Статистика

Mean = Сума всіх значень / кількість значень. Зазвичай це найкраща міра центральної тенденції, оскільки вона враховує всі значення. Але на нього легко впливати будь-яка екстремальна цінність. Зауважимо, що середнє може бути визначено тільки на інтервалі і співвідношенні рівня вимірювання Медіана - це середня точка даних, коли вона впорядкована. Зазвичай, коли набір даних має екстремальні значення або перекосується в певному напрямку. Зауважимо, що медіана визначається на порядковому, інтервальному та співвідношенні рівня виміру Режим є найбільш часто зустрічається точкою в даних. Найкраще для номінального набору даних, в я Докладніше »

Середнє значення = 9,22 Медіана = 9 Режим = 10 Діапазон = 2 середнє (середнє) x tally відзначають частотою 10 |||| 4 9 | 3 8 || 2 Всього fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Загальна частота = 4 + 3 + 2 = 9 бар x = (83) / 9 = 9.22 - 10,10,9,9,10,8,9,10 і 8 Розташуйте їх у порядку зростання 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 медіани = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5-й елемент = 9 Mode = той елемент, який виникає частіше за режим = 10 Range = Найбільше значення - Найменший діапазон значень = (10-8) Діапазон = 2 Докладніше »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) з таблиць P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Докладніше »

У Binomial встановленні, є тільки два можливих результатів у спробі. Залежно від того, що ви хочете, ви називаєте одну з можливостей Fail і іншу Succes. Приклад: Ви можете зателефонувати за допомогою 6-го типу з платіжною програмою, а не-6 - Fail. Залежно від умов гри, просування 6 може коштувати вам грошей, і ви можете змінити умови. Коротше кажучи: Є тільки два можливих результату за одну спробу, і ви можете назвати їх так, як ви хочете: Біло-Чорний, Хедс-хвости, що завгодно. Зазвичай той, який ви використовуєте як P у розрахунках, називається (ймовірність) Succes. Докладніше »

"Це означає ймовірність події A, коли подія B відбувається" "Pr (A | B) - умовна ймовірність." "Це означає ймовірність того, що подія А відбудеться, за умови, що" "B відбувається." "Приклад:" "A = кидання 3 очей з кістками" "B = кидання менше 4 очей з кістками" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (тепер ми знаємо тільки 1,2, або 3 очі можливі) " Докладніше »

Тест незалежності chi square допомагає нам знайти, чи асоційовані 2 чи більше атрибутів, чи ні. чи грає шахи допомагають збільшити математику дитини чи ні. Це не міра ступеня взаємозв'язку між атрибутами. це лише говорить про те, чи два принципи класифікації суттєво пов'язані чи ні, без посилання на будь-які припущення щодо форми відносин.Тест гомогенності chi square є розширенням тесту на незалежність… тести гомогенності є корисними для визначення того, чи взяли 2 чи більше незалежних випадкових вибірок з однієї популяції або з різних популяцій. замість одного зразка, як ми використовуємо з проблемою незалежності, Докладніше »

Коваріаційна матриця є більш узагальненою формою простої кореляційної матриці. Кореляція - це масштабована версія коваріації; Зверніть увагу, що два параметри завжди мають однаковий знак (позитивний, негативний або 0). Коли знак є позитивним, змінні вважаються позитивно корельованими; коли знак є негативним, змінні вважаються негативно корельованими; і коли знак дорівнює 0, змінні вважаються некоррельованими. Зауважимо також, що кореляція безрозмірна, оскільки чисельник і знаменник мають однакові фізичні одиниці, а саме добуток одиниць X і Y. Найкращий лінійний предиктор Припустимо, що X є випадковим вектором у RR ^ m і що Докладніше »

Дискретна випадкова величина має кінцеве число можливих значень. Безперервна випадкова величина може мати будь-яке значення (зазвичай в межах певного діапазону). Дискретна випадкова величина зазвичай є цілим числом, хоча це може бути раціональною часткою. Як приклад дискретної випадкової величини: значення, отримане при прокатці стандартної 6-сторонньої помпи, є дискретною випадковою величиною, що має тільки можливі значення: 1, 2, 3, 4, 5 і 6. Як другий приклад дискретна випадкова величина: частка наступних 100 транспортних засобів, які проходять через моє вікно, це сині вантажівки, також є дискретною випадковою величиною Докладніше »

Один із способів пізнання дискретного або безперервного полягає в тому, що у випадку дискретної точки точка матиме масу, а в безперервній точці немає маси. це краще розуміти при спостереженні графіків. Давайте спочатку подивимося на дискретне. Погляньте на його pmf помітити, як маса сидить на пунктах? тепер подивіться на його cdf помітити, як значення йдуть вгору, і що лінія не є безперервною? Це також показує, як маса в точці на pmf Тепер ми будемо дивитися на безперервний випадок спостерігати його pdf-повідомлення, як маса не сидить в точці, але між двома точками? а тепер подивимося на cdf тут ви можете побачити на cdf, Докладніше »

Див. Розділ Пояснення Дисперсія = (сума (x-barx) ^ 2) / N Де - х - штрих спостереження - середнє значення серії N - розмір популяції Sample Variance = (сума (x-barx) ^ 2) / (n-1) Де - х - штрих спостереження - це середнє значення ряду n-1 - ступені свободи (в яких n - розмір вибірки). Докладніше »

Фактично існують три основні типи даних. Якісні або категоріальні дані не мають логічного порядку і не можуть бути переведені в числове значення. Приклад кольору очей, тому що «коричневий» не вище або нижче «синього». Кількісні або числові дані є числами, і таким чином вони "накладають" порядок. Прикладами є вік, висота, вага. Але дивіться! Не всі числові дані є кількісними. Одним із прикладів виключення є код безпеки на кредитній картці - між ними немає логічного порядку. Дані класу вважаються третім типом. Вони не є безперервними, як кількісні дані, але їх можна замовити. Найбільш відомим пр Докладніше »

Це залежить від важливості порядку. Приклад: скажімо, ви обираєте комітет з трьох, який представлятиме ваш клас з 30 студентів: для першого члена ви маєте 30 варіантів. Для другого ви маєте 29 Для третього ви маєте 28 Для всього 30 * 29 * 28 = 24360 можливо Перестановки Тепер це припускає, що порядок вибору є актуальним: перший буде називатися «президентом», другий - «секретарем», а третій буде просто «членом». Якщо це не так (всі три рівні), то порядок, в якому вони вибрані, не є важливим. З трьома підібраними є 3 * 2 * 1 = 3! = 6 можливих замовлень, які всі дають одній групі. Вони називаютьс Докладніше »

Основна відмінність полягає в тому, що безперервні дані вимірюються, а дискретні дані можуть мати лише певні значення. Вони можуть бути лічильними. Приклади безперервного: ** Висота, вага, дохід вимірюються і можуть мати будь-яку цінність. Приклади дискретного: насправді існують два види дискретних даних: Облік: кількість дітей. Змінна класу: Колір очей Докладніше »

Дивіться нижче: Давайте подивимося на цифри 1, 2, 3, 4, 5. Середнє значення - це сума значень, розділених на кількість: 15/5 = 3 Медіана - це середній термін, коли перерахований у висхідній (або низхідній! ) порядок, який дорівнює 3. Отже, в цьому випадку вони рівні. Середнє і медіана будуть по-різному реагувати на різні зміни в наборі даних. Наприклад, якщо я поміняю значення 5 на 15, середнє значення, безумовно, зміниться (25/5 = 5), але медіана залишатиметься однаковою на 3. Якщо набір даних змінюється, коли сума значень становить 15, а середній термін зміни, медіана буде рухатися, але середнє значення залишатиметься: 1 Докладніше »

Ступінь свободи дисперсії дорівнює n, але ступені свободи вибіркової дисперсії дорівнює n-1. Зауважимо, що "Дисперсія" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - бар x) ^ 2 Також відзначимо, що "Sample Variance" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - бар x) ^ 2 Докладніше »

Медіана становить 39 Середнє значення: 39 7/12 Середній набір чисел - це сума всіх чисел, розділених на їх кількість. У цьому випадку середнє значення: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Медіана все більш впорядкованого набору чисел - "середнє" число для множини з непарною кількістю чисел Середнє з 2 "середніх" чисел для набору з парною кількістю чисел. Даний набір вже впорядкований, тому ми можемо розрахувати медіану. У заданому наборі є 12 чисел, тому ми повинні знайти елементи 6 і 7 і розрахувати їх середнє значення: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Докладніше »

Скоригований R-квадрат застосовується тільки до множинної регресії Якщо ви додаєте більше незалежних змінних до багаторазової регресії, значення R-квадрата збільшується, створюючи враження, що у вас є краща модель, яка не обов'язково є такою. Не вдаючись у глибину, скоригований R-квадрат буде враховувати цей ухил збільшення R-квадрата. Якщо ви перевіряєте будь-які результати множинної регресії, ви помітите, що скоригований R-квадрат завжди є менше, ніж R-квадрат, оскільки зміщення було видалено. Метою статистики є оптимізація найкращої комбінації незалежних змінних таким чином, щоб значення скоригованого R-квадрата бул Докладніше »

VAR.S> VAR.P VAR.S обчислює дисперсію за умови, що дані дані є зразком. VAR.P обчислює дисперсію, вважаючи, що дані дані є популяцією. VAR.S = frac {сума (x - b {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac {сума (x - {x}) ^ 2} {N} Оскільки ви використовуєте однакові дані для обох, VAR.S дасть значення, що перевищує VAR.P, завжди. Але ви повинні використовувати VAR.S, оскільки дані дані фактично є зразковими даними. Редагувати: чому дві формули відрізняються? Перевірте виправлення Бесселя. Докладніше »

Найпростіше було б розрахувати середню відстань між кожною точкою даних і середньою. Однак, якщо ви обчислите це безпосередньо, ви закінчите з нулем. Щоб обійти це, ми обчислимо квадрат відстані, отримаємо середнє, потім квадратний корінь, щоб повернути початковий масштаб. Якщо дані x_i, то i - від 1 до n, (x_1, x_2, ....., x_n), а середнє значення - бар x, тоді Std dev = sqrt ((сума (x_i - бар x) ^ 2) / n) Докладніше »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Ця формула може бути використана в окремому ряду спостережень sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n серії n - кількість елементів або спостережень Докладніше »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) очікуване значення x в дискретному випадку E (x) = сума p (x) x, але це з сумою p (x) = 1, наведене тут розподіл не сумиться до 1, тому я припускаю, що існує деяке інше значення і називаємо його p (x = y) = .5 і стандартне відхилення sigma (x) = sqrt (сума (xE (x) )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) сигма (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) сигма (x) = sqrt ( Докладніше »

Q_1 = 15 Якщо у вас є калькулятор TI-84: Ви можете виконати наступні дії: Спочатку покладіть порядки. Потім натисніть кнопку стат. Потім "1: Редагувати" і вперед і ввести свої значення в порядку Після цього натисніть кнопку стат знову і перейдіть на "CALC" і натисніть "1: 1-Var Статистика" прес обчислити. Потім прокрутіть вниз, поки не побачите Q_1. Це значення - ваша відповідь:) Докладніше »

Подивіться нижче :) Спочатку визначте значення Q_1 і Q_3. Як тільки ви знайшли ці значення, ви віднімаєте: Q_3-Q_1 Це називається міжквартильним діапазоном. Тепер помножте результат на 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "ваш результат" Потім додайте результат (R) до Q_3 R + Q_3 і відніміть Q_1 - R У вас буде два числа, які будуть діапазоном. Будь-яке число, розташоване за межами цього діапазону, вважається викидом. Якщо вам потрібні додаткові роз'яснення, будь ласка, запитайте! Докладніше »

Рівняння для лінійної регресії найменших квадратів: y = mx + b, де m = (сума (x_iy_i) - (сума x_i сума y_i) / n) / (сума x_i ^ 2 - ((сума x_i) ^ 2) / n) і b = (сума y_i - m sum x_i) / n для набору n пар (x_i, y_i) Це виглядає жахливо для оцінки (і це, якщо ви робите це вручну); але використовуючи комп'ютер (наприклад, таблицю з колонками: y, x, xy і x ^ 2), це не так уже й погано. Докладніше »

~~ 7.35 Пам'ятайте, що середнє геометричне значення між двома числами a та b є кольором (коричневий) (sqrt (ab) Отже, середнє геометричне значення між 3 та 18 rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) колір (зелений) (rArr) ~~ 7.35 Докладніше »

3.742 округлено до 3 десяткових знаків Середнє геометричне значення з 2 чисел може бути записано як: 2 / x = x / 7 "" larr перехресне множення дає: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Докладніше »

"ГМ" 81 і 4, "за визначенням, є" sqrt (81xx4) = 18. Докладніше »

Діапазон 0,532 Щоб знайти діапазон набору чисел, ви знайдете різницю між найменшим значенням і найбільшим значенням. Отже, по-перше, переставити числа від найменшого до найбільшого. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Можна бачити, як показано вище, що найменше число становить 0,118, а найбільше - 0,65. Оскільки нам потрібно знайти різницю, наступний крок полягає в відніманні меншого значення з найбільшого значення. 0,65 - 0,111 = 0,532 Отже, діапазон 0,532 Докладніше »

Середнє гармонічне - це тип середнього, представленого наступною формулою. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Середнє значення гармоніки є специфічним типом середнього значення, що використовується при обчисленні середніх величин одиниць або швидкостей, наприклад швидкості швидкості. Він відрізняється від середнього арифметичного і завжди нижчий. Формула: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n являє собою число термінів у наборі даних. x_1 являє собою перше значення в наборі. Наприклад, зробіть наступну проблему. Яке середнє гармонійне значення 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1. Докладніше »

141 Якщо X = математичний показник і Y = вербальна оцінка, E (X) = 720 і SD (X) = 100 E (Y) = 640 і SD (Y) = 100 Ви не можете додати ці стандартні відхилення, щоб знайти стандарт відхилення для складеного балу; однак ми можемо додати відхилення. Дисперсія - це квадрат стандартного відхилення. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, але оскільки ми хочемо стандартного відхилення, просто візьмемо квадратний корінь з цього числа. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Таким чином, стандартне відхилення складеного балу для учнів у класі становить 14 Докладніше »

Спочатку введіть дані в два списки. Я скористаюся дужками для позначення кнопки на калькуляторі і ВСІ КАРТИ, щоб вказати, яку функцію використовувати. Нехай X і Y - ваші дві змінні, що відповідають колекції точок. Натисніть [STAT], а потім виберіть EDIT або натисніть [ENTER]. Це відкриє списки, де ви введете дані. Введіть всі значення для X у списку 1, один за одним. Встановіть значення та натисніть [ENTER], щоб перейти до наступного рядка. Тепер введіть всі значення для Y у список 2 так само. Тепер знову натисніть [STAT]. Використовуйте клавіші зі стрілками для переходу до списку функцій CALC. Це статистичні розрахунки. В Докладніше »

Гістограма - це швидкий спосіб отримання інформації про розподіл вибірки без детального статистичного графіка або аналізу. Без необхідності мати хорошу графічну програму, побудова гістограми може дати вам швидку візуалізацію розподілу даних. Важливо вибрати правильний розмір 'bin' (групи даних), щоб отримати найкращу апроксимацію кривої. Цей графік покаже вам, якщо ваші значення даних центровані (нормально розподілені), перекошені в одну або іншу сторону, або мають більше ніж одну «режим» - локалізовані концентрації розподілу. Вони також можуть бути переставлені як ділянка Парето з найвищої частоти до най Докладніше »

Описова статистика - це дисципліна кількісного опису основних особливостей набору інформації або самого кількісного опису. Дескриптивна статистика дуже важлива, тому що якщо б ми просто представили наші вихідні дані, було б важко візуалізувати те, що показували дані, особливо якщо їх було багато. Дескриптивна статистика, отже, дає змогу представити дані більш осмисленим чином, що дозволяє простіше інтерпретувати дані. Наприклад, якщо ми отримали результати 100 курсових робіт студентів, ми можемо бути зацікавлені в загальній продуктивності цих студентів. Ми також були б зацікавлені в розповсюдженні або поширенні знаків. Опи Докладніше »

IQR = 16 "організувати набір даних у порядку зростання" 71колір (білий) (x) 72колір (білий) (x) колір (пурпуровий) (73) колір (білий) (x) 82колір (білий) (x) 85 колір (червоний) ) (uarr) колір (білий) (x) 86колір (білий) (x) 86колір (білий) (x) колір (пурпуровий) (89) колір (білий) (x) 91колір (білий) (x) 92 "квартилі розділити дані на 4 групи "серединний" колір (червоний) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5 "нижній квартиль" колір (пурпуровий) (Q_1) = колір (пурпуровий) (73) " верхній квартиль "колір (пурпуровий) (Q_3) = колір (пурпуровий) (89)" міжквартильний діапазон "(IQR) = Докладніше »

IQR = 19 (Або 17, див. Примітку в кінці пояснення) Міжквартильний діапазон (IQR) - це різниця між значенням третьої квартилі (Q3) і значенням першого квартиля (Q1) набору значень. Щоб знайти це, потрібно спочатку сортувати дані у порядку зростання: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Тепер визначимо медіану списку. Медіана, як правило, відома як число - "центр" висхідного впорядкованого списку значень. Для списків з непарною кількістю записів, це легко зробити, оскільки є єдине значення, для якого однакове число записів менше або рівне і більше або рівне. У нашому відсортованому списку, ми бачимо, Докладніше »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Першим кроком у вирішенні цієї проблеми є визначення загальної кількості дітей, щоб ви могли зрозуміти, скільки дітей пішло до Європи за кількістю дітей, яких у вас є в цілому. Це буде виглядати приблизно 124 / т, де t представляє загальну кількість дітей. Щоб з'ясувати, що таке, ми знаходимо 68 + 124, оскільки це дає нам суму всіх дітей, які були обстежені. 68 + 124 = 192 Таким чином, 192 = t Наше вираз тоді стає 124/192. Тепер для спрощення: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Оскільки 32 є простим числом, ми більше не можемо спрощувати. Також можна перетворити дробу на десяткову або відсотко Докладніше »

0 інтуїтивно 0 дисперсія з використанням сумарної квадратної різниці (x-mu) ^ 2. Є, звичайно, інші варіанти, але, як правило, кінцевий результат не буде негативним. Загалом найменше можливе значення дорівнює 0, якщо x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Докладніше »

Нехай mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} - середнє (очікуване значення) дискретної випадкової величини X, яка може приймати значення x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... з ймовірностями P (X = x_ {i}) = p_ {i} (ці списки можуть бути кінцевими або нескінченними, а сума може бути кінцевою або нескінченною). Дисперсія sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Попередній абзац є визначенням відхилення sigma_ {X} ^ {2}. Наступний біт алгебри, використовуючи лінійність оператора E очікуваного значення, показує альтернативну формулу для нього, яка часто простіше у Докладніше »

Формула однакова, незалежно від того, чи це дискретна випадкова величина або безперервна випадкова величина. незалежно від типу випадкової величини формула для дисперсії є сигма ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Однак, якщо випадкова величина є дискретною, ми використовуємо процес підсумовування. У випадку безперервної випадкової величини ми використовуємо інтеграл. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. З цього виходить сигма ^ 2 шляхом заміщення. Докладніше »

Середнє E (X) = 0 і дисперсія "Var" (X) = 6/5. Зауважте, що E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Також відзначимо, що "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Докладніше »

Умовна ймовірність - це ймовірність даної події, припускаючи, що ви знаєте результат іншої події. Якщо дві події є незалежними, то умовна ймовірність однієї події, що надається іншому, просто дорівнює загальній ймовірності цієї події. Ймовірність A, заданого B, записується як P (A | B). Візьмемо, наприклад, дві залежні змінні. Визначте A як "Перша назва випадкового американського президента - Джордж", а B - "Фамільне ім'я випадкового американського президента - Буш". Загалом було 44 президента, з яких 3 були названі Джорджем. 2 з 44 були названі Бушем. Отже, P (A) = 3/44 і P (B) = 2/44. Однак, P (A Докладніше »

Середнє = 4 113/600 Середнє = 3.98 Режим = 1.20 Середнє - це середнє значення чисел "середнє" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "означає" = 4 113/600 Медіана це Середній номер, коли ви розміщуєте свої цифри у порядку зростання 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Оскільки є 6 чисел, то "середнє число" - це середнє значення вашого 3-го та 4-го числа "медіана" = (3.56+ 4.40) /2=3.98 Режим - це число, яке виникає найбільше, що в даному випадку становить 1,20, оскільки відбувається двічі Докладніше »

Середнє значення = 14.25, медіана = 15, режим = 15 Середнє значення: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 додайте всі цифри, а потім поділіть на кількість їх. Медіана: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Встановіть числа в порядку від найнижчого до найвищого, а потім виберіть середнє значення, у цьому випадку, якщо є парне число значень, що йдуть на половину між двома посередині. Режим: Найбільш поширеним значенням є 15, якщо ви перевіряєте ретельно. Сподіваюся, це корисно ... Докладніше »

Середнє - це середнє значення для набору даних, режим є найбільш частим числом, яке виникає в наборі даних, а медіана - це число в середині набору даних. Середнє значення буде обчислено шляхом додавання всіх чисел. вгору і ділення на кількість номерів у наборі (6 номерів). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr Це означає, що всі числа у вашому наборі відбуваються один раз, режим немає. Якщо у вашому наборі було додатково 4 або було три 5, наприклад, то він мав би окремий режим. Вирівнюйте всі цифри, щоб вони не були найменшими. Перетинають найменше число, потім найвищу, потім другу найнижчу, потім другу найвищу, і т Докладніше »

Середнє = 30 Середнє = 30 Режим = 30, 31 Середнє - "середнє" - сума значень, розділених на кількість значень: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = Медіана - це середнє значення в рядку значень, що перелічені від найнижчого до найвищого (або найвищого до найнижчого - вони просто не можуть бути скрембовані): 28,30,30,31,31 медіана = 30 Режим - це значення що найчастіше відображається. У цьому випадку обидва 30 і 31 перераховуються двічі, тому вони обидва є режимом. Докладніше »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Середнє barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / 2-й пункт = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3-й елемент M = 12 Режим [Z] - це той, який з'являється більшу частину часу У даному розподілі 12 відбувається 2 рази. Z = 12 Докладніше »

Середнє значення: 87.5 Режим: режим NO NO: Median: 88 Mean = "сума всіх чисел" / "скільки чисел є" Є 6 чисел і їх сума становить 525 Отже, їх середнє значення становить 525/6 = 87.5. з найбільшою частотою, тобто числом, яке найбільше відображається в послідовності. У цьому випадку існує режим NO, оскільки кожен номер з'являється лише один раз, коли медіана є середнім номером, коли ви розміщуєте цифри у порядку зростання 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Середнє число - від 86 до 90. Отже, середнє число можна знайти за допомогою (86 + 90) / 2 = 88. Докладніше »

Дивись нижче нам потрібно поставити число гріхових порядку 0, 1.1, 2.8,3,4.6% чисел медіани = середнє число 0, 1.1, колір (червоний) (2.8), 3,4.6 2.8 режим = найчастіше число. У списку немає такого числа, немає режиму Діапазон = найбільший-найменший номер Діапазон = 4.6-0 = 4.6 означає = сума (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Докладніше »

Діапазон = 7 Середній = 6 Режимів = 3,6,8 Середнє = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Перерахуйте кількість значень перших: Є 19 Діапазон: Різниця між найвищим і найнижчим значеннями: колір (синій) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, колір (синій) (9) Діапазон = колір (синій) (9-2 = 7) Медіана: Значення точно посередині набору даних, розташованих в порядку. Є 19 значень, так що цей легко знайти. Це буде (19 + 1) / 2-е значення = 10-е 19 = 9 + 1 + 9 колір (червоний) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, колір ( червоний) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) колір (білий) (wwwwwwwwwwww) uarr колір (білий) (wwwwwwwwwww) median = 6 Median: зн Докладніше »

66, 66, Ні, 27 Середнє - середнє арифметичне (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66. Медіана - це рівновіддалене (чисельно) від екстремумів 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. Діапазон - числове значення різниці між найнижчими і найвищими значеннями. 79,5 - 52,5 = 27 Докладніше »

8,32,7,6,7,6 "середнє визначається як" • "середнє" = ("сума всіх заходів") / ("кількість заходів") rArr "середнє" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 колір (білий) (rArr "означає" x) = 8.32 • "режим є найчастішою мірою" rArr "режиму" = 7.6larr "тільки один, що відбувається двічі" • ", медіана - середня міра в набір впорядкованих кольорів (білий) (ххх) "заходи" "впорядкувати заходи в порядку зростання" 6, колір (білий) (х) 6.1, колір (білий) (х) колір (пурпуровий) (7.6), колір ( білий) (x) 7.6, колір (білий) (x Докладніше »

Середнє значення: 21.14 Середнє: 12 Діапазон: 3 Режим: 12 Середнє: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 або 85/7 або 12.1428 Медіана: скасувати (колір (червоний) (11)), відмінити (колір (зелений) (11)), відмінити (колір (синій) (12)), 12, скасувати (колір (синій) (12)), скасувати (колір (зелений) (13)), скасувати (колір ( червоний) (14)) Діапазон: колір (червоний) (14) -колір (червоний) (11) = 3 Режим: колір (червоний) (11), колір (червоний) (11), колір (синій) (12) , колір (синій) (12), колір (синій) (12), колір (рожевий) (13), колір (помаранчевий) (14) колір (білий) (............. .........) колір (синій) (12). Докладніше »

Це 9 - середнє значення між 8 і 10 'Median' визначається як середнє значення, після того, як набір даних de упорядкований відповідно до значення. Таким чином, у вашому випадку це дасть 2 8 10 16. Якщо є два середні значення, то медіана визначається як середнє між ними. При більших наборах даних це зазвичай не має значення, оскільки середні значення мають тенденцію бути близькими. Напр. висоти, скажімо, 1000 дорослих чоловіків, або дохід людей у місті. У наборі даних настільки мало, як ваш, я б не сумнівався дати будь-який центр або розповсюдити заходи. Виклик: спробуйте і зробіть це сюжет! Докладніше »

Докладніше »

0.4335 "Додаткова подія полягає в тому, що максимум дорівнює або" "менше 25, так що всі три" "всі три" "серед перших 25." "Шанси для цього:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Так задана ймовірність:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Подальше пояснення:" P (A і B і C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "На першому малюнку шанси, що перший квиток має число менше" "або дорівнює 25 (25/30). Так P (A) = 25/30." "При отриманні другого квитка," "в сумці залишилося лише 29 квитків, і 5 з них мають" "більше, ніж 25, якщо перший квиток м Докладніше »

Середнє = 19.133 Середнє = 19 Режим = 19 Середнє арифметичне, 19.133 Медіана - це "([кількість точок даних] + 1)) 2" або значення PLACE, рівновіддалене (чисельно) від екстремумів діапазону в упорядкованому набір. Цей набір містить 15 номерів, розташованих в порядку 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Отже, середнє місце (15 + 1) / 2 = 8 місце. Число в цьому місці - 19. Режим є найпоширенішим значенням у наборі. У цьому випадку це 19, з трьома входженнями в множині. Близькість усіх трьох цих заходів означає, що дані "нормально розподілені". Докладніше »

У цьому наборі немає режиму. Див. Пояснення. Режим (модальне значення) набору даних є найбільш частим значенням у наборі. Але набір може мати більше одного модального значення або не мати модальних значень. Набір не має модальних значень, якщо всі значення мають однакову кількість подій (як у наведеному прикладі). Набір також може мати більше одного модального значення. Приклад: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} У цьому наборі режими знаходяться 1 і 6 з 3 подіями. Докладніше »

Режим відсутній. "Режим" є найбільш частим числом; значення, яке найчастіше з'являється. Але в цьому випадку кожна величина з'являється точно один раз кожен, так що "найчастіше" немає. Якби один з номерів стався ще двічі, це був би режим, але це не так. Таким чином, немає режиму для цього списку номерів. Докладніше »

Вона має тільки один режим, який становить 12, оскільки 12 повторюється в наборі даних і немає іншого повторюваного числа в наборі даних режим цього набору даних становить 12. Медіана цього набору даних становить 15. Докладніше »

0.1841 По-перше, ми починаємо з біном: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), навіть якщо p надзвичайно малий, n масивний. Тому ми можемо наблизити це за допомогою нормального. Для X ~ B (n, p), Y ~ N (np, np (1-p)) Отже, маємо Y ~ N (0.6,0.99994) Ми хочемо, щоб P (x> = 2), коригуючи для нормального використання межі, P (Y> = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Використовуючи Z-таблицю, знаходимо, що z = 0.90 дає P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Докладніше »

Первинне використання лінійної регресії полягає в тому, щоб відповідати лінії на 2 набори даних і визначити, наскільки вони пов'язані між собою. Прикладами можуть бути: 2 групи цін на фондовому ринку опадів та урожайності та оцінювання урожаю і оцінок Що стосується кореляції, то загальний консенсус: Кореляційні значення 0,8 або вище означають сильну кореляцію. значення менше 0,5 означають дуже слабку кореляцію f Лінійна регресія і кореляційний калькулятор Докладніше »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Імовірність отримання голови на будь-якому даному фліпі становить 1/2. Те ж саме з вірогідністю отримання хвостів на будь-якому даному фліп. Лас-речі, які ми повинні знати, це кількість способів, якими ми можемо замовити результати голови і хвостів - і це ((14), (7)). Загалом, ми маємо: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Докладніше »

Припускаючи, що «чесний» 6-сторонній помер, відповідь, як каже Сяміні, - «1/6». Якщо всі можливі результати однаково вірогідні, ймовірність конкретного результату (у вашому випадку "отримання 3") - це кількість способів отримання конкретного результату, поділеного на загальну кількість можливих результатів. Якщо ви обертаєте неупереджену смерть, то 6 загальних можливих результатів: 1, 2, 3, 4, 5 і 6. Конкретний результат, який вас цікавить, 3, відбувається лише 1 шлях. Тому ймовірність 1/6. Якщо ви попросили вірогідність отримання "3 або менше", то загальна кількість можливих результ Докладніше »

P _ ((x = 4 головки)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 головки)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 головки)) =" ^ 5C_4 ( 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 головки)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 голови)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 головки) = 0.15625 Докладніше »

N = 115 Ви маєте на увазі похибку 5%? Формула довірчого інтервалу для частки задається капелюхом p + - ME, де ME = z * * SE (капелюх p). пропорційна пропорція z * є критичним значенням z, яке можна отримати з графічного калькулятора або таблиці SE (капелюх p) - стандартна помилка пропорції вибірки, яку можна знайти за допомогою sqrt ((капелюх p). hat q) / n), де hat q = 1 - hat p і n - розмір вибірки Ми знаємо, що похибка повинна бути 0,05. З довірчим інтервалом 90%, z * ~ 1.64. ME = z * * SE (капелюх p) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) Тепер ми можемо вирішити для n алгебраїчно. Отримано n ~ 114,2, яке ми округлимо Докладніше »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Спочатку ми повинні знайти L_1 і L_2. L_1 = 3, оскільки є тільки три рядки: (0) (1) (2). L_2 = 7, оскільки всі рядки без сусідніх 0 і 2 є (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Тепер знайдемо повторення L_n (n> = 3). Якщо рядок закінчується на 1, ми можемо поставити будь-яке слово після цього. Однак, якщо рядки закінчуються в 0, ми можемо поставити тільки 0 або 1. Аналогічно, якщо рядки закінчуються в 2, ми можемо покласти тільки 1 або 2. Нехай P_n, Q_n, R_n - число рядків без 0 і 2 в суміжних позиції і що закінчується в 0,1,2 відповідно. Докладніше »

Див. Вважаємо Гаураву Бансалу. Я намагався придумати найкращий спосіб пояснити це, і я натрапив на сторінку, яка робить дуже приємну роботу. Я б віддав цьому хлопцю честь за пояснення. У випадку, якщо посилання не працює для деяких я включив деяку інформацію нижче. Простіше кажучи: значення R ^ 2 - це просто квадрат коефіцієнта кореляції R. Коефіцієнт кореляції (R) моделі (скажімо, з змінними x і y) приймає значення між -1 і 1. Він описує, як x і y корелює.Якщо x і y знаходяться в ідеальному унісон, то це значення буде позитивним. 1 Якщо x збільшиться, а y зменшиться в зворотному порядку, то це значення буде -1, це буде си Докладніше »

Його {1,2,3,4,5,6}, що насправді є сукупністю всіх можливих результатів, як визначено визначенням пробного простору. Коли ви кидаєте 6-сторонні кубики, число точок на верхньому обличчі називається результатом. Тепер, коли ковзання котиться, ми можемо отримати або 1, 2,3,4,5 або 6 точок на верхній частині обличчя .. це тепер результат. Отже, експеримент тут "Rolling a 6 face dice" і список можливих результатів - "{1,2,3,4,5,6}". Зразок простору за своїм визначенням є переліком усіх можливих результатів експерименту. Так що відповідь на ваше питання S = {1,2,3,4,5,6} Я сподіваюся, що це ясно. Докладніше »

0.563 шанс Необхідно скласти діаграму вірогідності дерева, щоб ви могли розібратися з коефіцієнтом: Загалом у вас буде 8/11 (первісна кількість чорних ручок), помножена на 7/10 (кількість чорних ручок залишених у коробці) + 3/11 (загальна кількість червоних ручок), помножена на 2/10 (кількість червоних ручок, що залишилися в коробці). Це = 0,563 шанс, що ви виберете 2 ручки одного кольору, будь то 2 чорні або 2 червоні. Докладніше »

Ви повинні побачити повну відповідь, щоб зрозуміти, що я не знаю повністю, що ви маєте на увазі. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 І ви хочете знайти співвідношення між x і y, так що ви вважаєте, що модель є як y = mx + c або у stats y = beta_0 + beta_1x + u ці бета_0, бета_1 параметри в популяції і u є ефектом неспостережуваних змінних, інакше називаються терміном помилки, так що вам потрібні оцінки hatbeta_0, hatbeta_1 Отже haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Це говорить вам, що передбачені коефіцієнти дадуть вам передбачене значення y. Так що тепер ви хочете знайти найкращі оцінки для цих коефіцієнтів ми робимо це, знаходячи найменшу рі Докладніше »

Якщо припущення Гаусса-Маркофа дотримуються, то OLS забезпечує найнижчу стандартну помилку будь-якого лінійного оцінювача, так що найкращий лінійний об'єктивний оцінювач. Щоб бути лінійним, це може бути x ^ 2 Дані були взяті з випадкової вибірки Немає ідеальної мультиколінеарності, тому дві змінні не ідеально корельовані. E (u / x_j) = 0 середнє умовне припущення дорівнює нулю, тобто змінні x_j не дають інформації про середнє значення неспостережуваних змінних. Дисперсії рівні для будь-якого заданого рівня x, тобто var (u) = sigma ^ 2 Потім OLS є кращим лінійним оцінювачем в популяції лінійних оцінювачів або (Best Line Докладніше »

Стандартне відхилення {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Давайте розробити загальну формулу, тоді як в конкретному ви отримаєте стандартне відхилення 1, 2, 3, 4 і 5. Якщо ми маємо {1, 2,3, ...., n} і нам потрібно знайти стандартне відхилення цих чисел. Зауважимо, що "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n сума _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 означає "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n сума _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 означає "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 означає "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6) ) - ((n + 1 Докладніше »

Нуль Якщо у вас є тільки одне число або мільйон чисел, які є абсолютно однаковими (наприклад, всі 25), стандартне відхилення буде дорівнює нулю. Для того щоб мати стандартне відхилення більше нуля, необхідно мати зразок, який містить значення, які не збігаються. Отже, як мінімум, потрібно, щоб у зразку було принаймні два значення, які не є еквівалентними для того, щоб мати стандартне відхилення більше нуля. сподіваюся, що допомагає Докладніше »

"Частина 1) 0.80164" "Частина 2) 0.31125" "Є 5 перемикачів, ніж можуть бути відкриті або закриті." "Отже, існує не більше" 2 ^ 5 = 32 "випадків для розслідування". "Проте ми можемо взяти кілька ярликів:" "Якщо відкриті обидві 1 та 4, або обидва 2 та 5 відкриті, поточний" "не може пройти." "Отже (1 або 4) І (2 або 5) повинні бути закриті." "Але є додаткові критерії:" "Якщо (4 і 2) відкриті, 3 повинні бути закриті". "Якщо (1 і 5) відкриті, 3 повинні бути закриті." "Отже, якщо відзначити (O, C, O, C, C) Докладніше »

Стандартна помилка - це наша оцінка для невідомого параметра sigma (стандартне відхилення). Стандартною помилкою є квадратний корінь оцінки дисперсії. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Це міра середньої вертикальної відстані, одна з наших спостережень з розрахункової лінії регресії. Таким чином, оцінюється невідома величина сигми, яка була б, наскільки б ми очікували будь-якого потенційного спостереження від фактичної лінії регресії (лінія, яку ми отримали для оцінки найменших квадратів). Докладніше »

Ймовірність розіграшу - сім, два або туз - 3/13. Імовірність розіграшу або туза, і сімки, або двох - така ж, як і ймовірність розіграшу туза плюс ймовірність семи плюс вірогідність двох. P = P_ (туз) + P_ (сім) + P_ (два) У колоді є чотири тузи, тому ймовірність повинна бути 4 (кількість "хороших" можливостей) понад 52 (всі можливості): P_ (туз) ) = 4/52 = 1/13 Оскільки існує 4 з двох і сім, ми можемо використовувати ту ж логіку, щоб зрозуміти, що ймовірність однакова для всіх трьох: P_ (сім) = P_ (два) = P_ ( ace) = 1/13 Це означає, що ми можемо повернутися до нашої початкової ймовірності: P = 1/13 + 1/13 + 1/13 Докладніше »

1884 в цілому ви можете мати 8 вибрати 6 для чоловіків і 10 вибрав 5 для жінок. Не питайте мене, чому у вас більше жінок, і ваш комітет вимагає менше представництва, але це вже інша історія. Гаразд, отже, що один з цих хлопців відмовляється працювати з однією з цих дівчат. Отже, ця людина не може бути використана з усіма хлопцями, тому ми віднімаємо 1 з 8 і додаємо його комбінації до 7 вибору 1 способу в кінці. Отже, давайте почнемо з іншими хлопцями (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 тепер вони можуть бути узгоджені з (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 способу для жінки або 7 * 252 = 1764 тепер для останнього хлопця, який відмовився працюват Докладніше »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Взагалі, коли ми організовуємо n пунктів, де є" "різні елементи, які відбуваються кожен" n_i "раз, для" i = 1,2 , ..., k ", тоді ми" "маємо (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!)" можливості їх розташування ". "Отже, нам потрібно підрахувати, скільки разів виникають пункти:" "Тут ми маємо 7 пунктів: два 579 і один 6, так" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "можливостей" " Це називається багаточленним коефіцієнтом. "Філософія, що стоїть за нею, проста. Ми могли б" "упорядкувати їх, якщо вони б Докладніше »

Q_1 = 24 Якщо у вас є калькулятор TI-84: Ви можете виконати наступні кроки: Спочатку покладіть порядки. Потім натисніть кнопку стат. Потім "1: Редагувати" і вперед і ввести свої значення в порядку Після цього натисніть кнопку стат знову і перейдіть на "CALC" і натисніть "1: 1-Var Статистика" прес обчислити. Потім прокрутіть вниз, поки не побачите Q_1. Це значення - ваша відповідь:) Докладніше »

Невеликий зразок, нормальний розподіл і ви можете обчислити стандартне відхилення і середнє, t статистики використовується Для великої вибірки, статистика Z (Z бал) має приблизно стандартний нормальний розподіл. Коли зразок малий, мінливість розподілу Z виникає з випадковості. Це означає, що розподіл ймовірностей буде більш поширеним, ніж стандартний нормальний розподіл. Коли n - номер вибірки, а df = n-1, то t (t статистика) може бути обчислена t = (x¯-μ0) / (s / n ^ 0.5) x¯ = вибірка означає μ0 = гіпотетичне середнє значення s = зразок стандартного відхилення n = розмір вибірки Докладніше »

Дисперсія є сигма ^ 2 = 15,81, а стандартне відхилення sigma - приблизно 3,98. У біноміальному розподілі ми маємо досить хороші формули для середнього і віранційного: mu = Np r і sigma ^ 2 = Np (1-p) Отже, дисперсія sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Стандартне відхилення (як звичайно) квадратний корінь з дисперсії: sigma = sqrt (сигма ^ 2) = sqrt (15.81) приблизно 3.98. Докладніше »

Колір (червоний) (сигма ^ 2 = 3,25) Щоб знайти дисперсію, спочатку потрібно обчислити середнє значення. Щоб обчислити середнє значення, просто додайте всі точки даних, потім поділіть їх на кількість точок даних. Формула для середнього mu є mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Де x_k є kth точкою даних, а n - число даних балів. Для нашого набору даних ми маємо: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Так середнє значення mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Тепер, щоб обчислити дисперсію, ми дізнаємося, наскільки далеко кожна точка даних знаходиться від середнього, потім квадратизу Докладніше »

Дисперсія 27500 Середнє значення набору даних задається сумою даних, розділених на їх число, тобто (Sigmax) / N Отже, середнє значення 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850. (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Отже, відхилення 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Докладніше »

Дисперсія популяцій: 56.556 Дисперсія вибірки: 67.867 Для обчислення дисперсії: обчислити середнє арифметичне значення (середнє значення) Для кожного квадрата значення даних різниця між цим значенням даних і середнім значенням Обчислити суму квадратних різниць Якщо ваші дані представляють всю популяцію: 4. Поділіть суму квадратичних відмінностей на кількість значень даних, щоб отримати дисперсію популяції Якщо ваші дані представляють лише зразок, взятий з більшої популяції 4. Розділіть суму квадратних різниць на 1 менше, ніж кількість значень даних для отримання зразкової дисперсії Докладніше »

Дисперсія 25.14 Дані; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Дисперсія (сигма ^ 2) - це середнє значення квадрата відмінності від середнього. Середнє значення (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) сигма ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~~ 25.14 (2dp) Дисперсія 25.14 [Ans] Докладніше »

Залежно від того, чи будуть дані дані взяті за всю популяцію (всі значення) або вибірка з деякої більшої популяції: дисперсія популяції sigma ^ 2 ~ = 66.7 Зразкова дисперсія s ^ 2 ~ = 77.8 Це можна визначити за допомогою стандартної вбудованої у функціях наукового обчислювача або розворотного листа (як показано нижче): ... або його можна обчислити кроками, як: Визначити суму значень даних Розділити суму значень даних на кількість значень даних, щоб отримати середнє Для кожного значення даних віднімають середнє значення * від значення даних для отримання відхилення від середнього значення ** Визначають суму відхилень значен Докладніше »

Дисперсія набору даних становить 6,29. Зауважимо, що формула дисперсії для призначення розрахунку становить 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2, де n - загальна кількість значень у даного набору даних. У ваших даних ми маємо n = 7, а значення x_i - {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Отже, ваша дисперсія = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6.29 Докладніше »

47.9 Я припускаю, що ви маєте середню дисперсію населення (дисперсія вибірки буде дещо відрізнятися). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Будь ласка, розрізняйте їх. Перший знак говорить: "додайте квадрати ваших чисел", другий говорить "додайте спочатку, потім квадратикуйте суму" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 сигма ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Докладніше »

Дисперсія sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Ми обчислюємо середнє арифметичне перше mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Для обчислення дисперсії sigma ^ 2 використовуємо формулу sigma ^ 2 = (сума (x-mu) ^ 2) / n сигма ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 сигма ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Боже, благослови ... Сподіваюся, пояснення корисне. Докладніше »

Дисперсія sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 обчислюють середнє арифметичне mu спочатку n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 обчислюють дисперсію sigma ^ 2, використовуючи формулу дисперсії для сигма ^ 2 = (сума (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 сигма ^ 2 = 6903/64 сигма ^ 2 = 107.8593 ..Я сподіваюся, що пояснення корисні. Докладніше »

211/2 або 105.5 знаходять середнє значення: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 віднімають середнє з кожного числа в даних і квадратикують результат: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 знайдіть середнє значення квадратних відмінностей: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 або 105,5 Докладніше »

Дисперсія {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Формула для дисперсії s ^ 2 - колір (білий) ("XXX") s ^ 2 = (сума (x_i - barx)) / (n- 1) де barx є середнім значенням кольору набору зразків (білий) ("XXX") у цьому випадку середнє значення {3,6,7,8,9} становить (sumx_i) /5=6.6 Докладніше »

Дисперсія популяції: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Дисперсія вибірки: sigma _ ("вибірка") ^ 2 ~ = 38.48 Відповідь залежить від того, чи наведені дані призначені для того, щоб бути цілою сукупністю чи вибіркою від населення . На практиці ми просто використали б калькулятор, таблицю або який-небудь пакет програм для визначення цих значень. Наприклад, електронна таблиця Excel може виглядати так: (зауважте, що стовпець F призначений тільки для документування вбудованих функцій, які використовуються в стовпці D), оскільки ця вправа, ймовірно, має на меті розрахунок дисперсії без прямих механічних / електрон Докладніше »

Дисперсія (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Дані популяції: колір (білий) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Сума даних про популяцію: колір (білий) ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Розмір населення: колір (білий) ("XXX") 6 Середнє значення: колір (білий) ("XXX" ") 3/6 = 1/2 = 0.5 Відхилення від середнього: колір (білий) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} колір (білий) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5.9.5} Квадрати відхилень від середнього: колір (білий) ) ("XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90 Докладніше »

Дисперсія "" "сигма ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Обчислити середній баркс першого бакс = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Дисперсія "" "сигма ^ 2 = (сума (x-barx) ^ 2) / n" "" сигма ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11) ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Благослови Бог .... Сподіваюся, пояснення корисне. Докладніше »

Дисперсія популяції набору даних є сигма ^ 2 = 35. 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 = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Тепер ми можемо приступити до розрахунку дисперсії: сигма ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ 2 + (5-1 / 2) ^ 2 + (8-1 / 2) ^ 2 + Докладніше »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} означає: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 відхилення кожного числа (n-середнє): -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 відхилення = середнє значення відхилень: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Докладніше »

Дисперсія sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Вирішіть середнє значення першого barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Вирішіть сигма сигма ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 сигма ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Бог благословить .... Я сподіваюся пояснення корисно. Докладніше »

-140.714286 Дисперсію обчислюють, використовуючи формулу 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), і коли ви підпорядковуєте числа, ви отримуєте наступні значення: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Докладніше »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 З наведеного: n = 6 Ми вирішуємо для середнього арифметичного спочатку. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Формула для дисперсії негрупуватих даних - це сигма ^ 2 = (сума (x-barx) ^ 2) / n сигма ^ 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 сигма ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Благослови Бог .... Сподіваюся, пояснення корисне. Докладніше »