Statistici

Continuu Datele generale discrete sunt răspunsurile la numărul întreg. Ca de câte copaci sau birouri sau oameni. De asemenea, lucrurile precum dimensiunile încălțămintei sunt discrete. Însă greutatea, înălțimea și timpul sunt exemple de date continue. O metodă de a decide dacă luați de două ori 9 secunde și 10 secunde, aveți posibilitatea să aveți un timp între cele două? Timpul record al lui Usain Bolt 9,58 secunde Dacă luați 9 birouri și 10 birouri, puteți avea mai multe mese între ele? Nr 9 1/2 birouri este 9 birouri și unul rupt! Citeste mai mult »

1/435 = 0.0023 "Presupun că vrei să spui că sunt afișate 22 de cărți, astfel că există doar 52-22 = 30 de cărți necunoscute". "Există 4 costume și fiecare carte are un rang, presupun că" "asta este ceea ce spui prin număr, deoarece nu toate cartelele au un număr, unele sunt carduri". "Deci, două cărți sunt selectate și cineva trebuie să-și ghicească costumul și" "rangul lor. Cotele pentru acestea sunt" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23% "Explicație: noi știm că nu este una din cărțile "", așa că există doar 30 de posibilități pentru prima carte și 2 Citeste mai mult »

"Rezultatele posibile ale aruncării matricei pe 4 fețe sunt:" 1, 2, 3 sau 4. Deci, media este (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5. " "Varianța este egală cu E [x²] - (E [x]) ² = (1 2 + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2.5² = 7.5 - 6.25 = Posibilele rezultate ale aruncării matricei pe 8 fețe sunt: "1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 sau 8. Deci, media este de 4,5". "Varianța este egală cu (1 2 + 2 2 + ... + 8 2) / 8 - 4,5 ² = 5,25." "Variația este, de asemenea, suma celor două variante:" "1.25 + 5.25 = 6.5" "" Deviația standard Citeste mai mult »

A = 1.7 Diagrama de mai jos arată distribuția uniformă pentru intervalul dat dreptunghiul are aria = 1 astfel (6-1) k = 1 => k = 1/5 dorim P (X <= a) = 0.14 (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: a = 1,7 Citeste mai mult »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Pentru a găsi k folosim int_0 ^ 2f (x) ^ 2) dx = 1:. k = 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = ), vom folosi P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) Pentru a calcula E (X) E (X) = int_0 ^ 2f (x) ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2x3) dx = 3/4 [2x3-3x4 / 4] Pentru a calcula V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 3x4) dx = 3/4 [2x ^ 4/4x5/5/5 ] _0 ^ 2 = 3/4 (8-32 / 5) = 6/5: .V (X) = 6 / 5-1 = 1/5 Citeste mai mult »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Nume" P [R] = "Probabil că o baghetă R se transformă albastru în cele din urmă albastru" P [Y] = " P ["RY"] = "Probabil că o baghetă R & Y ambele transformă un eveniment albastru". P ["RR"] = "Probabilitatea ca două R-uri să devină un eveniment albastru". P ["YY"] = "Probabilitatea ca două baghete Y să devină un eveniment albastru". "Atunci avem" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = 2 "Deci avem două ecuații în două variabile P [R] și P [Y]:" P [Y] = 1/4 + ( Citeste mai mult »

44 Pentru a calcula o medie a unui set de date, adăugați toate datele și împărțiți-le cu numărul de elemente de date. Fie ca vârsta celei de-a șaptea învățături să fie x. Cu aceasta, media vârstelor profesorilor se calculează după: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Atunci putem multiplica cu 7 pentru a obține: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Se scade toate celelalte vârste pentru a obține: 30-23-28-44-45 = 44. Citeste mai mult »

Nu sunt evenimente independente. Pentru două evenimente, două sunt considerate "independente": P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, evenimentele nu sunt independente. Citeste mai mult »

Mean = 7.4 Deviație standard ~ ~ 1.715 Varianță = 2.94 Media este suma tuturor punctelor de date împărțite la numărul de puncte de date. În acest caz, avem (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) 148/20 = 7.4 Varianța este "media distanțelor pătrată față de medie". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Ce înseamnă acest lucru este scăderea fiecărui punct de date din mijloc, pătrunderea răspunsurilor, apoi adăugați-le pe toate și împărțiți-le cu numărul de puncte de date. În această întrebare, se va arăta astfel: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 Citeste mai mult »

17160/6497400 Există 52 de cărți în totalitate, dintre care 13 sunt pică. Probabilitatea de a desena prima lovitura este: 13/52 Probabilitatea de a desena o a doua lovitura este: 12/51 Acest lucru se datoreaza faptului ca, atunci cand am ales varianta, sunt doar 12 spade ramase si, prin urmare, doar 51 de carti in totalitate. probabilitatea de a desena o a treia lovitură: 11/50 probabilitatea de a trage o a patra lovitură: 10/49 Trebuie să înmulțim toate acestea împreună, pentru a obține probabilitatea de a trage unul după altul: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Deci, probabilitatea de a trage Citeste mai mult »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 hat beta_2 = (suma_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) 9} x_i ^ 2) "cu" x_i = X_i - bar X "și" y_i = Y_i - bar Y => hat beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 " Citeste mai mult »

30.2 Media se calculează luând suma valorilor și împărțind numărul. De exemplu, pentru cele 6 femei, cu media de 31, putem vedea că vârsta a însumat 186: 186/6 = 31 Și putem face același lucru și pentru bărbați: 116/4 = 29 Și acum putem combina suma și numărul bărbaților și femeilor pentru a găsi media pentru birou: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Citeste mai mult »

Când în setul de date există câteva valori extreme. Exemplu: Aveți un set de date de 1000 de cazuri cu valori care nu sunt prea îndepărtate. Media lor este de 100, ca și mediana lor. Acum înlocuiți doar un caz cu un caz care are valoarea de 100000 (pentru a fi extrem). Media va crește dramatic (la aproape 200), în timp ce media nu va fi afectată. Calculul: 1000 de cazuri, media = 100, suma valorilor = 100000 Pierde o data 100, adauga 100000, suma valori = 199900, medie = 199.9 Mediana (= 500 + 501) / 2 ramane aceeasi. Citeste mai mult »

Lungimea tijei de 6 ore este = 265,2-230 = 35,2 Lungimea medie a 6 tije este = 44,2 cm Lungimea medie a 5 tije este = 46 cm Lungimea totală a 6 tije este = 44,2xx 6 = 265,2 cm Lungimea totală din 5 tije este = 46xx5 = 230 cm Lungimea tijei de 6 ore este = [Lungimea totală a 6 tije] - [Lungimea totală a 5 tije] Lungimea tijei de 6 ore este = 265,2-230 = 35,2 Citeste mai mult »

X = 5 3,4,5,8, x medie = mod = sumă mediană sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 deoarece am cerut să existe un mod: > barx = 4, "median" = 4 ", dar nu există niciun mod" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 avem 3.4,5,5,8 median = 5 mode = 5:. x = 5 Citeste mai mult »

Dintre cele șase numere este "" 270/6 = 45 Există trei seturi diferite de numere implicate aici. Un set de șase, un set de două și setul celor opt. Fiecare set are propriul său mijloc. "mean" = "Total" / "număr de numere" "" SAU M = T / N Rețineți că dacă cunoașteți numărul mediu și numărul de numere există, puteți găsi totalul. T = M xxN Puteți adăuga numere, puteți adăuga totaluri, dar este posibil să nu adăugați mijloace împreună. Deci, pentru toate cele 8 numere: Totalul este 8 xx 41 = 328 Pentru două dintre numere: Totalul este 2xx29 = 58 Prin urmare, totalul celo Citeste mai mult »

8 Media unui set de numere este suma numerelor peste numarul setului (numarul de valori). Avem un set de patru numere și media este 5. Putem vedea că suma valorilor este 20: 20/4 = 5 Avem un alt set de trei numere a căror medie este 12. Putem scrie ca: 36 / 3 = 12 Pentru a găsi media dintre cele șapte numere împreună, putem adăuga valorile împreună și împărțiți cu 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Citeste mai mult »

Rezistent în acest caz înseamnă că poate rezista la valori extreme. Exemplu: Imaginați-vă un grup de 101 persoane care au o medie (= medie) de $ 1000 în bancă. Se întâmplă, de asemenea, că omul de mijloc (după sortare pe soldul bancar) are de asemenea 1000 de dolari în bancă. Această medie înseamnă că 50 (%) au mai puțini și 50 au mai mult. Acum, unul dintre ei câștigă un premiu de loterie de 100000 $ și decide să-l pună în bancă. Media va urca imediat de la 1000 $ la aproape 2000 $, deoarece se calculează prin împărțirea sumei totale cu 101. Medianul ("mijlocul râ Citeste mai mult »

259459200 Dacă o citesc corect, atunci dacă examinatorul poate atribui mărci doar în multipli de 2. Aceasta înseamnă că există doar 15 alegeri din cele 30 de mărci, adică. 30/2 = 15 Apoi avem 15 opțiuni distribuite în cele 8 întrebări. Folosind formula pentru permutări: (n!) / ((N - r)!) În cazul în care n este numărul de obiecte (În acest caz, mărcile în grupuri de 2). Și r este cât de multe sunt luate la un moment dat (în acest caz cele 8 întrebări) Deci avem: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Citeste mai mult »

Ele sunt dependente. Evenimentul "dormit târziu" influențează probabilitatea celuilalt eveniment "târziu la școală". Un exemplu de evenimente independente este de a răsturna o monedă în mod repetat. Din moment ce moneda nu are memorie, probabilitățile la a doua (sau mai târziu) aruncă sunt încă 50/50 - cu condiția să fie o monedă echitabilă! Extra: Poate doriți să vă gândiți la acest lucru: vă întâlniți cu un prieten, cu care nu ați mai vorbit ani de zile. Tot ce știi este că are doi copii. Când îl întâlnești, își are fiul cu el. Care sunt Citeste mai mult »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Această problemă particulară este o permutare. Reamintim că diferența dintre permutări și combinații este aceea că, cu permutări, ordinea contează. Având în vedere faptul că întrebarea întreabă câte moduri de învățare a studenților se poate face pentru nișă (adică câte comenzi diferite), aceasta este o permutare. Imaginați-vă pentru moment că am ocupat doar două poziții, poziția 1 și poziția 2. Pentru a face diferența între studenții noștri, deoarece ordinea contează, vom aloca fiecare o literă de la A la G. Acum, dacă vom completa aceste poziți Citeste mai mult »

În 84 moduri acest grup poate fi ales. Numărul de selecții ale obiectelor "r" din obiectele "n" date este notat cu nC_r și este dat de nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3. 9C_3 = (9) / (3 (9-3)) = (9 * 8 * 7) / (3x2) = 84 În 84 de moduri această grupă poate fi aleasă. [Ans] Citeste mai mult »

Vedeți mai jos o idee despre modul de abordare a acestui răspuns: cred că răspunsul la întrebarea metodologică cu privire la această problemă este că combinațiile cu elemente identice din cadrul populației (cum ar fi având carduri 4n cu n numărul de tipuri A, B, C , și D) se află în afara capacității formulei combinate de a calcula. În schimb, potrivit dr. Math la mathforum.org, veți avea nevoie de câteva tehnici: distribuirea obiectelor în celule distincte și principiul excluderii prin includere. Am citit această postare (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) care se ocupă dire Citeste mai mult »

Expresia a fost atribuită autobiografiei lui Mark Twain lui Benjamin Disraeli, prim-ministru britanic în anii 1800. Twain a fost, de asemenea, responsabil pentru utilizarea pe scară largă a acestei fraze, deși ar fi putut fi folosită mult mai devreme de Sir Charles Dilke și alții. În esență, fraza exprimă în mod sarcastic îndoieli cu privire la dovezile statistice prin compararea cu minciunile, sugerând că aceasta este adesea modificată în mod înșelător sau folosită din context. În sensul acestei fraze, prin "statistici" se înțelege "date". Citeste mai mult »

50% din date se află în cutie Caseta dintr-o casetă și o diagramă de whisker se formează utilizând valorile Q1 și Q3 ca puncte finale. Aceasta înseamnă că Q1-> Q2 și Q2-> Q3 sunt incluse. Deoarece fiecare gamă de date Q conține 25% din date într-un grafic cutie și whisker, cutia conține 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 - 25% Citeste mai mult »

75% Dacă lucrați cu quartile, vă ordonați mai întâi cazurile în funcție de valoare. Îți împărți cazurile în patru grupuri egale. Valoarea cazului la granița dintre primul și al doilea este numită prima quartila sau Q1 Între a doua și a treia este Q2 = mediană Și între a treia și a patra este Q3 Deci, la punctul Q3 ai trecut trei sferturi din valorile tale. Aceasta este de 75%. Extra: cu seturi mari de date se folosesc și percentile (cazurile sunt apoi împărțite în 100 de grupuri). Dacă se spune că o valoare se situează la cel de-al 75-lea percentil, înseamnă că 75% din Citeste mai mult »

(n = 1) * 0.2 "Limita de inegalitate" 625 p ^ 2 - 175 p (n) + 12 = 0 "" este soluția unei ecuații patratice în "p": "" disc: "175 = 2 - 4 * 12 * 625 = 3/25 "sau" 4/25 "" Deci "p (n)" este negativ între aceste două valori. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... = ) = 2 "deci" 2 <n <3.289 ... => n = 3 "(ca n este întreg)" Citeste mai mult »

22 Media este măsurată prin luarea sumei valorilor și împărțind numărul de valori: "mean" = "sum" / "count" Katie a făcut deja patru examene și se așteaptă să aibă al cincilea, așa că avem 76, 74, 90, 88 și x. Ea vrea ca media ei generală să fie de cel puțin 70. Vrem să știm că scorul minim trebuie să fie de 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Și acum rezolvăm pentru x: 328 + x = 350 x = 22 Citeste mai mult »

122 Mean = Suma testelor împărțită la numărul total de teste Let x = cel de-al 5-lea scor de încercare Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Rezultă mai întâi înmulțirea ambelor părți ale ecuației cu 5: = 5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Rezolvare pentru x: x = 450 - 76-74-90-88 = Citeste mai mult »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" varianta = 25 "=>" deviația standard "= sqrt (25) = 5" z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabel pentru z - valori z) valori) "=> P (" intre 8 si 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 si 13.5 in loc de 8 si 13 din cauza unei corectii a continuitatii cu valorile discrete ". Citeste mai mult »

Pentru fiecare dintre cele 20 de linkuri, există 7 opțiuni, de fiecare dată când alegerea este independentă de alegerile anterioare, astfel încât să putem lua produsul. Numărul total de opțiuni = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Dar, deoarece lanțul poate fi inversat, trebuie să numărăm secvențe distincte. În primul rând, numărăm numărul de secvențe simetrice: adică ultimele 10 linkuri primesc imaginea oglindă a primelor 10 linkuri. Numărul de secvențe simetrice = numărul de căi astfel selectați primele 10 link-uri = 7 ^ (10) Cu excepția acestor secvențe simetrice, secvențele nesimetrice pot fi inver Citeste mai mult »

N = 13 "Denumiți numărul de marmură în pungă," n. Apoi avem "(x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => (n- (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) "N = (385 pm 161) / 42 = 16/3" sau "13" Deoarece n este un număr întreg, trebuie să luăm a doua soluție (13): " => n = 13 Citeste mai mult »

0,0,12,19,19 este o posibilitate Avem 5 jocuri de baschet unde Tyler a marcat o medie de 10 puncte și o medie de 12 puncte. Valoarea mediană este valoarea medie și, prin urmare, știm că punctele pe care le-a marcat au două valori sub 12 și două valori mai mari. Media se calculează prin însumarea valorilor și împărțirea prin numărătoarea. Pentru a avea o medie de 10 puncte peste 5 jocuri, știm: "mean" = "suma punctelor marcate" / "numărul de jocuri" => 10 = 50/5 Și astfel numărul de puncte marcat în cele 5 meciuri este de 50 puncte. Știm că 12 au fost înscrise într-u Citeste mai mult »

Când un set de date are câteva cazuri foarte extreme. Exemplu: avem un set de date de 1000, în care cele mai multe valori se situează în jurul valorii de 1000 de puncte. Să presupunem că media și mediana sunt ambele 1000. Acum adăugăm un "milionar". Media va crește dramatic la aproape 2000, în timp ce media nu se va schimba cu adevărat, deoarece va fi valoarea cazului 501 în locul cazului 500 și cazului 501 (cazuri ordonate în ordinea valorii) Citeste mai mult »

P (z <1,96) ar însemna să folosim distribuția normală standard și să găsim zona sub curbă la stânga de 1,96 tabelul nostru ne oferă zona din stânga scorului z, trebuie doar să arătăm valoarea de pe masă, care ne va da. P (z <1,96) = 0,975 pe care l-ați putea scrie ca 97,5% Citeste mai mult »

Consultați secțiunea Explicație Pașii implicați în calculul valorilor z sunt după cum urmează: Calculați media din serie. Calculați deviația standard a seriei. În cele din urmă, calculați valorile z pentru fiecare valoare x folosind formula z = sumă (x-barx) / sigma Conform calculului, valoarea z este de 209 mai mare decât 2. Consultați tabelul de mai jos - Distribuția normală Partea 2 Citeste mai mult »

O măsură rezistentă este una care nu este influențată de valori extreme.De exemplu, dacă avem o listă ordonată de numere: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Media este: 11 Mediana este 5 Media în acest caz este mai mare decât majoritatea numerelor din listă este influențată atât de puternic de 50, în acest caz o depășire puternică. Mediana ar rămâne 5 chiar dacă ultimul număr din lista ordonată a fost mult mai mare, deoarece oferă pur și simplu numărul mediu dintr-o listă ordonată de număr. Citeste mai mult »

Vezi mai jos Pentru o distribuție binomială cu n probe și probabilitatea de succes p X ~ B (n, p) 1) există doar două rezultate 1) există un număr de n repetate încercări 2) încercările sunt independente 3) probabilitatea de succes, p, este același pentru fiecare încercare Citeste mai mult »

Un grafic de tip box-and-whisker este un tip de grafic care are statistici dintr-un rezumat de cinci cifre. Iată un exemplu: Rezumatul cu cinci cifre constă din: Minumum: valoarea cea mai mică / observația Quartile inferioară sau Q1: "median" din jumătatea inferioară a datelor; se află la 25% din date Median: valoare medie / observare Quartilă superioară sau Q3: "mediană" a jumătății superioare a datelor; se situează la 75% din date Maxim: cea mai mare valoare / observație Intervalul interquartile (IQR) este intervalul dintre quartila inferioară (Q1) și quartila superioară (Q2). Uneori, există, de aseme Citeste mai mult »

Când grupați valorile în clase, trebuie să configurați limitele. Exemplu: Spuneți că măsurați înălțimea a 10.000 de adulți. Aceste înălțimi sunt măsurate cu precizie la mm (0,001 m). Pentru a lucra cu aceste valori și a face statistici despre ele sau a face histograme, o astfel de diviziune nu va funcționa. Deci, vă grupați valorile în clase. Spuneți în cazul nostru că folosim intervale de 50 mm (0,05 m). Apoi vom avea o clasă de 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m etc. De fapt, clasa 1.50-1.55 m va avea pe toți cei de la 1.495 (care vor fi rotunjiți) până la 1.544 (care va fi rotunjit  Citeste mai mult »

Beneficiul principal al utilizării unei eșantioane, mai degrabă decât al unui recensământ, este eficiența. Să presupunem că cineva vrea să știe ce opinie medie a Congresului se numără printre indivizii 18-24 (și anume, doresc să știe care este gradul de aprobare al Congresului în această demografie). În 2010, în Statele Unite existau peste 30 de milioane de indivizi în această gamă de vârstă, potrivit recensământului american. Mergând la fiecare dintre aceste 30 de milioane de oameni și întrebându-le, în timp ce cu siguranță ar duce la rezultate foarte precise (pr Citeste mai mult »

Citeste mai mult »

Într-o setare BInomial există două rezultate posibile pentru fiecare eveniment. Condițiile importante pentru folosirea unei setări binomiale sunt: Există doar două posibilități pe care le vom numi Bună sau Fail Probabilitatea raportului dintre Bună și Fail nu se schimbă în timpul încercărilor Cu alte cuvinte: rezultatul o încercare nu influențează următoarea Exemplu: Rulați zarurile (una câte una) și doriți să știți care sunt șansele de a vă deplasa la cel puțin 1 șase în 3 încercări. Acesta este un exemplu tipic de binom: Există doar două posibilități: 6 (șansă = 1/6) sau nu-6 (șansă = Citeste mai mult »

Caracteristicile importante ale unei "Diagrame Pie" Înainte de a construi o "Schemă Pie" trebuie să avem câteva lucruri importante. trebuie să avem: TOP 5 ELEMENTE IMPORTANTE Două sau mai multe date. Alege culori perfecte pentru a vedea mai ușor datele noastre. Puneți un titlu în fața graficului nostru. Puneți o legendă în diagramă (la stânga sau la dreapta) Adăugați o propoziție care descrie graficul, în partea de jos a diagramei noastre. (unul scurt) Vezi și imaginea: Citeste mai mult »

R-pătratul nu trebuie utilizat pentru validarea modelului. Aceasta este o valoare pe care o priviți când ați validat modelul. Un model liniar este validat dacă datele sunt omogene, urmează o distribuție normală, variabilele explicative sunt independente și dacă știți exact valoarea variabilelor explicative (eroare îngustă pe X) R-squared poate fi folosit pentru a compara două modele care ați deja validat. Cel cu cea mai mare valoare este cel care se potrivește cel mai bine datelor. Cu toate acestea, ar putea exista indicii mai buni, cum ar fi AIC (criteriul Akaike) Citeste mai mult »

Aritmetică Mean ~~ 424.4 Deviație standard ~~ 642.44 Set de date de intrare: {115, 89, 230, -12, 1700} Media aritmetică = (1 / n) * Sigma (x_i), unde Sigma x_i se referă la Suma tuturor elementele din setul de date de intrare. n este numărul total de elemente. Deviația standard sigma = sqrt [Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 se referă la media diferențelor pătrat de la Mean Faceți un tabel de valori așa cum este prezentat: Media aritmetică ~~ 424.4 Deviația standard ~~ 642.44 Sper că vă ajută. Citeste mai mult »

Media este de 3,5 și deviația standard este 1,83 Suma termenilor este de 35, deci media lui {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} este 35/10 = 3,5 ca medie simplă a termenii. Pentru deviația standard, trebuie să se găsească o medie de pătrate a deviațiilor termenilor de la medie și apoi a lua rădăcina lor pătrată. Deviațiile sunt {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} și suma pătratelor lor este (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 sau 33,50 / 10 adică 3,35. Prin urmare, deviația standard este de 3,35 sqrt, adică 1,83 Citeste mai mult »

Mean = 5.25 culori (alb) ("XXX") Median = 4.5 culori (alb) ("XXX") Mod = 4 Populație: Varianță = 3.44 culori (alb) ) Variația = 43.93 culori (alb) ("XXX") Deviația standard = 1.98 Media reprezintă media aritmetică a valorilor datelor Median este valoarea medie atunci când valorile de date au fost sortate (sau media celor 2 valorile medii dacă există un număr par de valori de date). Modul este valoarea (valorile) datelor care apar la cea mai mare frecvență. Variația și deviația standard depind de faptul că datele se presupune a fi întreaga populație sau doar un eșantion din între Citeste mai mult »

Media (medie) și Mediană (mijloc). Unii vor adăuga Modul. De exemplu, cu setul de valori: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Media este media aritmetică: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Medianul este echidistant (numeric) gama extremelor. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 NOTĂ: În acest set de date este aceeași valoare ca Mean, dar acest lucru nu este de obicei cazul. Modul este valoarea cea mai comună într-un set. Nu există niciunul în acest set (fără duplicate). Este inclusă în mod obișnuit ca o măsură statistică a tendinței centrale. Experiența mea personală cu statisticile este c Citeste mai mult »

Abaterile medii (medii) și standard pot fi obținute direct de la un calculator în modul stat. Acest randament este barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Strict vorbind, deoarece toate punctele de date din spațiul eșantionului sunt numere întregi, ar trebui să exprimăm media și ca număr întreg la numărul corect de cifre semnificative, adică barx = 220. Cele două deviații standard, în funcție de dacă doriți deviația standard a eșantionului sau a populației, sunt de asemenea rotunjite la valoarea cea mai apropiată, s_x = 291 și sigma_x = 280 Intervalul este pur și simplu x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90 Citeste mai mult »

Da, acest exemplu se potrivește "corelației vs. cauzalitate". Deși datele proprietarului reprezintă o dovadă remarcabilă a corelației, proprietarul nu poate încheia cauzalitatea, deoarece nu este un experiment randomizat. În schimb, ceea ce sa întâmplat probabil aici este că cei care doreau să dețină un animal de casă și erau capabili să-l dea, erau oamenii care au ajuns la un animal de companie. Dorința de a-și păstra animalul de companie justifică fericirea după aceea și capacitatea de a permite punctele de companie să fie independente din punct de vedere financiar, probabil că nu aveau dato Citeste mai mult »

Dacă datele date sunt întreaga populație atunci: culoare (alb) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Dacă datele date sunt o mostră a populației, atunci culoarea (alb) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1,80; pentru a găsi varianța (sigma_ "pop" ^ 2) și deviația standard (sigma_ "pop") a unei populații Găsiți suma valorilor populației Împărțiți după numărul de valori din populație pentru a obține media Pentru fiecare valoare a populației se calculează diferența dintre această valoare și media, apoi pătratul diferenței. Calculați suma Citeste mai mult »

Varianta = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) găsiți întâi media: medie = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 găsiți abaterile pentru fiecare număr - aceasta se face prin scăderea mediei: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 apoi pătrat: = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249.76 varianța este media acestor valori: varianța = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f) deviația standard este rădăcina pătrată a varianței: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Citeste mai mult »

Variația populației este: sigma ^ 2 = 476,7 iar deviația standard a populației este rădăcina pătrată a acestei valori: sigma = = 21.83 În primul rând, să presupunem că aceasta este întreaga populație de valori. Prin urmare, căutăm varianța populației. Dacă aceste numere reprezintă un set de eșantioane dintr-o populație mai mare, am fi căutat varianța de eșantion care diferă de variația populației cu un factor de n // (n-1) Formula pentru variația populației este sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 unde mu este media populației care poate fi calculată din mu = 1 / N sum_ (i = 1) (1 + 1 + 1 + 1 + 1 Citeste mai mult »

Presupunând că avem de-a face cu întreaga populație și nu doar cu un eșantion: Varianța sigma ^ 2 = 44,383.45 Deviația standard sigma = 210.6738 Majoritatea calculatoarelor sau foilor de calcul științifice vă vor permite să determinați aceste valori direct. Dacă trebuie să faceți acest lucru într-un mod mai metodic: Determinați suma valorilor date date. Calculați media prin împărțirea sumei cu numărul de intrări de date. Pentru fiecare valoare de date, se calculează abaterea sa de la medie prin scăderea valorii datelor din media. Pentru fiecare deviere a valorii datelor de la medie se calculează deviați Citeste mai mult »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> variația sigma = 28.56-> 1 deviație standard Variația este un fel de măsură medie a variației datelor despre linia de potrivire optimă. Acesta este derivat din: sigma ^ 2 = (suma (x-barx)) / n unde suma înseamnă adăuga totul barx este valoarea medie (uneori ei folosesc mu) n este numărul de date utilizate sigma ^ 2 este varianța (uneori se folosesc s) sigma este o abatere standard Aceasta ecuatie, cu un pic de manipulare, sfarseste ca: sigma ^ 2 = (suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" pentru varianta sigma = sumă (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" pentru o deviație standard " Citeste mai mult »

Variația (populație): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Deviația standard (populație): sigma_ "pop" = 3.55 Suma datelor este 42. Valoarea medie a datelor este 42 / din valorile datelor putem calcula diferența dintre valoarea datelor și media și apoi pătrată diferența. Suma diferențelor pătratului împărțită la numărul de valori date dă varianța populației (sigma_ "pop" ^ 2). Rădăcina pătrată a varianței populației furnizează deviației standard a populației (sigma_ "pop"). Notă: Am presupus că valorile datelor reprezintă întreaga populație. Dacă valorile datelor sunt doar o mostră din Citeste mai mult »

Un test F presupune că datele sunt în mod normal distribuite și că eșantioanele sunt independente unele de altele. Un test F presupune că datele sunt în mod normal distribuite și că eșantioanele sunt independente unele de altele. Datele care diferă de distribuția normală ar putea fi cauzate de câteva motive. Datele ar putea fi șterse sau dimensiunea eșantionului ar putea fi prea mică pentru a ajunge la o distribuție normală. Indiferent de motiv, testele F presupun o distribuție normală și vor duce la rezultate incorecte dacă datele diferă semnificativ de această distribuție. Testele F presupun, de asemenea, Citeste mai mult »

Deoarece nu există o ecuație matematică care să poată calcula suprafața sub curba normală între două puncte, nu există nici o formulă pentru a găsi probabilitatea în z-tabel să rezolve manual. Acesta este motivul pentru care sunt furnizate z-mese, de obicei cu precizie de 4 zecimale. Dar există formule pentru a calcula aceste probabilități la o precizie foarte mare folosind software-uri cum ar fi excel, R și echipamente precum calculator TI. În Excel, sunt în partea stângă a z este dată de: NORM.DIST (z, 0,1, true) În calculatorul TI, putem folosi normalcdf (-1E99, z) pentru a obține zona din Citeste mai mult »

Distribuțiile Chi distribuite pot fi folosite pentru a descrie cantitățile statistice care sunt funcție de o sumă de pătrate. Distribuția Chi Squared este distribuția unei valori care este suma de pătrate ale variabilelor aleatorii distribuite în mod normal. Q = suma_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF-ul distribuției Chi Squared este dat de: f (x; k) = 1/2 (k / 2) (k / 2-1) e ^ (- x / 2) În cazul în care k este numărul de grade de libertate și x este valoarea lui Q pentru care căutăm probabilitatea. Utilitatea distribuției Chi Squared este în modelarea lucrurilor care implică sume de valori pătrat. Două exemple s Citeste mai mult »

O utilizare a co-varianței este studierea corelației. Când avem date de eșantionare referitoare la două variabile dependente, co-varianța devine relevantă. Co-varianța este o măsură a efectului variației între cele două variabile. Atunci când avem două variabile dependente spun X și Y, putem studia variația în cadrul valorilor lui X - aceasta este sigma_x ^ 2 variația în cadrul valorilor lui Y este varianța y sigma_y ^ 2. Studiul variației simultane între X și Y se numește COV (X, Y) sau sigma_ (xy). Citeste mai mult »

Acesta dezvăluie forma relației dintre variabile. Consultați răspunsul meu pe "Ce este o analiză de regresie?". Acesta dezvăluie forma relației dintre variabile. De exemplu, dacă relația este strâns legată pozitiv, legată puternic negativ sau nu există o relație. De exemplu, precipitațiile și productivitatea agriculturii ar trebui să fie puternic corelate, dar relația nu este cunoscută. Dacă identificăm randamentul culturilor pentru a desemna productivitatea agriculturii și luăm în considerare două variabile randamentul culturilor y și precipitațiile x. Construcția liniei de regresie a y pe x ar avea se Citeste mai mult »

Când folosim linia de regresie pentru a prezice un punct a cărui valoare x este în afara intervalului valorilor x ale datelor de antrenament, se numește extrapolare. Pentru a extrapola (în mod deliberat) folosim linia de regresie pentru a prezice valori care sunt departe de datele de antrenament. Rețineți că extrapolarea nu oferă previziuni fiabile deoarece linia de regresie poate să nu fie valabilă în afara gamei de date de antrenament. Citeste mai mult »

Scorul Z indică poziția unei observații în raport cu restul distribuției, măsurată în abateri standard, atunci când datele au o distribuție normală. De obicei, vedeți poziția ca valoare X, care dă valoarea reală a observației. Acest lucru este intuitiv, dar nu vă permite să comparați observațiile din diferite distribuții. De asemenea, trebuie să vă convertiți X-Scorurile la Z-Scoruri, astfel încât să puteți utiliza tabelele Standard Normal Distribution pentru a căuta valori legate de scorul Z. De exemplu, doriți să aflați dacă viteza de joc de 8 ani este neobișnuit de bună în comparație cu lig Citeste mai mult »

Corelație: două variabile au tendința de a varia împreună. Pentru o corelație pozitivă, dacă o variabilă crește, cealaltă crește și în datele date. Cauza: o variabilă determină modificările unei alte variabile. Diferență semnificativă: corelația ar putea fi doar o coincidență. Sau poate oa treia variabilă schimbă cele două. De exemplu: Există o corelație între "să dormi purtând pantofi" și "trezesc cu o durere de cap". Dar această relație nu este cauzală, deoarece adevăratul motiv pentru această coincidență este (prea mult) alcool. Citeste mai mult »

Vezi mai jos. Dată: nu p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operatori logici: "nu p:" nu p, ~ p; "și:" ^^; sau: vv Tabele logice, negare: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" "| Tabelele logice și / sau: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq "" | "T" "| | "" T | "" F | "" F " Citeste mai mult »

~ = 0.9391 Înainte de a ajunge la întrebarea în sine, hai să vorbim despre metoda de rezolvare a acesteia. Să spunem, de exemplu, că vreau să contabilizez toate rezultatele posibile din a răsturna o monedă echitabilă de trei ori. Pot să obțin HHH, TTT, TTH și HHT. Probabilitatea lui H este 1/2 iar probabilitatea pentru T este de asemenea 1/2. Pentru HHH și pentru TTT, adică 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 fiecare. Pentru TTH și HHT, este de asemenea 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 fiecare, dar deoarece există trei modalități prin care pot obține fiecare rezultat, acesta ajunge la fiecare 3xx1 / 8 = 3/8. Când rezumă Citeste mai mult »

Definiții rapide Datele cantitative sunt numere: înălțimi; greutăți; viteze; numărul de animale de companie deținute; ani; etc. Datele calitative nu sunt numere. Acestea pot include alimentele preferate; religii; etniile; etc .. Datele discrete sunt numere care pot lua valori specifice, separate. De exemplu, atunci când rolați un mor, primiți 1, 2, 3, 4, 5 sau 6. Nu puteți obține o valoare de 3,75. Datele continue sunt numere care pot lua numeroase valori zecimale sau fracționare. De exemplu, greutatea dvs. poate fi măsurată cu precizie de 92,234 kilograme. Viteza dvs. nu sare de la 10 mph la 11 mph; se deplaseaz Citeste mai mult »

Unul ar privi adesea la IQR (Intervartile Range) pentru a obține o privire mai realistă asupra datelor, deoarece ar elimina valorile exagerate din datele noastre. Astfel, dacă ați avea un set de date, cum ar fi 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Apoi, dacă ar fi trebuit să luăm mijlocul doar al IQR, ar fi mai "realist" pentru setul nostru de date, ca și cum am fi luat-o în mod obișnuit, că o valoare de 2956 va strica datele destul de puțin. un outlier ca atare ar putea veni din ceva la fel de simplu ca o eroare de tipo, astfel încât să arate cum poate fi utilă verificarea IQR Citeste mai mult »

Pe măsură ce numele subiectului indică varianța este o "măsură a variabilității" Varianța este o măsură a variabilității. Aceasta înseamnă că pentru un set de date puteți spune: "Varianța mai mare, datele mai diferite". Exemple Un set de date cu diferențe mici. 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 * cu diferențe mai mari. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (3 * 1 + 3 * 1) sigma ^ 2 = 1 În setul Citeste mai mult »

Valoare centrală care reprezintă reprezentarea datelor întregi. > Dacă analizăm distribuțiile de frecvențe pe care le întâlnim în practică, vom constata că există o tendință ca valorile variate să se integreze în jurul valorii centrale; cu alte cuvinte, cele mai multe dintre valori se află într-un interval mic despre o valoare centrală. Această caracteristică se numește tendința centrală a unei distribuții a frecvenței. Valoarea centrală, care este luată ca o reprezentare a datelor întregi, se numește o măsură a tendinței centrale sau o medie. În ceea ce privește distribuția frecv Citeste mai mult »

Nominal Level - Numai etichete de date în diferite categorii, exemplu categorisind: Nivelul de ordine masculin sau feminin - Datele pot fi aranjate și comandate, dar diferența nu are sens, de exemplu: clasarea ca 1, 2 și 3. Intervalul de nivel - Datele pot fi ordonate, precum și diferențele pot fi luate, însă multiplicarea / diviziunea nu este posibilă. de exemplu: clasificarea în diferite ani ca 2011, 2012 etc Ratio Level - Comandarea, diferența și multiplicarea / diviziunea - toate operațiile sunt posibile. De exemplu: Vârsta în ani, temperatura în grade etc. Variabila discretă - variabila p Citeste mai mult »

Ogive este un alt nume al unei curbe cumulative de frecvență. În fiecare punct al ogivului obținem numărul de observații mai puțin decât abscisa acestui punct. Acest răspuns este dat luând în considerare mai puțin decât ogive. În caz contrar, curba va da numărul de observații mai mari decât abscisa. Mai puțin decât distribuția cumulativă a frecvențelor poate fi obținută prin adăugarea consecutivă a frecvențelor de clase și scrierea acestora în limitele superioare ale clasei. Citeste mai mult »

(32/52) Într-un pachet de cărți, jumătate din cărți sunt roșii (26) și (presupunând că nu avem jokeri) avem 4 jackete, 4 queens și 4 regi (12). Cu toate acestea, dintre cartelele imagine, 2 cricuri, 2 dame și 2 regi sunt roșii. Ceea ce vrem să găsim este "probabilitatea de a desena o carte roșie sau o carte de imagine" Probabilitățile noastre relevante sunt aceea de a desena o carte roșie sau o carte de imagine. P (A) = P (A) + P (B) -P (A nn) B) care se traduce astfel: P (imagine sau roșu) = P (roșu) + P (imagine) -P (roșu și imagine) P (imagine sau roșu) = (26/52) + (12/52) / 52) P (imagine sau roșu) Citeste mai mult »

Atât intervalul de predicție, cât și intervalul de încredere sunt mai restrânse în apropierea mediei, acest lucru fiind ușor de văzut în formula marjelor de eroare corespunzătoare. În continuare este marja de eroare a intervalului de încredere. Frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}} ^ 2} {S_ {xx }}}} Următoarea este marja de eroare pentru intervalul de predicție E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {{1 + frac { În ambele, vom vedea termenul (x_0 - bar {x}) ^ 2, care se calculează drept pătratul distanței dintre (x_0 - bar {x} punct de predicție din mijloc. Acesta este mot Citeste mai mult »

(6/22) Probabilitatea ca un laptop să nu fie defect este (16/22) Probabilitatea ca cel puțin un laptop să fie defect este dată de: P (1 defect) + P (2 defecte) + P (3 defect), deoarece această probabilitate este cumulativă. Fie X numărul de laptop-uri considerate defecte. P (X = 1) = (3 alegeți 1) (6/22) ^ 1 ori (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 alegeți 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 (Sumați toate probabilitățile) = 0.61531 aproximativ 0.615 Citeste mai mult »

Literele "bi" înseamnă două. Deci, o distribuție bimodală are două moduri. De exemplu, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} este bimodală cu ambele 3 și 12 ca moduri separate distincte. Observați că modurile nu trebuie să aibă aceeași frecvență. Sper că a ajutat Sursa: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Citeste mai mult »

Un grafic bimodal ilustrează o distribuție bimodală, care este ea însăși definită ca o distribuție de probabilitate continuă cu două moduri. În general, graficul funcției de densitate a probabilității distribuției se va asemăna cu o distribuție cu două huburi; adică mai degrabă decât vârful unic prezent într-o curbă normală de distribuție sau clopot, graficul va avea două vârfuri. Distribuțiile bimodale, în timp ce probabil mai puțin frecvente decât distribuțiile normale, apar încă în natură. De exemplu, limfomul Hodgkin este o boală care apare mai frecvent în două gru Citeste mai mult »

"Bin" într-o histogramă este alegerea de unitate și spațierea pe axa X.Toate datele dintr-o distribuție de probabilități reprezentate vizual de o histogramă sunt introduse în coșurile corespunzătoare. Înălțimea fiecărui coș este o măsurătoare a frecvenței cu care datele apar în interiorul intervalului respectivului coș de distribuție. De exemplu, în această histogramă de probă de mai jos, fiecare bară care urcă în sus de la axa X este un singur coș de gunoi. Și în coșul de la Înălțimea 75 până la Înălțimea 80, există 10 puncte de date (în acest caz, există 10 Citeste mai mult »

Vedeți explicația completă prezentată. Când avem 100 de monede și le dăm aceste monede unui grup de oameni în orice mod, se spune că distribuim monede. În mod similar, atunci când probabilitatea totală (care este 1) este distribuită între diferitele valori asociate cu variabila aleatoare, vom distribui probabilitatea. Prin urmare, se numește o distribuție a probabilității. Dacă există o regulă care determină ce probabilitate ar trebui să fie atribuită la care valoare, atunci o astfel de regulă se numește funcția de distribuție a probabilității. Distribuția binomială își are numele deoarece reg Citeste mai mult »

Distribuția chi-pătrat este una dintre cele mai utilizate distribuții și este distribuția statisticilor chi-pătrat. Distribuția chi-pătrat este una dintre cele mai frecvent utilizate distribuții. Este distribuția sumei de abateri normale standard pătrat. Media distribuției este egală cu gradele de libertate, iar variația distribuției chi-pătrat este de două ori înmulțită cu gradele de libertate. Aceasta este distribuția utilizată la efectuarea unui test chi pătrat care compară valorile observate față de cele așteptate și când efectuează un test chi pătrat pentru a testa diferențele în două categorii. Valoril Citeste mai mult »

Un test chi-pătrat pentru testele de independență dacă există o relație semnificativă între două sau mai multe grupuri de date categorice din aceeași populație. Un test chi-pătrat pentru testele de independență dacă există o relație semnificativă între două sau mai multe grupuri de date categorice din aceeași populație. Ipoteza nulă pentru acest test este că nu există nicio relație. Acesta este unul dintre cele mai frecvent utilizate teste în statistici. Pentru a utiliza acest test, observațiile dvs. ar trebui să fie independente, iar valorile estimate ar trebui să fie mai mari de cinci. Ecuația de calculare Citeste mai mult »

Testul chi ^ 2 este folosit pentru a investiga dacă distribuțiile variabilelor categorice diferă una de cealaltă. Testul chi ^ 2 poate fi folosit numai pe numere reale, nu pe procente, proporții sau mijloace. Statistica chi ^ 2 compară sumele sau numărul răspunsurilor categorice între două sau mai multe grupuri independente. În rezumat: Testul chi ^ 2 este folosit pentru a investiga dacă distribuțiile variabilelor categorice diferă una de cealaltă. Citeste mai mult »

Vezi mai jos: O combinație este o grupare de obiecte distincte, fără a ține seama de ordinea în care se face gruparea. De exemplu, o mână de poker este o combinație - nu ne pasă în ce ordine suntem împărțiți cărțile, ci doar că avem o Flush Royal (sau o pereche de 3). Formula pentru găsirea unei combinații este: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K! (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / ((52)) 5!) (47!)) Să o evaluăm! (52xx51xxcancelcolor (portocaliu) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (roșu) 48 ^ 2xxcancelcolor (maro) (47!)) / (Cancelcolor (portocaliu) 5xxcancelcolor (roșu) (4xx3xx2) xxcancelcolor (maro) (47!)) = 52 Citeste mai mult »

Un complot standard al cutiei și a unui whisker reprezintă o reprezentare vizuală a tuturor punctelor de date, inclusiv a punctelor plasate la extrema stângă sau la extrema dreaptă din setul de date. Astfel de puncte extreme de date sunt numite "outliers". Spre deosebire de boxplot-ul standard, un boxplot modificat nu include extrageri. În schimb, valorile extreme sunt reprezentate ca puncte dincolo de "whiskers", pentru a reprezenta mai exact dispersia datelor. Citeste mai mult »

F-test. Testul F este un mecanism de testare statistică conceput pentru a testa egalitatea variantelor populației. Ea face acest lucru prin compararea raportului dintre variante. Deci, dacă varianțele sunt egale, raportul variațiilor va fi 1. Toate testele de ipoteză se fac în ipoteza că ipoteza nulă este adevărată. Citeste mai mult »

Utilizăm un ANOVA pentru a testa diferențele semnificative dintre mijloace. Utilizăm o ANOVA sau o analiză a varianței pentru a testa diferențele semnificative între mijloacele grupurilor multiple. De exemplu, dacă vrem să aflăm dacă media APG a biologiei, chimiei, fizicii și majorelor de calcul a fost diferită, am putea folosi ANOVA. Dacă am avea doar două grupuri, ANOVA ar fi același cu un test t. Există trei ipoteze de bază ale unui ANOVA: Variabilele dependente în fiecare grup sunt distribuite în mod normal Variațiile populației în fiecare grup sunt egale Observațiile sunt independente una de cealal Citeste mai mult »

Vezi mai jos. O variabilă categorică este o categorie sau un tip. De exemplu, culoarea părului este o valoare categorică sau orașul natal este o variabilă categorică. Speciile, tipul tratamentului și genul sunt variabile categorice. O variabilă numerică este o variabilă în care măsura sau numărul are o semnificație numerică. De exemplu, precipitațiile totale măsurate în inci sunt o valoare numerică, ritmul cardiac este o valoare numerică, numărul de brânzeturi consumate într-o oră este o valoare numerică. O variabilă categorică poate fi exprimată ca număr în scopul statisticii, dar aceste numere nu Citeste mai mult »

Un concept al unui eveniment este extrem de important în Teoria probabilităților. De fapt, este unul dintre conceptele fundamentale, ca un punct în Geometrie sau o ecuație în Algebra. În primul rând, considerăm un experiment aleatoriu - orice act fizic sau mental care are un anumit număr de rezultate. De exemplu, numim banii în portofelul nostru sau prezicem valoarea indicelui pieței bursiere de mâine. În ambele și multe alte cazuri, experimentul aleatoriu are ca rezultat anumite rezultate (suma exactă a banilor, valoarea indicelui pieței bursiere etc.) Aceste rezultate individuale s Citeste mai mult »

Vedeți mai jos. O variabilă aleatorie este rezultatul numeric al unui set de valori posibile dintr-un experiment aleatoriu. De exemplu, selectăm aleator un pantof de la un magazin de pantofi și căutăm două valori numerice ale dimensiunii și prețului acestuia. O variabilă aleatoare discretă are un număr finit de valori posibile sau o secvență infinită de numere reale numerotate. De exemplu, mărimea pantofilor, care poate lua doar un număr finit de valori posibile. În timp ce o variabilă aleatorie continuă poate lua toate valorile într-un interval de numere reale. De exemplu, prețul încălțămintei poate avea or Citeste mai mult »

Analiza de regresie este un proces statistic pentru estimarea relațiilor între variabile. Analiza de regresie este un proces statistic pentru estimarea relațiilor între variabile. Este un termen generic pentru toate metodele care încearcă să potrivească un model cu datele observate pentru a cuantifica relația dintre două grupuri de variabile, unde accentul se pune pe relația dintre o variabilă dependentă și una sau mai multe variabile independente. Cu toate acestea, relația poate să nu fie exactă pentru toate punctele de date observate. Prin urmare, foarte des, o astfel de analiză include un element de eroar Citeste mai mult »

Este o distribuție a frecvenței în care toate numerele sunt reprezentate ca o fracție sau procent din dimensiunea eșantionului total. În realitate nu mai există nimic. Adăugați toate numerele de frecvență pentru a obține un total total = dimensiunea eșantionului. Apoi împărțiți fiecare număr de frecvență cu dimensiunea eșantionului pentru a obține o fracție de frecvență relativă. Multiplicați această fracțiune cu 100 pentru a obține un procentaj. Puteți introduce aceste procentaje (sau fracții) într-o coloană separată după numerele de frecvență. Frecvența cumulativă Dacă ați comandat valori, cum ar fi s Citeste mai mult »

O tabelă de frecvență relativă este un tabel care înregistrează numărarea datelor în formă procentuală, adică o frecvență relativă. Este folosit atunci când încercați să comparați categoriile din tabel. Acesta este un tabel de frecvență relativ. Rețineți că valorile celulelor din tabel sunt în procente în loc de frecvențe reale. Aceste valori găsiți prin plasarea frecvențelor individuale peste totalul rândului. Avantajul tabelelor de frecvență relativă asupra tabelelor de frecvență este că, cu procente, puteți compara categoriile. Citeste mai mult »

Coeficientul de eșantionare este o măsură a variației variabilei dintre ele în cadrul unui eșantion. Covariance vă spune cum două variabile sunt legate între ele pe o scală liniară. Aceasta vă arată cât de puternic ați corelat X cu Y. De exemplu, dacă covarianța dvs. este mai mare decât zero, înseamnă că Y crește pe măsură ce X crește. Un eșantion în statistici este doar un subset al unei populații sau al unui grup mai mare. De exemplu, puteți lua un eșantion dintr-o școală elementară în țară, în loc să colectați date de la fiecare școală elementară din țară. Astfel, covarianța eșant Citeste mai mult »

O distribuție unimodală este o distribuție care are un mod. O distribuție unimodală este o distribuție care are un mod. Vedem un maxim evident în date. Imaginea de mai jos prezintă o distribuție unimodală: În schimb, o distribuție bimodală arată astfel: În prima imagine, vedem un vârf. În a doua imagine, vedem că există două vârfuri. O distribuție unimodală poate fi distribuită în mod normal, dar nu trebuie să fie. Citeste mai mult »

Vezi explicația Când este disponibil un volum mare de date numerice, nu este întotdeauna posibilă examinarea fiecărui singur număr numeric și ajungerea la o concluzie. Prin urmare, este necesar să se reducă datele la una sau la o mână de numere, astfel încât să fie posibilă o comparație. În acest scop, avem o serie de măsuri de tendință centrală definite în statistici. O măsură a tendinței centrale ne oferă o valoare numerică care poate fi utilizată pentru comparație. Prin urmare, trebuie să fie un număr centrat în jurul volumului mare de date - un punct de tracțiune gravitațională s Citeste mai mult »

Există în mare măsură două tipuri de seturi de date - Categoric sau calitativ - Numeric sau cantitativ O date categorice sau date non-numerice - în cazul în care variabila are valoarea observațiilor sub formă de categorii, mai poate avea două tipuri - a. Nominal b. Ordinal a. Datele nominale au numit categorii de ex. Starea civilă va fi o dată nominală, deoarece va primi observații în următoarele categorii: Necăsătorit, căsătorit, divorțat / separat, văduv b. Datele ordinii vor lua de asemenea categorii numite, dar categoriile vor avea un rang. de exemplu. Riscul de a obține o infecție bazată pe spitali Citeste mai mult »

Distribuția normală este complet simetrică, o distribuție oblică nu este. Într-o distribuție pozitivă înclinată, "degetul mare" de la partea mai mare este mai lungă decât pe cealaltă față, determinând medianul și în special mijlocul să se deplaseze spre dreapta. Într-o distribuție negativă înclinată, acestea se mișcă spre stânga, datorită unui "deget de la picior" mai lung la valorile mai mici. În timp ce se află într-un mod de distribuire normal, median și medie sunt toate la aceeași valoare. (imagini de pe internet) Citeste mai mult »

Toate acestea înseamnă minimul dintre suma diferenței dintre valoarea reală y și valoarea predicției y. min suma_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Inseamna doar minimul dintre suma tuturor resuidelor min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 toate acestea inseamna minimul dintre suma diferentei între valoarea y reală și valoarea y estimată. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 În acest fel, prin minimizarea erorii între predicția și eroarea, veți obține cea mai bună potrivire pentru linia de regresie. Citeste mai mult »

Un test chi-pătrat al lui Pearson se poate referi la un test de independență sau la un test de bunăstare. Când ne referim la un "test chi-pătrat al lui Pearson", am putea să ne referim la unul din cele două teste: testul independenței chi-pătrat al lui Pearson sau testul Pearson's chi-square. Testele de bunăstare determină dacă distribuția unui set de date diferă semnificativ de distribuția teoretică. Datele trebuie să fie necoate. Testele de independență determină dacă observațiile nepăr ite ale celor două variabile sunt independente una de cealaltă. Valorile observate Valori preconizate Folosind formul Citeste mai mult »