Статистика

Распределение перекошено, если один из его хвостов длиннее другого. При взгляде на набор данных есть три основных варианта. Набор данных примерно симметричен, что означает, что на левой стороне медианы примерно столько же терминов, сколько на правой стороне. Это не перекошенный дистрибутив. Набор данных имеет отрицательный перекос, что означает, что он имеет хвост на отрицательной стороне от медианы. Это проявляется с большим скачком вправо, потому что есть много положительных терминов. Это перекошенный дистрибутив. Набор данных имеет положительный перекос с хвостом к положительной стороне от медианы. Это означает, что ест Подробнее »

Он корректируется для объяснительной переменной смещения. Каждый раз, когда вы добавляете дополнительную объясняющую переменную к многомерной регрессии, R-квадрат будет увеличиваться, что приводит статистику к убеждению, что существует сильная корреляция с добавленной информацией. Чтобы исправить это смещение вверх, используется скорректированный R-квадрат. Подробнее »

Среднее = Сумма всех значений / количество значений. Среднее значение, как правило, является наилучшей мерой центральной тенденции, поскольку оно учитывает все значения. Но это легко зависит от любого экстремального значения / выброса. Обратите внимание, что среднее значение может быть определено только на интервале и уровне измерения. Медиана - это средняя точка данных, когда она упорядочена по порядку. Обычно это когда набор данных имеет экстремальные значения или искажен в некотором направлении. Обратите внимание, что медиана определяется на уровне порядкового номера, интервала и отношения. Режим является наиболее часто Подробнее »

Среднее = 9,22 Среднее = 9 Режим = 10 Диапазон = 2 Среднее (среднее) x Частота подсчета 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Общая частота = 4 + 3 + 2 = 9 бар x = (83) / 9 = 9.22. Дано - 10,10,9,9,10,8,9,10 и 8 Расположить их в порядке возрастания 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10, медиана = ((n + 1) / 2) ый элемент = (9 + 1) / 2 = 5-ый элемент = 9 Режим = тот элемент, который встречается чаще всего в режиме mode = 10 Диапазон = Наибольшее значение - Диапазон наименьших значений = (10-8) Диапазон = 2 Подробнее »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) из таблиц: P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Подробнее »

В биномиальных условиях есть только два возможных результата на попытку. В зависимости от того, что вы хотите, вы называете одну из возможностей Fail, а другую - Succes. Пример: вы можете назвать бросок 6 с кубиком Succes, а не-6 - Fail. В зависимости от условий игры бросок 6 может стоить вам денег, и вы можете изменить условия. Короче говоря: есть только два возможных результата на попытку, и вы можете назвать их как хотите: Бело-чёрный, Голова-Хвост, как угодно. Обычно тот, который вы используете как P в вычислениях, называется (вероятностью) Succes. Подробнее »

«Это означает вероятность события A, когда происходит событие B» «Pr (A | B) - условная вероятность». «Это означает вероятность того, что событие А произойдет при условии«, что произойдет В ». "Пример:" "A = бросать 3 глаза с помощью кости" "B = бросить менее 4 глаз с помощью кости" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (сейчас мы знаем только 1,2 или 3 глаза возможны) Подробнее »

Критерий хи-квадрат независимости помогает нам определить, связаны ли 2 или более атрибута или нет. помогает ли игра в шахматы улучшить математику ребенка или нет. Это не показатель степени взаимосвязи между атрибутами. это только говорит нам, являются ли два принципа классификации существенными или нет, без ссылки на какие-либо предположения, касающиеся формы отношений.критерий хи-квадрат однородности является продолжением критерия хи-квадрат независимости ... тесты однородности полезны для определения того, взяты ли 2 или более независимых случайных выборок из одной и той же совокупности или из разных совокупностей. вмес Подробнее »

Ковариационная матрица является более обобщенной формой простой корреляционной матрицы. Корреляция - это масштабированная версия ковариации; обратите внимание, что два параметра всегда имеют один и тот же знак (положительный, отрицательный или 0). Когда знак положительный, переменные называются положительно коррелированными; когда знак отрицательный, переменные называются отрицательно коррелированными; и когда знак равен 0, переменные называются некоррелированными. Отметим также, что корреляция безразмерна, поскольку числитель и знаменатель имеют одинаковые физические единицы, а именно произведение единиц X и Y. Лучший лин Подробнее »

Дискретная случайная величина имеет конечное число возможных значений. Непрерывная случайная величина может иметь любое значение (обычно в определенном диапазоне). Дискретная случайная величина обычно является целым числом, хотя она может быть рациональной дробью. В качестве примера дискретной случайной величины: значение, полученное путем прокатки стандартного 6-стороннего кристалла, представляет собой дискретную случайную величину, имеющую только возможные значения: 1, 2, 3, 4, 5 и 6. В качестве второго примера дискретная случайная величина: доля следующих 100 транспортных средств, которые проезжают мимо моего окна, кото Подробнее »

Один из способов узнать дискретность или непрерывность состоит в том, что в случае дискретности точка будет иметь массу, а в точке непрерывности точка не имеет массы. это лучше понять при наблюдении за графиками. Давайте сначала посмотрим на Дискрет. Посмотрите на его pmf, обратите внимание, как масса сидит на точках? теперь посмотрите на его заметку в формате cdf, как значения увеличиваются пошагово, и что линия не является непрерывной? это также показывает, как существует масса в точке на pmf. Теперь мы рассмотрим случай Continuous, наблюдая за тем, как pdf заметит, что масса находится не в точке, а между двумя точками? Подробнее »

См. Раздел с объяснениями. Популяционная дисперсия = (сумма (x-barx) ^ 2) / N Где - x - баркс наблюдений - среднее значение ряда. N - размер популяции. Выборочная дисперсия = (sum (x-barx) ^ 2) / (n-1) Где - x - наблюдательный штрих - среднее для ряда. n-1 - степени свободы (в котором n - размер образца). Подробнее »

На самом деле существует три основных типа данных. Качественные или категориальные данные не имеют логического порядка и не могут быть переведены в числовое значение. Цвет глаз является примером, потому что «коричневый» не выше или ниже, чем «синий». Количественные или числовые данные являются числами, и таким образом они «навязывают» порядок. Примерами являются возраст, рост, вес. Но смотрите это! Не все числовые данные являются количественными. Одним из примеров исключения является код безопасности на вашей кредитной карте - между ними нет логического порядка. Класс данных считается третьим Подробнее »

Это зависит от того, важен ли порядок. Пример: допустим, вы выбрали комитет из трех человек для представления своего класса из 30 учеников: для первого участника у вас есть 30 вариантов, для второго - 29, для третьего - 28, всего 30 * 29 * 28 = 24360 возможных. Перестановки Теперь это предполагает, что порядок выбора имеет отношение: первый будет называться «президент», второй будет «секретарь», а третий будет просто «член». Если это не так (все три равны), то порядок, в котором они выбраны, не важен. С тремя выбранными есть 3 * 2 * 1 = 3! = 6 возможных заказов, которые все дают одну и ту же г Подробнее »

Основное отличие состоит в том, что непрерывные данные измеримы, а дискретные данные могут иметь только определенные значения. Они могут быть исчисляемыми. Примеры непрерывного: ** Рост, вес, доход измеримы и могут иметь любое значение. Примеры дискретных: На самом деле существует два вида дискретных данных: Счетные: Количество детей. Переменная класса: цвет глаз Подробнее »

См. Ниже: Давайте посмотрим на числа 1, 2, 3, 4, 5. Среднее значение - это сумма значений, разделенная на число: 15/5 = 3 Медиана - это среднее слагаемое при перечислении в порядке возрастания (или убывания! ) порядка 3. Так что в этом случае они равны. Среднее значение и медиана будут по-разному реагировать на различные изменения в наборе данных. Например, если я изменю 5 на 15, среднее значение определенно изменится (25/5 = 5), но медиана останется прежней на уровне 3. Если набор данных изменится там, где сумма значений равна 15, но средний член изменяется, медиана будет двигаться, но среднее значение останется на месте: Подробнее »

Степени свободы дисперсии n, но степени свободы выборочной дисперсии n-1. Обратите внимание, что «Variance» = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2. Также обратите внимание, что «Sample Variance» = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - столбец x) ^ 2 Подробнее »

Медиана равна 39 Среднее значение: 39 7/12 Среднее из этих чисел представляет собой сумму всех чисел, деленную на их количество. В этом случае среднее значение: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Медиана все более упорядоченного набора чисел - это «среднее» число для набора с нечетным количеством чисел. Среднее из 2 «средних» чисел для набора с четным количеством чисел. Данный набор уже упорядочен, поэтому мы можем вычислить медиану. В данном наборе 12 чисел, поэтому мы должны найти элементы с номерами 6 и 7 и рассчитать их среднее значение: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Подробнее »

Скорректированный R-квадрат применяется только к множественной регрессии. Когда вы добавляете больше независимых переменных к множественной регрессии, значение R-квадрата увеличивается, создавая впечатление, что у вас есть лучшая модель, что не всегда так. Не вдаваясь в глубину, скорректированный R-квадрат будет учитывать это смещение увеличения R-квадрата. Если вы изучите результаты множественной регрессии, вы заметите, что скорректированный R-квадрат ВСЕГДА меньше R-квадрата, поскольку смещение было устранено. Цель статистика состоит в том, чтобы оптимизировать наилучшую комбинацию независимых переменных так, чтобы значе Подробнее »

VAR.S> VAR.P VAR.S рассчитывает дисперсию, предполагая, что данные являются выборкой. VAR.P рассчитывает дисперсию, предполагая, что данные представляют собой совокупность. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Поскольку вы используете одни и те же данные для обоих, VAR.S всегда будет давать значение выше, чем VAR.P. Но вы должны использовать VAR.S, потому что данные на самом деле являются образцами данных. Изменить: почему две формулы отличаются? Проверьте исправление Бесселя. Подробнее »

Самым простым будет вычисление среднего расстояния между каждой точкой данных и средним значением. Однако, если вы рассчитаете это напрямую, вы получите ноль. Чтобы обойти это, мы вычисляем квадрат расстояния, получаем среднее значение, затем квадратный корень, чтобы вернуть исходный масштаб. Если данные x_i, i от 1 до n, (x_1, x_2, ....., x_n), а среднее значение равно bar x, то Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / п) Подробнее »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Эта формула может использоваться в отдельных сериях наблюдений. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Где - x означает, что barx означает Среднее из серии n - количество предметов или наблюдений Подробнее »

E (x) = 1,52 + .5y сигма (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) ожидаемое значение x в дискретном случае составляет E (x) = сумма p (x) x, но это с суммой p (x) = 1 приведенное здесь распределение не суммирует с 1, поэтому я предполагаю, что существует какое-то другое значение, и назову его p (x = y) = .5 и сигма стандартного отклонения (x) = sqrt (sum (xE (x) )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y сигма (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 Подробнее »

Q_1 = 15 Если у вас в руках калькулятор TI-84: Вы можете выполнить следующие действия: Сначала приведите числа в порядок. Затем вы нажимаете кнопку статистики. Затем «1: Изменить» и введите значения по порядку. После этого снова нажмите кнопку статистики и перейдите к «CALC» и нажмите «1: 1-Var Stats», нажмите «Рассчитать». Затем прокрутите вниз, пока не увидите Q_1. Это значение ваш ответ :) Подробнее »

Посмотрите ниже :) Сначала вы определяете значения Q_1 и Q_3. Найдя эти значения, вы вычитаете: Q_3-Q_1 Это называется межквартильный диапазон. Теперь вы умножаете свой результат на 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "ваш результат". Затем вы добавляете свой результат (R) к Q_3 R + Q_3 и вычитаете Q_1 - R. У вас будет два числа, это будет диапазон. Любое число, находящееся за пределами этого диапазона, считается выбросом. Если вам нужны дальнейшие разъяснения, пожалуйста, спросите! Подробнее »

Уравнение для линейной регрессии наименьших квадратов: y = mx + b, где m = (sum (x_iy_i) - (sum x_i sum y_i) / n) / (sum x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2) / n) и b = (сумма y_i - m сумма x_i) / n для набора из n пар (x_i, y_i) Это выглядит ужасно для оценки (и это так, если вы делаете это вручную); но используя компьютер (например, электронную таблицу со столбцами: y, x, xy и x ^ 2), это не так уж плохо. Подробнее »

~~ 7.35 Помните, что среднее геометрическое между двумя числами a и b имеет цвет (коричневый) (sqrt (ab). Таким образом, среднее геометрическое между 3 и 18 имеет вид rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) color (green) (rArr ~~ 7,35 Подробнее »

3.742 "" округлено до 3 знаков после запятой. Среднее геометрическое из двух чисел можно записать в виде: 2 / x = x / 7 "", умножение на кавычки дает: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Подробнее »

«GM из« 81 и 4 », по определению, является« sqrt (81xx4) = 18. Подробнее »

Диапазон равен 0,532. Чтобы найти диапазон набора чисел, вы найдете разницу между наименьшим значением и наибольшим значением. Итак, во-первых, переставьте числа от наименьшего к наибольшему. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Вы можете видеть, как показано выше, что наименьшее число составляет 0.118, а наибольшее - 0,65. Поскольку нам нужно найти разницу, следующим шагом является вычитание меньшего значения из наибольшего значения. 0,65 - 0,118 = 0,532. Итак, диапазон равен 0,532. Подробнее »

Среднее гармоническое - это тип среднего, представленный следующей формулой. Н = п / (1 / x_1 + 1 / х ^ 2 ... + 1 / x_n). Среднее гармоническое значение - это особый тип среднего значения, используемый при расчете средних значений единиц или скоростей, таких как скорость и скорость. Это отличается от среднего арифметического и всегда ниже. Формула имеет вид: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n представляет количество членов в наборе данных. x_1 представляет первое значение в наборе. Например, возьмите следующую проблему. Что такое среднее гармоническое 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1 Подробнее »

141 Если X = оценка по математике и Y = устная оценка, E (X) = 720 и SD (X) = 100 E (Y) = 640 и SD (Y) = 100 Вы не можете добавить эти стандартные отклонения, чтобы найти стандарт отклонение для составного балла; Тем не менее, мы можем добавить дисперсии. Дисперсия - это квадрат стандартного отклонения. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, но так как мы хотим стандартное отклонение, просто возьмите квадратный корень из этого числа. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Таким образом, стандартное отклонение составного балла для учащихся в кла Подробнее »

Сначала введите данные в два списка. Я буду использовать квадратные скобки для обозначения кнопки на калькуляторе и ВСЕ КАПАНЫ для указания, какую функцию использовать. Пусть X и Y будут вашими двумя переменными, соответствующими совокупности точек. Нажмите [STAT] и затем выберите EDIT или нажмите [ENTER]. Это откроет списки, где вы будете вводить данные. Введите все значения для X в списке 1, одно за другим. Введите значение, затем нажмите [ENTER], чтобы перейти к следующей строке. Теперь введите все значения для Y в список 2 таким же образом. Теперь нажмите [STAT] еще раз. Используйте клавиши со стрелками для перехода к Подробнее »

Гистограмма - это быстрый способ получить информацию о распределении выборки без подробного статистического построения графика или анализа. Без необходимости иметь хорошую графическую программу, построение гистограммы может дать вам быструю визуализацию распределения ваших данных. Важно выбрать правильный размер бина (группы данных), чтобы получить наилучшее приближение кривой. Этот график покажет вам, если ваши значения данных центрированы (нормально распределены), перекошены в одну или другую сторону или имеют более одного «режима» - локализованные концентрации распределения. Они также могут быть преобразованы Подробнее »

Описательная статистика - это дисциплина количественного описания основных характеристик сбора информации или самого количественного описания. Описательные статистические данные очень важны, потому что, если бы мы просто представили наши необработанные данные, было бы трудно определить, какие данные были показаны, особенно если их было много. Таким образом, описательная статистика позволяет нам представлять данные более осмысленно, что упрощает их интерпретацию. Например, если у нас были результаты 100 курсовых работ студентов, нас может заинтересовать общая успеваемость этих студентов. Мы также были бы заинтересованы в ра Подробнее »

IQR = 16 "упорядочить набор данных в порядке возрастания" 71цвет (белый) (х) 72цвет (белый) (х) цвет (пурпурный) (73) цвет (белый) (х) 82цвет (белый) (х) 85цвет (красный) ) (uarr) цвет (белый) (х) 86цвет (белый) (х) 86цвет (белый) (х) цвет (пурпурный) (89) цвет (белый) (х) 91цвет (белый) (х) 92 "квартили разделить данные на 4 группы: «средний» цвет (красный) (Q_2) = (85 + 86) /2=85,5 «нижний квартиль» (пурпурный) (Q_1) = цвет (пурпурный) (73) » верхний квартиль "цвет (пурпурный) (Q_3) = цвет (пурпурный) (89)" межквартильный размах "(IQR) = Q_3-Q_1 цвет (белый) (межквар Подробнее »

IQR = 19 (или 17, см. Примечание в конце пояснения). Межквартильный диапазон (IQR) - это разница между значением 3-го квартиля (Q3) и значением 1-го квартиля (Q1) набора значений. Чтобы найти это, нам нужно сначала отсортировать данные в порядке возрастания: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85. Теперь мы определим медиану списка. Медиана обычно известна, поскольку число является «центром» в порядке возрастания упорядоченного списка значений. Для списков с нечетным числом записей это легко сделать, поскольку существует единственное значение, для которого равное количество записей меньше или равно и Подробнее »

31/48 = 64,583333% = 0,6453333 Первым шагом в решении этой проблемы является выяснение общего количества детей, чтобы вы могли выяснить, сколько детей отправилось в Европу, и сколько у вас детей. Это будет выглядеть примерно как 124 / т, где т представляет общее количество детей. Чтобы выяснить, что это такое, мы находим 68 + 124, поскольку это дает нам сумму всех детей, которые были опрошены. 68 + 124 = 192 Таким образом, 192 = t Наше выражение становится 124/192. Теперь для упрощения: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Поскольку 32 - простое число, мы больше не можем упрощать. Вы также можете конвертировать дроби в десятичные Подробнее »

0 интуитивно 0 дисперсия с использованием разности суммы квадрата равна (x-mu) ^ 2. Конечно, есть и другие варианты, но обычно конечный результат не будет отрицательным. В общем случае наименьшее возможное значение равно 0, потому что если x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Подробнее »

Пусть mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} будет средним (ожидаемым значением) дискретной случайной величины X, которая может принимать значения x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... с вероятностями P (X = x_ {i}) = p_ {i} (эти списки могут быть конечными или бесконечными, а сумма может быть конечной или бесконечной). Дисперсия sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Предыдущий абзац - это определение дисперсии sigma_ {X} ^ {2}. Следующий фрагмент алгебры, использующий линейность оператора ожидаемого значения E, показывает для него альтернативную формулу, ко Подробнее »

Формула одинакова, будь то дискретная случайная величина или непрерывная случайная величина. независимо от типа случайной величины формула для дисперсии есть сигма ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Однако, если случайная величина дискретна, мы используем процесс суммирования. В случае непрерывной случайной величины мы используем интеграл. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. Отсюда мы получаем сигму ^ 2 путем подстановки. Подробнее »

Среднее E (X) = 0 и дисперсия «Var» (X) = 6/5. Обратите внимание, что E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Также обратите внимание, что "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Подробнее »

Условная вероятность - это вероятность данного события, предполагающая, что вы знаете результат другого события. Если два события являются независимыми, условная вероятность одного события, учитывая другое, просто равна общей вероятности этого события. Вероятность A данного B записывается как P (A | B). Возьмем для примера две зависимые переменные. Определите A как «Имя случайного американского президента - Джордж», а B - «Фамилия случайного американского президента - Буш». Всего было 44 президента, из которых 3 были названы Джорджем. 2 из 44 были названы Бушем. Итак, P (A) = 3/44 и P (B) = 2/44. Однако Подробнее »

Среднее значение = 4 113/600 Среднее значение = 3,98 Режим = 1,20 Среднее значение является средним числом чисел "среднее значение" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "среднее значение" = 4 113/600 Среднее значение " среднее число, когда вы размещаете свои числа в порядке возрастания 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Поскольку существует 6 чисел, то «среднее число» является средним значением вашего 3-го и 4-го числа «медиана» = (3,56+ 4.40) /2=3.98 Режим - это число, которое встречается чаще всего, в данном случае это 1,20, поскольку оно встречается дважды. Подробнее »

Среднее = 14,25, медиана = 15, мода = 15 Среднее: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 сложите все числа, а затем разделите их на количество. Медиана: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Выровняйте числа в порядке от низшего к высшему, а затем выберите среднее значение, в этом случае, если есть четное число значений, перейдите на полпути между двумя в середине. Режим: наиболее распространенное значение - 15, если вы тщательно проверите. Надеюсь, это полезно ... Подробнее »

Среднее значение - это среднее из набора данных, режим - это наиболее частое число, встречающееся в наборе данных, а медиана - это число в середине набора данных. Среднее значение будет рассчитываться путем сложения всех чисел. и деление на количество чисел в наборе (6 чисел). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Это среднее значение. Поскольку все числа в вашем наборе встречаются один раз, режима нет. Например, если у вашего набора есть дополнительные 4 или три 5, то у него будет отличный режим. Выровняйте все числа по порядку от наименьшего к наибольшему. Вычеркните самое низкое число, затем самое высокое, затем Подробнее »

Среднее = 30 Медиана = 30 Режим = 30, 31 Среднее значение - это «среднее» - сумма значений, деленная на количество значений: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Медиана - это среднее значение в строке значений, перечисленных от наименьшего к наивысшему (или от наивысшего к наименьшему - они просто не могут быть перемешаны): 28,30,30,31,31 медиана = 30 Режим - это значение это перечислено чаще всего. В этом случае 30 и 31 указаны дважды, поэтому они оба являются режимом. Подробнее »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Среднее barx = (сумма) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Медиана M = (n + 1) / 2-й элемент = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3-й элемент M = 12 Режим [Z] - это режим, который появляется большую часть времени. В данном распределении 12 встречается 2 раза. Z = 12 Подробнее »

Среднее значение: 87,5 Режим: режим НЕТ Среднее значение: 88 Среднее = «сумма всех чисел» / «сколько существует чисел» Имеется 6 чисел, а их сумма равна 525. Следовательно, их среднее значение равно 525/6 = 87,5. с самой высокой частотой, то есть какое число появляется больше всего в последовательности. В этом случае существует режим NO, потому что каждое число появляется только один раз, когда Медиана является средним числом, когда вы помещаете числа в порядке возрастания 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Среднее число находится в диапазоне от 86 до 90. Таким образом, ваше среднее число можно найти по (86 + 90) Подробнее »

См. ниже нам нужно поставить число sin порядка 0, 1,1, 2,8,3,4,6%, числа Медиана = среднее число 0, 1,1, цвет (красный) (2,8), 3,4,6, режим 2,8 = наиболее частое число. В списке нет ни одного такого числа, нет режима Range = наибольшее-наименьшее число Range = 4.6-0 = 4.6 среднее = сумма (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Подробнее »

Диапазон = 7 Медиана = 6 Режимов = 3,6,8 Среднее = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Сначала посчитайте количество значений: Есть 19 Диапазон: Разница между самым высоким и самым низким значениями: цвет (синий) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, цвет (синий) (9) Диапазон = цвет (синий) (9-2 = 7) Медиана: значение точно в середине набора данных, упорядоченных по порядку. Есть 19 значений, так что это легко найти. Это будет (19 + 1) / 2-е значение = 10-е 19 = 9 + 1 + 9 цвет (красный) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, цвет ( красный) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) цвет (белый) (wwwwwwwwwwww) цвет uarr (белый) (wwwwwwwwwww) медиана Подробнее »

66, 66, Нет, 27 Среднее значение - это среднее арифметическое (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Медиана - это значение, равноудаленное (численно) от крайних значений 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 (нет дубликатов). Диапазон представляет собой числовое значение разницы между самым низким и самым высоким значениями. 79,5 - 52,5 = 27 Подробнее »

8.32,7.6,7.6 "среднее значение определяется как" • "среднее" = ("сумма всех мер") / ("количество мер") rArr "среднее" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 color (white) (rArr "mean" x) = 8.32 • "режим является наиболее частой мерой" rArr "mode" = 7.6larr "только один встречается дважды" • "медиана является средней мерой в набор упорядоченных «цвет (белый) (ххх)» мер »« расположите меры в порядке возрастания »6, цвет (белый) (х) 6,1, цвет (белый) (х) цвет (пурпурный) (7,6), цвет ( белый) (х) 7,6, цвет (белы Подробнее »

Среднее значение: 21,14 Среднее значение: 12 Диапазон: 3 Режим: 12 Среднее значение: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 или 85/7 или 12,1428 Среднее значение: отмена (цвет (красный) (11)), отмена (цвет (зеленый) (11)), отмена (цвет (синий) (12)), 12, отмена (цвет (синий) (12)), отмена (цвет (зеленый) (13)), отмена (цвет ( красный) (14)) Диапазон: цвет (красный) (14) -цвет (красный) (11) = 3 Режим: цвет (красный) (11), цвет (красный) (11), цвет (синий) (12) , цвет (синий) (12), цвет (синий) (12), цвет (розовый) (13), цвет (оранжевый) (14) цвет (белый) (............. .........) цвет (синий) (12). Подробнее »

Это 9 - среднее от 8 до 10 «Медиана» определяется как среднее значение, как только набор данных упорядочен в соответствии со значением. Так что в вашем случае это даст 2 8 10 16. Если есть два средних значения, медиана определяется как среднее между ними. Для больших наборов данных это обычно не имеет большого значения, так как средние значения имеют тенденцию быть близкими. Например. высоты, скажем, 1000 взрослых мужчин, или доход жителей города. В наборе данных, столь же маленьком как Ваш, я не решался бы дать какой-либо центр или спред меры. Задача: попробуйте составить коробочный сюжет этого! Подробнее »

Подробнее »

0.4335 «Дополнительным событием является то, что максимум равен или« »меньше 25, так что все три билета равны трем среди« »первых 25. Шансы для этого:« (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Таким образом, запрашиваемая вероятность равна:" 1 - 0,5665 = 0,4335 ". Дальнейшее объяснение:" P (A и B и C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) «На первом розыгрыше вероятность того, что первый билет имеет число меньше« »или равно 25, равна (25/30). Поэтому P (A) = 25/30.» «При получении второго билета» «» в сумке осталось только 29 билетов, и 5 из них имею Подробнее »

Среднее значение = 19,133 Среднее значение = 19 Режим = 19 Среднее значение представляет собой среднее арифметическое значение, 19,133 Среднее значение равно «([количество точек данных] + 1) ÷ 2» или значение PLACE, равноудаленное (численно) от крайних значений диапазона в упорядоченном задавать. Этот набор содержит 15 номеров, расположенных в порядке 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Таким образом, среднее место (15 + 1) / 2 = 8-е место. Число в этом месте равно 19. Режим является наиболее распространенным значением в наборе. В этом случае это 19, с тремя вхождениями в наборе. Близость всех трех Подробнее »

Этот набор не имеет режима. Смотрите объяснение. Режим (модальное значение) набора данных является наиболее частым значением в наборе. Но набор может иметь несколько модальных значений или не иметь модальных значений. Набор не имеет модальных значений, если все значения имеют одинаковое количество вхождений (как в данном примере). Набор также может иметь более одного модального значения. Пример: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} В этом наборе режимов 1 и 6 с 3 случаями. Подробнее »

Там нет режима. «Режим» является наиболее частым числом; значение, которое появляется чаще всего. Но в этом случае каждое значение появляется ровно один раз, поэтому «наиболее часто» не существует. Если бы одно из чисел произошло хотя бы дважды, это был бы режим, но это не так. Таким образом, нет режима для этого списка номеров. Подробнее »

Он имеет только один режим, который равен 12, поскольку в наборе данных повторяется 12, и в наборе данных нет другого повторного числа, режим этого набора данных равен 12. Медиана этого набора данных равна 15. Подробнее »

0.1841 Во-первых, мы начнем с бинома: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), хотя p очень мало, n массивно. Поэтому мы можем приблизить это с помощью нормального. Для X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Итак, у нас есть Y ~ N (0.6,0.99994). Мы хотим P (x> = 2), исправляя для нормального использования границы, мы имеем P (Y> = 1,5) Z = (Y-му) / сигма = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1,5-0,6) / sqrt (0,99999) ~ ~ 0,90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Используя Z-таблицу, мы находим, что z = 0,90 дает P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Подробнее »

Основное использование линейной регрессии - это согласование линии с двумя наборами данных и определение степени их взаимосвязи. Примерами являются: 2 набора цен на акции и количества изучаемых дождевых осадков и урожайности. Что касается корреляции, общий консенсус таков: значения корреляции от 0,8 или выше обозначают сильную корреляцию; значения корреляции от 0,5 или выше до 0,8 обозначают слабую корреляцию; значения меньше 0,5 означают очень слабую корреляцию f Калькулятор линейной регрессии и корреляции Подробнее »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 Вероятность получить головы на любом данном броске равна 1/2. То же самое с вероятностью получения хвостов на любом данном броске. Последнее, что нам нужно знать, - это количество способов упорядочить результаты «Голова и хвост» - и это ((14), (7)). В целом имеем: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ 0,2095 Подробнее »

Предполагая, что «честный» шестигранный кубик ответит, как говорит Сямини, «1/6». Если все возможные результаты одинаково вероятны, вероятность конкретного результата (в вашем случае «получение 3») - это количество способов получить конкретный результат, деленное на общее количество возможных результатов. Если вы бросите непредвзятый кубик, у вас будет 6 возможных исходов: 1, 2, 3, 4, 5 и 6. Конкретный интересующий вас результат, a 3, происходит только 1 способом. Следовательно, вероятность составляет 1/6. Если вы спрашивали о вероятности получения «3 или менее», то общее число возмо Подробнее »

P _ ((x = 4 головы)) = 0,15625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 головы)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 головы)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((х = 4 головы)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((х = 4 головы)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 головки)) = 0,15625 Подробнее »

N = 115 Вы имеете в виду с погрешностью 5%? Формула для доверительного интервала для пропорции дается шляпой p + - ME, где ME = z * * SE (шляпа p). hat p - это пропорция выборки. z * - критическое значение z, которую можно получить с помощью графического калькулятора, или таблица SE (шляпа p) - стандартная ошибка пропорции выборки, которую можно найти с помощью sqrt ((hat p. hat q) / n), где hat q = 1 - hat p, а n - размер выборки. Мы знаем, что погрешность должна быть 0,05. С доверительным интервалом 90% z * ~~ 1,64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0,88 * 0,12) / n) Теперь мы можем решить для n алгебраически. М Подробнее »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2). Сначала мы должны найти L_1 и L_2. L_1 = 3, поскольку есть только три строки: (0) (1) (2). L_2 = 7, так как все строки без смежных 0 и 2 равны (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Теперь мы собираемся найти повторение L_n (n> = 3). Если строка заканчивается на 1, мы можем поставить любое слово после этого. Однако, если строки заканчиваются на 0, мы можем поставить только 0 или 1. Аналогично, если строки заканчиваются на 2, мы можем поставить только 1 или 2. Пусть P_n, Q_n, R_n будет числом строк без 0 и 2 в соседних позиции и заканчивае Подробнее »

Видеть это . Благодарю Гаурава Бансала. Я пытался придумать лучший способ объяснить это, и наткнулся на страницу, которая делает действительно хорошую работу. Я бы предпочел дать этому парню кредит за объяснение. В случае, если ссылка не работает для некоторых, я включил некоторую информацию ниже. Проще говоря: значение R ^ 2 - это просто квадрат коэффициента корреляции R. Коэффициент корреляции (R) модели (скажем, с переменными x и y) принимает значения от -1 до 1. Он описывает, как х и у коррелируют.Если x и y находятся в идеальном унисон, то это значение будет положительным 1 Если x увеличивается, а y уменьшается соверш Подробнее »

Его {1,2,3,4,5,6}, который на самом деле является набором всех возможных результатов, как определяет определение выборочного пространства. Когда вы бросаете 6-стороннюю кость, количество точек на верхней грани называется результатом. Теперь, когда бросают кости, мы можем получить 1, 2, 3, 4, 5 или 6 точек на самой верхней грани ... это результат. Итак, эксперимент здесь - «Бросание шестигранных костей», а список возможных результатов - «{1,2,3,4,5,6}». Примерное пространство по определению представляет собой список всех возможных результатов эксперимента. Итак, ответ на ваш вопрос: S = {1,2,3,4,5,6} Над Подробнее »

0.563 шанс Вам нужно составить диаграмму дерева вероятностей, чтобы вы могли рассчитать шансы: в итоге вы получите 8/11 (оригинальное количество черных ручек), умноженное на 7/10 (количество черных ручек, оставшихся в коробке) + 3/11 (общее количество красных ручек), умноженное на 2/10 (количество красных ручек, оставленных в коробке). Это = 0,563 шанса, что вы выберете 2 ручки одного цвета, будь то 2 черных или 2 красных. Подробнее »

Вам нужно увидеть полный ответ, чтобы понять, что я не полностью понимаю, что вы имеете в виду, прежде чем вы получите свой набор данных, где вы регрессируете y на x, чтобы узнать, как изменение x влияет на y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 И вы хотите найти связь между x и y, так что вы считаете, что модель похожа на y = mx + c или в статистике y = beta_0 + beta_1x + u эти beta_0, beta_1 параметры в совокупности, а u - это эффект ненаблюдаемых переменных, иначе называемый термином ошибки, поэтому вам нужны оценщики hatbeta_0, hatbeta_1 Итак, haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Это говорит о том, что предсказанные коэффициенты дадут вам Подробнее »

Если предположения Гаусса-Маркофа верны, тогда OLS обеспечивает наименьшую стандартную ошибку среди всех линейных оценок, поэтому лучшая линейная несмещенная оценка. С учетом этих предположений коэффициенты параметра являются линейными, это просто означает, что бета_0 и бета_1 являются линейными, а переменная x не имеет чтобы быть линейным, это может быть х ^ 2. Данные были взяты из случайной выборки. Не существует идеальной мультиколлинеарности, поэтому две переменные не являются идеально коррелированными. E (u / x_j) = 0 означает, что условное допущение равно нулю, что означает, что переменные x_j не предоставляют информ Подробнее »

Стандартное отклонение {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Давайте разработаем общую формулу, тогда как частное вы получите стандартное отклонение из 1, 2, 3, 4 и 5. Если у нас есть {1, 2,3, ...., n}, и нам нужно найти стандартное отклонение этих чисел. Обратите внимание, что «Var» (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 подразумевает «Var» (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 подразумевает «Var» (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 означает «Var» (X) = ((n + 1) (2n + 1) Подробнее »

Ноль Если у вас есть только одно число или миллион чисел, которые абсолютно одинаковы (например, все 25), стандартное отклонение будет равно нулю. Чтобы стандартное отклонение было больше нуля, у вас должен быть образец, содержащий значения, которые не совпадают. Таким образом, как минимум, вам нужно при выборке, по крайней мере, два значения, которые не эквивалентны, чтобы иметь стандартное отклонение больше нуля. надеюсь, это поможет Подробнее »

«Часть 1) 0,80164» «Часть 2) 0,31125» «Имеется 5 переключателей, которые могут быть открыты или закрыты». «Следовательно, есть не более« 2 ^ 5 = 32 »случаев для расследования». «Мы можем воспользоваться несколькими сочетаниями клавиш:» «Если оба 1 и 4 открыты ИЛИ оба 2 и 5 открыты, ток« не может пройти ». «Так (1 ИЛИ 4) И (2 ИЛИ 5) должны быть закрыты». «Но есть и дополнительные критерии:« Если (4 и 2) открыты, 3 должны быть закрыты ». «Если (1 и 5) открыты, 3 должен быть закрыт». «Таким образом, если мы отмет Подробнее »

Стандартная ошибка - наша оценка для неизвестного параметра сигма (стандартное отклонение). Стандартная ошибка - это квадратный корень из оценки дисперсии. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). Это мера среднего вертикального расстояния, одно из наших наблюдений от расчетной линии регрессии. Таким образом, он оценивает неизвестную величину сигмы, которая будет означать, насколько далеко мы ожидаем, что любое потенциальное наблюдение будет от фактической линии регрессии (линии, для которой мы получили нашу оценку наименьших квадратов). Подробнее »

Вероятность выпадения семерки, двух или туза равна 3/13. Вероятность получения туза, семерки или двоих такая же, как вероятность получения туза плюс вероятность семерки плюс вероятность двойки. P = P_ (туз) + P_ (семь) + P_ (два) В колоде четыре туза, поэтому вероятность должна быть 4 (количество «хороших» возможностей) за 52 (все возможности): P_ (туз ) = 4/52 = 1/13 Так как есть четыре из двух и семерок, мы можем использовать одну и ту же логику, чтобы выяснить, что вероятность одинакова для всех трех: P_ (семь) = P_ (два) = P_ ( ace) = 1/13. Это означает, что мы можем вернуться к нашей первоначальной вероятнос Подробнее »

В 1884 году вы можете выбрать 8 для мужчин и 10 для 5 женщин. Не спрашивайте меня, почему у вас больше женщин, а ваш комитет требует меньше представительства, но это уже другая история. Итак, подвох в том, что один из этих парней отказывается работать с одной из этих девушек. Таким образом, этот конкретный человек не может быть использован со всеми парнями, поэтому мы вычитаем 1 из 8 и добавляем его комбинации к общей сумме 7, выбирая 1 способ в конце. Итак, давайте начнем с других парней (7!) / ((7-6)! 6!) = 7, теперь их можно сопоставить с (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 способов для женщины или 7 * 252 = 1764 для последнего Подробнее »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Обычно, когда мы размещаем n элементов, где k" различных элементов "встречаются каждый раз" n_i ", для" i = 1,2 , ..., k ", тогда мы" "имеем" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "возможности их размещения". «Итак, нам нужно посчитать, сколько раз встречаются предметы:» «Здесь у нас есть 7 предметов: два 579 и один 6, поэтому» (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 «возможностей» » Это называется многочленным коэффициентом. " "Философия этого проста. У нас было бы n! Способов" "распол Подробнее »

Q_1 = 24 Если у вас в руках калькулятор TI-84: Вы можете выполнить следующие действия: Сначала приведите числа в порядок. Затем вы нажимаете кнопку статистики. Затем «1: Изменить» и введите значения по порядку. После этого снова нажмите кнопку статистики и перейдите к «CALC» и нажмите «1: 1-Var Stats», нажмите «Рассчитать». Затем прокрутите вниз, пока не увидите Q_1. Это значение ваш ответ :) Подробнее »

Небольшая выборка, нормальное распределение и вы можете вычислить стандартное отклонение и среднее значение, t статистика используется для большой выборки, Z статистика (Z балл) имеет примерно стандартное нормальное распределение. Когда выборка мала, изменчивость в распределении Z возникает из случайности. Это означает, что распределение вероятностей будет более распространенным, чем стандартное нормальное распределение. Когда n - номер выборки и df = n-1, t-оценка (t-статистика) может быть вычислена как t = (x¯-µ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = выборочное среднее μ0 = гипотетическое среднее население s = стандартное Подробнее »

Дисперсия сигма ^ 2 = 15,81, а стандартное отклонение сигма примерно 3,98. В биномиальном распределении у нас есть довольно хорошие формулы для среднего значения и варантности: mu = Np textr и sigma ^ 2 = Np (1-p) Итак, дисперсия sigma ^ 2 = Np (1-р) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. Стандартное отклонение - это (как обычно) квадратный корень дисперсии: сигма = sqrt (сигма ^ 2) = sqrt (15,81) около 3,98. Подробнее »

Цвет (красный) (сигма ^ 2 = 3,25) Чтобы найти дисперсию, нам сначала нужно вычислить среднее. Чтобы вычислить среднее значение, просто добавьте все точки данных, а затем разделите на количество точек данных. Формула для среднего значения mu имеет вид mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n где x_k - это k-я точка данных, а n - номер данных точки. Для нашего набора данных мы имеем: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7}. Таким образом, среднее значение равно mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4,5 Теперь, чтобы вычислить дисперсию, мы выясним, насколько далеко каждая точка данных от сре Подробнее »

Дисперсия равна 27500. Среднее значение набора данных определяется как сумма данных, деленная на их число, т. Е. (Sigmax) / N. Следовательно, среднее значение составляет 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850. Дисперсия определяется как (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Следовательно, дисперсия составляет 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Подробнее »

Дисперсия населения: 56,556 Выборочная дисперсия: 67,867 Чтобы рассчитать дисперсию: Рассчитать среднее арифметическое (среднее). Для каждого квадрата значения данных разность между этим значением данных и средним. Рассчитать сумму квадратов разностей. Если ваши данные представляют всю совокупность: 4. Разделите сумму квадратов разностей на количество значений данных, чтобы получить дисперсию совокупности. Если ваши данные представляют собой только выборку, взятую из большей совокупности. 4. Разделите сумму квадратов разностей на 1 меньше, чем число значений данных. чтобы получить образец дисперсии Подробнее »

Дисперсия 25,14 данных; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Дисперсия (сигма ^ 2) является средним квадратом разности от среднего. Среднее значение (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4.83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~ 25.14 (2dp) Дисперсия составляет 25.14 [Ответ] Подробнее »

В зависимости от того, должны ли данные данные приниматься как целое население (все значения) или как выборка из некоторого более крупного населения: сигма дисперсии населения ^ 2 ~ = 66.7 Дисперсия выборки s ^ 2 ~ = 77,8 Это можно определить с помощью стандартных встроенных в функциях научного калькулятора или электронной таблицы (как показано ниже): ... или его можно рассчитать поэтапно: Определить сумму значений данных. Разделить сумму значений данных на количество значений данных, чтобы получить среднее значение Для каждого значения данных вычтите среднее значение * из значения данных, чтобы получить отклонение от сред Подробнее »

Дисперсия набора данных составляет 6,29. Обратите внимание, что для расчета используется формула дисперсии 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2, где n - общее количество значений в данный набор данных. В ваших данных мы имеем n = 7, а значения x_i равны {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Итак, ваша дисперсия = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Подробнее »

47.9 Я предполагаю, что вы имеете в виду дисперсию населения (выборочная дисперсия будет немного отличаться). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Пожалуйста, проведите различие между ними. Первый знак говорит: «добавь квадраты своих чисел», второй - «добавь первый, ТО затем возьми сумму» Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 сигма ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Подробнее »

Дисперсионная сигма ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Вычисляем среднее арифметическое сначала mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Для вычисления дисперсионной сигмы ^ 2 используется формула сигма ^ 2 = (сумма (x-mu) ^ 2) / n сигма ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 сигма ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Благослови Бог ... Я надеюсь, что объяснение полезно. Подробнее »

Сигма дисперсии ^ 2 = 6903/64 = 107,8593 вычислить среднее арифметическое му сначала n = 8 му = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 вычислить сигма дисперсии ^ 2, используя формулу дисперсии для сигмы популяции ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n сигма ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 сигма ^ 2 = 6903/64 сигма ^ 2 = 107,8593 Да благословит Бог .. ..Я надеюсь, что объяснение полезно. Подробнее »

211/2 или 105,5 найдите среднее значение: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 вычтите среднее значение из каждого числа в данных и возведите в квадрат результат: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 найдите среднее значение квадратов разностей: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 или 105,5 Подробнее »

Дисперсия {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3. Формула для дисперсии s ^ 2 - это цвет (белый) ("XXX") s ^ 2 = (сумма (x_i - barx)) / (n- 1) где barx - среднее значение цвета набора образцов (белый) («XXX»), в этом случае среднее значение {3,6,7,8,9} равно (sumx_i) /5=6.6 Подробнее »

Дисперсия популяции: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32,98 Дисперсия выборки: sigma _ ("sample") ^ 2 ~ = 38.48 Ответ зависит от того, предназначены ли данные для всей совокупности или выборки из совокупности , На практике мы просто использовали бы калькулятор, электронную таблицу или какой-либо программный пакет для определения этих значений. Например, электронная таблица Excel может выглядеть следующим образом: (обратите внимание, что столбец F предназначен только для документирования встроенных функций, используемых в столбце D) Поскольку это упражнение, вероятно, предназначено для того, чтобы рассчитать дис Подробнее »

Разница (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Данные о населении: цвет (белый) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Сумма данных о населении: цвет (белый ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Численность населения: цвет (белый) ("XXX") 6 Среднее: цвет (белый) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Отклонения от среднего: цвет (белый) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} color (white) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} Квадраты отклонений от среднего значения: цвет (белый ) ("XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25} Сумма к Подробнее »

Дисперсия "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Вычислить среднее значение barx для первого barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Дисперсия "" "сигма ^ 2 = (сумма (x-barx) ^ 2) / n" "" сигма ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Благослови Бог ... Я надеюсь, что объяснение будет полезным. Подробнее »

Дисперсия совокупности набора данных sigma ^ 2 = 35 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 = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Теперь мы можем приступить к вычислению дисперсии: sigma ^ 2 = ((- - 4-1 / 2) ^ 2 Подробнее »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} означают: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 найти отклонения каждого числа (n-среднее): -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 дисперсия = среднее отклонений: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Подробнее »

Сигма дисперсии ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Решить среднее значение barx первый штрих = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Решить сигму дисперсии ^ 2 сигма ^ 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 сигма ^ 2 = 542/49 = 11,0612 Благослови Бог .... Я надеюсь, что объяснение полезно. Подробнее »