Статистика

Непрерывные, как правило, дискретные данные представляют собой целые числа ответов. Как то, сколько деревьев или парт или людей. Также такие вещи, как размеры обуви являются дискретными. Но вес, рост и время являются примерами непрерывных данных. Один из способов решить, если вы возьмете два раза, как 9 секунд и 10 секунд, можете ли вы иметь время между этими двумя? Да Мировое рекордное время Усэйна Болта 9,58 секунды. Если вы возьмете 9 столов и 10 столов, можете ли вы иметь несколько столов между ними? Нет 9 1/2 столов - это 9 столов и сломанный! Подробнее »

1/435 = 0,0023 «Я полагаю, вы имеете в виду, что показано 22 карты, так что« «есть только 52-22 = 30 неизвестных карт». «Существует 4 масти, и каждая карта имеет ранг, я предполагаю, что« »это то, что вы подразумеваете под номером, поскольку не все карты имеют« »число, некоторые являются лицевыми картами». «Таким образом, выбраны две карты, и кто-то должен угадать масть и« »их ранг. Шансы для этого:« 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% »Объяснение: мы знаем, что это не одна из перевернутых карт, поэтому "" есть только 30 возможнос Подробнее »

«Возможные результаты броска четырехстороннего кубика:« «1, 2, 3 или 4. Таким образом, среднее значение равно (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5». "Дисперсия равна E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Возможные результаты броска 8-стороннего кубика: «« 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 или 8. Таким образом, среднее значение равно 4,5 ». «Дисперсия равна (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25.» «Среднее значение суммы двух кубиков - это сумма средних значений
Подробнее »

A = 1.7 На диаграмме ниже показано равномерное распределение для заданного диапазона, прямоугольник имеет площадь = 1, поэтому (6-1) k = 1 => k = 1/5 мы хотим, чтобы P (X <= a) = 0,14, это указано в качестве серой заштрихованной области на диаграмме: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Подробнее »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Чтобы найти k, мы используем int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) дх = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Для расчета P (x> 1 ), мы используем P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Для вычисления E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16/3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Для расчета V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ Подробнее »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0.367544 "Name" P [R] = "Вероятность того, что одна палочка R в конце концов станет синей" P [Y] = "Вероятность того, что одна палочка Y станет синей в конце концов." P ["RY"] = "Вероятно, что и R & Y жезл оба синеют событие". P ["RR"] = "Вероятность того, что две палочки R станут синим событием." P ["YY"] = "Вероятность того, что две палочки Y станут синим событием." "Тогда мы имеем" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 «Таким образ Подробнее »

44 Чтобы рассчитать среднее значение для набора данных, сложите все данные и разделите на количество элементов данных. Пусть возраст седьмого учения будет х. При этом среднее значение возраста учителей рассчитывается по формуле: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38. Затем мы можем умножить на 7, чтобы получить: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Мы вычитаем все остальные возрасты, чтобы получить: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Подробнее »

Не независимые события. Для двух событий два считаются «независимыми»: P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A) ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, события не являются независимыми. Подробнее »

Среднее значение = 7,4 Стандартное отклонение ~ ~ 1,715 Дисперсия = 2,94 Среднее значение - это сумма всех точек данных, деленная на количество точек данных. В этом случае имеем (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7,4 Дисперсия - это «среднее значение квадратов расстояний от среднего». http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Это означает, что вы вычитаете каждую точку данных из среднего значения, возводите в квадрат ответы, затем складываете их все вместе и делите их на количество точек данных. В этом вопросе это выглядит следующим образ Подробнее »

17160/6497400 Всего 52 карты, и 13 из них - пики. Вероятность получения первой лопаты: 13/52. Вероятность получения второй лопаты: 12/51. Это потому, что, когда мы выбрали лопату, осталось только 12 пик и, следовательно, всего 51 карта. вероятность получения третьей лопаты: 11/50 вероятность получения четвертой лопаты: 10/49 Нам нужно умножить все это вместе, чтобы получить вероятность получения лопаты одна за другой: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Таким образом, вероятность одновременного розыгрыша четырех пиков без замены: 17160/6497400 Подробнее »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X бар X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 бар Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 шляпа beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "с" x_i = X_i - полоса X "и" y_i = Y_i - полоса Y => hat beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6,1 / 60 = 0,10166666 => шляпа бета_1 = бар Y - шляпа бета_2 * бар X = 0,4 - (6,1 / 60) * 16 = -1,226666 "Итак Подробнее »

30.2 Среднее значение рассчитывается путем взятия суммы значений и деления на количество. Например, для 6 женщин со средним значением 31 мы можем видеть, что возраст составляет 186: 186/6 = 31, и мы можем сделать то же самое для мужчин: 116/4 = 29 И теперь мы можем объединить сумма и количество мужчин и женщин, чтобы найти среднее значение для офиса: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Подробнее »

Когда в вашем наборе данных есть несколько экстремальных значений. Пример: у вас есть набор данных из 1000 случаев со значениями, не слишком далеко друг от друга. Их среднее значение равно 100, как и их медиана. Теперь вы заменяете только один случай на случай, который имеет значение 100000 (только для крайности). Среднее значение резко возрастет (почти до 200), в то время как медиана останется неизменной. Расчет: 1000 случаев, среднее значение = 100, сумма значений = 100000. Потеря одного 100, добавление 100000, сумма значений = 199900, среднее значение = 199,9 Медиана (= случай 500 + 501) / 2 остается неизменным. Подробнее »

Длина 6-го стержня равна = 265,2-230 = 35,2. Средняя длина 6-ти стержней равна = 44,2 см. Средняя длина 5-ти стержней равна = 46 см. Общая длина 6-ти стержней равна = 44,2хх 6 = 265,2 см. Общая длина из 5 стержней = 46xx5 = 230 см. Длина 6-часового стержня = = [Общая длина 6 стержней] - [Общая длина 5 стержней] Длина 6-часового стержня = 265.2-230 = 35.2 Подробнее »

X = 5 3,4,5,8, x среднее = мода = медиана sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, поскольку нам требовался режим: .x> 0, потому что x = 0 = > barx = 4, "медиана" = 4 ", но нет режима" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5, у нас есть 3,4,5,5,8 медиана = 5 мода = 5:. х = 5 Подробнее »

Значение шести чисел равно «» 270/6 = 45 Здесь задействованы 3 разных набора чисел. Набор из шести, набор из двух и набор из всех восьми. Каждый набор имеет свое собственное значение. "mean" = "Итого" / "количество чисел" "" ИЛИ M = T / N Обратите внимание, что если вы знаете среднее значение и сколько существует чисел, вы можете найти сумму. T = M xxN Вы можете добавлять числа, вы можете добавлять итоги, но вы не можете добавлять средства вместе. Итак, для всех восьми чисел: сумма равна 8 xx 41 = 328. Для двух чисел: сумма равна 2xx29 = 58. Следовательно, сумма остальных ш Подробнее »

8 Среднее из набора чисел является суммой чисел за счет набора (количество значений). У нас есть набор из четырех чисел, и среднее значение равно 5. Мы можем видеть, что сумма значений равна 20: 20/4 = 5 У нас есть еще один набор из трех чисел, среднее значение которого равно 12. Мы можем записать это как: 36 / 3 = 12 Чтобы найти среднее из семи чисел вместе, мы можем сложить значения вместе и разделить на 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Подробнее »

Устойчивость в этом случае означает, что она может выдерживать экстремальные значения. Пример. Представьте себе группу из 101 человека со средним (= средним) значением в банке 1000 долларов. Бывает и так, что у посредника (после сортировки по банковскому балансу) в банке тоже есть 1000 долларов. Это означает, что у 50 (%) меньше, а у 50 больше. Теперь один из них выигрывает лотерейный приз в размере 100000 долларов, и он решает положить его в банк. Среднее значение немедленно увеличится с 1000 до почти 2000 долларов, так как оно рассчитывается путем деления общей суммы на 101. Медиана («середина ряда») будет неиз Подробнее »

259459200 Если я читаю это правильно, то если экзаменатор может выставлять оценки только кратными 2. Это будет означать, что из 30 оценок только 15 вариантов, т.е. 30/2 = 15 Тогда у нас есть 15 вариантов, распределенных по 8 вопросам. Используя формулу для перестановок: (n!) / ((N - r)!) Где n - количество объектов (в данном случае отметок в группах по 2). И r - это количество, которое берется за один раз (в данном случае это 8 вопросов). Итак, мы имеем: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Подробнее »

Они зависимы. Событие «поздно заснул» влияет на вероятность другого события «поздно в школу». Примером независимых событий является многократное подбрасывание монеты. Поскольку у монеты нет памяти, вероятности на втором (или более позднем) броске все еще равны 50/50 - при условии, что это справедливая монета! Дополнительно: Вы можете подумать над этим: вы встречаете друга, с которым вы не разговаривали годами. Все, что вы знаете, это то, что у него двое детей. Когда вы встречаете его, у него есть сын. Каковы шансы, что другой ребенок тоже сын? (нет, это не 50/50). Если вы получите это, вы больше никогда Подробнее »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Эта конкретная проблема - перестановка. Напомним, разница между перестановками и комбинациями заключается в том, что с перестановками порядок имеет значение. Учитывая, что вопрос спрашивает, сколько способов ученики могут выстроиться в очередь (то есть, сколько разных заказов), это перестановка. Представьте себе, что на данный момент мы занимаем только две позиции: позицию 1 и позицию 2. Чтобы провести различие между нашими студентами, потому что порядок имеет значение, мы назначим каждому букву от А до G. Теперь, если мы заполняем эти позиции по одному за один раз у нас есть семь вар Подробнее »

84 способами эта группа может быть выбрана. Число выборок объектов "r" из данных объектов "n" обозначается как nC_r и определяется как nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 В 84 случаях эту группу можно выбрать. [Отв] Подробнее »

Ниже приведена идея о том, как подойти к этому ответу: я полагаю, что ответ на вопрос о методологии решения этой проблемы заключается в том, что комбинации с идентичными предметами в совокупности (например, наличие 4n карт с n числом типов A, B, C) и D) выходит за пределы способности формулы для расчета вычислять. Вместо этого, по словам доктора Матха на mathforum.org, вам в конечном итоге понадобится пара методов: распределение объектов по разным ячейкам и принцип включения-исключения. Я прочитал этот пост (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html), в котором непосредственно рассматривается вопрос о том, как вы Подробнее »

Фраза была приписана в автобиографии Марка Твена Бенджамину Дизраэли, британскому премьер-министру в 1800-х годах. Твен также отвечал за широкое использование этой фразы, хотя сэр Чарльз Дилк и другие, возможно, использовали ее гораздо раньше. По сути, фраза с сарказмом выражает сомнение в статистических доказательствах, сравнивая их с ложью, предполагая, что они часто вводят в заблуждение, изменяют или используют вне контекста. Для целей этой фразы «статистика» используется для обозначения «данных». Подробнее »

50% данных находится в рамке. Коробка на диаграмме рамок и усов формируется с использованием значений Q1 и Q3 в качестве конечных точек. Это означает, что Q1-> Q2 и Q2-> Q3 включены. Поскольку каждый диапазон данных Q содержит 25% данных на графике с усами, блок содержит 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Подробнее »

75% Если вы работаете с квартилями, вы сначала упорядочиваете дела по стоимости. Затем вы делите свои дела на четыре равные группы. Значение случая на границе между первой квартой и второй называется первым квартилем или Q1. Между вторым и третьим - Q2 = медиана, а между третьим и четвертым - Q3. Итак, в точке Q3 вы прошли три четверти ваши ценности. Это 75%. Дополнительно: с большими наборами данных также используются процентили (случаи делятся на 100 групп). Если говорят, что значение находится на уровне 75-го процентиля, это означает, что в 75% случаев значение ниже. Подробнее »

N = 3 p (n) = «Удар в первый раз на n-м испытании» => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 «Граница неравенства» 625 р ^ 2 - 175 р + 12 = 0 "" - это решение квадратного уравнения в "p": "" диск: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "или" 4/25 "" Так что "p (n)" отрицательно между этими двумя значениями. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0.8 ) = 2 &q Подробнее »

22 Среднее значение измеряется путем взятия суммы значений и деления на количество значений: "mean" = "sum" / "count" Кэти уже сдала четыре экзамена, и у нее должен быть пятый, поэтому у нас 76, 74, 90, 88 и х. Она хочет, чтобы ее среднее значение составляло не менее 70. Мы хотим знать, какой минимальный балл х должен быть для достижения не менее 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + х) / 5 И теперь мы решаем для х: 328 + х = 350 х = 22 Подробнее »

122 Среднее = Сумма тестов, деленная на общее количество тестов. Пусть х = 5-й балл теста Среднее = (76 + 74 + 90 + 88 + х) / 5 = 90 Решите, сначала умножив обе части уравнения на 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Решить для x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Подробнее »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "Дисперсия = 25" => "Стандартное отклонение" = sqrt (25) = 5 "Мы переходим от N (10, 5) к нормированному нормальному распределению:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(таблица для значений z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(таблица для z- значения) "=> P (" между 8 и 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 и 13,5 вместо 8 и 13 из-за непрерывности "" коррекции к дискретным значениям. " Подробнее »

Для каждой из 20 ссылок существует 7 вариантов, каждый раз, когда выбор не зависит от предыдущих вариантов, поэтому мы можем выбрать продукт. Общее количество вариантов = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Но так как цепочка может быть перевернута, нам нужно посчитать различные последовательности. Сначала мы посчитаем количество симметричных последовательностей: т.е. последние 10 ссылок берут зеркальное отображение первых 10 ссылок. Количество симметричных последовательностей = количество способов, поэтому выберите первые 10 ссылок = 7 ^ (10) За исключением этих симметричных последовательностей, несимметричные последовательнос Подробнее »

N = 13 "Назовите количество шариков в сумке" n. «Тогда мы имеем» (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "диск:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 вечера 161) / 42 = 16/3 "или" 13 "Поскольку n является целым числом, мы должны принять второе решение (13):" => n = 13 Подробнее »

0,0,12,19,19 - это одна возможность. У нас есть 5 баскетбольных игр, где Тайлер набрал в среднем 10 очков и медиану 12 очков. Медиана - это среднее значение, и поэтому мы знаем, что набранные им очки имеют два значения ниже 12 и два значения выше. Среднее значение рассчитывается путем суммирования значений и деления на количество. Чтобы получить среднее значение 10 очков за 5 игр, мы знаем: «среднее» = «сумма набранных очков» / «количество игр» => 10 = 50/5. Таким образом, количество очков, набранных за 5 игр, составляет 50 точки. Мы знаем, что 12 было забито в одной игре, и поэтому оставши Подробнее »

Когда набор данных имеет несколько очень экстремальных случаев. Пример: у нас есть набор данных 1000, в котором большинство значений колеблется вокруг отметки 1000. Допустим, среднее значение и медиана равны 1000. Теперь мы добавляем одного «миллионера». Среднее значение резко возрастет почти до 2000, в то время как медиана в действительности не изменится, потому что это будет значение для случая 501 вместо промежуточного случая 500 и случая 501 (случаи расположены в порядке значений) Подробнее »

P (z <1,96) будет означать использование стандартного нормального распределения, и найти площадь под кривой слева от 1,96. Наша таблица дает нам площадь слева от z-показателя, нам просто нужно посмотреть значение на столе, который даст нам. P (z <1,96) = 0,975, который можно записать как 97,5% Подробнее »

См. Раздел «Пояснения» Шаги, используемые для расчета значений z, следующие: Рассчитать среднее для ряда. Рассчитайте стандартное отклонение ряда. Наконец, вычислите значения z для каждого значения x, используя формулу z = sum (x-barx) / sigma. В соответствии с расчетом значение z 209 больше 2. См. Таблицу, приведенную ниже - Нормальное распределение, часть 2 Подробнее »

Мера сопротивления - это та, на которую не влияют выбросы.Например, если у нас есть упорядоченный список чисел: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Среднее значение: 11 Среднее значение равно 5 Среднее значение в этом случае больше, чем большинство чисел в списке, потому что оно так сильно зависит от 50, в этом случае сильный выброс. Медиана останется равной 5, даже если последнее число в упорядоченном списке будет намного больше, поскольку оно просто предоставляет среднее число в упорядоченном списке чисел. Подробнее »

График типа «ящик с усами» - это тип графика, в котором есть статистика из сводки из пяти чисел. Вот пример: сводка из пяти чисел состоит из: Minumum: наименьшее значение / наблюдение Нижний квартиль или Q1: «медиана» нижней половины данных; лежит в 25% данных Медиана: среднее значение / наблюдение Более высокий квартиль или Q3: «медиана» верхней половины данных; лежит на 75% данных. Максимум: максимальное значение / наблюдение Межквартильный диапазон (IQR) - это диапазон нижнего квартиля (Q1) и верхнего квартиля (Q2). Иногда бывают и выбросы. Выбросы возникают, когда они находятся за пределам Подробнее »

Когда вы группируете значения в классах, вы должны установить ограничения. Пример Допустим, вы измеряете высоту 10000 взрослых. Эти высоты измеряются с точностью до мм (0,001 м). Чтобы работать с этими значениями и вести статистику по ним или делать гистограммы, такое тонкое деление не будет работать. Таким образом, вы группируете свои ценности в классы. Скажем, в нашем случае мы используем интервалы 50 мм (0,05 м). Тогда у нас будет класс 1,50–1,55 м, 1,55–1,60 м и т. Д. На самом деле в классе 1,50–1,55 м будет каждый от 1.495 (который будет округлен в большую сторону) до 1.544 (который будет округлен в меньшую сторону. о Подробнее »

Основным преимуществом использования выборки, а не переписи является эффективность. Предположим, что кто-то хочет знать, каково среднее мнение Конгресса среди лиц 18–24 лет (то есть они хотят знать, какой рейтинг одобрения Конгресса относится к этой демографической группе). По данным переписи населения США, в 2010 году в США насчитывалось более 30 миллионов человек этого возраста. Обращение к каждому из этих 30 миллионов человек и выяснение их мнения, хотя это, безусловно, приведет к очень точным результатам (при условии, что никто не солгал), будет чрезвычайно дорогостоящим с точки зрения времени и ресурсов. Кроме того, у Подробнее »

Подробнее »

В установке BInomial есть два возможных результата для каждого события. Важными условиями использования биномиального параметра в первую очередь являются: Есть только две возможности, которые мы назовем хорошими или неудачными. Вероятность соотношения между хорошими и неудачными не меняется во время попыток. Другими словами: результат одна попытка не влияет на следующий пример: вы бросаете кости (по одной за раз), и вы хотите знать, каковы шансы, что вы бросите по крайней мере 1 шесть из 3 попыток. Это типичный пример биномиального: есть только две возможности: 6 (шанс = 1/6) или нет-6 (шанс = 5/6) У кристалла нет памяти, Подробнее »

Важные характеристики «круговой диаграммы» Прежде чем строить «круговую диаграмму», нам нужно иметь несколько важных вещей. нам нужно иметь: ТОП 5 ВАЖНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ Два или более данных. Выберите идеальные цвета, чтобы легко увидеть наши данные. Поместите заголовок перед нашей диаграммой. Поместите легенду в свой график (слева или справа). Добавьте предложение, которое описывает график, внизу нашего графика. (коротко) Смотрите картинку тоже: Подробнее »

R-квадрат не должен использоваться для проверки модели. Это значение, на которое вы смотрите, когда вы проверяете свою модель. Линейная модель проверяется, если данные однородны, следуют нормальному распределению, объясняющие переменные независимы, и если вы точно знаете значение своих пояснительных переменных (узкая ошибка по X), R-квадрат можно использовать для сравнения двух моделей, которые Вы уже подтвердили. Тот, кто имеет наибольшее значение, лучше всего подходит для данных. Тем не менее, могут существовать лучшие показатели, такие как AIC (критерий Акаике) Подробнее »

Среднее арифметическое ~~ 424.4 Стандартное отклонение ~~ 642.44 Набор входных данных: {115, 89, 230, -12, 1700} Среднее арифметическое = (1 / n) * Сигма (x_i), где Сигма x_i относится к сумме всех элементы во входном наборе данных. n - общее количество элементов. Сигма стандартного отклонения = sqrt [1 / n * Сигма (x_i - полоса x) ^ 2) Сигма (x_i - полоса x) ^ 2 относится к среднему значению квадратов различий от среднего. Составьте таблицу значений, как показано: Следовательно, Среднее арифметическое ~~ 424.4 Стандартное отклонение ~~ 642.44 Надеюсь, это поможет. Подробнее »

Среднее значение равно 3,5, а стандартное отклонение равно 1,83. Сумма терминов равна 35, следовательно, среднее значение {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} равно 35/10 = 3,5, поскольку это простое среднее условия. Для стандартного отклонения нужно найти среднее квадратов отклонений членов от среднего и затем взять их квадратный корень. Отклонения составляют {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5}, а сумма их квадратов равна (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 или 33,50 / 10, т. Е. 3,35. Следовательно, стандартное отклонение равно 3,35, то есть 1,83. Подробнее »

Среднее = 5,25 цвета (белый) ("XXX") Медиана = 4,5 цвета (белый) ("XXX") Режим = 4 Население: дисперсия = 3,44цвет (белый) ("XXX") Стандартное отклонение = 1,85 Образец: цвет (белый) ) ("X") Дисперсия = 43,93цвет (белый) ("XXX") Стандартное отклонение = 1,98 Среднее значение - среднее арифметическое значений данных. Медиана - это среднее значение, когда значения данных были отсортированы (или среднее значение для 2 средние значения, если есть четное количество значений данных). Режим - это значение (я) данных, которые встречаются с наибольшей частотой. Дисперсия и стандартн Подробнее »

Среднее (среднее) и Медиана (среднее значение). Некоторые добавят режим. Например, с набором значений: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Среднее значение представляет собой среднее арифметическое: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Медиана представляет собой значение, равноудаленное (числовое) от крайности диапазона. 79,5 - 52,5 = 27, 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 ПРИМЕЧАНИЕ. В этом наборе данных это то же значение, что и Среднее, но обычно это не так. Режим является наиболее распространенным значением в наборе. В этом наборе нет ни одного (без дубликатов). Это обычно включается как статистическая мера центральной тенд Подробнее »

Среднее (среднее) и стандартное отклонение можно получить непосредственно из калькулятора в режиме статистики. Это дает barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Строго говоря, поскольку все точки данных в пространстве выборки являются целыми числами, мы должны выразить среднее значение также в виде целого числа для правильного числа значащих цифр, то есть barx = 220. 2 стандартных отклонения, в зависимости от того, хотите ли вы, чтобы стандартное отклонение выборки или совокупности также округлялось до ближайшего целого значения, s_x = 291 и sigma_x = 280, диапазон просто x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. Чтобы най Подробнее »

Да, этот пример соответствует «корреляция против причинности». Хотя данные владельца являются замечательным доказательством корреляции, владелец не может сделать вывод о причинно-следственной связи, потому что это не рандомизированный эксперимент. Вместо этого то, что, вероятно, произошло здесь, это то, что те, кто хотел иметь домашнее животное и был способен предоставить его, были людьми, которые в конечном итоге получили домашнее животное. Желание иметь собственного питомца впоследствии оправдывает его счастье, а способность позволить себе этого питомца указывает на тот факт, что они, вероятно, были финансово н Подробнее »

Если данные представлены для всего населения, то: color (white) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Если данные представляют собой выборку населения, то цвет (белый) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 Чтобы найти дисперсию (sigma_ "pop" ^ 2) и стандартное отклонение (sigma_ "pop") населения, найдите сумму значений в популяции. Для получения среднего значения разделите число чисел в популяции. Для каждого значения популяции вычислите разницу между этим значением и средним, а затем возведите в квадрат эту Подробнее »

Дисперсия = 3 050 000 (3s.f.) Сигма = 1750 (3s.f.) сначала найти среднее: среднее = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 найти отклонения для каждого числа - это делается путем вычитания среднего: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4, затем возводят в квадрат каждое отклонение: (-466,6) ^ 2 = 217 715,56 6532,4 ^ 2 = 42 672 249,76 дисперсия является средним из этих значений: дисперсия = ((14 * 217715,56) + 42672249,76) / 15 = 3 050 000 (3s.f.) Стандартное отклонение является квадратным корнем дисперсии: Сигма = sqrt (3050000) = 1750 (3 ф. ф.) Подробнее »

Дисперсия популяции: sigma ^ 2 ~ = 476,7, а стандартное отклонение популяции - это квадратный корень из этого значения: sigma ~ = 21,83. Во-первых, давайте предположим, что это вся совокупность значений. Поэтому мы ищем дисперсию населения. Если бы эти числа были набором выборок из большей популяции, мы бы искали выборочную дисперсию, которая отличается от дисперсии популяции на коэффициент n // (n-1) Формула для дисперсии популяции sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 где mu - среднее значение по населению, которое можно рассчитать из mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i. mu = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 80 + 1 + 1 + 1 + 1 Подробнее »

Предполагая, что мы имеем дело со всей совокупностью, а не только с выборкой: Сигма дисперсии ^ 2 = 44 383,45 Сигма стандартного отклонения = 210,6738 Большинство научных калькуляторов или электронных таблиц позволяют определять эти значения напрямую. Если вам нужно сделать это более методичным способом: определите сумму данных значений. Вычислите среднее значение, разделив сумму на количество введенных данных. Для каждого значения данных рассчитайте его отклонение от среднего путем вычитания значения данных из среднего значения. Для каждого отклонения значения данных от среднего рассчитайте квадратичное отклонение от сред Подробнее »

S = сигма ^ 2 = 815,41-> дисперсия сигма = 28,56-> 1 стандартное отклонение Дисперсия является своего рода средней мерой изменения данных о линии наилучшего соответствия. Он получен из: sigma ^ 2 = (sum (x-barx)) / n Где sum означает сложение всего до barx - среднее значение (иногда они используют mu) n - количество используемых данных sigma ^ 2 - дисперсия (иногда они используют s) сигма - одно стандартное отклонение. Это уравнение с небольшой манипуляцией заканчивается следующим образом: sigma ^ 2 = (sum (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" для дисперсии sigma = sqrt (( сумма (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" з Подробнее »

Дисперсия (совокупность): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Стандартное отклонение (совокупность): sigma_ "pop" = 3.55 Сумма значений данных составляет 42 Среднее (mu) значений данных составляет 42/7 = 6 для каждого из значений данных мы можем вычислить разницу между значением данных и средним, а затем возвести в квадрат эту разницу. Сумма квадратов разностей, деленная на количество значений данных, дает дисперсию населения (sigma_ "pop" ^ 2). Квадратный корень из дисперсии населения дает стандартное отклонение населения (sigma_ "pop") Примечание: я предположил, что значения данных представля Подробнее »

F-тест предполагает, что данные обычно распределяются и что выборки не зависят друг от друга. F-тест предполагает, что данные обычно распределяются и что выборки не зависят друг от друга. Данные, которые отличаются от нормального распределения, могут быть вызваны несколькими причинами. Данные могут быть искажены или размер выборки может быть слишком мал, чтобы достичь нормального распределения. Независимо от причины, F-тесты предполагают нормальное распределение и приводят к неточным результатам, если данные значительно отличаются от этого распределения. F-тесты также предполагают, что точки данных независимы друг от друга Подробнее »

Поскольку не существует математического уравнения, которое может вычислить площадь под нормальной кривой между двумя точками, нет формулы для определения вероятности в z-таблице, которую нужно решить вручную. Это причина, по которой предоставляются z-таблицы, обычно с точностью до 4 десятичных знаков. Но существуют формулы для расчета этих вероятностей с очень высокой точностью с использованием таких программ, как excel, R, и оборудования, такого как TI calculator. В Excel, слева от z определяется как: NORM.DIST (z, 0,1, true) В TI-калькуляторе мы можем использовать normalcdf (-1E99, z), чтобы получить область слева от это Подробнее »

Распределения хи-квадрат можно использовать для описания статистических величин, которые являются функцией суммы квадратов. Распределение хи-квадрат представляет собой распределение значения, которое представляет собой сумму квадратов k нормально распределенных случайных величин. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF распределения Хи-квадрат определяется как: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) гамма (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) где k - количество степеней свободы, а x - значение Q, для которого мы ищем вероятность. Полезность распределения хи-квадрат заключается в моделировании вещей, которые включают суммы квадратов значений. Подробнее »

Одним из вариантов использования дисперсии является изучение корреляции. 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 вариацию в пределах значений X - это sigma_x ^ 2, вариация в пределах значений Y - это дисперсия y sigma_y ^ 2. Исследование одновременного изменения между X и Y называется COV (X, Y) или sigma_ (xy). Подробнее »

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 Подробнее »

Когда мы используем линию регрессии, чтобы предсказать точку, значение x которой находится вне диапазона значений x обучающих данных, это называется экстраполяцией. Чтобы (преднамеренно) экстраполировать, мы просто используем линию регрессии, чтобы предсказать значения, которые далеки от обучающих данных. Обратите внимание, что экстраполяция не дает надежных прогнозов, потому что линия регрессии может быть недействительной вне диапазона обучающих данных. Подробнее »

Z-показатель указывает на положение наблюдения относительно остальной части его распределения, измеренного в стандартных отклонениях, когда 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 хорош Подробнее »

Корреляция: две переменные имеют тенденцию варьироваться вместе. Для положительной корреляции, если одна переменная увеличивается, другая также увеличивается в данных. Причинность: одна переменная вызывает изменения в другой переменной. Существенная разница: корреляция может быть просто совпадением. Или, может быть, какая-то третья переменная меняет их. Например: существует взаимосвязь между «ложиться спать в туфлях» и «просыпаться с головной болью». Но это отношение не является причинно-следственной, потому что настоящей причиной этого совпадения является (слишком много) алкоголь. Подробнее »

Увидеть ниже. Дано: not p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Логические операторы: «not p:» not p, ~ p; "и:" ^^; или: логические таблицы vv, отрицание: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Таблицы логики и / или: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq & Подробнее »

~ = 0.9391 Прежде чем мы перейдем к самому вопросу, давайте поговорим о методе его решения. Скажем, например, что я хочу учесть все возможные результаты от подбрасывания справедливой монеты три раза. Я могу получить HHH, TTT, TTH и HHT. Вероятность H равна 1/2, а вероятность T также равна 1/2. Для HHH и для TTT это 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 каждый. Для TTH и HHT это также 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 каждый, но, так как я могу получить каждый результат тремя способами, в итоге получается 3xx1 / 8 = 3/8 каждый. Когда я суммирую эти результаты, я получаю 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - это означает, что теперь у меня есть все возмо Подробнее »

Быстрые определения Количественные данные - это числа: высоты; веса; скорости; количество домашних животных в собственности; лет; и т. д. Качественные данные не являются числами. Они могут включать в себя любимые блюда; религии; этнические группы; и т. д. Дискретные данные - это числа, которые могут принимать определенные, отдельные значения. Например, когда вы бросаете один кубик, вы получаете 1, 2, 3, 4, 5 или 6. Вы не можете получить значение 3,75. Непрерывные данные - это числа, которые могут принимать все виды десятичных или дробных значений. Например, ваш вес может быть измерен точно как 92,234 килограмма. Ваша скоро Подробнее »

Часто нужно смотреть на IQR (Interquartile Range), чтобы получить более реалистичный взгляд на данные, так как это устранит выбросы в наших данных. Таким образом, если бы у вас был набор данных, такой как 4,6,5,7,2,6,4,8,2956, то, если бы нам нужно было взять среднее значение только нашего IQR, это было бы более "реалистичным" для нашего набора данных, как будто мы просто взяли нормальное среднее значение, одно значение 2956 будет немного портить данные. выброс как таковой может происходить из чего-то такого же простого, как ошибка опечатки, так что это показывает, как полезно проверить IQR Подробнее »

Как видно из названия темы, дисперсия является «мерой изменчивости». Дисперсия является мерой изменчивости. Это означает, что для набора данных вы можете сказать: «Чем выше дисперсия, тем больше разных данных». Примеры Набор данных с небольшими отличиями. A = {1,3,3,3,3,4} бар (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 сигма ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) сигма ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) сигма ^ 2 = 1/3 Набор данных с большими различиями. B = {2,4,2,4,2,4} бар (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 сигма ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) сигма ^ 2 = 1/6 * (3 * 1 + 3 * 1 Подробнее »

Центральное значение, которое представляет представление всех данных. > Если мы посмотрим на частотные распределения, с которыми мы сталкиваемся на практике, мы обнаружим, что существует тенденция изменения значений переменных к центральному значению; другими словами, большинство значений находятся в небольшом интервале относительно центрального значения. Эта характеристика называется центральной тенденцией распределения частот. Центральное значение, которое принимается за представление целых данных, называется мерой центральной тенденции или средним значением. В отношении распределения частоты среднее также называется Подробнее »

Номинальный уровень - маркирует данные только в разных категориях, например, категории: мужской или женский порядковый уровень - данные могут быть упорядочены и упорядочены, но различие не имеет смысла, например: ранжирование 1-го, 2-го и 3-го. Уровень интервала - данные могут быть упорядочены так же, как и различия, но умножение / деление невозможно. например: классификация по разным годам, таким как 2011, 2012 и т. д. Уровень коэффициента - Порядок, разность и умножение / деление - возможны все операции. Например: возраст в годах, температура в градусах и т. Д. Дискретная переменная - переменная может принимать только то Подробнее »

Ogive - это еще одно название кривой накопленной частоты. В каждой точке ожива мы получаем число наблюдений меньше, чем абсцисса этой точки. Этот ответ дается, принимая во внимание меньше, чем ogive. В противном случае кривая даст количество наблюдений, превышающее абсциссу. Менее чем совокупное распределение частот может быть получено путем последовательного добавления частот классов и записи их по верхним границам классов. Подробнее »

(32/52) В колоде карт половина карт красного цвета (26), и (если не считать джокеров) у нас есть 4 валета, 4 ферзя и 4 короля (12). Тем не менее, из карточек с картинками 2 гнезда, 2 королевы и 2 короля имеют красный цвет. То, что мы хотим найти, - это «вероятность получения красной карточки ИЛИ карты с картинками». Наши вероятные вероятности - это красная карточка или карта с картинками. P (красный) = (26/52) P (изображение) = (12/52) Для комбинированных событий мы используем формулу: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Что означает: P (изображение или красный цвет) = P (красный цвет) + P (изображение) -P (кр Подробнее »

И предсказание, и доверительные интервалы уже ближе к среднему, это легко увидеть в формуле соответствующего запаса погрешности. Ниже приведен предел погрешности доверительного интервала. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Ниже приводится предел погрешности для интервала прогнозирования E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} В обоих случаях мы видим член (x_0 - bar {x}) ^ 2, который масштабируется как квадрат расстояния до точка предсказания от среднего. Вот почему CI и PI являются самыми Подробнее »

Приблизительно 61,5% Вероятность того, что ноутбук неисправен (6/22) Вероятность того, что ноутбук неисправен (16/22) Вероятность того, что хотя бы один ноутбук неисправен, определяется как: P (1 дефект) + P (2 дефекта) + P (3 дефекта), так как эта вероятность является кумулятивной. Пусть X будет количеством ноутбуков, которые были признаны неисправными. P (X = 1) = (3 выберите 1) (6/22) ^ 1 раз (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 выберите 2) (6/22) ^ 2 раза ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 выбрать 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (суммировать все вероятности) = 0,61531 приблизительно 0,615 Подробнее »

Буквы «би» означают два. Итак, бимодальное распределение имеет две моды. Например, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} является бимодальным с 3 и 12 как отдельные различные моды. Обратите внимание, что режимы не должны иметь одинаковую частоту. Надеюсь, что это помогло Источник: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Подробнее »

Бимодальный график иллюстрирует бимодальное распределение, которое само по себе определяется как непрерывное распределение вероятностей с двумя модами. Как правило, график функции плотности вероятности этого распределения будет напоминать «двугорбое» распределение; то есть вместо одного пика, присутствующего в нормальном распределении или кривой колокола, график будет иметь два пика. Бимодальные распределения, хотя, возможно, менее распространены, чем нормальные распределения, все еще встречаются в природе. Например, лимфома Ходжкина является заболеванием, которое встречается чаще в двух конкретных возрастных гру Подробнее »

«Контейнер» в гистограмме - это выбор единицы измерения и расстояния по оси X.Все данные в распределении вероятностей, представленные визуально гистограммой, заполняются в соответствующие ячейки. Высота каждого бина - это измерение частоты, с которой данные появляются внутри диапазона этого бина в распределении. Например, в приведенной ниже примерной гистограмме каждый столбец, восходящий вверх от оси X, представляет собой одну ячейку. А в корзине с высоты 75 до высоты 80 имеется 10 точек данных (в данном случае 10 вишневых деревьев высотой от 75 до 80 футов). Источник: страница Википедии на гистограмме Подробнее »

Смотрите полное объяснение, представленное. Когда у нас есть 100 монет, и мы даем эти монеты группе людей любым способом, говорят, что мы раздаем монеты. Аналогичным образом, когда полная вероятность (которая равна 1) распределяется среди различных значений, связанных со случайной величиной, мы распределяем вероятность. Следовательно, это называется распределением вероятностей. Если существует правило, которое определяет, какая вероятность должна быть присвоена какому значению, то такое правило называется функцией распределения вероятностей. Биномиальное распределение получает свое имя, потому что правило, определяющее раз Подробнее »

Распределение хи-квадрат является одним из наиболее часто используемых распределений и является распределением статистики хи-квадрат. Распределение хи-квадрат является одним из наиболее часто используемых. Это распределение суммы квадратов стандартных нормальных отклонений. Среднее значение распределения равно степеням свободы, а дисперсия распределения хи-квадрат равна двум степеням свободы. Это распределение используется при проведении теста хи-квадрат для сравнения наблюдаемых и ожидаемых значений, а также при проведении теста хи-квадрат для проверки различий в двух категориях. Критические значения для распределения хи- Подробнее »

Критерий хи-квадрат для тестов независимости, если существует значительная связь между двумя или более группами категориальных данных из одной и той же совокупности. Критерий хи-квадрат для тестов независимости, если существует значительная связь между двумя или более группами категориальных данных из одной и той же совокупности. Нулевая гипотеза для этого теста состоит в том, что нет никакой связи. Это один из наиболее часто используемых тестов в статистике. Чтобы использовать этот тест, ваши наблюдения должны быть независимыми, а ваши ожидаемые значения должны быть больше пяти. Уравнение для вычисления хи-квадрата вручну Подробнее »

Тест chi ^ 2 используется для выяснения, отличаются ли распределения категориальных переменных друг от друга. Тест chi ^ 2 можно использовать только для фактических чисел, а не для процентов, пропорций или средних значений. Статистика chi ^ 2 сравнивает количество или количество категориальных ответов между двумя или более независимыми группами. В итоге: тест chi ^ 2 используется для выяснения, отличаются ли распределения категориальных переменных друг от друга. Подробнее »

См. Ниже: Комбинация - это группировка отдельных объектов без учета порядка, в котором производится группировка. Например, покерная комбинация - это комбинация - нам все равно, в каком порядке мы раздали карты, только то, что у нас есть флеш-рояль (или пара из 3-х). Формула для нахождения комбинации: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) С n = "популяция", k = " выбирает "Например, количество возможных 5-карточных покерных комбинаций: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Давайте оценим это! (52xx51xxcancelcolor (оранжевый) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (красный) 48 ^ 2xxcancelc Подробнее »

F-тест. F-тест представляет собой механизм статистического тестирования, предназначенный для проверки равенства дисперсий населения. Это делается путем сравнения соотношений дисперсий. Таким образом, если дисперсии равны, отношение дисперсий будет равно 1. Все проверки гипотез выполняются в предположении, что нулевая гипотеза верна. Подробнее »

Мы используем ANOVA для проверки существенных различий между средствами. Мы используем ANOVA или дисперсионный анализ, чтобы проверить наличие значительных различий между средними группами. Например, если мы хотим узнать, отличаются ли средние баллы по биологии, химии, физике и специальностям, мы можем использовать ANOVA. Если бы у нас было только две группы, наша ANOVA была бы такой же, как t-тест. Существует три основных допущения ANOVA: зависимые переменные в каждой группе нормально распределены. Популяции дисперсии в каждой группе равны. Наблюдения не зависят друг от друга. Подробнее »

Увидеть ниже. Категориальная переменная - это категория или тип. Например, цвет волос является категориальной величиной или родной город является категориальной переменной. Вид, тип лечения и пол являются категориальными переменными. Числовая переменная - это переменная, в которой измерение или число имеют числовое значение. Например, общее количество осадков, измеренное в дюймах, является числовым значением, частота сердечных сокращений является числовым значением, количество чизбургеров, потребленных за час, является числовым значением. Категориальная переменная может быть выражена как число для целей статистики, но эти Подробнее »

Односторонний ANOVA - это ANOVA, где у вас есть одна независимая переменная, которая имеет более двух условий. Для двух или более независимых переменных вы должны использовать двустороннюю ANOVA. Односторонний ANOVA - это ANOVA, где у вас есть одна независимая переменная, которая имеет более двух условий. Это контрастирует с двусторонним ANOVA, где у вас есть две независимые переменные, и у каждой есть несколько условий. Например, вы бы использовали одностороннюю ANOVA, если хотите определить влияние брендов кофе на частоту сердечных сокращений. Ваша независимая переменная - это марка кофе. Вы бы использовали двусторонний Подробнее »

Концепция события чрезвычайно важна в теории вероятностей. На самом деле, это одно из фундаментальных понятий, например, точка в геометрии или уравнение в алгебре. Прежде всего, мы рассматриваем случайный эксперимент - любой физический или умственный акт, который имеет определенное количество результатов. Например, мы считаем деньги в нашем кошельке или прогнозируем завтрашнее значение индекса фондового рынка. В обоих и во многих других случаях случайный эксперимент приводит к определенным результатам (точное количество денег, точное значение индекса фондового рынка и т. Д.). Эти отдельные результаты называются элементарны Подробнее »

Пожалуйста, смотрите ниже. Случайная переменная - это числовые результаты набора возможных значений из случайного эксперимента. Например, мы случайным образом выбираем обувь в магазине обуви и ищем два числовых значения ее размера и цены. Дискретная случайная величина имеет конечное число возможных значений или бесконечную последовательность счетных действительных чисел. Например размер обуви, который может принимать только конечное число возможных значений. При этом непрерывная случайная величина может принимать все значения в интервале действительных чисел. Например, цена обуви может принимать любое значение в пересчете Подробнее »

Регрессионный анализ - это статистический процесс оценки взаимосвязей между переменными. Регрессионный анализ - это статистический процесс оценки взаимосвязей между переменными. Это общий термин для всех методов, пытающихся приспособить модель к наблюдаемым данным, чтобы количественно определить взаимосвязь между двумя группами переменных, где основное внимание уделяется взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Однако эта связь может быть не точной для всех наблюдаемых точек данных. Следовательно, очень часто такой анализ включает элемент ошибки, введенный для учета всех друг Подробнее »

Это частотное распределение, в котором все числа представлены в виде доли или процента от полного размера выборки. Там действительно больше нет. Вы складываете все частотные числа, чтобы получить общую сумму = размер вашей выборки. Затем вы делите каждое число частоты на размер выборки, чтобы получить относительную долю частоты. Умножьте эту долю на 100, чтобы получить процент. Вы можете вставить эти проценты (или доли) в отдельный столбец после ваших частотных чисел. Кумулятивная частота Если вы упорядочили значения, такие как результаты тестов по шкале от 1 до 10, вы можете использовать кумулятивные частоты. Они означают Подробнее »

Таблица относительной частоты - это таблица, в которой записывается количество данных в процентах, или относительной частоте. Используется, когда вы пытаетесь сравнить категории в таблице. Это таблица относительных частот. Обратите внимание, что значения ячеек в таблице приведены в процентах вместо фактических частот. Вы находите эти значения, помещая отдельные частоты в общую сумму строки. Преимущество таблиц относительной частоты перед таблицами частот состоит в том, что с процентами можно сравнивать категории. Подробнее »

Ковариация выборки - это измерение того, насколько сильно переменные отличаются друг от друга в выборке. Ковариация говорит вам, как две переменные связаны друг с другом в линейном масштабе. Он говорит вам, насколько сильно коррелирует ваш X с вашим Y. Например, если ваша ковариация больше нуля, это означает, что ваш Y увеличивается с увеличением вашего X. Выборка в статистике - это просто подмножество большей популяции или группы. Например, вы можете взять выборку из одной начальной школы в стране, а не собирать данные из каждой начальной школы в стране. Таким образом, ковариация образца - это просто ковариация, найденная Подробнее »

Унимодальный дистрибутив - это дистрибутив с одним режимом. Унимодальный дистрибутив - это дистрибутив с одним режимом. Мы видим один очевидный пик в данных. На изображении ниже показано унимодальное распределение. Напротив, бимодальное распределение выглядит следующим образом: на первом изображении мы видим один пик. На втором изображении мы видим, что есть два пика. Унимодальный дистрибутив может быть нормально распределен, но это не обязательно. Подробнее »

См. Объяснение. Когда доступен большой объем числовых данных, не всегда возможно изучить все числовые данные и прийти к заключению. Следовательно, существует необходимость сократить данные до одного или нескольких чисел, чтобы сравнение было возможным. Именно для этого у нас есть меры центральной тенденции, определенные в статистике. Мера центральной тенденции дает нам одно числовое значение, которое можно использовать для сравнения. Следовательно, это должно быть число, которое сосредоточено вокруг большого объема данных - точка гравитационного притяжения, к которой притягивается любое другое числовое значение. В таком сл Подробнее »

В основном существует два типа наборов данных - категориальные или качественные - числовые или количественные • категориальные данные или нечисловые данные - где переменная имеет значение наблюдений в форме категорий, далее она может иметь два типа - a. Номинал б. Порядковый номер. Номинальные данные получили именованные категории, например. Семейное положение будет представлять собой номинальные данные, так как оно будет получать наблюдения в следующих категориях: не состоящие в браке, женатые, разведенные / разведенные, овдовевшие b. Обычные данные также будут принимать именованные категории, но категории будут иметь ран Подробнее »

Нормальное распределение является полностью симметричным, а косое распределение - нет. В распределении с положительным перекосом «носок» на большей стороне длиннее, чем на другой стороне, в результате чего медиана и особенно среднее значение смещаются вправо. В отрицательно искаженном распределении они сдвигаются влево из-за более длинного «пальца» при меньших значениях. В режиме нормального распределения без перекоса медиана и среднее значение имеют одно и то же значение. (фотографии из интернета) Подробнее »

Все это означает минимум между суммой разницы между фактическим значением y и прогнозируемым значением y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Просто означает минимум между суммой всех результатов min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 все это означает минимум между суммой разности между фактическим значением y и прогнозируемым значением y. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Таким образом, минимизируя ошибку между прогнозируемой и ошибочной, вы получите наилучшее соответствие для линии регрессии. Подробнее »

Критерий хи-квадрат Пирсона может относиться к критерию независимости или критерию пригодности. Когда мы ссылаемся на «критерий хи-квадрат Пирсона», мы можем иметь в виду один из двух тестов: критерий независимости Хи-квадрат Пирсона или критерий соответствия Хи-квадрат Пирсона. Тесты соответствия пригодности определяют, существенно ли отличается распределение набора данных от теоретического распределения. Данные должны быть непарными. Тесты независимости определяют, являются ли непарные наблюдения двух переменных независимыми друг от друга. Наблюдаемые значения Ожидаемые значения Используя формулу хи-квадрат, вы Подробнее »

Дисперсия населения - это числовая величина, по которой население отличается друг от друга. Дисперсия населения говорит вам, насколько широко распространяются данные. Например, если ваше среднее значение равно 10, но у вас много изменчивости в ваших данных, а измерения намного больше и меньше 10, у вас будет высокая дисперсия. Если у вашего населения в среднем 10 и у вас очень небольшие отклонения, а большинство ваших данных оценивается как 10 или близко к 10, то у вас будет низкая дисперсия населения. Дисперсия населения измеряется следующим образом: Подробнее »