Statistica

Continua Generalmente i dati discreti sono risposte a numeri interi. Come quanti alberi o banchi o persone. Anche cose come le dimensioni delle scarpe sono discrete. Ma peso, altezza e tempo sono esempi di dati continui. Un metodo per decidere se prendi due volte come 9 secondi e 10 secondi, puoi avere un tempo tra questi due? Si Tempo record del mondo di Usain Bolt 9,58 secondi Se prendi 9 desk e 10 desk, puoi avere un numero di desk in mezzo? Nessuna scrivania 9 1/2 è composta da 9 scrivanie e una scrivania rotta! Leggi di più »

1/435 = 0,0023 "Suppongo che tu voglia dire che ci sono 22 carte mostrate, così che" "ci sono solo 52-22 = 30 carte sconosciute." "Ci sono 4 semi e ogni carta ha un grado, presumo che" "questo è ciò che intendi per numero in quanto non tutte le carte hanno un" "numero, alcune sono carte facciali." "Quindi vengono selezionate due carte e qualcuno deve indovinare il seme e il loro" rank ". Le probabilità sono" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Spiegazione: sappiamo che non è una delle carte rovesciate, quindi " Leggi di più »

"I possibili esiti del lancio del dado a 4 lati sono:" "1, 2, 3 o 4. Quindi la media è (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5." "La varianza è uguale a E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " I possibili esiti del lancio del dado a 8 facce sono: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 o 8. Quindi la media è 4,5 ". "La varianza è uguale a (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5,25." "La media della somma dei due dadi è la somma dei mezzi", " Leggi di più »

A = 1.7 Lo schema seguente mostra la distribuzione uniforme per il campo dato il rettangolo ha area = 1 così (6-1) k = 1 => k = 1/5 vogliamo P (X <= a) = 0.14 questo è indicato come l'area ombreggiata grigia sul diagramma così: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Leggi di più »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Per trovare k, usiamo int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Per calcolare P (x> 1 ), usiamo P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Per calcolare E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Per calcolare V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) dx Leggi di più »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Nome" P [R] = "Probabilità che una bacchetta R diventi blu alla fine" P [Y] = "Prob. Che una bacchetta Y diventa blu alla fine." P ["RY"] = "Prob. Che una bacchetta di R & Y sia trasformi in evento blu." P ["RR"] = "Probabilità che due bacchette R trasformino l'evento blu." P ["YY"] = "Probabilità che due bacchette Y trasformino l'evento blu." "Allora abbiamo" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Qui Leggi di più »

44 Per calcolare una media di un insieme di dati, sommare tutti i dati e dividere per il numero di elementi di dati. Lascia che l'età del settimo insegni sia x. Con questo, la media delle età degli insegnanti è calcolata da: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Quindi possiamo moltiplicare per 7 per ottenere: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Sottraiamo tutte le altre età per ottenere: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Leggi di più »

Eventi non indipendenti Per due eventi due sono considerati "indipendenti": P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, gli eventi non sono indipendenti. Leggi di più »

Media = 7.4 Deviazione standard ~~ 1.715 Varianza = 2.94 La media è la somma di tutti i punti dati divisi per il numero di punti dati. In questo caso, abbiamo (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 La varianza è "la media delle distanze al quadrato dalla media". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Ciò significa che devi sottrarre tutti i punti dati dalla media, quadrare le risposte, quindi sommarle tutte e dividerle per il numero di punti dati. In questa domanda, appare come segue: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76) Leggi di più »

17160/6497400 Ci sono 52 carte in totale e 13 di esse sono di picche. Probabilità di pescare la prima vanga è: 13/52 Probabilità di pescare una seconda vanga è: 12/51 Questo perché, quando abbiamo scelto la vanga, ci sono solo 12 carte a sinistra e di conseguenza solo 51 carte. Probabilità di pescare una terza vanga: probabilità 11/50 di pescare una quarta spade: 10/49 Dobbiamo moltiplicare tutti questi insieme, per ottenere la probabilità di pescare una vanga uno dopo l'altro: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Quindi la probabilità di pescare quattro picche co Leggi di più »

Y = -1.226666 + 0.1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0.1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 cappello beta_2 = (somma_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (somma_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "con" x_i = X_i - barra X ", e" y_i = Y_i - barra Y => cappello beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0.3 + 4 * 0.4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1.6 + 0.9 + 0.4 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => cappello beta_1 = barra Y - cappello beta_2 * barra X = 0.4 - (6.1 / 60) * 1 Leggi di più »

30.2 La media è calcolata prendendo la somma dei valori e dividendo per il conteggio. Ad esempio, per le 6 donne, con la media di 31, possiamo vedere che l'età si somma a 186: 186/6 = 31 E possiamo fare lo stesso per gli uomini: 116/4 = 29 E ora possiamo combinare il somma e conteggio degli uomini e delle donne per trovare la via per l'ufficio: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Leggi di più »

Quando ci sono alcuni valori estremi nel tuo set di dati. Esempio: hai un set di dati di 1000 casi con valori non troppo distanti. La loro media è 100, come è la loro mediana. Ora sostituisci un solo caso con un caso che ha valore 100000 (solo per essere estremo). Il valore medio salirà drammaticamente (fino a quasi 200), mentre la mediana non sarà influenzata. Calcolo: 1000 casi, media = 100, somma di valori = 100000 Perdere uno 100, aggiungere 100000, somma di valori = 199900, media = 199,9 Mediana (= caso 500 + 501) / 2 rimane uguale. Leggi di più »

La lunghezza della canna da 6 ore è = 265,2-230 = 35,2 La lunghezza media di 6 aste è = 44,2 cm La lunghezza media di 5 aste è = 46 cm La lunghezza totale di 6 aste è = 44,2xx 6 = 265,2 cm La lunghezza totale di 5 barre = 46xx5 = 230 cm La lunghezza della canna da 6 ore è = [Lunghezza totale di 6 aste] - [Lunghezza totale di 5 aste] La lunghezza della barra da 6 ore = 265,2-230 = 35,2 Leggi di più »

X = 5 3,4,5,8, x mean = mode = mediana sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 poiché abbiamo richiesto che ci fosse una modalità: .x> 0 perché x = 0 = > barx = 4, "median" = 4 "ma non c'è modo" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 abbiamo 3,4,5,5,8 mediano = 5 modo = 5:. x = 5 Leggi di più »

La media dei sei numeri è "" 270/6 = 45 Qui ci sono 3 diversi gruppi di numeri. Un set di sei, un set di due e il set di tutti e otto. Ogni set ha la sua media. "mean" = "Total" / "numero di numeri" "" O M = T / N Nota che se conosci la media e quanti numeri ci sono, puoi trovare il totale. T = M xxN È possibile aggiungere numeri, è possibile aggiungere totali, ma non è possibile aggiungere mezzi insieme. Quindi, per tutti e otto i numeri: Il totale è 8 xx 41 = 328 Per due dei numeri: Il totale è 2xx29 = 58 Quindi il totale degli altri sei nume Leggi di più »

8 La media di un insieme di numeri è la somma dei numeri oltre il conteggio del set (il numero di valori). Abbiamo una serie di quattro numeri e la media è 5. Possiamo vedere che la somma dei valori è 20: 20/4 = 5 Abbiamo un altro gruppo di tre numeri la cui media è 12. Possiamo scrivere come: 36 / 3 = 12 Per trovare la media dei sette numeri insieme, possiamo sommare i valori e dividere per 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Leggi di più »

Resistente in questo caso significa che può resistere a valori estremi. Esempio: immagina un gruppo di 101 persone con una media (= media) di $ 1000 in banca. Succede anche che l'intermediario (dopo aver selezionato il saldo bancario) abbia anche $ 1000 in banca. Questa mediana significa che 50 (%) hanno meno e 50 ne hanno di più. Ora uno di loro vince un premio della lotteria di $ 100000 e decide di metterlo in banca. Il valore medio salirà immediatamente da $ 1000 a quasi $ 2000, poiché viene calcolato dividendo l'importo totale per 101. La mediana ("metà della riga") non sar Leggi di più »

259459200 Se sto leggendo correttamente, allora se l'esaminatore può assegnare dei voti solo in multipli di 2. Ciò significherebbe che ci sono solo 15 scelte tra i 30 punti .i.e. 30/2 = 15 Quindi abbiamo 15 scelte distribuite tra le 8 domande. Usando la formula per le permutazioni: (n!) / ((N - r)!) Dove n è il numero di oggetti (in questo caso i segni in gruppi di 2). E r è quante sono prese alla volta (In questo caso le 8 domande) Quindi abbiamo: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Leggi di più »

Sono dipendenti L'evento "dormito fino a tardi" influenza la probabilità dell'altro evento "tardi a scuola". Un esempio di eventi indipendenti sta lanciando ripetutamente una moneta. Dal momento che la moneta non ha memoria, le probabilità al secondo (o successivo) lancio sono ancora 50/50 - ammesso che siano monete giuste! Extra: potresti volerlo pensare a questo: incontri un amico con il quale non hai parlato per anni. Tutto quello che sai è che ha due figli. Quando lo incontri, ha con sé suo figlio. Quali sono le possibilità che l'altro figlio sia anche un figlio? Leggi di più »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Questo particolare problema è una permutazione. Ricorda, la differenza tra permutazioni e combinazioni è che, con le permutazioni, l'ordine conta. Dato che la domanda chiede quanti modi gli studenti possono allineare per la ricreazione (cioè quanti ordini diversi), questa è una permutazione. Immagina per il momento di riempire solo due posizioni, posizione 1 e posizione 2. Per differenziare i nostri studenti, poiché l'ordine conta, assegneremo a ciascuno una lettera da A a G. Ora, se stiamo riempiendo queste posizioni, uno alla volta, abbiamo sette opz Leggi di più »

In 84 modi questo gruppo può essere scelto. Il numero di selezioni di oggetti "r" dagli oggetti "n" dati è denotato da nC_r, ed è dato da nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 In 84 modi questo gruppo può essere scelto. [Ans] Leggi di più »

Vedi sotto per un'idea su come affrontare questa risposta: credo che la risposta alla domanda di metodologia su come fare questo problema sia Combinazioni con oggetti identici all'interno della popolazione (come avere 4n carte con n numero di tipi A, B, C e D) non rientra nella capacità della formula combinata di calcolare. Invece, secondo il Dr. Math di mathforum.org, si finisce per avere bisogno di un paio di tecniche: la distribuzione di oggetti in celle distinte e il principio di esclusione-inclusione. Ho letto questo post (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) che tratta direttamente la dom Leggi di più »

La frase è stata attribuita nell'autobiografia di Mark Twain a Benjamin Disraeli, un primo ministro britannico nel 1800. Twain era anche responsabile per l'uso diffuso della frase, anche se potrebbe essere stata usata molto prima da Sir Charles Dilke e altri. In sostanza, la frase esprime sarcasticamente il dubbio dell'evidenza statistica paragonandola alle bugie, suggerendo che viene spesso alterata in modo fuorviante o usata fuori contesto. Ai fini di questa frase, per "statistiche" si intende "dati". Leggi di più »

Il 50% dei dati si trova all'interno della casella La casella di un diagramma di trama e baffi viene creata utilizzando i valori Q1 e Q3 come punti finali. Ciò significa che Q1-> Q2 e Q2-> Q3 sono inclusi. Poiché ciascun intervallo di dati Q contiene il 25% dei dati in un grafico a scatola e baffi, il riquadro contiene 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Leggi di più »

75% Se lavori con i quartili, devi prima ordinare i casi in base al loro valore. Quindi dividi i casi in quattro gruppi uguali. Il valore del caso al confine tra il primo quarto e il secondo è chiamato il primo quartile o Q1 Tra il secondo e il terzo è Q2 = mediano E tra il terzo e il quarto è Q3 Quindi al punto Q3 hai superato i tre quarti di i tuoi valori Questo è del 75%. Extra: con dataset di grandi dimensioni vengono anche utilizzati i percentili (i casi vengono quindi divisi in 100 gruppi). Se si dice che un valore è al 75 ° percentile, ciò significa che il 75% dei casi ha un valore Leggi di più »

N = 3 p (n) = "Colpire per la prima volta al n-esimo processo" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Limite della diseguaglianza" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" è la soluzione di un'equazione quadratica in "p": "" disco: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "o" 4/25 "" Quindi "p (n)" è negativo tra questi due valori. " p (n) = 3/25 = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 => 3/5 = 0.8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + Leggi di più »

22 La media si misura prendendo la somma dei valori e dividendo per il conteggio dei valori: "mean" = "sum" / "count" Katie ha già preso quattro esami ed è dovuto averne la quinta, quindi abbiamo 76, 74, 90, 88 e x. Vuole che la sua media complessiva sia di almeno 70. Vogliamo sapere il punteggio minimo x deve essere almeno 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 E ora risolviamo x: 328 + x = 350 x = 22 Leggi di più »

122 Media = Somma delle prove divisa per il numero totale di test Sia x = il 5 ° punteggio del test Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Risolvi dapprima moltiplicando entrambi i lati dell'equazione per 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Risolvi per x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Leggi di più »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "varianza = 25" => "deviazione standard" = sqrt (25) = 5 "Passiamo da N (10, 5) alla distribuzione normale normalizzata:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabella per i valori z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabella per z- valori) "=> P (" tra 8 e 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 e 13,5 anziché 8 e 13 a causa di una "" correzione ai valori discreti di continuità. " Leggi di più »

Per ognuno dei 20 collegamenti, ci sono 7 scelte, ogni volta che la scelta è indipendente dalle scelte precedenti, quindi possiamo prendere il prodotto. Numero totale di scelte = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Ma poiché la catena può essere invertita, dobbiamo contare sequenze distinte. Innanzitutto, contiamo il numero di sequenze simmetriche: gli ultimi 10 collegamenti prendono l'immagine speculare dei primi 10 collegamenti. Numero di sequenze simmetriche = numero di modi, quindi selezionare i primi 10 collegamenti = 7 ^ (10) Ad eccezione di queste sequenze simmetriche, le sequenze non simmetriche posso Leggi di più »

N = 13 "Nomina il numero di biglie nel sacco", n. "Allora abbiamo" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disco:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "o" 13 "Dato che n è un numero intero, dobbiamo prendere la seconda soluzione (13):" => n = 13 Leggi di più »

0,0,12,19,19 è una possibilità Abbiamo 5 partite di basket in cui Tyler ha segnato una media di 10 punti e una mediana di 12 punti. La mediana è il valore medio, quindi sappiamo che i punti che ha ottenuto hanno due valori inferiori a 12 e due valori sopra. La media è calcolata sommando i valori e dividendo per il conteggio. Per avere una media di 10 punti su 5 partite, sappiamo: "mean" = "somma dei punti segnati" / "numero di giochi" => 10 = 50/5 E quindi il numero di punti segnati su 5 partite è 50 punti. Sappiamo che 12 sono stati segnati in una partita, quindi i Leggi di più »

Quando un set di dati presenta alcuni casi estremi. Esempio: abbiamo un set di dati di 1000 in cui la maggior parte dei valori si aggira intorno al 1000-mark. Diciamo che la media e la mediana sono entrambi 1000. Ora aggiungiamo un "milionario". Il valore medio salirà drammaticamente a quasi 2000, mentre la mediana non cambierà davvero, perché sarà il valore del caso 501 invece del mezzo tra il caso 500 e il caso 501 (casi disposti in ordine di valore) Leggi di più »

P (z <1.96) significherebbe usare la normale distribuzione standard, e trovare l'area sotto la curva a sinistra di 1,96 la nostra tabella ci dà l'area a sinistra dello z-score, il solo bisogno di guardare il valore sul tavolo, che ci darà. P (z <1.96) = 0.975 che potresti scrivere come 97.5% Leggi di più »

Consultare la sezione Spiegazione I passaggi necessari per il calcolo dei valori z sono i seguenti: Calcola la media della serie. Calcola la deviazione standard della serie. Infine calcola i valori z per ogni valore x usando la formula z = somma (x-barx) / sigma Secondo il calcolo il valore z di 209 è maggiore di 2 Vedi la tabella sotto riportata - Distribuzione normale parte 2 Leggi di più »

Una misura resistente è quella che non è influenzata da valori anomali.Per esempio se abbiamo una lista ordinata di numeri: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 La media è: 11 La mediana è 5 La media in questo caso è maggiore della maggior parte dei numeri nella lista perché è influenzato così fortemente da 50, in questo caso un outlier forte. La mediana resterebbe 5 anche se l'ultimo numero nell'elenco ordinato era molto più grande, in quanto fornisce semplicemente il numero centrale in un elenco ordinato di numeri. Leggi di più »

Vedi sotto Per una distribuzione binomiale con n prove e la probabilità di successo p X ~ B (n, p) 1) ci sono solo due risultati 1) c'è un numero di n prove ripetute 2) le prove sono indipendenti 3) la probabilità di successo, p, è la stessa per ogni prova Leggi di più »

Un grafico a scatola e baffi è un tipo di grafico che contiene le statistiche di un riepilogo a cinque numeri. Ecco un esempio: Il riepilogo a cinque numeri è composto da: Minumum: valore minimo / osservazione Lower quartile o Q1: "median" della metà inferiore dei dati; giace al 25% dei dati Mediana: valore medio / osservazione Quartile superiore o Q3: "mediana" della metà superiore dei dati; giace al 75% dei dati Massimo: valore / osservazione più alto L'intervallo interquartile (IQR) è l'intervallo del quartile inferiore (Q1) e del quartile superiore (Q2). A volte Leggi di più »

Quando si raggruppano i valori nelle classi, è necessario impostare i limiti. Esempio Supponi di misurare l'altezza di 10.000 adulti. Queste altezze sono misurate accuratamente al mm (0,001 m). Per lavorare con questi valori e fare statistiche su di loro, o fare istogrammi, una divisione così fine non funzionerà. Quindi raggruppa i tuoi valori in classi. Diciamo nel nostro caso che usiamo intervalli di 50 mm (0,05 m). Quindi avremo una classe di 1,50- <1,55 m, 1,55- <1,60 m, ecc. In realtà la classe 1,50-1,55 m avrà ognuno da 1,495 (che sarà arrotondato per eccesso) a 1,544 (che verr Leggi di più »

Il vantaggio principale di utilizzare un campione piuttosto che un censimento è l'efficienza. Supponiamo che qualcuno voglia sapere qual è l'opinione media del Congresso tra gli individui di età compresa fra i 18 ei 24 anni (cioè, vogliono sapere qual è il voto di approvazione del Congresso tra questo gruppo demografico). Nel 2010, ci sono stati oltre 30 milioni di individui in quella fascia di età situata negli Stati Uniti, secondo il censimento degli Stati Uniti. Andare a ciascuno di questi 30 milioni di persone e chiedere la loro opinione, mentre porterebbe certamente a risultati mo Leggi di più »

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In un'impostazione BInomial ci sono due possibili risultati per evento. Le condizioni importanti per l'utilizzo di un'impostazione binomiale in primo luogo sono: Ci sono solo due possibilità, che chiameremo Bene o Fail. La probabilità del rapporto tra Buono e Fail non cambia durante i tentativi In altre parole: il risultato di un tentativo non influenza il prossimo esempio: tiri i dadi (uno alla volta) e vuoi sapere quali sono le probabilità che tu giri per almeno 1 sei su 3 tentativi. Questo è un tipico esempio di binomio: ci sono solo due possibilità: 6 (chance = 1/6) o non-6 (caso = Leggi di più »

Caratteristiche importanti di un "grafico a torta" Prima di costruire un "grafico a torta" dobbiamo avere alcune cose importanti. abbiamo bisogno di avere: TOP 5 ELEMENTI IMPORTANTI Due o più dati. Scegli colori perfetti per vedere facilmente i nostri dati. Metti un titolo in testa davanti al nostro grafico. Inserisci una legenda nel grafico (a sinistra oa destra) Aggiungi una frase che descrive il grafico, in fondo al nostro grafico. (breve) Vedi anche l'immagine: Leggi di più »

L'R-quadrato non dovrebbe essere usato per la validazione del modello. Questo è un valore che osservi quando hai convalidato il tuo modello. Un modello lineare è validato se i dati sono omogenei, seguono una distribuzione normale, le variabili esplicative sono indipendenti e se si conosce esattamente il valore delle variabili esplicative (errore stretto su X) R-quadrato può essere utilizzato per confrontare due modelli che hai già convalidato. Quello con il valore più alto è quello che si adatta meglio ai dati. Tuttavia, potrebbe esistere indici migliori, come l'AIC (criterio di Akaike Leggi di più »

Media aritmetica ~~ 424.4 Deviazione standard ~~ 642.44 Set dati di input: {115, 89, 230, -12, 1700} Media aritmetica = (1 / n) * Sigma (x_i), dove, Sigma x_i si riferisce alla Somma di tutti gli elementi nel set di dati di input. n è il numero totale di elementi. Deviazione standard sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 si riferisce alla media delle differenze al quadrato dalla media Crea una tabella di valori come mostrato: Quindi, Media aritmetica ~~ 424.4 Deviazione standard ~~ 642.44 Spero che aiuti. Leggi di più »

La media è 3.5 e la deviazione standard è 1.83 La somma dei termini è 35, quindi la media di {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} è 35/10 = 3,5 come media semplice di i termini. Per Deviazione standard, si deve trovare la media dei quadrati delle deviazioni dei termini dalla media e quindi prendere la loro radice quadrata. Le deviazioni sono {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} e la somma dei loro quadrati è (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 o 33,50 / 10 ossia 3,35. Pertanto, la deviazione standard è pari a 3,33, ovvero 1,83 Leggi di più »

Media = 5,25colore (bianco) ("XXX") Mediano = 4,5colore (bianco) ("XXX") Modalità = 4 Popolazione: scostamento = 3.44colore (bianco) ("XXX") Deviazione standard = 1.85 Campione: colore (bianco ) ("X") Varianza = 43,93colore (bianco) ("XXX") Deviazione standard = 1,98 Media è la media aritmetica dei valori dei dati La mediana è il valore medio quando i valori dei dati sono stati ordinati (o la media dei 2 valori medi se esiste un numero pari di valori di dati). Modalità è il valore (i) dei dati che si verificano con la massima frequenza. La varianza Leggi di più »

In qualsiasi distribuzione normale, la modalità e la mediana sono le stesse della media, qualunque essa sia. In una distribuzione normale standardizzata, la media mu è convertita in 0 (e il sigma della deviazione standard è impostato su 1). Quindi la modalità e la mediana sono anche 0 Leggi di più »

Media (media) e mediana (punto medio). Alcuni aggiungeranno la Modalità. Ad esempio, con l'insieme di valori: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 La media è la media aritmetica: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 La mediana è il valore equidistante (numericamente) da la gamma estremi. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 NOTA: In questo insieme di dati è lo stesso valore della Media, ma di solito non è così. La modalità è il valore / i più comune in un set. Non c'è nessuno in questo set (nessun duplicato). È comunemente incluso come misura statistic Leggi di più »

La media (media) e le deviazioni standard possono essere ottenute direttamente da una calcolatrice in modalità stat. Questo produce barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 In senso stretto, poiché tutti i punti di dati nello spazio campione sono numeri interi, dovremmo esprimere la media anche come numero intero per il numero corretto di cifre significative, cioè barx = 220. Le 2 deviazioni standard, a seconda se si desidera che la deviazione standard del campione o della popolazione sia, anche arrotondata al valore intero più vicino, s_x = 291 e sigma_x = 280 L'intervallo è semplicemente x_ ( Leggi di più »

Sì, questo esempio si adatta alla "correlazione vs causalità". Sebbene i dati del proprietario siano una notevole prova di correlazione, il proprietario non può concludere la causalità perché questo non è un esperimento randomizzato. Invece, quello che probabilmente è successo qui è che quelli che volevano possedere un animale domestico e che potevano permetterselo, erano le persone che finivano con un animale domestico. Il desiderio di possedere animali domestici giustifica la loro felicità in seguito, e la capacità di permettersi l'animale indica il fatto ch Leggi di più »

Se i dati dati sono l'intera popolazione, allora: colore (bianco) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Se i dati dati sono un campione della popolazione, quindi color (bianco) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34 Per trovare la varianza (sigma_ "pop" ^ 2) e la deviazione standard (sigma_ "pop") di una popolazione Trova la somma dei valori di popolazione Dividi per il numero di valori nella popolazione per ottenere la media Per ogni valore di popolazione calcola la differenza tra quel valore e la media p Leggi di più »

Varianza = 3.050.000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) trova prima la media: media = (1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 trova le deviazioni per ogni numero - questo viene fatto sottraendo la media: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 quindi piazza ogni deviazione: (-466.6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 la varianza è la media di questi valori: varianza = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) La deviazione standard è la radice quadrata della varianza: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Leggi di più »

La varianza della popolazione è: sigma ^ 2 ~ = 476.7 e la deviazione standard delle popolazioni è la radice quadrata di questo valore: sigma ~ = 21.83 In primo luogo, supponiamo che questa sia l'intera popolazione di valori. Quindi stiamo cercando la varianza della popolazione. Se questi numeri fossero un insieme di campioni di una popolazione più ampia, cercheremmo la varianza campionaria che differisce dalla varianza della popolazione per un fattore di n // (n-1) La formula per la varianza della popolazione è sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 dove mu è la media della popolazione Leggi di più »

Supponendo che abbiamo a che fare con l'intera popolazione e non con un campione: Varianza sigma ^ 2 = 44,383,45 Sigma deviazione standard = 210,6738 La maggior parte dei calcolatori o fogli di calcolo scientifici ti consentiranno di determinare direttamente questi valori. Se è necessario farlo in un modo più metodico: determinare la somma dei valori dati specificati. Calcola la media dividendo la somma per il numero di voci di dati. Per ogni valore di dati calcola la sua deviazione dalla media sottraendo il valore dei dati dalla media. Per ogni deviazione del valore dei dati dalla media, calcolare la deviazi Leggi di più »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> varianza sigma = 28.56-> 1 deviazione standard La varianza è una sorta di misura media della variazione dei dati sulla linea di miglior adattamento. Deriva da: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Dove sum significa add it all barx è il valore medio (a volte usano mu) n è il conteggio dei dati usati sigma ^ 2 è la varianza (a volte usano s) sigma è una deviazione standard Questa equazione, con un po 'di manipolazione, termina come: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" per variance sigma = sqrt (( sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" per 1 deviazion Leggi di più »

Varianza (popolazione): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Deviazione standard (popolazione): sigma_ "pop" = 3.55 La somma dei valori dei dati è 42 La media (mu) dei valori dei dati è 42/7 = 6 Per ogni dei valori dei dati possiamo calcolare la differenza tra il valore dei dati e la media e quindi quadrare tale differenza. La somma delle differenze al quadrato divisa per il numero di valori dei dati fornisce la varianza della popolazione (sigma_ "pop" ^ 2). La radice quadrata della varianza della popolazione indica la deviazione standard della popolazione (sigma_ "pop") Nota: ho assun Leggi di più »

Un test F presuppone che i dati siano distribuiti normalmente e che i campioni siano indipendenti l'uno dall'altro. Un test F presuppone che i dati siano distribuiti normalmente e che i campioni siano indipendenti l'uno dall'altro. I dati che differiscono dalla normale distribuzione potrebbero essere dovuti a poche ragioni. I dati potrebbero essere distorti o la dimensione del campione potrebbe essere troppo piccola per raggiungere una distribuzione normale. Indipendentemente dal motivo, i test F presumono una distribuzione normale e generano risultati inaccurati se i dati differiscono significativamente da Leggi di più »

Poiché non esiste un'equazione matematica che possa calcolare l'area sotto la curva normale tra due punti, non esiste una formula per trovare la probabilità nella tabella z da risolvere a mano. Questo è il motivo per cui vengono fornite le tabelle z, di solito con una precisione di 4 decimali. Ma ci sono delle formule per calcolare queste probabilità con una precisione molto alta usando software come Excel, R e apparecchiature come il calcolatore TI. In Excel, sono a sinistra di z sono dati da: NORM.DIST (z, 0,1, true) In TI-calculator, possiamo usare normalcdf (-1E99, z) per ottenere un'are Leggi di più »

Le distribuzioni di Chi Squared possono essere usate per descrivere quantità statistiche che sono una funzione di una somma di quadrati. La distribuzione Chi Squared è la distribuzione di un valore che è la somma dei quadrati di k variabili casuali normalmente distribuite. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 Il PDF della distribuzione Chi Squared è dato da: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Dove k è il numero di gradi di libertà, e x è il valore di Q per cui cerchiamo la probabilità. L'utilità della distribuzione di Chi Squared è nel modell Leggi di più »

Un uso della co-varianza è studiare la correlazione. Quando abbiamo dati di esempio relativi a due variabili dipendenti, la co-varianza diventa rilevante. La co-varianza è una misura dell'effetto della variazione tra le due variabili. Quando abbiamo due variabili dipendenti che dicono X e Y, possiamo studiare la variazione all'interno dei valori di X - questo è sigma_x ^ 2 la variazione all'interno dei valori di Y è la varianza di y sigma_y ^ 2. Lo studio della variazione simultanea tra X e Y è chiamato COV (X, Y) o sigma_ (xy). Leggi di più »

Rivela la forma della relazione tra le variabili. Si prega di fare riferimento alla mia risposta su Che cos'è un'analisi di regressione ?. Rivela la forma della relazione tra le variabili. Ad esempio, se la relazione è fortemente correlata positivamente, fortemente correlata negativamente o non vi è alcuna relazione. Ad esempio, le precipitazioni e la produttività dell'agricoltura dovrebbero essere fortemente correlate, ma la relazione non è nota. Se identifichiamo la resa delle colture per denotare la produttività dell'agricoltura, e consideriamo due variabili rendimento delle Leggi di più »

Quando usiamo la linea di regressione per predire un punto il cui valore x è al di fuori dell'intervallo dei valori x dei dati di allenamento, è chiamato estrapolazione. Al fine di estrapolare (deliberatamente) semplicemente usiamo la linea di regressione per prevedere valori che sono lontani dai dati di addestramento. Si noti che l'estrapolazione non fornisce previsioni affidabili perché la linea di regressione potrebbe non essere valida al di fuori dell'intervallo dei dati di allenamento. Leggi di più »

Il punteggio Z indica la posizione di un'osservazione in relazione al resto della sua distribuzione, misurata in deviazioni standard, quando i dati hanno una distribuzione normale. Di solito vedi la posizione come un valore X, che dà il valore reale dell'osservazione. Questo è intuitivo, ma non ti permette di confrontare le osservazioni di diverse distribuzioni. Inoltre, devi convertire i tuoi punteggi X in punteggi Z in modo da poter utilizzare le tabelle di distribuzione normale standard per cercare i valori relativi al punteggio Z. Ad esempio, vuoi sapere se la velocità di beccata di un bambino di Leggi di più »

Correlazione: due variabili tendono a variare insieme. Per una correlazione positiva, se una variabile aumenta, l'altra aumenta anche nei dati dati. Causa: una variabile causa le modifiche in un'altra variabile. Differenza significativa: la correlazione potrebbe essere solo una coincidenza. O forse una terza variabile sta cambiando i due. Ad esempio: esiste una correlazione tra "andare a dormire con le scarpe" e "svegliarsi con un mal di testa". Ma questa relazione non è causale, perché la vera ragione di questa coincidenza è (troppo) l'alcol. Leggi di più »

Vedi sotto. Dato: non p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operatori logici: "not p:" not p, ~ p; "e:" ^^; oppure: vv Tabelle logiche, negazione: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Tabelle logiche e & o: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq &quo Leggi di più »

~ = 0.9391 Prima di entrare nella domanda stessa, parliamo del metodo per risolverlo. Diciamo, per esempio, che voglio rendere conto di tutti i possibili risultati lanciando una moneta buona tre volte. Posso ottenere HHH, TTT, TTH e HHT. La probabilità di H è 1/2 e la probabilità di T è anche 1/2. Per HHH e per TTT, vale 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 ciascuno. Per TTH e HHT, è anche 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 ciascuno, ma poiché ci sono 3 modi in cui posso ottenere ogni risultato, finisce per essere 3xx1 / 8 = 3/8 ciascuno. Quando riassumo questi risultati, ottengo 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - il ch Leggi di più »

Definizioni rapide I dati quantitativi sono numeri: altezze; pesi; velocità; numero di animali domestici di proprietà; anni; ecc. I dati qualitativi non sono numeri. Possono includere cibi preferiti; religioni; etnie; ecc. I dati discreti sono numeri che possono assumere valori separati e specifici. Ad esempio, quando si tira un dado, si ottiene 1, 2, 3, 4, 5 o 6. Non è possibile ottenere un valore di 3,75. Dati continui sono numeri che possono assumere tutti i tipi di valori decimali o frazionari. Ad esempio, il tuo peso può essere misurato esattamente come 92.234 chilogrammi. La tua velocità non Leggi di più »

Si guarderebbe spesso all'IQR (Interquartile Range) per ottenere un aspetto più "realistico" dei dati, in quanto eliminerebbe i valori anomali nei nostri dati. Quindi se tu avessi un set di dati come 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Quindi se dovessimo prendere la media del nostro IQR sarebbe più "realistico" per il nostro set di dati, come se avessimo appena preso la media normale, quell'unico valore di 2956 rovinerebbe un po 'i dati. un valore anomalo in quanto tale potrebbe provenire da qualcosa di semplice come un errore di battitura, quindi questo mostra come può essere utile control Leggi di più »

Poiché il nome dell'argomento indica la varianza è una "Misura della variabilità". La varianza è una misura della variabilità. Significa che per un insieme di dati puoi dire: "La varianza più alta, più dati diversi". Esempi Un insieme di dati con piccole differenze. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Un insieme di dati con maggiori differenze. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * ( Leggi di più »

Valore centrale che è la rappresentazione di interi dati. > Se osserviamo le distribuzioni di frequenza che incontriamo nella pratica, scopriremo che c'è una tendenza dei valori delle variabili a raggrupparsi intorno a un valore centrale; in altre parole, la maggior parte dei valori giace in un piccolo intervallo attorno a un valore centrale. Questa caratteristica è chiamata la tendenza centrale di una distribuzione di frequenza. Il valore centrale, che è preso come una rappresentazione di interi dati, è chiamato una misura di tendenza centrale o, una media. In relazione a una distribuzione Leggi di più »

Livello nominale: solo i dati delle etichette in diverse categorie, ad esempio la classificazione come: Livello ordinale maschile o femminile: i dati possono essere ordinati e ordinati ma la differenza non ha senso, ad esempio: classifica come 1a, 2a e 3a. Interval Level - I dati possono essere ordinati così come le differenze possono essere prese, ma la moltiplicazione / divisione non è possibile. ad esempio: categorizzazione come anni diversi come 2011, 2012 ecc. Livello rapporto - Ordine, differenza e moltiplicazione / divisione - tutte le operazioni sono possibili. Ad esempio: Età in anni, temperatura in Leggi di più »

Ogive è un altro nome di una curva di frequenza cumulativa. Ad ogni punto dell'ogiva otteniamo il numero di osservazioni inferiore all'ascissa di quel punto. Questa risposta è data prendendo in considerazione meno di ogive. Altrimenti la curva darà il numero di osservazioni maggiore dell'ascissa. È possibile ottenere una distribuzione di frequenza inferiore alla cumulativa aggiungendo consecutivamente le frequenze delle classi e scrivendole contro i limiti superiori delle classi. Leggi di più »

(32/52) In un mazzo di carte, metà delle carte sono rosse (26) e (supponendo che non ci siano jolly) abbiamo 4 prese, 4 regine e 4 re (12). Tuttavia, delle immagini, 2 jack, 2 regine e 2 re sono rossi. Ciò che vogliamo trovare è "la probabilità di pescare un cartellino rosso o una carta illustrata". Le nostre probabilità rilevanti sono quelle di pescare un cartellino rosso o una carta illustrata. P (rosso) = (26/52) P (immagine) = (12/52) Per gli eventi combinati, usiamo la formula: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Che si traduce in: P (immagine o rosso) = P (rosso) + P (immagine) - Leggi di più »

Sia la previsione che gli intervalli di confidenza sono più stretti vicino alla media, questo può essere facilmente visto nella formula del margine di errore corrispondente. Di seguito è riportato il margine di errore dell'intervallo di confidenza. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Il seguente è il margine di errore per l'intervallo di predizione E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} In entrambi questi, vediamo il termine (x_0 - bar {x}) ^ 2, che scala come i Leggi di più »

Circa 61,5% La probabilità che un laptop sia difettoso è (6/22) La probabilità che un laptop non sia difettoso è (16/22) La probabilità che almeno un laptop sia difettoso è data da: P (1 difettoso) + P (2 difettosi) + P (3 difettosi), poiché questa probabilità è cumulativa. Sia X il numero di laptop rilevati difettosi. P (X = 1) = (3 scegli 1) (6/22) ^ 1 volte (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 scegli 2) (6/22) ^ 2 volte ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 scegli 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (somma tutte le probabilità) = 0,61531 circa 0,615 Leggi di più »

Le lettere "bi" significa due. Quindi, una distribuzione bimodale ha due modalità. Ad esempio, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} è bimodale sia con 3 che con 12 come modalità distinte separate. Si noti che le modalità non devono avere la stessa frequenza. Spero che questo abbia aiutato Source: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Leggi di più »

Un grafico bimodale illustra una distribuzione bimodale, che è a sua volta definita come una distribuzione di probabilità continua con due modalità. In generale, il grafico della funzione di densità di probabilità di questa distribuzione sarà simile a una distribuzione "a due gobbe"; cioè, piuttosto che il singolo picco presente in una distribuzione normale o una curva a campana, il grafico avrà due picchi. Le distribuzioni bimodali, anche se forse meno comuni delle normali distribuzioni, si presentano ancora in natura. Ad esempio, il linfoma di Hodgkin è una malattia Leggi di più »

Il "raccoglitore" in un istogramma è la scelta dell'unità e della spaziatura sull'asse X.Tutti i dati in una distribuzione di probabilità rappresentata visivamente da un istogramma sono riempiti nei bin corrispondenti. L'altezza di ciascun raccoglitore è una misura della frequenza con cui i dati vengono visualizzati all'interno dell'intervallo del raccoglitore nella distribuzione. A titolo di esempio, in questo istogramma di esempio riportato di seguito, ogni barra che sale verso l'alto dall'asse X è un singolo cestino. E nel cestino da altezza 75 a altezza 80, Leggi di più »

Vedi la spiegazione completa presentata. Quando abbiamo 100 monete e diamo queste monete a un gruppo di persone in qualsiasi modo, si dice che stiamo distribuendo monete. In modo simile, quando la probabilità totale (che è 1) è distribuita tra i diversi valori associati alla variabile casuale, stiamo distribuendo la probabilità. Quindi, si chiama distribuzione di probabilità. Se c'è una regola che determina quale probabilità dovrebbe essere assegnata a quale valore, allora tale regola è chiamata la funzione di distribuzione della probabilità. La distribuzione binomiale prend Leggi di più »

La distribuzione chi-quadrato è una delle distribuzioni più comunemente usate ed è la distribuzione della statistica chi-quadrato. La distribuzione chi-quadrato è una delle distribuzioni più comunemente utilizzate. È la distribuzione della somma dei quadrati normali deviati standard. La media della distribuzione è uguale ai gradi di libertà e la varianza della distribuzione del chi quadrato è due moltiplicata per i gradi di libertà. Questa è la distribuzione utilizzata quando si esegue un test chi quadrato confrontando i valori osservati rispetto a quelli attesi e quan Leggi di più »

Un test chi quadrato per i test di indipendenza se esiste una relazione significativa tra due o più gruppi di dati categoriali della stessa popolazione. Un test chi quadrato per i test di indipendenza se esiste una relazione significativa tra due o più gruppi di dati categoriali della stessa popolazione. L'ipotesi nulla per questo test è che non ci sia alcuna relazione. È uno dei test più comunemente utilizzati nelle statistiche. Per utilizzare questo test, le tue osservazioni dovrebbero essere indipendenti e i tuoi valori previsti dovrebbero essere maggiori di cinque. L'equazione per calco Leggi di più »

Il test chi ^ 2 viene utilizzato per indagare se le distribuzioni di variabili categoriali differiscono l'una dall'altra. Il test chi ^ 2 può essere utilizzato solo su numeri reali, non su percentuali, proporzioni o mezzi. La statistica chi ^ 2 confronta i conti o i conteggi delle risposte categoriali tra due o più gruppi indipendenti. In breve: il test chi ^ 2 viene utilizzato per indagare se le distribuzioni di variabili categoriali differiscono l'una dall'altra. Leggi di più »

Vedi sotto: Una combinazione è un raggruppamento di oggetti distinti senza tener conto dell'ordine in cui viene effettuato il raggruppamento. Ad esempio, una mano di poker è una combinazione: non ci interessa in quale ordine ci vengono distribuite le carte, solo che stiamo tenendo una scala reale (o una coppia di 3). La formula per trovare una combinazione è: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Con n = "popolazione", k = " "Come per esempio, il numero di possibili mani di poker da 5 carte è: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Valutiamolo! (52xx51x Leggi di più »

Un diagramma standard di casella e baffi è una rappresentazione visiva di tutti i punti di dati, inclusi i punti posizionati all'estrema sinistra o all'estrema destra del set di dati. Tali punti estremi di dati sono denominati "valori anomali". A differenza del boxplot standard, un boxplot modificato non include i valori anomali. Invece, i valori anomali sono rappresentati come punti oltre i "baffi", al fine di rappresentare più accuratamente la dispersione dei dati. Leggi di più »

F-Test. Il test F è un meccanismo di test statistico progettato per testare l'uguaglianza delle varianze di popolazione. Lo fa confrontando il rapporto delle varianze. Quindi, se le varianze sono uguali, il rapporto tra le varianze sarà 1. Tutte le prove di ipotesi vengono fatte sotto il presupposto che l'ipotesi nulla sia vera. Leggi di più »

Usiamo un ANOVA per verificare le differenze significative tra i mezzi. Usiamo un ANOVA, o analisi della varianza, per verificare differenze significative tra i mezzi di più gruppi. Ad esempio, se volessimo sapere se il GPA medio di biologia, chimica, fisica e maggiore di calcolo differiva, potremmo utilizzare un ANOVA. Se avessimo solo due gruppi, il nostro ANOVA sarebbe lo stesso di un t-test. Esistono tre presupposti di base di un ANOVA: le variabili dipendenti in ciascun gruppo sono normalmente distribuite. Le varianze di popolazione in ciascun gruppo sono uguali Le osservazioni sono indipendenti l'una dall Leggi di più »

Vedi sotto. Una variabile categoriale è una categoria o un tipo. Ad esempio, il colore dei capelli è un valore categoriale o la città natale è una variabile categoriale. Specie, tipo di trattamento e genere sono tutte variabili categoriali. Una variabile numerica è una variabile in cui la misura o il numero ha un significato numerico. Ad esempio, la pioggia totale misurata in pollici è un valore numerico, la frequenza cardiaca è un valore numerico, il numero di cheeseburger consumati in un'ora è un valore numerico. Una variabile categoriale può essere espressa come un numero Leggi di più »

Un ANOVA a una via è un ANOVA in cui si ha una variabile indipendente con più di due condizioni. Per due o più variabili indipendenti, si utilizzerà ANOVA a due vie. Un ANOVA a una via è un ANOVA in cui hai una variabile indipendente con più di due condizioni. Ciò è in contrasto con un ANOVA bidirezionale in cui si hanno due variabili indipendenti e ciascuna ha più condizioni. Ad esempio, si utilizzerà ANOVA a una via se si desidera determinare gli effetti delle marche di caffè sulla frequenza cardiaca. La tua variabile indipendente è la marca del caffè. Util Leggi di più »

Un concetto di un evento è estremamente importante nella teoria delle probabilità. In realtà, è uno dei concetti fondamentali, come un punto in Geometria o un'equazione in Algebra. Prima di tutto, consideriamo un esperimento casuale - qualsiasi atto fisico o mentale che abbia un certo numero di risultati. Ad esempio, contiamo i soldi nel nostro portafoglio o prevediamo il valore dell'indice di mercato di domani. In entrambi e in molti altri casi l'esperimento casuale determina determinati risultati (l'esatto ammontare di denaro, l'esatto valore dell'indice azionario ecc.) Questi Leggi di più »

Vedi sotto. Una variabile casuale è un risultato numerico di un insieme di possibili valori di un esperimento casuale. Ad esempio, selezioniamo casualmente una scarpa da un negozio di scarpe e cerchiamo due valori numerici delle sue dimensioni e del suo prezzo. Una variabile casuale discreta ha un numero finito di valori possibili o una sequenza infinita di numeri reali numerabili. Ad esempio la dimensione delle scarpe, che può richiedere solo un numero finito di valori possibili. Mentre una variabile casuale continua può prendere tutti i valori in un intervallo di numeri reali. Ad esempio, il prezzo delle s Leggi di più »

L'analisi di regressione è un processo statistico per stimare le relazioni tra le variabili. L'analisi di regressione è un processo statistico per stimare le relazioni tra le variabili. È un termine generico per tutti i metodi che tentano di adattare un modello ai dati osservati al fine di quantificare la relazione tra due gruppi di variabili, in cui l'attenzione si concentra sulla relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. La relazione, tuttavia, potrebbe non essere esatta per tutti i punti di dati osservati. Quindi, molto spesso, tale analisi include un elem Leggi di più »

È una distribuzione di frequenza in cui tutti i numeri sono rappresentati come frazione o percentuale della dimensione totale del campione. Non c'è davvero niente di più. Si sommano tutti i numeri di frequenza per ottenere un totale complessivo = la dimensione del campione. Quindi dividi ogni numero di frequenza in base alla dimensione del tuo campione per ottenere una frazione di frequenza relativa. Moltiplicare questa frazione per 100 per ottenere una percentuale. È possibile inserire queste percentuali (o frazioni) in una colonna separata dopo i numeri di frequenza. Frequenza cumulativa Se hai or Leggi di più »

Una tabella di frequenza relativa è una tabella che registra i conteggi dei dati in forma percentuale, ovvero la frequenza relativa. Viene utilizzato quando si tenta di confrontare le categorie all'interno della tabella. Questa è una tabella di frequenza relativa. Si noti che i valori delle celle nella tabella sono in percentuale anziché in frequenze effettive. Trovi questi valori mettendo le singole frequenze sul totale della riga. Il vantaggio delle tabelle di frequenza relative su tabelle di frequenza è che con percentuali è possibile confrontare le categorie. Leggi di più »

La covarianza campione è una misura di quanto le variabili differiscano l'una dall'altra all'interno di un campione. Covariance ti dice come due variabili sono legate l'una all'altra su una scala lineare. Ti dice quanto è fortemente correlata la tua X alla tua Y. Ad esempio, se la tua covarianza è maggiore di zero, significa che la tua Y aumenta man mano che la tua X aumenta. Un campione in statistica è solo un sottoinsieme di una popolazione o gruppo più grande. Ad esempio, puoi prendere un campione di una scuola elementare nel paese piuttosto che raccogliere dati da ogni scuol Leggi di più »

Una distribuzione unimodale è una distribuzione che ha una modalità. Una distribuzione unimodale è una distribuzione che ha una modalità. Vediamo un picco evidente nei dati. L'immagine qui sotto mostra una distribuzione unimodale: al contrario, una distribuzione bimodale assomiglia a questa: nella prima immagine, vediamo un picco. Nella seconda immagine, vediamo che ci sono due picchi. Una distribuzione unimodale può essere normalmente distribuita, ma non deve esserlo. Leggi di più »

Vedi la spiegazione Quando è disponibile un grande volume di dati numerici, non è sempre possibile esaminare ogni singolo dato numerico e raggiungere una conclusione. Quindi, è necessario ridurre i dati a uno o più numeri, in modo che il confronto sia possibile. È per questo scopo che abbiamo le misure di tendenza centrale definite in Statistica. Una misura della tendenza centrale ci dà un valore numerico che può essere usato per il confronto. Quindi, deve essere un numero centrato attorno al grande volume di dati - un punto di attrazione gravitazionale verso il quale ogni altro valore nu Leggi di più »

In gran parte ci sono due tipi di set di dati - Categorico o qualitativo - Numerico o quantitativo A dati categorici o non numerici - dove la variabile ha valore di osservazioni sotto forma di categorie, inoltre può avere due tipi: a. Nominale b. Ordinale a. I dati nominali hanno categorie nominate per es. Lo stato civile sarà un dato nominale in quanto otterrà osservazioni nelle seguenti categorie: Non sposato, sposato, divorziato / separato, vedovo. I dati ordinali prenderanno anche le categorie nominate, ma le categorie avranno rango. per esempio. Il rischio di acquisizione di un'infezione ospedaliera Leggi di più »

Una distribuzione normale è completamente simmetrica, una distribuzione skew non lo è. In una distribuzione positivamente distorta, la "punta" sul lato più grande è più lunga rispetto all'altro lato, causando la mediana, e soprattutto la media, di spostarsi a destra. In una distribuzione distorta negativamente questi si spostano verso sinistra, a causa di una "punta" più lunga ai valori più piccoli. Mentre in una modalità di distribuzione normale non distorta, mediana e media hanno tutti lo stesso valore. (foto da internet) Leggi di più »