Statistikk

Kontinuerlig Generelt diskrete data er hele tall svar. Liker hvor mange trær eller bord eller folk. Også ting som skostørrelser er diskrete. Men vekt, høyde og tid er eksempler på kontinuerlig data. En metode for å bestemme om du tar to ganger som 9 sekunder og 10 sekunder, kan du ha en tid i mellom disse to? Ja Usain Bolt verdensrekordtid 9,58 sekunder Hvis du tar 9 arbeidsbord og 10 skrivebord, kan du ha flere arbeidsbord i mellom? Ingen 9 1/2 skrivebord er 9 skrivebord og en ødelagt! Les mer »

1/435 = 0.0023 "Jeg antar at du mener at det er 22 kort vist, slik at det bare er 52-22 = 30 ukjente kort." "Det er 4 dresser og hvert kort har en rang, jeg antar at" "dette er hva du mener med nummer da ikke alle kort har et nummer, noen er" "visittkort." "Så to kort er plukket ut, og noen må gjette seg og" "rangere av dem. Oddsen for det er" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0,23% "Forklaring: vi vet at det ikke er et av de overførte kortene, så det er bare 30 muligheter for det første kortet og 29 for det andre kortet. Vi mult Les mer »

"De mulige resultatene ved å kaste 4-sidig dør er:" "1, 2, 3 eller 4. Så er gjennomsnittet (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5." "Variasjonen er lik E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5 ² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " De mulige resultatene ved å kaste den 8-sidige dysen er: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 eller 8. Så er gjennomsnittet 4,5. " "Variansen er lik (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5 ² = 5.25." "Middelet av summen av de to terningene er summen av midlene,&q Les mer »

A = 1.7 Diagrammet nedenfor viser den ensartede fordeling for det angitte området rektangelet har område = 1 slik (6-1) k = 1 => k = 1/5 vi vil ha P (X <= a) = 0.14 dette er indikert som det grå skyggede området på diagrammet slik: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Les mer »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 For å finne k bruker vi 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 For å beregne P (x> 1 ), bruker vi 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 For å beregne E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf ) 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 For å beregne V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = Les mer »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Navn" P [R] = "Sannsynlighet at en R-vegg blir blå til slutt" P [Y] = "Prob. At en Y-vegg blir blå til slutt." P ["RY"] = "Sannsynligvis at en R & Y-stav begge blir blå hendelse." P ["RR"] = "Sannsynlighet at to R-wands blir blå hendelse." P ["YY"] = "Sannsynlighet at to Y-wands blir blå hendelse." "Da har vi" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Så vi får to ligninger i to variabler P [R] Les mer »

44 For å beregne et gjennomsnitt av et sett med data, legger du til alle dataene og deler med antall dataelementer. La alderen på den syvende læreren være x. Med det er gjennomsnittet av lærerens alder beregnet av: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Så kan vi multiplisere med 7 for å få: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Vi trekker alle andre alder for å få: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Les mer »

Ikke uavhengige hendelser. For to hendelser blir to betraktet som "uavhengige": P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, hendelsene er ikke uavhengige. Les mer »

Gjennomsnitt = 7,4 Standardavvik ~ ~ 1.715 Varians = 2.94 Middelet er summen av alle datapunktene dividert med antall datapunkter. I dette tilfellet har vi (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 Variansen er "gjennomsnittet av de kvadratiske avstandene fra gjennomsnittet." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Dette betyr at du trekker hvert datapunkt fra gjennomsnittet, kvitterer svarene, legger dem alle sammen og deler dem med antall datapunkter. I dette spørsmålet ser det slik ut: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5,76) = 23, Les mer »

17160/6497400 Det er totalt 52 kort, og 13 av dem er spader. Sannsynligheten for å tegne den første spaden er: 13/52 Sannsynligheten for å tegne en ny spade er: 12/51 Dette skyldes at når vi har plukket ut spaden, er det bare 12 spader igjen og følgelig bare 51 kort helt. sannsynlighet for å tegne en tredje spade: 11/50 sannsynlighet for å tegne en fjerde spade: 10/49 Vi må multiplisere alle disse sammen for å få sannsynligheten for å tegne en spade etter hverandre: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Så sannsynligheten for å tegne fire spader sam Les mer »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "med" x_i = X_i - bar X "og" y_i = Y_i - bar Y => hat beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "Så regre Les mer »

30.2 Gjennomsnittet beregnes ved å ta summen av verdiene og dividere med tellingen. For eksempel kan vi se at alderen summerte til 186: 186/6 = 31 og for de 6 kvinnene, med middelværet 31, kan vi gjøre det samme for mennene: 116/4 = 29 Og nå kan vi kombinere sum og antall menn og kvinner for å finne middels for kontoret: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Les mer »

Når det er noen ekstreme verdier i datasettet. Eksempel: Du har et datasett på 1000 tilfeller med verdier som ikke er for langt fra hverandre. Deres gjennomsnitt er 100, som er deres median. Nå erstatter du bare ett tilfelle med et tilfelle som har verdi 100000 (bare for å være ekstrem). Den gjennomsnittlige vil stige dramatisk (til nesten 200), mens medianen vil være upåvirket. Beregning: 1000 tilfeller, gjennomsnitt = 100, sum av verdier = 100000 Tab en 100, legg til 100000, summen av verdier = 199900, gjennomsnitt = 199,9 Median (= sak 500 + 501) / 2 forblir den samme. Les mer »

Lengden på 6h stangen er = 265.2-230 = 35.2 Den gjennomsnittlige lengden på 6 stenger er = 44.2 cm Den gjennomsnittlige lengden på 5 stenger er = 46 cm Total lengde på 6 stenger er = 44.2xx 6 = 265.2 cm Total lengde av 5 stenger er = 46xx5 = 230 cm Lengden på 6h stangen er = [Total lengde på 6 stenger] - [Total lengde på 5 stenger] Lengden på 6h stangen er = 265.2-230 = 35.2 Les mer »

X = 5 3,4,5,8, x gjennomsnitt = modus = median sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 siden vi krevde det for å være en modus: .x> 0 fordi x = 0 = > barx = 4, "median" = 4 "men det er ingen modus" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 vi har 3,4,5,5,8 median = 5 modus = 5:. x = 5 Les mer »

Meanof de seks tallene er "" 270/6 = 45 Det er 3 forskjellige sett med tall involvert her. Et sett med seks, et sett med to og settet med alle åtte. Hvert sett har sitt eget middel. "mean" = "Totalt" / "antall tall" "" ELLER M = T / N Vær oppmerksom på at hvis du vet gjennomsnittet og hvor mange tall det er, kan du finne summen. T = M xxN Du kan legge til tall, du kan legge til totals, men du kan ikke legge til midler sammen. Så for alle åtte tall: Summen er 8 xx 41 = 328 For to av tallene: Totalt er 2xx29 = 58 Derfor er summen av de andre seks tall Les mer »

8 Middelet av et sett med tall er summen av tallene over mengden av settet (antall verdier). Vi har et sett med fire tall og gjennomsnittet er 5. Vi kan se at summen av verdiene er 20: 20/4 = 5 Vi har et annet sett med tre tall hvis gjennomsnitt er 12. Vi kan skrive det som: 36 / 3 = 12 For å finne gjennomsnittet av de syv tallene sammen, kan vi legge verdiene sammen og dele med 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Les mer »

Motstandsdyktig i dette tilfellet betyr at det tåler ekstreme verdier. Eksempel: Tenk deg en gruppe på 101 personer som har et gjennomsnitt (= gjennomsnitt) på $ 1000 i banken. Det skjer også at mellommannen (etter sortering på bankbalanse) også har $ 1000 i banken. Denne medianen betyr at 50 (%) har mindre og 50 har mer. Nå vinner en av dem en lotterispremie på $ 100000, og han bestemmer seg for å sette den i banken. Gjennomsnittet vil umiddelbart øke fra $ 1000 til nær $ 2000, da det beregnes ved å dele totalbeløpet med 101. Medianen ("midt på rad Les mer »

259459200 Hvis jeg leser dette riktig, så kan eksaminatoren bare tilordne karakterer i multipler av 2. Dette vil da bety at det bare er 15 valg ut av de 30 karakterene. 30/2 = 15 Da har vi 15 valg fordelt på de 8 spørsmålene. Bruk formel for permutasjoner: (n!) / ((N - r)!) Hvor n er antall objekter (I dette tilfellet merkene i grupper på 2). Og r er hvor mange er tatt om gangen (I dette tilfellet de 8 spørsmålene) Så har vi: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Les mer »

De er avhengige. Hendelsen "sov sent" påvirker sannsynligheten for den andre hendelsen "sent til skolen". Et eksempel på uavhengige hendelser spretter gjentatte ganger en mynt. Siden mynten ikke har noe minne, er sannsynlighetene ved det andre (eller senere) kastet fortsatt 50/50 - forutsatt at det er rettferdig mynt! Ekstra: Du vil kanskje tenke over dette: Du møter en venn, som du ikke har snakket med i årevis. Alt du vet er at han har to barn. Når du møter ham, har han sin sønn med ham. Hva er sjansene for at det andre barnet også er en sønn? (nei, det er Les mer »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Dette spesielle problemet er en permutasjon. Husk, forskjellen mellom permutasjoner og kombinasjoner er det, med permutasjoner, ordner saker. Gitt at spørsmålet spørsmålet hvor mange måter studentene kan stille opp for utsparing (dvs. hvor mange forskjellige ordrer), er dette en permutasjon. Tenk deg for øyeblikket at vi bare fyller to posisjoner, posisjon 1 og posisjon 2. For å skille mellom våre studenter, fordi ordren betyr noe, vil vi tildele hver et brev fra A til G. Nå, hvis vi fyller disse stillingene, På en gang har vi syv alte Les mer »

På 84 måter kan denne gruppen velges. Antall valg av "r" -objekter fra de oppgitte "n" -objektene er betegnet med nC_r, og er gitt av nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 På 84 måter kan denne gruppen velges. [Ans] Les mer »

Se nedenfor for en ide om hvordan du nærmer deg dette svaret: Jeg tror svaret på spørsmålet om metodikk ved å gjøre dette problemet er at Kombinasjoner med identiske elementer i befolkningen (for eksempel å ha 4n kort med n antall typer A, B, C , og D) faller utenfor muligheten til kombinasjonsformelen til å beregne. I stedet, ifølge Dr. Math på mathforum.org, slutter du å ha et par teknikker: distribuere objekter i forskjellige celler, og inkluderings-ekskluderingsprinsippet. Jeg har lest dette innlegget (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) som omhand Les mer »

Uttrykket ble tilskrevet i Mark Twains selvbiografi til Benjamin Disraeli, en britisk statsminister på 1800-tallet. Twain var også ansvarlig for den utbredte bruken av uttrykket, selv om det kanskje har blitt brukt mye tidligere av Sir Charles Dilke og andre. I essensen uttrykker uttrykket sarkastisk tvil om statistiske bevis ved å sammenligne det med løgner, noe som tyder på at det ofte blir misvisende endret eller brukt ut av kontekst. I denne setningen er "statistikk" brukt til å bety "data". Les mer »

50% av dataene ligger i esken. Boksen i en boks og vispodell blir dannet ved hjelp av Q1 og Q3 verdiene som sluttpunkter. Det betyr at Q1-> Q2 og Q2-> Q3 er inkludert. Siden hvert utvalg av Q-data inneholder 25% av dataene i en boks og vispodell, inneholder boksen 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Les mer »

75% Hvis du jobber med kvartiler, bestiller du først sakene dine etter verdi. Du deler deretter sakene dine i fire like grupper. Verdien av saken ved grensen mellom den første kvarten og den andre kalles den første kvartilen eller Q1 Mellom andre og tredje er Q2 = median Og mellom tredje og fjerde er Q3 Så på Q3-punktet har du passert tre fjerdedeler av dine verdier. Dette er 75%. Ekstra: Med store datasett brukes prosentiler også (sakene er da delt inn i 100 grupper). Hvis en verdi sies å være på 75. prosentilen, betyr dette at 75% av sakene har en lavere verdi. Les mer »

N = 3 p (n) = "Slår for første gang i n-prøveperioden" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Ujevnets grense" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" er løsningen av en kvadratisk ligning i "p": "" disk: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "eller" 4/25 "" Så "p (n)" er negativ mellom disse to verdiene. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => logg (3/5) = (n-1) logg (0,8) = > n = 1 + logg (3/5) / logg (0,8) = 3,289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + logg (4 Les mer »

22 Gjennomsnittet er målt ved å ta summen av verdiene og dividere med antall verdier: "mean" = "sum" / "count" Katie har allerede tatt fire eksamener og skyldes å ha henne femte, så vi har 76, 74, 90, 88 og x. Hun vil at hennes samlede gjennomsnitt skal være minst 70. Vi vil vite at minimumscore x må være for å oppnå minst 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Og nå løser vi for x: 328 + x = 350 x = 22 Les mer »

122 Gjennomsnitt = Sum av tester dividert med totalt antall tester La x = 5. testpoeng Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Løs ved først å multiplisere begge sider av ligningen med 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Løs for x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Les mer »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "varians = 25" => "standardavvik" = sqrt (25) = 5 "Vi går fra N (10, 5) til normalisert normalfordeling:" I) z = (13,5-10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabell for z-verdier)" II) z = (13,5-10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 " verdier) "=> P (" mellom 8 og 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,495" 7,5 og 13,5 i stedet for 8 og 13 på grunn av kontinuitetskorreksjon til de diskrete verdiene. " Les mer »

For hver av 20 koblinger er det 7 valg, hver gang valget er uavhengig av tidligere valg, så vi kan ta produkt. Totalt antall valg = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Men siden kjeden kan reverseres, må vi telle forskjellige sekvenser. Først teller vi antall symmetriske sekvenser: dvs. de siste 10 koblingene tar speilbildet av de første 10 koblingene. Antall symmetriske sekvenser = Antall måter, så velg først 10 koblinger = 7 ^ (10) Bortsett fra disse symmetriske sekvensene, kan de ikke-symmetriske sekvensene reverseres for å produsere en ny kjede. Dette betyr at bare halvparten av ikke- Les mer »

N = 13 "Navn antall marmor i posen," n. "Da har vi" (x / n) (x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => (n-7) / n) ((n-8) / (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "plate:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "eller" 13 "Når n er et heltall, må vi ta den andre løsningen (13):" => n = 13 Les mer »

0,0,12,19,19 er en mulighet Vi har 5 basketballspill hvor Tyler scoret et gjennomsnitt på 10 poeng og en median på 12 poeng. Medianen er middelverdien, og så vet vi at poengene han har scoret, har to verdier under 12 og to verdier over. Gjennomsnittet beregnes ved å summere verdiene og dividere med tellingen. For å ha et gjennomsnitt på 10 poeng over 5 kamper, vet vi: "mean" = "sum poeng scoret" / "antall spill" => 10 = 50/5 Og så er antall poeng som er scoret over de 5 spillene 50 punkter. Vi vet at 12 ble scoret i ett spill, og så vil de resterende Les mer »

Når et datasett har noen svært ekstreme tilfeller. Eksempel: Vi har et datasett på 1000 hvor de fleste verdier svinger rundt 1000-merket. La oss si den gjennomsnittlige og medianen er begge 1000. Nå legger vi til en millionær. Gjennomsnittet vil stige dramatisk til nesten 2000, mens medianen egentlig ikke vil forandre seg, fordi det vil være verdien av saken 501 i stedet for mellomfallet av saken 500 og saken 501 (sager ordnet etter verdi) Les mer »

P (z <1.96) ville bety å bruke standard normalfordeling, og finne området under kurven til venstre for 1,96 vårt bord gir oss området til venstre for z-poenget, vi må bare se verdien av på bordet, som vil gi oss. P (z <1,96) = 0,975 som du kunne skrive som 97,5% Les mer »

Se Forklaring Seksjonene trinnene som er involvert i beregningen av z-verdier, er som følger: Beregn gjennomsnitt av serien. Beregn standardavviket i serien. Til slutt beregner du z-verdiene for hver x-verdi ved hjelp av formelen z = sum (x-barx) / sigma Ifølge beregningen er z-verdien på 209 større enn 2. Se tabellen nedenfor. Normalfordeling Del 2 Les mer »

Et motstandsdyktig mål er en som ikke påvirkes av avvikere.For eksempel hvis vi har en ordret liste over tall: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Gjennomsnittet er: 11 Medianen er 5 Den gjennomsnittlige i dette tilfellet er større enn de fleste tallene på listen fordi den er påvirket så sterkt med 50, i dette tilfellet en sterk outlier. Medianen vil forbli 5, selv om det siste nummeret i den ordnede listen var mye større, da det bare gir det midterste nummeret i en bestilt liste over nummer. Les mer »

Et boks-og-whisker-plott er en type graf som har statistikk fra en fem-talls sammendrag. Her er et eksempel: Fem-tallet sammendrag består av: Minumum: laveste verdi / observasjon Nedre kvartil eller Q1: "median" på den nedre halvdelen av dataene; ligger på 25% av dataene Median: middels verdi / observasjon Høyere kvartil eller Q3: "median" i den øvre halvdelen av dataene; ligger på 75% av dataene Maksimum: Høyeste verdi / observasjon Interkvartileområdet (IQR) er intervallet av den nedre kvartilen (Q1) og øvre kvartilen (Q2). Noen ganger er det også outl Les mer »

Når du grupperer verdier i klasser må du sette opp grensene. Eksempel Si at du måler høyden på 10.000 voksne. Disse høydene måles nøyaktig til mm (0,001 m). For å jobbe med disse verdiene og gjøre statistikk over dem, eller lage histogrammer, vil en slik fin oppdeling ikke fungere. Så du grupperer dine verdier i klasser. Si i vårt tilfelle at vi bruker 50 mm (0,05 m) intervaller. Da vil vi ha en klasse på 1,50- <1,55 m, 1,55- <1,60 m osv. Faktisk vil 1,50-1,55 m-klassen få alle fra 1.495 (som avrundes opp) til 1.544 (som vil bli avrundet. er klasse Les mer »

Den primære fordelen med å bruke en prøve i stedet for en folketelling er effektivitet. Anta at noen vil vite hva den gjennomsnittlige oppfatningen av kongressen er blant enkeltpersoner 18-24 (det vil si at de ønsker å vite hva Kongressens godkjenningsvurdering er blant denne demografiske). I 2010 var det over 30 millioner individer i det aldersområdet som ligger i USA, ifølge US-folketellingen. Å gå til hver av disse 30 millioner menneskene og spør deres mening, mens det sikkert ville føre til svært nøyaktige resultater (antar ingen løy), ville vær Les mer »

Les mer »

I en BInomial-innstilling er det to mulige utfall per hendelse. De viktige betingelsene for å bruke en binomialinnstilling i første omgang er: Det er bare to muligheter, som vi vil ringe Bra eller Feil Sannsynligheten for at forholdet mellom bra og feil ikke endres under forsøkene Med andre ord: resultatet av ett forsøk påvirker ikke det neste eksempelet: Du ruller terninger (en om gangen) og du vil vite hva sjansene er for at du ruller på ikke 1 seks i 3 forsøk. Dette er et typisk eksempel på binomial: Det er bare to muligheter: 6 (sjanse = 1/6) eller ikke-6 (sjanse = 5/6) Dysen har Les mer »

Viktige egenskaper ved et "Pie Chart" Før du bygger et "Pie Chart", må vi ha viktige ting. Vi må ha: TOP 5 VIKTIGE ELEMENTER To eller flere data. Velg perfekte farger for å se enkelt våre data. Sett hovedtittel foran diagrammet vårt. Sett en legende i diagrammet ditt (til venstre eller høyre) Legg til en setning som beskriver diagrammet, nederst i diagrammet. (kort en) Se også bildet: Les mer »

R-kvadratet bør ikke brukes til modellvalidering. Dette er en verdi som du ser på når du har validert din modell. En lineær modell er validert dersom dataene er homogene, følger en normal fordeling, de forklarende variablene er uavhengige, og hvis du vet nøyaktig verdien av dine forklarende variabler (smal feil på X) R-kvadratet kan brukes til å sammenligne to modeller som du er allerede godkjent. Den med den høyeste verdien er den som passer best for dataene. Det kan imidlertid eksistere bedre indekser, som AIC (Akaike-kriteriet) Les mer »

Aritmetisk middel ~ ~ 424,4 Standardavvik ~~ 642,44 Input Data Set: {115, 89, 230, -12, 1700} Aritmetisk middel = (1 / n) * Sigma (x_i), hvor, Sigma x_i refererer til Summen av alle elementene i Input Data Set. n er det totale antall elementer. Standardavvik Sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 refererer til gjennomsnittet av de kvadratiske forskjellene fra Mean Make en tabell med verdier som vist: Aritmetisk middel ~ ~ 424,4 Standard Avvik ~ ~ 642.44 Håper det hjelper. Les mer »

Gjennomsnitt er 3,5 og Standardavvik er 1,83 Summen av vilkårene er 35, derfor er gjennomsnittet av {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} 35/10 = 3,5 som det enkle gjennomsnittet av vilkårene. For Standardavvik må man finne gjennomsnittet av kvadrater avvikene fra betingelsene fra gjennomsnitt og deretter ta kvadratroten. Avvikene er {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} og summen av deres kvadrater er (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 eller 33,50 / 10 dvs. 3,35. Derfor er standardavviket sqrt3,35, dvs. 1,83 Les mer »

Mean = 5.25color (white) ("XXX") Median = 4.5color (hvit) ("XXX") Modus = 4 Befolkning: Varians = 3.44color (hvit) ("XXX") Standardavvik = 1,85 Eksempel: farge ) ("X") Varians = 43.93farger (hvit) ("XXX") Standardavvik = 1,98 Mean er det aritmetiske gjennomsnittet av dataverdiene Median er middelverdien når dataverdiene er sortert (eller gjennomsnittet av 2 midtverdier hvis det er et jevnt antall dataværdier). Modus er dataverdien (e) som forekommer med høyeste frekvens. Varians og standardavvik er avhengig av om dataene antas å være hele befolkning Les mer »

Den gjennomsnittlige (middel) og medianen (midtpunkt). Noen vil legge til modusen. For eksempel, med settet av verdier: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 The Mean er det aritmetiske gjennomsnittet: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medianen er verdien likeverdig (numerisk) fra Utvalget ekstremer. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 MERK: I dette datasettet er det samme verdi som gjennomsnittet, men det er vanligvis ikke tilfellet. Modusen er den vanligste verdien i et sett. Det er ingen i dette settet (ingen duplikater). Det er en vanlig innføring som et statistisk mål for sentral tendens. Min per Les mer »

De gjennomsnittlige (gjennomsnittlige) og standardavvikene kan hentes direkte fra en kalkulator i stat modus. Dette gir barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Strengt tatt, siden alle datapunkter i samplingsrommet er heltall, bør vi også uttrykke midlet som et helt tall til riktig antall signifikante tall, dvs. barx = 220. De 2 standardavvikene, avhengig av om du vil ha prøven eller populasjonsstandardavviket, er også avrundet til nærmeste heltall, s_x = 291 og sigma_x = 280 Utvalget er ganske enkelt x_ (maks) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1,190. For å finne medianen, må vi ordne eksempels Les mer »

Ja, dette eksemplet passer til "korrelasjon vs årsakssammenheng". Selv om eierens data er et bemerkelsesverdig bevis på korrelasjon, kan eieren ikke konkludere årsakssammenheng fordi dette ikke er et randomisert eksperiment. I stedet har det som skjedde her, at de som ønsket å eie et kjæledyr og var i stand til å gi det, var de som endte opp med et kjæledyr. Ønsket om å eie kjæledyr rettferdiggjør deres lykke etterpå, og evnen til å ha råd til kjæledyret peker på at de sannsynligvis var økonomisk uavhengige, de sannsynligvis Les mer »

Hvis de oppgitte dataene er hele populasjonen, så: farge (hvit) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Hvis de oppgitte dataene er et utvalg av befolkningen, så er farge (hvit) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 For å finne variansen (sigma_ "pop" ^ 2) og standardavvik (sigma_ "pop") av en populasjon Finn summen av befolkningsverdiene Divider med antall verdier i befolkningen for å oppnå gjennomsnittet For hver populasjonsverdi beregne forskjellen mellom den verdien og middelverdien Les mer »

Varians = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) finner først gjennomsnittet: gjennomsnitt = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 finn avvik for hvert tall - dette gjøres ved å subtrahere gjennomsnittet: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 deretter firkant hvert avvik: (-466,6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 variansen er gjennomsnittet av disse verdiene: varians = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) Standardavviket er kvadratroten av variansen: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Les mer »

Befolkningsvariasjonen er: sigma ^ 2 ~ = 476.7 og populasjonsstandardavviket er kvadratroten av denne verdien: sigma ~ = 21,83 Først må vi anta at dette er hele populasjonen av verdier. Derfor ser vi etter befolkningsavviket. Hvis disse tallene var et sett med prøver fra en større befolkning, ville vi være på utkikk etter utvalgsvarianen som avviger fra populasjonsvarianen med en faktor n // (n-1) Formelen for populasjonsvarianen er sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 hvor mu er populasjonsmiddelet, som kan beregnes fra mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i I vår befolkning er midde Les mer »

Forutsatt at vi har å gjøre med hele befolkningen og ikke bare et eksempel: Variance sigma ^ 2 = 44,383.45 Standardavvik Sigma = 210.6738 De fleste vitenskapelige kalkulatorer eller regneark lar deg bestemme disse verdiene direkte. Hvis du trenger å gjøre det på en mer metodisk måte: Bestem summen av de oppgitte dataverdiene. Beregn gjennomsnittet ved å dividere summen ved antall dataoppføringer. For hver dataverdi beregne dens avvik fra gjennomsnittet ved å subtrahere dataverdien fra gjennomsnittet. For hver dataverdi er avviket fra middelverdien kalkulert den kvadratiske avvik Les mer »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> varians sigma = 28,56-> 1 standardavvik variansen er en slags gjennomsnittlig måling av variasjonen av dataene om linjen med best passform. Det er avledet fra: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Hvor sum betyr betyr legge til alt opp barx er middelverdien (noen ganger bruker de mu) n er antall data som brukes sigma ^ 2 er variansen (noen ganger bruker de s) sigma er en standardavvik Denne likningen med litt manipulasjon ender som: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" for varians sigma = sqrt ( sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" for 1 standardavvik "~~~~~~~~~~~~~~ Les mer »

Varianse (populasjon): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Standardavvik (populasjon): sigma_ "pop" = 3.55 Summen av datavinndene er 42 Middelverdien av dataverdiene er 42/7 = 6 For hver av dataverdiene kan vi beregne forskjellen mellom dataverdien og gjennomsnittet og deretter kvadrat den forskjellen. Summen av de kvadratiske forskjellene delt på antall dataværdier gir populasjonsvarianen (sigma_ "pop" ^ 2). Kvadratroten av populasjonsvarianen gir befolkningsstandardavviket (sigma_ "pop") Merk: Jeg har antatt at datavinene representerer hele befolkningen. Hvis dataverdiene bare er et Les mer »

En F-test forutsetter at dataene distribueres normalt og at prøvene er uavhengige fra hverandre. En F-test forutsetter at dataene distribueres normalt og at prøvene er uavhengige fra hverandre. Data som adskiller seg fra den normale fordeling kan skyldes noen grunner. Dataene kan være skjev eller prøveformatet kan være for lite for å nå en normal fordeling. Uansett årsak, antar F-testene en normal fordeling og vil resultere i unøyaktige resultater dersom dataene avviker vesentlig fra denne fordelingen. F-tester antar også at datapunkter er uavhengige fra hverandre. For ekse Les mer »

Siden det ikke er noen matematisk ligning som kan beregne området under normal kurve mellom to punkter, er det ingen formel å finne sannsynligheten i z-tabellen for å løse for hånd. Dette er grunnen til at z-tabeller leveres, vanligvis med presisjon på 4 desimaler. Men det finnes formler for å beregne disse sannsynlighetene med svært høy presisjon ved hjelp av programvare som Excel, R, og utstyr som TI-kalkulator. I Excel, er til venstre for z er gitt av: NORM.DIST (z, 0,1, true) I TI-kalkulator kan vi bruke normalcdf (-199, z) for å få området til venstre for den Les mer »

Chi Squared distribusjoner kan brukes til å beskrive statistiske mengder som er en funksjon av summen av firkanter. Chi-kvadratdistribusjonen er fordelingen av en verdi som er summen av kvadrater av k-fordelte tilfeldige variabler. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF av Chi Squared-fordeling er gitt av: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2) (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Hvor k er antall frihetsgrader, og x er verdien av Q som vi søker sannsynligheten for. Bruken av Chi Squared-distribusjonen er å modellere ting som involverer summene av kvadratverdier. To spesifikke eksempler er: Analyse av variasjonstester (vari Les mer »

En bruk av co-varians er å studere korrelasjonen. Når vi har prøvedata knyttet til to avhengige variabler, blir ko-variansen relevant. Co-varians er et mål på effekten av variasjon mellom de to variablene. Når vi har to avhengige variabler, sier X og Y, kan vi studere variasjonen innenfor verdiene til X - dette er sigma_x ^ 2 variasjonen innenfor verdiene for Y er variansen av y sigma_y ^ 2. Studien av den samtidige variasjonen mellom X og Y kalles COV (X, Y) eller sigma_ (xy). Les mer »

Det avslører formen av forholdet mellom variabler. Vennligst referer til mitt svar på Hva er en regresjonsanalyse ?. Det avslører formen av forholdet mellom variabler. For eksempel, om forholdet er sterkt positivt relatert, sterkt negativt relatert eller det er ikke noe forhold. For eksempel skal nedbør og landbruksproduktivitet være sterkt korrelert, men forhold er ikke kjent. Hvis vi identifiserer avkastningsutbytte for å betegne landbruksproduktivitet, og betrakter to variabler avkastningsutbytte y og nedbør x. Konstruksjon av regresjonslinjen y på x ville være fornuftig og k Les mer »

Når vi bruker regresjonslinjen for å forutsi et punkt hvis x-verdi ligger utenfor rekkevidden av x-verdier av treningsdata, kalles det ekstrapolering. For å (bevisst) ekstrapolere bruker vi bare regresjonslinjen til å forutsi verdier som ligger langt fra treningsdata. Vær oppmerksom på at ekstrapolering ikke gir pålitelige spådommer fordi regresjonslinjen kanskje ikke er gyldig utenfor treningsdatabasen. Les mer »

Z-score forteller deg posisjonen til en observasjon i forhold til resten av fordelingen, målt i standardavvik, når dataene har en normal fordeling. Du ser vanligvis posisjon som en X-verdi, som gir den faktiske verdien av observasjonen. Dette er intuitivt, men lar deg ikke sammenligne observasjoner fra forskjellige distribusjoner. Du må også konvertere X-Scores til Z-Scores, slik at du kan bruke Standard Normal Distribution tabeller for å se opp verdier knyttet til Z-Score. For eksempel vil du vite om en åtte år gammel pitching hastighet er uvanlig bra i forhold til hans eller hennes liga Les mer »

Korrelasjon: to variabler har en tendens til å variere sammen. For en positiv korrelasjon, hvis en variabel øker, øker den andre også i de oppgitte dataene. Årsak: En variabel forårsaker endringene i en annen variabel. Betydelig forskjell: Korrelasjon kan bare være en tilfeldighet. Eller kanskje noen tredje variabel skifter de to. For eksempel: Det er sammenheng mellom "å sove og bruke sko" og "våkne opp med hodepine". Men dette forholdet er ikke årsakssammenheng, fordi den virkelige grunnen til denne tilfeldigheten er (for mye) alkohol. Les mer »

Se nedenfor. Gitt: ikke p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logiske operatører: "ikke p:" ikke p, ~ p; "og:" ^^; eller: vv Logikk Tabeller, negasjon: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Logic Tables, og & eller: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "&qu Les mer »

~ = 0.9391 Før vi går inn i spørsmålet selv, la oss snakke om metoden for å løse det. La oss for eksempel si at jeg vil redegjøre for alle de mulige resultatene fra å flippe en rettferdig mynt tre ganger. Jeg kan få HHH, TTT, TTH og HHT. Sannsynligheten for H er 1/2 og sannsynligheten for T er også 1/2. For HHH og for TTT, er det 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 hver. For TTH og HHT er det også 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 hver, men siden det er 3 måter jeg kan få hvert resultat, blir det 3xx1 / 8 = 3/8 hver. Når jeg oppsummerer disse resultatene, får jeg 1/8 Les mer »

Hurtige definisjoner Kvantitative data er tall: høyder; vekter; hastigheter; antall kjæledyr eid; år; etc. Kvalitative data er ikke tall. De kan inkludere favorittmat; religioner; etnisiteter; etc .. Diskrete data er tall som kan ta på spesifikke, separerte verdier. For eksempel når du ruller en dør, får du 1, 2, 3, 4, 5 eller 6. Du kan ikke få en verdi på 3,75. Kontinuerlig data er tall som kan ta på alle slags desimaltall eller brøkverdier. For eksempel kan vekten din måles nøyaktig som 92.234 kilo. Hastigheten din hopper ikke fra 10 mph til 11 mph; det bev Les mer »

Man vil ofte se på IQR (Interquartile Range) for å få en mer "realistisk" titt på dataene, da det ville eliminere utjevnene i våre data. Dermed hvis du hadde et datasett som 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Så hvis vi måtte ta med på bare vår IQR, ville det være mer "Realistisk" for vårt datasett, som om vi bare tok det normale, vil den ene verdien av 2956 ødelegge dataene ganske mye. en outlier som sådan kan komme fra noe så enkelt som en skrivefeil, så det viser hvordan det kan være nyttig å sjekke IQR Les mer »

Som navnet på emnet indikerer variansen er en "Variabilitetsmåling" Variansen er et mål for variabilitet. Det betyr at for et sett med data kan du si: "Den høyere variansen, jo flere forskjellige data". Eksempler Et sett med data med små forskjeller. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Et sett med data med større forskjeller. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) sigma Les mer »

Sentral verdi som representerer hele data. > Hvis vi ser på frekvensfordelingen som vi kommer over i praksis, vil vi oppdage at det er en tendens til variasjonsverdiene å klynge rundt en sentral verdi; med andre ord ligger de fleste verdiene i et lite intervall om en sentral verdi. Denne egenskapen kalles den sentrale tendensen til en frekvensfordeling. Den sentrale verdien, som er tatt som en representasjon av hele data, kalles et mål for sentral tendens eller et gjennomsnitt. I forhold til en frekvensfordeling kalles et gjennomsnitt også som et mål for plassering, fordi det bidrar til å l Les mer »

Nominelt nivå - Kun etikettdata i ulike kategorier, eksempel kategorisering som: Mann eller Kvinne Ordinært nivå - Data kan ordnes og bestilles, men forskjellen er ikke fornuftig, for eksempel: rangering som 1., 2. og 3.. Interval Level - Data kan bestilles, så vel som forskjeller kan tas, men multiplikasjon / deling er ikke mulig. for eksempel: kategorisering som forskjellige år som 2011, 2012 etc Ratio Level - Bestilling, forskjell og multiplikasjon / divisjon - alle operasjoner er mulige. For eksempel: Alder i år, temperatur i grader etc. Diskret variabel - variabelen kan bare ta poengverdi Les mer »

Ogiv er et annet navn på en kumulativ frekvenskurve. På hvert punkt på ogiven får vi antall observasjoner mindre enn abscissen til det punktet. Dette svaret er gitt å ta mindre enn ogive i betraktning. Ellers vil kurven gi antall observasjoner som er større enn abscissen. Mindre enn kumulativ frekvensfordeling kan oppnås ved kontinuerlig å legge til frekvenser i klasser og skrive dem mot klassens øvre grenser. Les mer »

(32/52) I kortkort er halvparten av kortene røde (26) og (antar ingen jokere) har vi 4 jacks, 4 dronninger og 4 konger (12). Imidlertid er bildekortene, 2 jacks, 2 dronninger og 2 konger røde. Det vi ønsker å finne er "sannsynligheten for å tegne et rødt kort eller et bildekort". Våre relevante sannsynligheter er å tegne et rødt kort eller et fotokort. P (rød) = (26/52) P (bilde) = (12/52) For kombinerte hendelser bruker vi formelen: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P B) som oversetter til: P (bilde eller rød) = P (rød) + P (bilde) -P (rødt og bilde) P ( Les mer »

Både prediksjon og konfidensintervall er smalere nær gjennomsnittet, dette kan lett ses i formelen for tilsvarende feilmargin. Følgende er feilmarginen for konfidensintervall. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} ganger s_e sqrt {{ frac {1} {n} + frac {{x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Følgende er feilmarginen for prediksjonsintervallet E = t _ { alpha / 2, df = n-2} ganger s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac { x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}}}} I begge disse ser vi begrepet (x_0 - bar {x}) ^ 2, som skalerer som kvadratet av avstanden til prediksjonspunkt fra gjennomsnittlig. Dette er grunnen til at CI og PI er s Les mer »

Ca 61,5% Sannsynligheten for at en bærbar datamaskin er defekt er (6/22) Sannsynligheten for at en bærbar datamaskin ikke er defekt er (16/22) Sannsynligheten for at minst en bærbar datamaskin er defekt, er gitt av: P (1 defekt) + P (2 defekt) + P (3 defekt), da denne sannsynligheten er kumulativ. La X være antall bærbare datamaskiner funnet å være defekte. P (X = 1) = (3 velg 1) (6/22) ^ 1 ganger (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 velg 2) (6/22) ^ 2 ganger 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 velg 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Oppsummer alle sannsynlighetene) = 0,61531 ca 0,615 Les mer »

Bokstavene "bi" betyr to. Så har en bimodal distribusjon to moduser. For eksempel er {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} bimodal med både 3 og 12 som separate forskjellige moduser. Legg merke til at modusene ikke trenger å ha samme frekvens. Håper det hjalp Kilde: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Les mer »

En bimodaldiagram illustrerer en bimodalfordeling, som selv defineres som en kontinuerlig sannsynlighetsfordeling med to moduser. Generelt vil grafen for denne distribusjonens sannsynlighetsdensitetsfunksjon likne en "to-humped" -fordeling; det vil si, i stedet for single peak tilstede i en normal distribusjon eller bellkurve, vil grafen ha to topper. Bimodalfordeling, men kanskje mindre vanlig enn normale fordelinger, forekommer fortsatt i naturen. Hodgkins lymfom er for eksempel en sykdom som forekommer oftere innen to bestemte aldersgrupper enn blant andre mennesker i andre alder; Spesielt hos unge voksne 15-3 Les mer »

"Bin" i et histogram er valget mellom enhet og avstand på X-aksen.Alle dataene i en sannsynlighetsfordeling representert visuelt av et histogram fylles i de tilhørende boksene. Høyden på hver skuff er en måling av frekvensen med hvilken data vises innenfor rekkevidden til den bin i distribusjonen. Som eksempel, i dette prøvehistogramet nedenfor, er hver stang oppover fra X-aksen en enkelt boks. Og i kassen fra høyde 75 til høyde 80 er det 10 datapunkter (i dette tilfellet er det 10 kirsebærtrær med en høyde mellom 75 og 80 fot). Kilde: Wikipedia-siden på Les mer »

Se den fullstendige forklaringen som presenteres. Når vi har 100 mynter, og vi gir disse mynter til et sett med mennesker på noen måte, er det sagt at vi distribuerer mynter. På samme måte, når den totale sannsynligheten (som er 1) fordeles mellom de forskjellige verdiene som er knyttet til den tilfeldige variabelen, distribuerer vi sannsynligheten. Derfor kalles det en sannsynlighetsfordeling. Hvis det er en regel som bestemmer hvilken sannsynlighet som skal tildeles hvilken verdi, så kalles en slik regel sannsynlighetsfordelingsfunksjonen. Binomialfordelingen får navnet sitt fordi Les mer »

Chi-kvadratfordelingen er en av de mest brukte fordelingene og er fordelingen av chi-kvadratstatistikken. Chi-kvadratfordelingen er en av de mest brukte fordelingene. Det er fordelingen av summen av kvadrert standard normalavvik. Fordelingens gjennomsnitt er lik graden av frihet, og variansen av chi-kvadratfordelingen er to ganger multiplisert med grader av frihet. Dette er fordelingen som brukes ved utførelse av en chi-kvadratprøve som sammenligner observerte versus forventede verdier og ved utførelse av en chi-kvadratprøve for å teste for forskjeller i to kategorier. Kritiske verdier for chi-kvad Les mer »

En chi-squared test for uavhengighetstester hvis det er et betydelig forhold mellom to eller flere grupper av kategoriske data fra samme befolkning. En chi-squared test for uavhengighetstester hvis det er et betydelig forhold mellom to eller flere grupper av kategoriske data fra samme befolkning. Null hypotesen for denne testen er at det ikke er noe forhold. Det er en av de mest brukte tester i statistikk. For å kunne bruke denne testen, bør dine observasjoner være uavhengige og dine forventede verdier skal være større enn fem. Ligningen for å kalkulere et chi-firkant for hånd er Her er e Les mer »

Chi ^ 2-testen brukes til å undersøke om fordelingen av kategoriske variabler er forskjellig fra hverandre. Chi ^ 2-testen kan kun brukes på faktiske tall, ikke på prosenter, proporsjoner eller midler. Chi ^ 2-statistikken sammenligner tallene eller tellingene for kategoriske svar mellom to eller flere uavhengige grupper. Sammendrag: Chi ^ 2-testen brukes til å undersøke om fordelingen av kategoriske variabler er forskjellig fra hverandre. Les mer »

Se nedenfor: En kombinasjon er en gruppering av forskjellige objekter uten hensyn til rekkefølgen der grupperingen er laget. Som et eksempel er en pokerhånd en kombinasjon - vi bryr oss ikke om hvilken rekkefølge vi har kortene, bare at vi holder Royal Flush (eller et par 3s). Formelen for å finne en kombinasjon er: C_ (n, k) = (n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Med n = "befolkning", k = " plukker "Som for eksempel er antall mulige 5-kort pokerhender: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) La oss evaluere det! (52xx51xxcancelcolor (oransje) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor Les mer »

En standard boks og whisker plot er en visuell representasjon av alle datapunkter, inkludert poengene plassert langt til venstre eller langt til høyre i datasettet. Slike ekstreme datapunkter er kalt "outliers". I motsetning til standardboksplottet, inkluderer ikke en endret boxplot utjevningene. I stedet er utjevnene representert som punkter utover "whiskers", for å representere mer nøyaktig dispersjonen av dataene. Les mer »

F-Test. F-testen er en statistisk testmekanisme utviklet for å teste befolkningsavvik likestilling. Det gjør dette ved å sammenligne forholdet mellom avvikene. Så, hvis avvikene er like, vil forholdet mellom avvikene være 1. Alle hypotesetesting er gjort under antagelsen null hypotesen er sant. Les mer »

Vi bruker en ANOVA til å teste for betydelige forskjeller mellom midler. Vi bruker en ANOVA, eller variansanalyse, for å teste for signifikante forskjeller mellom flere grupper. For eksempel, hvis vi ønsket å vite om gjennomsnittlig GPA for biologi, kjemi, fysikk og kalkulatoriske majorer var forskjellig, kunne vi bruke en ANOVA. Hvis vi bare hadde to grupper, ville vår ANOVA være den samme som en t-test. Det er tre grunnleggende forutsetninger for en ANOVA: Avhengige variabler i hver gruppe fordeles normalt. Befolkningsavvik i hver gruppe er like. Observasjoner er uavhengige av hverandre Les mer »

Se nedenfor. En kategorisk variabel er en kategori eller type. For eksempel er hårfarge en kategorisk verdi eller hjemby er en kategorisk variabel. Arter, behandlingstype og kjønn er alle kategoriske variabler. En numerisk variabel er en variabel der målingen eller tallet har en numerisk betydning. For eksempel er total nedbør målt i tommer en numerisk verdi, hjertefrekvens er en numerisk verdi, antall cheeseburgere som er konsumert i en time, er en numerisk verdi. En kategorisk variabel kan uttrykkes som et tall for statistikkformålet, men disse tallene har ikke samme betydning som en numeris Les mer »

Enveisk ANOVA er en ANOVA der du har en uavhengig variabel som har mer enn to tilstander. For to eller flere uavhengige variabler, ville du bruke en toveis ANOVA. Enveisk ANOVA er en ANOVA der du har en uavhengig variabel som har mer enn to forhold. Dette er i kontrast til en toveis ANOVA hvor du har to uavhengige variabler, og hver har flere forhold. For eksempel ville du bruke en enveis ANOVA hvis du ønsket å bestemme effekten av kaffemerker på hjertefrekvensen. Din uavhengige variabel er kaffemerket. Du ville bruke en toveis ANOVA hvis du ønsket å bestemme effektene av kaffemerker og selvrapport Les mer »

Et begrep av en begivenhet er en svært viktig i Theory of Probabilities. Faktisk er det en av de grunnleggende konseptene, som et punkt i geometri eller ligning i algebra. Først av alt vurderer vi et tilfeldig eksperiment - enhver fysisk eller mental handling som har bestemt antall utfall. Vi teller for eksempel penger i lommeboken eller forutsi morgendagens børsindeksverdi. I begge og mange andre tilfeller resulterer det tilfeldige eksperimentet i visse utfall (den nøyaktige summen av penger, den eksakte børsindeksverdien etc.) Disse individuelle utfallene kalles elementære hendelser, og alle Les mer »

Se nedenfor. En tilfeldig variabel er numeriske utfall av et sett med mulige verdier fra et tilfeldig eksperiment. For eksempel velger vi tilfeldigvis en sko fra en skobutikk og søker to numeriske verdier av størrelsen og prisen. En diskret tilfeldig variabel har et begrenset antall mulige verdier eller en uendelig sekvens av talbare reelle tall. For eksempel størrelsen på skoene, som kun kan ta et begrenset antall mulige verdier. Mens en kontinuerlig tilfeldig variabel kan ta alle verdier i et intervall med ekte tall. For eksempel kan prisen på sko ta noen verdi, i form av valutaen. Les mer »

Regresjonsanalyse er en statistisk prosess for å estimere forholdene mellom variabler. Regresjonsanalyse er en statistisk prosess for å estimere forholdene mellom variabler. Det er et generisk uttrykk for alle metoder som forsøker å tilpasse en modell til observerte data for å kvantifisere forholdet mellom to grupper av variabler, hvor fokus er på forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere uavhengige variabler. Forholdet kan imidlertid ikke være nøyaktig for alle observerte datapunkter. Så ofte inneholder slik analyse et feilelement introdusert for å ta hensyn Les mer »

Det er en frekvensfordeling der alle tallene er representert som en brøkdel eller prosentandel av hele prøvestørrelsen. Det er egentlig ikke mer til det. Du legger til alle frekvensnumre for å få en total sum = din prøvestørrelse. Deretter deler du hvert frekvensnummer med prøvestørrelsen for å få en relativ frekvensfraksjon. Multipliser denne fraksjonen med 100 for å få en prosentandel. Du kan sette disse prosentene (eller fraksjonene) i en egen kolonne etter frekvensnumrene dine. Kumulativ frekvens Hvis du har bestilt verdier, som testpoeng på en skala Les mer »

En relativ frekvens tabell er en tabell som registrerer teller av data i prosentvis form, aka relativ frekvens. Den brukes når du prøver å sammenligne kategorier i tabellen. Dette er en relativ frekvens tabell. Vær oppmerksom på at verdiene til cellene i tabellen er i prosent i stedet for de faktiske frekvensene. Du finner disse verdiene ved å sette de enkelte frekvensene over rad totalt. Fordelen med relativ frekvens tabeller over frekvens tabeller er at med prosentandel, kan du sammenligne kategorier. Les mer »

Prøvekovariansen er en måling av hvor stor variabler som er forskjellig fra hverandre innenfor en prøve. Covariance forteller deg hvordan to variabler er relatert til hverandre i lineær skala. Det forteller deg hvor sterkt korrelert X er til din Y. For eksempel, hvis kovariansen din er større enn null, betyr dette at din Y øker etter hvert som din X øker. En prøve i statistikk er bare en delmengde av en større befolkning eller gruppe. For eksempel kan du ta et utvalg av en grunnskole i landet i stedet for å samle data fra hver grunnskole i landet. Således er prøve Les mer »

En unimodal distribusjon er en distribusjon som har en modus. En unimodal distribusjon er en distribusjon som har en modus. Vi ser en åpenbar topp i dataene. Bildet under viser en unimodal fordeling: I kontrast ser en bimodal distribusjon slik ut: I det første bildet ser vi en topp. I det andre bildet ser vi at det er to topper. En unimodal distribusjon kan normalt distribueres, men det trenger ikke å være. Les mer »

Se forklaringen Når et stort antall numeriske data er tilgjengelig, er det ikke alltid mulig å undersøke alle numeriske data og komme til en konklusjon. Derfor er det et behov for å redusere dataene til en eller en håndfull tall slik at sammenligning er mulig. Det er for dette formålet at vi har tiltak av sentral tendens definert i Statistikk. Et mål på sentral tendens gir oss en numerisk verdi som kan brukes til sammenligning. Derfor må det være et nummer som er sentrert rundt det store volumet av data - et poeng av gravitasjonstrekk mot hvilken hver annen numerisk verdi t Les mer »

I stor grad finnes det to typer datasett - Kategorisk eller kvalitativ - Numerisk eller kvantitativ En kategorisk data eller ikke-numerisk data - hvor variabel har verdien av observasjoner i form av kategorier, videre kan den ha to typer-a. Nominell b. Ordinære a.Nominal data har fått navngitte kategorier, f.eks. Ekteskapelig status vil være en nominell data da det vil få observasjoner i følgende kategorier - Ugift, gift, skilt / skilt, enkebarn b.Ordinaldata vil også ta navngitte kategorier, men kategorier vil ha rangering. f.eks Risiko for å anskaffe en sykehusbasert infeksjon vil ha or Les mer »

En normal fordeling er helt symmetrisk, en skrå fordeling er ikke. I en positivt skjev fordeling er "tåen" på den større siden lengre enn på den andre siden, noe som forårsaker at medianen, og spesielt den gjennomsnittlige, beveger seg til høyre. I en negativt skjev fordeling beveger disse seg til venstre på grunn av en lengre "tå" ved de mindre verdiene. Mens i en ikke-skjev normalfordelingsmodus, er median og gjennomsnittlig alle med samme verdi. (bilder fra internett) Les mer »

Alt dette betyr at minimumet er mellom summen av forskjellen mellom den faktiske y-verdien og den forutsagte y-verdien. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 betyr bare minimumet mellom summen av alle resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 alt dette betyr at minimumet er mellom summen av forskjellen mellom den faktiske y-verdien og den forutsagte y-verdien. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 På denne måten ved å minimere feilen mellom forutsigelsen og feilen, får du best mulig passform for regresjonslinjen. Les mer »

En Pearson chi-square test kan referere til en test av uavhengighet eller en godhet av passform test. Når vi refererer til en "Pearson's chi-square test", kan vi referere til en av to tester: Pearson's chi-square test av uavhengighet eller Pearson's chi-square godhetskompetanse test. Godhet av passformtester bestemmer om et datasettets fordeling avviker vesentlig fra en teoretisk distribusjon. Dataene må ikke oppdateres. Uavhengighetsprøver bestemmer om uparametre observasjoner av to variabler er uavhengige av hverandre. Observerte verdier Forventede verdier Ved hjelp av den chi-kvadrat Les mer »