Statistici

Variația populației din setul de date este sigma ^ 2 = 35 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 = 2 = 4/8 = 1/2 Acum putem proceda cu calculul variației: sigma ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ 2 + (5-1 Citeste mai mult »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} înseamnă: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31 / deviațiile fiecărui număr (n-medie): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 variație = media abaterilor: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Citeste mai mult »

Varianta sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Rezolva barxul mediu prima barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + ^ 2 sigma 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Dumnezeu să binecuvânteze .... explicația este utilă. Citeste mai mult »

-140.714286 Varianța se calculează folosind formula 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), iar atunci când sub în numere veți obține următoarele valori: mu = 8 (-14-8) 2 = (-22) 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ = -289 (-7-8) 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Citeste mai mult »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Din dat: n = 6 Rezolvăm mai întâi pentru media aritmetică. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Formula de variație a datelor negroupate este sigma ^ 2 = (suma (x-barx) ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Dumnezeu să binecuvânteze .... Sper că explicația este utilă. Citeste mai mult »

Varianta este 28.472 Înseamnă {9, -4, 7, 10, 3, -2} este (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (-2)) / 6 = 23/6. seria {x_1.x_2, ..., x_6}, a cărei medie este barxisul dat de (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 și deci este 1/6 * {(23 / 6-9) (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- (2)) sau 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2) = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} /36)=28.472 Citeste mai mult »

1913/30 Luați în considerare setul "X" al numerelor 9, 4, -5, 7, 12, -8 Pasul 1: "Mean" = "Suma valorilor X" / "N (Numar de valori) 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Pasul 2: Pentru a găsi varianța, scădea media din fiecare dintre valori 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7-19 / 6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 3: Pătrunse acum toate răspunsurile pe care le-ați obținut din scădere. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 ^ 2 = 2809 Citeste mai mult »

Distribuția este o distribuție exponențială. k = 2 și E (x) = 1/2, E (x 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Limita distribuției este (0, oo) Pentru a găsi k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 = x) = # int_0 ^ Bx Citeste mai mult »

Presupunând că suntem în căutarea unei variante de populație: culoare (alb) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150,64 Aici sunt datele într-un format de foaie de calcul (bineînțeles cu datele date există foaie de calcul sau calculator funcționează pentru a da varianța fără valorile intermediare, sunt aici doar pentru scopuri instructive). Variația populației este (suma pătrunderilor diferențelor dintre valorile individuale ale datelor din media) (alb) ("XXX") împărțită la (numărul de valori de date) Nu că dacă datele ar fi destinate să fie doar o mostră de la o populație ma Citeste mai mult »

"Varianță" _ "pop". ~ ~ 12.57 Având în vedere termenii: {2,9,3,2,7,7,12} Suma termenilor: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Număr de termeni: 7 Media: 7 = 6 Deviații de la Mean: abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs abs (12-6)} Pătrate de deviații din medie: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Suma de pătraturi de deviații formând media: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Variația populației = ("Suma pătratelor de deviații de la medie" / ("Număr de termeni") = 88/7 ~~ 12.57 Citeste mai mult »

3.27 Variație = sumx ^ 2 / n - (medie) ^ 2 Mean = suma (x) / n unde n în numărul de termeni = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) ) / 7 = 3,857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varianta = 127/7 - = 3,27 Citeste mai mult »

2 = 18,8 media = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 medie = 58 n = 5 63 x - medie = 63 - 58 = 5 x - medie = 54 - 58 = -4 (x - medie) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - medie = 62 - 58 = 4 x - medie = 59 - 58 = 1 (x - medie) ^ 2 = 1 2 = 1 52 x - medie = 52 - 58 = -6 (x - medie) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = Citeste mai mult »

Variația (populația): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Variația populației (culoare (negru) (sigma ^ 2) este media pătratelor diferențelor dintre fiecare element de populație și media populației. , d_3, ...} de mărimea n cu o valoare medie a mu sigma ^ 2 = (suma (d_i-mu) ^ 2) / n Citeste mai mult »

Vezi mai jos. Standardul normal este setarea normală astfel încât mu, sigma = 0,1, astfel încât să știm rezultatele în prealabil. PDF-ul pentru standardul normal este: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ rezultă că: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) De această dată, folosiți IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) (2)) z = - 1 / sqrt (2 pi) ([ze ^ (- z ^ 2/2) (2)) = - 1 / sqrt (2 pi) ([ze ^ (- z ^ 2/2) ()) ()) () (2)) Pentru că [z Citeste mai mult »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx care poate fi scris ca: sigma ^ dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Presupunem că întrebarea a vrut să spună f (x) 2 "pentru" -1 <x <1; 0 "altfel" Găsiți variația? (X) dx-2 (x) dx (x) dx (2) ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ În cazul în care, sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx și mu = 3int_-1 ^ 1 x ^ 3dx Deci să calculăm sigma_0 ^ 2 "și" mu prin simetrie mu = 0 a se vedea: mu = 3int_-1 ^ 1 ^ ^ 3dx = [3/4x ^ 4] _- 1 ^ 1 = 3/4 [1-1] sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx Citeste mai mult »

"b)" 7/16 "Evenimentul opus este că minimul este"> = 1/4 "Este mai ușor să calculați acel eveniment, deoarece pur și simplu" "că x și y trebuie să fie ambele"> = 1/4 " atunci." "Și șansele pentru asta sunt pur și simplu" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Citeste mai mult »

= 0.999979973 "Evenimentul complementar este mai ușor de calculat". "Deci, vom calcula probabilitatea de a obține mai mult de 18 capete." "Aceasta este egal cu probabilitatea de a obține 19 capete, plus probabilitatea de a obține 20 de capete". "Aplicăm distribuția binomică". [20 capete] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 capete"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 " ) = (n!) / ((nk)! k!) "(combinații)" => P ["19 sau 20 capete"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 = P ["cel mult 18 capete"] = 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0.999979973 Citeste mai mult »

Z = -1.5 Din moment ce știm timpul necesar pentru a termina testul este în mod normal distribuit, putem găsi scorul z pentru acest moment particular. Formula pentru un scor z este z = (x - mu) / sigma, unde x este valoarea observată, mu este media, iar sigma este deviația standard. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Timpul studentului este de 1,5 abateri standard mai mici decât media. Citeste mai mult »

Vezi mai jos. Valoarea R ^ 2 vă spune în esență ce procent din variația variabilei de răspuns este reprezentat de variația variabilei explicative. Acesta oferă o măsură a forței unei asociații liniare. În această situație, R12 = 0,7569. Înmulțind această zecimală cu 100, constatăm că 75,69% din variația conținutului energetic al unui pachet de chipsuri poate fi explicată prin variația conținutului lor de grăsime. Desigur, aceasta înseamnă că 24,31% din variația conținutului energetic este reprezentată de alți factori. Citeste mai mult »

Scorul z pentru intervalul de încredere de 98% este 2.33 Cum se obține acest lucru. Jumătate de 0,98 = 0,49 Căutați această valoare în zona din tabelul cu curbe normale. Valoarea cea mai apropiată este 0.4901 Valoarea z este 2.33 Citeste mai mult »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Distribuția normală standard convertește pur și simplu grupul de date în distribuția noastră de frecvențe astfel încât media este 0 și deviația standard este 1 . Putem folosi: z = (x-mu) / sigma presupunând că avem sigma, dar aici avem SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); unde n este dimensiunea eșantionului ... Citeste mai mult »

Z-scorul este -0,866 z-scorul variabilei x cu media mu, iar deviația standard sigma este dată de (x-mu) / (sigma / sqrtn) Ca mu = 55, sigma = 2, n = 3 și x = Z-scorul este (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Citeste mai mult »

Z = 0 Am îndoieli cu privire la corectitudinea problemei. Dimensiunea eșantionului este 5. Este indicat să se găsească scorul t. z scorul se calculează numai în cazul în care dimensiunea eșantionului este> = 30. Unii statisticieni, dacă consideră că distribuția populației este normală, utilizează scorul z chiar dacă dimensiunea eșantionului este mai mică de 30. Nu ați precizat în mod explicit distribuția dorită pentru a calcula z. Poate fi o distribuție observată sau poate fi o distribuție de eșantioane. Întrucât ați pus întrebarea, voi răspunde presupunând că este o distribuție d Citeste mai mult »

Scorul z este -26,0 z-scorul variabilei x cu media mu, iar deviația standard sigma este dată de (x-mu) / (sigma / sqrtn) Ca mu = 35, sigma = 5, n = 57 și x = scorul z este (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Citeste mai mult »

Răspunsul este z = 0,05 într-o distribuție normală. Pentru a rezolva această problemă, veți avea nevoie de acces la o tabelă z (denumită și "tabel normal normal") pentru distribuția normală. Există unul bun pe Wikipedia. Prin întrebarea care este valoarea z astfel încât 52% din date sunt la stânga, obiectivul dvs. este de a găsi o valoare z în cazul în care aria cumulată până la valoarea z sumele 0.52. Prin urmare, aveți nevoie de o tabelă z cumulativă. Găsiți intrarea în tabelul z cumulativ care arată unde o anumită valoare a lui z este cea mai apropiată de o ieșire d Citeste mai mult »

0,38. Consultați tabelul de mai jos. În general, trebuie fie să utilizați un tabel ca acesta, fie un program pentru calculator, pentru a determina scorul z asociat unui anumit CDF sau invers. Pentru a utiliza acest tabel, găsiți valoarea pe care o căutați, în acest caz 0,65. Rândul vă spune pe cele și pe al zecelea, iar coloana vă spune locul secund. Deci, pentru 0.65, vedem că valoarea este între 0.38 și 0.39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Citeste mai mult »

În ansamblu, cred că decizia de a folosi o diagramă de bare sau plăci este o alegere personală. Dacă utilizați grafice ca parte a unei prezentări, concentrați-vă pe povestea generală pe care încercați să o împărțiți cu graficele și imaginile grafice. Mai jos este indicația abreviată pe care o folosesc pentru a evalua dacă să folosiți o diagramă de bare sau diapozitive: Diagrama de bare atunci când observi performanța în tendință (de exemplu, să spunem, în timp) Diagrama Pie atunci când arată distribuția întregului Exemplu: Să presupunem că doriți să urmăriți cum vă cheltui banii. Și Citeste mai mult »

P (2,3,5 sau 7) = 1/2 (Probabilitatea de aterizare pe un număr prime) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Probabilitatea de a nu ateriza pe prim) sunt incluse) Există 4 primes în listă, dintr-un total de 8 numere. Astfel, probabilitatea este numărul de rezultate favorabile (4) împărțite la rezultatele totale posibile (8). Aceasta este egală cu jumătate. Probabilitatea completării oricărui eveniment este P_c = 1 - P_1. Suplimentul primului set este {1, 4, 6, 8} Acesta nu este setul de numere compuse (așa cum 1 este considerat nici prime, nici compozit). Astfel, complementul este setul de numere non-prime de la 1 la 8. E_2 = Ater Citeste mai mult »

Răspunsul este 14 alege 6. Aceasta este: 3003 Formula pentru calculul numărului de moduri de a selecta k lucrurile de la n elemente este (n!) / [K! (N-k)!] Unde a! înseamnă factorial al unui a. Factorialul unui număr este pur și simplu produsul tuturor numerelor naturale de la 1 până la numărul dat (numărul este inclus în produs). Deci răspunsul este (14!) / (6! 8!) = 3003 Citeste mai mult »

1. Toate probabilitățile există pe un continuum de la 0 la 1. 0 este un eveniment imposibil și 1 este un anumit eveniment. Unele proprietăți ale probabilităților sunt că probabilitatea unui eveniment NU se întâmplă este egală cu 1 minus probabilitatea evenimentului care se întâmplă. Deoarece întreaga distribuție a frecvențelor conține TOATE rezultatele posibile, probabilitatea ca evenimentul să se afle în interiorul acelei distribuții a frecvenței este sigur sau 1. Citeste mai mult »

1) Probabilitatea este 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Probabilitatea este 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Ratele de respingere a celor trei departamente sunt 0.1, 0.08 și, respectiv, 0.12. Aceasta înseamnă că 0,9, 0,92 și 0,88 este probabilitatea ca serul să treacă separat testul din fiecare departament. Probabilitatea ca serul să treacă la prima inspecție este de 0,9. Probabilitatea că acesta nu reușește a doua inspecție este de 0,08. Astfel, probabilitatea sa condiționată este de 0,9x0,08 = 0,072 = 7,2%. Pentru serul care urmează să fie respins de cel de-al treilea departament, trebuie să treacă mai întâi Citeste mai mult »

Oriunde între 0% și puțin sub 50% Dacă toate valorile dintr-un set de date cu dimensiunea 2N + 1 sunt distincte, atunci N / (2N + 1) * 100% Dacă elementele setului de date sunt aranjate în ordine crescătoare, atunci valoarea mediană este valoarea elementului intermediar. Pentru un set mare de date cu valori distincte, procentajul de valori mai mici decât media va fi cu puțin sub 50%. Luați în considerare setul de date [0, 0, 0, 1, 1].Mediana este 0 și 0% din valori sunt mai mici decât media. Citeste mai mult »

0.420175 = P ["5 goluri pe 6 fotografii"] + P ["6 goluri la 6 împușcat"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C 7/10) ^ = (7/10) ^ 5 (6x3 / 10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/106 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Citeste mai mult »

0.2252 "Există 5 + 7 + 8 = 20 creioane în total." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ) = 0.2252 "Explicație:" "Pentru că înlocuim, șansele de a desena un creion albastru sunt" "de câte 5/20.Extim că desenăm de 4 ori albastru și apoi de 11 ori nu albastru de 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Bineînțeles că cele albastre nu trebuie să fie desenate mai întâi astfel încât să existe C (15,4) căi de a le extrage, așa că înmulțim cu C (15,4)". "și C (15,4)" = (15!) / (11! 4) "" (combinații) Citeste mai mult »

Există mai multe tipuri de medii, dar de obicei se presupune că este media aritmetică. Mediana, de asemenea considerată liber ca o "medie", se calculează diferit. Să luăm în considerare această listă de numere care, pentru comoditate. sunt listate în ordine numerică: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Pentru a obține media aritmetică, adăugați numerele împreună pentru a obține suma. Numără cifrele pentru a obține numărătoarea. Împărțiți suma de contor pentru a obține media aritmetică. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> suma. Există 8 numere, deci 101/8 = 12.625 Media aritmetică este de 12 Citeste mai mult »

Priviți mai jos :) Pentru a găsi media unui set de numere, adăugați mai întâi toate numerele în set și apoi împărțiți-le cu numărul total de numere. Spre exemplu, setul dvs. constă din următoarele: 32,40,29,45,33,33,38,41 Adăugați-le: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Acum vă ar lua un total de 290 și se va împărți cu numărul total de numere, pentru cazul nostru avem un total de 8 numere. 290/8 = 36.25 Media noastră este 36.25 Citeste mai mult »

"Continuu" nu au lacune. "Discrete" au valori distincte separate de regiuni "fără valoare". Continuă poate fi ceva de genul înălțimii, care poate varia într-o populație "continuu", fără limitări specifice. "Discret" ar putea fi alegerile sau rezultatele unui test - fie "este", fie "nu este" - nu există gradări sau "continuitate" între alegeri. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Citeste mai mult »

Statisticile descriptive includ descrierea datelor de eșantion date, fără a face o judecată despre populație. De exemplu: media eșantionului poate fi calculată din eșantion și este o statistică descriptivă. Statisticile inferențiale obțin o concluzie privind populația pe baza eșantionului. De exemplu, deducerea faptului că majoritatea oamenilor susțin un candidat (pe baza unui eșantion dat). Relația: Deoarece nu avem acces la întreaga populație, folosim statistici descriptive pentru a face concluzii inferențiale. Citeste mai mult »

Modul va crește, de asemenea, cu același număr Să existe un set de date: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Fie m un mod al acestui set. Dacă adăugați un număr n la fiecare valoare, cantitatea de numere nu se va schimba, numai numerele se vor schimba, deci dacă un număr m ar avea cele mai multe apariții (m este modul), după adăugarea unui număr m + n va avea cel mai mult (se va întâmpla în aceleași poziții în set ca m în prima). Citeste mai mult »

Detaliu în explicație, de exemplu: moneda flipping în general posibilitatea de coadă și cap ar trebui să fie de 50%, dar de fapt ar putea fi 30% cap & 70% coada sau 40% cap și 60% coada sau ...... dar mai mult ori de câte ori faceți experimentul => eșantionul este mai mare (de obicei mai mare de 30) de CLT (teoremă limită centrală), în cele din urmă se va converti la 50% 50% Citeste mai mult »

Dacă aveți prea multe valori diferite. Exemplu: Spuneți că măsurați înălțimea a 2000 de bărbați adulți. Și măsurați la cel mai apropiat milimetru. Veți avea 2000 de valori, majoritatea diferite. Acum, dacă doriți să dați o impresie despre distribuția înălțimii în populația dvs., va trebui să grupați aceste măsurători în clase, să zicem clase de 50 mm (sub 1,50m, 1,50- <1,55m, 1,55 - <160m etc.) Există limitele de clasă. Toți cei de la 1.500 până la 1.549 vor fi într-o clasă, toată lumea de la 1.550 la 1.599 va fi în clasa următoare etc. Acum puteți avea numere de clasă considerabile Citeste mai mult »

Când: 1) nu cunoașteți fiecare detaliu al modelului dvs.; 2) nu merită să modelăm fiecare detaliu; 3) sistemul pe care îl aveți este întâmplător. Mai întâi de toate, ar trebui să definim ceea ce este "efecte aleatorii". Efectele aleatoare sunt orice, intern sau extern, care influențează comportamentul sistemului dvs., de ex. întreruperi într-o rețea electrică a orașului. Oamenii le văd diferit, de ex. oamenii din ecologie îi place să-i numesc catastrofe, în caz de întrerupere sau demografic, în cazul orașului ar fi o creștere a consumului de energie care Citeste mai mult »

"a) 0.351087" b) 7.2 "" c) 0.056627 "" P [suma este 8] = 5/36 "" Există 5 combinații posibile de aruncare 8: ), (4,4), (5,3) și (6,2). " "a) Aceasta este egală cu cotele pe care le avem de 7 ori la rând, o sumă diferită de 8 și acestea sunt" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7,2 "c)" P ["x = 8 | x> = 2"] = (P ["x = 8, x> = 2" ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0.351087 * (5/36) = 0.048762 P ["x> = 2 "] = P [" prima sumă de timp nu 8 "] Citeste mai mult »

4.1051 * 10-7% pentru 2 roșii, 1 înlocuitor galben fără înlocuire; 3 discuri roșii + 10 discuri verzi + 10 discuri galbene = 30 de discuri total 1) Desenați 2 discuri roșii și 1 disc roșu 1 disc galben succesiv fără a le înlocui. Vom crea fracțiuni, în care numărul de discuri este discul pe care îl desenați și numitorul este numărul de discuri rămase în pungă. 1 este un disc roșu, iar 30 este numărul de discuri rămase. Pe măsură ce scoateți discurile (și nu le înlocuiți!), Numărul de discuri din pungă scade. Numărul de discuri rămase scade la 29 pentru cea de-a doua fracțiune deoarece 1 d Citeste mai mult »

31 Mai întâi câteva definiții: Medianul este valoarea medie a unui grup de numere. Media este suma unui grup de numere împărțit la numărul de numere. În lucrul prin aceasta, devine clar că scopul acestui exercițiu este de a crește mediile diferite. Deci, cum facem asta? Scopul este de a aranja seturile de numere, astfel încât valorile medii ale fiecărui set să fie cât mai mari posibil. De exemplu, cea mai mare medie posibilă este 41 cu numerele 42, 43, 44 și 45 fiind mai mari decât aceasta și un grup de patru numere fiind mai mic decât acesta. Primul nostru set este format Citeste mai mult »

De 48 ori de câte ori este de așteptat să lovească mingea = P ori "Total ori ea bat" = 3/5 ori 80 = 3 / cancel5 times cancel80 ^ 16 = de 3 ori 16 = 48 ori Citeste mai mult »

"A se vedea explicația" "Luăm o perioadă de timp cu lungimea" t ", constând în n bucăți" Delta t = t / n. "Să presupunem că șansa unui eveniment de succes" "în piese este" p " numărul total de evenimente din piesele de timp n "" este distribuit binomic în funcție de "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx) (n!) / ((nk)! * (k!)) "(combinații)" "Acum lăsăm" n-> oo ", deci" p-> 0 , dar "n * p = lambda" Deci, înlocuim "p = lambda / n" în "p_x": " ) x (1-lambda Citeste mai mult »

"Vezi explicația" "y este normală standard (cu media 0 și abaterea standard 1)" "Așa că vom folosi acest fapt". "1" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Acum căutăm valorile z într-un tabel pentru valorile z pentru z = 2 și z = -1. "și" 0,1587. = E (x)) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Aici avem var = 1 și media = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "și" B]) / (P [B]) P [B] = 0.8413 - 0.1587 = 0.6826 " ] = 0, "dacă" a <-1 P [Y <= a și B] = P [-1 <= Y <= a Citeste mai mult »

M + -ts unde t este scorul t asociat cu intervalul de încredere de care aveți nevoie. [Dacă mărimea eșantionului este mai mare de 30, limitele sunt date de mu = bar x + - (z xx SE)] Calculați media eșantionului (m) și populația (eșantioanele) eșantionului folosind formulele standard. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (x_n-m) ^ 2 Dacă presupuneți o populație distribuită în mod normal de iid (variabile distribuite în mod identic cu variație finită) teorema limită centrală de aplicat (să zicem N> 35), atunci această medie va fi distribuită ca o distribuție t cu df = N-1. Intervalul de încredere este atunci: m Citeste mai mult »

Medianul. Un scor extrem va schimba valoarea într-o parte sau alta. Există trei măsuri principale ale tendinței centrale: medie, mediană și mod. Valoarea mediană este valoarea la mijlocul unei distribuții a datelor atunci când aceste date sunt organizate de la cea mai mică la cea mai mare valoare. Este raportul dintre media și media care este cel mai frecvent utilizat pentru a identifica orice oblic în date. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Citeste mai mult »

Media aritmetică reprezintă punctul de echilibru corect. Media aritmetică reprezintă punctul de echilibru corect. Aceasta se datorează faptului că suma totală a deviațiilor pozitive și a deviațiilor negative luate din media aritmetică se anulează reciproc. Citeste mai mult »

Mediana este mai puțin afectată de valori excepționale decât media. Mediana este mai puțin afectată de valori excepționale decât media. Să luăm acest prim set de date, fără nici un fel de valoare, ca exemplu: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Media este de 25,43 și media este de 26 de ani. Media și mediana sunt relativ similare. În cel de-al doilea set de date cu un outlier, există o diferență mai mare: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Media este de 22,71, iar mediana este 26. Mediana nu este deloc afectată de extrapolarea din acest exemplu . Vă rugăm să consultați aceste întrebări legate de Socratic pentru mai multe Citeste mai mult »

- Ai corectat-o! Pot confirma că abordarea dvs. este complet corectă. "Cazul 1: Comutatorul 3 deschis (probabilitatea 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "Cazul 2: Comutatorul 3 închis (Probabilitate 0,7):" (0.7 + 0.7-0.49) ^ 2 = 0.8281 " circuitul pe care curentul îl poate trece este: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Citeste mai mult »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: cotele pentru evenimentele k într-un interval de timp t este" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t) specificarea intervalului de timp, astfel încât să luăm t = 1, lambda = 2. => P ["k events"] = (2 ^ k * exp (-2) "P [" 3 evenimente "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" / 100 = 0.36 "este suprafața fracțiunii" "cercului mai mic comparativ cu cea mai mare." "Șansele ca un cerc mai mare (BC) care cade în meteoriți să cadă în cercul mai mic (SC) este de 0,36 ca atare". Citeste mai mult »

Datele categorice au valori care nu pot fi ordonate în mod evident, convingător. Sexul este un exemplu. Barbatul nu este mai putin sau mai mult decat femela. Culoarea ochilor este cea din lista. Scrisorile scrise sunt date de clasă: există o ordine convingătoare în ele: trebuie să le comandați de la mare la joasă (sau joasă la mare). Celelalte exemple pe care le menționați sunt date mai mult sau mai puțin continue: există multe valori posibile, pe care le puteți grupa în clase, dar aveți o anumită alegere în ceea ce privește lățimea clasei. Citeste mai mult »

14,7 "role" P ["toate numerele aruncate"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 sau 6 nu aruncate"] P ["A sau B sau C sau D sau E sau F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A și B] - P [A și C] ... + P [A și B și C] "Aici este" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 1) P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) n-1) (4/6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Negativul este probabilitatea noastră. Suma n * a ^ (n-1) = suma (d / {da}) (a ^ n) = (d / {da} a)) = 1 / (1-a) ^ 2 => E [n] = suma n * Citeste mai mult »

Deoarece în descrierea unui set de date interesul nostru principal este de obicei valoarea centrală a distribuției. În statisticile descriptive, explicăm caracteristicile unui set de date în mână - nu facem concluzii cu privire la populația mai mare de unde provin datele (Acestea sunt statisticile inferențiale). În acest sens, întrebarea noastră principală este de obicei "unde este centrul distribuției". Pentru a răspunde la această întrebare, folosim în mod normal fie media, mediana, fie modul, în funcție de tipul de date. Aceste trei măsuri centrale de tendință indic Citeste mai mult »

"A se vedea explicația" "Deoarece varianta =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "care este aici:" 1 - 1 ^ 2 = 0 " înseamnă că toate valorile lui X sunt egale cu media E (X) = 1. "" Deci X este întotdeauna 1. "" De aici "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Citeste mai mult »

"Răspuns D)" "Este singurul răspuns logic, ceilalți sunt imposibili". "Aceasta este problema de ruina jucatorului." "Un jucător începe cu k dolar." "El joacă până când ajunge la dolarul G sau se întoarce la 0." p = "șansa de a câștiga un dolar într-un joc". q = 1 - p = "șansa de a pierde un dolar într-un joc". "Apelați" r_k "probabilitatea (șansa) că el este ruinat." "Atunci avem" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1} "cu" 1 <= k <= G-1 " la p + q = 1 după Citeste mai mult »

Z = 2.33 Trebuie să căutați acest lucru dintr-o tabelă de z-uri (de ex. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) sau să utilizați o implementare numerică a metodei inverse normale funcția de distribuție cumulativă de distribuție (de ex. normsinv în Excel). Deoarece doriti intervalul de 98% pe care doriti 1% pe fiecare parte a + -z, cautati 99% (0.99) pentru z pentru a obtine acest lucru. Cea mai apropiată valoare pentru 0.99 pe masă dă z = 2.32 pe masă (2.33 în Excel), acesta este scorul dvs. z. Citeste mai mult »

Un R-pătrat arată cât de bine datele observate corespund datelor așteptate, dar vă oferă doar informații despre corelație. Valoarea R-pătrat indică cât de bine datele dvs. observate sau datele colectate corespund unei tendințe preconizate. Această valoare vă arată puterea relației, dar, ca toate testele statistice, nu există nimic dat care să vă spună cauza relației sau a puterii ei. În exemplul de mai jos, putem vedea că graficul din stânga nu are nicio relație, așa cum este indicat de valoarea R-squared scăzută. Graficul din dreapta are o relație foarte puternică, indicându-se prin valoarea R-păt Citeste mai mult »

Deoarece diferența nu este definită. În datele Ordinal, pot fi comandate date-valori, adică putem să dăm seama dacă A <B sau nu. De exemplu: opțiunea "foarte mulțumit" este mai mare decât "ușor satisfăcut" într-un sondaj. Dar, nu putem gasi diferenta numerica intre aceste doua optiuni. Abaterea standard este definită ca diferența medie de valori de la medie și nu poate fi calculată pentru date ordonale. Citeste mai mult »

Probele sunt utilizate atunci când nu ar fi practic să se adune date despre o întreagă populație. Dacă un eșantion este imparțial (de exemplu, colectarea datelor de la unii oameni care ies din toaletă, nu ar fi un eșantion imparțial al populației unei țări), un eșantion destul de mare va reflecta în mod normal caracteristicile întregii populații. Statisticienii folosesc eșantioane pentru a face declarații sau previziuni despre caracteristicile generale ale unei populații. Citeste mai mult »

Deoarece există o diferență în tipul de date pe care le prezentați. Într-o diagramă de bare, comparați date categorice sau calitative. Gândiți-vă la lucruri precum culoarea ochilor. Nu există nici o ordine în ele, ca verdele nu este "mai mare" decât maro. De fapt le poți aranja în orice ordine. Într-o histogramă, valorile sunt cantitative, ceea ce înseamnă că pot fi divizate în grupuri ordonate. Gândiți-vă la înălțime sau la greutate, unde plasați datele în clase, cum ar fi "sub 1,50m", "1,50-1,60m" și așa mai departe. Aceste clase su Citeste mai mult »

Vezi mai jos pe gândurile mele: Forma generală pentru o probabilitate binomică este: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((p) ^ (nk) avem nevoie de primul termen, termenul de combinare? Să facem un exemplu și apoi va veni clar. Să ne uităm la probabilitatea binomică de a răsturna o monedă de 3 ori. Să punem capul la p și să nu primim capete ~ p (ambele = 1/2). Când vom trece prin procesul de sumare, cei 4 termeni ai sumării vor fi egali cu 1 (în esență, găsim toate rezultatele posibile și astfel probabilitatea tuturor rezultatelor este 1): sum_ (k = 0) ^ ( 3) = culoare (roșu) (C_ (3,0) (1/2) ^ 0 ((1/2) ^ (3 Citeste mai mult »

83% Mai intai scriem P (70 <X <110) Apoi trebuie sa o corectam luandu-ne limite, pentru aceasta vom lua cel mai apropiat .5 fara sa trecem dincolo, astfel: P (69.5 <= Y <= 109.5) un scor Z, folosim: Z = (Y-mu) / sigma P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3.05 < (Z <= 0,95) -P (Z <= -0,05) P (Z <0,95) ~~ 83% Citeste mai mult »

A) "0.08523" b) "0.88913" c) "0.28243" Avem o distribuție binomică cu n = 12, p = 0.1. " "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "cu C (n, k) (combinații) "" b) "0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10" = 0,9 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 ± 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c) 0,912 = 0,28243 Citeste mai mult »

O măsură a tendinței centrale este o valoare care poate reprezenta populația totală și acționează ca gravitația centrală spre care se mișcă toate celelalte valori. Deviația standard - după cum sugerează și numele, este o măsură a deviației. Deviația înseamnă schimbare sau distanță. Dar schimbarea este întotdeauna urmată de cuvântul "de la". Prin urmare deviația standard este o măsură de schimbare sau distanța de la o măsură a tendinței centrale - care este în mod normal media. Prin urmare, abaterea standard este diferită de o măsură a tendinței centrale. Citeste mai mult »

Uită-te mai jos :) Media nu este o bună măsurare a tendinței centrale, deoarece ia în considerare fiecare punct de date. Dacă aveți valori exagerate ca într-o distribuție înclinată, atunci acele valori negative afectează valoarea medie, o singură valoare poate depăși media în jos sau în sus. Acesta este motivul pentru care media nu este o măsură bună a tendinței centrale. În schimb, mediana este folosită ca măsură a tendinței centrale. Citeste mai mult »

Deoarece varianța este calculată în termenii abaterilor față de media, care rămâne aceeași sub o traducere. Varianța este definită ca valoarea de așteptare E [(x-mu) ^ 2] unde mu este valoarea medie. Atunci când setul de date este tradus, atunci toate punctele de date sunt deplasate cu aceeași sumă x_i -> x_i + a Mediul se deplasează, de asemenea, cu aceeași sumă mu -> mu + a astfel încât abaterile de la mijloc să rămână neschimbate: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Citeste mai mult »

SSReg le SST Rețineți că R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) unde SST = SSReg + SSE și știm că suma pătratelor este întotdeauna ge 0. Deci SSE ge 0 implică SSReg + SSE ge SSReg implică SST ge SSReg implică (SSReg) / (SST) le 1 implică R ^ 2 le 1 Citeste mai mult »

La cel mult 3 persoane în linie ar fi. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 Astfel P (X <= 3) fi mai ușor să utilizați regula complimentului, deoarece tu ai o valoare pe care nu o interesezi, deci poți doar să o îndepărtezi de probabilitatea totală. (X = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Astfel P (X <= 3) = 0,9 Citeste mai mult »

Aceasta este o situație fie ... fie situație. Puteți adăuga probabilitățile. Condițiile sunt exclusive, adică: nu puteți avea 3 și 4 persoane într-o linie. Există ORI 3 persoane sau 4 persoane în linie. Adăugați: P (3 sau 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Verificați răspunsul (dacă aveți timp rămas în timpul testului) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 Și acest răspuns și răspunsul tău adaugă până la 1.0. Citeste mai mult »

Numărul așteptat în acest caz poate fi considerat ca o medie ponderată. Cel mai bine este sosit prin însumarea probabilității unui număr dat de numărul respectiv. Deci, în acest caz: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Citeste mai mult »

Cred că vrei să spui fie că "trimiți o monedă de trei ori", fie că "trimiți trei monede". X este numită "variabilă aleatorie", pentru că înainte de a răsturna monedele nu știm câte capuri vom obține. Dar putem spune ceva despre toate valorile posibile pentru X. Deoarece fiecare flip al unei monede este independent de alte flips, valoarea posibilă a variabilei aleatoare X este {0, 1, 2, 3}, adică ați putea obține 0 capete sau 1 cap sau 2 capete sau 3 capete. Încercați un altul în care vă gândiți la patru aruncări ale morții. Permiteți variabilei aleatoare Y să denumeasc Citeste mai mult »

44% șanse de a selecta un măr În cămară, există: 4 mere și 5 banane, adăugând până la un total de 9 fructe. Acest lucru poate fi exprimat ca 4 + 5 = 9. Vrei să afli probabilitatea de a alege un măr. Există 4 mere din cele 9 fructe totale. Acest lucru poate fi exprimat ca: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Există o șansă de 44% la sută că va alege un măr. Citeste mai mult »

0.5 sau 1/2 Dacă avem o monedă echitabilă, există două posibilități: capete sau cozile Ambele au șanse egale. Astfel, împărțiți șansele favorabile (succesul) S cu numărul total de șanse T: S / T = 1/2 = 0.5 = 50% Un alt exemplu: Care este șansa de a rula mai puțin de trei cu o moarte normală? S ("succes") = (1 sau 2) = 2 posibilități T (total) = 6 posibilități, toate egal de probabilitate Succes S / T = 2/6 = 1/3 Extra: În funcție de fețele capetelor și coadă, centrul de greutate poate fi un pic mic pe capete sau pe coada. Acest lucru se va afișa numai pe termen lung mega-flipping, dar acest lucru a fos Citeste mai mult »

~ 1,9% șansa de a trage Ace of Spades Există 52 de cărți într-un pachet și un As de Spades în punte. Acest lucru poate fi exprimat ca 1/52. Împărțiți pentru a găsi procentul. 1/52 = 0.01923076923 Există o șansă de 1,9% pe care o vei desena de un As de Spades. Nu aveți de fapt să împărțiți 1/52 pentru a vă cunoaște probabilitatea procentuală ..... Vezi că 1/52 poate fi scris ca 2/104 care .. aproximativ .. este de 2/100 care este de 2% Dar amintiți-vă că Fac doar pentru că 104 este aproape de 100, cu cât numărul va fi mai mare decât 100, cu atât răspunsul va fi mai mare decât cel real Citeste mai mult »

Depinde. Ar fi nevoie de mai multe ipoteze care este puțin probabil să fie valabile pentru a extrapola acest răspuns din datele date pentru ca aceasta să fie adevărata probabilitate de a face o lovitură. Se poate estima succesul unui singur studiu bazat pe proporția studiilor anterioare care au reușit dacă și numai dacă studiile sunt independente și distribuite în mod identic. Aceasta este ipoteza făcută în distribuția binomică (numărarea), precum și distribuția geometrică (de așteptare). Cu toate acestea, este foarte puțin probabil ca aruncările libere să fie independente sau distribuite în mod identic.  Citeste mai mult »

K = 3 P ["1 server este în sus"] = 0.98 => P ["cel puțin un server din servere K este în sus" > P ["0 servere din serverele K sunt sus"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Trebuie să luăm cel puțin 3 servere, deci K = 3". Citeste mai mult »

0.6 P ["el ia autobuzul"] = 0.8 P ["el este la timp" ia autobuzul] = 0.75 P ["el este la timp"] = 4/6 = 2/3 P el nu este la timp "] =? P ["el ia autobuzul, NU este la timp"] * P ["NU este la timp"] = P ["ia autobuzul și NU este la timp"] = P el ia autobuzul]] * P ["ia autobuzul"] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [ "NU este la timp"]) = 0.2 / (1-2 / 3) = 0.2 / (1/3) = 0.6 Citeste mai mult »

Vezi mai jos. Mediana este valoarea medie într-un set ordonat de date. Citeste mai mult »

(10, k) "cu" C (n, k) "(10, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(combinații)" "(distribuție binomică)" "Pentru k = 8, 9 sau 10 avem: sunt eliberați "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0.3828 ~ % Citeste mai mult »

Aceasta este cunoscută ca o problemă de probabilitate compusă Există patru asi într-un pachet de 52 de cărți, astfel că probabilitatea de a desena un as este 4/52 = 1/13 Apoi, există 13 pică într-o punte, astfel încât probabilitatea de a desena spade este 13/52 sau 1/4 Dar, din moment ce unul din acii aceia este de asemenea o lovitură, trebuie să scăpăm acest lucru, așa că nu îl numărăm de două ori. Astfel, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Citeste mai mult »

Există o formulă pentru funcția de densitate binomică Fie n numărul de încercări. Fie k numărul succeselor la proces. Fie p probabilitatea succesului la fiecare încercare. Apoi, probabilitatea succesului la încercările exact k este (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ nk În acest caz, n = 10, k = 0,2, astfel încât p (8) = (10) / (812) (0,2) ^ (0,8) ^ 2p (8) = 45 (0,2) Citeste mai mult »

0.200 Probabilitatea ca patru din cele zece persoane să aibă acel tip de sânge este de 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. Probabilitatea ca celelalte șase să nu aibă acel tip de sânge este (1-0,3) ^ 6 = (0,7) ^ 6. Înmulțim aceste probabilități împreună, dar din moment ce aceste rezultate se pot întâmpla în orice combinație (de exemplu, persoanele 1, 2, 3 și 4 au tipul de sânge, sau probabil 1, 2, 3, 5 etc.) culoare (alb) I_10C_4. Astfel, probabilitatea este (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * culoare (alb) I10C_4 ~~ 0.200. Acesta este un alt mod de a face acest lucru: Deoarece acest tip de s Citeste mai mult »

S ^ 2 = sumă ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Unde: s ^ 2 = Pasul 1 - găsiți mijlocul termenilor dvs. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Pasul 2 - Se scade media eșantionului din fiecare termen (barx-x_i). (3 - 6,6) = -3,6 (6,6,6) ^ 2 = -0,6 (7-6,6) ^ 2 = 0,4 (8-6,6) ^ 2 = 1,4 aceste răspunsuri ar trebui să fie 0 Pasul 3 - Pătrat fiecare dintre rezultate. (Squaring face numere negative pozitive) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0.16 1.4 ^ 2 = 1.96 2.4 ^ 2 = 5.76 Pasul 4 - Găsiți suma termenilor pătrat. (12.96 + 0.36 + 0.16 + 1.96 + 5.76) = 21.2 Pasul 5 - În cele din urmă, vom găsi varianța. (Asigurați-vă că la -1 din Citeste mai mult »

Probabilitatea este frac {5} {6} Fie A evenimentul de selectare a unui număr divizibil cu 6 și B este evenimentul de selectare a unui număr care nu este divizibil cu 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (nu A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} N (unde N este un număr mare pozitiv spun 100) probabilitatea de a alege un număr divizibil cu 6 este ~ 1/6 și dacă N este exact divizibil cu 6, atunci probabilitatea este exact 1/6, adică P (A) = frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 dacă N nu este divizibil exact cu 6 atunci calculați restul, de exemplu dacă N = 45: 45 equiv 3 mod 6 (6 * 7 = 42, 45-42 = 3, restul este 3) Cel mai Citeste mai mult »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 Sumele posibile sunt: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, este 11. Cu toate acestea, numărul de modalități de a ajunge la un anumit total diferă. De exemplu. Pentru a ajunge la un total de 2 este posibilă doar 1 mod - 1 și 1 dar un total de 6 poate fi atins în 5 moduri - 1 și 5, 5 și 1, 2 și 4, 4 și 2, 3 și 3. Maparea tuturor modalitățile posibile de a ajunge la o anumită sumă oferă următoarele. Sumă -> Numărul de căi 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Astfel, numărul total de căi care pot fi obținute este: Citeste mai mult »

163 căi. Există o modalitate de vot pentru 0 persoane. Există 8 moduri de a vota pentru 1 persoană. Există (8 * 7) / 2 căi de vot pentru 2 persoane. Există modalități (8 * 7 * 6) / (2 * 3) de votare pentru 3 persoane. Există modalități (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) de votare pentru 4 persoane. Acest lucru se datorează faptului că puteți alege persoane, dar există modalități prin care puteți să le ordonați. De exemplu, există 2 * 3 modalități de a comanda aceleași 3 persoane. Adăugând totul, obținem 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Citeste mai mult »

Variația variantei = 59.1 (probabil ceea ce doriți dacă este vorba de o clasă introductivă) Varianta eșantionului = 68.9 Calculați media frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 pătrat diferențe. Pentru a face acest lucru: Pătrat diferența dintre fiecare punct de date și media. Adăugați toate aceste diferențe pătrate. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Dacă găsiți varianța populației, împărțiți după numărul de puncte de date. Dacă găsiți variația eșantionului, împărțiți după numărul de puncte de date - 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} = 59.061 (Populație) s ^ 2 = frac {413 Citeste mai mult »

Orice baterie cu o durată de viață mai mică de 35 de ore trebuie înlocuită. Aceasta este o aplicare simplificată a principiilor statistice. Lucrurile cheie pe care trebuie să le menționăm sunt deviația standard și procentul. Procentajul (1%) ne indică faptul că dorim doar acea parte a populației să fie mai puțin probabilă decât 3sigma sau 3 deviații standard mai mici decât media (aceasta este de fapt 99,7%). Deci, cu o abatere standard de 6 ore, diferența față de media pentru limita inferioară de viață dorită este: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32hours Aceasta înseamnă că orice baterie cu mai puțin de 32 de ore Citeste mai mult »

A) "4" b) 0.150158 "" c) 0.133705 "" Observați că o probabilitate nu poate fi negativă, prin urmare cred că trebuie să presupunem că x merge de la 0 la 10. " "Mai întâi de toate trebuie să determinăm c astfel încât suma tuturor probabilităților să fie 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10x ^ 2 (10x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10x ^ 2 dx -c int_0 ^ 10x ^ 3 dx = 10c [x ^ 3/3] _0 ^ 10- c [x ^ 4/4] 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 = E (X2) - (E (X)) ^ 2E (X) = int_0 ^ 10 0,0012 x 3 (10x) d Citeste mai mult »

Media este 19 și variația este de 5,29 * 9 = 47,61 Răspuns intuitiv: Deoarece toate semnele sunt înmulțite cu 3 și adăugate prin 7, media ar trebui să fie 4 * 3 + 7 = 19 Abaterea standard este o măsură a diferenței medii pătrat de la valoarea medie si nu se schimba cand adaugati aceeasi suma la fiecare marcaj, se schimba doar atunci cand se multiplica toate marcile cu 3 Astfel, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Varianta = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47.61 Let n este numarul numerelor unde {n | n in mathbb {Z_ +}} in acest caz n = 5 Fie mijlocul text {var}Fie sigma deviația standard Dovada medie: mu_0 = frac { sum i n x_i} {n} = 4 suma Citeste mai mult »

O diagramă cutie și whisker vă va indica valoarea mediană a setului dvs. de date, valorile maxime și minime, intervalul în care 50% din valori scad și valorile oricăror valori negative. Mai mult din punct de vedere tehnic, puteți considera o cutie și un câmp de whisker în termeni de quartile. Partea de sus a mustului este valoarea maximă, iar partea inferioară substrată valoarea minimă (presupunând că nici una din valori nu este valabilă (vezi mai jos)). Informațiile despre probabilități sunt obținute din pozițiile de cvartal. În partea de sus a casetei se află Q1, prima quartilă. 25% din valori se Citeste mai mult »

1/2 P ["costum este inimile"] = 1/4 P ["cardul este rosu"] = 1/2 P ["costum este inima | cardul este rosu"] = roșu "]) / / P [" carte este roșu "]) = (P [" carte este roșie | costum este inimile "] * P [ = (1 * P ["costum este inima"]) / (P ["carte este roșu"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Citeste mai mult »

0.3947 = 39.47% = P ["primul este lapte și al doilea este simplu"] + P ["primul este simplu și al doilea este lapte"] = 15/20 (5/19) 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0,3947 = 39,47% : "" Atunci când alegem o singură dată, există 20 de bomboane în cutie. " "Când alegem una după aceea, în cutie sunt 19 ciocolată." "Folosim formula" P [A și B] = P [A] * P [B | A] ", deoarece ambele trageri nu sunt independente." "Așadar, ia A =" primul este lapte "și B =" al doilea este ciocolată "& Citeste mai mult »

Consultați secțiunea Explicație Piața este competitivă. Alte lucruri rămân neschimbate. a) Creșterea veniturilor consumatorilor. Pentru a începe cu cererea și oferta de case determina prețul de echilibru și numărul de case.DD este curba cererii. SS este curba de aprovizionare. Ele devin egale la punctul E_1. E_1 este punctul de echilibru. Numărul de locuințe M_1 este furnizat și solicitat la prețul P_1. După o creștere a veniturilor consumatorilor, curba cererii este deplasată spre dreapta. Noua curbă a cererii este D_1 D_1. Se taie curba de aprovizionare SS la punctul E_2 Noul echilibru al prețului este P_2. Ace Citeste mai mult »