Статистика

Безперервно Загалом дискретні дані - це цілі числа відповідей. Любіть скільки дерев або пар або людей. Також такі речі, як розміри взуття, є дискретними. Але вага, висота і час є прикладами безперервних даних. Один із способів вирішити, якщо ви берете два рази, як 9 секунд і 10 секунд, ви можете мати час між цими двома? Так Usain Болт світовий рекордний час 9.58 секунд Якщо ви берете 9 столів і 10 столів, ви можете мати ряд столів між ними? Ні 9 1/2 столів - це 9 столів і розбитий! Докладніше »

1/435 = 0.0023 "Думаю, ви маєте на увазі, що показано 22 карти, так що" "є тільки 52-22 = 30 невідомих карт. "Є 4 костюми, і кожна карта має ранг," "Я вважаю, що" "це те, що ви маєте на увазі під номером, оскільки не всі карти мають" "номер, а деякі - лицьові картки. "Таким чином, дві карти вибираються, і хтось повинен вгадати костюм і ранг" ". Шанси на" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23% "Пояснення: ми знаємо, що "" це не одна з перевернутих карток, тому "" є тільки 30 можливостей для першої картки і 29 для другої &quo Докладніше »

"Можливі наслідки викидання 4-х сторонніх плашок:" "1, 2, 3 або 4. Отже, середнє значення (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "Дисперсія дорівнює E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2.5² = 7.5 - 6.25 = 1.25" Можливими наслідками викидання 8-стороннього загину є: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 або 8. Таким чином, середнє значення 4,5. "Дисперсія дорівнює (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5.25." "Середовище суми двох кісток - це сума коштів," "тому ми маємо 2.5 + 4.5 = 7." "Дисперсія т Докладніше »

A = 1.7 На діаграмі нижче показано рівномірний розподіл для даного діапазону, прямокутник має площу = 1 так (6-1) k = 1 => k = 1/5 ми хочемо, щоб P (X <= a) = 0,14 це вказано як сіра зафарбована область на діаграмі так: (a-1) k = 0.14 (a-1) xx1 / 5 = 0.14 a-1 = 0.14xx5 = 0.7: .a = 1.7 Докладніше »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Щоб знайти k, використовуємо int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x) ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Для обчислення P (x> 1) ), використовуємо P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Для обчислення E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Для обчислення V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = in Докладніше »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Ім'я" P [R] = "Ймовірність того, що одна R-паличка згодом стане синьою" P [Y] = "Проба. P ["RY"] = "Проблема, що R & Y палицею обидва включають синю подію." P ["RR"] = "Імовірність того, що два палички R набудуть синю подію." P ["YY"] = "Імовірність того, що два Y-повороти повертають синю подію." "Тоді маємо" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Таким чином, ми отримуємо два рівняння в двох змінних P [R] і P [Y]:" P [Y Докладніше »

Щоб обчислити середнє значення набору даних, складіть всі дані і поділіть їх на кількість елементів даних. Нехай вік сьомого навчається бути х. При цьому середнє вік викладачів обчислюється за допомогою: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Тоді можна помножити на 7, щоб отримати: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Ми віднімаємо всі інші віки, щоб отримати: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Докладніше »

Не незалежні події. Для двох подій дві вважати «незалежними»: P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A) ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, події не є незалежними. Докладніше »

Середнє значення = 7.4 Стандартне відхилення ~ 1.715 Дисперсія = 2.94 Середнє значення - сума всіх точок даних, розділених на кількість точок даних. У цьому випадку ми маємо (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 Дисперсія - це "середнє значення квадрата відстані від середнього". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Що це означає, ви віднімаєте кожну точку даних із середнього, квадратні відповіді, потім додаєте їх усі разом і ділять їх на кількість точок даних. У цьому питанні це виглядає так: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76) = 23 Докладніше »

17160/6497400 Всього 52 карти, 13 з яких є лопатами. Імовірність нанесення першої лопати: 13/52 Імовірність нанесення другої лопати: 12/51 Це відбувається тому, що, коли ми підібрали лопату, залишилося всього 12 пік, а тому всього 51 карта. ймовірність нанесення третьої лопати: 11/50 ймовірність нанесення четвертої лопати: 10/49 Нам потрібно помножити всі ці разом, щоб отримати ймовірність малювання лопати один за одним: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Тому ймовірність одночасного витягання чотирьох лопат без заміни: 17160/6497400 Докладніше »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X бар X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 бар Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 капелюх бета_2 = (сума_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "з" x_i = X_i - бар X ", і" y_i = Y_i - бар Y => капелюх beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2 + 3 * 0.3 + 4 * 0.4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1.6 + 0.9 + 0.4 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => капелюх бета_1 = бар Y - капелюх бета_2 * бар X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 &qu Докладніше »

30.2 Середнє значення обчислюється шляхом взяття суми значень і ділення на кількість. Наприклад, для 6 жінок, середнє значення 31, ми бачимо, що віки підсумовані до 186: 186/6 = 31 І ми можемо зробити те ж саме для чоловіків: 116/4 = 29 І тепер ми можемо поєднати сума і кількість чоловіків і жінок, щоб знайти середнє для офісу: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Докладніше »

Якщо в наборі даних є кілька екстремальних значень. Приклад: у вас є набір з 1000 випадків із значеннями, які не надто далеко один від одного. Їхня величина дорівнює 100, як і їх медіана. Тепер ви заміните тільки один випадок на випадок, який має значення 100000 (просто щоб бути екстремальним). Середнє буде різко зростати (майже до 200), тоді як медіана буде незмінною. Розрахунок: 1000 випадків, середнє значення = 100, сума значень = 100000 Втратити один 100, додати 100000, сума значень = 199900, середнє = 199.9 Медіана (= випадок 500 + 501) / 2 залишається незмінною. Докладніше »

Довжина стержня 6h = 265.2-230 = 35.2 Середня довжина 6 стрижнів = 44.2 см. Середня довжина 5 стрижнів = 46 см. Загальна довжина 6 стрижнів = 44.2хх 6 = 265.2 см. Загальна довжина 5 стрижнів = 46xx5 = 230 см. Довжина стержня 6h = [Загальна довжина 6 стрижнів] - [Загальна довжина 5 стрижнів] Довжина стрижня 6h = 265.2-230 = 35.2 Докладніше »

X = 5 3,4,5,8, x середнє = режим = медіана sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, оскільки ми вимагали, щоб був режим: .x> 0, оскільки x = 0 = > barx = 4, "медіана" = 4 "але немає режиму" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 маємо 3,4,5,5,8 медіана = 5 режим = 5:. x = 5 Докладніше »

Meanof шість номерів "" 270/6 = 45 Тут є 3 різних набору чисел. Набір з шести, набір з двох і набір з усіх восьми. Кожен набір має своє власне значення. "середнє" = "Всього" / "кількість чисел" "" АБО M = T / N Зверніть увагу, що якщо ви знаєте середнє значення та кількість чисел, ви можете знайти загальну кількість. T = M xxN Можна додавати числа, ви можете додавати підсумки, але не можна додавати кошти разом. Отже, для всіх восьми чисел: Сума 8 xx 41 = 328 Для двох чисел: Сума 2xx29 = 58 Отже, загальна кількість інших шести чисел 328-58 = 270 Середнє з шести чисел = 270 / Докладніше »

8 Середовище набору чисел - це сума чисел над підрахунком набору (число значень). Ми маємо набір з чотирьох чисел, а середнє значення 5. Ми можемо бачити, що сума значень 20: 20/4 = 5 Ми маємо інший набір з трьох чисел, середнє значення яких 12. 3 = 12 Щоб знайти середнє з семи чисел разом, ми можемо додати значення разом і розділити на 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Докладніше »

Стійкий в цьому випадку означає, що він може витримувати крайні значення. Приклад: Уявіть собі групу з 101 людини, які мають середнє значення (= середнє) у банку $ 1000. Буває також, що середня людина (після сортування на банківському балансі) також має в банку $ 1000. Це медіана означає, що 50 (%) мають менше і 50 мають більше. Зараз один з них виграє лотерейний приз в розмірі $ 100000, і він вирішує поставити його в банк. Значення одразу зросте з $ 1000 до $ 2000, оскільки воно обчислюється шляхом ділення загальної суми на 101. Медіана ("середина рядка") буде спокійною, тому що буде ще 50 з меншим, а 50 з більш Докладніше »

259459200 Якщо я читаю це правильно, то якщо екзаменатор може призначити позначки тільки в кратних 2. Це тоді означатиме, що є лише 15 варіантів з 30 позначок .i.e. 30/2 = 15 Потім ми маємо 15 варіантів, розподілених по 8 запитанням. Використовуючи формулу для перестановок: (n!) / ((N - r)!) Де n - кількість об'єктів (у цьому випадку знаки в групах 2). А r - скільки взято за один раз (у даному випадку 8 запитань) Отже, ми маємо: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Докладніше »

Вони залежні. Подія "спала пізно" впливає на ймовірність іншої події "пізно до школи". Приклад незалежних подій неодноразово перевертали монетку. Оскільки монета не має пам'яті, ймовірності на другому (або пізнішому) кидку залишаються 50/50 - за умови, що це чесна монета! Додатково: Ви можете подумати над цим: Ви зустрічаєте друга, з яким ви не розмовляли протягом багатьох років. Все, що ви знаєте, це те, що він має двох дітей. Коли ви зустрінете його, він має свого сина з ним. Які шанси, що інша дитина також є сином? (Ні, це не 50/50) Якщо ви отримаєте це, ви ніколи не будете турбуватися про залежн Докладніше »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Ця особлива проблема - перестановка. Нагадаємо, різниця між перестановками та комбінаціями полягає в тому, що з перестановками порядки мають значення. Враховуючи те, що питання запитує, як багато студентів можуть вибудувати для перерви (тобто, скільки різних порядків), це перестановка. Уявіть на мить, що ми заповнювали лише дві позиції, позицію 1 і позицію 2. Для того, щоб розрізняти наших учнів, тому що порядок має значення, ми призначимо кожному лист від А до G. Тепер, якщо ми заповнюємо ці позиції одночасно, ми маємо сім варіантів для заповнення першої позиції: A, B, C, D, E, F і G Докладніше »

У 84 способах ця група може бути обрана. Число виділень об'єктів "r" з заданих "n" об'єктів позначається nC_r і задається nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 У 84 способах ця група може бути обрана. [Ans] Докладніше »

Див. Нижче ідею про те, як підійти до цієї відповіді: Я вважаю, що відповідь на питання про методологію щодо виконання цієї проблеми полягає в тому, що комбінації з ідентичними елементами в межах популяції (наприклад, наявність 4n карт з n числами типів A, B, C і D) виходить за межі здатності комбінаційної формули обчислити. Натомість, на думку д-ра Math на mathforum.org, ви в кінцевому підсумку потребуєте декількох методів: розповсюдження об'єктів у різні клітини та принцип виключення включення. Я прочитав цю статтю (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html), яка безпосередньо стосується питання про те, як Докладніше »

У автобіографії Марка Твена ця фраза була приписана Бенджаміну Дизраелі, британському прем'єр-міністру 1800-х років. Твен також був відповідальним за широке використання цієї фрази, хоча, можливо, він був використаний набагато раніше, сер Чарльз Ділке та інші. По суті, фраза саркастично виражає сумніви щодо статистичних доказів, порівнюючи їх з брехнею, припускаючи, що вона часто вводить в оману змінні або використовуються поза контекстом. Для цілей цієї фрази "статистика" використовується для позначення "даних". Докладніше »

50% даних знаходяться в коробці. Коробка в коробці & графіка вусів формується з використанням значень Q1 і Q3 в якості кінцевих точок. Це означає, що Q1-> Q2 і Q2-> Q3 включено. Оскільки кожен діапазон даних Q містить 25% даних у графіці вікна та вуса, вікно містить 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Докладніше »

75% Якщо ви працюєте з квартилями, спочатку замовляйте свої справи за вартістю. Потім ви розділяєте свої справи на чотири рівні групи. Значення випадку на кордоні між першим квартом і другим називається першим квартилем або Q1 між другим і третім Q2 = медіана І між третьою і четвертою Q3 Отже, в Q3-точці ви пройшли три чверті ваші цінності. Це 75%. Додатково: При великих наборах даних також використовуються процентилі (випадки потім поділяються на 100 груп). Якщо значення називається на 75-му процентилі, це означає, що 75% випадків має нижчу величину. Докладніше »

N = 3 p (n) = "Попадання на 1-й раз на n-му дослідженні" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Межа нерівності" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" є рішенням квадратичного рівняння в "p": "" диску: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 мкм 25) / 1250 = 3/25 "або" 4/25 "" Так "p (n)" є від'ємним між цими двома значеннями. " p (n) = 3/25 = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 => 3/5 = 0.8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0.8) ) = 2 &qu Докладніше »

22 Середа вимірюється шляхом взяття суми значень і діленням на кількість значень: "середнє" = "сума" / "кол" Кеті вже зробила чотири іспити і повинна мати п'яту, тому ми маємо 76, 74, 90, 88 і x. Вона хоче, щоб її загальний показник був не менше 70. Ми хочемо знати, що мінімальна оцінка x повинна бути для досягнення щонайменше 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 І тепер ми вирішуємо для x: 328 + x = 350 x = 22 Докладніше »

122 Mean = Сума тестів, поділена на загальну кількість тестів. Нехай x = 5-й тест-показник Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Вирішіть спочатку множенням обох сторін рівняння на 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + х)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + х = 450 Вирішіть для x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Докладніше »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "відхилення = 25" => "стандартне відхилення" = sqrt (25) = 5 "Переходимо з N (10, 5) до нормалізованого нормального розподілу:" I) z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(таблиця для z-значень)" II) z = (13.5 - 10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 "(таблиця для z- значення) "=> P (" між 8 і 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 і 13.5 замість 8 і 13 з-за безперервності "" корекції дискретних значень. " Докладніше »

Для кожного з 20 посилань є 7 варіантів, кожен раз, коли вибір не залежить від попереднього вибору, тому ми можемо приймати продукт. Загальна кількість варіантів вибору = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Але, оскільки ланцюжок може бути зворотним, нам потрібно рахувати різні послідовності. По-перше, підраховуємо кількість симетричних послідовностей: тобто останні 10 зв'язків приймають дзеркальне відображення перших 10 зв'язків. Кількість симетричних послідовностей = кількість шляхів, так що вибирайте перші 10 зв'язків = 7 ^ (10) За винятком цих симетричних послідовностей, несиметричні послідовності можуть бути зм Докладніше »

N = 13 "Назвіть кількість мармуру в мішку", n. "Тоді маємо" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "диск:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 пм 161) / 42 = 16/3 "або" 13 "Коли n є цілим числом, потрібно прийняти друге рішення (13):" => n = 13 Докладніше »

0,0,12,19,19 - це одна можливість. У нас є 5 баскетбольних ігор, де Тайлер набрав середнє значення 10 балів і медіану 12 балів. Медіана є середнім значенням, тому ми знаємо, що очки, які він набрав, мають два значення нижче 12 і два значення вище. Середнє значення обчислюється шляхом підсумовування значень і ділення на кількість. Щоб мати середнє значення 10 очок за 5 ігор, ми знаємо: "середній" = "сума набраних очок" / "кількість ігор" => 10 = 50/5 І тому кількість очок за 5 ігор дорівнює 50 балів. Ми знаємо, що 12 забито в одній грі, і тому інші очки будуть рівними: 50-12 = 38, знову ж та Докладніше »

P (z <1.96) означатиме використання стандартного нормального розподілу, і знаходити площу під кривою ліворуч від 1.96 наша таблиця дає нам область ліворуч від z-оцінки, нам просто потрібно шукати значення на стіл, який нам дасть. P (z <1,96) = 0,975, яку можна записати як 97,5% Докладніше »

Посилання на пояснення Послідовні етапи розрахунку значень z є такими: Розрахуйте середнє значення серії. Розрахуйте стандартне відхилення серії. Нарешті обчислити значення z для кожного значення x, використовуючи формулу z = sum (x-barx) / sigma Згідно з розрахунком, значення z = 209 більше, ніж 2. Докладніше »

Резистентною мірою є те, на яку не впливають викиди.Наприклад, якщо у нас є впорядкований список чисел: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Середнє значення: 11 Медіана дорівнює 5 Середнє значення в цьому випадку більше, ніж більшість чисел у списку, тому що це Впливає так сильно на 50, в даному випадку сильний викид. Медіана залишиться 5, навіть якщо останній номер у впорядкованому списку набагато більший, оскільки він просто надає середній номер у впорядкованому списку чисел. Докладніше »

Графік з короткою і ниткою коміркою - це тип графіка, який має статистику з п'ятизначного резюме. Ось приклад: П'ятизначне резюме складається з: Minumum: найменше значення / спостереження Нижній квартиль або Q1: "медіана" нижньої половини даних; лежить у 25% даних Медіана: середнє значення / спостереження Вища квартиль або Q3: "медіана" верхньої половини даних; лежить на 75% даних Максимум: найвище значення / спостереження Міжквартильний діапазон (IQR) - це діапазон нижнього квартиля (Q1) і верхнього квартиля (Q2). Іноді існують також викиди. Викиди виникають, коли вони знаходяться поза діапазон Докладніше »

Коли ви групуєте значення в класах, ви повинні встановити ліміти. Приклад Скажімо, що ви вимірюєте висоту 10000 дорослих. Ці висоти вимірюються точно до мм (0,001 м). Щоб працювати з цими значеннями і робити статистику по них, або складати гістограми, такий тонкий розподіл не працюватиме. Таким чином, ви групуєте свої значення в класи. Скажімо в нашому випадку ми використовуємо інтервали 50 мм (0,05 м). Тоді у нас буде клас 1.50 - <1.55 м, 1.55 - <1.60 м і т.д. Насправді, клас 1.50-1.55 м має всіх від 1.495 (які будуть округлені вгору) до 1.544 (які будуть округлені вниз. Існують інші набори даних, де обмеження класі Докладніше »

Основною перевагою використання вибірки, а не перепису, є ефективність. Припустимо, що хтось хоче знати, що середня думка Конгресу є серед осіб 18-24 (тобто, вони хочуть знати, який рейтинг Конгресу є серед цієї демографічної групи). У 2010 році було більше 30 мільйонів осіб у цьому віковому діапазоні, розташованому в США, відповідно до перепису населення США. Перехід до кожного з цих 30 мільйонів людей і запит їх думки, хоча це, безумовно, призведе до дуже точних результатів (якщо ніхто не збрехав), буде надзвичайно дорогим з точки зору часу та ресурсів. Крім того, враховуючи, що особиста реакція будь-якої окремої особи м Докладніше »

Докладніше »

У налаштуванні BInomial є два можливих результату на подію. Важливими умовами для використання біноміальної установки в першу чергу є: Є тільки дві можливості, які ми будемо називати Добрим або Невдалим Імовірність співвідношення між Добрим і Невдалим не змінюється під час спроб Іншими словами: результат одна спроба не впливає на наступний Приклад: Ви кидаєте кістки (по одному за раз), і ви хочете знати, які шанси, що ви кидаєтеся, якщо не вистачить 1 шість в 3 спроби. Це типовий приклад біноміального: Є тільки дві можливості: 6 (шанс = 1/6) або не-6 (шанс = 5/6) Умирає не має пам'яті, так що: кожен наступний рол має т Докладніше »

Важливі характеристики "кругової діаграми" Перед побудовою "кругової діаграми" нам потрібно мати деякі важливі речі. ми повинні мати: TOP 5 ВАЖЛИВІ ЕЛЕМЕНТИ Два або більше даних. Виберіть ідеальні кольори, щоб побачити легкі наші дані. Покладіть титул голови перед нашим графіком. Помістіть легенду в діаграмі (ліворуч або праворуч) Додайте речення, яке описує діаграму, внизу нашої діаграми. (короткий) Дивіться також малюнок: Докладніше »

R-квадрат не повинен використовуватися для валідації моделі. Це значення, яке ви переглядаєте після перевірки вашої моделі. Лінійна модель перевіряється, якщо дані є однорідними, дотримуються нормального розподілу, пояснювальні змінні є незалежними, і якщо ви точно знаєте значення ваших пояснювальних змінних (вузька помилка на X), R-квадрат можна використовувати для порівняння двох моделей, ви вже перевірили. Найбільше значення має той, який найкраще відповідає даним. Проте, можливо, існують кращі індекси, такі як AIC (критерій Akaike) Докладніше »

Середнє арифметичне ~ 424,4 Стандартне відхилення ~ ~ 642,44 Вхідний набір даних: {115, 89, 230, -12, 1700} Арифметичне значення = (1 / n) * Sigma (x_i), де, Sigma x_i відноситься до Суми всіх елементи в наборі вхідних даних. n - загальна кількість елементів. Стандартне відхилення sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - бар x) ^ 2) Sigma (x_i - бар x) ^ 2 відноситься до середньої величини квадратних відмінностей від значення Mean Зробити таблицю значень, як показано: Отже, Середнє арифметичне ~ 424,4 Стандартне відхилення ~ ~ 642,44 Сподіваюся, що це допоможе. Докладніше »

Середнє значення 3.5, а стандартне відхилення - 1.83 Сума термінів 35, отже, середнє значення {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} становить 35/10 = 3.5, оскільки це просто середнє значення терміни. Для стандартного відхилення необхідно знайти середнє значення квадратів відхилень термінів від середнього, а потім - їхнього квадратного кореня. Відхилення становлять {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5}, а сума їхніх квадратів дорівнює (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 або 33,50 / 10, тобто 3,35. Отже, стандартне відхилення становить sqrt3.35, тобто 1.83 Докладніше »

Середній = 5.25колір (білий) ("XXX") Середній = 4.5 кольору (білий) ("XXX") Режим = 4 Населення: відхилення = 3.44колір (білий) ("XXX") Стандартне відхилення = 1.85 Зразок: колір (білий) ) ("X") Відхилення = 43.93колір (білий) ("XXX") Стандартне відхилення = 1,98 Середнє арифметичне значення значень даних Median - це середнє значення, коли значення сортування даних (або середнє значення 2) середні значення, якщо є парне число значень даних). Режим - це значення даних, що відбуваються з найбільшою частотою. Відхилення і стандартне відхилення залежать від того, чи вважаються Докладніше »

Середнє (середнє) і серединне (середина). Деякі додадуть режим. Наприклад, з набором значень: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Середнє - середнє арифметичне: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Медіана - це рівновіддалене (числове) значення від границі діапазону. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 ПРИМІТКА: У цьому наборі даних це те ж саме значення, що і середнє, але це звичайно не так. Режим є найпоширенішим значенням у наборі. У цьому наборі немає жодних дублікатів. Це загальноприйнята статистична міра центральної тенденції. Мій особистий досвід зі статистикою полягає в тому, що, хоча він, безумовно, мо Докладніше »

Середнє (середнє) і стандартне відхилення можна отримати безпосередньо з калькулятора в режимі стат. Це дає barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Строго кажучи, оскільки всі точки даних у пробному просторі є цілими числами, ми повинні виразити середнє значення також як ціле число до правильного числа значущих цифр, тобто barx = 220. 2 стандартні відхилення, залежно від того, чи потрібно вибірка або стандартне відхилення населення, також округлені до найближчого цілого значення, s_x = 291 і sigma_x = 280 Діапазон просто x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. Щоб знайти медіану, нам необхідно розмістити вибірковий прос Докладніше »

Так, цей приклад відповідає "кореляції проти причинності". Хоча дані власника є чудовим доказом кореляції, власник не може укласти причинності, оскільки це не випадковий експеримент. Натомість, що трапилося тут, це те, що ті, хто хотів володіти домашнім улюбленцем і були здатні його забезпечити, були людьми, які потрапили в домашніх тварин. Прагнення до власного вихованця виправдовує їхнє щастя, а можливість дозволити собі вихованця вказує на те, що вони, ймовірно, були фінансово незалежними, вони, мабуть, не мали великих боргів, термінальних хвороб тощо. може вилікувати депресію, це дані від власника не доводять Докладніше »

Якщо даними даними є вся сукупність, то: колір (білий) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1,27 Якщо наведені дані є вибірковою сукупністю, то колір (білий) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34 Знайти дисперсію (sigma_ "pop" ^ 2) і стандартне відхилення (sigma_ "pop") популяції Знайти суму значень популяції Розділити на кількість значень у популяції, щоб отримати середнє Для кожного значення популяції обчислити різницю між цією величиною і середньою, то квадратну різницю Обчислити суму квадратних відмінностей О Докладніше »

Variance = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) спочатку знаходить середнє: середнє = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 знаходять відхилення для кожного числа - це робиться шляхом віднімання середнього: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4, потім квадрату кожного відхилення: (-466,6) ^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76 дисперсія є середнім з цих значень: дисперсія = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) Стандартне відхилення - квадратний корінь з дисперсії: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Докладніше »

Дисперсія популяції: sigma ^ 2 ~ = 476,7, а стандартне відхилення популяцій - квадратний корінь з цього значення: sigma ~ = 21,83. По-перше, припустимо, що це ціла сукупність значень. Тому ми шукаємо дисперсію населення. Якщо б ці числа були сукупністю зразків з більшої популяції, ми б шукали дисперсію вибірки, яка відрізняється від дисперсії популяції на коефіцієнт n // (n-1) Формула для дисперсії популяції sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2, де mu - середнє число населення, яке можна обчислити з mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i mu = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 80 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) /12=91/12=7.58bar3 Тепер мож Докладніше »

Припускаючи, що ми маємо справу з усім населенням, а не тільки з прикладом: дисперсія sigma ^ 2 = 44,383.45 Сигма стандартного відхилення = 210.6738 Більшість наукових калькуляторів або таблиць дозволить вам безпосередньо визначити ці значення. Якщо потрібно зробити це більш методичним способом: Визначте суму даних. Обчислити середнє значення, розділивши суму на кількість записів даних. Для кожного значення даних обчислюють його відхилення від середнього, віднімаючи значення даних із середнього. Для відхилення кожного значення даних від середнього значення обчислюють квадратичне відхилення від середнього значення шляхом кв Докладніше »

S = sigma ^ 2 = 815,41-> дисперсія sigma = 28,56-> 1 стандартне відхилення Дисперсія є своєрідною мірою зміни даних про лінію найкращого пристосування. Це походить від: sigma ^ 2 = (сума (x-barx)) / n Де сума означає, що додати все це barx є середнє значення (іноді вони використовують mu) n - кількість даних, що використовуються sigma ^ 2 є дисперсією (іноді вони використовують s) сигма - це одне стандартне відхилення Це рівняння, при цьому трохи маніпуляції закінчуються як: sigma ^ 2 = (сума (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" для відхилення sigma = sqrt (( сума (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" за 1 стандартне Докладніше »

Дисперсія (популяція): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Стандартне відхилення (популяція): sigma_ "pop" = 3.55 Сума значень даних - 42 Середнє значення (mu) даних 42/7 = 6 Для кожного із значень даних ми можемо обчислити різницю між значенням даних і середнім, а потім квадратну різницю. Сума квадратних відмінностей, поділена на кількість значень даних, дає дисперсію популяції (sigma_ "pop" ^ 2). Квадратний корінь дисперсії населення дає стандартне відхилення населення (sigma_ "pop"). Примітка: Я припускав, що значення даних представляють всю популяцію. Якщо значення даних є лише зразком з бі Докладніше »

F-тест припускає, що дані нормально розподілені і що зразки незалежні один від одного. F-тест припускає, що дані нормально розподілені і що зразки незалежні один від одного. Дані, які відрізняються від нормального розподілу, можуть бути викликані декількома причинами. Дані можуть бути перекошеними або розмір вибірки може бути занадто малим, щоб досягти нормального розподілу. Незалежно від причини, F-тести припускають нормальний розподіл і призводять до неточних результатів, якщо дані істотно відрізняються від цього розподілу. F-тести також припускають, що точки даних незалежні один від одного. Наприклад, ви вивчаєте популя Докладніше »

Оскільки не існує математичного рівняння, яке може обчислити площу під нормальною кривою між двома точками, немає формули, щоб знайти ймовірність у z-таблиці, яка б вирішувалася вручну. Саме тому забезпечуються z-таблиці, як правило, з точністю до 4 десяткових знаків. Але є формули для розрахунку цих ймовірностей на дуже високій точності, використовуючи програмне забезпечення, таке як Excel, R, та обладнання, таке як калькулятор TI. У excel, знаходяться ліворуч від z задається: NORM.DIST (z, 0,1, true) У TI-калькуляторі, ми можемо використовувати нормальскd (-1E99, z), щоб отримати область ліворуч від того z значення t . Докладніше »

Chi Squared розподіли можуть бути використані для опису статистичних величин, які є функцією суми квадратів. Розподіл Chi Squared - це розподіл величини, яка є сумою квадратів k нормально розподілених випадкових величин. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF розподілу Chi Squared задається: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Де k - число ступенів свободи, а x - значення Q, для якого ми шукаємо ймовірність. Корисність розподілу Chi Squared полягає в моделюванні речей, які включають суми квадратних значень. Двома конкретними прикладами є: Аналіз тестів на відхилення (дисперсія - це сума квадрат Докладніше »

Одним із застосувань ко-дисперсії є вивчення кореляції. Коли ми маємо зразкові дані, що відносяться до двох залежних змінних, ко-дисперсія стає актуальною. Ко-дисперсія є мірою впливу варіації між двома змінними. Коли ми маємо дві залежні змінні - X і Y, ми можемо досліджувати варіації в значеннях X - це sigma_x ^ 2, коли зміна значення Y - дисперсія y sigma_y ^ 2. Вивчення одночасної зміни між X і Y називається COV (X, Y) або sigma_ (xy). Докладніше »

Він виявляє форму взаємозв'язку між змінними. Будь ласка, зверніться до моєї відповіді на питання Що таке регресійний аналіз ?. Він виявляє форму взаємозв'язку між змінними. Наприклад, чи є відносини сильно позитивно пов'язані, сильно негативно пов'язані або немає ніякого зв'язку. Наприклад, продуктивність дощів і сільського господарства повинна бути сильно корельована, але відношення не відоме. Якщо ми визначимо врожайність сільськогосподарських культур для позначення продуктивності сільського господарства, то розглянемо дві змінні врожайності y та кількості опадів x. Побудова лінії регресії y на х мав Докладніше »

Z-Score повідомляє вам положення спостереження щодо решти його розподілу, виміряне в стандартних відхиленнях, коли дані мають нормальний розподіл. Зазвичай ви бачите позицію як значення X, яке дає фактичне значення спостереження. Це інтуїтивно, але не дозволяє порівняти спостереження з різних дистрибутивів. Крім того, потрібно перетворити ваші X-бали на Z-бали, так що ви можете використовувати стандартні таблиці нормального розподілу для пошуку значень, що відносяться до Z-балів. Наприклад, ви хочете знати, якщо швидкість качки восьмирічного віку надзвичайно хороша в порівнянні з його або її лігою. Якщо середня швидкість к Докладніше »

Кореляція: дві змінні мають тенденцію змінюватися разом. Для позитивної кореляції, якщо одна змінна зростає, то інша також збільшується в даних даних. Причина: одна змінна викликає зміни в іншій змінній. Значна різниця: кореляція може бути просто збігом. Або, можливо, третя змінна змінює два. Наприклад: Існує кореляція між "збирається спати в туфлях" і "пробудження з головним болем". Але це відношення не є причинним, тому що справжньою причиною цього збігу є (занадто багато) алкоголь. Докладніше »

Дивись нижче. Враховуючи: не p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Логічні оператори: "не p:" не p, ~ p; "і:" ^^; або: vv Logic Tables, заперечення: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "F |" "F |" "T |" T | Логічні таблиці та & або: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq "" | Докладніше »

~ = 0.9391 Перш ніж потрапити до самого питання, давайте поговоримо про метод його вирішення. Скажімо, наприклад, що я хочу пояснити всі можливі результати від перевертання чесної монети тричі. Я можу отримати HHH, TTT, TTH і HHT. Ймовірність H дорівнює 1/2 і ймовірність для T також 1/2. Для HHH і для TTT, тобто 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 кожен. Для TTH і HHT, це також 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 кожен, але так як є 3 способи я можу отримати кожен результат, це закінчується тим, що 3xx1 / 8 = 3/8 кожен. Коли я підсумовую ці результати, я отримую 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - це означає, що зараз у мене є всі можливі результати Докладніше »

Кількісні дані - це цифри: висота; ваги; швидкості; кількість власних домашніх тварин; років; Якісні дані не є цифрами. Вони можуть включати улюблені продукти; релігії; етнічні групи; Дискретні дані - це числа, які можуть приймати конкретні, розділені значення. Наприклад, коли ви ролите одну плашку, ви отримуєте 1, 2, 3, 4, 5 або 6. Ви не можете отримати значення 3,75. Безперервні дані - це числа, які можуть приймати всі види десяткових або дробових значень. Наприклад, Вашу вагу можна виміряти точно як 92,234 кілограми. Ваша швидкість не стрибає від 10 миль / год до 11 миль / год; він рухається через кожну десяткову між ни Докладніше »

Часто можна поглянути на IQR (Interquartile Range), щоб отримати більш «реалістичний» погляд на дані, оскільки це усуне викиди в наших даних. Таким чином, якщо у вас був набір даних, такий як 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Тоді, якщо ми повинні були взяти середнє значення тільки для нашої IQR, це було б більш "реалістичним" для нашого набору даних, як якщо б ми просто взяли нормальне значення, то одне значення 2956 трохи зіпсує дані. відхилення, як таке, може виходити з чогось простого, як помилка помилки, так що показує, як може бути корисно перевірити IQR Докладніше »

Оскільки назва теми вказує на те, що дисперсія є "мірою мінливості" Дисперсія є мірою мінливості. Це означає, що для набору даних можна сказати: "Чим вище відхилення, тим більше різних даних". Приклади Набір даних з невеликими відмінностями. A = {1,3,3,3,3,4} бар (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 сигма ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) сигма ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) сигма ^ 2 = 1/3 Набір даних з більшими відмінностями. B = {2,4,2,4,2,4} бар (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 сигма ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) сигма ^ 2 = 1/6 * (3 * 1 + 3 * 1) сигма ^ 2 Докладніше »

Центральним значенням є представлення цілих даних. > Якщо ми подивимося на частотні розподіли, з якими ми зустрічаємося на практиці, то побачимо, що існує тенденція змінювати значення для кластера навколо центрального значення; іншими словами, більшість значень лежать в невеликому інтервалі про центральне значення. Цю характеристику називають центральною тенденцією частотного розподілу. Центральне значення, яке приймається як подання цілих даних, називається мірою центральної тенденції або середньою. Щодо розподілу частот, середнє значення також називається мірою розташування, оскільки це допомагає визначити розташуванн Докладніше »

Номінальний рівень - лише мітки даних у різних категоріях, наприклад, класифікація як: чоловічий або жіночий порядковий рівень - дані можна впорядковувати і упорядковувати, але різниця не має сенсу, наприклад: ранжування як перше, друге і третє. Рівень інтервалу - дані можна впорядковувати так само, як і відмінності, але множення / ділення неможливе. наприклад: класифікація як різні роки, такі як 2011, 2012 і т.д. Рівень співвідношення - замовлення, різниця і множення / ділення - всі операції можливі. Наприклад: Вік в роках, температура в градусах і т.д. Дискретна змінна - змінна може приймати тільки точки, а не значення м Докладніше »

Ogive - це інша назва кумулятивної кривої частоти. У кожній точці огина ми отримуємо кількість спостережень менше, ніж абсциса цієї точки. Ця відповідь дається, беручи до уваги менше, ніж ogive. В іншому випадку крива дасть кількість спостережень більше, ніж абсциса. Менше, ніж кумулятивне розподіл частот, можна отримати, послідовно додаючи частоти класів і записуючи їх проти верхньої межі класів. Докладніше »

(32/52) У колоді карт половина карт червоного кольору (26) і (якщо не вважається джокером) ми маємо 4 гнізда, 4 королеви і 4 королі (12). Проте з картинок 2 гнізда, 2 королеви і 2 королі червоні. Що ми хочемо знайти, це "ймовірність нанесення червоної картки чи картинки". Наші відповідні ймовірності - це малювання червоної картки або карти-карти. P (червоний) = (26/52) P (малюнок) = (12/52) Для комбінованих подій використовуємо формулу: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn) B) Що означає: P (малюнок або червоний) = P (червоний) + P (малюнок) -P (червоний і малюнок) P (малюнок або червоний) = (26/52) + (12/52) - (6 Докладніше »

Як прогноз, так і довірчі інтервали є вужчими біля середнього, це можна легко побачити у формулі відповідного поля помилок. Нижче наведено похибку довірчого інтервалу. E = t _ {alpha / 2, df = n-2} s_e sqrt {(frac {1} {n} + frac {(x_0 - x {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Далі наведено похибку для інтервалу прогнозу E = t _ {alpha / 2, df = n-2} s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - b {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} В обох цих пунктах ми бачимо термін (x_0 - b {x}) ^ 2, який масштабується як квадрат відстані від точка прогнозування від середнього. Саме тому CI і PI є найменшим у середньому. Докладніше »

Приблизно 61,5% Імовірність того, що ноутбук є дефектним (6/22) Імовірність того, що ноутбук не є дефектним (16/22) Імовірність того, що принаймні один ноутбук є дефектним, задається: P (1 дефектним) + P (2 дефектна) + P (3 дефектна), оскільки ця ймовірність є кумулятивною. Нехай X - це кількість дефектних ноутбуків. P (X = 1) = (3 вибираємо 1) (6/22) ^ 1 раз (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 вибираємо 2) (6/22) ^ 2 рази ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 вибираємо 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (підсумуємо всі ймовірності) = 0,61531 приблизно 0,615 Докладніше »

Літери "bi" означають два. Таким чином, бімодальний розподіл має два режими. Наприклад, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} є бімодальним як з 3, так і з 12 як окремі окремі режими. Зауважте, що режими не повинні мати однакову частоту. Сподіваюся, що допоміг Джерело: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Докладніше »

Бімодальний графік ілюструє бімодальний розподіл, який сам по собі визначається як безперервний розподіл ймовірностей з двома режимами. Взагалі, графік функції щільності ймовірності цього розподілу буде нагадувати розподіл «двох горбів»; тобто, а не єдиний пік, присутній в нормальному розподілі або кривій дзвінка, графік буде мати два піки. Бімодальні розподіли, хоча можливо менш поширені, ніж звичайні розподіли, все ще відбуваються в природі. Наприклад, лімфома Ходжкіна - це хвороба, яка частіше зустрічається у двох специфічних вікових групах, ніж у людей інших віків; зокрема, у молодих людей у віці 15-35 років Докладніше »

"Bin" у гістограмі - це вибір одиниці та відстані на осі X.Всі дані в розподілі ймовірностей, представлені візуально за допомогою гістограми, заповнюються у відповідні бункери. Висота кожного бен є вимірюванням частоти, з якою дані з'являються всередині діапазону цього бен в розподілі. Як приклад, у наведеному нижче прикладі гістограми кожна смуга, що піднімається вгору від осі X, є єдиним бункером. І в бункері з висоти 75 до висоти 80, є 10 точок даних (у цьому випадку є 10 вишневих дерев висотою від 75 до 80 футів). Джерело: сторінка Вікіпедії на гістограмі Докладніше »

Див. Повне пояснення. Коли у нас є 100 монет, і ми даємо ці монети набору людей будь-яким способом, то кажуть, що ми розповсюджуємо монети. Подібним чином, коли загальна ймовірність (яка дорівнює 1) розподілена між різними значеннями, пов'язаними з випадковою змінною, ми розподіляємо ймовірність. Отже, це називається розподілом ймовірностей. Якщо існує правило, яке визначає, яка ймовірність повинна бути приписана якому значенню, то таке правило називається функцією розподілу ймовірностей. Біноміальне розподіл отримує свою назву, оскільки правило, яке визначає різні ймовірності, є термінами біноміальної експансії. Докладніше »

Розподіл хі-квадрат є одним з найбільш поширених розподілів і є розподілом статистики хі-квадрат. Розподіл хі-квадрат є одним з найбільш поширених розподілів. Це розподіл суми квадрата стандартного нормального відхилення. Середнє значення розподілу дорівнює ступеням свободи, а дисперсія розподілу хі-квадрату два помножена на ступені свободи. Це розподіл, який використовується при проведенні тесту хі-квадрат порівняння спостережуваних і очікуваних значень і при проведенні тесту хі-квадрат для тестування на відмінності в двох категоріях. Тут можна знайти критичні значення розподілу хі-квадрат. Відповідна відповідь Сократа, я Докладніше »

Тест на хі-квадрат для тесту на незалежність, якщо існує значне співвідношення між двома або більше групами категоріальних даних від однієї популяції. Тест на хі-квадрат для тесту на незалежність, якщо існує значне співвідношення між двома або більше групами категоріальних даних від однієї популяції. Нульова гіпотеза для цього тесту полягає в тому, що немає ніякого відношення. Це один з найбільш часто використовуваних тестів у статистиці. Щоб скористатися цим тестом, ваші спостереження повинні бути незалежними, і ваші очікувані значення повинні бути більше п'яти. Рівняння для обчислення квадрата хі вручну - ось приклад Докладніше »

Тест chi ^ 2 використовується для дослідження того, чи відрізняються розподіли категоріальних змінних один від одного. Тест chi ^ 2 може бути використаний тільки на фактичних номерах, а не на відсотках, пропорціях або засобах. Статистика chi ^ 2 порівнює порівняння або підрахунки категоричних відповідей між двома або більше незалежними групами. Підсумок: тест chi ^ 2 використовується для дослідження того, чи відрізняються розподіли категоріальних змінних один від одного. Докладніше »

Див. Нижче: Комбінація являє собою групування окремих об'єктів, незалежно від порядку, у якому групування здійснюється. Наприклад, рука в покері - це комбінація - ми не дбаємо, в якому порядку ми роздаємо карти, тільки що ми проводимо Royal Flush (або пару 3s). Формула для пошуку комбінації: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) З n = "населенням", k = " Вибір "Як, наприклад, кількість можливих 5-карткових покерних рук: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Давайте оцінюємо це! (52xx51xxcancelcolor (помаранчевий) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (червоний) 48 ^ 2xxcancelcolor ( Докладніше »

F-тест. F-тест є статистичним тестовим механізмом, призначеним для перевірки рівності рівнів популяцій. Це робить це, порівнюючи співвідношення відхилень. Отже, якщо дисперсії рівні, то співвідношення дисперсій дорівнюватиме 1. Всі випробування гіпотез виконуються за припущення, що нульова гіпотеза є істинною. Докладніше »

Ми використовуємо ANOVA для перевірки значних відмінностей між засобами. Ми використовуємо ANOVA або аналіз дисперсії, щоб перевірити значні відмінності між засобами декількох груп. Наприклад, якщо ми хотіли б знати, якщо середній середній бал біології, хімії, фізики та математичного факультету відрізнявся, ми могли б використовувати ANOVA. Якщо б у нас було тільки дві групи, наша ANOVA була б такою ж, як t-тест. Існують три основні припущення ANOVA: Залежні змінні в кожній групі є нормально розподіленими. Дисперсії популяцій в кожній групі рівні. Спостереження незалежні один від одного Докладніше »

Дивись нижче. Категорійна змінна - це категорія або тип. Наприклад, колір волосся - категоріальне значення, або рідне місто - категоріальна змінна. Види, тип лікування та стать є категоричними змінними. Чисельна змінна - це змінна, де вимірювання або число має числове значення. Наприклад, загальна кількість опадів, виміряна в дюймах, є числовим значенням, частота серцевих скорочень - числове значення, кількість чізбургерів, споживаних за годину, - числове значення. Категоріальна змінна може бути виражена як число для цілей статистики, але ці числа не мають такого значення, як числове значення. Наприклад, якщо я вивчаю впли Докладніше »

Одностороння ANOVA - це ANOVA, де є одна незалежна змінна, яка має більше двох умов. Для двох або більше незалежних змінних можна використовувати двосторонній ANOVA. Одностороння ANOVA - це ANOVA, де є одна незалежна змінна, яка має більше двох умов. Це на відміну від двосторонньої ANOVA, де у вас є дві незалежні змінні, і кожна з них має кілька умов. Наприклад, ви повинні використовувати односторонню ANOVA, якщо ви хочете визначити вплив брендів кави на частоту серцевих скорочень. Ваша незалежна змінна - це марка кави. Ви б використовували двосторонній ANOVA, якщо ви хотіли визначити вплив брендів кави та рівні самозареєс Докладніше »

Концепція події є надзвичайно важливою в теорії ймовірностей. Власне, це одна з фундаментальних понять, як точка в геометрії або рівняння в алгебрі. Перш за все розглянемо випадковий експеримент - будь-який фізичний або психічний акт, що має певну кількість результатів. Наприклад, ми рахуємо гроші в нашому гаманці або прогнозуємо вартість індексу фондового ринку завтра. В обох і багатьох інших випадках випадковий експеримент призводить до певних результатів (точна сума грошей, точне значення індексу фондового ринку тощо). Ці індивідуальні результати називаються елементарними подіями, і всі такі елементарні події, пов'я Докладніше »

Дивіться нижче. Випадкова величина є числовими результатами набору можливих значень випадкового експерименту. Наприклад, ми випадково вибираємо взуття з магазину взуття і шукаємо два числових значення його розміру і його ціни. Дискретна випадкова величина має кінцеве число можливих значень або нескінченну послідовність рахункових дійсних чисел. Наприклад, розмір взуття, який може приймати тільки кінцеве число можливих значень. При цьому безперервна випадкова величина може приймати всі значення в інтервалі дійсних чисел. Наприклад, ціна взуття може приймати будь-яке значення, з точки зору валюти. Докладніше »

Регресійний аналіз є статистичним процесом оцінки відносин між змінними. Регресійний аналіз є статистичним процесом оцінки відносин між змінними. Це загальний термін для всіх методів, які намагаються підігнати модель до спостережуваних даних для кількісного визначення взаємозв'язку між двома групами змінних, де акцент робиться на взаємозв'язку між залежною змінною і однією або кількома незалежними змінними. Взаємозв'язок, однак, може бути не точним для всіх спостережуваних точок даних. Отже, дуже часто такий аналіз включає в себе елемент помилки, введений для врахування всіх інших факторів. Спроба досягти співв Докладніше »

Це частотний розподіл, в якому всі числа представлені у вигляді частки або відсотка від повного розміру вибірки. І справді, більше немає. Ви додаєте всі частотні номери, щоб отримати загальну суму = ваш розмір вибірки. Потім ви розділяєте кожне число частоти на розмір вибірки, щоб отримати відносну частотну фракцію. Помножте цю частку на 100, щоб отримати відсоток. Ви можете вставити ці відсотки (або дроби) в окрему колонку після ваших частотних чисел. Кумулятивна частота Якщо ви замовили значення, наприклад тестові оцінки за шкалою від 1 до 10, ви можете використовувати кумулятивні частоти. Вони означають "все до і в Докладніше »

Таблиця відносної частоти є таблицею, яка фіксує кількість даних у відсотковій формі, тобто відносну частоту. Він використовується, коли ви намагаєтеся порівняти категорії в таблиці. Це відносна таблиця частот. Зауважимо, що значення клітин у таблиці є у відсотках замість фактичних частот. Ви знайдете ці значення, поставивши індивідуальні частоти по сукупності рядків. Перевагою відносної частоти таблиць над таблицями частоти є те, що з відсотками можна порівняти категорії. Докладніше »

Коваріація вибірки є вимірюванням того, наскільки великі змінні відрізняються один від одного в межах вибірки. Коваріація говорить вам, як дві змінні пов'язані один з одним у лінійному масштабі. Вона говорить вам, наскільки сильно корелюється ваш X з вашим Y. Наприклад, якщо ваша коваріація більше нуля, це означає, що ваш Y збільшується, коли ваш X збільшується. Зразок статистики - це лише підмножина більшої популяції або групи. Наприклад, ви можете взяти зразок однієї початкової школи в країні замість того, щоб збирати дані з кожної початкової школи в країні. Таким чином, коваріація вибірки є просто коваріацією, виявл Докладніше »

Унімодальний розподіл - це розподіл, який має один режим. Унімодальний розподіл - це розподіл, який має один режим. Ми бачимо один очевидний пік у даних. На зображенні нижче показано унімодальне розподіл: На відміну від цього, бімодальний розподіл виглядає так: У першому зображенні ми бачимо один пік. На другому зображенні ми бачимо, що є два піки. Унімодальний розподіл може бути нормально розподілений, але він не повинен бути. Докладніше »

Див. Пояснення Коли великий обсяг чисельних даних доступний, не завжди можливо вивчити кожен окремий числовий дані і дійти висновку. Отже, існує необхідність скоротити дані до однієї або декількох чисел, щоб можна було порівняти. Саме з цією метою ми маємо заходи центральної тенденції, визначені в статистиці. Міра центральної тенденції дає нам одне числове значення, яке можна використовувати для порівняння. Отже, вона повинна бути числом, яке зосереджено навколо великого обсягу даних - точки гравітаційного тяжіння, до якої притягується будь-яке інше числове значення. У такому випадку відхилення окремих значень від цього це Докладніше »

Значною мірою існують два типи наборів даних - категоріальні або якісні - числові або кількісні A категоріальні дані або не числові дані - якщо змінна має значення спостережень у вигляді категорій, то вона може мати два типи - a. Номінальна b. Початкові a. Номінальні дані отримали назви категорій, наприклад Сімейний стан буде номінальною, оскільки він отримає спостереження в наступних категоріях: Незаміжні, одружені, розлучені / відокремлені, овдовілі b.Ordinal дані також будуть приймати названі категорії, але категорії матимуть ранг. напр. Ризик набуття інфекції на базі лікарні буде мати порядковий набір даних з такими ка Докладніше »

Нормальний розподіл є повністю симетричним, косоподібного розподілу немає. У позитивно перекрученому розподілі "палець" на більшій стороні довший, ніж на іншій стороні, в результаті чого медіана, і особливо середнє, рухається вправо. У негативно перекрученому розподілі ці переміщаються вліво, через більш довгого «пальця» при менших значеннях. Хоча в нормальному режимі розподілу не перекошені, медіана і середнє значення мають однакове значення. (фотографії з Інтернету) Докладніше »

Все це означає мінімум між сумою різниці між фактичним значенням y і передбаченим значенням y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Просто означає, що мінімум між сумою всіх resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 все це означає, що мінімум між сумою різниці між фактичним значенням y і передбаченим значенням y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Таким чином, зводячи до мінімуму помилку між передбаченим і помилковим, ви отримуєте найкращу відповідність для лінії регресії. Докладніше »

Тест хі-квадрат Пірсона може посилатися на тест на незалежність або на тест на придатність. Коли ми посилаємося на "хі-квадрат тесту Пірсона", ми можемо мати на увазі один з двох тестів: хі-квадрат тесту Пірсона незалежності або хі-квадрат тест Пірсона на добро. Достовірність тестів визначає, чи відрізняється розподіл набору даних від теоретичного розподілу. Дані повинні бути непарними. Тести незалежності визначають, чи є незапарні спостереження двох змінних незалежними один від одного. Спостережувані значення Очікувані значення Використовуючи формулу хі-квадрат, ви визначаєте статистику хі-квадрат, ваші ступені Докладніше »

Дисперсія населення - числове число населення, яке відрізняється один від одного. Дисперсія популяції повідомляє, як широко поширюються дані. Наприклад, якщо ваш середній показник дорівнює 10, але у вас є багато змінності в даних, а вимірювання набагато більше і нижче 10, то ви будете мати високу дисперсію. Якщо у вашій популяції середнє значення 10, і у вас дуже мало варіацій, причому більшість ваших даних вимірюється як 10 або близькі до 10, то у вас буде низька дисперсія населення. Дисперсія популяції вимірюється наступним чином: Докладніше »

Розподіл спотворений, якщо один з його хвостів довший за інший. Розглядаючи набір даних, є по суті три можливості. Набір даних грубо симетричний, а це означає, що на лівій стороні медіани існує стільки ж термінів, що і з правого боку. Це не перекіс розподілу. Набір даних має негативний перекіс, що означає, що він має хвіст на негативній стороні медіани. Це проявляється великим сплеском вправо, оскільки існує багато позитивних термінів. Це нерівномірний розподіл. Набір даних має позитивну косу з хвостом до позитивної сторони медіани. Це означає, що існують більш негативні терміни. Докладніше »

Він налаштовується для пояснювального змінного зміщення. Кожен раз, коли ви додаєте додаткову пояснювальну змінну до багатовимірної регресії, R-квадрат збільшиться, що призведе до того, що статистик вірить, що існує сильніша кореляція з доданою інформацією. Для того, щоб виправити це зсув вгору, використовується скоригований R-квадрат. Докладніше »