Statistik

Variance (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Befolkningsdata: farve (hvid) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Summen af befolkningsdata: farve ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Befolkningsstørrelse: Farve (hvid) ("XXX") 6 Middel: Farve (hvid) ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Afvigelser fra Middel: Farve (hvid) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} farve (hvid) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} Kvadrater af afvigelser fra middel: farve ) ("XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25} Summen af kvadrater af afvigelser Læs mere »

Variance Sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Beregn den gennemsnitlige barx første barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Variance Sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n "" "sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101/11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101/11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101/11) ^ 2 + (5-101/11) ^ 2 + (3-101/11) ^ 2 + (2-101/11) 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Gud velsigne .... Jeg håber forklaringen er nyttig. Læs mere »

Datasættets befolkningsvariation er sigma ^ 2 = 35 Først må vi antage, 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 middelværdien mu = (-4 + 5 + 8 -1 + 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Nu kan vi forts&# Læs mere »

2,55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} betyder: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0 + 14) / 7 = 31/7 find afvigelser for hvert nummer (n-middel): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 varians = gennemsnit af afvigelser: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Læs mere »

Variance sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Løs den gennemsnitlige barx første barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Løs Variance sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 God velsignelse .... Jeg håber, at forklaring er nyttig. Læs mere »

-140.714286 Variansen beregnes ved hjælp af formlen 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), og når du deler i tallene, får du følgende værdier: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Læs mere »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Fra den givne: n = 6 Vi løser for aritmetiske gennemsnit først. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Formlen for varians af ugrupperede data er sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2 / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Gud velsigne .... Jeg håber forklaringen er nyttig. Læs mere »

Variansen er 28.472 Betydningen af {9, -4, 7, 10, 3, -2} er (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 For Varians af en serier {x_1.x_2, ..., x_6}, hvis gennemsnit er barxis givet af (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 og dermed er det 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) 2+ eller 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * /36)=28.472 Læs mere »

1913/30 Overvej sættet "X" af tal 9, 4, -5, 7, 12, -8 Trin 1: "Middel" = "Sum af X-værdier" / "N (Antal værdier)" = 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Trin 2: For at finde variansen skal du trække middelværdien fra hver af værdierne 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Trin 3: Nu firkantet alle de svar, du havde fået fra subtraktion. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) Læs mere »

Fordelingen er en eksponentiel fordeling. k = 2 og E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Grænsen for fordelingen er (0, oo) For at finde k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E x) = # int_0 ^ Bx Læs mere »

Forudsat at vi leder efter en populationsvariation: farve (hvid) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Her er dataene i et regnearkformat (selvfølgelig med de givne data findes der regneark eller regnemaskine funktioner til at give variansen uden mellemværdierne, de er kun til instruktion). Befolkningsvariationen er (summen af kvadraterne af forskellene i de enkelte dataværdier fra den gennemsnitlige) farve (hvid) ("XXX") divideret med (antallet af dataværdier) ikke det, hvis dataene kun var beregnet til at være en prøve fra en større befolkning, skal du bere Læs mere »

"Varians" _ "pop". ~ ~ 12.57 Givet vilkårene: {2,9,3,2,7,7,12} Summen af vilkår: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Antal vilkår: 7 Middel: 42 / 7 = 6 Afvigelser fra middel: (abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6) abs (12-6)} Kvadrater af afvigelser fra middel: {(2-6) ^ 2 (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Summen af kvadrater af afvigelser danner Middel: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Befolkningsvariation = ("Summen af firkanter af afvigelser fra middel") / ("Antal vilk Læs mere »

3.27 Varians = sumx ^ 2 / n - (middel) ^ 2 Middel = sum (x) / n hvor n i antallet af udtryk = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varians = 127/7- (3 857) ^ 2 = 3,27 Læs mere »

Sigma ^ 2 = 18,8 middel = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 middel = 58 n = 5 63 x - middel = 63 - 58 = 5 (x - middel) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - middel = 54 - 58 = -4 (x - middel) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - middel = 62 - 58 = 4 (x - middel) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - middel = 59 - 58 = 1 (x - middel) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - middel = 52 - 58 = -6 (x - middel) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - middel) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - middel) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Læs mere »

Variance (Befolkning): sigma ^ 2 ~~ 20,9 Befolkningsvariation (farve (sort) (sigma ^ 2) er gennemsnittet af kvadraterne af forskellene mellem hvert populationsdataelement og populationsmiddelværdien. For en population {d_1, d_2 , d_3, ...} af størrelse n med en middelværdi af mu sigma ^ 2 = (sum (d_i - mu) ^ 2) / n Læs mere »

Se nedenunder. Standarden normal er den normale opsætning sådan, at mu, sigma = 0,1, så vi kender resultaterne på forhånd. PDF til standardstandarden er: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Det har middelværdi: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ følger at: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) Denne gang bruger du IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (e ^ (- z ^ 2/2)) z = - 1 Læs mere »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx som kan skrives som: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Jeg antager, at spørgsmålet skulle sige f (x) = 3x ^ 2 "for" -1 <x <1; 0 "ellers" Find variansen? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Udvid: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 substituer sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ 2 Hvor Læs mere »

"b" "7/16" Den modsatte begivenhed er, at minimumet er "> = 1/4" Det er mere nemt at beregne den begivenhed, da vi blot angiver "" at x og y skal begge være "> = 1/4 " derefter." "Og oddsene for det er simpelthen" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Læs mere »

= 0.999979973 "Den komplementære begivenhed er nemmere at beregne." "Så vi beregner sandsynligheden for at få mere end 18 hoveder." "Dette er lig med sandsynligheden for at få 19 hoveder plus" "sandsynligheden for at få 20 hoveder." "Vi anvender binomialfordelingen." P ["19 hoveder"] = C (20,19) (1/2) ^ 20P ["20 hoveder"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "med" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinationer)" => P ["19 eller 20 hoveder"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["højst 18 hoveder& Læs mere »

Z = -1.5 Da vi ved, at den tid der er nødvendig for at afslutte testen, er normalt fordelt, kan vi finde z-score for denne tid. Formlen for en z-score er z = (x - mu) / sigma, hvor x er den observerede værdi, mu er middelværdien, og sigma er standardafvigelsen. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Den studerendes tid er 1,5 standardafvigelser under gennemsnittet. Læs mere »

Se nedenunder. Værdien R ^ 2 fortæller i grunden, hvilken procentdel af variationen i din reaktionsvariabel står for variationen i din forklarende variabel. Det giver en måling af styrken af en lineær forening. I denne situation er R ^ 2 = 0,7569. Ved at multiplicere denne decimal med 100 finder vi, at 75,69% af variationen i energiindholdet i en pakke chips kan forklares ved variation i deres fedtindhold. Det betyder selvfølgelig, at 24,31% af variationen i energiindholdet står for andre faktorer. Læs mere »

Z - score for 98% konfidensinterval er 2,33 Hvordan opnås dette. Halvdelen af 0,98 = 0,49 Se denne værdi i området under Normal kurvebord. Den nærmeste værdi er 0.4901 Dens z-værdi er 2.33 Læs mere »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Den normale normalfordeling konverterer simpelthen datagruppen i vores frekvensfordeling, således at gennemsnittet er 0 og standardafvigelsen er 1 . Vi kan bruge: z = (x-mu) / sigma, forudsat vi har sigma, men her har vi i stedet SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); hvor n er prøvestørrelse ... Læs mere »

Z-score er -0.866 z-score af variabel x med gennemsnitlig mu og standardafvigelse sigma er givet af (x-mu) / (sigma / sqrtn) Som mu = 55, sigma = 2, n = 3 og x = 56 z-score er (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2 =-0.866 Læs mere »

Z = 0 Jeg har min egen tvivl om korrektheden af problemet. Prøvestørrelsen er 5. Det er passende at finde t-score. z-score beregnes kun, når prøvestørrelsen er> = 30 Nogle statistikere, hvis de mener, at befolkningsfordelingen er normal, skal du bruge z-score, selvom prøvestørrelsen er mindre end 30. Du angav ikke eksplicit, hvilken fordeling du vil have at beregne z. Det kan være en observeret fordeling, eller det kan være en stikprøvefordeling. Siden du har stillet spørgsmålet, skal jeg svare ved at antage, at det er en prøveudtagningsfordeling. SE = (S Læs mere »

Z-score er -26,03 z-score af variabel x med gennemsnitlig mu og standardafvigelse sigma er givet af (x-mu) / (sigma / sqrtn) Som mu = 35, sigma = 5, n = 57 og x = 13 z-score er (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Læs mere »

Svaret er z = 0,05 i en normal fordeling. For at løse dette problem skal du have adgang til en z-tabel (også kaldet et "normalt normalt bord") til normal distribution. Der er en god en på Wikipedia. Ved at spørge, hvad er værdien af z sådan, at 52% af dataene er til venstre, er dit mål at finde en z-værdi, hvor det kumulative område op til værdien af z summer til 0,52. Derfor har du brug for en kumulativ z-tabel. Find indgangen i den kumulative z-tabel, der viser, hvor en bestemt værdi af z er tættest på en udgang i tabellen på 0,52 (hvilket Læs mere »

0,38. Se venligst nedenstående tabel. Generelt skal man enten bruge et bord som dette eller et computerprogram til at bestemme z-score forbundet med en bestemt CDF eller omvendt. For at bruge denne tabel skal du finde den værdi, du leder efter, i dette tilfælde 0,65. Rækken fortæller dem og det tiende sted og kolonnen fortæller dig hundredepladsen. Så for 0,65 kan vi se, at værdien er mellem 0,38 og 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Læs mere »

Alt i alt tror jeg, at beslutningen om at bruge en bar eller et cirkeldiagram er et personligt valg. Hvis du bruger grafer som led i en præsentation, skal du fokusere på den samlede historie, du forsøger at dele med de grafiske diagrammer og billeder. Nedenfor er den forkortede retningslinje, jeg bruger til at vurdere, om man skal bruge en streg eller et cirkeldiagram: Stregdiagram, når man noterer sig trended ydeevne (f.eks. Over tid) Sirkelbillede, når du viser fordelingen af det hele Eksempel: Lad os sige, at du vil spore, hvordan du bruge dine penge. Og i denne måned tilbragte du $ 1.000. Læs mere »

P (2,3,5 eller 7) = 1/2 (Probabilitet for landing på et primært tal) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Sandsynligheden for ikke at lande på en prime) (Forudsat 1-8 betyder begge er inkluderet) Der er 4 primere i listen ud af i alt 8 tal. Sandsynligheden er således antallet af positive resultater (4) divideret med samlede mulige resultater (8). Dette svarer til halvdelen. Sandsynligheden for komplementet af enhver begivenhed er P_c = 1 - P_1. Komplementet til primetsættet er {1, 4, 6, 8} Dette er ikke sæt af sammensatte tal (da 1 betragtes som hverken prime eller composite). Således er komplementet s&# Læs mere »

Svaret er 14 vælger 6. Det er: 3003 Formlen til beregning af antallet af måder at vælge k ting fra n elementer er (n!) / [K! (N-k)!] Hvor a! betyder den factorial af a. Faktoren af et tal er simpelthen produktet af alle naturlige tal fra 1 til det givne nummer (nummeret er inkluderet i produktet). Så svaret er (14!) / (6! 8!) = 3003 Læs mere »

1. Alle sandsynligheder eksisterer på et kontinuum fra 0 til 1. 0 er en umulig begivenhed, og 1 er en bestemt begivenhed. Nogle sandsynlighedsegenskaber er, at sandsynligheden for en begivenhed, der IKKE sker, er lig med 1 minus sandsynligheden for, at begivenheden sker. Fordi hele frekvensfordelingen indeholder ALLE mulige resultater, er sandsynligheden for at begivenheden ligger inden for denne frekvensfordeling sikker eller 1. Læs mere »

1) Sandsynligheden er 0,9xx0.08 = 0,072 = 7,2% 2) Sandsynligheden er 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Afvisningen af de tre afdelinger er henholdsvis 0,1, 0,08 og 0,12. Dette betyder 0,9, 0,92 og 0,88 er sandsynligheden for, at serumet passerer testen i hver afdeling separat. Sandsynligheden for at serumet passerer den første inspektion er 0,9 Sandsynligheden for, at den mislykkes den anden inspektion er 0,08. Således er dens betingede sandsynlighed 0,9xx0.08 = 0,072 = 7,2% For det serum, der skal afvises af den tredje afdeling, skal det først passere den første og anden kontrol. Den betingede sandsy Læs mere »

Overalt mellem 0% og lige under 50% Hvis alle værdierne i et datasæt med størrelse 2N + 1 er forskellige, så er N / (2N + 1) * 100%, hvis dataene i datasættet er arrangeret i stigende rækkefølge, så Medianen er værdien af middelelementet. For et stort datasæt med forskellige værdier vil procentdelen af værdier mindre end medianen være lige under 50%. Overvej datasættet [0, 0, 0, 1, 1].Medianen er 0 og 0% af værdierne er mindre end medianen. Læs mere »

0.420175 = P ["5 mål på 6 skud"] + P ["6 mål på 6 skud"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Læs mere »

0.2252 "Der er 5 + 7 + 8 = 20 farveblyanter i alt." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Forklaring:" "Fordi vi erstatter, er oddsene for at tegne et blåt farvekort hver gang 5/20. Vi udtrykker at vi tegner 4 gange en blå og derefter 11 gange ikke en blå en af ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Selvfølgelig må de blå ikke først trækkes, så der er C (15,4) måder at tegne dem på, så vi multiplicerer med C (15,4)." "og C (15,4)" = (15!) / (11! 4!) "(kombi Læs mere »

Der er flere slags gennemsnit, men det antages normalt at være det aritmetiske gennemsnit. Medianen, der også betragtes løst som et 'gennemsnit', beregnes på en anden måde. Lad os overveje denne liste over tal, som for nemheds skyld. er angivet i numerisk rækkefølge: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 For at få det aritmetiske gennemsnit, tilføj tallene sammen for at få summen. Tæl tallene for at få tællingen. Opdel summen ved tællingen for at få det aritmetiske gennemsnit. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> summen. Der er 8 tal, så Læs mere »

Se nedenfor :) For at finde gennemsnittet af et sæt tal, tilføjer du først alle numrene op i sættet og dividerer derefter med det samlede antal tal. For eksempel, siger dit sæt består af følgende: 32,40,29,45,33,33,38,41 Du vil tilføje dem: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Nu er du ville tage det samlede 290 og dividere med det samlede antal tal, for vores tilfælde har vi i alt 8 tal. 290/8 = 36.25 Vores gennemsnit er 36.25 Læs mere »

"Kontinuerlig" har ingen huller. "Diskret" har forskellige værdier adskilt af "ingen værdi" regioner. Kontinuerlig kan være noget som højde, som kan variere i en befolkning "kontinuerligt" uden specifikke begrænsninger. "Diskret" kan være valg eller udfald af en test - det er enten "er" eller "ikke" - der er ikke gradationer eller "kontinuitet" mellem valgene. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Læs mere »

Beskrivende statistikker indeholder beskrivelse af givne prøvedata uden at dømme om befolkningen. Eksempel: Eksempelmiddel kan beregnes ud fra prøve, og det er en beskrivende statistik. Inferentiel statistik udlede en konklusion om befolkningen på basis af stikprøven. For eksempel udlede, at flertallet af mennesker støtter en kandidat (på grundlag af en given prøve). Forhold: Da vi ikke har adgang til hele befolkningen, bruger vi beskrivende statistikker til at udlede inferentielle konklusioner. Læs mere »

Moden vil også stige med samme tal Lad der være et datasæt: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Lad m være en tilstand af dette sæt. Hvis du tilføjer et nummer n til hver værdi, ændres antallet af tal ikke, kun tallene ændres, så hvis et tal m havde flest forekomster (m er tilstanden), vil efter at have tilføjet et nummer m + n have mest forekomster (det vil forekomme i samme positioner i sættet som m i den første). Læs mere »

Detaljer i forklaring til for eksempel: møntflingning generelt kan muligheden for hale og hoved være 50%, men det kan faktisk være 30% hoved og 70% hale eller 40% hoved og 60% hale eller ...... men jo mere gange du gør eksperimentet => prøven er større (normalt højere end 30) ved CLT (centralgrænse sætning), til sidst vil den konvergere til 50% 50% Læs mere »

Hvis du har for mange forskellige værdier. Eksempel: Sig, at du måler højden på 2000 voksne mænd. Og du måler til nærmeste millimeter. Du vil have 2000 værdier, de fleste af dem er forskellige. Nu, hvis du vil give et indtryk af højdefordelingen i din befolkning, skal du gruppere disse målinger i klasser, sige 50 mm klasser (under 1,50 m, 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <. 160 m osv.) Der er dine klasse grænser. Alle fra 1.500 til 1.549 vil være i en klasse, alle fra 1.550 til 1.599 vil være i den næste klasse mv. Nu har du måske store klassenumre, der Læs mere »

Når du: 1) kender ikke alle detaljer i din model; 2) det er ikke værd at model alle detaljer; 3) det system du har er tilfældigt af natur. Først og fremmest bør vi definere hvad der er "tilfældige effekter". Tilfældige effekter er noget, internt eller eksternt, der påvirker opførelsen af dit system, f.eks. blackouts i en by elnettet. Folk ser dem anderledes, f.eks. folk fra økologi kan lide at kalde dem katastrofer, tilfælde af blackout eller demografiske, i tilfælde af byen ville det være en stigning i energiforbruget, der ville reducere spæn Læs mere »

"a) 0,351087" "b) 7.2" "c) 0,056627" "P [sum er 8] = 5/36" "Da der er 5 mulige kombinationer til at kaste 8: ), (4,4), (5,3) og (6,2). " "a) Dette er lig med oddsene vi har 7 gange i træk en" "sum forskellig fra 8, og disse er" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7,2 "c)" P ["x = 8 | x> = 2"] = (P ["x = 8, x> = 2"]) / (P ["x> = 2" ] = (P ["x = 8")) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0,351087 * (5/36) = 0,048762 P ["x> = 2 "] = P [" f& Læs mere »

4,1051 * 10 ^ -7% for 2 reds, 1 gul uden udskiftning; 3.7037 x 10 ^ -7% for 2 reds, 1 gul w / erstatning Opret først en ligning, der repræsenterer dit ordproblem: 10 røde diske + 10 grønne diske + 10 gule diske = 30 diske i alt 1) Tegn 2 røde diske og 1 gul disk i rækkefølge uden at erstatte dem. Vi skaber brøker, hvor tælleren er en disk, du tegner, og nævneren er antallet af resterende rester i posen. 1 er en rød disk og 30 er antallet af resterende diske. Når du tager diske ud (og ikke erstatter dem!) Falder antallet af diske i posen. Antallet af resterende dis Læs mere »

31 Først et par definitioner: Median er middelværdien af en gruppe tal. Gennemsnit er summen af en gruppe tal divideret med antallet af tal. Ved at arbejde igennem det bliver det klart, at målet i denne øvelse er at øge de forskellige medianer. Så hvordan gør vi det? Målet er at arrangere sæt af tal, så vi har de midterste værdier af hvert sæt så høj som muligt. For eksempel er den højest mulige median 41 med tallene 42, 43, 44 og 45, der er højere end den, og en gruppe af fire tal er mindre end den. Vores første sæt består her Læs mere »

48 gange Antal gange hun forventes at ramme bolden = P gange "Total gange hun bat" = 3/5 gange 80 = 3 / annuller5 gange annuller80 ^ 16 = 3 gange 16 = 48 gange Læs mere »

"Se forklaring" "Vi tager en tidsperiode med længden" t ", der består af n stykker" Delta t = t / n ". Antag at chancen for en vellykket begivenhed i ét stykke er" p ", så totalt antal begivenheder i n "" tidstykkerne fordeles binomial ifølge "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "med" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinationer)" "Nu lader vi" n-> oo ", så" p-> 0 , "men" n * p = lambda "Så vi erstatter" p = lambda / n "i" p_x &quo Læs mere »

"Se forklaring" "y er standard normal (med middelværdi 0 og standardafvigelse 1)" "Så vi bruger denne kendsgerning." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Vi ser nu op z værdierne i en tabel for z værdier for" "z = 2 og z = -1. Vi får" 0,9772 "og" 0,157. => P = 0,9772 - 0,1558 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Her har vi var = 1 og gennemsnit = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "OG" B]) (P Læs mere »

M + -ts Hvor t er t-score forbundet med det konfidensinterval, du har brug for. [Hvis din stikprøvestørrelse er større end 30, er grænserne givet af mu = bar x + - (z xx SE)] Beregn gennemsnitsmængden (m) og prøvepopulationen (erne) ved hjælp af standardformlerne. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) sum (x_n-m) ^ 2 Hvis du antager en normalt distribueret population af iid (uafhængige identisk distribuerede variabler med endelig varians) med tilstrækkeligt antal til centralbegrænsningsteori til at anvende (sige N> 35), så vil dette middel blive fordelt som en t-fo Læs mere »

Medianen. En ekstrem score vil skævværge værdien til den ene side eller den anden. Der er tre hovedforanstaltninger af central tendens: middel, median og mode. Medianen er værdien midt i en fordeling af data, når disse data er organiseret fra den laveste til den højeste værdi. Det er forholdet mellem middelværdien og medianen, der oftest bruges til at identificere eventuelle skævheder i dataene. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Læs mere »

Medianen er mindre påvirket af outliers end gennemsnittet. Medianen er mindre påvirket af outliers end gennemsnittet. Lad os tage dette første datasæt uden udlæsere som et eksempel: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Middelværdien er 25,43 og medianen er 26. Middelværdien og medianen er relativt ens. I dette andet datasæt med en outlier er der mere forskel: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Middelværdien er 22,71 og medianen er 26. Medianen påvirkes slet ikke af outlieren i dette eksempel . Se venligst disse relaterede socratiske spørgsmål for mere information: Hvordan påvir Læs mere »

"Du har det korrekt!" "Jeg kan bekræfte, at din tilgang er helt korrekt." "Case 1: Switch 3 open (Sandsynlighed 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "Case 2: Switch 3 lukket (Sandsynlighed 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 "Så den overordnede sandsynlighed for kredsløbet, som den nuværende kan passere er: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Læs mere »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: oddsene for k-arrangementer i et tidsrum t er" ((lambda * t) ^ k exp (-amba * t)) / (k!) "Her har vi ingen Yderligere specifikation af tidsrummet, så vi tager t = 1, "lambda = 2. => P [" k arrangementer "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 begivenheder "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "er fraktionens overflade af den mindre cirkel i forhold til den større." "Oddsen om at en i den større cirkel (BC) faldende meteor falder i de Læs mere »

Kategoriske data har værdier, der ikke kan bestilles på en åbenbar og overbevisende måde. Køn er et eksempel. Mand er ikke mindre eller mere end Kvinde. Øjenfarve er den anden i din liste. Bogstavkarakterer er klassedata: Der er en overbevisende rækkefølge i dem: Du skal bestille dem fra høj til lav (eller lav til høj). De andre eksempler du nævner er mere eller mindre kontinuerlige data: Der er mange mulige værdier, som du kan gruppere i klasser, men du har et bestemt valg om klassebredde. Læs mere »

14,7 "ruller" P ["alle tal kastet"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 eller 6 ikke kastet"] P ["A eller B eller C eller D eller E eller F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A og B] - P [A og C] .... + P [A og B og C] + ... "Her er dette" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6-1) - 15 * (4/6) ^ n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Det negative af dette er vores sandsynlighed." summen n * a ^ (n-1) = s Læs mere »

Fordi ved at beskrive et sæt data er vores hovedinteresse normalt den centrale værdi af fordelingen. I beskrivende statistik forklarer vi egenskaberne ved et sæt data i hånden - vi laver ikke konklusioner om den større befolkning, hvorfra dataene kommer (det er inferentiel statistik). Dermed er vores hovedspørgsmål som regel 'hvor er distributionscentret'. For at besvare dette spørgsmål anvender vi normalt enten middel, median eller mode, afhængigt af typen af data. Disse tre centrale tendensforanstaltninger angiver det centrale punkt, som alle data indsamler. Derf Læs mere »

"Se forklaring" "Siden" "variance =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "som er her:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" der er ingen varians. betyder at alle værdier af X er lig med middelværdien E (X) = 1. "" Så X er altid 1. "" Således "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Læs mere »

"Svar D)" "Det er det eneste logiske svar, de andre er umulige." "Dette er gamblerens ødelæggelsesproblem." "En gambler starter med k dollar." "Han spiller indtil han når G dollar eller falder tilbage til 0." p = "chance for at han vinder 1 dollar i et spil." q = 1 - p = "chance for at han mister 1 dollar i et spil." "Call" r_k "sandsynligheden (chance) at han bliver ødelagt." "Så har vi" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "med" 1 <= k <= G-1 "Vi kan omskrive de Læs mere »

Z = 2,33 Du skal se dette op fra en z-score tabel (fx http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) eller brug en numerisk implementering af den inverse normale distribution cumulative density funktion (fx normsinv i Excel). Da du ønsker det 98% procentinterval, du ønsker 1% på hver side af + -z, skal du kigge op 99% (0.99) for z for at opnå dette. Den nærmeste værdi for 0,99 på bordet giver z = 2,32 på bordet (2.33 i Excel), dette er din z-score. Læs mere »

En R-kvadreret angiver, hvor godt de observerede data passer til de forventede data, men det giver kun oplysninger om korrelation. En R-kvadreret værdi angiver, hvor godt dine observerede data, eller de data, du har samlet, passer til en forventet tendens. Denne værdi fortæller dig styrken af forholdet, men ligesom alle statistiske tests er der intet givet, der fortæller årsagen bag forholdet eller dets styrke. I eksemplet nedenfor kan vi se grafen til venstre har intet forhold, som angivet ved lav R-kvadreret værdi. Grafen til højre har et meget stærkt forhold, som indikerer med R- Læs mere »

Fordi forskel ikke er defineret. I Ordinaldata kan data-værdier bestilles, dvs. vi kan finde ud af om A <B eller ej. For eksempel: valgmuligheden "meget tilfreds" er større end "lidt tilfreds" i en undersøgelse. Men vi kan ikke finde den numeriske forskel mellem disse to muligheder. Standardafvigelse er defineret som den gennemsnitlige forskel på værdier fra middelværdi, og det kan ikke beregnes for ordinære data. Læs mere »

Prøver anvendes, når det ikke ville være praktisk at samle data om en hel befolkning. Forudsat at en prøve er objektiv (for eksempel at indsamle data fra nogle mennesker, der kommer ud af damer vaskerummet ikke ville være en upartisk prøve af et lands befolkning), vil en rimelig stor prøve normalt afspejle hele befolkningens egenskaber. Statistikere bruger prøver til at fremsætte udtalelser eller forudsigelser om de generelle karakteristika for en befolkning. Læs mere »

Fordi der er en forskel i den slags data, du præsenterer. I et stregdiagram sammenligner du kategoriske eller kvalitative data. Tænk på ting som øjenfarve. Der er ingen ordre i dem, ligesom grøn ikke er større end brun. Faktisk kan du arrangere dem i enhver rækkefølge. I et histogram er værdierne kvantitative, hvilket betyder, at de kan deles i ordnede grupper. Tænk på højde eller vægt, hvor du sætter dine data i klasser, som 'under 1,50m', '1,50-1,60m' og så videre. Disse klasser er forbundet, fordi en klasse begynder, hvor den ande Læs mere »

Se nedenfor på mine tanker: Den generelle form for binomial sandsynlighed er: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Spørgsmålet er hvorfor har vi brug for den første term, kombinationsbetegnelsen? Lad os arbejde et eksempel, og så bliver det klart. Lad os se på binomial sandsynligheden for at vende en mønt 3 gange. Lad os indstille at få hoveder til at være p og ikke at få hoveder ~ p (begge = 1/2). Når vi går igennem summationsprocessen, svarer de 4 udtryk i summen til 1 (i det væsentlige finder vi alle mulige resultater, og sandsynligheden for Læs mere »

83% Først skriver vi P (70 <X <110) Så skal vi rette det ved at tage grænser, for det tager vi nærmeste .5 uden at gå forbi, så: P (69.5 <= Y <= 109.5) At konvertere til en Z-score bruger vi: Z = (Y-mu) / sigma P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3,05 <= Z <= 0,95) P (Z <= 0,95) -P (Z <= - 3,05) P (Z <= 0,95) - (1-P (Z <= 3,05)) 0,8289- (1-0,9989) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~~ 83% Læs mere »

"a)" 0,08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Vi har en binomialfordeling med n = 12, p = 0,1." a) "C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523" med "C (n, k) = (n!) / (nk)! (kombinationer) "" b) "0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10" = 0,9 ^ 10 * (0,9 ^ 2 + 12 * 0,1 * 0,9 + 66 * 0,1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Læs mere »

En måling af central tendens er en værdi, som kan repræsentere den samlede befolkning og virker som den centrale tyngdekraft hen imod alle de øvrige værdier bevæger sig. Standardafvigelse - som navnet antyder, er et mål for afvigelsen. Afvigelse betyder ændring eller afstand. Men forandring følges altid af ordet 'fra'. Derfor er standardafvigelsen et mål for forandring eller afstanden fra en måling af central tendens - som normalt er middelværdien. Derfor afviger standardafvigelsen fra en måling af central tendens. Læs mere »

Se nedenfor :) Den gennemsnitlige er ikke en god måling af central tendens, fordi det tager hensyn til hvert datapunkt. Hvis du har outliers som i en skæv fordeling, så påvirker disse outliers de gennemsnitlige en enkelt outlier kan trække gennemsnittet ned eller ned. Derfor er middelværdien ikke et godt mål for den centrale tendens. I stedet anvendes medianen som et mål for central tendens. Læs mere »

Fordi variansen beregnes i forhold til afvigelserne fra middelværdien, som forbliver den samme under en oversættelse. Variansen er defineret som forventningsværdien E [(x-mu) ^ 2] hvor mu er middelværdien. Når datasættet er oversat, forskydes alle datapunkterne med samme antal x_i -> x_i + a Middelværdien skifter også med samme mængde mu -> mu + a, således at afvigelserne fra middelværdien forbliver ens: x_i -mu -> (xi + a) - (mu + a) = xi-mu Læs mere »

SSReg le SST Bemærk at R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) hvor SST = SSReg + SSE og vi ved, at summen af kvadrater altid er 0. Så SSE ge 0 indebærer SSReg + SSE ge SSReg indebærer SST ge SSReg indebærer (SSReg) / (SST) le 1 indebærer R ^ 2 le 1 Læs mere »

Højst 3 personer i linjen ville være. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Således P (X <= 3) = 0,9 være lettere at bruge komplementreglen, da du har en værdi, som du ikke er interesseret i, så du kan bare minus den væk fra den samlede sandsynlighed. som: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Således P (X <= 3) = 0,9 Læs mere »

Dette er en enten ... eller situation. Du kan tilføje sandsynlighederne. Betingelserne er eksklusive, det vil sige: du kan ikke have 3 og 4 personer i en linje. Der er enten 3 personer eller 4 personer på linje. Så tilføj: P (3 eller 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Tjek dit svar (hvis du har tid tilbage under din test) ved at beregne den modsatte sandsynlighed: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Og dette og dit svar tilføjer op til 1,0, som de skulle. Læs mere »

Det forventede tal i dette tilfælde kan betragtes som et vejet gennemsnit. Det er bedst ankommet ved at opsummere sandsynligheden for et givet nummer med dette nummer. Så i dette tilfælde: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Læs mere »

Jeg mener, at du også betyder 'du vælter en mønt tre gange' eller 'du vælter tre mønter'. X hedder en 'tilfældig variabel', for inden vi viger mønterne, ved vi ikke, hvor mange hoveder vi skal få. Men vi kan sige noget om alle mulige værdier for X. Da hver flip af en mønt er uafhængig af andre flips, er den mulige værdi af den tilfældige variabel X {0, 1, 2, 3}, det vil sige at du kunne få 0 hoveder eller 1 hoved eller 2 hoveder eller 3 hoveder. Prøv en anden, hvor du tænker på fire kasser af en dør. Lad tilf&# Læs mere »

44% chance for at vælge et æble I spisekammeret er der: 4 æbler og 5 bananer, der giver op til i alt 9 frugter. Dette kan udtrykkes som 4 + 5 = 9. Du vil gerne finde ud af sandsynligheden for at vælge et æble. Der er 4 æbler ud af de 9 frugter i alt. Dette kan udtrykkes som: 4/9 4/9 = 0,444444444444 Der er en 44% procentsats, at han vælger et æble. Læs mere »

0,5 eller 1/2 Hvis vi har en fair mønt, er der to muligheder: Hoveder eller haler Begge har en lige chance. Så du deler de positive chancer ("succes") S med det samlede antal chancer T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Et andet eksempel: Hvad er chancen for at rulle mindre end tre med en normal dør? S ("succes") = (1 eller 2) = 2 muligheder T (total) = 6 muligheder, alle lige så sandsynlige Chance S / T = 2/6 = 1/3 Ekstra: Næsten ingen rigtig mønt er helt retfærdig. Afhængigt af ansigterne på hoveder og hale kan tyngdepunktet være en lille smule på hovedet e Læs mere »

~ 1,9% chance du vil tegne spades ess Der er 52 kort i et dæk og en spadesaus i dæk. Dette kan udtrykkes som 1/52. Opdel for at finde procent. 1/52 = 0,01923076923 Der er en 1,9% chance for at du vil tegne en Spadesaus. Du behøver faktisk ikke opdele 1/52 for at kende dig procent sandsynlighed ..... Se, at 1/52 kan skrives som 2/104 hvilket .. ca. .. er 2/100 hvilket er 2% Men husk at Jeg gør kun det, fordi 104 er tæt på 100, jo større er nummeret, der adskiller sig fra 100, jo større svarer svaret fra den rigtige Læs mere »

Det kommer an på. Det ville antage flere antagelser, der sandsynligvis ikke er sandt at ekstrapolere dette svar fra de data, der er givet til dette, for at være den sande sandsynlighed for at lave et skud. Man kan vurdere succesen af en enkelt prøve baseret på andelen af tidligere forsøg, der lykkedes, hvis og kun hvis forsøgene er uafhængige og identisk fordelte. Dette er antagelsen i binomial (tælling) distributionen samt den geometriske (venter) fordeling. Det er dog usandsynligt, at skydefrikast er uafhængigt eller identisk fordelt. Over tid kan man forbedre ved at finde & Læs mere »

K = 3 P ["1 server er op"] = 0.98 => P ["mindst 1 server ud af K servere er op"] = 1 - P ["0 servere ud af K servere er op"] = 0.99999 = > P ["0 servere ud af K servere er op"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Vi skal tage mindst 3 servere, så K = 3." Læs mere »

0,6 p ["han tager bus"] = 0,8 p ["han er i tide | han tager bussen"] = 0,75 p ["han er til tiden"] = 4/6 = 2/3 p ["han tager bus | han er IKKE i tide]] =? P ["han tager bus | han er IKKE i tide"] * P ["han er IKKE i tide"] = P ["han tager bus og han er IKKE i tide"] = P ["han er IKKE i tide | han tager bus "] * P [" han tager bus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" han tager bus | han er IKKE i tide "] = 0.2 / "han er IKKE i tide"]) = 0,2 / (1-2/3) = 0,2 / (1/3) = 0,6 Læs mere »

Se nedenunder. Medianen er middelværdien i et bestilt sæt data. Læs mere »

0,3828 ~~ 38,3% P ["k på 10 patienter er lettet"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "med" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(kombinationer)" "(binomialfordeling)" "Så for k = 8, 9 eller 10 har vi:" P ["mindst 8 ud af 10 patienter er lettet "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~~ 38,3 % Læs mere »

Dette er kendt som et sammensat sandsynlighedsproblem Der er fire ess i et dæk på 52 kort, så sandsynligheden for at tegne et ess er 4/52 = 1/13. Der er så 13 spar i et dæk, så sandsynligheden for at tegne en spade er 13/52 eller 1/4 Men da en af disse esser også er en spade, skal vi trække det ud, så vi tæller det ikke to gange. Så 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Læs mere »

Der er en formel for Binomial Density Function Lad n være antallet af forsøg. Lad k være antallet af succeser i retssagen. Lad p være sandsynligheden for succes ved hvert forsøg. Derefter er sandsynligheden for at lykkes ved nøjagtige k forsøg (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) I dette tilfælde er n = 10, k = 8 og p = 0,2, således at p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Læs mere »

0.200 Sandsynligheden for, at fire ud af de ti personer har denne blodtype er 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. Sandsynligheden for, at de andre seks ikke har denne blodtype er (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Vi multiplicerer disse sandsynligheder sammen, men da disse resultater kan ske i enhver kombination (f.eks. Person 1, 2, 3 og 4 har blodtypen, eller måske 1, 2, 3, 5 osv.), Multiplicerer vi med farve (hvid) I_10C_4. Sandsynligheden er således (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * farve (hvid) I_10C_4 ~~ 0.200. --- Dette er en anden måde at gøre det på: Eftersom denne specifikke blodtype er et Bernoulli-forsø Læs mere »

S ^ 2 = sum (x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Hvor: s ^ 2 = varians sum = summen af alle værdier i prøven n = prøvestørrelse barx = middel x_i = Prøveobservation for hvert udtryk Trin 1 - Find de gennemsnitlige af dine vilkår. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6,6 Trin 2 - Træk prøven gennemsnit fra hvert udtryk (barx-x_i). (3-6,6) = -3,6 (6-6,6) ^ 2 = -0,6 (7-6,6) ^ 2 = 0,4 (8-6,6) ^ 2 = 1,4 (9-6,6) ^ 2 = 2,4 Bemærk: Summen af disse svar skal være 0 Trin 3 - Firkant hvert af resultaterne. (Squaring gør negative tal positive.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0.16 1.4 ^ 2 Læs mere »

Sandsynligheden er frac {5} {6} Lad A være tilfældet med at vælge et nummer dividerbart med 6 og B være tilfældet med at vælge et nummer, der ikke er delt med 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (ikke A) = 1 - P (A) = 1 frac {1} {6} = frac {5} {6} Generelt, hvis du har n skabeloner af papir nummereret 1 til N (hvor N er et stort positivt heltal sige 100) er sandsynligheden for at vælge et nummer dividerbart med 6 ~ 1/6, og hvis N er nøjagtigt delelig med 6, så er sandsynligheden nøjagtigt 1/6 dvs. P (A) = frac {1} {6} iff N ækv 0 mod 6 Hvis N ikke er delelig præcis Læs mere »

P (alpha) = 5/12, P (beta) = 11/18 De mulige beløb er: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Derfor er det samlede antal mulige beløb er 11. Imidlertid varierer antallet af måder at nå frem til en bestemt total. F.eks. At nå i alt 2 er kun muligt 1-vejs-1 og 1, men i alt 6 kan nås på 5 måder - 1 og 5, 5 og 1, 2 og 4, 4 og 2, 3 og 3. Kortlægning af alle de mulige måder at nå et givet beløb giver følgende. Sum -> Antal måder 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Så det samlede Læs mere »

163 måder. Der er 1 måde at stemme på for 0 personer. Der er 8 måder at stemme på for 1 person. Der er (8 * 7) / 2 måder at stemme for 2 personer. Der er (8 * 7 * 6) / (2 * 3) måder at stemme på for 3 personer. Der er (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) måder at stemme for 4 personer. Dette er alt, fordi du kan vælge folk, men der er måder, du kan bestille folket på. For eksempel er der 2 * 3 måder at bestille de samme 3 personer. Tilføjelse af alt, vi får 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Læs mere »

Befolkningsvariation = 59,1 (sandsynligvis hvad du vil have, hvis dette er en introduktionsklasse) Prøvevariation = 68,9 Beregn middelværdien frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,2857 Find middelværdien af kvadratiske forskelle. For at gøre dette: Firkant forskellen mellem hvert datapunkt og middelværdien. Tilføj alle disse kvadratiske forskelle. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Hvis du finder befolkningsvariationen, opdelt efter antal datapunkter. Hvis du finder stikprøvevariationen, divideres med antallet af datapunkter - 1. sigma ^ 2 = frac {41 Læs mere »

Ethvert batteri med et liv på mindre end 35 timer skal udskiftes. Dette er en forenklet anvendelse af statistiske principper. De vigtigste ting at notere er standardafvigelsen og procentdelen. Procentdelen (1%) fortæller os, at vi kun vil have den del af befolkningen, der er mindre sandsynlig end 3sigma eller 3 standardafvigelser mindre end gennemsnittet (dette er faktisk 99,7%). Så med en standardafvigelse på 6 timer er forskellen fra middelværdien til den ønskede levetid lavere grænse: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32hours Det betyder, at ethvert batteri med mindre end 32 timers levetid vil bli Læs mere »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Bemærk at en sandsynlighed ikke kan være negativ, derfor antager jeg, at vi skal antage, at x går fra 0 til 10." "Først og fremmest skal vi bestemme c, så summen af alle sandsynligheder er 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4-3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 "a) varians = E Læs mere »

Middelværdien er 19 og variansen er 5,29 * 9 = 47,61 Intuitivt svar: Da alle markeringerne multipliceres med 3 og tilføjes med 7, skal middelværdien være 4 * 3 + 7 = 19 Standardafvigelsen er et mål for den gennemsnitlige kvadratforskel fra den gennemsnitlige og ændrer sig ikke, når du tilføjer det samme beløb til hvert mærke, det ændres kun, når du multiplicerer alle mærkerne med 3 Således, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Varians = sigma ^ 2 = 6,9 ^ 2 = 47,61 Lad n være antallet af tal hvor {n | n in mathbb {Z_ +}} i dette tilfælde n = 5 Lad mu være Læs mere »

En boks og whisker plot skal fortælle dig medianværdien af dit datasæt, maksimums- og minimumsværdierne, området hvor 50% af værdierne falder og værdierne for eventuelle bortfaldere. Mere teknisk kan man betragte en boks og whisker plot i form af kvartiler. Den øverste whisker er den maksimale værdi, bunden whisker minimumsværdien (forudsat at ingen af værdierne er outliers (se nedenfor)). Oplysninger om sandsynligheder er hentet fra kvartilernes positioner. Den øverste del af kassen er Q1, den første kvartil. 25% af værdier ligger under Q1. Et eller a Læs mere »

1/2 p ["kjole er hjerter"] = 1/4 P ["kort er rødt"] = 1/2 P ["kjole er hjerter | kort er rødt"] = (P ["kjole er hjerter og kort er rødt]] / (P ["kort er rødt"]) = (P ["Kort er rødt | Dragt er hjerter"] * P ["dragt er hjerter"]) / (P ["kort er rødt")) = (1 * P ["kost er hjerter"]) / (P ["kort er rødt"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Læs mere »

0.3947 = 39.47% = P ["1 er mælk OG 2 er ren"] + P ["1 er almindelig OG 2 er mælk"] = (15/20) (5/19) + (5/20) 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0,3947 = 39,47% "Forklaring : "" Når vi først vælger en, er der 20 chokolader i kassen. " "Når vi vælger en efter det, er der 19 chokolader i kassen." "Vi bruger formlen" P [A og B] = P [A] * P [B | A] "fordi begge tegninger ikke er uafhængige." "Så tag f.eks. A = '1. er mælk' og B = '2nd er chokolade'" & Læs mere »

Se Forklaring Sektion Markedet er konkurrencedygtigt. Andre ting forbliver uændrede. a) En stigning i forbrugernes indkomst. Til at begynde med bestemmer efterspørgslen efter og levering af huse ligevægtsprisen og antallet af huse.DD er efterspørgselsskurven. SS er forsyningskurven. De bliver lige ved punkt E_1. E_1 er ligevægtspunktet. M_1 antal huse leveres og kræves ved P_1 Price. Efter en stigning i forbrugernes indtægt skiftes efterspørgselskurven til højre. Den nye efterspørgselskurve er D_1 D_1. Det skærer forsyningskurven SS ved punkt E_2 Den nye ligevægts Læs mere »