Ответ:
Одним из вариантов использования дисперсии является изучение корреляции.
Объяснение:
Когда у нас есть выборочные данные, относящиеся к двум зависимым переменным, ковариация становится актуальной.
Ко-дисперсия является мерой эффекта вариации между двумя переменными.
Когда у нас есть две зависимые переменные, скажем, X и Y, мы можем изучить изменение значений X - это
# Sigma_x ^ 2 # изменение в пределах значений Y является дисперсией y
# Sigma_y ^ 2 # .Исследование одновременного изменения между X и Y называется COV (X, Y) или
#sigma_ (х) # .
Функция c (p) = 175 + 3,5p может использоваться для определения стоимости производства до 200 керамических горшков. Если стоимость материалов составляет 175 долларов, а дополнительные затраты на производство каждого банка составляют 3,50 доллара, сколько будет стоить производство 125 горшков?
Обратитесь к объяснению Используя данную функцию, мы получаем, что c (p) = 175 + 3,5 * (125) = 612,50 $.
Функция f (x) = 10000–1500x может использоваться для прогнозирования количества термитов в области через x дней после обработки области. Сколько термитов прогнозируется в этом районе через 5 дней?
2500 Здесь, поскольку мы хотим узнать число через 5 дней, а x - это количество дней, мы должны найти значение f (5). Пусть x = 5 f (5) = 10000-1500 (5) = 10000. -7500 = 2500
Ник может бросить бейсбольный мяч в три раза больше, чем в 4 раза, если Джефф может бросить бейсбольный мяч. Какое выражение можно использовать для определения количества шагов, которые Ник может бросить мяч?
4f +3 Учитывая, что количество футов, которое Джефф может бросить, может быть больше, чем ник Ник может бросить бейсбольный мяч в три раза больше, чем число футов. В 4 раза больше футов = 4f и в три раза больше, чем это будет 4f + 3. Если количество раз, которое Ник может бросить в бейсбол, задается как x, то выражение, которое можно использовать для определения количества футов, которые может сделать Ник бросить мяч будет: х = 4ф +3