Statistica

Tutto ciò significa che è il minimo tra la somma della differenza tra il valore y effettivo e il valore y previsto. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Significa solo il minimo tra la somma di tutti i resuidal min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 tutto ciò significa che è il minimo tra la somma della differenza tra il valore y effettivo e il valore y previsto. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 In questo modo minimizzando l'errore tra il valore previsto e l'errore si ottiene la misura migliore per la linea di regressione. Leggi di più »

Un test chi-quadrato di Pearson può riferirsi a un test di indipendenza o a un test di bontà. Quando ci riferiamo a un "test del chi-quadrato di Pearson", potremmo riferirci a uno dei due test: il test di indipendenza del quadrato di Pearson o il test di bontà del fit-quadrato di Pearson. I test di bontà dell'adattamento determinano se la distribuzione di un set di dati differisce in modo significativo da una distribuzione teorica. I dati devono essere spaiati. I test di indipendenza determinano se le osservazioni non appaiate di due variabili sono indipendenti l'una dall'altra. Va Leggi di più »

La varianza della popolazione è la quantità numerica che una popolazione differisce l'una dall'altra. La varianza di una popolazione ti dice quanto sono distribuiti i dati. Ad esempio, se la tua media è 10 ma hai molta variabilità nei tuoi dati, con misure molto maggiori e inferiori a 10, avrai una varianza elevata. Se la tua popolazione ha una media di 10 e hai una variazione molto piccola, con la maggior parte dei tuoi dati misurati a 10 o vicino a 10, allora avrai una bassa varianza di popolazione. La varianza della popolazione è misurata come segue: Leggi di più »

L'analisi di regressione è un processo matematico per stimare le relazioni tra le variabili. L'analisi di regressione ci consente di stimare il valore medio della variabile dipendente per le variabili indipendenti. Nel processo di valutazione, il primo obiettivo è scoprire una funzione delle variabili indipendenti chiamate la funzione di regressione. La funzione può essere lineare o polinomiale. Nei mathmatics ci sono diversi metodi di analisi della regrasione. Leggi di più »

Una distribuzione è distorta se una delle sue code è più lunga dell'altra. Quando si guarda un set di dati, ci sono essenzialmente tre possibilità. Il set di dati è approssimativamente simmetrico, il che significa che ci sono circa tanti termini sul lato sinistro della mediana come sul lato destro. Questa non è una distribuzione distorta. Il set di dati ha una inclinazione negativa, il che significa che ha una coda sul lato negativo della mediana. Questo si manifesta con un grande picco verso destra, perché ci sono molti termini positivi. Questa è una distribuzione distorta. Il s Leggi di più »

Si adatta alla distorsione variabile esplicativa. Ogni volta che aggiungi una variabile esplicativa aggiuntiva a una regressione multivariata, R-quadrato aumenterà portando lo statistico a credere che esiste una correlazione più forte con le informazioni aggiunte. Per correggere questa tendenza verso l'alto, viene usato il R-quadrato aggiustato. Leggi di più »

Media = somma di tutti i valori / numero di valori. La media è in genere la migliore misura della tendenza centrale perché tiene conto di tutti i valori. Ma è facilmente influenzato da qualsiasi valore estremo / valore anomalo. Notare che la Media può essere definita solo nell'intervallo e nel livello del livello di misurazione. La mediana è il punto medio dei dati quando è organizzata in ordine. Solitamente è quando il set di dati ha valori estremi o è distorto in qualche direzione. Si noti che la mediana è definita su livello ordinale, intervallo e rapporto di misurazione. Leggi di più »

Media = 9.22 Mediana = 9 Modalità = 10 Intervallo = 2 media (media) x frequenza di contrassegno 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Totale fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Frequenza totale = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 Dato - 10,10,9,9,10,8,9,10, e 8 disporli in ordine ascendente 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 mediana = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5th item = 9 Mode = quell'elemento che si presenta più umber of times mode = 10 Range = Valore più grande - Intervallo di valori più piccolo = (10-8) Range = 2 Leggi di più »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) dalle tabelle abbiamo P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Leggi di più »

In un'impostazione binomiale, ci sono solo due possibili risultati per prova. A seconda di ciò che vuoi, chiami una delle possibilità Fail e l'altra Succes. Esempio: puoi chiamare rolling a 6 con un die Succes e un non-6 a Fail. A seconda delle condizioni del gioco, il lancio di un 6 può costare denaro, e potresti voler invertire i termini. In breve: ci sono solo due possibili risultati per prova, e puoi chiamarli come vuoi: Bianco-Nero, Testa-Croce, qualunque cosa. Di solito quello che si usa come P nei calcoli è chiamato (probabilità di) Succes. Leggi di più »

"Questo significa la probabilità dell'evento A quando si verifica l'evento B" "Pr (A | B) è la probabilità condizionata." "Questo significa la probabilità che si verifichi l'evento A, nella condizione" "che B succede". "Un esempio:" "A = lancio di 3 occhi con un dado" "B = lancio di meno di 4 occhi con un dado" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (ora sappiamo solo 1,2, o 3 occhi sono possibili) " Leggi di più »

Il test di indipendenza del chi quadrato ci aiuta a scoprire se 2 o più attributi sono associati o meno.e.g. se giocare a scacchi aiuta a migliorare la matematica del bambino o meno. Non è una misura del grado di relazione tra gli attributi. ci dice solo se due principi di classificazione sono significativamente correlati o no, senza riferimento a nessuna ipotesi relativa alla forma della relazione.il test chi quadrato dell'omogeneità è un'estensione del test del quadrato dell'indipendenza del chi ... i test di omogeneità sono utili per determinare se 2 o più campioni casuali indip Leggi di più »

Una matrice di covarianza è una forma più generalizzata di una semplice matrice di correlazione. La correlazione è una versione in scala della covarianza; si noti che i due parametri hanno sempre lo stesso segno (positivo, negativo o 0). Quando il segno è positivo, si dice che le variabili siano correlate positivamente; quando il segno è negativo, si dice che le variabili siano negativamente correlate; e quando il segno è 0, si dice che le variabili non sono correlate. Si noti inoltre che la correlazione è adimensionale, poiché il numeratore e il denominatore hanno le stesse unit Leggi di più »

Una variabile casuale discreta ha un numero finito di valori possibili. Una variabile casuale continua può avere qualsiasi valore (di solito entro un certo intervallo). Una variabile casuale discreta è in genere un numero intero sebbene possa essere una frazione razionale. Come esempio di una variabile casuale discreta: il valore ottenuto facendo rotolare un dado standard a 6 facce è una variabile casuale discreta che ha solo i valori possibili: 1, 2, 3, 4, 5 e 6. Come un secondo esempio di variabile casuale discreta: la frazione dei successivi 100 veicoli che passano la mia finestra che sono camion blu  Leggi di più »

Un modo di conoscere discreto o continuo è che nel caso di un punto discreto avrà massa, e in un punto continuo non ha massa. questo è meglio compreso osservando i grafici. Vediamo prima i Discreti. Dai un'occhiata al suo pmf notare come la massa è seduta sui punti? ora guardi al suo avviso in cdf come i valori salgono a passi e che la linea non è continua? questo mostra anche come ci sia massa nel punto del pmf Ora guarderemo il caso Continuo osservando il suo avviso pdf come la massa non è seduta in un punto, ma tra due punti? e ora per guardare il cdf qui puoi vedere sul cdf che la funz Leggi di più »

Vedere la sezione di spiegazione Varianza di popolazione = (somma (x-barx) ^ 2) / N Dove - x è l'osservazione barx è media della serie N è la dimensione della popolazione Campione Varianza = (somma (x-barx) ^ 2) / (n-1) Dove - x è l'osservazione barx è media della serie n-1 è gradi di libertà (in cui n è la dimensione del campione). Leggi di più »

In realtà ci sono tre tipi principali di dati. I dati qualitativi o categorici non hanno ordine logico e non possono essere tradotti in un valore numerico. Il colore degli occhi è un esempio, perché "marrone" non è più alto o più basso di "blu". I dati quantitativi o numerici sono numeri, e in questo modo "impongono" un ordine. Esempi sono età, altezza, peso. Ma guardalo! Non tutti i dati numerici sono quantitativi. Un esempio di eccezione è il codice di sicurezza sulla tua carta di credito - non esiste un ordine logico tra di loro. I dati di classe sono Leggi di più »

Dipende dal fatto che l'ordine sia importante. Esempio: Supponiamo che tu scelga un comitato di tre persone per rappresentare la tua classe di 30 studenti: Per il primo membro hai 30 scelte Per il secondo hai 29 Per il terzo hai 28 Per un totale di 30 * 29 * 28 = 24360 possibili permutazioni Ora questo presuppone che l'ordine di scelta sia rilevante: il primo sarà chiamato 'presidente', il secondo sarà 'segretario' e il terzo sarà solo 'membro'. Se questo non è il caso (tutti e tre sono uguali), l'ordine in cui vengono scelti non è importante. Con tre scelte ci s Leggi di più »

La differenza principale è che i dati continui sono misurabili e che i dati discreti possono avere solo determinati valori. Possono essere numerabili. Esempi di continuo: ** Altezza, peso, reddito sono misurabili e possono avere qualsiasi valore. Esempi di discreti: in realtà esistono due tipi di dati discreti: Contabile: numero di bambini. Variabile di classe: colore degli occhi Leggi di più »

Vedi sotto: Diamo un'occhiata ai numeri 1, 2, 3, 4, 5. La media è la somma dei valori divisi per il conteggio: 15/5 = 3 La mediana è il termine medio quando elencato in ordine ascendente (o discendente! ) ordine, che è 3. Quindi in questo caso sono uguali. La media e la mediana reagiranno in modo diverso alle diverse modifiche all'insieme di dati. Per esempio, se cambio il 5 in un 15, la media cambierà sicuramente (25/5 = 5) ma la mediana rimarrà la stessa a 3. Se il set di dati cambia dove la somma dei valori è 15 ma il medio termine cambia, la mediana si muoverà ma la media rima Leggi di più »

Gradi di libertà di varianza è n ma gradi di libertà della varianza campionaria è n-1 Si noti che "Varianza" = 1 / n somma_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2 Si noti inoltre che "Varianza campionaria" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Leggi di più »

La media è 39 Media è: 39 7/12 La media di questi numeri è la somma di tutti i numeri divisi per la loro quantità. In questo caso la media è: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 La mediana di un insieme di numeri sempre più ordinato è Il numero "medio" per un insieme con una quantità dispari di numeri La media di 2 numeri "medi" per un set con quantità pari di numeri. Il set dato è già ordinato in modo che possiamo calcolare la mediana. Nel set dato ci sono 12 numeri, quindi dobbiamo trovare gli elementi numero 6 e 7 e calcolare la loro media: Med = (35 + 43 Leggi di più »

R-quadrato aggiustato si applica solo alla regressione multipla Quando si aggiungono più variabili indipendenti a una regressione multipla, il valore di R-quadrato aumenta dando l'impressione di avere un modello migliore che non è necessariamente il caso. Senza andare in profondità, il R-quadrato aggiustato terrà conto di questo pregiudizio di aumentare R-quadrato. Se si esaminano risultati di regressione multipli, si noterà che il R-quadrato aggiustato è SEMPRE inferiore a R-quadrato perché il bias è stato rimosso. L'obiettivo dello statistico è ottimizzare la migliore Leggi di più »

VAR.S> VAR.P VAR.S calcola la varianza assumendo che i dati dati siano un campione. VAR.P calcola la varianza assumendo che i dati dati siano una popolazione. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Dal momento che stai utilizzando gli stessi dati per entrambi, VAR.S fornirà un valore superiore a VAR.P, sempre. Ma dovresti usare VAR.S perché i dati dati sono in effetti dati di esempio. Modifica: perché le due formule differiscono? Controlla la correzione di Bessel. Leggi di più »

Il più semplice sarebbe il calcolo della media della distanza tra ciascun punto di dati e la media. Tuttavia, se lo calcoli direttamente, si finirebbe con zero. Per aggirare questo, calcoliamo il quadrato della distanza, otteniamo la media, quindi la radice quadrata per ottenere la scala originale. Se data è x_i, i è da 1 an, (x_1, x_2, ....., x_n) e la media è bar x, quindi Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / n) Leggi di più »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Questa formula può essere usata in una singola serie di osservazioni sigma = sqrt ((x-barx) ^ 2) / n Dove - x è l'osservazione barx è Media della serie n è il numero di elementi o osservazioni Leggi di più »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) il valore atteso di x nel caso discreto è E (x) = somma p (x) x ma questo è con somma p (x) = 1 la distribuzione data qui non somma a 1 quindi supporrò che esista un altro valore e lo chiamo p (x = y) = .5 e deviazione standard sigma (x) = sqrt (sum (xE (x )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) sigma (x) = Leggi di più »

Q_1 = 15 Se si dispone di una calcolatrice TI-84 in mano: È possibile seguire questi passaggi: Prima di tutto, mettere i numeri in ordine. Quindi premi il pulsante stat. Quindi "1: Modifica" e vai avanti e inserisci i tuoi valori in ordine Dopo questo premere nuovamente il pulsante stat e andare su "CALC" e premere "1: 1-Var Stats" premere calcola. Quindi scorri verso il basso finché non vedi Q_1. Quel valore è la tua risposta :) Leggi di più »

Guarda sotto :) Per prima cosa determini il valore di Q_1 e Q_3. Una volta che hai trovato questi valori sottrai: Q_3-Q_1 Questo è chiamato l'intervallo interquartile. Ora moltiplichi il risultato per 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "il tuo risultato" Quindi aggiungi il risultato (R) a Q_3 R + Q_3 e sottrai Q_1 - R Avrai due numeri questo sarà un intervallo. Qualsiasi numero situato al di fuori di questo intervallo è considerato un valore anomalo. Se hai bisogno di ulteriori chiarimenti, chiedi! Leggi di più »

Equazione per la regressione lineare dei minimi quadrati: y = mx + b dove m = (somma (x_iy_i) - (somma x_i somma y_i) / n) / (somma x_i ^ 2 - ((somma x_i) ^ 2) / n) e b = (somma y_i - m sum x_i) / n per un insieme di n coppie (x_i, y_i) Questo sembra orribile da valutare (ed è, se lo fai a mano); ma usando un computer (con, ad esempio, un foglio di calcolo con colonne: y, x, xy e x ^ 2) non è male. Leggi di più »

~~ 7.35 Ricorda che la media geometrica tra due numeri aeb è colore (marrone) (sqrt (ab) Quindi, la media geometrica tra 3 e 18 è rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) colore (verde) (rArr ~~ 7.35 Leggi di più »

3.742 "" arrotondato a 3 posizioni decimali La media geometrica di 2 numeri può essere scritta come: 2 / x = x / 7 "" moltiplicando l'incrocio larr da: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Leggi di più »

"Il GM di" 81 e 4 ", per definizione, è" sqrt (81xx4) = 18. Leggi di più »

L'intervallo è 0,532 Per trovare l'intervallo di un insieme di numeri, si trova la differenza tra il valore più piccolo e il valore più grande. Quindi, prima di tutto, riorganizza i numeri dal meno al più grande. 0,118, 0,167, 0,321, 0,427, 0,541, 0,65 È possibile vedere, come mostrato sopra, che il numero più piccolo è 0,118 e il numero più grande è 0,65. Poiché dobbiamo trovare la differenza, il passo successivo è sottrarre il valore più piccolo dal valore più grande. 0,65 - 0,118 = 0,532 Quindi, l'intervallo è 0,532 Leggi di più »

La media armonica è un tipo di media rappresentata dalla seguente formula. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). La media armonica è un tipo specifico di media utilizzata nel calcolo delle medie di unità o tassi, come la velocità. È diverso dalla media aritmetica ed è sempre inferiore. La formula è: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n rappresenta il numero di termini nel set di dati. x_1 rappresenta il primo valore nel set. Ad esempio, prendi il seguente problema. Qual è la media armonica di 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1.175) H = 4.255 Leggi di più »

141 Se X = il punteggio matematico e Y = il punteggio verbale, E (X) = 720 e SD (X) = 100 E (Y) = 640 e SD (Y) = 100 Non è possibile aggiungere queste deviazioni standard per trovare lo standard deviazione per il punteggio composito; tuttavia, possiamo aggiungere varianze. La varianza è il quadrato della deviazione standard. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, ma dal momento che vogliamo la deviazione standard, prendiamo semplicemente la radice quadrata di questo numero. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Pertanto, la deviazion Leggi di più »

Inserisci prima i dati in due elenchi. Userò parentesi per indicare un pulsante sulla calcolatrice e TUTTO MAIUSCOLO per indicare quale funzione utilizzare. Sia X e Y le tue due variabili, corrispondenti ad un insieme di punti. Premere [STAT] e quindi selezionare MODIFICA o premere [ENTER]. Questo aprirà le liste in cui inserirai i dati. Immettere tutti i valori per X nell'elenco 1, uno per uno. Inserire un valore, quindi premere [ENTER] per scendere alla riga successiva. Ora inserisci tutti i valori di Y nella lista 2 allo stesso modo. Ora premi di nuovo [STAT]. Utilizzare i tasti freccia per passare all' Leggi di più »

Un istogramma è un modo rapido per ottenere informazioni su una distribuzione di esempio senza grafici statistici dettagliati o analisi. Senza dover disporre di un buon programma di grafica, la creazione di un istogramma può fornire una visualizzazione rapida della distribuzione dei dati. È importante selezionare la dimensione "bin" corretta (gruppi di dati) per ottenere la migliore approssimazione della curva. Questo grafico ti mostrerà se i tuoi valori di dati sono centrati (normalmente distribuiti), distorti da una parte o dall'altra, o hanno più di una 'modalità' - co Leggi di più »

La statistica descrittiva è la disciplina di descrivere quantitativamente le caratteristiche principali di una raccolta di informazioni o la descrizione quantitativa stessa. Le statistiche descrittive sono molto importanti perché se presentassimo semplicemente i nostri dati grezzi sarebbe difficile rendere visibile ciò che i dati stavano mostrando, specialmente se ce n'era un sacco. Le statistiche descrittive ci consentono quindi di presentare i dati in un modo più significativo, che consente un'interpretazione più semplice dei dati. Ad esempio, se avessimo i risultati di 100 parti di corsi Leggi di più »

IQR = 16 "ordina il set di dati in ordine crescente" 71colore (bianco) (x) 72colore (bianco) (x) colore (magenta) (73) colore (bianco) (x) 82colore (bianco) (x) 85colore (rosso ) (uarr) colore (bianco) (x) 86 colore (bianco) (x) 86 colore (bianco) (x) colore (magenta) (89) colore (bianco) (x) 91 colore (bianco) (x) 92 "i quartili dividere i dati in 4 gruppi "" la mediana "colore (rosso) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" il quartile inferiore "colore (magenta) (Q_1) = colore (magenta) (73)" il "quartile superiore" (magenta) (Q_3) = colore (magenta) (89) "intervallo interq Leggi di più »

IQR = 19 (o 17, vedere la nota alla fine della spiegazione) L'intervallo interquartile (IQR) è la differenza tra il terzo valore del Quartile (Q3) e il primo valore del Quartile (Q1) di un insieme di valori. Per trovarlo, dobbiamo prima ordinare i dati in ordine crescente: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Ora determiniamo la mediana della lista. La mediana è generalmente nota come il numero è il "centro" della lista di valori ordinati ascendente. Per gli elenchi con un numero dispari di voci, è facile farlo in quanto esiste un unico valore per il quale un numero uguale di Leggi di più »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Il primo passo per risolvere questo problema è capire il numero totale di bambini in modo da poter capire quanti bambini sono andati in Europa rispetto a quanti bambini hai in totale. Assomiglierà a qualcosa come 124 / t, dove t rappresenta la quantità totale di bambini. Per capire che cosa è, troviamo 68 + 124 dal momento che ci dà la somma di tutti i bambini che sono stati intervistati. 68 + 124 = 192 Quindi, 192 = t La nostra espressione diventa quindi 124/192. Ora per semplificare: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Poiché 32 è un numero primo, non possiamo p Leggi di più »

0 intuitivamente 0 varianza utilizzando la differenza quadrata totale è (x-mu) ^ 2. Ci sono naturalmente altre scelte ma generalmente il risultato finale non sarà negativo. In generale il valore più basso possibile è 0 perché se x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Leggi di più »

Sia mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} sia la media (valore atteso) di una variabile casuale discreta X che può assumere valori x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... con probabilità P (X = x_ {i}) = p_ {i} (queste liste possono essere finite o infinite e la somma può essere finita o infinita). La varianza è sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Il paragrafo precedente è la definizione della varianza sigma_ {X} ^ {2}. Il seguente bit di algebra, usando la linearità dell'operatore di valore atteso E, mostra una formula alt Leggi di più »

La formula è la stessa sia che si tratti di una variabile casuale discreta o di una variabile casuale continua. indipendentemente dal tipo di variabile casuale, la formula per la varianza è sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Tuttavia, se la variabile casuale è discreta, usiamo il processo di sommatoria. Nel caso di una variabile casuale continua, usiamo l'integrale. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Da ciò otteniamo sigma ^ 2 per sostituzione. Leggi di più »

Media E (X) = 0 e varianza "Var" (X) = 6/5. Nota che E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Nota anche che "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Leggi di più »

La probabilità condizionale è la probabilità di un dato evento assumendo che tu conosca il risultato di un altro evento. Se due eventi sono indipendenti, la probabilità condizionale di un evento dato l'altro è semplicemente uguale alla probabilità complessiva di quell'evento. La probabilità di un dato B è scritta come P (A | B). Prendiamo ad esempio due variabili dipendenti. Definisci A come "Il nome di un presidente americano casuale è George" e B come "Il cognome di un presidente americano casuale è Bush". Complessivamente, ci sono stati 44 pre Leggi di più »

Media = 4 113/600 Mediana = 3,98 Modalità = 1,20 Media è la media dei numeri "media" = (3,56 + 4,4 + 6,2 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "media" = 4 113/600 Mediana è il " "medio" quando posizioni i numeri in ordine crescente 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Poiché ci sono 6 numeri, il "numero medio" è la media del 3 ° e 4 ° numero "mediana" = (3.56+ 4.40) /2=3.98 Modalità è il numero che si verifica più che in questo caso è 1,20 poiché si verifica due volte Leggi di più »

Mean = 14.25, mediano = 15, modo = 15 Media: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 aggiungi tutti i numeri e poi dividi per quanti ce ne sono. Mediana: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Line i numeri in ordine dal più basso al più alto e quindi scegli il valore medio, in questo caso se c'è un numero pari di valori vai a metà strada tra i due nel mezzo. Modalità: il valore più comune è 15, se si controlla attentamente. Spero che questo sia utile ... Leggi di più »

La media è la media di un insieme di dati, la modalità è il numero più frequente che si verifica in un set di dati e la mediana è il numero nel mezzo del set di dati. La media sarà calcolata aggiungendo tutti i numeri su e dividendo per la quantità di numeri che ci sono nel set (6 numeri). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr Questa è la media Poiché tutti i numeri del tuo set si verificano tutti una volta, non c'è modo. Ad esempio, se il tuo set aveva un 4 in più o ne aveva tre 5, avrebbe una modalità distinta. Allinea tutti i numeri in ordine dal min Leggi di più »

Media = 30 Mediana = 30 Modalità = 30, 31 La media è la "media" - la somma dei valori divisa per il conteggio dei valori: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 La mediana è il valore medio in una stringa di valori elencati dal più basso al più alto (o dal più alto al più basso - semplicemente non possono essere codificati): 28,30,30,31,31 mediana = 30 La modalità è il valore quello è elencato il più spesso. In questo caso, sia il 30 che il 31 sono elencati due volte, quindi sono entrambi i modi. Leggi di più »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Media barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Mediano M = (n + 1) / 2 ° articolo = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 ° elemento M = 12 Modalità [Z] è quella che appare la maggior parte del tempo Nella distribuzione data 12 si verifica 2 volte. Z = 12 Leggi di più »

Media: 87.5 Modalità: NO modalità Mediana: 88 Media = "somma di tutti i numeri" / "quanti numeri ci sono" Ci sono 6 numeri e la loro somma è 525 Pertanto, la loro media è 525/6 = 87,5 La modalità è il numero con la frequenza più alta, ovvero il numero più visualizzato nella sequenza In questo caso, non c'è la modalità NO perché ogni numero appare solo una volta Mediana è il numero centrale quando si posizionano i numeri in ordine ascendente 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Il numero medio è compreso tra 86 e 90. Quindi il tuo numero medio pu Leggi di più »

Vedi sotto abbiamo bisogno di mettere il numero ordine sin 0, 1.1, numeri 2,8,3,4,6% mediana = numero medio 0, 1,1, colore (rosso) (2,8), 3,4,6 modalità 2,8 = numero più frequente. Non c'è alcun numero nella lista, nessuna modalità Intervallo = numero più piccolo-più piccolo Intervallo = 4.6-0 = 4.6 media = somma (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2.3 Leggi di più »

Intervallo = 7 Mediana = 6 modalità = 3,6,8 Media = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Contare prima il numero di valori: Ci sono 19 Gamma: Differenza tra i valori più alti e quelli più bassi: colore (blu) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, colore (blu) (9) Intervallo = colore (blu) (9-2 = 7) Mediano: valore esattamente nel mezzo di un insieme di dati disposti in ordine. Ci sono 19 valori, quindi questo è facile da trovare. Sarà il (19 + 1) / 2 ° valore = 10 19 = 9 + 1 + 9 colore (rosso) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, colore ( rosso) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) colore (bianco) (wwwwwwwwwwww) c Leggi di più »

66, 66, Nessuno, 27 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) dagli estremi della gamma. 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). L'intervallo è il valore numerico della differenza tra i valori minimo e massimo. 79,5 - 52,5 = 27 Leggi di più »

8.32,7.6,7.6 "la media è definita come" • "mean" = ("somma di tutte le misure") / ("il numero di misure") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 colori (bianco) (rArr "mean" x) = 8.32 • "la modalità è la misura più frequente" rArr "mode" = 7.6larr "solo una che si verifica due volte" • "la mediana è la misura media in un set di "colore" ordinato (bianco) (xxx) "misure" "disporre le misure in ordine crescente" 6, colore (bianco) (x) 6.1, colore (bianco) (x) colore (ma Leggi di più »

Media: 21.14 Mediana: 12 Intervallo: 3 Modalità: 12 Media: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 o 85/7 o 12.1428 Mediana: annulla (colore (rosso) (11)), cancella (colore (verde) (11)), cancella (colore (blu) (12)), 12, cancella (colore (blu) (12)), cancella (colore (verde) (13)), cancella (colore ( rosso) (14)) Intervallo: colore (rosso) (14) -colore (rosso) (11) = 3 Modalità: colore (rosso) (11), colore (rosso) (11), colore (blu) (12) , colore (blu) (12), colore (blu) (12), colore (rosa) (13), colore (arancione) (14) colore (bianco) (............. .........) di colore (blu) (12). Leggi di più »

È 9 - la media tra 8 e 10 'Media' è definita come il valore medio, una volta de set di dati è ordinato in base al valore. Quindi nel tuo caso questo darebbe 2 8 10 16. Se ci sono due valori medi, la mediana è definita come la media tra loro. Con set di dati più grandi questo di solito non importa molto, in quanto i valori medi tendono ad essere vicini. Per esempio. l'altezza di dire 1000 maschi adulti, o il reddito delle persone di una città. In un set di dati piccolo come il tuo, esiterei a fornire qualsiasi centro o misure di diffusione. Sfida: prova a creare una trama di questo! Leggi di più »

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0.4335 "L'evento complementare è che il massimo è uguale o" "inferiore a 25, in modo che i tre biglietti siano tutti e tre tra" "il primo 25. Le probabilità sono:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Quindi la probabilità richiesta è:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Ulteriori spiegazioni:" P (A e B e C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Al primo pareggio le probabilità che il primo biglietto abbia un numero inferiore a" "o uguale a 25 è (25/30). Quindi P (A) = 25/30." "Quando si pesca il secondo biglietto", "sono rim Leggi di più »

Media = 19.133 Mediana = 19 Modalità = 19 La media è la media aritmetica, 19.133 La mediana è "([il numero di punti dati] + 1) ÷ 2" o il valore di LUOGO equidistante (numericamente) dal range estremo in un ordine impostato. Questo set contiene 15 numeri, ordinati in 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Quindi il punto medio è (15 + 1) / 2 = 8 ° posizione. Il numero in quella posizione è 19. La Modalità è il valore / i più comune in un set. In questo caso è 19, con tre occorrenze nel set. La vicinanza di tutte e tre queste misure significa che i dati s Leggi di più »

Questo set non ha la modalità. Vedi la spiegazione. La modalità (valore modale) di un set di dati è il valore più frequente nell'insieme. Ma un insieme può avere più di un valore modale o non avere valori modali. Un set non ha valori modali se tutti i valori hanno lo stesso numero di occorrenze (come nell'esempio dato). Un set può anche avere più di un valore modale. Esempio: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} In questa modalità impostata sono 1 e 6 con 3 occorrenze. Leggi di più »

Non c'è modalità. La "modalità" è il numero più frequente; il valore che appare più spesso. Ma in questo caso, ogni valore appare esattamente una volta ciascuno, quindi non c'è "più frequente". Se uno dei numeri si fosse verificato anche due volte, quella sarebbe stata la modalità, ma non è così. Quindi non esiste una modalità per questa lista di numeri. Leggi di più »

Ha solo una modalità, che è 12 Poiché 12 è ripetuto nel set di dati e non vi è altro numero ripetuto nel set di dati, la modalità di questo set di dati è 12. La mediana di questo set di dati è 15. Leggi di più »

La media, o media aritmetica. La media è la misura più comune di tendenza centrale utilizzata in un'ampia varietà di dati. Questo perché è uno dei primi calcoli appresi in matematica generale che si applica anche alle statistiche. Viene utilizzato (e spesso utilizzato in modo improprio) dalla maggior parte delle persone perché è il modo più semplice per loro di capire e calcolare. Leggi di più »

0.1841 In primo luogo, iniziamo con un binomio: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), anche se p è estremamente piccolo, n è massiccio. Quindi possiamo approssimare questo usando il normale. Per X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Quindi, abbiamo Y ~ N (0.6,0.99994) Vogliamo P (x> = 2), correggendo il normale usando limiti, abbiamo P (Y> = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Usando una tabella Z, troviamo che z = 0,90 dà P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Leggi di più »

L'uso principale della regressione lineare consiste nell'adattare una linea a 2 insiemi di dati e determinare quanto essi siano correlati. Esempi sono: 2 serie di prezzi delle scorte e le ore e i gradi di studio delle produzioni di colture Per quanto riguarda la correlazione, il consenso generale è: i valori di correlazione di 0,8 o superiori indicano una forte correlazione. I valori di correlazione di 0,5 o superiore fino a 0,8 denotano una correlazione debole Correlazione valori inferiori a 0,5 denotano una correlazione molto debole f Regressione lineare e calcolatore di correlazione Leggi di più »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0.2095 La probabilità di ottenere una testa su un dato flip è 1/2. Lo stesso vale per la probabilità di ottenere le code su un dato flip. La cosa che dobbiamo sapere è il numero di modi in cui possiamo ordinare i risultati di Heads and Tails - e questo è ((14), (7)). Complessivamente, abbiamo: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0.2095 Leggi di più »

Supponendo che un "onesto" a 6 facce muoia, la risposta come dice Syamini è "1/6". Se tutti i possibili risultati sono ugualmente probabili, la probabilità di un particolare risultato (nel tuo caso, "ottenere un 3") è il numero di modi per ottenere il risultato particolare diviso per il numero totale di risultati possibili. Se ottieni un dado imparziale ci sono 6 risultati possibili: 1, 2, 3, 4, 5 e 6. Il risultato particolare a cui sei interessato, un 3, avviene solo in un modo. Quindi la probabilità è 1/6. Se hai chiesto la probabilità di ottenere un "3 o m Leggi di più »

P _ ((x = 4 teste)) = 0,15625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 teste)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 teste)) =" ^ 5C_4 ( 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 teste)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 teste)) = = 5 (0.0625) (0,5) P _ ((x = 4 teste)) = 0,15625 Leggi di più »

N = 115 Intendi con un margine di errore del 5%? La formula per un intervallo di confidenza per una proporzione è data da hat p + - ME, dove ME = z * * SE (hat p). cappello p è la proporzione campione z * è il valore critico di z, che puoi ottenere da un calcolatore grafico o da una tabella SE (cappello p) è l'errore standard della proporzione campione, che può essere trovata usando sqrt ((hat p cappello q) / n), dove hat q = 1 - hat p and n è la dimensione del campione Sappiamo che il margine di errore dovrebbe essere 0,05. Con un intervallo di confidenza del 90%, z * ~~ 1.64. ME = z * * Leggi di più »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Per prima cosa dobbiamo trovare L_1 e L_2. L_1 = 3 in quanto vi sono solo tre stringhe: (0) (1) (2). L_2 = 7, poiché tutte le stringhe senza adiacenti 0 e 2 sono (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Ora troveremo la ricorrenza di L_n (n> = 3). Se la stringa termina con 1, possiamo aggiungere qualsiasi parola dopo. Tuttavia, se le stringhe finiscono in 0 possiamo mettere solo 0 o 1. Similare, se le stringhe finiscono in 2 possiamo mettere solo 1 o 2. Lasciate che P_n, Q_n, R_n siano il numero di stringhe senza 0 e 2 in adiacente posi Leggi di più »

Guarda questo . Ringraziamento a Gaurav Bansal. Stavo cercando di pensare al modo migliore per spiegare questo e mi sono imbattuto in una pagina che fa un ottimo lavoro. Preferirei dare a questo ragazzo il merito della spiegazione. Nel caso in cui il link non funziona per alcuni ho incluso alcune informazioni di seguito. Detto semplicemente: il valore R ^ 2 è semplicemente il quadrato del coefficiente di correlazione R. Il coefficiente di correlazione (R) di un modello (ad esempio con le variabili xey) assume valori compresi tra -1 e 1. Descrive come xey sono correlato.Se x e y sono perfettamente all'unisono, allo Leggi di più »

Il suo {1,2,3,4,5,6} che è in realtà un insieme di tutti i possibili risultati come specifica la definizione dello spazio campionario. Quando tiri un dado a 6 facce, il numero di punti sul lato più alto viene chiamato come risultato. Ora, ogni volta che viene tirato un dado, possiamo ottenere 1, 2,3,4,5 o 6 punti sul quadrante più alto..quello è ora il risultato. Quindi sperimentare qui è "Rolling a 6 faced dice" e l'elenco dei possibili risultati è "{1,2,3,4,5,6}". Lo spazio campione per definizione è l'elenco di tutti i possibili risultati di un esperime Leggi di più »

0.563 possibilità Hai bisogno di fare un diagramma ad albero delle probabilità in modo da poter calcolare le probabilità: Nel complesso finirai con l'8/11 (quantità originale di penne nere) moltiplicato per 7/10 (quantità di penne nere rimaste nella scatola) + 3/11 (quantità totale di penne rosse) moltiplicate per 2/10 (quantità di penne rosse rimaste nella scatola). Questo = 0,563 possibilità che scegli 2 penne dello stesso colore, siano esse 2 nere o 2 rosse. Leggi di più »

Hai bisogno di vedere una risposta completa per capire che non so esattamente cosa intendi per prima cosa ottieni il tuo set di dati dove registri y su x per scoprire come cambiare gli x effetti y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 E vuoi trovare la relazione tra x e y, quindi dici di credere che il modello sia come y = mx + c o in statistiche y = beta_0 + beta_1x + u questi beta_0, beta_1 sono i parametri nella popolazione e u è l'effetto di variabili non osservate altrimenti chiamato il termine dell'errore, quindi si vogliono stimatori hatbeta_0, hatbeta_1 So haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Questo ti dice che i coefficie Leggi di più »

Se le ipotesi di Gauss-Markof sono valide, OLS fornisce l'errore standard più basso di qualsiasi stimatore lineare, quindi il migliore stimatore lineare imparziale Dato questi presupposti I coefficienti di parametro sono lineari, ciò significa semplicemente che beta_0 e beta_1 sono lineari ma la variabile x non ha per essere lineare può essere x ^ 2 I dati sono stati presi da un campione casuale Non esiste una perfetta multi-collinearità quindi due variabili non sono perfettamente correlate. E (u / x_j) = 0 significa che l'ipotesi condizionale è zero, nel senso che le variabili x_j non forn Leggi di più »

La deviazione standard di {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Sviluppiamo una formula generale e poi come particolare ottieni la deviazione standard di 1, 2, 3, 4 e 5. Se abbiamo {1, 2,3, ...., n} e dobbiamo trovare la deviazione standard di questi numeri. Nota che "Var" (X) = 1 / n somma_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n somma _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n somma _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 implica "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6 ) - ((n + 1 Leggi di più »

Zero Se hai solo un numero o un milione di numeri che sono esattamente uguali (come tutti sono 25), la deviazione standard sarà zero. Per avere una deviazione standard maggiore di zero, è necessario disporre di un campione che contenga valori diversi. Quindi, come minimo, è necessario campionare con almeno due valori che non siano equivalenti per avere una deviazione standard maggiore di zero. spero che sia d'aiuto Leggi di più »

"Parte 1) 0.80164" "Parte 2) 0.31125" "Ci sono 5 interruttori che possono essere aperti o chiusi." "Quindi ci sono al massimo" 2 ^ 5 = 32 "casi da indagare." "Tuttavia, possiamo prendere alcune scorciatoie:" "Se entrambi i numeri 1 e 4 sono aperti OPPURE entrambi i tasti 2 e 5 sono aperti," "" corrente non può passare. " "Quindi (1 O 4) E (2 O 5) devono essere chiusi." "Ma ci sono criteri aggiuntivi:" "Se (4 e 2) sono aperti, 3 deve essere chiuso." "Se (1 e 5) sono aperti, 3 deve essere chiuso." Leggi di più »

L'errore standard è la nostra stima per il parametro sconosciuto sigma (deviazione standard). L'errore standard è la radice quadrata della stima della varianza. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). È una misura della distanza verticale media una delle nostre osservazioni proviene dalla linea di regressione calcolata. In questo modo, stima il sigma della quantità sconosciuta, che sarebbe quanto ci aspetteremmo da qualsiasi osservazione potenziale dalla linea di regressione effettiva (la linea per cui abbiamo ottenuto la stima dei minimi quadrati). Leggi di più »

La probabilità di pescare un sette, un due o un asso è 3/13. La probabilità di pescare un asso, un sette o un due è la stessa della probabilità di pescare un asso più la probabilità di un sette più la probabilità di un due. P = P_ (asso) + P_ (sette) + P_ (due) Ci sono quattro assi nel mazzo, quindi la probabilità deve essere 4 (il numero di "buone" possibilità) oltre 52 (tutte le possibilità): P_ (asso ) = 4/52 = 1/13 Poiché ci sono 4 di entrambi i due e sette, possiamo usare la stessa logica per capire che la probabilità è la stessa per Leggi di più »

1884 in generale puoi avere 8 scegli 6 per gli uomini e 10 ne scelgono 5 per le donne. Non chiedermi perché hai più donne e la tua commissione richiede meno rappresentazioni, ma questa è un'altra storia. Ok, allora il problema è che uno di questi ragazzi si rifiuta di lavorare con una di queste ragazze. Quindi questa persona in particolare non può essere usata con tutti i tipi, quindi sottraiamo 1 da 8 e aggiungiamo le sue combinazioni al totale di 7 scegli 1 modi alla fine. Quindi iniziamo con gli altri ragazzi (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 ora questi possono essere abbinati con (10!) / ((10-5)! 5!) Leggi di più »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "In generale quando organizziamo n elementi, dove ci sono k diversi" "elementi che si verificano ogni" n_i "volte, per" i = 1,2 , ..., k ", quindi" "abbiamo" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "possibilità di sistemarli". "Quindi dobbiamo contare quante volte si verificano gli oggetti:" "Qui abbiamo 7 elementi: due 579 e uno 6, quindi" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "possibilità" " Questo è chiamato coefficiente multinomiale. " "La filosofia alla base è semplice: no Leggi di più »

Q_1 = 24 Se si dispone di una calcolatrice TI-84 in mano: È possibile seguire questi passaggi: Prima di tutto, mettere i numeri in ordine. Quindi premi il pulsante stat. Quindi "1: Modifica" e vai avanti e inserisci i tuoi valori in ordine Dopo questo premere nuovamente il pulsante stat e andare su "CALC" e premere "1: 1-Var Stats" premere calcola. Quindi scorri verso il basso finché non vedi Q_1. Quel valore è la tua risposta :) Leggi di più »

Campione piccolo, distribuzione normale ed è possibile calcolare la deviazione standard e la media, viene utilizzata la statistica t Per un grande campione, la statistica Z (punteggio Z) ha approssimativamente una distribuzione normale standard. Quando il campione è piccolo, la variabilità nella distribuzione di Z deriva dalla casualità. Ciò implica che la distribuzione di probabilità sarà più distribuita rispetto alla distribuzione normale standard. Quando n è numero di campione e df = n-1, il punteggio t (t statistiche) può essere calcolato da t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ Leggi di più »

La varianza è sigma ^ 2 = 15,81 e la deviazione standard è di circa 3,98 sigma. In una distribuzione binomiale abbiamo formule abbastanza buone per la media e la wariance: mu = Np textr e sigma ^ 2 = Np (1-p) Quindi, la varianza è sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15.81. La deviazione standard è (come al solito) la radice quadrata della varianza: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) circa 3,98. Leggi di più »

Color (red) (sigma ^ 2 = 3.25) Per trovare la varianza, dobbiamo prima calcolare la media. Per calcolare la media, è sufficiente aggiungere tutti i punti dati, quindi dividere per il numero di punti dati. La formula per la media mu è mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Dove x_k è il kth data point, e n è il numero di dati punti. Per il nostro set di dati, abbiamo: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Quindi la media è mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4,5 Ora per calcolare la varianza, scopriamo quanto lontano ogni punto di dati è dalla media, quin Leggi di più »

La varianza è 27500 La media del set di dati è data dalla somma dei dati divisi per il loro numero cioè (Sigmax) / N Quindi la media è 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Varianza è data da (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Quindi la varianza è 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Leggi di più »

Variante della popolazione: 56.556 Variante di campionamento: 67.867 Per calcolare la varianza: Calcola la media aritmetica (la media) Per ogni quadrato di valori di dati la differenza tra quel valore di dati e la media Calcola la somma delle differenze al quadrato Se i tuoi dati rappresentano l'intera popolazione: 4. Dividere la somma delle differenze al quadrato per il numero di valori dei dati per ottenere la varianza della popolazione Se i dati rappresentano solo un campione prelevato da una popolazione più grande 4. Dividere la somma delle differenze al quadrato di 1 in meno rispetto al numero di valori dei d Leggi di più »

La varianza è 25,14 Dati; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varianza (sigma ^ 2) è la media della differenza al quadrato dalla media. Mean è (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4,83) ^ 2 + (5-4,83) ^ 2 + (-1 -4,83) ^ 2} / 6 = 150,83 / 6 ~~ 25,14 (2dp) La varianza è 25,14 [Ans] Leggi di più »

A seconda se i dati dati devono essere presi come l'intera popolazione (tutti i valori) o un campione da una popolazione più ampia: varianza della popolazione sigma ^ 2 ~ = 66.7 Variante di campionamento s ^ 2 ~ = 77.8 Questo può essere determinato utilizzando la costruzione standard nelle funzioni di un calcolatore scientifico o di un foglio elettronico (come di seguito): ... o può essere calcolato in passi come: Determinare la somma dei valori dei dati Dividere la somma dei valori dei dati per il numero di valori dei dati per ottenere il valore media Per ogni valore di dati sottrarre la media * dal val Leggi di più »

La varianza del set di dati è 6.29. Si noti che la formula della varianza per scopo di calcolo è 1 / n somma_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n somma_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 dove n è il numero totale di valori in il set di dati specificato. Nei tuoi dati dati abbiamo n = 7 e i valori di x_i sono {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Quindi, la tua varianza = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Leggi di più »

47.9 Immagino che tu intenda la varianza della popolazione (la varianza campionaria sarà leggermente diversa). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Si prega di distinguere tra i due. Il primo segno dice "aggiungi i quadrati dei tuoi numeri", il secondo dice "aggiungi prima, POI piazza la somma" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Leggi di più »

Varianza sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Calcoliamo la media aritmetica prima mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Per calcolare la varianza sigma ^ 2 usa la formula sigma ^ 2 = (somma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Dio benedica ... Spero che la spiegazione sia utile. Leggi di più »

Varianza sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 calcola la media aritmetica mu prima n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 calcola la varianza sigma ^ 2 usando la varianza formula per popolazione sigma ^ 2 = (somma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Dio benedica .. .. Spero che la spiegazione sia utile. Leggi di più »

211/2 o 105.5 trova la media: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 sottrai la media da ciascun numero nei dati e piazza il risultato: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 trova la media delle differenze al quadrato: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 o 105,5 Leggi di più »

Varianza di {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 La formula per la varianza, s ^ 2, è colore (bianco) ("XXX") s ^ 2 = (somma (x_i - barx)) / (n- 1) dove barx è la media del colore dell'insieme di campioni (bianco) ("XXX") in questo caso la media di {3,6,7,8,9} è (sumx_i) /5=6,6 Leggi di più »

Variazione della popolazione: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Variante di campionamento: sigma _ ("campione") ^ 2 ~ = 38.48 La risposta dipende dal fatto che i dati forniti siano intesi come l'intera popolazione o un campione dalla popolazione . In pratica dovremmo semplicemente usare una calcolatrice, un foglio di calcolo o qualche pacchetto software per determinare questi valori. Ad esempio, un foglio di calcolo Excel potrebbe avere un aspetto simile: (si noti che la colonna F è destinata esclusivamente a documentare le funzioni incorporate utilizzate nella colonna D) Poiché questo eserci Leggi di più »