Z-показатель говорит вам о позиции наблюдения относительно остальной части его распределения, измеренной в Стандартное отклонениекогда данные имеют нормальное распределение.
Обычно вы видите положение как X-значение, которое дает фактическое значение наблюдения. Это интуитивно понятно, но не позволяет сравнивать наблюдения из разных распределений. Кроме того, вам необходимо преобразовать свои X-баллы в Z-баллы, чтобы вы могли использовать таблицы стандартного нормального распределения для поиска значений, связанных с Z-баллом.
Например, вы хотите знать, является ли скорость качки восьмилетнего ребенка необычайно хорошей по сравнению с его или ее лигой. Если средняя скорость подачи в малой лиге составляет 30 миль в час со стандартным отклонением в 4 мили в час, является ли необычным шаг в 38 миль в час? 4 мили в час - это X-Score. Вы конвертируете в Z-Score по этой формуле:
Таким образом, Z-счет
Вероятность Z-показателя 2 равна 0,022; это делает этот маленький кувшин лиги необычайно быстрым. Является ли он или она более необычным, чем профессиональный игрок, который делает 92 мили в час, если средний профессиональный шаг составляет 89 миль в час, а стандартное отклонение составляет 3 мили в час? Z-Оценка профессионала это:
Z-Score у маленького лигера равнялся 2, а у профессионала - 1, поэтому маленький лигаер более необычен, чем его или ее профессиональный коллега. Вы не могли бы сказать это, сравнивая X-Scores.
Что говорит вам регрессионный анализ? + Пример
Это раскрывает форму отношений между переменными. Пожалуйста, обратитесь к моему ответу на Что такое регрессионный анализ? Это раскрывает форму отношений между переменными. Например, является ли связь сильно положительно связанной, сильно отрицательно связанной или нет никакой связи. Например, предполагается, что количество осадков и производительность в сельском хозяйстве сильно коррелируют, но связь не известна. Если мы определим урожайность, чтобы обозначить продуктивность сельского хозяйства, и рассмотрим две переменные урожайность y и количество осадков x. Построение линии регрессии y на x имело бы смысл и могло бы пр
Что говорит первый закон отражения? + Пример
Первый закон отражения гласит, что угол, на который падает падающий луч света с нормалью к поверхности в точке падения, равен углу, создаваемому отраженным лучом света с нормалью. Следующие рисунки являются примерами этого закона при различных обстоятельствах: 1) Плоское зеркало 2) Изогнутые зеркала Одно предостережение, хотя всегда принимайте нормаль в точке падения, говоря, что это тривиально для плоских зеркал, так как нормаль всегда одинакова, но в изогнутых зеркалах нормальные изменения от точки к точке, поэтому всегда не забывайте брать нормаль в точке падения. Хороший апплет на этом сайте: http://www.physicsclassroo
Что говорит правило произведения экспонентов? + Пример
X ^ m (x ^ n) = x ^ (m + n) Правило произведения экспонент гласит, что x ^ m (x ^ n) = x ^ (m + n) В основном, когда умножаются две одинаковые базы, их показатели добавляются. Вот несколько примеров: a ^ 6 (a ^ 2) = a ^ (6 + 2) = a ^ 8 3 ^ 7 (3 ^ -3) = 3 ^ (7-3) = 3 ^ 4 (2 м) ^ (1/3) ((2m) ^ (2)) = (2m) ^ (1/3 + 2) = 2m ^ (7/3) Еще один интересный вопрос может быть: Как вы выражаете 32xx64 как степень 2? 32 (64) = 2 ^ 5 (2 ^ 6) = 2 ^ (5 + 6) = 2 ^ 11 Еще один хитрый способ это может произойти: sqrtz (root3z) = z ^ (1/2) (z ^ ( 1/3)) = г ^ (1/2 + 1/3) = г ^ (5/6)