har vi" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "muligheder for at arrangere dem." "Så vi skal tælle hvor mange gange genstandene forekommer:" "Her har vi 7 ting: to 579 og en 6, så" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "muligheder" " Dette kaldes en multinomial koefficient. " "Filosofien bag det er simpel. Vi ville have" "muligheden for at arrangere Læs mere »

Q_1 = 24 Hvis du har en TI-84-kalkulator i hånden: Du kan følge disse trin: Først sættes tallene i rækkefølge. Derefter skal du trykke på stat knappen. Derefter "1: Rediger" og fortsæt og indtast dine værdier i rækkefølge. Tryk derefter på stat knappen igen og gå til "CALC" og tryk "1: 1-Var Stats" tryk på beregne. Rul derefter ned, indtil du ser Q_1. Den værdi er dit svar :) Læs mere »

Lille prøve, normalfordeling, og du kan beregne standardafvigelse og gennemsnitlig t-statistik bruges. For en stor prøve har Z-statistik (Z-score) omtrent en normal normalfordeling. Når prøven er lille, opstår variabiliteten i fordelingen af Z fra tilfældighed. Dette indebærer, at sandsynlighedsfordelingen vil være mere spredt end den normale normalfordeling. Når n er prøve nummer og df = n-1, kan t score (t statistik) beregnes ved t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = prøve middel μ0 = hypotetisk populationsmiddel s = prøve standardafvigelse n = prøve Læs mere »

Variansen er sigma ^ 2 = 15,81 og standardafvigelsen er sigma ca. 3,98. I en binomialfordeling har vi ganske fine formler for middel og wariance: mu = Np text og sigma ^ 2 = Np (1-p) Så variansen er sigma ^ 2 = np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Standardafvigelsen er (som sædvanlig) kvadratroden af variansen: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) ca. 3,98. Læs mere »

Farve (rød) (sigma ^ 2 = 3,25) For at finde variansen skal vi først beregne middelværdien. For at beregne gennemsnittet skal du blot tilføje alle datapunkterne, så divideres med antallet af datapunkter. Formlen for den gennemsnitlige mu er mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Hvor x_k er det kth datapunkt og n er antallet af data point. For vores datasæt har vi: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Så middelværdien er mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4,5 Nu for at beregne variansen, finder vi ud af, hvor langt væk hvert datapunkt er Læs mere »

Variansen er 27500 Middelværdien af datasættet er givet ved summen af data divideret med deres antal ie (Sigmax) / N Derfor er middelværdien 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Variant er angivet ved (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 Derfor er variansen 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Læs mere »

Befolkningsvariation: 56.556 Prøvevariant: 67.867 For at beregne variansen: Beregn det aritmetiske gennemsnit (middelværdien) For hver dataværdi firkantet forskellen mellem dataværdien og middelværdien Beregn summen af de kvadratiske forskelle Hvis dine data repræsenterer hele befolkningen: 4. Del summen af de kvadratiske forskelle med antallet af dataværdier for at få populationsvariancen. Hvis dine data kun repræsenterer en prøve taget fra en større population 4. Del summen af de kvadratiske forskelle med 1 mindre end antallet af dataværdier for at få st Læs mere »

Varians er 25,14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varians (sigma ^ 2) er gennemsnittet af kvadreret forskel fra middelværdi. Middel er (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) Varians er 25,14 [Ans] Læs mere »

Afhængigt af om de givne data skal betragtes som hele populationen (alle værdier) eller en prøve fra en større population: Befolkningsvariation sigma ^ 2 ~ = 66.7 Prøvevariant s ^ 2 ~ = 77,8 Dette kan bestemmes under anvendelse af standardbyggede i funktioner af en videnskabelig regnemaskine eller et spredningsark (som nedenfor): ... eller det kan beregnes i trin som: Bestem summen af dataværdierne Del summen af dataværdierne med antallet af dataværdier for at opnå mean For hver dataværdi trække middelværdien * fra dataværdien for at opnå afvigelsen fr Læs mere »

Varianten af datasættet er 6,29. Bemærk at variansformlen for beregningsformål er 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 hvor n er det samlede antal værdier i det givne datasæt. I dine givne data har vi n = 7 og værdierne for x_i er {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Så din varians = 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 Læs mere »

47.9 Jeg går ud fra at antage, at du mener population variance (stikprøvevariationen vil variere lidt). Sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Skal skelne mellem de to. Det første tegn siger "Tilføj kvadraterne på dine tal", den anden siger "Tilføj først, Dere firkantet summen" 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 Læs mere »

Variance sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Vi beregner det aritmetiske gennemsnit første mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 For at beregne for varians sigma ^ 2 brug formlen sigma ^ 2 = (sum (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 Gud velsigne ... Jeg håber forklaringen er nyttig. Læs mere »

Variance sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 beregner det aritmetiske gennemsnit mu første n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 beregner varianssegma ^ 2 ved anvendelse af variansformlen for population sigma ^ 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 Gud velsigne .. .. Jeg håber forklaringen er nyttig. Læs mere »

211/2 eller 105.5 find middelværdien: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 trækker gennemsnittet fra hvert tal i dataene og firkantet resultatet: -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 find middelværdien af de kvadratiske forskelle: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 eller 105,5 Læs mere »

Variansen af {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Formlen for varians, s ^ 2 er farve (hvid) ("XXX") s ^ 2 = (sum (x_i-barx)) / 1) hvor barx er middelværdien af den prøve sæt farve (hvid) ("XXX") i dette tilfælde er middelværdien af {3,6,7,8,9} (sumx_i) /5=6,6 Læs mere »

Befolkningsvariation: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32,98 Prøvevariation: sigma _ ("prøve") ^ 2 = = 38,48 Svaret afhænger af, om de givne data er beregnet til at være hele befolkningen eller en prøve fra befolkningen . I praksis ville vi blot bruge en regnemaskine, et regneark eller en softwarepakke til at bestemme disse værdier. Eksempelvis kan et Excel-regneark se ud: (Bemærk, at kolonne F kun er beregnet til at dokumentere de indbyggede funktioner, der anvendes i kolonne D) Da denne øvelse sandsynligvis skal være om, hvordan variansen kan beregnes uden direkte Læs mere »