Statistici

Variația populației este suma numerică pe care o populație o deosebesc una de cealaltă. Variația populației vă arată cât de mult sunt distribuite datele. De exemplu, dacă media este de 10, dar aveți o variabilitate foarte mare a datelor, cu măsurători mult mai mari și mai mici de 10, veți avea o variație mare. Dacă populația dvs. are o medie de 10 și aveți foarte puține variații, cu majoritatea datelor măsurate la 10 sau aproape 10, atunci veți avea o varianță scăzută a populației. Variația populației este măsurată după cum urmează: Citeste mai mult »

Analiza de regresie este un proces matematic pentru estimarea relațiilor între variabile. Analiza de regresie ne permite să estimăm valoarea medie a variabilei dependente pentru variabilele independente. În cadrul procesului de evaluare, prima țintă este de a afla o funcție a variabilelor independente numite funcție de regresie. Funcția poate fi liniară sau polinomală. În matematică există mai multe metode de analiză a regresiei. Citeste mai mult »

O distribuție este înclinată dacă unul dintre cozile sale este mai lung decât celălalt. Când privim la un set de date, există în esență trei posibilități. Setul de date este aproximativ simetric, ceea ce înseamnă că sunt aproximativ câțiva termeni pe partea stângă a medianului ca pe partea dreaptă. Aceasta nu este distribuție înclinată. Setul de date are un defect negativ, ceea ce înseamnă că acesta are o coadă pe partea negativă a medianului. Acest lucru se manifestă printr-un spike mare spre dreapta, deoarece există mulți termeni pozitivi. Aceasta este o distribuție încli Citeste mai mult »

Se adaptează pentru prejudecată variabilă explicativă. De fiecare dată când adăugați o variabilă explicativă suplimentară unei regresii multivariate, R-pătratul va crește, determinând statisticianul să creadă că există o corelație mai puternică cu informațiile adăugate. Pentru a corecta această tendință ascendentă, se folosește R-pătratul ajustat. Citeste mai mult »

Mean = Suma tuturor valorilor / numărului de valori. În medie, măsura este cea mai bună măsură a tendinței centrale, deoarece ia în considerare toate valorile. Dar este ușor afectată de orice valoare / depășire extremă. Rețineți că Mean poate fi definit doar pe intervalul și nivelul raportului de măsurare Medianul este punctul de mijloc al datelor atunci când este aranjat în ordine. În mod obișnuit, atunci când setul de date are valori extreme sau este înclinat într-o anumită direcție. Rețineți că mediana este definită la nivel ordinal, interval și raport al măsurătorii. Modul este p Citeste mai mult »

Mean = 9,22 Median = 9 Mod = 10 Interval = 2 medie (medie) x notă de notare 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10xx4) + (9xx3) + (8xx2) = 40 + 27 + 16 = 83 Frecvența totală = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = - 10,10,9,9,10,8,9,10 și 8 Aranjați-le în ordine crescătoare 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) elementul = (9 + 1) / 2 = al 5-lea element = 9 Mod = acel element care are loc mai mult timp de timp = 10 Range = cea mai mare valoare - Citeste mai mult »

P (Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) 0 <Z <0,94) = 0,3264 Citeste mai mult »

Într-o setare binomică, există doar două rezultate posibile pentru fiecare încercare. În funcție de ceea ce doriți, numiți una dintre posibilitățile Fail și cealaltă Succes. Exemplu: Puteți apela un rulou 6 cu un mort Succes și un non-6 a Fail. În funcție de condițiile jocului, rularea unui 6 poate costa bani și este posibil să doriți să inversați termenii. Pe scurt: Există doar două rezultate posibile pentru fiecare încercare, și le puteți numi după cum doriți: White-Black, Heads-Tails, orice. De obicei, cel pe care îl folosiți ca P în calcule se numește (probabilitatea de) Succes. Citeste mai mult »

"Aceasta înseamnă probabilitatea evenimentului A atunci când evenimentul B se întâmplă" "Pr (A | B) este probabilitatea condiționată." "Aceasta înseamnă probabilitatea ca evenimentul A să se întâmple, în situația în care se întâmplă". "Un exemplu:" A = aruncarea a 3 ochi cu zaruri "" B = aruncarea a mai puțin de 4 ochi cu zaruri "" Pr (A | B) = 1/3 știm doar 1,2 sau 3 ochi sunt posibile) " Citeste mai mult »

Testul chi pătrat al independenței ne ajută să aflăm dacă două sau mai multe atribute sunt asociate sau nu. dacă jocul de șah ajută la stimularea matematică a copilului sau nu. Nu este o măsură a gradului de relație dintre atribute. ne spune doar dacă două principii de clasificare sunt sau nu semnificative legate, fără referire la orice ipoteze privind forma relației.chi testul pătrat al omogenității este o extensie a testului chi pătrat al independenței ... testele de omogenitate sunt utile pentru a determina dacă două sau mai multe probe aleatoare independente sunt extrase din aceeași populație sau din diferite populații Citeste mai mult »

O matrice de covarianță este o formă mai generalizată a unei matrice de corelare simplă. Corelația este o versiune scalată a covarianței; rețineți că cei doi parametri au întotdeauna același semn (pozitiv, negativ sau 0). Când semnul este pozitiv, se spune că variabilele sunt corelate pozitiv; când semnul este negativ, se spune că variabilele sunt corelate negativ; și când semnul este 0, variabilele se consideră a fi necorelate. Rețineți că corelația este fără dimensiuni, deoarece numitorul și numitorul au aceleași unități fizice, și anume produsul unităților X și Y. Cel mai bun predicator liniar Să pre Citeste mai mult »

O variabilă aleatoare discretă are un număr finit de valori posibile. O variabilă aleatorie continuă ar putea avea orice valoare (de obicei într-un anumit interval). O variabilă aleatoare discret este de obicei un număr întreg, deși poate fi o fracție rațională. Ca exemplu al unei variabile aleatorii discrete: valoarea obținută prin rularea unei matrițe standard cu 6 laturi este o variabilă aleatoare discret având doar valorile posibile: 1, 2, 3, 4, 5 și 6. Ca un al doilea exemplu de Variabila aleatorie discretă: fracțiunea următoarelor 100 de vehicule care trec prin fereastra mea, care sunt camioanele albas Citeste mai mult »

O modalitate de a cunoaște discret sau continuu este că, în cazul unui punct discret, un punct va avea masa și în punct continuu nu are nici o masă. acest lucru este mai bine înțeles atunci când observăm graficele. Să ne uităm mai întâi la Discret. Aruncati o privire la nota lui pmf cum se afla masa pe punctele? acum uita-te la cdf-ul ei observă cum valorile cresc în pași, și că linia nu este continuă? acest lucru arată, de asemenea, modul în care există masa în punctul de la pmf Acum ne vom uita la cazul Continuous observați-vă înștiințarea pdf cum masă nu este așezat la u Citeste mai mult »

Se referă la secțiunea explicativă Variația populației = (suma (x-barx) ^ 2) / N În cazul în care - x este barxul de observare este media seriei N este mărimea populației Varianta variantei = (suma (x-barx) (n-1) Unde - x este observația barx este mijlocul seriei n-1 este gradul de libertate (în care n este mărimea probei.) Citeste mai mult »

De fapt, există trei tipuri principale de date. Datele calitative sau categorice nu au o ordine logică și nu pot fi traduse într-o valoare numerică. Culoarea ochilor este un exemplu, deoarece "maro" nu este mai mare sau mai mică decât "albastru". Datele cantitative sau numerice sunt numere și astfel "impun" o comandă. Exemplele sunt vârsta, înălțimea, greutatea. Dar urmăriți-l! Nu toate datele numerice sunt cantitative. Un exemplu de excepție este codul de securitate de pe cardul dvs. de credit - nu există o ordine logică între ele. Datele de clasă sunt considerate a t Citeste mai mult »

Depinde dacă ordinea este importantă. Exemplu: Să presupunem că alegeți un comitet format din trei pentru a reprezenta clasa de 30 de elevi: Pentru primul membru aveți 30 de alegeri Pentru al doilea aveți 29 Pentru cel de-al treilea aveți 28 Pentru un total de 30 * 29 * 28 = 24360 posibil permutații Acum se presupune că ordinea de alegere este relevantă: primul va fi numit "președinte", al doilea va fi "secretar", iar al treilea va fi doar "membru". Dacă nu este cazul (toate cele trei sunt egale) atunci ordinea în care sunt selectate nu este importantă. Cu trei selectate există 3 * 2 * 1 Citeste mai mult »

Principala diferență este că datele continue sunt măsurabile, iar datele discrete pot avea doar anumite valori. Ele pot fi numărate. Exemple de continuu: ** Înălțimea, greutatea, venitul sunt măsurabile și pot avea orice valoare. Exemple de discrete: De fapt, există două tipuri de date discrete: Numărare: Numărul de copii. Variabila de clasă: Culoarea ochilor Citeste mai mult »

Vezi mai jos: Să vedem numerele 1, 2, 3, 4, 5. Media este suma valorilor împărțită la număr: 15/5 = 3 Medianul este termenul mediu când este listat ascendent (sau descendent! ), care este 3. Astfel, în acest caz, ele sunt egale. Media și mediana vor reacționa diferit la diferite modificări ale setului de date. De exemplu, dacă schimb 5 la 15, media se va schimba cu siguranță (25/5 = 5), dar mediana va rămâne aceeași la 3. Dacă setul de date se modifică unde suma valorilor este 15, schimbarea, mediana se va mișca, dar media va rămâne pusă: 1,1,2,3,8 - media este de 3, dar mediana este 2. Aceasta ara Citeste mai mult »

Gradele libertății de varianță sunt n, dar gradele de libertate a varianței eșantionului este n-1 Notă că "Variația" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) = 1 / (n-1) suma_ (i = 1) ^ n (x_i - bara x) ^ 2 Citeste mai mult »

Median este 39 Media este: 39 7/12 Media numărului de numere este suma tuturor numerelor împărțită la cantitatea lor. În acest caz, media este: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Medianul unui număr din ce în ce mai ordonat de numere este numărul "mijloc" pentru un set cu număr impar de numere. pentru un set cu număr egal de numere. Setul dat este deja comandat, astfel încât să putem calcula mediana. În setul dat există 12 numere, deci trebuie să găsim elementele numărul 6 și 7 și să le calculam media: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Citeste mai mult »

R-squaredul ajustat se aplică numai la regresia multiplă Pe măsură ce adăugați mai multe variabile independente la o regresie multiplă, valoarea lui R-squared crește, oferindu-vă impresia că aveți un model mai bun, ceea ce nu este neapărat cazul. Fără a merge în profunzime, R-pătratul ajustat va ține cont de această tendință de creștere a R-pătratului. Dacă examinați mai multe rezultate de regresie, veți observa că R-pătratul ajustat este întotdeauna mai mic decât R-pătrat, deoarece părtajele au fost eliminate. Scopul statisticianului este optimizarea celei mai bune combinații de variabile independente astfe Citeste mai mult »

VAR.S> VAR.P VAR.S calculează varianța presupunând că datele date sunt o probă. VAR.P calculează varianța presupunând că datele date sunt o populație. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}} ^ 2} {n-1} VAR.P = Deoarece utilizați aceleași date pentru ambele, VAR.S va oferi o valoare mai mare decât VAR.P, întotdeauna. Dar ar trebui să utilizați VAR.S deoarece datele date sunt de fapt date de probă. Editați: De ce cele două formule diferă? Verificați corecția lui Bessel. Citeste mai mult »

Cel mai ușor ar fi calcularea mediei distanței dintre fiecare punct de date și media. Cu toate acestea, dacă calculați acest lucru în mod direct, ați ajunge la zero. Pentru a obține acest lucru, calculați pătratul distanței, obțineți media, apoi rădăcina pătrată pentru a reveni la scala inițială. Dacă datele sunt x_i, i este de la 1 la n, (x_1, x_2, ....., x_n) și media este bar x, apoi Std dev = sqrt ((sumă (x_i - bar x) ^ 2) / n) Citeste mai mult »

(= (x-barx) ^ 2) / n unde x este barxul de observație este Mean din seria n este numărul de elemente sau observații Citeste mai mult »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) valoarea așteptată a lui x în cazul discret este E (x) (x) = 1 distribuția dată aici nu este sumă la 1, deci voi presupune că o altă valoare există și o numesc p (x = y) = .5 și abaterea standard sigma (x) = sqrt (suma (xE )) 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma -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) (X) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) Citeste mai mult »

Q_1 = 15 Dacă aveți un calculator TI-84 în mână: Puteți urma acești pași: Mai întâi puneți numerele în ordine. Apoi apăsați butonul stat. Apoi "1: Editați" și mergeți mai departe și introduceți valorile în ordine După ce apăsați din nou butonul stat și mergeți la "CALC" și apăsați "1: 1-Var Stats" apăsați calcul. Apoi derulați în jos până când vedeți Q_1. Această valoare este răspunsul dvs. :) Citeste mai mult »

Priviți mai jos :) Mai întâi determinați valoarea Q_1 și Q_3. După ce ați găsit aceste valori, scădeți: Q_3-Q_1 Aceasta se numește intervalul interquartilelor. Acum multiplicati rezultatul cu 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "rezultatul" Apoi adaugati rezultatul (R) la Q_3 R + Q_3 Si scade Q_1 - R Veti avea doua numere, acesta va fi un interval. Orice număr aflat în afara acestui interval este considerat o valoare mai mare. Dacă aveți nevoie de clarificări suplimentare, vă rugăm să cereți! Citeste mai mult »

Ecuația pentru regresia liniară cea mai mică pătratică: y = mx + b unde m = (suma (x_iy_i) - (suma x_i suma y_i) / n) / (suma x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2) b = (suma y_i - m suma x_i) / n pentru o colectie de perechi n (x_i, y_i) Acest lucru pare oribil de evaluat (si este, daca o faci manual); dar folosind un calculator (cu, de exemplu, o foaie de calcul cu coloane: y, x, xy și x ^ 2) nu este prea rău. Citeste mai mult »

~~ 7.35 Amintiți-vă că media geometrică dintre două numere a și b este de culoare (brună) (sqrt (ab)). Deci, media geometrică între 3 și 18 este rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) ~~ 7,35 Citeste mai mult »

3.742 "" rotunjit la 3 zecimale Medie geometrică a 2 numere poate fi scrisă ca: 2 / x = x / 7 "" multiplicarea încrucișată mare dă: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Citeste mai mult »

"GM" 81 și 4 ", prin definiție, este" sqrt (81xx4) = 18. Citeste mai mult »

Intervalul este 0.532 Pentru a găsi domeniul unui set de numere, veți găsi diferența dintre cea mai mică valoare și cea mai mare valoare. Deci, în primul rând, rearanjați numerele de la cel mai mic la cel mai mare. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Puteți vedea, așa cum se arată mai sus, că cel mai mic număr este 0.118, iar cel mai mare număr este 0.65. Deoarece trebuie să găsim diferența, următorul pas este scăderea valorii mai mici de la cea mai mare valoare. 0.65 - 0.118 = 0.532 Deci, intervalul este 0.532 Citeste mai mult »

Media armonică este un tip de media reprezentat de următoarea formulă. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Media armonică este un tip specific de medie utilizat la calcularea mediilor unităților sau a ratelor, cum ar fi viteza de viteză. Este diferită de media aritmetică și este întotdeauna mai mică. Formula este: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n reprezintă numărul de termeni din setul de date. x_1 reprezintă prima valoare din set. De exemplu, luați următoarea problemă. Care este media armonică de 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1.175) Citeste mai mult »

Dacă X = scorul de matematică și Y = scorul verbal, E (X) = 720 și SD (X) = 100 E (Y) = 640 și SD (Y) = 100 Nu puteți adăuga aceste deviații standard pentru a găsi standard deviația pentru scorul compozit; cu toate acestea, putem adăuga variante. Varianța este pătratul deviației standard. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 20000 var deoarece vrem abaterea standard, luați pur și simplu rădăcina pătrată a acestui număr. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~ ~ 141 Astfel deviația standard a scorului compozit pentru elevii din clasă este 141. Citeste mai mult »

Introduceți mai întâi datele în două liste. Voi folosi paranteze pentru a indica un buton pe calculator și TOATE CAPS-urile pentru a indica ce funcție să utilizeze. Fie X și Y cele două variabile ale tale, care corespund unei colecții de puncte. Apăsați [STAT] și apoi alegeți EDIT sau apăsați [ENTER]. Aceasta va deschide listele în care veți introduce datele. Introduceți toate valorile pentru X din lista 1, unul câte unul. Introduceți o valoare, apoi apăsați [ENTER] pentru a vă deplasa în jos pe linia următoare. Acum introduceți toate valorile pentru Y în lista 2 în același mod. Acum Citeste mai mult »

O histogramă reprezintă o modalitate rapidă de a obține informații despre o distribuție a eșantioanelor fără o analiză grafică detaliată sau o analiză detaliată. Fără a avea nevoie de un program de grafică bun, plotarea unei histograme vă poate oferi o vizualizare rapidă a distribuției datelor. Este important să selectați dimensiunea corectă "bin" (grupuri de date) pentru a obține cea mai bună aproximare a curbei. Această diagramă vă va arăta dacă valorile datelor sunt centrate (distribuite în mod normal), sunt înclinate spre o parte sau cealaltă sau au mai mult de un "mod" - concentrații de d Citeste mai mult »

Statisticile descriptive reprezintă disciplina de descriere cantitativă a principalelor caracteristici ale unei colecții de informații sau a descrierii cantitative în sine. Statisticile descriptive sunt foarte importante, deoarece dacă am fi prezentat pur și simplu datele noastre brute, ar fi greu să vedem ce arată datele, mai ales dacă au fost multe. Statisticile descriptive ne permit să prezentăm datele într-un mod mai semnificativ, ceea ce permite o interpretare mai simplă a datelor. De exemplu, dacă am avea rezultatele a 100 de cursuri de elevi, am putea fi interesați de performanța generală a acelor studenți Citeste mai mult »

IQR = 16 "aranjați setul de date în ordine crescătoare" 71color (alb) (x) 72color (alb) (x) culoare (magenta) (73) culoare (alb) ) Culoare (alb) (x) 86 culori (alb) (x) 86 culori (alb) (x) culoare (magenta) (89) împărțiți datele în 4 grupe "culoarea mediană" (roșu) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5 "culoarea cartilajului inferior" (magenta) (Q_1) = culoarea (magenta) (89) "intervalul interquartilat" (IQR) = Q_3-Q_1 culoarea (alb) (intervalul interquartilului xxxx) = 89-73 culoarea (alb) (interquartilul rangexxxxx) = 16 Citeste mai mult »

IQR = 19 (Sau 17, a se vedea nota la sfarsitul explicatiei) Intervalul interquartilat (IQR) este diferenta dintre valoarea a treia sfert (Q3) si valoarea Q1 a unui set de valori. Pentru a găsi acest lucru, trebuie să sortăm mai întâi datele în ordine ascendentă: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Acum determinăm mediana listei. Mediana este, în general, cunoscută sub denumirea de "centrul" listei de valori ordonate ascendent. Pentru liste cu un număr impar de intrări, acest lucru este ușor de făcut deoarece există o singură valoare pentru care un număr egal de intrări sunt mai Citeste mai mult »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Primul pas în rezolvarea acestei probleme este calculul sumei totale a copiilor, astfel încât să puteți da seama câte copii au mers în Europa pentru cât de mulți copii aveți în total. Arata ceva de genul 124 / t, unde t reprezinta suma totala a copiilor. Pentru a afla ce este, găsim 68 + 124, deoarece ne dă suma tuturor copiilor care au fost chestionați. 68 + 124 = 192 Astfel, expresia noastră devine apoi 124/192. Acum, pentru a simplifica: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Deoarece 32 este un număr prime, nu mai putem simplifica. De asemenea, puteți converti fr Citeste mai mult »

0 intuitiv 0 varianța folosind diferența pătrată sumă este (x-mu) ^ 2. Există, desigur, alte opțiuni, dar, în general, rezultatul final nu va fi negativ. În general, cea mai mică valoare posibilă este 0 deoarece dacă x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) Citeste mai mult »

Fie {x} {x} = E [X] = sumă {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... cu probabilități P (X = x_ {i}) = p_ {i} (aceste liste pot fi finite sau infinite și suma poate fi finită sau infinită). Varianța este sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = suma {i = 1} ^ {infty} p_ {i} Paragraful anterior este definiția varianței sigma_ {X} ^ {2}. Următorul bit de algebră, folosind liniaritatea operatorului de valoare E, prezintă o formulă alternativă pentru acesta, care este adesea mai ușor de utilizat. (2) = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = E [X ^ ]] 2 -m {{X} E [X] + mu_ {X} ^ {2} = E [X ^ ]] -m ({X} ^ {2} = E [X ^ {2}] - {i} Citeste mai mult »

Formula este aceeași dacă este o variabilă aleatoare discretă sau o variabilă aleatorie continuă. indiferent de tipul de variabilă aleatorie, formula pentru varianță este sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Cu toate acestea, dacă variabila aleatoare este discretă, vom folosi procesul de sumare. În cazul unei variabile aleatorii continue, utilizăm integralele. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Din aceasta, primim sigma ^ 2 prin substituție. Citeste mai mult »

Media E (X) = 0 și varianța "Var" (X) = 6/5. Rețineți că E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 1, 1 ")") = 0 De asemenea, rețineți că "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X) 1, 1 ")" - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Citeste mai mult »

Probabilitatea condiționată este probabilitatea unui anumit eveniment presupunând că știi rezultatul altui eveniment. Dacă două evenimente sunt independente, probabilitatea condiționată a unui eveniment acordat celeilalte este pur și simplu egală cu probabilitatea generală a acelui eveniment. Probabilitatea lui A dată B este scrisă ca P (A | B). Luați, de exemplu, două variabile dependente. Definiți A ca fiind "Un nume al președintelui american aleator este George" și B este "Un nume de președinte aleator american este Bush". În total, au fost 44 de președinți, dintre care 3 au fost numiți Geo Citeste mai mult »

Mean = 4 113/600 Median = 3,98 Mod = 1,20 Media este media numerelor "medie" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) mijloc "atunci când plasați numerele în ordine crescătoare 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Deoarece există 6 numere, atunci" numărul mediu "este media numărului dvs. 3 și 4" median "= (3,56+ 4.40) /2=3.98 Modul este numărul care apare cel mai mult, care în acest caz este de 1,20, deoarece apare de două ori Citeste mai mult »

Medie = 14,25, median = 15, mod = 15 medie: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 adăugați toate numerele apoi împărțiți câte câte există. Mediu: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Linia numerelor în ordine de la cel mai mic la cel mai înalt și apoi alegeți valoarea intermediară, în acest caz dacă există un număr par de valori între jumătate in mijloc. Mod: Valoarea cea mai frecventă este de 15, dacă verificați cu atenție. Sperăm că acest lucru este de ajutor ... Citeste mai mult »

Media reprezintă media unui set de date, modul este cel mai frecvent număr care apare într-un set de date, iar valoarea mediană este numărul din mijlocul setului de date. Media va fi calculată prin adăugarea tuturor numerelor up și împărțirea cu numărul de numere care există în set (6 numere). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Aceasta este media Întrucât toate numerele din setul dvs. apar o singură dată, nu există niciun mod. În cazul în care setul dvs. a avut un extra 4 sau a avut trei 5, de exemplu, atunci ar avea un mod distinct. Aliniați toate numerele în ordine de la Citeste mai mult »

(31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = media = 30 Median = 30 Mod = 30 Valoarea mediană este valoarea medie într-un șir de valori listate de la cel mai mic la cel mai mare (sau cel mai mare până la cel mai mic - acestea nu pot fi codificate): 28,30,30,31,31 median = 30 Modul este valoarea care este listat cel mai des. În acest caz, ambele 30 și 31 sunt listate de două ori, deci sunt ambele moduri. Citeste mai mult »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Barx mediu = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / 2 nd item = (5 + 1) / 2 = 6/2 = Elementul 3 M = 12 Modul [Z] este cel care apare de cele mai multe ori În distribuția dată 12 apare de 2 ori. Z = 12 Citeste mai mult »

Mediu: 87.5 Mod: Mod NO Median: 88 Mediu = "Suma tuturor numerelor" / "Câte numere există" Există 6 numere și suma lor este 525 Prin urmare, media lor este 525/6 = 87.5 Modul este numărul cu cea mai mare frecventa, adica ce numar apare cel mai mult in secventa. In acest caz, nu exista niciun mod deoarece fiecare numar apare o singura data Medianul este numarul mediu cand plasati numerele in ordine ascendenta 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Numărul mediu este între 86 și 90. Deci, numărul dvs. de mijloc poate fi găsit de (86 + 90) / 2 = 88 Deci, mediana dvs. este de 88 Citeste mai mult »

A se vedea mai jos avem nevoie pentru a pune numărul ordinea păcat 0, 1.1, 2.8,3,4.6% numere Median = mijlocul 0, 1.1, culoarea (roșu) (2.8), 3.4.6 2.8 mod = cel mai frecvent număr. Nu există nici un astfel de număr în listă, nici un mod Gama = cel mai mare număr cel mai mic Gamă = 4.6-0 = 4.6 medie = sumă (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Citeste mai mult »

Interval = 7 Median = 6 moduri = 3,6,8 Mediu = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Numărați mai întâi numărul de valori: Există 19 Interval: Diferența dintre valorile cele mai mari și cele mai scăzute: culoare (albastru) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, culoare (albastru) (9) Interval = culoare (albastru) (9-2 = 7) Median: Valoare exactă în mijlocul unui set de date aranjate în ordine. Există 19 valori, astfel încât acest lucru este ușor de găsit. Va fi valoarea (19 + 1) / a 2-a = 10-a 19 = 9 + 1 + 9 culoarea (roșu) (2,3,3,3,3,4,4,5,6) roșu) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) culoare (alb) (w Citeste mai mult »

66, 66, Niciuna, 27 Media este media aritmetică (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Mediana este valoarea echidistantă (numeric) 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). Intervalul este valoarea numerică a diferenței dintre valorile cele mai scăzute și cele mai înalte. 79,5 - 52,5 = 27 Citeste mai mult »

8,32,7,6,7,6 "media este definită ca" • "înseamnă" = ("suma tuturor măsurilor") / ("numărul de măsuri") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 culoare (alb) (rArr "mean" x) = 8.32 • "modul este cea mai frecventă măsură" rArr "mode" = 7.6larr " set de ordonat "culoare (alb) (xxx)" măsuri "" aranja măsurile în ordine crescătoare "6, culoarea (alb) (x) 6.1, culoarea (alb) alb) (x) 7.6, culoarea (alb) (x) 14.3 rArr "median" = 7.6 Citeste mai mult »

(11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 sau 85/7 sau 12.1428 Median: anulează (culoarea (roșu) (11)), anulează (culoarea (verde) (13)), anulează (culoarea (albastru) (12)), roșu) (11), culoarea (roșu) (11), culoarea (albastră) (12) , culoarea (albastru) (12), culoarea (albastru) (12), culoarea (roz) (13), culoarea (portocaliu) (14) culoarea (alb) .........) culoare (albastru) (12). Citeste mai mult »

Este 9 - media între 8 și 10 "Median" este definită ca valoare medie, odată ce setul de date este ordonat în funcție de valoare. Deci, în cazul tău, acest lucru ar da 2 8 10 16. Dacă există două valori medii, media este definită ca medie între ele. Cu seturi de date mai mari, acest lucru nu contează de obicei, deoarece valorile de mijloc tind să fie aproape. De exemplu. înălțimile adică 1000 de bărbați adulți sau veniturile oamenilor unui oraș. Într-un set de date la fel de mic ca al tău, aș ezita să dau orice centru sau să răspund la măsuri. Provocare: încercați să faceți un co Citeste mai mult »

Citeste mai mult »

0.4335 "Evenimentul complementar este acela că maximul este egal sau mai mic de 25, astfel încât cele trei bilete să fie" trei "printre primele 25." Cifrele pentru care sunt: "(25/30) (24/29) (A | B) | P (A |) P (B | A) P (C | AB) "La prima remiză, șansele ca primul bilet să aibă un număr mai mic sau egal cu 25 este (25/30). Deci P (A) = 25/30." "Atunci când extrageți al doilea bilet, în pachet sunt doar 29 de bilete, iar 5 dintre ele au un număr mai mare de 25 dacă primul bilet are un număr de <= 25, deci" "P (B | A) = 24/29.“ "Pentru a treia r Citeste mai mult »

Mean = 19.133 Median = 19 Mod = 19 Mediul este media aritmetica, 19.133 Mediana este "([numarul de puncte de date] + 1) ÷ 2" sau valoarea PLACE echidistant (numeric) a stabilit. Acest set conține 15 numere, aranjate în ordine ca 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Deci, locul din mijloc este (15 + 1) / 2 = a 8-a poziție. Numărul din acea locație este 19. Modul este valoarea cea mai comună într-un set. În acest caz este de 19, cu trei apariții în set. Apropierea tuturor acestor trei măsuri înseamnă că datele sunt "distribuite în mod normal". Citeste mai mult »

Acest set nu are niciun mod. Vezi explicația. Modul (valoarea modală) a unui set de date este cea mai frecventă valoare din set. Dar un set poate avea mai multe valori modale sau nu are valori modale. Un set nu are valori modale dacă toate valorile au același număr de apariții (ca în exemplul dat). Un set poate avea și mai mult o valoare modală. Exemplu: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} În acest set modurile sunt 1 și 6 cu 3 apariții. Citeste mai mult »

Nu există niciun mod. "Modul" este cel mai frecvent număr; valoarea care apare cel mai des. Dar, în acest caz, fiecare valoare apare exact o dată, astfel încât nu există "cele mai frecvente". Dacă unul dintre numere ar fi avut loc chiar de două ori, ar fi fost modul, dar nu este cazul. Deci nu există niciun mod pentru această listă de numere. Citeste mai mult »

Acesta are un singur mod, care este 12 Deoarece 12 este repetat în setul de date și nu există nici un alt număr repetat în setul de date modul de acest set de date este 12. Mediană a acestui set de date este de 15. Citeste mai mult »

Media, sau media aritmetică. Media reprezintă cea mai frecventă măsură de tendință centrală utilizată într-o mare varietate de date. Aceasta este pentru că este una dintre primele calcule învățate în matematică generală, care se aplică, de asemenea, statisticilor. Este folosit (și de multe ori este utilizat greșit) de majoritatea oamenilor, deoarece este cel mai ușor pentru ei să înțeleagă și să calculeze. Citeste mai mult »

0.1841 În primul rând, începem cu un binomial: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), chiar dacă p este extrem de mic, n este masiv. Prin urmare, putem aproxima acest lucru folosind normal. Pentru X = B (n, p), Y ~ N (np, np (1-p)) Deci avem Y ~ N (0.6,0.99994) Vrem P (x> = 2) (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z 0.90) Folosind un tabel Z găsim că z = 0.90 dă P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Citeste mai mult »

Utilizarea primară a regresiei liniare este de a se potrivi unei linii cu două seturi de date și a determina cât de mult acestea sunt legate. Exemple sunt: 2 seturi de prețuri de vară și ore și grade de studiu privind producția de recolte În ceea ce privește corelația, consensul general este: Valorile de corelație de 0,8 sau mai mari indică o corelație puternică Valorile de corelație de 0,5 sau mai mari până la 0,8 denotă o corelație slabă Corelație valori mai mici de 0,5 denotă o corelație foarte slabă f Calculator de regresie liniară și corelare Citeste mai mult »

(7) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Probabilitatea de a obține un capete pe un flip dat este de 1/2. Aceiași cu probabilitatea de a obține cozile pe orice flip dat. Lucrul las pe care trebuie să-l cunoaștem este numărul de modalități prin care putem ordona rezultatele Heads și Tails - și asta este ((14), (7)). În general, avem: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Citeste mai mult »

Presupunând că un "cinstit" pe 6 fețe moare răspunsul, așa cum spune Syamini, este "1/6". Dacă toate rezultatele posibile sunt la fel de probabil, probabilitatea unui anumit rezultat (în cazul tău, "obținerea unui 3") este numărul de modalități de a obține rezultatul special împărțit la numărul total de rezultate posibile. Dacă rotiți un martor imparțial, există 6 rezultate totale posibile: 1, 2, 3, 4, 5 și 6. Rezultatul special în care vă interesează, a 3, se întâmplă doar într-un singur mod. Prin urmare, probabilitatea este 1/6. Dacă ați cerut probabilitate Citeste mai mult »

(X = 4 capete)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P ((x = 4 capete)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) (0,5) 4 (0,5) ^ (5-4) P ((x = 4 capete)) = 5 (0,5) (0,5) P _ ((x = 4 capete)) = 0,15625 Citeste mai mult »

N = 115 Vrei să spui cu o marjă de eroare de 5%? Formula pentru un interval de încredere pentru o proporție este dată de pălăria p + - ME, unde ME = z * * SE (hat p). hat p este proporția eșantionului z * este valoarea critică a lui z, pe care o puteți obține dintr-un calculator grafic sau dintr-un tabel SE (pălăria p) este eroarea standard a proporției eșantionului, care poate fi găsită folosind sqrt ((hat p hat q) / n), unde hat q = 1 - hat p și n este dimensiunea eșantionului. Știm că marja de eroare ar trebui să fie de 0,05. Cu un interval de încredere de 90%, z * ~~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0.05 = 1.64 * Citeste mai mult »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Mai întâi trebuie să găsim L_1 și L_2. L_1 = 3 deoarece există doar trei șiruri: (0) (1) (2). (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), (2) 2.2) Acum vom găsi recurența lui L_n (n> = 3). Dacă șirul se termină cu 1, atunci putem pune orice cuvânt. Cu toate acestea, dacă șirurile se termină în 0, putem pune doar 0 sau 1. Similar, dacă șirurile se termină în 2, putem pune doar 1 sau 2. Fie P_n, Q_n, R_n numărul de șiruri fără 0 și 2 în adiacente poziții și care se termină la 0,1,2 respectiv. L_n, P_n, Q_n și R_n urmați recurențel Citeste mai mult »

Vezi asta . Credit pentru Gaurav Bansal. Încercam să mă gândesc la cel mai bun mod de a explica acest lucru și am dat peste o pagină care face o treabă foarte frumoasă. Aș prefera să-i dau acestui tip creditul pentru explicație. În cazul în care link-ul nu funcționează pentru unii am inclus câteva informații de mai jos. Pur și simplu a declarat: valoarea R ^ 2 este pur și simplu pătratul coeficientului de corelație R. Coeficientul de corelație (R) al unui model (să zicem cu variabilele x și y) are valori între -1 și 1. Descrie cum x și y sunt corelat.Dacă x și y sunt în perfectă unison, a Citeste mai mult »

{1, 2, 3, 4, 5, 6}, care este de fapt un set al tuturor rezultatelor posibile, așa cum specifică definiția spațiului eșantion. Când rotiți un zar cu 6 fețe, numărul de puncte de pe fața superioară este numit rezultatul. Acum, ori de câte ori un zar este rulat putem obține fie 1, 2,3,4,5 sau 6 puncte pe fața cea mai de sus ... care este acum rezultatul. Deci, experimentul aici este "Rolling a 6 zaruri cu fața" și lista cu posibilele rezultate este "{1,2,3,4,5,6}". Spațiul de probă prin definiția sa este lista tuturor rezultatelor posibile ale unui experiment. Deci, răspunsul la întrebarea Citeste mai mult »

0.563 șansă Trebuie să faci o diagramă arborescentă de probabilitate pentru ca să poți elabora cotele: În general, vei termina cu 8/11 (cantitatea inițială de pixuri negri) înmulțită cu 7/10 (cantitatea de pixuri negre rămase în cutie) + 3/11 (cantitatea totală de pixuri roșii) înmulțită cu 2/10 (cantitatea de pixuri roșii rămase în cutie). Aceasta = 0.563 șansa de a alege 2 pixuri de aceeași culoare, indiferent dacă acestea sunt 2 negre sau 2 roșii. Citeste mai mult »

Trebuie să vezi răspunsul complet pentru a înțelege că nu știu pe deplin ce vrei să spui mai întâi că ai dat setul de date unde regresezi y pe x pentru a găsi cum o schimbare în x efectele y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Și doriți să găsiți relația dintre x și y deci spuneți că credeți că modelul este ca y = mx + c sau în stats y = beta_0 + beta_1x + u aceste beta_0, beta_1 sunt parametrii din populație și u este efectul variabilelor neobservate, altfel numit termenul de eroare, așa că doriți estimatori hatbeta_0, hatbeta_1 Deci haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Aceasta vă spune că coeficenții prezenți vă vo Citeste mai mult »

Dacă ipotezele Gauss-Markof dețin atunci OLS furnizează cea mai mică eroare standard a oricărui estimator liniar, deci cel mai bun estimator linear imparțial. Având în vedere aceste ipoteze Co-eficenții parametrilor sunt liniare, aceasta înseamnă doar că beta_0 și beta_1 sunt liniare, dar variabila x nu are pentru a fi liniar poate fi x ^ 2 Datele au fost luate dintr-un eșantion aleatoriu Nu există o multi-colinearitate perfectă astfel încât două variabile nu sunt perfect corelate. E (u / x_j) = 0 presupune ipoteza condiționată este zero, ceea ce înseamnă că variabilele x_j nu oferă nicio info Citeste mai mult »

Abaterea standard a {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Să dezvoltăm o formulă generală, din 1, 2, 3, 4 și 5. Dacă avem {1, 2,3, ...., n} și trebuie să găsim abaterea standard a acestor numere. Rețineți că "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sumă (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 implică "Var" / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sumă (i = 1) ^ ni) ^ 2 implică "Var" +1)) / (6) - (1 / n * (n + n)) / 2) ^ 2 implică "Var" ) - ((n + 1) / 2) ^ 2 implică "Var" (X) = (n + 1) (X) = (n + 1) / (2) * (n-1) / 6 implică "Var" , 3, ...., n} este ["Var&quo Citeste mai mult »

Zero Dacă aveți doar un număr sau un milion de numere care sunt exact aceleași (cum ar fi cele 25), abaterea standard va fi zero. Pentru a avea o deviație standard mai mare de zero, trebuie să aveți un eșantion care conține valori care nu sunt aceleași. Deci, la minim, aveți nevoie de un eșantion cu cel puțin două valori care nu sunt echivalente pentru a avea o abatere standard mai mare de zero. speranța că ajută Citeste mai mult »

"Partea 1) 0.80164" "Partea 2) 0.31125" "Există 5 întrerupătoare decât pot fi deschise sau închise." Prin urmare, există cel mult "2 ^ 5 = 32" cazuri de investigat. " "Putem însă lua câteva comenzi rapide:" Dacă ambele 1 & 4 sunt deschise SAU atât 2 și 5 sunt deschise, actual "" nu poate trece ". "Deci (1 sau 4) și (2 sau 5) trebuie închise." "Dar există criterii suplimentare:" "Dacă (4 & 2) sunt deschise, 3 trebuie închise." "Dacă (1 & 5) sunt deschise, 3 trebuie  Citeste mai mult »

Eroarea standard este estimarea noastră pentru parametrul sigma necunoscut (deviația standard). Eroarea standard este rădăcina pătrată a estimării varianței. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Este o măsură a distanței medii pe verticală una dintre observațiile noastre este din linia de regresie calculată. În acest fel, estima cantitatea necunoscută sigma, care ar fi cât de departe ne așteptăm ca orice observație potențială să fie din linia de regresie reală (linia pe care am obținut estimarea celor mai mici pătrate pentru). Citeste mai mult »

Probabilitatea de a desena fie un șapte, un doi sau un as este de 3/13. Probabilitatea de a desena fie un as, un șapte sau doi este același cu probabilitatea de a trage un as, plus probabilitatea unui șapte plus probabilitatea unui doi. P = P_ (ace) + P_ (șapte) + P_ (două) Există patru ași în pachet, deci probabilitatea trebuie să fie 4 (numărul de posibilități bune) peste 52 (toate posibilitățile) ) = 4/52 = 1/13 Deoarece există 4 din ambele două și șapte, putem folosi aceeași logică pentru a înțelege că probabilitatea este aceeași pentru toate cele trei: P_ (șapte) = P_ (două) = P_ ace = 1/13 Aceasta înse Citeste mai mult »

1884 în general poți avea 8 optează 6 pentru bărbați și 10 aleg 5 pentru femei. Nu mă întreba de ce aveți mai multe femei și comitetul dvs. cere mai puțină reprezentare, dar asta este o altă poveste. Bine, deci este că unul dintre acești tipi refuză să lucreze cu una dintre fete. Deci, această persoană particulară nu poate fi utilizată cu toți tipii, astfel încât să scădem 1 din 8 și să adăugăm combinațiile sale la totalul de 7, alegeți 1 moduri la sfârșit. Deci, lasa sa inceapa cu ceilalti baieti (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 acum acestea pot fi potrivite cu (10!) / ((10-5)! femei sau 7 * 252 = 1764 acum Citeste mai mult »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "În general, atunci când aranjăm n elemente, unde există elemente diferite care apar în fiecare" n_i " , ..., k ", atunci" avem "(n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!)" posibilități de aranjare a acestora ". "Așa că trebuie să numărăm de câte ori apar elementele:" "Aici avem 7 elemente: două 579 și una 6, deci" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "posibilități" Acest lucru se numește un coeficient multinomial. " "Filozofia din spatele ei este simplă, ne-ar fi căpătat" "modalități de aranja Citeste mai mult »

Q_1 = 24 Dacă aveți un calculator TI-84 în mână: Puteți urma acești pași: Mai întâi puneți numerele în ordine. Apoi apăsați butonul stat. Apoi "1: Editați" și mergeți mai departe și introduceți valorile în ordine După ce apăsați din nou butonul stat și mergeți la "CALC" și apăsați "1: 1-Var Stats" apăsați calcul. Apoi derulați în jos până când vedeți Q_1. Această valoare este răspunsul dvs. :) Citeste mai mult »

Eșantion mic, distribuție normală și puteți calcula deviația standard și media, pentru care este utilizată o statistică t Pentru un eșantion mare, statistica Z (scorul Z) are aproximativ o distribuție normală standard. Atunci când eșantionul este mic, variabilitatea distribuției lui Z apare din întâmplare. Aceasta implică faptul că distribuția probabilităților va fi mai răspândită decât distribuția standard standard. Atunci când n este numărul probei și df = n-1, scorul t (t statistic) poate fi calculat prin t = (x¯ -m0) / (s / n ^ 0.5) deviația standard a eșantionului n = dimensiunea eșa Citeste mai mult »

Varianța este sigma ^ 2 = 15,81 iar abaterea standard este sigma aprox. 3,98. Într-o distribuție binomică avem formule destul de drăguțe pentru medie și wariance: mu = Np textr și sigma ^ 2 = Np (1-p) np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Abaterea standard este (ca de obicei) rădăcina pătrată a varianței: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) aprox. 3.98. Citeste mai mult »

Culoare (roșu) (sigma ^ 2 = 3.25) Pentru a găsi variația, trebuie mai întâi să calculați media. Pentru a calcula media, trebuie doar să adăugați toate punctele de date, apoi să împărțiți numărul de puncte de date. Formula lui pentru mu este mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n unde x_k este punctul de date k și n este numărul de date puncte. Pentru setul nostru de date avem: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} 4 = 9/2 = 4.5 Acum, pentru a calcula varianța, vom afla cât de departe fiecare punct de date este de la medie, apoi pătrați fiecare dintre aceste valori, adău Citeste mai mult »

Variația este 27500 Media setului de date este dată de suma datelor împărțită la numărul acestora (Sigmax) / N Prin urmare media este 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Variația este dată de (Sigmax2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Prin urmare, variația este 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Citeste mai mult »

Variația variantelor: 56.556 Variația eșantionului: 67.867 Pentru a calcula varianța: Calculați media aritmetică (media) Pentru fiecare valoare de date pătrat diferența dintre valoarea respectivă și media Calculul sumei diferențelor pătrat Dacă datele reprezintă întreaga populație: 4. Împărțiți suma diferențelor pătratului cu numărul de date pentru a obține varianța populației Dacă datele dvs. reprezintă doar o mostră preluată dintr-o populație mai mare 4. Împărțiți suma diferențelor pătrat cu 1 mai mică decât numărul de valori de date pentru a obține variația eșantionului Citeste mai mult »

Variația este 25,14 Date; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Variația (sigma ^ 2) este media diferenței pătrat de la medie. Valoarea medie este (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4,83) ^ 2 + (6-4.83) 4,83) ^ 2 + (- 4,83) ^ 2 / / = 150,83 / 6 ~ 25,14 (2dp) Variația este 25,14 [Ans] Citeste mai mult »

În funcție de faptul dacă datele date trebuie luate ca întreaga populație (toate valorile) sau o mostră din o populație mai mare: varianța de populație sigma ^ 2 = 66.7 Varianța de eșantionare s ^ 2 = = 77.8 Aceasta se poate determina folosind standardul construit- în funcțiile unui calculator științific sau a unei foi de răspândire (după cum urmează): ... sau poate fi calculată în pași ca: Determinarea sumei valorilor datelor Împărțiți suma valorilor datelor cu numărul de valori de date pentru a obține medie Pentru fiecare valoare de date se scade valoarea medie * din valoarea datelor pentru Citeste mai mult »

Variația setului de date este 6.29. Rețineți că formula varianței pentru scopul de calcul este 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 unde n este numărul total de valori din setul de date dat. În datele date avem n = 7 iar valorile lui x_i sunt {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Deci, varianța dvs. = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] 13 + 12 + 10 + 7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Citeste mai mult »

47.9 Voi presupune că v-ați referit la varianța de populație (variația eșantionului va fi ușor diferită). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Vă rugăm să faceți diferența între cele două. Primul semn spune "adăugați pătratele numerelor", al doilea spune "adăugați mai întâi, THEN pătrat suma" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6) Citeste mai mult »

Variația sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Calculăm media aritmetică prima mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Pentru a calcula pentru varianta sigma ^ ^ 2 = (suma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2+ (9-29 / 5) + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Dumnezeu să binecuvânteze ... Sper că explicația este utilă. Citeste mai mult »

Varianta sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 calculează media aritmetică mu mai întâi n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + m = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 se calculează variația sigma ^ 2 folosind formula de variație pentru populația sigma ^ 2 = (suma (x-mu) 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 Dumnezeu binecuvinteaza Sper că explicația este utilă. Citeste mai mult »

211/2 sau 105.5 găsiți media: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 scădea media din fiecare număr în date și pătrat rezultatul: -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 = 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 găsiți media diferențelor pătrată: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 sau 105,5 Citeste mai mult »

Varianta lui {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Formula pentru varianta, s ^ 2 este culoarea (alb) 1) unde barx este media culorii setului de probă (alb) ("XXX") în acest caz media lui {3,6,7,8,9} este (sumx_i) / 5 = 6,6 Citeste mai mult »

Varianța variantei: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Varianța de eșantion: sigma _ ("eșantion") ^ 2 = = 38.48 Răspunsul depinde de faptul dacă datele date sunt destinate întregii populații sau unui eșantion din populație . În practică am folosi pur și simplu un calculator, o foaie de calcul sau un pachet software pentru a determina aceste valori. De exemplu, o foaie de calcul Excel ar putea să arate după cum urmează: (rețineți că coloana F este destinată doar pentru a documenta funcțiile încorporate utilizate în coloana D) Deoarece acest exercițiu este probabil destinat a fi modul  Citeste mai mult »

Variație (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Date populație: culoare (alb) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} ) (+/-) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Dimensiune populație: culoare (alb) ("XXX" ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Deviații față de media: culoare (albă) (XXX) {(-4-0.5), (5-0.5), (0-0.5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} culoare (alb) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} } {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25} Suma de pătrunderi de deviații de la medie: culoare (albă) ("XXX") 189.5 Varianță: sigma_ "pop" ^ 2 = pătrate de abateri de la media ") / (" dimensiunea populației &q Citeste mai mult »

Variație "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Calculați media barxului prima barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (+ 9 + 20 + 11 = 101/11 Varianta "" "sigma ^ 2 = (suma (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = (51-101 / ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ) 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Dumnezeu să binecuvânteze ... Sper că explicația este utilă. Citeste mai mult »