Statistikk

2,55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} betyr: (-7+ 12+ 14+ 8 + -10 + 0 + 14) / 7 = 31/7 finne avvik fra hvert nummer (n-gjennomsnitt): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 varians = gjennomsnitt av avvik: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Les mer »

Variance sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Løs den gjennomsnittlige barxen første barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Løs Varians Sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Gud velsigne .... Jeg håper forklaring er nyttig. Les mer »

-140.714286 Variansen beregnes ved hjelp av formelen 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), og når du deler i tallene, får du følgende verdier: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (-17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Les mer »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Fra gitt: n = 6 Vi løser for aritmetisk middel først. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Formelen for varians av ugrupperte data er sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ = 2 ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19/3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Gud velsigne .... Jeg håper forklaringen er nyttig. Les mer »

Variansen er 28.472 Betydningen av {9, -4, 7, 10, 3, -2} er (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 For variasjon av en serier {x_1.x_2, ..., x_6}, hvis gjennomsnitt er barxis gitt av (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 og dermed er det 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2 + (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} eller 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * /36)=28.472 Les mer »

1913/30 Vurder settet "X" av tallene 9, 4, -5, 7, 12, -8 Trinn 1: "Mean" = "Sum av X-verdier" / "N (Antall verdier)" = 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Trinn 2: For å finne variansen, trekk gjennomsnittet fra hver av verdiene, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Trinn 3: Nå firkant alle svarene du hadde fått fra subtraksjon. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) ^ 2 = Les mer »

Fordelingen er en eksponentiell distribusjon. k = 2 og E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Grensen for fordelingen er (0, oo) For å finne k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E x) = # int_0 ^ Bx Les mer »

Forutsatt at vi ser etter en populasjonsvariant: farge (hvit) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Her er dataene i et regnearkformat (selvfølgelig med de oppgitte dataene finnes det regneark eller kalkulator Fungerer for å gi variansen uten mellomverdiene, de er kun til instruksjonsformål). Befolkningsvariasjonen er (summen av firkantene av forskjellene i de enkelte dataverdiene fra gjennomsnittlig) farge (hvit) ("XXX") dividert med (antall dataværdier) Ikke det hvis dataene var ment å være bare en prøve fra noen større befolkning, da bør du beregn Les mer »

"Avvik" _ "pop". ~ ~ 12,57 Gitt vilkårene: {2,9,3,2,7,7,12} Summen av vilkårene: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Antall vilkår: 7 Gjennomsnitt: 42 / 7 = 6 Avvik fra middel: abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6) abs (12-6)} Firkanter av avvik fra middel: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2 (2-6 ^ 2), ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Summen av firkanter av avvik formet: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Befolkningsvariasjon = ("Summen av firkanter av avvik fra middel") / ("Count of Terms") = 88/7 Les mer »

3.27 Varians = sumx ^ 2 / n - (middel) ^ 2 Mean = sum (x) / n hvor n i antall vilkår = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = ) / 7 = 3 857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varians = 127/7- (3 857) ^ 2 = 3,27 Les mer »

Sigma ^ 2 = 18,8 middel = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 middel = 58 n = 5 63 x - middel = 63 - 58 = 5 (x - middel) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - middel = 54 - 58 = -4 (x - middel) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - middel = 62 - 58 = 4 (x - middel) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - middel = 59 - 58 = 1 (x - middel) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - middel = 52 - 58 = -6 (x - middel) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - middel) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - middel) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Les mer »

Varians (Befolkning): sigma ^ 2 ~~ 20,9 Befolkningsvariasjon (farge (svart) (sigma ^ 2) er gjennomsnittet av kvadratene av forskjellene mellom hvert populasjonsdataobjekt og populasjonsmiddelet. For en befolkning {d_1, d_2 , d_3, ...} av størrelse n med en middelverdi av mu sigma ^ 2 = (sum (d_i - mu) ^ 2) / n Les mer »

Se nedenfor. Standarden normal er normal oppsett slik at mu, sigma = 0,1 slik at vi vet resultatene på forhånd. PDF for standardstandarden er: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Den har middelverdien: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ følger at: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int Denne gangen bruker du IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (e ^ (- z ^ 2/2)) z = - 1 / sqrt (2 pi) ([ze ^ ( Les mer »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx som kan skrives som: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Jeg antar at spørsmålet er ment å si f (x) = 3x ^ 2 "for" -1 <x <1; 0 "ellers" Finn variansen? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Utvide: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 erstatter sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 + mu ^ 2 Hvo Les mer »

"b)" 7/16 "Den motsatte hendelsen er at minimumet er"> = 1/4 "Det er enklere å beregne den hendelsen som vi bare sier" "at x og y må begge være"> = 1/4 " deretter." "Og oddsen for det er bare" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Les mer »

= 0.999979973 "Den komplementære hendelsen er enklere å beregne." "Så vi beregner sannsynligheten for å få mer enn 18 hoder." "Dette er lik sannsynligheten for å få 19 hoder, pluss sannsynligheten for å få 20 hoder." "Vi bruker binomialfordelingen." P ["19 hoder"] = C (20,19) (1/2) ^ 20P ["20 hoder"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "med" C ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinasjoner)" => P ["19 eller 20 hoder"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["maksimalt 18 hoder"] = 1 - 21/1048576 Les mer »

Z = -1.5 Siden vi vet at tiden som kreves for å fullføre testen, er normalt fordelt, kan vi finne z-score for denne tiden. Formelen for en z-poengsum er z = (x - mu) / sigma, hvor x er den observerte verdien, mu er gjennomsnittet, og sigma er standardavviket. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Studentens tid er 1,5 standardavvik under gjennomsnittet. Les mer »

Se nedenfor. R ^ 2-verdien forteller i utgangspunktet hvilken prosent av variasjonen i responsvariabelen din står for ved variasjonen i forklaringsvariabelen din. Det gir et mål på styrken av en lineær forening. I denne situasjonen, R ^ 2 = 0,7569. Ved å multiplisere denne desimal med 100, finner vi at 75,69% av variasjonen i energiinnholdet i en pakke sjetonger kan forklares av variasjon i fettinnholdet. Dette betyr selvsagt at 24,31% av variasjonen i energiinnholdet står for andre faktorer. Les mer »

Z - poengsum for 98% konfidensintervall er 2,33 Hvordan oppnå dette. Halvparten av 0,98 = 0,49 Se etter denne verdien i området under Normal kurvebord. Den nærmeste verdien er 0.4901 Den z-verdien er 2.33 Les mer »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Standard normalfordelingen konverterer bare gruppen av data i vår frekvensfordeling slik at gjennomsnittet er 0 og standardavviket er 1 . Vi kan bruke: z = (x-mu) / sigma, forutsatt at vi har sigma, men her har vi i stedet SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); hvor n er prøvestørrelse ... Les mer »

Z-poengsum er -0.866 z-poengsum med variabel x med gjennomsnittlig mu, og standardavviket sigma er gitt av (x-mu) / (sigma / sqrtn) Som mu = 55, sigma = 2, n = 3 og x = 56 z-poengsum er (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2 =-0.866 Les mer »

Z = 0 Jeg har min egen tvil om korrektheten av problemet. Prøvestørrelsen er 5. Det er hensiktsmessig å finne t score. z-poeng skal bare beregnes når prøvestørrelsen er> = 30 Noen statistikere, hvis de tror at befolkningsfordelingen er normal, bruk z-poengsum selv om prøvestørrelsen er mindre enn 30. Du angav ikke eksplisitt hvilken fordeling du vil ha å beregne z. Det kan være en observert distribusjon, eller det kan være en prøveutdeling. Siden du har spurt spørsmålet, skal jeg svare ved å anta at det er en prøveutdeling. SE = (SD) /sqrtn= Les mer »

Z-poengsum er -26.03 z-poengsum av variabel x med gjennomsnittlig mu, og standardavviket sigma er gitt av (x-mu) / (sigma / sqrtn) Som mu = 35, sigma = 5, n = 57 og x = 13 z-poengsum er (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Les mer »

Svaret er z = 0,05 i en normal fordeling. For å løse dette problemet trenger du tilgang til en z-tabell (også kalt et "vanlig normalt bord") for normal distribusjon. Det er en god på Wikipedia. Ved å spørre hva er verdien av z slik at 52% av dataene er til venstre, er målet ditt å finne en z-verdi der det kumulative området opp til verdien av z summerer til 0,52. Derfor trenger du en kumulativ z-tabell. Finn oppføringen i den kumulative z-tabellen som viser hvor en bestemt verdi av z er nærmest en utgang i tabellen på 0,52 (som er 52% av den kumulative f Les mer »

0,38. Vennligst se tabellen knyttet til nedenfor. Generelt må man enten bruke et bord som dette eller et dataprogram for å bestemme z-poenget knyttet til en bestemt CDF eller omvendt. For å bruke dette tabellen, finn verdien du leter etter, i dette tilfellet 0,65. Raden forteller deg de og det tiende stedet og kolonnen forteller deg hundreplassen. Så, for 0,65, kan vi se at verdien er mellom 0,38 og 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Les mer »

Samlet tror jeg at beslutningen om å bruke en bar eller kaken diagrammet er et personlig valg. Hvis du bruker grafer som en del av en presentasjon, fokuserer du på den generelle historien du prøver å dele med grafiske diagrammer og bilder. Nedenfor er den forkortede retningslinjene jeg bruker til å vurdere om en bar eller et kakediagram skal brukes: Bardiagram når du noterer deg trendytelse (f.eks. Over tid) Piediagram når du viser fordeling av hele Eksempel: La oss si at du vil spore hvordan du bruke pengene dine. Og denne måneden brukte du $ 1000. Hvis du vil illustrere hvordan du Les mer »

P (2,3,5 eller 7) = 1/2 (Probabilty for landing på et primaltall) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Sannsynlighet for ikke landing på en prime) (Forutsatt 1-8 betyr begge er inkludert) Det er 4 primer i listen, ut av totalt 8 tall. Dermed er sannsynligheten antall gunstige utfall (4) dividert med totale mulige utfall (8). Dette tilsvarer halvparten. Sannsynligheten for komplementet til enhver hendelse er P_c = 1 - P_1. Komplementet til hovedsettet er {1, 4, 6, 8} Dette er ikke settet av sammensatte tall (da 1 betraktes som verken prime eller kompositt). Dermed er komplementet settet med ikke-prime tall fra 1 til 8. E_2 = Land Les mer »

Svaret er 14 velg 6. Det er: 3003 Formelen for å beregne antall måter å velge k ting fra n elementer er (n!) / [K! (N-k)!] Hvor a! betyr faktorial av a. Faktoren til et tall er ganske enkelt produktet av alle naturlige tall fra 1 til det oppgitte nummeret (tallet er inkludert i produktet). Så svaret er (14!) / (6! 8!) = 3003 Les mer »

1) Sannsynligheten er 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Sannsynligheten er 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Avkastningsratene for de tre avdelingene er henholdsvis 0,1, 0,08 og 0,12. Dette betyr at 0,9, 0,92 og 0,88 er sannsynligheten for at serumet passerer testen i hver avdeling separat. Sannsynligheten for at serumet passerer den første inspeksjonen er 0,9 Sannsynligheten for at den mislykkes den andre inspeksjonen er 0,08. Dermed er betinget sannsynlighet 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% For serumet som skal avvises av den tredje avdelingen, må det først passere første og andre inspeksjoner. Den betingede sanns Les mer »

Hvor som helst mellom 0% og like under 50% Hvis alle verdiene i et datasett med størrelse 2N + 1 er forskjellige, så N / (2N + 1) * 100% Hvis elementene i datasettet er ordnet i stigende rekkefølge, så Medianen er verdien av middelelementet. For et stort datasett med forskjellige verdier, vil prosentandelen av verdier mindre enn medianen være like under 50%. Vurder datasettet [0, 0, 0, 1, 1].Medianen er 0 og 0% av verdiene er mindre enn medianen. Les mer »

0.420175 = P ["5 mål på 6 skudd"] + P ["6 mål på 6 skudd"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Les mer »

0.2252 "Det er 5 + 7 + 8 = 20 fargestifter totalt." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Forklaring:" "Fordi vi erstatter, er oddsene for å tegne et blått fargestifter hver gang 5/20. Vi uttrykker at vi tegner 4 ganger en blå" "og deretter 11 ganger ikke en blå en av ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Selvfølgelig må de blåene ikke trekkes først, så" "er C (15,4) måter å tegne dem på, så vi multipliserer med C (15,4)." "og C (15,4)" Les mer »

Det er flere typer gjennomsnitt, men vanligvis antas det å være det aritmetiske gjennomsnittet. Medianen, også betraktet løst som et "gjennomsnitt", beregnes på en annen måte. La oss vurdere denne listen over tall som, for enkelhets skyld. er oppført i numerisk rekkefølge: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 For å få det aritmetiske gjennomsnittet, legg tallene sammen for å få summen. Telle tallene for å få tellingen. Del summen av tellingen for å få det aritmetiske gjennomsnittet. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> summen. Det er Les mer »

Se nedenfor :) For å finne gjennomsnittet av et sett med tall legger du først alle tallene opp i settet og deler deretter med den totale mengden tall. For eksempel si at settet ditt består av følgende: 32,40,29,45,33,33,38,41 Du vil legge dem opp: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Nå ville ta totalt 290 og dele med totalt antall tall, for vårt tilfelle har vi totalt 8 tall. 290/8 = 36.25 Vår gjennomsnitt er 36.25 Les mer »

"Kontinuerlig" har ingen hull. "Diskret" har forskjellige verdier adskilt av "ingen verdi" -regioner. Kontinuerlig kan være noe som høyde, som kan variere i en befolkning "kontinuerlig" uten spesifikke begrensninger. "Diskret" kan være valg eller utfall av en test - det er enten "er" eller "ikke" - det er ikke gradasjoner eller "kontinuitet" mellom valgene. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Les mer »

Beskrivende statistikk inneholder beskrivelse av gitte utvalgsdata, uten å dømme om befolkning. Eksempel: Eksempelmiddel kan beregnes fra prøve, og det er en beskrivende statistikk. Inferensiell statistikk utlede en konklusjon om befolkningen på grunnlag av prøven. For eksempel, konkluderer at flertallet av mennesker støtter en kandidat (på grunnlag av en gitt prøve). Forhold: Siden vi ikke har tilgang til hele befolkningen, bruker vi beskrivende statistikk for å lage inferensielle konklusjoner. Les mer »

Modusen vil også øke med samme nummer La det være et datasett: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. La m være en modus for dette settet. Hvis du legger til et tall n til hver verdi, vil antall tall ikke endres, bare tallene endres, så hvis et nummer m hadde flest forekomster (m er modusen), etter å ha lagt til et nummer vil m + n ha mest forekomster (det vil forekomme i samme posisjoner i settet som m i det første). Les mer »

Detalj i forklaring for eksempel: myntflipping generelt muligheten for hale og hode skal være 50%, men faktisk kan det være 30% hodestøtte og 70% hale eller 40% hod og 60% hale eller ...... men jo mer ganger du gjør forsøket => prøven er større (vanligvis høyere enn 30) ved CLT (sentrale grense teorem), til slutt vil den konvergere til 50% 50% Les mer »

Hvis du har for mange forskjellige verdier. Eksempel: Si at du måler høyden på 2000 voksne menn. Og du måler til nærmeste millimeter. Du vil ha 2000 verdier, de fleste av dem forskjellige. Nå, hvis du vil gi inntrykk av høydefordelingen i befolkningen, må du gruppere disse målingene i klasser, si 50 mm klasser (under 1,50 m, 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <. 160 m, etc.) Det er klassens grenser. Alle fra 1.500 til 1.549 vil være i en klasse, alle fra 1.550 til 1.599 kommer i neste klasse, etc. Nå kan du ha store klassenumre, som lar deg lage grafer som histogrammer etc. Les mer »

Når du: 1) ikke kjenner alle detaljer i modellen; 2) det er ikke verdt det å modellere alle detaljer; 3) systemet du har er tilfeldig av natur. Først av alt bør vi definere hva som er "tilfeldige effekter". Tilfeldige effekter er noe, internt eller eksternt, som påvirker oppførselen til systemet ditt, f.eks. blackouts i et elnett for byen. Folk ser dem annerledes, f.eks. folk fra økologi liker å kalle dem katastrofer, tilfelle av blackout, eller demografiske, i tilfelle av byen ville det være en økning i energibruk som ville redusere spenningen i det elektriske ne Les mer »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [sum er 8] = 5/36" "Da det er 5 mulige kombinasjoner for å kaste 8: ), (4,4), (5,3) og (6,2). " "a) Dette er lik oddsene vi har 7 ganger på rad en sum forskjellig fra 8, og disse er" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7,2 "c)" P ["x = 8 | x> = 2"] = (P ["x = 8, x> = 2"]) / (P ["x> = 2" ] = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0,351087 * (5/36) = 0,048762 P ["x> = 2 "] = P [" første Les mer »

4,1051 * 10 ^ -7% for 2 røde, 1 gul uten erstatning; 3,7037 x 10 ^ -7% for 2 røde, 1 gul m / erstatning Først sett opp en ligning som representerer ditt ordproblem: 10 røde plater + 10 grønne plater + 10 gule plater = 30 plater totalt 1) Tegn 2 røde plater og 1 gul disk i rekkefølge uten å erstatte dem. Vi lager skrifter, hvor telleren er en plate du tegner, og nevnen er antall rester som er igjen i posen. 1 er en rød plate og 30 er antall gjenværende plater. Når du tar plater ut (og ikke erstatter dem!), Reduseres antall plater i posen. Antall gjenværende plater Les mer »

31 Først et par definisjoner: Median er middelverdien til en gruppe tall. Gjennomsnitt er summen av en gruppe tall divideres med antall tall. I arbeidet gjennom dette blir det klart at målet i denne øvelsen er å øke de ulike mediene. Så hvordan gjør vi det? Målet er å ordne settene med tall slik at vi har de midterste verdiene for hvert sett så høyt som mulig. For eksempel er høyest mulig median 41 med tallene 42, 43, 44 og 45 som er høyere enn den og en gruppe med fire tall er mindre enn den. Vårt første sett består da av (med tallene over med Les mer »

48 ganger Antall ganger hun forventes å slå ballen = P ganger "Total ganger hun batter" = 3/5 ganger 80 = 3 / avbryt5 ganger avbryt 80 ^ 16 = 3 ganger 16 = 48 ganger Les mer »

"Se forklaring" "Vi tar en tidsperiode med lengden" t ", som består av n stykker" Delta t = t / n ". Anta at sjansen for en vellykket hendelse i et stykke er" p ", da totalt antall hendelser i n "" -tidbitene er fordelt binomial i henhold til "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "med" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinasjoner)" "Nå lar vi" n-> oo ", så" p-> 0 , "men" n * p = lambda "Så vi erstatter" p = lambda / n "i" p_x ":" p_x (x) Les mer »

"Se forklaring" "y er standard normal (med gjennomsnittlig 0 og standardavvik 1)" "Så vi bruker dette faktum." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Vi ser nå opp z-verdiene i et bord for z-verdier for" "z = 2 og z = -1. Vi får" 0,9772 "og" 0,157. => P = 0,9772 - 0,157 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Her har vi var = 1 og gjennomsnittlig = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "OG" B] / (P [B]) P [B] = Les mer »

M + -ts Hvor t er t-score knyttet til konfidensintervallet du trenger. [Hvis prøvestørrelsen er større enn 30, er grensene gitt av mu = bar x + - (z xx SE)] Beregn prøvens gjennomsnittlige (m) og prøvepopulasjon (er) ved hjelp av standardformlene. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) sum (x_n-m) ^ 2 Hvis du antar en normalt distribuert populasjon av iid (uavhengig identisk distribuerte variabler med endelig varians) med tilstrekkelig antall for Sentralgrense teorem til å søke (si N> 35), så vil denne midlene bli distribuert som en t-fordeling med df = N-1. Tillidsintervallet er Les mer »

Medianen. En ekstrem score vil skje verdien til den ene siden eller den andre. Det er tre hovedmålinger av sentral tendens: middel, median og modus. Medianen er verdien i midten av en fordeling av data når disse dataene er organisert fra laveste til høyeste verdi. Det er forholdet mellom gjennomsnittet og medianen som oftest brukes til å identifisere noe skrå i dataene. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Les mer »

Medianen er mindre påvirket av utjevnere enn gjennomsnittet. Medianen er mindre påvirket av utjevnere enn gjennomsnittet. La oss ta dette første datasettet uten utelukker som et eksempel: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Gjennomsnittet er 25,43 og medianen er 26. Middel og median er relativt like. I dette andre datasettet med en outlier er det mer av en forskjell: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Gjennomsnittet er 22,71 og medianen er 26. Medianen påvirkes ikke i det hele tatt av outlieren i dette eksemplet . Vennligst se disse relaterte sokratiske spørsmålene for mer informasjon: Hvordan påvirker ute Les mer »

"Du har det riktig!" "Jeg kan bekrefte at tilnærmingen din er helt riktig." "Sak 1: Bryter 3 åpen (Sannsynlighet 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "Sak 2: Bryter 3 lukket (Sannsynlighet 0,7):" (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 "Så den generelle sannsynligheten for kretsen som gjeldende kan passere er: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Les mer »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: oddsen for k hendelser i en tidsperiode t er" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Her har vi ingen ytterligere spesifikasjon av tidsperioden, så tar vi t = 1, "lambda = 2. => P [" k hendelser "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 hendelser "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "er fraksjonens overflate av mindre sirkel sammenlignet med den større." "Oddsene at en fallende meteor faller i" "den mindre sirkelen (SC) er Les mer »

Kategoriske data har verdier som ikke kan bestilles på en åpenbar, overbevisende måte. Kjønn er et eksempel. Mann er ikke mindre eller mer enn Kvinne. Øyenfarge er den andre i listen din. Bokstavkarakterer er klassedata: det er en overbevisende rekkefølge i dem: du må bestille dem fra høy til lav (eller lav til høy). De andre eksemplene du nevner er mer eller mindre kontinuerlige data: det er mange mulige verdier, som du kan gruppere i klasser, men du har et bestemt valg om klassens bredde. Les mer »

14,7 "ruller" P ["alle tall kastet"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 eller 6 ikke kastet"] P ["A eller B eller C eller D eller E eller F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A og B] - P [A og C] .... + P [A og B og C] + ... "Her er dette" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6-1) - 15 * (4/6) ^ n-1) (4/6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Det negative av dette er vår sannsynlighet." summen n * a ^ (n-1) = Les mer »

Fordi i å beskrive et sett med data, er vår hovedinteresse vanligvis sentralverdien av distribusjonen. I beskrivende statistikk forklarer vi egenskapene til et sett med data i hånden - vi gjør ikke konklusjoner om den større befolkningen der dataene kommer (det er inferensiell statistikk). Ved å gjøre dette er vårt hovedspørsmål vanligvis 'hvor er sentrum for distribusjonen'. For å svare på det spørsmålet benytter vi normalt enten middel, median eller modus, avhengig av type data. Disse tre sentrale tendenstiltakene indikerer det sentrale punktet Les mer »

"Se forklaring" "Siden" "varians =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "som er her:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" det er ingen varians. betyr at alle verdier av X er lik gjennomsnittet E (X) = 1. "" Så X er alltid 1. "" Derfor "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Les mer »

"Svar D)" "Det er det eneste logiske svaret, de andre er umulige." "Dette er gamblerens ødeleggelseproblem." "En gambler starter med k dollar." "Han spiller til han når G dollar eller faller tilbake til 0." p = "sjanse for at han vinner 1 dollar i ett spill." q = 1 - p = "sjanse for at han mister 1 dollar i ett spill." "Ring" r_k "sannsynligheten (sjansen) at han blir ødelagt." "Da har vi" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "med" 1 <= k <= G-1 "Vi kan omskrive denne ligni Les mer »

Z = 2,33 Du må se dette opp fra en z-score tabell (for eksempel http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) eller bruk en numerisk implementering av den inverse normale distribusjonskumulativ tetthetsfunksjon (f.eks. normsinv i Excel). Siden du ønsker det 98% prosentintervallet du ønsker 1% på hver side av + -z, slå opp 99% (0.99) for z for å oppnå dette. Den nærmeste verdien for 0,99 på bordet gir z = 2,32 på bordet (2,33 i Excel), dette er din z-poengsum. Les mer »

En R-kvadrat indikerer hvor godt de observerte dataene passer til de forventede dataene, men det gir deg kun informasjon om korrelasjon. En R-kvadrat-verdi angir hvor godt dine observerte data, eller dataene du samler, passer til en forventet trend. Denne verdien forteller deg styrken av forholdet, men som alle statistiske tester, er det ingenting gitt som forteller deg årsaken bak forholdet eller dets styrke. I eksemplet nedenfor kan vi se grafen til venstre har ingen sammenheng, som angitt med lav R-kvadrert verdi. Grafen til høyre har et veldig sterkt forhold, som indikerer med R-kvadratverdien på 1. I in Les mer »

Fordi forskjellen ikke er definert. I Ordinal data kan dataverdier bestilles, dvs. vi kan finne ut om A <B eller ikke. For eksempel: alternativet "veldig fornøyd" er større enn "litt fornøyd" i en undersøkelse. Men vi finner ikke den numeriske forskjellen mellom disse to alternativene. Standardavvik defineres som gjennomsnittlig differanse av verdier fra gjennomsnitt, og det kan ikke beregnes for ordinaldata. Les mer »

Prøver brukes når det ikke ville være praktisk å samle data på en hel befolkning. Forutsatt at en prøve er objektiv (for eksempel å samle data fra noen som kommer ut av damer vaskerom ikke ville være en upartisk prøve av et lands befolkning), vil en rimelig stor prøve gjenspeile egenskapene til hele befolkningen. Statistikere bruker prøver for å gjøre uttalelser eller spådommer om de generelle egenskapene til en befolkning. Les mer »

Fordi det er forskjell på hva slags data du presenterer. I et bardiagram sammenligner du kategoriske eller kvalitative data. Tenk på ting som øyenfarge. Det er ingen ordre i dem, som grønn er ikke større enn brun. Faktisk kan du ordne dem i hvilken som helst rekkefølge. I et histogram er verdiene kvantitative, noe som betyr at de kan deles i bestilte grupper. Tenk på høyde eller vekt, hvor du legger dataene dine i klasser, som 'under 1,50m', '1,50-1,60m' og så videre. Disse klassene er koblet til, fordi en klasse begynner der den andre ender. Les mer »

Se nedenfor på mine tanker: Den generelle form for binomial sannsynlighet er: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Spørsmålet er hvorfor trenger vi den første termen, kombinasjonsbegrepet? La oss jobbe som et eksempel, og så kommer det klart. La oss se på binomial sannsynligheten for å bla en mynt 3 ganger. La oss få satt hodene til å være p og ikke få hodene ~ p (begge = 1/2). Når vi går gjennom summeringsprosessen, vil de 4 uttrykkene i summeringen være 1 (i hovedsak finner vi alle mulige utfall, og sannsynligheten for at alle utfallene Les mer »

83% Først skriver vi P (70 <X <110) Da må vi korrigere det ved å ta grenser, for dette tar vi nærmeste .5 uten å gå forbi, så: P (69.5 <= Y <= 109.5) For å konvertere til en Z-poengsum bruker vi: Z = (Y-mu) / sigma P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3,05 <= Z <= 0,95) P (Z <= 0,95) -P (Z <= - 3,05) P (Z <= 0,95) - (1-P (Z <= 3,05)) 0,8289- (1-0,9989) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~~ 83% Les mer »

"a)" 0,08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Vi har en binomialfordeling med n = 12, p = 0,1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "med" C (n, k) = (n!) / (nk)! (kombinasjoner) "" b) "0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10" = 0,9 ^ 10 * (0,9 ^ 2 + 12 * 0,1 * 0,9 + 66 * 0,1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Les mer »

Et mål for sentral tendens er en verdi som kan representere den totale befolkningen og virker som den sentrale tyngdekraften mot hvilken alle de andre verdiene beveger seg. Standardavvik - som navnet antyder, er et mål på avviket. Avvik innebærer endring eller avstand. Men forandring er alltid etterfulgt av ordet "fra". Derfor er standardavvik et mål for endring eller avstanden fra et mål på sentral tendens - som vanligvis er den gjennomsnittlige. Derfor er standardavviket forskjellig fra et mål på sentral tendens. Les mer »

Se nedenfor :) Gjennomsnittet er ikke en god måling av sentral tendens fordi det tar hensyn til hvert datapunkt. Hvis du har avvikere som i en skjev fordeling, påvirker disse utestengene den gjennomsnittlige en enkelt utløseren kan dra gjennomsnittet ned eller ned. Dette er grunnen til at gjennomsnittet ikke er et godt mål for sentral tendens. I stedet brukes medianen som et mål for sentral tendens. Les mer »

Fordi variansen er beregnet i forhold til avvikene fra gjennomsnittet, som forblir det samme under en oversettelse. Variansen er definert som forventningsverdien E [(x-mu) ^ 2] hvor mu er middelverdien. Når datasettet er oversatt, forskyves alle datapunktene med samme mengde x_i -> x_i + a Medstanden skifter også med samme mengde mu -> mu + a slik at avvikene fra gjennomsnittet forblir det samme: x_i -mu -> (xi + a) - (mu + a) = xi-mu Les mer »

SSReg le SST Merk at R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) der SST = SSReg + SSE og vi vet at summen av rutene alltid er ge 0. Så SSE ge 0 betyr at SSReg + SSE ge SSReg innebærer SST ge SSReg innebærer (SSReg) / (SST) le 1 innebærer R ^ 2 le 1 Les mer »

Høyst 3 personer i linjen ville være. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Således P være enklere skjønt for å bruke komplementregelen, da du har en verdi som du ikke er interessert i, så du kan bare minus den bort fra den totale sannsynligheten. som: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Således P (X <= 3) = 0,9 Les mer »

Dette er en enten ... eller situasjon. Du kan legge til sannsynlighetene. Betingelsene er eksklusive, det vil si: du kan ikke ha 3 og 4 personer i en linje. Det er enten 3 personer eller 4 personer på linje. Så legg til: P (3 eller 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Kontroller svaret ditt (hvis du har tid igjen under testen), ved å beregne motsatt sannsynlighet: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Og dette og ditt svar legger til opptil 1,0, som de burde. Les mer »

Det forventede tallet i dette tilfellet kan betraktes som et veid gjennomsnitt. Det er best ankommet ved å summere sannsynligheten for et gitt tall med det nummeret. Så, i dette tilfellet: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Les mer »

Jeg tror du mener enten "du snu en mynt tre ganger" eller "du snu tre mynter". X kalles en "tilfeldig variabel" fordi før vi vinner mynten vet vi ikke hvor mange hoder vi skal få. Men vi kan si noe om alle mulige verdier for X. Siden hver flipp av en mynt er uavhengig av andre flips, er den mulige verdien av den tilfeldige variabelen X {0, 1, 2, 3}, det vil si at du kunne få 0 hodene eller 1 hode eller 2 hoder eller 3 hoder. Prøv en annen hvor du tenker på fire kaster av en dør. La tilfeldig variabel Y angi antall 6s i fire kast av en dør. Hva er alle mulige Les mer »

44% sjanse til å velge et eple I pantryet er det: 4 epler og 5 bananer, og til sammen 9 frukt. Dette kan uttrykkes som 4 + 5 = 9. Du vil finne ut sannsynligheten for å velge et eple. Det er 4 epler ut av 9 frukt totalt. Dette kan uttrykkes som: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Det er en 44% prosent sjanse for at han velger et eple. Les mer »

0,5 eller 1/2 Hvis vi har en rettferdig mynt, er det to muligheter: hoder eller haler Begge har en like sjanse. Slik deler du de gunstige sjansene ("suksess") S med det totale antall sjanser T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Et annet eksempel: Hva er sjansen for å rulle mindre enn tre med en normal dør? S ("suksess") = (1 eller 2) = 2 muligheter T (totalt) = 6 muligheter, alle like sannsynlige Chance S / T = 2/6 = 1/3 Ekstra: Nesten ingen virkelig mynt er helt rettferdig. Avhengig av ansiktene på hode og hale, kan tyngdepunktet være en liten bit på hodene eller halen. Dette vil bare vi Les mer »

~ 1,9% sjanse for at du skal tegne Spadesaus. Det er 52 kort i dekk og en Spadesaus i dekk. Dette kan uttrykkes som 1/52. Del for å finne prosentandelen. 1/52 = 0,01923076923 Det er en 1,9% sjanse for at du skal tegne en Spadeevise. Du trenger egentlig ikke å dele 1/52 for å kjenne deg prosentvis sannsynlighet ..... Se at 1/52 kan skrives som 2/104 som .. ca .. er 2/100 som er 2% Men husk at Jeg gjør bare det fordi 104 er nær 100 jo større tallet vil avvike fra 100, jo større vil svaret avvike fra den virkelige Les mer »

Det kommer an på. Det ville ta flere forutsetninger som det ikke sannsynligvis er sant å ekstrapolere dette svaret fra dataene som er oppgitt for dette, som den sanne sannsynligheten for å ta et skudd. Man kan anslå suksessen til en enkelt prøve basert på andelen tidligere studier som lyktes hvis og bare hvis forsøkene er uavhengige og identisk fordelte. Dette er antagelsen i binomial (telling) distribusjonen, så vel som den geometriske (venter) fordeling. Skytingskast er imidlertid lite sannsynlig å være uavhengig eller identisk distribuert. Over tid kan man forbedre seg v Les mer »

K = 3 P ["1 server er opp"] = 0.98 => P ["minst 1 server ut av K servere er opp"] = 1 - P ["0 servere av K servere er oppe"] = 0.99999 = > P ["0 servere ut av K servere er oppe"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = logg (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Vi må ta minst 3 servere, så K = 3." Les mer »

0.6 P ["han tar buss"] = 0,8 P ["han er på tid | han tar bussen"] = 0.75 P ["han er på gang"] = 4/6 = 2/3 P ["han tar buss | Han er IKKE på tide "] =? P ["han tar buss | han er IKKE i tide"] * P ["han er IKKE på tide"] = P ["han tar buss og han er ikke på tide"] = P ["han er IKKE i tide | han tar buss "] * P [" han tar buss "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" han tar buss | han er IKKE på tid "] = 0.2 / "han er IKKE i tide"]) = 0,2 / (1-2 / 3) = 0,2 / (1/3) = 0,6 Les mer »

Se nedenfor. Medianen er middelverdien i et bestilt sett med data. Les mer »

0,3828 ~~ 38,3% P ["k på 10 pasienter er lettet"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "med" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(kombinasjoner)" "(binomialfordeling)" "Så for k = 8, 9 eller 10, har vi:" P ["minst 8 av 10 pasienter er lettet »] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~~ 38,3 % Les mer »

Dette er kjent som et sammensatt sannsynlighetsproblem Det er fire ess i et dekk på 52 kort, så sannsynligheten for å tegne et ess er 4/52 = 1/13 Deretter er det 13 spader i et dekk, så sannsynligheten for å tegne en Spade er 13/52 eller 1/4 Men siden en av de essene er også en spade, må vi trekke det ut slik at vi ikke teller det to ganger. Så, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Les mer »

Det er en formel for binomial tetthetsfunksjon La n være antall forsøk. La k være antall suksesser på prøve. La p være sannsynligheten for suksess ved hvert forsøk. Da er sannsynligheten for å lykkes med nøyaktig k-trials (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) I dette tilfellet er n = 10, k = 8 og p = 0,2, slik at p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Les mer »

0.200 Sannsynligheten for at fire av de ti menneskene har denne blodtypen er 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. Sannsynligheten for at de andre seks ikke har den typen blod er (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Vi multipliserer disse sannsynlighetene sammen, men siden disse utfallene kan skje i en hvilken som helst kombinasjon (for eksempel, person 1, 2, 3 og 4 har blodtypen, eller kanskje 1, 2, 3, 5 osv.), Multipliserer vi med farge (hvit) I_10C_4. Sannsynligheten er således (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * farge (hvit) I_10C_4 ~~ 0.200. --- Dette er en annen måte å gjøre det på: Siden å ha denne spesifikke blo Les mer »

S ^ 2 = sum (x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Hvor: s ^ 2 = varianssum = summen av alle verdier i prøven n = prøvestørrelse barx = middel x_i = Prøveobservasjon for hvert begrep Trinn 1 - Finn gjennomsnittet av vilkårene dine. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6,6 Trinn 2 - Trekk sample gjennomsnittet fra hvert uttrykk (barx-x_i). (3 - 6,6) = -3,6 (6-6,6) ^ 2 = -0,6 (7-6,6) ^ 2 = 0,4 (8-6,6) ^ 2 = 1,4 (9-6,6) ^ 2 = 2,4 Merk: Summen av disse svarene skal være 0 Trinn 3 - Firkant hvert av resultatene. (Kvadratering gjør negative tall positive.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0.16 1.4 ^ 2 = 1. Les mer »

Sannsynligheten er frac {5} {6} La A være tilfelle av å velge et nummer som er delt med 6 og B være det tilfelle at du velger et nummer som ikke er delbart med 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (ikke A) = 1 - P (A) = 1 frac {1} {6} = frac {5} {6} Generelt, hvis du har n papirskilt nummerert 1 til N (hvor N er et stort positivt heltall si 100) er sannsynligheten for å velge et nummer divisible med 6 ~ 1/6 og hvis N er nøyaktig delelig med 6, er sannsynligheten nøyaktig 1/6 dvs. P (A) = frac {1} {6} iff N ekviv 0 mod 6 Hvis N ikke er delelig nøyaktig med 6, vil du beregne resten, for eksemp Les mer »

P (alpha) = 5/12, P (beta) = 11/18 De mulige beløpene er: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Derfor er det totale antall mulige summer er 11. Imidlertid varierer antall måter å komme til bestemt totalt. F.eks Å nå totalt 2 er bare mulig 1 vei - 1 og 1, men totalt 6 kan nås på 5 måter - 1 og 5, 5 og 1, 2 og 4, 4 og 2, 3 og 3. Kartlegging av alle De mulige måtene å nå en gitt sum gir følgende. Sum -> Antall måter 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Så det totale antallet må Les mer »

163 måter. Det er 1 måte å stemme på for 0 personer. Det er 8 måter å stemme på for 1 person. Det er (8 * 7) / 2 måter å stemme på for 2 personer. Det er (8 * 7 * 6) / (2 * 3) måter å stemme på for 3 personer. Det er (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) måter å stemme på for 4 personer. Dette er alt fordi du kan velge folk, men det finnes måter du kan bestille folket på. For eksempel er det 2 * 3 måter å bestille de samme 3 personene. Når vi legger til alt, får vi 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Les mer »

Befolkningsvariant = 59,1 (sannsynligvis hva du vil ha hvis dette er en introduksjonsklasse) Eksempelvariananse = 68.9 Beregn gjennomsnittet frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,2857 Finn gjennomsnittet av kvadratiske forskjeller. For å gjøre dette: Firkant forskjellen mellom hvert datapunkt og gjennomsnittet. Legg til alle disse kvadratiske forskjellene. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Hvis du finner populasjonsvarianen, divider etter antall datapunkter. Hvis du finner prøven variansen, divider med antall datapunkter - 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} = 59.061 (Bef Les mer »

Ethvert batteri med et liv på mindre enn 35 timer bør byttes ut. Dette er en forenklet anvendelse av statistiske prinsipper. De viktigste tingene å merke seg er standardavviket og prosentandelen. Prosentandelen (1%) forteller oss at vi bare ønsker den delen av befolkningen som er mindre sannsynlig enn 3sigma, eller 3 standardavvik mindre enn gjennomsnittet (dette er faktisk 99,7%). Så, med en standardavvik på 6 timer, er forskjellen fra gjennomsnittet for den ønskede levetidens nedre grense: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32hours Det betyr at noe batteri med mindre enn 32 timers levetid vil bli er Les mer »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Vær oppmerksom på at en sannsynlighet ikke kan være negativ, derfor antar jeg at vi må anta at x går fra 0 til 10." "Først av alt må vi bestemme c slik at summen av alle sannsynligheter er 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 "a) va Les mer »

Gjennomsnitt er 19 og variansen er 5,29 * 9 = 47,61 Intuitivt svar: Siden alle merkene multipliseres med 3 og legges til 7, skal gjennomsnittet være 4 * 3 + 7 = 19 Standardavviket er et mål på gjennomsnittlig kvadrert forskjell fra den gjennomsnittlige og endres ikke når du legger til samme beløp for hvert merke, det endres bare når du multipliserer alle merkene med 3 Således, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Varians = sigma ^ 2 = 6,9 ^ 2 = 47,61 La n være antall tall hvor {n | n in mathbb {Z_ +}} i dette tilfellet n = 5 La være mean {text} var variansen og,la segma være standardavvik Les mer »

En boks og vispograf bør fortell deg medianverdien av datasettet, maksimumsverdiene og minimumsverdiene, omfanget der 50% av verdiene faller og verdiene til noen avvikere. Mer teknisk, kan du se på en boks og whisker plot når det gjelder kvartiler. Øverste whisker er maksimumsverdien, nederste whisker minimumsverdien (forutsatt at ingen av verdiene er avvikere (se nedenfor)). Informasjon om sannsynligheter er hentet fra stillingene til kvartiler. Bokens topp er Q1, den første kvartilen. 25% av verdiene ligger under Q1. Et sted inne i boksen vil være Q2. 50% av verdiene ligger under Q2. Q2 er m Les mer »

1/2 p ["dress er hjerter"] = 1/4 P ["kortet er rødt"] = 1/2 P ["dress er hjerter | kort er rødt"] = (P ["dress er hjerter og kort er rødt]] / (P ["kortet er rødt"]) = (P ["Kortet er rødt | Passer hjerter"] * P ["Passer er hjerter"]) / (P ["Kort er rødt"]) = (1 * P ["dress er hjerter"]) / (P ["kortet er rødt")) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Les mer »

0.3947 = 39.47% = P ["1ste er melk og 2dre er ren"] + P ["1ste er ren og 2dre er melk"] = (15/20) (5/19) + (5/20) 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0,3947 = 39,47% "Forklaring : "" Når vi først velger en, er det 20 sjokolade i esken. " "Når vi velger en etter det, er det 19 sjokolader i esken." "Vi bruker formelen" P [A og B] = P [A] * P [B | A] "fordi begge trekkene ikke er uavhengige." "Så ta f.eks. A = '1ste er melk' og B = '2dre er sjokolade'" "Da har vi" P [A] Les mer »

Se Forklaringsseksjon Markedet er konkurransedyktig. Andre ting forblir uendret. a) En økning i forbrukernes inntekter. Til å begynne med bestemmer etterspørselen etter og forsyningen av husene likevektsprisen og antall hus.DD er etterspørselsskurven. SS er forsyningskurven. De blir like ved punkt E_1. E_1 er likevektspunktet. M_1 antall hus leveres og krever P_1 Price. Etter en økning i forbrukernes inntekter, blir etterspørselskurven skiftet til høyre. Den nye etterspørselskurven er D_1 D_1. Det kutter forsyningskurven SS ved punkt E_2 Den nye likevektsprisen er P_2. Dette er h Les mer »