Статистика

-140.714286 Дисперсия рассчитывается по формуле 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), и при вводе чисел вы получаете следующие значения: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140,714286 Подробнее »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47,5556 Из приведенного: n = 6 Сначала мы выбираем среднее арифметическое. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Формула для дисперсии несгруппированных данных: sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 сигма ^ 2 = 428/9 = 47,5556 Благослови Бог ... Я надеюсь, что объяснение полезно. Подробнее »

Дисперсия составляет 28,472 Среднее из {9, -4, 7, 10, 3, -2} равно (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Для дисперсии ряд {x_1.x_2, ..., x_6}, среднее значение которого является барксисом (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6, и, следовательно, оно составляет 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2 + (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} или 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150 /36)=28.472 Подробнее »

1913/30 Рассмотрим набор «X» чисел 9, 4, -5, 7, 12, -8 Шаг 1: «Среднее» = «Сумма значений X» / «N (Количество значений)» = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Шаг 2: Чтобы найти дисперсию, вычтите среднее из каждого из значений, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Шаг 3: Теперь возведите в квадрат все ответы, которые вы получили от вычитания. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) ^ Подробнее »

Распределение является экспоненциальным распределением. k = 2 и E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Предел распределения равен (0, oo). Найти k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Гамма (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Подробнее »

Предполагая, что мы ищем дисперсию совокупности: color (white) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Вот данные в формате электронной таблицы (конечно, с данными данными есть электронная таблица или калькулятор функции для выдачи дисперсии без промежуточных значений; они здесь только для учебных целей). Разница в населении - это (сумма квадратов разностей отдельных значений данных от среднего) цвета (белого) («XXX»), деленного на (количество значений данных) Не то, чтобы данные предназначались только для выборка из некоторого большего населения, то вы должны рассчитать «выборочную дисперси Подробнее »

«Разница» _ «поп». ~~ 12.57 С учетом терминов: {2,9,3,2,7,7,12} Сумма терминов: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Количество терминов: 7 Среднее: 42 / 7 = 6 отклонений от среднего: {абс (2-6), абс (9-6), абс (3-6), абс (2-6), абс (7-6), абс (7-6), abs (12-6)} Квадраты отклонений от среднего: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Сумма квадратов отклонений образует среднее значение: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Дисперсия населения = ("Сумма квадратов отклонений от среднего") / («Количество т Подробнее »

3.27 Дисперсия = sumx ^ 2 / n - (среднее) ^ 2 Среднее = сумма (x) / n, где n в количестве членов = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Дисперсия = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Подробнее »

Sigma ^ 2 = 18,8 среднее = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 среднее = 58 n = 5 63 x - среднее = 63 - 58 = 5 (x - среднее) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 х - среднее = 54 - 58 = -4 (х - среднее) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 х - среднее = 62 - 58 = 4 (х - среднее) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 х - среднее = 59 - 58 = 1 (х - среднее) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 х - среднее = 52 - 58 = -6 (х - среднее) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 сигма (х - среднее) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 сигма ^ 2 = (Сигма (х - среднее) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Подробнее »

Дисперсия (население): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Дисперсия населения (цвет (черный) (sigma ^ 2) представляет собой среднее значение квадратов различий между каждым элементом данных о населении и средним значением для населения. Для населения {d_1, d_2 , d_3, ...} размера n со средним значением mu sigma ^ 2 = (сумма (d_i - mu) ^ 2) / n Подробнее »

Увидеть ниже. Стандартный нормаль - это норма, настроенная так, что mu, sigma = 0,1, поэтому мы заранее знаем результаты. PDF для стандартной нормали: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2). Имеет среднее значение: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 пи) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 Ит Отсюда следует: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) На этот раз используйте IBP: Var (z) = - 1 / sqrt Подробнее »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx, который нельзя записать как: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Я предполагаю, что этот вопрос означает, что f (x) = 3x ^ 2 "для" -1 <х <1; 0 «иначе» найти дисперсию? Var = сигма ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Развернуть: сигма ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x) ) dx) ^ 1 сигма ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 замещающая сигма ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 Подробнее »

"b)" 7/16 "Противоположное событие состоит в том, что минимум равен"> = 1/4 ". Это событие легче вычислить, поскольку мы просто заявляем" ", что x и y оба должны быть"> = 1/4 " затем." «И шансы на это просто» (3/4) ^ 2 = 9/16 => P [«min» <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Подробнее »

= 0.999979973 "Дополнительное событие легче вычислить." «Таким образом, мы рассчитываем вероятность получения более 18 голов». «Это равно вероятности получения 19 голов плюс« вероятность получения 20 голов ». «Мы применяем биномиальное распределение». P ["19 голов"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 голов"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "с" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(комбинации)" => P ["19 или 20 голов"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["максимум 18 голов"] = 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0,999999973 Подробнее »

Z = -1,5 Поскольку мы знаем, что время, необходимое для завершения теста, нормально распределено, мы можем найти z-показатель для этого конкретного времени. Формула для z-показателя имеет вид z = (x - mu) / sigma, где x - наблюдаемое значение, mu - среднее значение, а sigma - стандартное отклонение. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Время студента на 1,5 стандартных отклонения ниже среднего. Подробнее »

Увидеть ниже. Значение R ^ 2 в основном говорит вам, какой процент вариации в вашей переменной отклика объясняется вариацией в вашей объясняющей переменной. Это обеспечивает меру силы линейной ассоциации. В этой ситуации R ^ 2 = 0,7569. Умножая это десятичное число на 100, мы находим, что 75,69% изменения в содержании энергии пакета чипсов могут быть объяснены изменением их содержания жира. Конечно, это означает, что 24,31% изменений в содержании энергии объясняется другими факторами. Подробнее »

Z - оценка для 98% доверительного интервала составляет 2,33. Как это получить. Половина 0,98 = 0,49. Ищите это значение в области под таблицей нормальной кривой. Ближайшее значение равно 0,4901. Его значение z равно 2,33. Подробнее »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Стандартное нормальное распределение просто преобразует группу данных в нашем частотном распределении так, что среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1 Мы можем использовать: z = (x-mu) / sigma, предполагая, что у нас есть сигма, но здесь мы имеем вместо SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); где n - размер выборки ... Подробнее »

Z-оценка равна -0,866 z-оценка переменной x со средним значением mu, а сигма стандартного отклонения задается как (x-mu) / (sigma / sqrtn) При mu = 55, сигма = 2, n = 3 и x = 56 z-оценка равна (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0,866 Подробнее »

Z = 0 У меня есть собственное сомнение в правильности проблемы. Размер выборки - 5. Уместно найти t балл. z-оценка должна рассчитываться только в том случае, если размер выборки> = 30. Некоторые статистики, если они считают, что распределение населения является нормальным, используют z-оценку, даже если размер выборки меньше 30. Вы не указали явно, какое распределение вы хотите вычислить z. Это может быть наблюдаемое распределение или распределение выборки. Поскольку вы задали вопрос, я отвечу, предположив, что это выборочное распределение. SE = (SD) /sqrtn=3/sqrt4=3/2=1.5 z = (x-mu) / (SE) = (60-60) /1.5=0/1.5=0 Примеч Подробнее »

Z-оценка равна -26,03 z-оценка переменной x со средним значением mu, а сигма стандартного отклонения определяется выражением (x-mu) / (sigma / sqrtn) как mu = 35, сигма = 5, n = 57 и x = 13 z-оценка равна (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Подробнее »

Ответ z = 0,05 в нормальном распределении. Чтобы решить эту проблему, вам понадобится доступ к z-таблице (также называемой «стандартной нормальной таблицей») для нормального распределения. В Википедии есть хороший. Задавая вопрос о том, каково значение z, так что 52% данных находятся слева от вас, ваша цель состоит в том, чтобы найти значение z, где совокупная площадь до значения z составляет 0,52. Поэтому вам нужен накопительный z-стол. Найдите запись в накопительной z-таблице, которая показывает, где определенное значение z наиболее близко к выходу в таблице 0,52 (что составляет 52% от совокупного распределения Подробнее »

0,38. Пожалуйста, смотрите таблицу ниже. В общем случае для определения z-показателя, связанного с конкретным CDF, необходимо использовать либо таблицу, подобную этой, либо компьютерную программу, или наоборот. Чтобы использовать эту таблицу, найдите искомое значение, в данном случае 0,65. В строке указаны единицы и десятое место, а в столбце - сотое место. Таким образом, для 0,65 мы можем видеть, что значение находится между 0,38 и 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Подробнее »

В целом, я думаю, что решение использовать гистограмму или круговую диаграмму - это личный выбор. Если вы используете графики как часть презентации, сфокусируйтесь на общей истории, которой вы пытаетесь поделиться с графическими диаграммами и изображениями. Ниже приведено сокращенное руководство, которое я использую при оценке того, использовать ли гистограмму или круговую диаграмму: гистограмма, когда отмечается тенденция к повышению производительности (например, с течением времени), круговая диаграмма при отображении распределения всего примера. Предположим, вы хотите отслеживать, как вы тратить свои деньги. И в этом мес Подробнее »

P (2,3,5 или 7) = 1/2 (вероятность посадки на простое число) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (вероятность не посадки на простое число) (Предполагается, что 1-8 означает оба включены) В списке 4 простых числа из 8 чисел. Таким образом, вероятность - это число благоприятных результатов (4), деленное на общее количество возможных результатов (8). Это равняется половине. Вероятность дополнения любого события составляет P_c = 1 - P_1. Дополнение к простому набору: {1, 4, 6, 8} Это не набор составных чисел (поскольку 1 не считается ни простым, ни составным). Таким образом, дополнением является множество не простых чисел от 1 до 8. E_2 = Пос Подробнее »

Ответ 14 выбрать 6. То есть: 3003 Формула для вычисления количества способов выбора k вещей из n элементов: (n!) / [K! (N-k)!] Где a! означает факториал а. Факториал числа - это просто произведение всех натуральных чисел от 1 до заданного числа (число входит в произведение). Таким образом, ответ (14!) / (6! 8!) = 3003 Подробнее »

1) Вероятность составляет 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. 2) Вероятность составляет 0,9xx0,92xx0,12 = 0,09936 = 9,936%. Показатели отклонения в трех департаментах равны 0,1, 0,08 и 0,12 соответственно. Это означает, что 0,9, 0,92 и 0,88 - это вероятность того, что сыворотка пройдет тест в каждом отделении отдельно. Вероятность того, что сыворотка пройдет первую проверку, равна 0,9. Вероятность того, что сыворотка не пройдет второй контроль, равна 0,08. Таким образом, ее условная вероятность составляет 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. Для того чтобы сыворотка была отклонена третьим отделом, она должна сначала пройти первую и вторую пров Подробнее »

В любом месте от 0% до чуть менее 50%. Если все значения в наборе данных размером 2N + 1 различны, то N / (2N + 1) * 100%. Если элементы набора данных расположены в порядке возрастания, то Медиана является значением среднего элемента. Для большого набора данных с различными значениями процент значений, меньший, чем медиана, будет чуть меньше 50%. Рассмотрим набор данных [0, 0, 0, 1, 1].Медиана равна 0, а 0% значений меньше медианы. Подробнее »

0.420175 = P ["5 голов на 6 выстрелов"] + P ["6 голов на 6 выстрелов"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Подробнее »

0.2252 "Всего 5 + 7 + 8 = 20 мелков." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Объяснение:" "Поскольку мы заменим, шансы на рисование синего карандаша равны" "каждый раз 5/20. Мы выражаем, что мы рисуем 4 раза синий" ", а затем 11 раз не синий (( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " «Конечно, синие не должны быть нарисованы первыми, поэтому есть« C (15,4) способы их рисования, поэтому мы умножаем на C (15,4) ». "и C (15,4)" = (15!) / (11! 4!) "(комбинации)" Подробнее »

Существует несколько видов средних, но обычно это среднее арифметическое. Медиана, также расцененная как «среднее», рассчитывается по-другому. Давайте рассмотрим этот список номеров, которые для удобства. перечислены в числовом порядке: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Чтобы получить среднее арифметическое, сложите числа вместе, чтобы получить сумму. Подсчитайте числа, чтобы получить количество. Разделите сумму на количество, чтобы получить среднее арифметическое. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> сумма. Всего 8 чисел, поэтому 101/8 = 12,625 Среднее арифметическое - 12,625. Для медианы возьмите список чис Подробнее »

Посмотрите ниже :) Чтобы найти среднее для набора чисел, вы сначала складываете все числа в наборе, а затем делите на общее количество чисел. Например, скажем, ваш набор состоит из следующего: 32,40,29,45,33,33,38,41 Вы бы сложили их: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Теперь вы взял бы 290 и разделил бы на общее количество чисел, для нашего случая у нас всего 8 чисел. 290/8 = 36,25 Наше среднее значение составляет 36,25 Подробнее »

«Непрерывный» не имеет пробелов. «Дискретные» имеют различные значения, разделенные областями «без значения». Непрерывный может быть чем-то вроде роста, который может варьироваться в популяции «непрерывно», без особых ограничений. «Дискретным» может быть выбор или результаты теста - либо «есть», либо «нет» - между выборами нет градаций или «непрерывности». http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Подробнее »

Описательная статистика включает в себя описание данных выборки без принятия решения о населении. Например: среднее значение выборки можно рассчитать по выборке, и это описательная статистика. Инференциальная статистика делает вывод о численности населения на основе выборки. Например, сделать вывод, что большинство людей поддерживают одного кандидата (на основе заданной выборки). Взаимоотношения: Поскольку у нас нет доступа ко всему населению, мы используем описательную статистику, чтобы сделать логичные выводы. Подробнее »

Режим также увеличится на то же число. Пусть будет набор данных: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Пусть m будет режимом этого множества. Если вы добавите число n к каждому значению, количество чисел не изменится, изменятся только числа, поэтому, если число m имело наибольшее количество случаев (m - это режим), после добавления числа m + n будет иметь наибольшее число случаи (это будет происходить в тех же позициях в наборе, что и m в первом). Подробнее »

Подробности в объяснении, например: монета подбрасывает в целом вероятность того, что хвост и голова должны быть 50%, но на самом деле это может быть 30% головы и 70% хвоста или 40% головы и 60% хвоста или ...... но больше если вы проводите эксперимент => выборка больше (обычно больше 30) по CLT (центральная предельная теорема), в конечном итоге она будет сходиться к 50% 50% Подробнее »

Если у вас слишком много разных значений. Пример: скажем, вы измеряете рост 2000 взрослых мужчин. И вы измеряете с точностью до миллиметра. У вас будет 2000 значений, большинство из которых разные. Теперь, если вы хотите получить представление о распределении роста в вашей популяции, вам придется сгруппировать эти измерения по классам, например, по 50 мм (до 1,50 м, 1,50 - <1,55 м, 1,55 - <160 м и т. Д.) Есть ваши классовые границы. Все от 1,500 до 1,549 будут в классе, все от 1,550 до 1,599 будут в следующем классе и т. Д. Теперь у вас могут быть большие числа классов, которые позволят вам создавать графики, такие к Подробнее »

Когда вы: 1) не знаете каждую деталь вашей модели; 2) не стоит моделировать каждую деталь; 3) ваша система случайна по своей природе. Прежде всего, мы должны определить, что такое «случайные эффекты». Случайные эффекты - это что-либо, внутреннее или внешнее, которое влияет на поведение вашей системы, например, отключение электричества в городской электросети. Люди видят их по-разному, например Экологи любят называть их катастрофами, случаями отключения электроэнергии или демографией, в случае города это будет увеличение потребления энергии, что приведет к снижению напряжения в электрической сети. Наконец, что так Подробнее »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [сумма равна 8] = 5/36" "Поскольку существует 8 возможных комбинаций для броска 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) и (6,2). " «а) Это равно вероятности того, что у нас будет 7 раз подряд« »сумма, отличная от 8, и это« (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0,351087 »b ) 36/5 = 7,2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 " ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0,351087 * (5/36) = 0,0 Подробнее »

4,1051 * 10 ^ -7% для 2 красных, 1 желтый без замены; 3,7037 x 10 ^ -7% для 2 красных слов, 1 желтый с заменой. Сначала создайте уравнение, представляющее проблему со словами: 10 красных дисков + 10 зеленых дисков + 10 желтых дисков = всего 30 дисков 1) Нарисуйте 2 красных диска и 1 желтый диск подряд без замены. Мы будем создавать дроби, где числитель - это диск, который вы рисуете, а знаменатель - это количество дисков, оставшихся в сумке. 1 - красный диск, а 30 - количество оставшихся дисков. Когда вы вынимаете диски (а не заменяете их!), Количество дисков в сумке уменьшается. Количество оставшихся дисков уменьшается до Подробнее »

31 Сначала пара определений: Медиана - это среднее значение группы чисел. Среднее - это сумма группы чисел, деленная на количество чисел. Прорабатывая это, становится ясно, что цель этого упражнения - увеличить различные медианы. Так как мы это сделаем? Цель состоит в том, чтобы упорядочить наборы чисел таким образом, чтобы средние значения каждого набора были как можно выше. Например, максимально возможное среднее значение равно 41, причем числа 42, 43, 44 и 45 выше его, а некоторая группа из четырех чисел меньше его. Таким образом, наш первый набор состоит из (с этими числами над медианой зеленого цвета, самой медианой с Подробнее »

48 раз Число раз, которое она должна ударить по мячу = P раз "Всего раз она бьет" = 3/5 раз 80 = 3 / отмена 5 раз отмена80 ^ 16 = 3 раза 16 = 48 раз Подробнее »

«См. Объяснение» «Мы берем период времени с длиной« t », состоящий из n частей« Delta t = t / n ». Предположим, что вероятность успешного события» «в одном фрагменте равна« p », затем общее количество событий в n "" отрезках времени распределяется по биномиальному выражению в соответствии с "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "с" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(комбинации)" "Теперь мы допустим« n-> oo », поэтому« p-> 0 , "но" n * p = лямбда "Таким образом, мы подставляем Подробнее »

«См. Объяснение» «y - стандартное нормальное значение (со средним значением 0 и стандартным отклонением 1)» «Итак, мы используем этот факт». "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Теперь мы ищем значения z в таблице для значений z для" "z = 2 и z = -1. Получаем" 0,9772 "и" 0,1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Здесь у нас есть var = 1 и mean = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "AND" B]) / Подробнее »

M + -ts где t - t-оценка, связанная с требуемым доверительным интервалом. [Если размер вашей выборки больше 30, то пределы задаются как mu = bar x + - (z xx SE)]. Рассчитайте среднее значение выборки (m) и совокупность выборки (образцов), используя стандартные формулы. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) sum (x_n-m) ^ 2) Если вы предполагаете нормально распределенную совокупность iid (независимых одинаково распределенных переменных с конечной дисперсией) с достаточным числом для Центральная предельная теорема для применения (скажем, N> 35), тогда это среднее будет распределено как t-распределение с df = N-1. Доверите Подробнее »

Медиана Экстремальный счет будет искажать значение в одну или другую сторону. Существует три основных показателя центральной тенденции: среднее значение, медиана и мода. Медиана - это значение в середине распределения данных, когда эти данные организованы от самого низкого до самого высокого значения. Это отношение среднего значения к медиане, которое чаще всего используется для определения любого перекоса в данных. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Подробнее »

Среднее арифметическое - это правильная точка баланса. Среднее арифметическое - это правильная точка баланса. Это потому, что сумма положительных и отрицательных отклонений, взятых из среднего арифметического, взаимно компенсируют друг друга. Подробнее »

Медиана меньше подвержена влиянию выбросов, чем среднее значение. Медиана меньше подвержена влиянию выбросов, чем среднее значение. Давайте возьмем этот первый набор данных без выбросов в качестве примера: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Среднее значение составляет 25,43, а среднее значение равно 26. Среднее значение и среднее значение относительно похожи. Во втором наборе данных с выбросами есть большая разница: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Среднее значение составляет 22,71, а медиана - 26. Медиана вообще не зависит от выброса в этом примере. , Пожалуйста, смотрите эти связанные вопросы Сократа для получения дополнительной информ Подробнее »

"Вы правильно поняли!" «Я могу подтвердить, что ваш подход совершенно правильный». «Случай 1: переключатель 3 разомкнут (вероятность 0,3):« 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 »Случай 2: переключатель 3 замкнут (вероятность 0,7):« (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 »Таким образом, общая вероятность для схема, по которой ток может "" проходить: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Подробнее »

1) 0,180447 2) 0,48675 3) 0,37749 "Пуассон: шансы для k событий за промежуток времени t равны" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Здесь у нас нет дальнейшая спецификация промежутка времени, поэтому мы "" возьмем t = 1, "lambda = 2. => P [" k events "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 события "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "- поверхность дроби" меньшего круга по сравнению с большим кругом ". «Вероятность того, что падающий метеор в большем круге (BC) попаде Подробнее »

Категориальные данные имеют значения, которые нельзя упорядочить каким-либо очевидным, убедительным способом. Пол является примером. Мужчина не меньше и не больше, чем женщина. Цвет глаз - другой в вашем списке. Буквенные оценки - это данные классов: в них есть убедительный порядок: вы должны заказывать их от высокого к низкому (или от низкого к высокому). Другими примерами, которые вы упоминаете, являются более или менее непрерывные данные: есть много возможных значений, которые вы можете сгруппировать в классы, но у вас есть определенный выбор ширины класса. Подробнее »

14,7 "бросает" P ["все брошенные числа"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 или 6 не брошено"] P ["A или B или C или D или E или F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A и B] - P [A и C] .... + P [A и B и C] + ... «Вот это» P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) «Негатив в этом - наша вероятность». сумма n * a ^ (n-1) = сумма (d / {da}) (a ^ n) Подробнее »

Потому что при описании набора данных нашим главным интересом обычно является центральная ценность распределения. В описательной статистике мы объясняем характеристики набора данных в руках - мы не делаем выводов о большем населении, откуда поступают данные (это логическая статистика). При этом нашим главным вопросом обычно является «где находится центр распределения». Чтобы ответить на этот вопрос, мы обычно используем среднее значение, медиану или режим, в зависимости от типа данных. Эти три основных показателя тенденций указывают на центральную точку, вокруг которой собираются все данные. Вот почему это одна и Подробнее »

"См. Объяснение" "Так как" "дисперсия =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 ", которая здесь:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" дисперсия отсутствует. " означает, что все значения X равны среднему значению E (X) = 1. "" Таким образом, X всегда равен 1. "" Следовательно "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Подробнее »

«Ответ D)» «Это единственный логичный ответ, остальные невозможны». «Это проблема разорения игрока». «Игрок начинает с k доллара». «Он играет, пока не достигнет G доллара или не отступит до 0.» p = "шанс, что он выиграет 1 доллар в одной игре." q = 1 - p = "вероятность того, что он потеряет 1 доллар в одной игре." "Назовите" r_k "вероятность (шанс), что он будет разрушен". «Тогда мы имеем« r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1} »с« 1 <= k <= G-1 ». Мы можем переписать это уравнение из-за для Подробнее »

Z = 2.33 Вам необходимо найти это в таблице z-показателей (например, http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) или использовать числовую реализацию обратной нормали функция распределения кумулятивной плотности (например, нормы в Excel). Поскольку вам нужен интервал 98%, то вы хотите 1% с каждой стороны + -z, найдите 99% (0,99) для z, чтобы получить это. Ближайшее значение для 0,99 в таблице дает z = 2,32 в таблице (2,33 в Excel), это ваш показатель z. Подробнее »

R-квадрат показывает, насколько хорошо наблюдаемые данные соответствуют ожидаемым данным, но дает только информацию о корреляции. Значение R в квадрате показывает, насколько хорошо ваши наблюдаемые данные или собранные вами данные соответствуют ожидаемому тренду. Это значение говорит о силе отношений, но, как и все статистические тесты, ничего не дано, чтобы указать причину отношений или их силу. В приведенном ниже примере мы видим, что график слева не имеет отношения, на что указывает низкое значение R-квадрата. График справа имеет очень сильную взаимосвязь, о чем свидетельствует значение R в квадрате 1. Ни на одном из эт Подробнее »

Потому что разница не определена. В Порядковых данных значения данных могут быть упорядочены, то есть мы можем выяснить, является ли A <B или нет. Например: параметр «очень доволен» больше, чем «слегка удовлетворен» в опросе. Но мы не можем найти числовую разницу между этими двумя вариантами. Стандартное отклонение определяется как среднее различие значений от среднего и не может быть рассчитано для порядковых данных. Подробнее »

Потому что есть разница в типе данных, которые вы предоставляете. На гистограмме вы сравниваете категориальные или качественные данные. Думайте о вещах как цвет глаз. В них нет порядка, как зеленый не «больше», чем коричневый. На самом деле вы могли бы расположить их в любом порядке. В гистограмме значения являются количественными, что означает, что они могут быть разделены на упорядоченные группы. Подумайте о росте или весе, где вы размещаете свои данные в классах, таких как «до 1,50 м», «1,50-1,60 м» и так далее. Эти классы связаны, потому что один класс начинается там, где заканчивается дру Подробнее »

Смотрите мои мысли ниже: Общая форма биномиальной вероятности: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)). Вопрос в том, почему нужен ли нам этот первый термин, комбинированный термин? Давайте рассмотрим пример, и тогда все станет ясно. Давайте посмотрим на биномиальную вероятность подбрасывания монеты 3 раза. Давайте установим получение голов равным p, а не получение голов ~ p (оба = 1/2). Когда мы пройдем процесс суммирования, 4 условия суммирования будут равны 1 (по сути, мы находим все возможные результаты, поэтому вероятность суммирования всех результатов равна 1): sum_ (k = 0) ^ ( 3) = цвет (красный) (C_ (3, Подробнее »

83% Сначала мы пишем P (70 <X <110). Затем нам нужно исправить это, взяв границы, для этого мы берем ближайший .5, не проходя мимо, поэтому: P (69.5 <= Y <= 109.5) Чтобы преобразовать в Z балл, мы используем: Z = (Y-му) / сигма P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3,05 <= Z <= 0,95) P (Z <= 0,95) -P (Z <= - 3,05) P (Z <= 0,95) - (1-P (Z <= 3,05)) 0,8289- (1-0,9989) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~~ 83% Подробнее »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "У нас есть биномиальное распределение с n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "с" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (комбинации) "" б) "0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10" = 0,9 ^ 10 * (0,9 ^ 2 + 12 * 0,1 * 0,9 + 66 * 0,1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Подробнее »

Мера центральной тенденции - это одно значение, которое может представлять общую численность населения и действует как центральная сила тяжести, к которой движутся все другие ценности. Стандартное отклонение - как следует из названия, является мерой отклонения. Отклонение означает изменение или расстояние. Но за изменением всегда следует слово «от». Следовательно, стандартное отклонение является мерой изменения или расстоянием от меры центральной тенденции, которая обычно является средним значением. Следовательно, стандартное отклонение отличается от меры центральной тенденции. Подробнее »

Посмотрите ниже :) Среднее значение не является хорошим измерением центральной тенденции, потому что оно учитывает каждую точку данных. Если у вас есть выбросы, как в искаженном распределении, то эти выбросы влияют на среднее значение, поэтому один выброс может потянуть среднее значение вниз или вверх. Вот почему среднее значение не является хорошим показателем центральной тенденции. Вместо этого медиана используется как мера центральной тенденции. Подробнее »

Потому что дисперсия рассчитывается в терминах отклонений от среднего значения, которое остается неизменным при переводе. Дисперсия определяется как ожидаемое значение E [(x-mu) ^ 2], где mu - среднее значение. Когда набор данных переводится, то все точки данных сдвигаются на одинаковую величину x_i -> x_i + a Среднее значение также сдвигается на ту же величину mu -> mu + a, так что отклонения от среднего значения остаются прежними: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Подробнее »

SSReg le SST Обратите внимание, что R ^ 2 = ("SSReg") / (SST), где SST = SSReg + SSE, и мы знаем, что сумма квадратов всегда равна ge 0. Поэтому SSE ge 0 подразумевает SSReg + SSE ge SSReg подразумевает SST ge SSReg подразумевает (SSReg) / (SST) le 1 подразумевает R ^ 2 le 1 Подробнее »

Максимум 3 человека в очереди будет. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9. Таким образом, P (X <= 3) = 0,9. Таким образом, вопрос будет хотя проще использовать правило комплимента, поскольку у вас есть одно значение, которое вас не интересует, поэтому вы можете просто исключить его из общей вероятности. как: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Таким образом, P (X <= 3) = 0,9 Подробнее »

Это ЛИБО ... ИЛИ ситуация. Вы можете ДОБАВИТЬ вероятности. Условия являются исключительными, то есть вы не можете иметь 3 И 4 человек в линии. В очереди 3 или 4 человека. Поэтому добавьте: P (3 или 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Проверьте свой ответ (если у вас осталось время во время теста), рассчитав противоположную вероятность: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 И это, и ваш ответ в сумме до 1,0, как они должны. Подробнее »

Ожидаемое число в этом случае можно рассматривать как средневзвешенное значение. Лучше всего это сделать путем суммирования вероятности данного числа с этим числом. Итак, в этом случае: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Подробнее »

Я полагаю, что вы имеете в виду либо «подбрасываете монету три раза», либо «вы подбрасываете три монеты». X называется «случайной величиной», потому что прежде чем мы подбрасываем монеты, мы не знаем, сколько голов мы собираемся получить. Но мы можем что-то сказать обо всех возможных значениях для X. Поскольку каждый бросок монеты не зависит от других бросков, возможное значение случайной величины X равно {0, 1, 2, 3}, то есть вы можете получить 0 голов или 1 голова или 2 головы или 3 головы. Попробуйте другой, где вы думаете о четырех бросках кубика. Пусть случайная величина Y обозначает числ Подробнее »

0,5 или 1/2, если у нас есть честная монета, есть две возможности: головы или хвосты. Оба имеют равные шансы. Таким образом, вы делите благоприятные шансы («успех») S на общее количество шансов T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Другой пример: какова вероятность того, что вы выпадете меньше трех с нормальным кубиком? S («успех») = (1 или 2) = 2 возможности T (всего) = 6 возможностей, все одинаково вероятны Шанс S / T = 2/6 = 1/3 Дополнительно: Практически ни одна реальная монета не является абсолютно честной. В зависимости от граней головы и хвоста центр тяжести может быть чуть-чуть со стороны головы или хвоста Подробнее »

~ 1.9% вероятности, что вы получите туз пик. В колоде 52 карты и один пик туз. Это может быть выражено как 1/52. Разделите, чтобы найти проценты. 1/52 = 0,01923076923 С вероятностью 1,9% вы получите туз пик. Вам на самом деле не нужно делить 1/52, чтобы знать вашу процентную вероятность ..... Видите, что 1/52 можно записать как 2/104, что .. приблизительно .. равно 2/100, что составляет 2%. Но помните, что Я делаю это только потому, что 104 близко к 100, чем больше число будет отличаться от 100, тем больше ответ будет отличаться от реального Подробнее »

Это зависит. Потребовалось бы несколько предположений, которые вряд ли были бы верны, чтобы экстраполировать этот ответ из данных, приведенных для того, чтобы это была истинная вероятность сделать выстрел. Можно оценить успех одного испытания на основе доли предыдущих испытаний, которые были успешными тогда и только тогда, когда испытания были независимыми и одинаково распределенными. Это предположение сделано в биномиальном (счетном) распределении, а также в геометрическом (ожидающем) распределении. Тем не менее, съемка штрафных бросков вряд ли будет независимой или распределенной одинаково. Со временем, например, можно у Подробнее »

K = 3 P ["1 сервер работает"] = 0,98 => P ["как минимум 1 сервер из K серверов запущен"] = 1 - P ["0 серверов из K серверов запущено"] = 0,99999 = > P ["0 серверов из K серверов работают"] = 0,00001 => (1-0,98) ^ K = 0,00001 => 0,02 ^ K = 0,00001 => K log (0,02) = log (0,00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => «Мы должны взять как минимум 3 сервера, поэтому K = 3». Подробнее »

0,6 P ["он садится в автобус"] = 0,8 P ["он вовремя | он садится в автобус"] = 0,75 P ["он вовремя"] = 4/6 = 2/3 P ["он садится в автобус | он НЕ вовремя "] =? P ["он садится на автобус | он НЕ вовремя"]] P ["он НЕ вовремя"] = P ["он садится на автобус И НЕ вовремя"] = P ["он НЕ вовремя | он садится на автобус "] * P [" он садится на автобус "] = (1-0,75) * 0,8 = 0,25 * 0,8 = 0,2 => P [" он садится на автобус | он НЕ вовремя "] = 0,2 / (P [ «он НЕ вовремя»]) = 0,2 / (1-2/3) = 0,2 / (1/3) = 0,6 Подробнее »

Увидеть ниже. Медиана - это среднее значение в упорядоченном наборе данных. Подробнее »

0,3828 ~ 38,3% P ["k на 10 пациентов освобождены"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "с" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(комбинации)" "(биномиальное распределение)" "Таким образом, для k = 8, 9 или 10 имеем:« P [»не менее 8 на 10 пациентов освобождены "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~~ 38,3 % Подробнее »

Это известно как сложная проблема вероятности. В колоде из 52 карт есть четыре туза, поэтому вероятность вытянуть туза равна 4/52 = 1/13. Тогда в колоде 13 пиков, поэтому вероятность вытянуть Спейд 13/52 или 1/4 Но, поскольку один из этих тузов также является пиковым, нам нужно вычесть это, чтобы мы не считали его дважды. Итак, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Подробнее »

Существует формула для функции биномиальной плотности. Пусть n будет числом испытаний. Пусть k будет количеством успешных испытаний. Пусть р будет вероятность успеха в каждом испытании. Тогда вероятность успеха при точно k испытаниях равна (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk). В этом случае n = 10, k = 8 и p = 0,2, так что р (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 р (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Подробнее »

0.200 Вероятность того, что четыре из десяти человек имеют такую группу крови, составляет 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. Вероятность того, что остальные шесть не имеют этой группы крови, составляет (1-0,3) ^ 6 = (0,7) ^ 6. Мы умножаем эти вероятности вместе, но, поскольку эти результаты могут происходить в любой комбинации (например, у человека 1, 2, 3 и 4 есть группа крови, или, возможно, 1, 2, 3, 5 и т. Д.), Мы умножаем на цвет (белый) I_10C_4. Таким образом, вероятность составляет (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * цвет (белый) I_10C_4 ~~ 0,200. ——— Это еще один способ сделать это: поскольку наличие этой конкретной группы кро Подробнее »

S ^ 2 = сумма ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) где: s ^ 2 = сумма отклонений = сумма всех значений в выборке n = размер выборки barx = среднее значение x_i = выборочное наблюдение для каждого члена Шаг 1 - Найти среднее значение ваших терминов. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6,6 Шаг 2 - Вычтите среднее значение выборки из каждого члена (barx-x_i). (3 - 6,6) = -3,6 (6 - 6,6) ^ 2 = -0,6 (7 - 6,6) ^ 2 = 0,4 (8 - 6,6) ^ 2 = 1,4 (9 - 6,6) ^ 2 = 2,4 Примечание: сумма эти ответы должны быть 0 Шаг 3 - Возведите в квадрат каждый из результатов. (Выравнивание делает отрицательные числа положительными.) -3,6 ^ 2 = 12,96 -0,6 ^ 2 = 0,36 0,4 ^ Подробнее »

Вероятность равна frac {5} {6} Пусть A - событие выбора числа, кратного 6, и B - событие выбора числа, не кратного 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (не A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} В общем, если у вас есть n листов бумаги с номерами от 1 до N (где N - большое положительное целое число, скажем, 100), вероятность выбора числа, делимого на 6, составляет ~ 1/6, а если N точно делится на 6, то вероятность составляет точно 1/6, т.е. P (A) = frac {1} {6}, если N равно 0 mod 6, если N не делится точно на 6, тогда вы должны вычислить остаток, например, если N = 45: 45 эквивалента 3 mod 6 (6 * 7 = 42, 45-42 = 3, Подробнее »

P (альфа) = 5/12, P (бета) = 11/18 Возможные суммы: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Следовательно, общее количество возможных сумм равно 11. Однако количество способов получения конкретного итога отличается. Например. Достигнуть в общей сложности 2 можно только 1 способом - 1 и 1, но всего 6 можно получить 5 способами - 1 и 5, 5 и 1, 2 и 4, 4 и 2, 3 и 3. Распределить все возможные способы достижения заданной суммы дают следующее. Сумма -> Кол-во путей 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Таким образом, общее количество способов достижения люб Подробнее »

163 способа. Существует 1 способ проголосовать за 0 человек. Есть 8 способов проголосовать за 1 человека. Есть (8 * 7) / 2 способа проголосовать за 2 человек. Есть (8 * 7 * 6) / (2 * 3) способы проголосовать за 3 человек. Есть (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) способов проголосовать за 4 человек. Это все потому, что вы можете выбирать людей, но есть способы, которыми вы можете заказать людей. Например, есть 2 * 3 способа заказать те же 3 человека. Суммируя все, получаем 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Подробнее »

Дисперсионная дисперсия = 59,1 (вероятно, то, что вы хотите, если это вводный класс) Выборочная дисперсия = 68,9. Рассчитать среднее значение frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,2857 Найти среднее значение квадратные различия Для этого: возведите в квадрат разницу между каждой точкой данных и средним значением. Добавьте все эти квадратные различия. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Если вы нашли дисперсию населения, разделите ее на количество точек данных. Если вы находите выборочную дисперсию, разделите ее на количество точек данных - 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} = 59.061 (нас Подробнее »

Любая батарея со сроком службы менее 35 часов должна быть заменена. Это упрощенное применение статистических принципов. Ключевыми моментами, на которые следует обратить внимание, являются стандартное отклонение и процент. Процент (1%) говорит нам, что мы хотим только ту часть населения, которая менее вероятна, чем 3 сигма, или на 3 стандартных отклонения меньше среднего (это на самом деле составляет 99,7%). Таким образом, при стандартном отклонении в 6 часов разница со средним значением для нижнего предела требуемого срока службы составляет: 50-3xx6 = 50-18 = 32 часа. Это означает, что будет заменена любая батарея со сроко Подробнее »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Обратите внимание, что вероятность не может быть отрицательной, поэтому я предполагаю" "мы должны предположить, что x идет от 0 до 10". «Прежде всего нам нужно определить c так, чтобы сумма всех« »вероятностей была равна 1:« int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) »« dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) » "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 с / 4 = 10000 с (1/3 - 1/4) = 10000 с (4 - 3) / 12 = 10000 с / 12 = 1 => с = 12/10000 = Подробнее »

Среднее значение равно 19, а отклонение равно 5,29 * 9 = 47,61. Интуитивно понятный ответ: поскольку все метки умножаются на 3 и складываются на 7, среднее значение должно составлять 4 * 3 + 7 = 19. Стандартное отклонение представляет собой меру среднего квадрата разности от среднее значение и не меняется, когда вы добавляете одинаковое количество к каждой отметке, оно изменяется только при умножении всех отметок на 3. Таким образом, sigma = 2.3 * 3 = 6,9 Дисперсия = sigma ^ 2 = 6,9 ^ 2 = 47,61 Пусть n будет числом чисел, где {n | n in mathbb {Z_ +}} в этом случае n = 5. Пусть mu будет означать text {var} дисперсию, и,пуст Подробнее »

График с рамками и усами должен указывать вам медианное значение вашего набора данных, максимальные и минимальные значения, диапазон, в который попадают 50% значений, и значения любых выбросов. С технической точки зрения, вы можете рассматривать коробку и усы с точки зрения квартилей. Верхний усы - максимальное значение, нижний - минимальное значение (при условии, что ни одно из значений не является выбросом (см. Ниже)). Информация о вероятностях почерпнута из позиций квартилей. Вершина коробки - Q1, первый квартиль. 25% значений лежат ниже Q1. Где-то внутри коробки будет Q2. 50% значений лежат ниже Q2. Q2 - медиана набора Подробнее »

1/2 P ["костюм с сердечками"] = 1/4 P ["карта красная"] = 1/2 P ["костюм с сердечками | карта красная"] = (P ["костюм с сердечками красный "]) / (P [" карточка красная "]) = (P [" карточка красная | масть сердец "] * P [" масть сердец "]) / (P [карточка красная"]) = (1 * P ["костюм - это сердца"]) / (P ["карта - это красный"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Подробнее »

0,3947 = 39,47% = P [«1-е - молоко, 2-е - простое»] + P [«1-е - простое, 2-е - молоко»] = (15/20) (5/19) + (5/20) (15 / 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0,3947 = 39,47% "Объяснение : «Когда мы впервые выбираем одну, в коробке 20 конфет». «Когда мы выберем один после этого, в коробке будет 19 конфет». «Мы используем формулу« P [A и B] = P [A] * P [B | A] », потому что обе ничьи не являются независимыми». «Итак, возьмем, к примеру, A =« 1-е - молоко », а B =« 2-е - шоколад »». «Тогда у нас е Подробнее »

См. Раздел объяснений. Рынок конкурентен. Другие вещи остаются неизменными. а) Рост доходов потребителей. Для начала спрос и предложение домов определяют равновесную цену и количество домов. DD - это кривая спроса. SS - это кривая предложения. Они становятся равными в точке E_1. E_1 - точка равновесия. М_1 количество домов поставляются и востребованы по цене П_1. После увеличения доходов потребителей кривая спроса смещается вправо. Новая кривая спроса - D_1 D_1. Он обрезает кривую предложения SS в точке E_2. Новая равновесная цена - P_2. Это выше первоначальной цены. Новое равновесное число домов - М_2. Это больше, чем пер Подробнее »