Statistikk

Befolkningsvariasjon er det numeriske beløpet en befolkning adskiller seg fra hverandre. En populasjons varianse forteller deg hvor mye dataene distribueres. For eksempel, hvis din gjennomsnitt er 10, men du har stor variasjon i dataene dine, med målinger langt større og lavere enn 10, vil du ha høy varians. Hvis befolkningen din har en gjennomsnitt på 10, og du har veldig liten variasjon, med de fleste dataene dine målt som 10 eller nær 10, vil du ha lav befolkningsvariasjon. Befolkningsvariasjon måles som følger: Les mer »

Regresjonsanalyse er en matematisk prosess for å estimere forholdene mellom variabler. Regresjonsanalyse gjør det mulig for oss å anslå gjennomsnittsverdien av den avhengige variabelen for gitt de uavhengige variablene. I evalueringsprosessen er første mål å finne ut en funksjon av de uavhengige variablene kalt regresjonsfunksjonen. Funksjonen kan være lineær eller polynomisk. I matematikk er thera flere metoder for regresjonsanalyse. Les mer »

En fordeling er skjev hvis en av sine haler er lengre enn den andre. Når man ser på et datasett, er det i hovedsak tre muligheter. Datasettet er omtrent symmetrisk, noe som betyr at det er omtrent like mange vilkår på venstre side av medianen som på høyre side. Dette er ikke skjev fordeling. Datasettet har en negativ skjevhet, noe som betyr at den har en hale på den negative siden av medianen. Dette manifesterer seg med en stor spike mot høyre, fordi det er mange positive termer. Dette er skjev fordeling. Datasettet har en positiv skjev med en hale til den positive siden av medianen. Les mer »

Den justerer for forklarende variabel forspenning. Hver gang du legger til en ekstra forklarende variabel for en multivariativ regresjon, vil R-kvadratet øke som fører statistikeren til å tro at en sterkere korrelasjon eksisterer med den tilleggsinformasjonen. For å korrigere for denne oppadgående forspenningen, brukes den justerte R-kvadratet. Les mer »

Mean = Sum av alle verdier / antall verdier. Gjennomsnitt er vanligvis det beste målet for sentral tendens fordi det tar hensyn til alle verdier. Men det er lett påvirket av ekstreme verdier / outlier. Merk at Mean bare kan defineres på måleintervall og måleforhold. Median er midtpunktet for data når det er ordnet i rekkefølge. Det er vanligvis når datasettet har ekstreme verdier eller er skjev i en eller annen retning. Merk at median er definert på ordinært, intervall og forholdsnivå av måling Modus er det mest forekommende punktet i data. Det er best for nominel Les mer »

Mean = 9.22 Median = 9 Mode = 10 Range = 2 gjennomsnittlig (gjennomsnittlig) x tally mark frekvens 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Totalt fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Totalt frekvens = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 Gitt - 10,10,9,9,10,8,9,10 og 8 Ordne dem i stigende rekkefølge 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5th item = 9 Mode = det elementet som oppstår mer umber av times modus = 10 Range = Største verdi - minste verdiområde = (10-8) Range = 2 Les mer »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) fra tabeller vi har P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P 0 <Z <0,94) = 0,3264 Les mer »

I en binomialinnstilling er det bare to mulige utfall per prøve. Avhengig av hva du vil, ringer du ett av mulighetene, mislykkes og den andre en suksess. Eksempel: Du kan ringe å rulle en 6 med en dørs suksess, og en ikke-6 en feil. Avhengig av vilkårene i spillet, kan rullende en 6 koste deg penger, og du vil kanskje reversere vilkårene. Kort sagt: Det er bare to mulige utfall per prøve, og du kan nevne dem som du vil: Hvit-svart, Hoveder-Hale, uansett. Vanligvis kalles den du bruker som P i beregninger (sannsynlighet for) suksess. Les mer »

"Dette betyr sannsynligheten for hendelsen A når hendelsen B skjer" "Pr (A | B) er den betingede sannsynligheten." "Dette betyr sannsynligheten for at hendelsen A skjer, i tilstanden B som skjer." "Et eksempel:" "A = kaster 3 øyne med terninger" "B = kaster mindre enn 4 øyne med terning" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 vi vet bare 1,2 eller 3 øyne er mulige) " Les mer »

Chi square test av uavhengighet hjelper oss å finne ut om 2 eller flere attributter er tilknyttet eller ikke. om å spille sjakk bidrar til å øke barnets matte eller ikke. Det er ikke et mål på graden av forhold mellom egenskapene. Det forteller oss bare om to prinsipper for klassifisering er vesentlig relatert eller ikke, uten referanse til noen antagelser om forholdet.chi square test av homogenitet er en forlengelse av chi square test av uavhengighet ... homogenitetsprøver er nyttige for å avgjøre om 2 eller flere uavhengige tilfeldige prøver trekkes fra samme populasjon e Les mer »

En kovariansmatrise er en mer generalisert form for en enkel korrelasjonsmatrise. Korrelasjon er en skalert versjon av kovarians; Legg merke til at de to parametrene alltid har samme tegn (positiv, negativ eller 0). Når tegnet er positivt, sies variablene å være positivt korrelert; Når tegnet er negativt, sies variablene å være negativt korrelert; og når tegnet er 0, antas variablene å være ukorrelert. Merk også at korrelasjonen er dimensjonsløs, siden telleren og nevnen har de samme fysiske enhetene, nemlig produktet av enhetene i X og Y. Best Linear Predictor Anta at Les mer »

En diskret tilfeldig variabel har et begrenset antall mulige verdier. En kontinuerlig tilfeldig variabel kan ha noen verdi (vanligvis innenfor et bestemt område). En diskret tilfeldig variabel er vanligvis et heltall, selv om det kan være en rasjonell fraksjon. Som et eksempel på en diskret tilfeldig variabel: verdien som er oppnådd ved å rulle en standard 6-sidig dyse, er en diskret tilfeldig variabel som bare har mulige verdier: 1, 2, 3, 4, 5 og 6. Som et andre eksempel på en Diskret tilfeldig variabel: Fraksjonen av de neste 100 kjøretøyene som passerer vinduet mitt, som er bl Les mer »

En måte å vite diskret eller kontinuerlig er at når det gjelder diskret, vil et punkt ha masse, og i kontinuerlig et punkt har ingen masse. dette forstås bedre når man observerer grafer. La oss se på Diskret først. Ta en titt på sin pmf legge merke til hvordan massen sitter på punktene? se nå på cdf varsel hvordan verdiene går opp i trinn, og at linjen ikke er kontinuerlig? Dette viser også hvordan det er masse på punktet på pmf Nå vil vi se på Kontinuerlig sak å observere sin pdf varsel hvordan masse sitter ikke på et punkt, men Les mer »

Se forklaringsavsnitt Befolkningsvariant = (sum (x-barx) ^ 2) / N Hvor - x er observasjonsbarxen er gjennomsnittet av serien N er befolkningens størrelse Varianteksempel = (sum (x-barx) ^ 2) / (n-1) Hvor - x er observasjonsbarxen er middel av serien n-1 er frihetsgrader (hvor n er størrelsen på prøven.) Les mer »

Egentlig er det tre hovedtyper av data. Kvalitative eller kategoriske data har ingen logisk rekkefølge, og kan ikke oversettes til en numerisk verdi. Øyenfarge er et eksempel fordi "brun" ikke er høyere eller lavere enn "blå". Kvantitative eller numeriske data er tall, og på den måten legger de en ordre. Eksempler er alder, høyde, vekt. Men se på det! Ikke alle numeriske data er kvantitative. Et eksempel på et unntak er sikkerhetskoden på kredittkortet ditt - det er ingen logisk ordre mellom dem. Klassedata anses som den tredje typen. De er ikke kontinue Les mer »

Det avhenger av om bestillingen er viktig. Eksempel: La oss si at du velger et utvalg av tre til å representere din klasse på 30 studenter: For det første medlemmet har du 30 valg For den andre har du 29 For den tredje har du 28 For totalt 30 * 29 * 28 = 24360 mulig permutasjoner Nå antas det at valgene er relevante: den første vil bli kalt 'president', den andre blir 'sekretær' og den tredje blir bare 'medlem'. Hvis dette ikke er tilfelle (alle tre er like), er ordren der de blir plukket, ikke viktig. Med tre plukket er det 3 * 2 * 1 = 3! = 6 mulige bestillinger, som a Les mer »

Se nedenfor: La oss se på tallene 1, 2, 3, 4, 5. Middelværdien er summen av verdiene divisjonert med tellingen: 15/5 = 3 Medianen er mellomfristen når den er oppført i stigende (eller synkende! ) rekkefølge, som er 3. Så i dette tilfellet er de like. Middel- og medianen vil reagere annerledes på forskjellige endringer i datasettet. Hvis jeg for eksempel bytter 5 til 15, vil gjennomsnittet definitivt endres (25/5 = 5), men medianen vil forbli den samme ved 3. Hvis datasettet endres der summen av verdiene er 15, men mellomfristen endringer, vil medianen bevege seg, men gjennomsnittet forbli Les mer »

Grader av frihet for varians er n, men grader av frihet for prøvevariant er n-1. Merk at "Varians" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Merk også at "Variantvariant" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Les mer »

Median er 39 Gjennomsnittlig er: 39 7/12 Med teset av tall er summen av alle tall dividert med antall. I dette tilfellet er gjennomsnittet: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Median av et stadig mer bestilt sett med tall er "Mellom" -nummeret for et sett med ulik mengde tall. Middelet av 2 "mellom" tall for et sett med jevn mengde tall. Det angitte settet er allerede bestilt, slik at vi kan beregne medianen. I det angitte settet er det 12 tall, så vi må finne elementene nummer 6 og 7 og beregne deres gjennomsnitt: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Les mer »

Justert R-kvadrat gjelder bare for flere regresjoner. Når du legger til flere uavhengige variabler i en multiple regresjon, øker verdien av R-kvadreret, noe som gir deg inntrykk av at du har en bedre modell som ikke nødvendigvis er tilfelle. Uten å gå i dybden, vil den justerte R-kvadratet ta hensyn til denne forspenningen av økende R-kvadrat. Hvis du undersøker noen flere regresjonsresultater, vil du legge merke til at den justerte R-kvadrert er ALLTID mindre enn R-kvadratet fordi forspenningen er fjernet. Målet med statistikeren er å optimalisere den beste kombinasjonen av uav Les mer »

VAR.S> VAR.P VAR.S beregner variansen forutsatt gitt data er en prøve. VAR.P beregner variansen forutsatt at gitt data er en befolkning. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Siden du bruker de samme dataene for begge, vil VAR.S gi en verdi høyere enn VAR.P, alltid. Men du bør bruke VAR.S fordi de oppgitte dataene er faktisk eksempeldata. Rediger: Hvorfor de to formlene er forskjellige? Sjekk ut Bessels rettelse. Les mer »

Det enkleste ville være å beregne gjennomsnittet av avstanden mellom hvert datapunkt og gjennomsnittet. Men hvis du beregner det direkte, vil du ende opp med null. For å komme seg rundt dette beregner vi kvadratet av avstanden, får gjennomsnittet, deretter kvadratroten for å komme tilbake til originalskalaen. Hvis data er x_i, er jeg fra 1 til n, (x_1, x_2, ....., x_n) og gjennomsnittet er bar x, så Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / n) Les mer »

Sigma = sqrt ((x-barx) ^ 2) / n Denne formelen kan brukes i en individuell observasjonsserie. sigma = sqrt ((x-barx) ^ 2) / n Hvor - x er observasjonsbarxen er Mean av serien n er antall elementer eller observasjoner Les mer »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) Den forventede verdien av x i diskret tilfelle er E (x) = sum p (x) x men dette er med sum p (x) = 1 fordelingen som er oppgitt her, beløper ikke til 1, så jeg antar at en annen verdi eksisterer og kaller den p (x = y) = .5 og standardavviket sigma (x) = sqrt )) 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt ( -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y- .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((96) ^ 2 .04+ (1,52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt (3 Les mer »

Q_1 = 15 Hvis du har en TI-84 kalkulator i hånden: Du kan følge disse trinnene: Først sett tallene i rekkefølge. Deretter trykker du på stat knappen. Deretter "1: Rediger" og fortsett og skriv inn verdiene dine i rekkefølge. Etter dette trykker du på statknappen igjen og går til "CALC" og trykker på "1: 1-Var Stats". Rull deretter ned til du ser Q_1. Den verdien er ditt svar :) Les mer »

Se nedenfor :) Du bestemmer først verdien av Q_1 og Q_3. Når du har funnet disse verdiene, trekker du av: Q_3-Q_1 Dette kalles interkvartileområdet. Nå multipliserer du resultatet med 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "ditt resultat" Så legger du til resultatet (R) til Q_3 R + Q_3 og trekker Q_1 - R Du har to tall, dette vil være et område. Et hvilket som helst nummer som ligger utenfor dette området, er å vurdere en outlier. Hvis du trenger ytterligere avklaring, vennligst spør! Les mer »

Ligning for minst kvadrater lineær regresjon: y = mx + b hvor m = (sum (x_iy_i) - (sum x_i sum y_i) / n) / (sum x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2) / n) og b = (sum y_i - m sum x_i) / n for en samling av n par (x_i, y_i) Dette ser forferdelig ut til å evaluere (og det er, hvis du gjør det for hånd); men med en datamaskin (med for eksempel et regneark med kolonner: y, x, xy og x ^ 2) er det ikke så ille. Les mer »

~ ~ 7,35 Husk at den geometriske gjennomsnittet mellom to tall a og b er farge (brun) (sqrt (ab) Så er geometrisk gjennomsnitt mellom 3 og 18 rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) farge (grønn) (rArr ~~ 7,35 Les mer »

3,742 "" avrundet til 3 desimaler Det geometriske gjennomsnittet av 2 tall kan skrives som: 2 / x = x / 7 "" larr cross multiplikasjon gir: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3,742 " " Les mer »

"GM av" 81 og 4 "per definisjon er" sqrt (81xx4) = 18. Les mer »

Området er 0,532 For å finne rekkevidden til et sett med tall, finner du forskjellen mellom den minste verdien og den største verdien. Så, først av, omordne tallene fra minst til største. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65. Som vist ovenfor kan du se at det minste nummeret er 0.118 og det største tallet er 0,65. Siden vi må finne forskjellen, er det neste trinnet å trekke ned den minste verdien fra den største verdien. 0,65 - 0,118 = 0,532 Så er området 0,532 Les mer »

Den harmoniske middel er en type gjennomsnitt representert ved følgende formel. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 + ... 1 / x_n). Det harmoniske gjennomsnittet er en spesifikk type gjennomsnitt som brukes ved beregning av gjennomsnitt av enheter eller hastigheter, for eksempel hastighetshastighet. Det er annerledes enn det aritmetiske gjennomsnittet og er alltid lavere. Formelen er: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n representerer antall vilkår i datasettet. x_1 representerer den første verdien i settet. Ta for eksempel følgende problem. Hva er harmonisk gjennomsnitt av 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + Les mer »

141 Hvis X = matte score og Y = den verbale poengsummen, E (X) = 720 og SD (X) = 100 E (Y) = 640 og SD (Y) = 100 Du kan ikke legge til disse standardavvikene for å finne standarden avvik for komposittpoengsummen; Vi kan imidlertid legge til avvik. Variansen er kvadratet av standardavviket. Var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, men Siden vi vil ha standardavviket, tar du bare kvadratroten av dette nummeret. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Således er standardavviket for sammensatt score for studenter i klassen 141. Les mer »

Skriv inn dataene i to lister først. Jeg vil bruke parentes til å indikere en knapp på kalkulatoren og ALL CAPS for å angi hvilken funksjon som skal brukes. La X og Y være de to variablene dine, tilsvarende en samling poeng. Trykk på [STAT] og velg deretter EDIT eller trykk på [ENTER]. Dette åpner lister hvor du vil legge inn dataene. Skriv inn alle verdiene for X i liste 1, en etter en. Sett inn en verdi, og trykk deretter på [ENTER] for å gå ned til neste linje. Skriv inn alle verdiene for Y i liste 2 på samme måte. Trykk nå på [STAT] igjen. Bruk Les mer »

Et histogram er en rask måte å få informasjon om en prøvefordeling uten detaljert statistisk grafikk eller analyse. Uten å måtte ha et godt grafikkprogram, kan du plotte et histogram til en rask visualisering av datafordelingen. Det er viktig å velge riktig "bin" -størrelse (grupper av data) for å få den beste kurven tilnærming. Denne plottet vil vise deg om dataverdiene dine er sentrert (normalt distribuert), skjevt til den ene siden eller den andre, eller har mer enn én modus - lokaliserte distribusjonskonsentrasjoner. De kan også omarrangeres som Les mer »

Beskrivende statistikk er disiplinen som kvantitativt beskriver hovedtrekkene til en samling av informasjon, eller selve kvantitative beskrivelsen. Beskrivende statistikk er svært viktig fordi hvis vi bare presenterte våre rådata, ville det være vanskelig å visummere hva dataene viste, spesielt hvis det var mye av det. Beskrivende statistikk gjør det mulig for oss å presentere dataene på en mer meningsfylt måte, noe som muliggjør enklere tolkning av dataene. For eksempel, hvis vi hadde resultatene fra 100 studiepoeng av studenters kurs, kan vi være interessert i den ge Les mer »

IQR = 16 "Ordne datasettet i stigende rekkefølge" 71color (hvit) (x) 72farge (hvit) (x) Farge (magenta) (73) Farge (hvit) ) (uarr) farge (hvit) (x) 86 farger (hvit) (x) 86 farger (hvit) (x) farge (magenta) del opp dataene i 4 grupper "" median "farge (rød) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" den nedre kvartilen "farge (magenta) (Q_1) = farge (magenta) (73)" øvre kvartil "farge (magenta) (Q_3) = farge (magenta) (89)" interkvartileområdet "(IQR) = Q_3-Q_1 farge (hvit) (interquartile rangexxxxx) = 89-73 farge (hvit) rangexxxxx) = 16 Les mer »

IQR = 19 (Eller 17, se notat ved slutten av forklaringen) Interkvartileområdet (IQR) er forskjellen mellom den tredje kvartilverdien (Q3) og den første kvartilverdien (Q1) av et sett med verdier. For å finne dette må vi først sortere dataene i stigende rekkefølge: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Nå bestemmer vi medianen i listen. Medianen er generelt kjent som tallet er "senteret" av den stigende bestilte listen over verdier. For lister med et oddetall antall oppføringer, er dette enkelt å gjøre, da det er en enkelt verdi som et like antall oppf Les mer »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Det første trinnet i å løse dette problemet er å finne ut den totale mengden barn, slik at du kan finne ut hvor mange barn som gikk til Europa over hvor mange barn du har totalt. Det vil se ut som 124 / t, hvor t representerer den totale mengden barn. For å finne ut hva t er, finner vi 68 + 124 siden det gir oss summen av alle barna som ble undersøkt. 68 + 124 = 192 Således, 192 = t Vårt uttrykk blir da 124/192. Nå for å forenkle: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Siden 32 er et hovednummer, kan vi ikke lenger forenkle. Du kan også konvertere Les mer »

0 intuitivt 0 varians ved hjelp av sum kvadratforskjell er (x-mu) ^ 2. Det er selvfølgelig andre valg, men generelt blir sluttresultatet ikke negativt. Generelt er lavest mulig verdi 0 fordi hvis x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Les mer »

La mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} være gjennomsnittlig (forventet verdi) av en diskret, tilfeldig variabel X som kan ta på verdier x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... med sannsynligheter P (X = x_ {i}) = p_ {i} (disse lister kan være endelige eller uendelige og summen kan være endelige eller uendelige). Variansen er sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Det forrige avsnittet er definisjonen av variansen sigma_ {X} ^ {2}. Følgende bit av algebra, ved hjelp av lineæriteten til den forventede verdioperatøren E, viser Les mer »

Formelen er den samme om det er en diskret tilfeldig variabel eller en kontinuerlig tilfeldig variabel. uavhengig av typen tilfeldig variabel, er formelen for variansen sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Men hvis den tilfeldige variabelen er diskret, bruker vi summeringsprosessen. I tilfelle av en kontinuerlig tilfeldig variabel bruker vi integralet. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty xf (x) dx. Fra dette får vi sigma ^ 2 ved substitusjon. Les mer »

Mean E (X) = 0 og varians "Var" (X) = 6/5. Merk at E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ (" 1, 1 ")") = 0 Merk også at "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Les mer »

Betinget sannsynlighet er sannsynligheten for en gitt hendelse, forutsatt at du vet utfallet av en annen hendelse. Hvis to hendelser er uavhengige, er den betingede sannsynligheten for en begivenhet gitt den andre ganske enkelt lik den generelle sannsynligheten for den hendelsen. Sannsynligheten for en gitt B er skrevet som P (A | B). Ta for eksempel to avhengige variabler. Definer A som "En tilfeldig amerikansk presidentens fornavn er George" og B er "En tilfeldig amerikansk presidents etternavn er Bush." Totalt har det vært 44 presidenter, hvorav 3 har blitt kalt George. 2 av de 44 har blitt kalt Les mer »

Mean = 4 113/600 Median = 3,98 Mode = 1,20 Mean er gjennomsnittet av tallene "mean" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "mean" = 4 113/600 Median er " midt "nummer når du plasserer tallene dine i stigende rekkefølge 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Siden det er 6 tall, er" mellomnummeret "gjennomsnittet av ditt tredje og fjerde nummer" median "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 Modus er nummeret som forekommer mest som i dette tilfellet er 1,20 siden det skjer to ganger Les mer »

Gjennomsnitt = 14,25, median = 15, modus = 15 Gjennomsnitt: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 Legg alle tallene opp og divider deretter med hvor mange er det. Median: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Linj tallene i rekkefølge fra laveste til høyeste og velg mellomverdien, i dette tilfellet hvis det er et jevnt antall verdier, gå halvveis mellom de to i midten. Modus: Den vanligste verdien er 15, hvis du sjekker nøye. Forhåpentligvis er dette nyttig ... Les mer »

Gjennomsnittet er gjennomsnittet av et sett med data, modusen er det hyppigste nummeret som forekommer i et sett med data, og medianen er tallet i midten av datasettet. Middelet beregnes ved å legge til alle tallene opp og dividere med mengden tall som er i settet (6 tall). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Dette er gjennomsnittet Siden alle tallene i settet ditt alle forekommer en gang, er det ingen modus. Hvis settet ditt hadde en ekstra 4 eller hadde tre 5-er, for eksempel, ville det ha en distinkt modus. Still opp alle tallene i rekkefølge fra minst til største. Kryss av det laveste antallet, Les mer »

Medal = 30 Median = 30 Modus = 30, 31 Middelet er "gjennomsnittet" - summen av verdiene divideres med verdien av verdiene: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Medianen er middelverdien i en streng med verdier som er oppført fra laveste til høyeste (eller høyeste til laveste - de kan bare ikke krypteres): 28,30,30,31,31 median = 30 Modusen er verdien som er oppført oftest. I dette tilfellet er både 30 og 31 oppført to ganger, så de er begge modusen. Les mer »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Gjennomsnittlig barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / 2 ting = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 rd element M = 12 Mode [Z] er det som vises mesteparten av tiden I den gitte distribusjonen skjer 12 ganger 2 ganger. Z = 12 Les mer »

Gjennomsnitt: 87,5 Modus: NO modus Median: 88 Mean = "summen av alle tallene" / "hvor mange tall er det" Det er 6 tall og deres sum er 525 Derfor er deres gjennomsnitt 525/6 = 87,5 Modus er nummeret med høyeste frekvens, dvs. hvilket nummer som ser mest ut i sekvensen. I dette tilfellet er det ingen modus fordi hvert nummer der bare vises en gang. Median er midtnummeret når du plasserer tallene i stigende rekkefølge 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Mellomnummeret er mellom 86 og 90. Så ditt midternummer kan bli funnet av (86 +90) / 2 = 88 Så medianen din er 88 Les mer »

Se nedenfor må vi sette tallet sin orden 0, 1,1, 2,8,3,4,6% tall Median = middel nummer 0, 1,1, farge (rød) (2,8), 3,4,6 2,8 modus = hyppigste nummer. Det er ikke noe slikt nummer i listen, ingen modus Range = største-minste tall Range = 4.6-0 = 4.6 mean = sum (x_i / n) barx = (0+ 1,1 + 2,8 + 3 + 4,6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Les mer »

Range = 7 Median = 6 Modes = 3,6,8 Mean = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Teller antall verdier først: Det er 19 rekkevidde: forskjell mellom høyeste og laveste verdi: farge (blå) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, farge (blå) (9) Område = farge (blå) (9-2 = 7) Median: Verdi nøyaktig midt i et sett av data ordnet i rekkefølge. Det er 19 verdier, slik at denne er lett å finne. Det vil være (19 + 1) / 2. verdi = 10. 19 = 9 + 1 + 9 farge (rød) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, farge ( rød) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) farge (hvit) (wwwwwwwwwwww) uarr farge (hvit) (www Les mer »

66, 66, Ingen, 27 Gjennomsnittet er det aritmetiske gjennomsnittet (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Medianen er verdien likeverdig (numerisk) fra rekkeviddeene. 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). Utvalget er den numeriske verdien av forskjellen mellom de laveste og høyeste verdiene. 79,5 - 52,5 = 27 Les mer »

8.32,7.6,7.6 "betyr" mean "= (" summen av alle tiltakene ") / (" antall tiltak ") rArr" mean "= (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 farge (hvit) (rArr "mean" x) = 8,32 • "modusen er det hyppigste målet" rArr "modus" = 7.6larr "bare en som skal skje to ganger" • "medianen er det midlere målet i en 6, farge (hvit) (x) 6.1, farge (hvit) (x) farge (magenta) (7.6), farge (hvit) (xxx) "måler" hvit) (x) 7,6, farge (hvit) (x) 14,3 rArr "median" = 7,6 Les mer »

Mål: 21.14 Median: 12 Range: 3 Mode: 12 Mean: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 eller 85/7 eller 12.1428 Median: Avbryt (farge (rød) Avbryt (farge (grønn) (11)), avbryt (farge (blå) (12)), 12, avbryt (farge (blå) rød) (11) = 3 modus: farge (rød) (11), farge (rød) (11), farge (blå) , farge (blå) (12), farge (blå) (12), farge (rosa) (13), farge (oransje) (14) farge (hvit) .........) farge (blå) (12). Les mer »

Det er 9 - gjennomsnittet mellom 8 og 10 'Median' er definert som middelverdien, når datasettet er bestilt etter verdi. Så i ditt tilfelle ville dette gi 2 8 10 16. Hvis det er to middelverdier, defineres medianen som middel mellom dem. Med større datasett betyr dette vanligvis ikke noe mye, ettersom mellomverdiene har en tendens til å være nært. F.eks høyden på si 1000 voksne menn, eller inntektene til folket i en by. I et datasett som er så lite som ditt, ville jeg nøle med å gi noen senter eller spredningstiltak. Utfordring: Prøv å lage en boksplot Les mer »

Les mer »

0.4335 "Den komplementære hendelsen er at maksimumet er lik eller mindre enn 25, slik at de tre billettene er alle tre blant de første 25." Oddsene for det er: "(25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Så den spurte sannsynligheten er:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Ytterligere forklaring:" P (A og B og C) = P (A) P (B | A) P "På den første tegningen er oddsene at den første billetten har nummer mindre" "eller lik 25 enn (25/30). Så P (A) = 25/30." "Når du tegner den andre billetten," "er det bare 29 billetter igjen i posen og 5 a Les mer »

Median = 19.133 Median = 19 Modus = 19 Gjennomsnittet er det aritmetiske gjennomsnittet, 19.133 Medianen er "([antall datapunkter] + 1) ÷ 2" eller PLACE-verdien likevidt (numerisk) fra rekkeviddeene i en bestilt sett. Dette settet inneholder 15 tall, ordnet i rekkefølge som 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Så er midtplassen (15 + 1) / 2 = 8. posisjon. Tallet på den plasseringen er 19. Modus er den vanligste verdien i et sett. I dette tilfellet er det 19, med tre forekomster i settet. Nærheten til alle tre av disse tiltakene betyr at dataene er "normalt fordelt". Les mer »

Dette settet har ingen modus. Se forklaring. Modus (modalverdi) for et datasett er den hyppigste verdien i settet. Men et sett kan enten ha mer enn en modal verdi eller har ingen modale verdier. Et sett har ingen modale verdier hvis alle verdier har det samme antall forekomster (som i eksempelet). Et sett kan også ha mer enn en modal verdi. Eksempel: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} I denne settmodus er 1 og 6 med 3 forekomster. Les mer »

Det er ingen modus. "Modus" er det hyppigste nummeret; verdien som vises oftest. Men i dette tilfellet vises hver verdi nøyaktig hver gang, så det er ikke "hyppigst". Hvis en av tallene hadde skjedd enda to ganger, ville det vært modusen, men det er ikke tilfelle. Så det er ingen modus for denne listen med tall. Les mer »

Den har bare en modus, som er 12 Siden 12 gjentas i datasettet og det er ikke noe annet gjentatt nummer i datasettet, er modusen for dette datasettet 12. Median av dette datasettet er 15. Les mer »

Det gjennomsnittlige eller aritmetiske gjennomsnittet. Mean er den mest vanlige måten på sentral tendens som brukes over et bredt spekter av data. Det er fordi det er en av de første beregningene som læres i generell matematikk, som også gjelder statistikk. Den brukes (og ofte misbrukes) av de fleste fordi det er lettest for dem å forstå og regne ut. Les mer »

0.1841 For det første begynner vi med binomial: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), selv om p er ekstremt liten, er n enorm. Derfor kan vi omtrentliggjøre dette ved å bruke vanlig. For X-B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Så har vi Y ~ N (0.6,0.99994) Vi vil ha P (x> = 2) ved å korrigere for normal bruk grensene har vi 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) Ved hjelp av en Z-tabell finner vi at z = 0.90 gir P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Les mer »

Den primære bruk av lineær regresjon er å passe en linje til 2 sett med data og bestemme hvor mye de er relatert til. Eksempler er: 2 sett med aksjekursene nedbør og avkastningsproduksjonsstudietid og karakterer Med hensyn til korrelasjon er den generelle konsensus: Korrelasjonsverdier på 0,8 eller høyere betegner en sterk korrelasjon Korrelasjonsverdier på 0,5 eller høyere opp til 0,8 betegner en svak korrelasjon Korrelasjon verdier mindre enn 0,5 betegner en svært svak korrelasjon linjær regresjons- og korrelasjons kalkulator Les mer »

(), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Sannsynligheten for å få hodene på en gitt flip er 1/2. Samme med sannsynligheten for å få haler på en gitt flip. Las-tingen vi trenger å vite er antall måter vi kan bestille hoder og haler på - og det er ((14), (7)). Samlet har vi: (14), 7) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Les mer »

Forutsatt en "ærlig" 6-sidig dør svaret som Syamini sier er "1/6". Hvis alle mulige utfall er like sannsynlige, er sannsynligheten for et bestemt utfall (i ditt tilfelle "å skaffe en 3") antall måter å få det bestemte utfallet fordelt på totalt antall mulige utfall. Hvis du ruller en objektiv dør, er det 6 totale mulige resultater: 1, 2, 3, 4, 5 og 6. Det bestemte resultatet du er interessert i, en 3, skjer bare 1 måte. Sannsynligheten er derfor 1/6. Hvis du hadde bedt om sannsynligheten for å få en "3 eller mindre", blir det tot Les mer »

P = (x = 4 hoder)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 hoder)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 hoder)) =" ^ 5C_4 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 hoder)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1P _ ((x = 4 hoder)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 hoder)) = 0,155625 Les mer »

N = 115 Mente du med en feilmargin på 5%? Formelen for et konfidensintervall for en andel er gitt av hat p + - ME, der ME = z * * SE (hat p). hue p er prøveforholdet z * er den kritiske verdien av z, som du kan få fra en grafisk kalkulator eller et bord SE (hat p) er standardfeilen på prøveandelen, som kan bli funnet ved hjelp av sqrt ( hue q) / n), hvor hat q = 1 - hat p og n er prøvestørrelsen Vi vet at feilmarginen skal være 0,05. Med et 90% konfidensintervall, z * ~ ~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) Vi kan nå løse for n algebraisk. Vi Les mer »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Først må vi finne L_1 og L_2. L_1 = 3 da det bare er tre snorer: (0) (1) (2). L_2 = 7, da alle strenger uten nærliggende 0 og 2 er (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Nå skal vi finne tilbakevendingen av L_n (n> = 3). Hvis strengen slutter i 1, kan vi sette noe ord etter det. Men hvis strengene slutter med 0, kan vi bare sette 0 eller 1. Tilsvarende, hvis strengene slutter i 2, kan vi bare sette 1 eller 2. La P_n, Q_n, R_n være antall strenger uten 0 og 2 i tilstøtende posisjoner og som slutter i henholdsvi Les mer »

Se dette . Kreditt til Gaurav Bansal. Jeg prøvde å tenke på den beste måten å forklare dette på, og jeg snublet over en side som gjør en veldig fin jobb. Jeg vil heller gi denne fyren kreditt for forklaringen. Hvis lenken ikke virker for noen, har jeg tatt med noen informasjon nedenfor. Enkelt sagt: R ^ 2-verdien er rett og slett kvadratet til korrelasjonskoeffisienten R. Korrelasjonskoeffisienten (R) til en modell (si med variabler x og y) tar verdier mellom -1 og 1. Det beskriver hvordan x og y er korrelert.Hvis x og y er i perfekt forening, vil denne verdien være positiv 1 Hvis x Les mer »

Dens {1,2,3,4,5,6} som faktisk er et sett av alle mulige utfall som definisjonen av prøveplass angir. Når du ruller en 6-sidig terning, kalles antall prikker på øverste ansikt som utfall. Nå, når en terning rulles, kan vi få enten 1, 2,3,4,5 eller 6 prikker på det øverste ansiktet .. det er nå resultatet. Så eksperiment her er "Rolling a 6 faced terninger" og liste over mulige utfall er "{1,2,3,4,5,6}". Eksempelplass ved definisjonen er en liste over alle mulige utfall av et eksperiment. Så svar på spørsmålet ditt er S = {1,2,3,4 Les mer »

0,563 sjanse Du må lage et sannsynlighetstreet diagram slik at du kan trene oddsene: Totalt vil du ende opp med 8/11 (originalt antall sorte penner) multiplisert med 7/10 (antall sorte penner igjen i boksen) + 3/11 (samlet antall røde penner) multiplisert med 2/10 (antall røde penner igjen i boksen). Dette = 0,563 sjanse for at du velger 2 penner av samme farge, enten de er 2 svart eller 2 rød. Les mer »

Du må se fullt svar for å forstå Jeg vet ikke helt hva du mener først, du får datasettet der du regress y på x for å finne ut hvordan en endring i x-effekter y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Og du vil finne forholdet mellom x og y så si at du tror at modellen er som y = mx + c eller i statistikk y = beta_0 + beta_1x + u disse beta_0, beta_1 er Parametrene i befolkningen, og du er effekten av uobserverte variabler ellers kalt feilperioden, så du vil ha estimatorer hatbeta_0, hatbeta_1 Så haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Dette forteller deg at de forutsagte koeffisientene vil gi deg de Les mer »

Hvis Gauss-Markof-antagelsene holder, gir OLS den laveste standardfeilen til en lineær estimator, så best lineær, objektiv estimator. Gitt disse antagelsene Parameter-koeffekter er lineære, dette betyr bare at beta_0 og beta_1 er lineære, men x-variabelen har ikke å være lineær kan det være x ^ 2 Dataene er tatt fra en tilfeldig prøve Det er ingen perfekt multikollinearitet, så to variabler er ikke perfekt korrelert. E (u / x_j) = 0 gjennomsnittlig betinget antagelse er null, noe som betyr at x_j-variablene ikke gir noen informasjon om gjennomsnittet av de observerte v Les mer »

Standardavviket til {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 La oss utvikle en generell formel da som en bestemt får du standardavvik av 1, 2, 3, 4 og 5. Hvis vi har {1, 2,3, ...., n} og vi må finne standardavviket til disse tallene. Merk at "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 betyr "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n summen _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 betyr "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 betyr "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / ) - (n + 1) / 2) ^ 2 betyr "Var" (X) Les mer »

Null Hvis du bare har ett tall eller en million tall som er nøyaktig det samme (som alle er 25), vil standardavviket være null. For å få en standardavvik større enn null må du ha et eksempel som inneholder verdier som ikke er de samme. Så, i det minste, trenger du på prøve med minst to verdier som ikke er ekvivalente for å ha en standardavvik større enn null. håper det hjelper Les mer »

"Del 1) 0.80164" "Del 2) 0.31125" "Det er 5 brytere enn det kan være åpent eller lukket." "Derfor er det høyst" 2 ^ 5 = 32 "tilfeller å undersøke." "Vi kan ta noen snarveier om:" "Hvis både 1 og 4 er åpne ELLER begge 2 og 5 er åpne, kan nåværende" "ikke passere." "Så (1 ELLER 4) OG (2 ELLER 5) må være stengt." "Men det er flere kriterier:" "Hvis (4 & 2) er åpne, må 3 være stengt." "Hvis (1 og 5) er åpne, må 3 vær Les mer »

Standard feil er vårt estimat for den ukjente parameteren sigma (standardavvik). Standardfeilen er kvadratroten av variansestimatet. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Det er et mål på gjennomsnittlig vertikal avstand En av våre observasjoner er fra den beregnede regresjonslinjen. På denne måten anslår det det ukjente kvantumet sigma, som ville være hvor langt vi forventer at eventuell observasjon skal være fra den faktiske regresjonslinjen (linjen som vi har oppnådd vår minste kvadrat estimat for). Les mer »

Sannsynligheten for å tegne enten en syv, en to eller et ess er 3/13. Sannsynligheten for å tegne enten et ess, en syv eller et to er det samme som sannsynligheten for å tegne et ess pluss sannsynligheten for en syv pluss sannsynligheten for en to. P = P_ (ess) + P_ (sju) + P_ (to) Det er fire ess i dekk, så sannsynligheten må være 4 (antall "gode" muligheter) over 52 (alle mulighetene): P_ ) = 4/52 = 1/13 Siden det er 4 av begge to og syv, kan vi bruke samme logikk for å finne ut at sannsynligheten er den samme for alle tre: P_ (seven) = P_ (two) = P_ ess = 1/13 Dette betyr at Les mer »

1884 generelt kan du ha 8 velge 6 for mennene og 10 valgte 5 for kvinnene. Ikke spør meg hvorfor du har flere kvinner, og komiteen din ber om mindre representasjon, men det er en annen historie. Ok, så fangsten er at en av disse gutta nekter å jobbe med en av disse jentene. Så denne personen kan ikke brukes med alle gutta, så vi trekker 1 fra 8 og legger til hans kombinasjoner til totalt 7 velger 1 måter på slutten. Så kan vi begynne med de andre gutta (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 nå kan disse matches med (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 måter for kvinner eller 7 * 252 = 1764 nå f Les mer »

"630" (7!) / (2!) ^ 3) = 630 "Generelt når vi ordner n elementer, hvor det er k forskjellige" "elementer som forekommer hver" n_i "ganger, for" i = 1,2 , ..., k ", da har vi" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "muligheter for å arrangere dem." "Så vi må telle hvor mange ganger elementene oppstår:" "Her har vi 7 elementer: to 579 og en 6, så" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "muligheter" " Dette kalles en multinomial koeffisient. " "Filosofien bak den er enkel. Vi ville ha" "muligheter fo Les mer »

Q_1 = 24 Hvis du har en TI-84 kalkulator i hånden: Du kan følge disse trinnene: Først legg tallene i rekkefølge. Deretter trykker du på stat knappen. Deretter "1: Rediger" og fortsett og skriv inn verdiene dine i rekkefølge. Etter dette trykker du på statknappen igjen og går til "CALC" og trykker på "1: 1-Var Stats". Rull deretter ned til du ser Q_1. Den verdien er ditt svar :) Les mer »

Liten prøve, normalfordeling og du kan beregne standardavvik og gjennomsnittlig, t-statistikk brukes. For en stor prøve har Z-statistikk (Z-poengsum) omtrent en normal normalfordeling. Når prøven er liten, oppstår variabiliteten i fordelingen av Z fra tilfeldighet. Dette innebærer at sannsynlighetsfordelingen vil bli mer spredt enn standard normalfordeling. Når n er prøve nummer og df = n-1, kan t score (t statistikk) beregnes ved t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = prøvemiddel μ0 = hypotetisk populasjonsmiddel s = prøve standardavvik n = prøvestørrelse Les mer »

Variansen er sigma ^ 2 = 15,81 og standardavviket er sigma ca 3,98. I en binomialfordeling har vi ganske fine formler for mean og wariance: mu = Np text and sigma ^ 2 = Np (1-p) Så variansen er sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15.81. Standardavviket er (som vanlig) kvadratroten av variansen: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) ca 3,98. Les mer »

Farge (rød) (sigma ^ 2 = 3.25) For å finne variansen må vi først beregne gjennomsnittet. For å beregne gjennomsnittet, legg ganske enkelt til alle datapunkter, divider deretter med antall datapunkter. Formelen for gjennomsnittlig mu er mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Hvor x_k er det kth datapunktet, og n er antall data punkter. For vårt datasett har vi: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Så gjennomsnittet er mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4,5 Nå for å beregne variansen, finner vi ut hvor langt unna hvert datapunkt er fra gje Les mer »

Variansen er 27500 Den gjennomsnittlige datasettet er gitt av summen av data delt med deres antall ie (Sigmax) / N Derfor er gjennomsnittet 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Variasjon er gitt av (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 Derfor er variansen 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Les mer »

Befolkningsvarians: 56.556 Eksempensvariasjon: 67.867 For å beregne variansen: Beregn det aritmetiske gjennomsnittet (gjennomsnittet) For hver datavare firkantet forskjellen mellom dataværdien og gjennomsnittet Beregn summen av de kvadratiske forskjellene Hvis dataene representerer hele befolkningen: 4. Del summen av de kvadratiske forskjellene med antall dataverdier for å få populasjonsvariancen. Hvis dataene representerer bare et utvalg tatt fra en større befolkning 4. Del summen av de kvadratiske forskjellene med 1 mindre enn antall dataverdier for å få prøven variansen Les mer »

Variansen er 25,14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varians (sigma ^ 2) er gjennomsnittet av kvadrert forskjell fra gjennomsnitt. Gjennomsnitt er (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4,83 (2dp) sigma ^ 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) Varians er 25,14 [Ans] Les mer »

Avhengig av om de oppgitte dataene skal tas som hele befolkningen (alle verdier) eller en prøve fra noen større befolkning: Befolkningsvariasjon sigma ^ 2 = = 66.7 Eksempelvariasjon s ^ 2 ~ = 77,8 Dette kan bestemmes ved bruk av standardbygget i funksjonene til en vitenskapelig kalkulator eller et spredningsark (som nedenfor): ... eller det kan beregnes i trinn som: Bestem summen av dataværdiene Deltall summen av dataverdiene ved antall dataverdier for å oppnå mean For hver dataverdi trekker gjennomsnittet * fra dataverdien for å oppnå avviket fra gjennomsnittet ** Bestem summen av avvike Les mer »

Variansen i datasettet er 6,29. Legg merke til at variansformelen for beregningsformål er 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 hvor n er det totale antall verdier i det gitte datasettet. I dine data har vi n = 7 og verdiene til x_i er {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Så din varians = 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 Les mer »

47.9 Jeg kommer til å anta at du mener at populasjonsvariancen (prøven variansen vil variere litt). Sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Vennligst skille mellom de to. Det første tegnet sier "legg til tallene i tallene dine", den andre sier "legg til først, så kvadrat summen" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Les mer »

Variance sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Vi beregner det aritmetiske gjennomsnittet første mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 For å beregne for variansessymma ^ 2 bruk formelen sigma ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29/5) ^ 2 (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Gud velsigne ... Jeg håper forklaringen er nyttig. Les mer »

Varianse sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 beregne aritmetisk middelmu først n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 beregner varianssegma ^ 2 ved bruk av variansformelen for populationssymma ^ 2 = (sum (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 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Gud velsigne .. .. Jeg håper forklaringen er nyttig. Les mer »

211/2 eller 105.5 finner gjennomsnittet: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 trekker gjennomsnittet fra hvert tall i dataene og kvitterer resultatet: -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 finn gjennomsnittet av de kvadratiske forskjellene: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 eller 105,5 Les mer »

Variansen av {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Formelen for varians, s ^ 2, er farge (hvit) ("XXX") s ^ 2 = (sum (x_i-barx)) / 1) hvor barx er gjennomsnittet av prøvesettfarge (hvit) ("XXX") i dette tilfellet er gjennomsnittet av {3,6,7,8,9} (sumx_i) /5=6,6 Les mer »

Befolkningsvariasjon: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32,98 Varianteksempel: sigma _ ("sample") ^ 2 ~ = 38,48 Svaret avhenger av om dataene er ment å være hele befolkningen eller en prøve fra befolkningen . I praksis ville vi bare bruke en kalkulator, regneark eller noen programvarepakke for å bestemme disse verdiene. Eksempelvis kan et Excel-regneark se ut som: (Merk at kolonne F bare er ment å dokumentere de innebygde funksjonene som brukes i kolonne D) Siden denne oppgaven trolig er ment å være om hvordan variansen kan beregnes uten direkte mekanisk / elektronisk måte Les mer »

Varianse (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Befolkningsdata: farge (hvit) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Summen av befolkningsdata: farge ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Befolkningsstørrelse: ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Avvik fra middel: farge (hvit) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} farge (hvit) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} Firkanter av avvik fra middel: farge ) ("XXX") {20.25,20.25.56.25,0.25,2.25,90.25} Summen av firkanter av avvik fra middel: farge (hvit) ("XXX") 189.5 Varians: sigma_ " Les mer »

Varians "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Beregn den gjennomsnittlige barxen første barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Varians Sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n "" "sigma ^ 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) ^) / 11 "" " Sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Gud velsigne .... Jeg håper forklaringen er nyttig. Les mer »

Befolkningsvariasjonen av datasettet er sigma ^ 2 = 35 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 middelværdien mu = (-4 + 5 + 8 -1 + 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Nå Les mer »