Statistiken

Kontinuierlich Im Allgemeinen sind diskrete Daten ganzzahlige Antworten. Wie viele Bäume oder Schreibtische oder Menschen. Auch Dinge wie Schuhgrößen sind diskret. Gewicht, Größe und Zeit sind jedoch Beispiele für fortlaufende Daten. Eine Methode, zu entscheiden, ob Sie zwei Mal wie 9 Sekunden und 10 Sekunden brauchen, können Sie eine Zeit zwischen diesen beiden haben? Ja Usain Bolts Weltrekordzeit 9,58 Sekunden Wenn Sie 9 Schreibtische und 10 Schreibtische nehmen, können Sie dann eine Reihe von Schreibtischen dazwischen haben? Nein 9 1/2 Schreibtische sind 9 Schreibtische und ein ka Weiterlesen »

1/435 = 0.0023 "Ich nehme an, Sie meinen, dass 22 Karten gezeigt werden," "so dass es nur 52-22 = 30 unbekannte Karten gibt." "Es gibt 4 Farben und jede Karte hat einen Rang. Ich gehe davon aus," "das ist, was Sie mit Zahl meinen, da nicht alle Karten eine" "Zahl haben, manche sind Gesichtskarten." "Also werden zwei Karten herausgesucht, und jemand muss den Anzug und den Rang" "von ihnen erraten. Die Chancen dafür sind" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23%. "Erläuterung: Wir wissen, dass es sich nicht um eine der umgedrehten Karten Weiterlesen »

Die möglichen Ergebnisse des Auswerfens des 4-seitigen Würfels sind: 1, 2, 3 oder 4. Der Mittelwert ist also (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2,5. Die Varianz ist gleich E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 - 2,5² = 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25 Die möglichen Ergebnisse beim Werfen des 8-seitigen Würfels sind: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 oder 8. Der Mittelwert ist also 4,5. "Die Varianz ist gleich (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." Der Mittelwert der Summe der beiden Würfel ist die Summe der Mittelwerte, dh wir haben 2, Weiterlesen »

A = 1.7 Das folgende Diagramm zeigt die gleichmäßige Verteilung für den angegebenen Bereich, in dem das Rechteck die Fläche = 1 hat. Wenn also (6-1) k = 1 => k = 1/5 ist, wollen wir P (X <= a) = 0,14, dies ist angegeben als grau schattierte Fläche in dem Diagramm so: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: a = 1,7 Weiterlesen »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Um k zu finden, verwenden wir int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Zur Berechnung von P (x> 1 ) verwenden wir P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Zur Berechnung von E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3-) 16/4) = 3/4 · 16/12 = 1 Zur Berechnung von V (X) V (X) = E (X 2) - (E (X)) 2 = E (X 2) -1 E (X ^ Weiterlesen »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Name" P [R] = "Wahrscheinlichkeit, dass ein R-Stab schließlich blau wird" P [Y] = "Wahrscheinlich wird dieser Y-Stab schließlich blau." P ["RY"] = "Wahrscheinlich, dass ein R & Y-Zauberstab ein blaues Ereignis wird." P ["RR"] = "Wahrscheinlichkeit, dass zwei R-Zauberstäbe blau werden." P ["YY"] = "Wahrscheinlichkeit, dass zwei Y-Stäbe ein blaues Ereignis werden." Dann haben wir P [RY] = P [R] · P [Y] P [RR]] = (P [R]) ^ 2 P [YY]] = (P [Y]) ^ 2 Wir erhalten also zwei Gleichunge Weiterlesen »

44 Um den Mittelwert eines Datensatzes zu berechnen, addieren Sie alle Daten und dividieren Sie durch die Anzahl der Datenelemente. Das Alter der siebten Lehre sei x. Damit wird der Durchschnitt des Lehreralters berechnet aus: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Dann können wir uns mit 7 multiplizieren, um zu erhalten: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Wir subtrahieren alle anderen Zeitalter, um zu erhalten: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Weiterlesen »

Nicht unabhängige Ereignisse. Für zwei Ereignisse werden zwei als "unabhängig" betrachtet: P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, Ereignisse sind nicht unabhängig. Weiterlesen »

Mittelwert = 7,4 Standardabweichung ~~ 1,715 Abweichung = 2,94 Der Mittelwert ist die Summe aller Datenpunkte geteilt durch die Anzahl der Datenpunkte. In diesem Fall haben wir (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7,4 Die Varianz ist "der Durchschnitt der quadratischen Abstände vom Mittelwert". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Was dies bedeutet, ziehen Sie jeden Datenpunkt vom Mittelwert ab, quadrieren Sie die Antworten, addieren Sie sie alle zusammen und teilen Sie sie durch die Anzahl der Datenpunkte. In dieser Frage sieht es s Weiterlesen »

17160/6497400 Es gibt insgesamt 52 Karten, von denen 13 Pik sind. Die Wahrscheinlichkeit, den ersten Spaten zu zeichnen, ist: 13/52 Die Wahrscheinlichkeit, einen zweiten Spaten zu zeichnen, ist: 12/51 Dies liegt daran, dass, wenn wir den Spaten ausgesucht haben, nur noch 12 Pik übrig sind und folglich insgesamt nur 51 Karten. Wahrscheinlichkeit, einen dritten Spaten zu zeichnen: 11/50 Wahrscheinlichkeit, einen vierten Spaten zu zeichnen: 10/49 Wir müssen all diese Werte miteinander multiplizieren, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass ein Spaten nacheinander gezogen wird: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = Weiterlesen »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 +) 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "mit" x_i = X_i - bar X "und" y_i = Y_i - bar Y => hat beta_2 = (4 · 0,4 + 3 · 0,3 + 2 · 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 · 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6,1 / 60 = 0,10166666 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0,4 - (6,1 / 60) * 16 = -1,2266 Weiterlesen »

30.2 Der Mittelwert wird berechnet, indem die Summe der Werte genommen und durch die Zählung dividiert wird. Für die 6 Frauen mit dem Mittelwert 31 können wir beispielsweise sehen, dass das Alter zu 186: 186/6 = 31 summiert wird. Und wir können das Gleiche für die Männer tun: 116/4 = 29 Und jetzt können wir die kombinieren Summe und Anzahl der Männer und Frauen zur Ermittlung des Mittelwerts für das Amt: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Weiterlesen »

Wenn es in Ihrem Datensatz einige extreme Werte gibt. Beispiel: Sie haben einen Datensatz von 1000 Fällen mit Werten, die nicht zu weit voneinander entfernt sind. Ihr Mittelwert ist 100, ebenso wie ihr Median. Jetzt ersetzen Sie nur einen Fall durch einen Fall mit dem Wert 100000 (nur um extrem zu sein). Der Mittelwert wird dramatisch ansteigen (auf fast 200), während der Median unverändert bleibt. Berechnung: 1000 Fälle, Mittelwert = 100, Summe der Werte = 100000 Eine 100 verlieren, 100000 addieren, Summe der Werte = 199900, Mittelwert = 199,9 Der Median (= Fall 500 + 501) / 2 bleibt gleich. Weiterlesen »

Die Länge der 6-Stunden-Stange beträgt = 265,2-230 = 35,2. Die mittlere Länge von 6 Stäben beträgt 44,2 cm. Die mittlere Länge von 5 Stäben beträgt 46 cm. Die Gesamtlänge von 6 Stäben beträgt 44,2 x 6 = 265,2 cm. Die Gesamtlänge von 5 Stäben = 46xx5 = 230 cm Die Länge der 6h-Stange ist = [Gesamtlänge der 6 Stäbe] - [Gesamtlänge der 5 Stäbe] Die Länge der 6h-Stange ist = 265.2-230 = 35.2 Weiterlesen »

X = 5 3,4,5,8, x mean = Modus = Mediansumme xx = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5, da wir einen Modus benötigen: .x> 0, da x = 0 = > barx = 4, "Median" = 4 "aber es gibt keinen Modus" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 wir haben 3,4,5,5,8 Median = 5 Modus = 5:. x = 5 Weiterlesen »

Die sechs Zahlen bedeuten "" 270/6 = 45. Es handelt sich um drei verschiedene Zahlengruppen. Ein Satz von sechs, ein Satz von zwei und der Satz von allen acht. Jeder Satz hat seinen eigenen Mittelwert. "mean" = "Summe" / "Anzahl der Zahlen" "" ODER M = T / N Beachten Sie, dass Sie die Summe finden können, wenn Sie den Mittelwert und die Anzahl der Zahlen kennen. T = M xxN Sie können Zahlen hinzufügen, Sie können Summen hinzufügen, dürfen jedoch keine Mittel addieren. Also für alle acht Zahlen: Die Summe ist 8 xx 41 = 328 Für zwei der Weiterlesen »

8 Der Mittelwert einer Menge von Zahlen ist die Summe der Zahlen über dem Zählerstand (der Anzahl der Werte). Wir haben eine Menge von vier Zahlen und der Mittelwert ist 5. Wir können sehen, dass die Summe der Werte 20 ist: 20/4 = 5 Wir haben eine weitere Menge von drei Zahlen, deren Mittelwert 12 ist. Wir können das schreiben als: 36 / 3 = 12 Um den Mittelwert der sieben Zahlen zusammen zu finden, können wir die Werte addieren und durch 7 dividieren: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Weiterlesen »

Beständig bedeutet in diesem Fall, dass es extremen Werten standhält. Beispiel: Stellen Sie sich eine Gruppe von 101 Personen vor, die einen Durchschnitt (= Mittelwert) von 1.000 USD in der Bank haben. Es kommt auch vor, dass der mittlere Mann (nach dem Sortieren nach Bankguthaben) auch 1000 Dollar in der Bank hat. Dieser Median bedeutet, dass 50 (%) weniger und 50 mehr haben. Nun gewinnt einer von ihnen einen Lotteriepreis von 100.000 Dollar und beschließt, ihn in die Bank zu legen. Der Mittelwert steigt sofort von 1.000 USD auf fast 2000 USD, da er durch die Division des Gesamtbetrags durch 101 berechnet w Weiterlesen »

259459200 Wenn ich dies richtig lese, kann der Prüfer Markierungen nur in Vielfachen von 2 vergeben. Dies würde bedeuten, dass nur 15 der 30 Markierungen .i.e vorhanden sind. 30/2 = 15 Dann haben wir 15 Optionen, die auf die 8 Fragen verteilt sind. Verwenden Sie die Formel für Permutationen: (n!) / ((N - r)!) Wobei n die Anzahl der Objekte ist (in diesem Fall die Markierungen in 2er-Gruppen). Und r ist, wie viele auf einmal genommen werden (in diesem Fall die 8 Fragen). Also haben wir: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Weiterlesen »

Sie sind abhängig. Das Ereignis "spät geschlafen" beeinflusst die Wahrscheinlichkeit des anderen Ereignisses "spät in die Schule". Ein Beispiel für unabhängige Ereignisse ist das wiederholte Umdrehen einer Münze. Da die Münze kein Gedächtnis hat, sind die Wahrscheinlichkeiten beim zweiten (oder späteren) Werfen immer noch 50/50 - vorausgesetzt, es handelt sich um eine faire Münze! Extra: Vielleicht möchten Sie darüber nachdenken: Sie treffen einen Freund, mit dem Sie seit Jahren nicht gesprochen haben. Sie wissen nur, dass er zwei Kinder hat. W Weiterlesen »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Dieses spezielle Problem ist eine Permutation. Erinnern wir uns, der Unterschied zwischen Permutationen und Kombinationen besteht darin, dass bei Permutationen die Reihenfolge von Bedeutung ist. In Anbetracht dessen, dass die Frage stellt, wie viele Schüler die Schüler für eine Pause anstellen können (d. H. Wie viele verschiedene Ordnungen), ist dies eine Permutation. Stellen Sie sich für den Moment vor, dass wir nur zwei Positionen besetzen würden, Position 1 und Position 2. Um zwischen unseren Schülern zu unterscheiden, da die Reihenfolge von Belan Weiterlesen »

Auf 84 Arten kann diese Gruppe ausgewählt werden. Die Anzahl von Auswahlen von "r" Objekten aus den gegebenen "n" Objekten wird mit nC_r bezeichnet und ist gegeben durch nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Auf 84 Arten kann diese Gruppe ausgewählt werden. [ANS] Weiterlesen »

Nachfolgend finden Sie eine Idee, wie Sie diese Antwort angehen können: Ich glaube, die Antwort auf die Frage der Methodik bei diesem Problem ist, dass Kombinationen mit identischen Gegenständen in der Bevölkerung (z. B. 4n Karten mit n Anzahl der Typen A, B, C) vorhanden sind und D) fällt außerhalb der Berechnungsmöglichkeit der Kombinationsformel. Laut Dr. Math von mathforum.org benötigen Sie schließlich ein paar Techniken: das Verteilen von Objekten in verschiedene Zellen und das Prinzip des Einschluss-Ausschlusses. Ich habe diesen Beitrag (http://mathforum.org/library/drmath/view Weiterlesen »

Der Satz wurde in Mark Twains Autobiographie Benjamin Disraeli, einem britischen Premierminister in den 1800er Jahren, zugeschrieben. Twain war auch für die weitverbreitete Verwendung des Ausdrucks verantwortlich, obwohl er von Sir Charles Dilke und anderen viel früher verwendet worden war. Im Wesentlichen drückt der Ausdruck sarkastisch Zweifel an statistischen Beweisen aus, indem er ihn mit Lügen vergleicht, was darauf hindeutet, dass er oft irreführend verändert oder außerhalb des Zusammenhangs verwendet wird. Im Sinne dieses Ausdrucks bedeutet "Statistik" "Daten". Weiterlesen »

50% der Daten befinden sich in der Box Die Box in einem Box & Whisker-Diagramm wird unter Verwendung der Q1- und Q3-Werte als Endpunkte gebildet. Das bedeutet, dass Q1 Q2 und Q2 Q3 enthalten sind. Da jeder Bereich von Q-Daten 25% der Daten in einem Box- & Whisker-Diagramm enthält, enthält die Box 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Weiterlesen »

75% Wenn Sie mit Quartilen arbeiten, bestellen Sie Ihre Fälle zuerst nach Wert. Sie teilen dann Ihre Fälle in vier gleiche Gruppen ein. Der Wert des Falls an der Grenze zwischen dem ersten Viertel und dem zweiten Viertel wird das erste Quartil oder Q1 genannt. Zwischen dem zweiten und dem dritten ist Q2 = Median. Und zwischen dem dritten und dem vierten ist Q3. Am Q3-Punkt haben Sie also drei Viertel der Zeit überschritten deine Werte Das sind 75%. Extra: Bei großen Datensätzen werden auch Perzentile verwendet (die Fälle werden dann in 100 Gruppen unterteilt). Wenn ein Wert am 75. Perzentil li Weiterlesen »

N = 3 p (n) = "Zum ersten Mal beim n-ten Versuch treffen" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Grenze der Ungleichung" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" ist die Lösung einer quadratischen Gleichung in p: "disc:" 175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "oder" 4/25 "" Also ist p (n) zwischen diesen beiden Werten negativ. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0,8) = 3,289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0,8 ) = 2 So 2 <n Weiterlesen »

22 Der Mittelwert wird gemessen, indem die Summe der Werte genommen und durch die Anzahl der Werte dividiert wird: "Mittelwert" = "Summe" / "Anzahl". Katie hat bereits vier Prüfungen absolviert und soll ihren fünften Rang haben. Wir haben also 76. 74, 90, 88 und x. Sie möchte, dass ihr Gesamtmittelwert mindestens 70 beträgt. Wir möchten wissen, dass die Mindestpunktzahl x mindestens 70 betragen muss: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Und jetzt lösen wir nach x auf: 328 + x = 350 x = 22 Weiterlesen »

122 Mittelwert = Summe der Tests geteilt durch die Gesamtzahl der Tests Sei x = 5. Testpunkt Mittelwert = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Lösen Sie, indem Sie zunächst beide Seiten der Gleichung mit 5 multiplizieren: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 × 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Lösen für x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Weiterlesen »

I) P = 0,3085 II) P = 0,4495 Varianz = 25 => Standardabweichung = sqrt (25) = 5 Wir gehen von N (10, 5) zur normalisierten Normalverteilung: I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(Tabelle für z-Werte)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(Tabelle für z- Werte) "=> P (" zwischen 8 und 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 und 13,5 anstelle von 8 und 13 wegen einer Kontinuitätskorrektur der diskreten Werte. " Weiterlesen »

Für jede der 20 Verknüpfungen gibt es 7 Auswahlmöglichkeiten. Jedes Mal, wenn die Auswahl von den vorherigen Auswahlmöglichkeiten unabhängig ist, können wir das Produkt übernehmen. Gesamtzahl der Auswahlmöglichkeiten = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Da Kette jedoch umgekehrt werden kann, müssen unterschiedliche Sequenzen gezählt werden. Zuerst zählen wir die Anzahl der symmetrischen Sequenzen: Die letzten 10 Links nehmen das Spiegelbild der ersten 10 Links auf. Anzahl der symmetrischen Sequenzen = Anzahl der Wege, um die ersten 10 Verbindungen auszuwählen = 7 ^ (1 Weiterlesen »

N = 13 "Benennen Sie die Anzahl der Murmeln im Beutel". "Dann haben wir (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5n (n-1) => 21n ^ 2 - 385n + 1456 = 0 "Scheibe:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "oder" 13 "Da n eine ganze Zahl ist, müssen wir die zweite Lösung (13) nehmen: => n = 13 Weiterlesen »

0,0,12,19,19 ist eine Möglichkeit Wir haben 5 Basketballspiele, bei denen Tyler einen Mittelwert von 10 Punkten und einen Median von 12 Punkten erzielte. Der Median ist der mittlere Wert, und daher wissen wir, dass die Punkte, die er erzielte, zwei Werte unter 12 und zwei Werte darüber haben. Der Mittelwert wird berechnet, indem die Werte summiert und durch die Zählung dividiert werden. Um einen Mittelwert von 10 Punkten über 5 Spiele hinweg zu haben, wissen wir: "Mittelwert" = "Summe der erzielten Punkte" / "Anzahl der Spiele" => 10 = 50/5 Die Anzahl der über die 5 Weiterlesen »

Wenn ein Datensatz einige sehr extreme Fälle hat. Beispiel: Wir haben einen Datensatz von 1000, in dem sich die meisten Werte um die 1000-Marke bewegen. Nehmen wir an, der Mittelwert und der Median sind beide 1000. Jetzt fügen wir einen 'Millionär' hinzu. Der Mittelwert wird dramatisch auf fast 2000 ansteigen, während sich der Median nicht wirklich ändern wird, da es sich um den Wert von Fall 501 anstelle der Zwischenfälle von Fall 500 und Fall 501 handelt (Fälle werden nach Wert sortiert). Weiterlesen »

P (z <1.96) würde bedeuten, die Standardnormalverteilung zu verwenden, und den Bereich unter der Kurve links von 1,96 zu finden, gibt unsere Tabelle den Bereich links vom Z-Score an, den wir nur nach dem Wert suchen müssen von auf dem Tisch, der uns geben wird. P (z <1,96) = 0,975, die Sie als 97,5% schreiben könnten Weiterlesen »

Siehe Abschnitt "Erläuterung" Die Schritte zur Berechnung von z-Werten lauten wie folgt: Berechnen Sie den Mittelwert der Serie. Berechnen Sie die Standardabweichung der Serie. Berechnen Sie schließlich die z-Werte für jeden x-Wert mit der Formel z = sum (x-barx) / sigma. Nach der Berechnung ist der z-Wert von 209 größer als 2. Siehe Tabelle unten - Normalverteilung, Teil 2 Weiterlesen »

Eine Widerstandsmaßnahme ist eine Maßnahme, die nicht durch Ausreißer beeinflusst wird.Zum Beispiel, wenn wir eine geordnete Liste von Zahlen haben: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Der Mittelwert ist: 11 Der Median ist 5 Der Mittelwert ist in diesem Fall größer als die meisten Zahlen in der Liste, weil er vorhanden ist wird von 50 so stark beeinflusst, in diesem Fall ein starker Ausreißer. Der Medianwert bleibt 5, auch wenn die letzte Zahl in der geordneten Liste viel größer ist, da sie lediglich die mittlere Zahl in einer geordneten Liste von Zahlen angibt. Weiterlesen »

Siehe unten Für eine Binomialverteilung mit n Versuchen und der Erfolgswahrscheinlichkeit p X ~ B (n, p) 1) gibt es nur zwei Ergebnisse 1) Es gibt eine Anzahl n wiederholter Versuche 2) die Versuche sind unabhängig 3) die Wahrscheinlichkeit Erfolg, p, ist für jede Prüfung gleich Weiterlesen »

Ein Box-and-Whisker-Diagramm ist ein Diagrammtyp, der Statistiken aus einer fünfstelligen Zusammenfassung enthält. Hier ein Beispiel: Die fünfstellige Zusammenfassung besteht aus: Minumum: niedrigster Wert / Beobachtung Unteres Quartil oder Q1: "Median" der unteren Hälfte der Daten; liegt bei 25% der Daten Median: Mittelwert / Beobachtung Höheres Quartil oder Q3: "Median" der oberen Datenhälfte; liegt bei 75% der Daten Maximum: höchster Wert / Beobachtung Der Interquartilbereich (IQR) ist der Bereich des unteren Quartils (Q1) und des oberen Quartils (Q2). Manchmal gibt Weiterlesen »

Wenn Sie Werte in Klassen gruppieren, müssen Sie die Grenzwerte festlegen. Beispiel Angenommen, Sie messen die Höhe von 10.000 Erwachsenen. Diese Höhen werden auf mm (0,001 m) genau gemessen. Um mit diesen Werten zu arbeiten und Statistiken zu erstellen oder Histogramme zu erstellen, funktioniert eine solche feine Unterteilung nicht. So gruppieren Sie Ihre Werte in Klassen. In unserem Fall verwenden wir Intervalle von 50 mm (0,05 m). Dann wird es eine Klasse von 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <1,60 m usw. geben. Tatsächlich wird die Klasse von 1,50-1,55 m alle von 1,495 (die aufgerundet werden) bis 1,544 Weiterlesen »

Der Hauptvorteil der Verwendung einer Probe anstelle einer Volkszählung ist die Effizienz. Angenommen, jemand möchte wissen, wie die durchschnittliche Meinung des Kongresses unter den Personen 18-24 ist (d. H. Er möchte wissen, wie hoch die Zustimmung des Kongresses unter dieser Bevölkerungsgruppe ist). Laut der US-Volkszählung befanden sich 2010 über 30 Millionen Menschen in diesem Alter in den Vereinigten Staaten. Wenn Sie sich zu jeder dieser 30 Millionen Menschen begeben und nach ihrer Meinung fragen, obwohl dies sicherlich zu sehr genauen Ergebnissen führen würde (vorausgesetzt, Weiterlesen »

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In einer BInomial-Einstellung gibt es zwei mögliche Ergebnisse pro Ereignis. Die wichtigsten Bedingungen für die Verwendung einer binomischen Einstellung sind in erster Linie: Es gibt nur zwei Möglichkeiten, die wir als Gut oder Nicht bestanden bezeichnen. Die Wahrscheinlichkeit des Verhältnisses zwischen Gut und Fehlschlagen ändert sich während der Versuche nicht. Mit anderen Worten: Das Ergebnis von Ein Versuch beeinflusst das nächste Beispiel nicht. Beispiel: Sie würfeln (einer nach dem anderen) und Sie möchten wissen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie mindestens sechs in d Weiterlesen »

Wichtige Eigenschaften eines "Kreisdiagramms" Bevor Sie ein "Kreisdiagramm" erstellen können, müssen wir einige wichtige Dinge beachten. Wir brauchen: TOP 5 WICHTIGE ELEMENTE Zwei oder mehr Daten. Wählen Sie perfekte Farben, um unsere Daten einfach zu sehen. Setzen Sie einen Head-Titel vor unsere Tabelle. Fügen Sie eine Legende in Ihr Diagramm ein (links oder rechts). Fügen Sie am Ende unseres Diagramms einen Satz hinzu, der das Diagramm beschreibt. (kurz) Sehen Sie auch das Bild: Weiterlesen »

Das R-Quadrat sollte nicht zur Modellvalidierung verwendet werden. Dies ist ein Wert, den Sie betrachten, wenn Sie Ihr Modell validiert haben. Ein lineares Modell wird validiert, wenn die Daten homogen sind, einer Normalverteilung folgen, die erklärenden Variablen unabhängig sind und wenn Sie den Wert Ihrer erklärenden Variablen genau kennen (schmaler Fehler bei X). Mit dem R-Quadrat können zwei Modelle verglichen werden Sie haben bereits bestätigt. Der Wert mit dem höchsten Wert ist derjenige, der am besten zu den Daten passt. Es könnte jedoch bessere Indizes geben, wie das AIC (Akaike-K Weiterlesen »

Arithmetischer Mittelwert ~~ 424.4 Standardabweichung ~~ 642.44 Eingabedatensatz: {115, 89, 230, -12, 1700} arithmetischer Mittelwert = (1 / n) * Sigma (x_i), wobei sich Sigma x_i auf die Summe aller bezieht die Elemente im Eingabedatensatz. n ist die Gesamtzahl der Elemente. Standardabweichung sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 bezieht sich auf den Durchschnitt der quadrierten Differenzen vom Mittelwert. Erstellen Sie eine Wertetabelle wie folgt: Arithmetischer Mittelwert ~~ 424.4 Standardabweichung ~~ 642.44 Ich hoffe, es hilft. Weiterlesen »

Der Mittelwert ist 3,5 und die Standardabweichung ist 1,83. Die Summe der Ausdrücke ist 35, daher ist der Mittelwert von {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} 35/10 = 3,5 als der einfache Durchschnitt von die Begriffe. Für die Standardabweichung muss der Durchschnitt der Quadrate ermittelt werden, die Abweichungen der Terme vom Mittelwert und dann die Quadratwurzel. Die Abweichungen sind {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, 2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} und die Summe ihrer Quadrate ist (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 +) 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 oder 33,50 / 10, dh 3,35. Die Standardabweichung beträgt daher 3,35, d. H. Weiterlesen »

Mittelwert = 5,25Farbe (Weiß) ("XXX") Mittelwert = 4,5Farbe (Weiß) ("XXX") Modus = 4 Bevölkerung: Varianz = 3,44Farbe (Weiß) ("XXX") Standardabweichung = 1,85 Probe: Farbe (Weiß) ) ("X") Abweichung = 43.93Farbe (Weiß) ("XXX") Standardabweichung = 1.98 Mittelwert ist der arithmetische Mittelwert der Datenwerte. Der Medianwert ist der Mittelwert, wenn die Datenwerte sortiert wurden (oder der Mittelwert der 2 mittlere Werte, wenn es eine gerade Anzahl von Datenwerten gibt). Modus ist der Datenwert, der mit der größten Häufigkeit auf Weiterlesen »

In jeder Normalverteilung sind der Modus und der Median der Mittelwert, was auch immer das ist. In einer standardisierten Normalverteilung wird der Mittelwert in 0 umgewandelt (und das Sigma der Standardabweichung wird auf 1 gesetzt). Modus und Median sind dann auch 0 Weiterlesen »

Der Mittelwert (Durchschnitt) und der Median (Mittelpunkt). Einige werden den Modus hinzufügen. Beispielsweise mit dem Wertesatz: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Der Mittelwert ist der arithmetische Mittelwert: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Der Medianwert ist der Äquidistantwert (numerisch) von die Bereichsextreme. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 HINWEIS: In diesem Datensatz ist derselbe Wert wie für den Mittelwert. Dies ist jedoch normalerweise nicht der Fall. Der Modus ist der häufigste Wert in einem Satz. Es gibt keine in dieser Gruppe (keine Duplikate). Sie wird häufig Weiterlesen »

Der Mittelwert (Durchschnitt) und die Standardabweichungen können im Statistikmodus direkt von einem Taschenrechner abgerufen werden. Daraus ergibt sich barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Da alle Datenpunkte im Abtastraum ganze Zahlen sind, sollten wir den Mittelwert auch als ganze Zahl auf die korrekte Anzahl signifikanter Zahlen ausdrücken. dh barx = 220. Die 2 Standardabweichungen, je nachdem, ob Sie die Stichproben- oder Populationsstandardabweichung wünschen, werden auch auf den nächsten ganzzahligen Wert gerundet, s_x = 291 und sigma_x = 280. Der Bereich ist einfach x_ (max) -x_ (min) = 1100 Weiterlesen »

Ja, dieses Beispiel passt zu "Korrelation vs. Kausalität". Obwohl die Daten des Eigentümers ein bemerkenswerter Beweis für die Korrelation sind, kann der Eigentümer keine Kausalität feststellen, da dies kein randomisiertes Experiment ist. Wahrscheinlich ist hier wahrscheinlich passiert, dass diejenigen, die ein Haustier besitzen wollten und es sich leisten konnten, es waren, diejenigen, die ein Haustier hatten. Der Wunsch, ein eigenes Haustier zu haben, rechtfertigt ihr Glück danach, und die Fähigkeit, sich das Haustier leisten zu können, weist darauf hin, dass es wahrschei Weiterlesen »

Wenn die angegebenen Daten die gesamte Grundgesamtheit sind, dann: color (white) ("XXX") sigma_ "pop" = 1,27 Wenn die angegebenen Daten eine Stichprobe der Grundgesamtheit sind, dann Farbe (weiß) ("XXX") sigma_ "Stichprobe" ^ 2 = 1,80; sigma_ "sample" = 1.34 So ermitteln Sie die Varianz (sigma_ "pop" ^ 2) und die Standardabweichung (sigma_ "pop") einer Grundgesamtheit. Finden Sie die Summe der Grundgesamtheiten. Teilen Sie die Anzahl der Werte in der Grundgesamtheit, um den Mittelwert zu erhalten Berechnen Sie für jeden Bevölkerungswert di Weiterlesen »

Abweichung = 3.050.000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.f.) zuerst den Durchschnitt finden: Durchschnitt = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 +) 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 find Abweichungen für jede Zahl - dies geschieht durch Subtraktion des Durchschnitts: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4 und dann jede Abweichung quadratisch: (-466,6) ^ 2 = 217,715,56 6532,4 ^ 2 = 42,672,249,76 Die Varianz ist der Mittelwert dieser Werte: Varianz = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f.) Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f) Weiterlesen »

Die Populationsvarianz ist: sigma ^ 2 ~ = 476.7 und die Standardabweichung der Populationen ist die Quadratwurzel dieses Werts: sigma ~ = 21.83 Nehmen wir zunächst an, dass dies die gesamte Population von Werten ist. Deshalb suchen wir nach der Populationsvarianz. Wenn diese Zahlen eine Menge von Stichproben aus einer größeren Population wären, würden wir nach der Stichprobenvarianz suchen, die sich von der Populationsvarianz um einen Faktor von n unterscheidet. // (n-1) Die Formel für die Populationsvarianz lautet Sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 wobei mu der Populationsmittelw Weiterlesen »

Angenommen, es handelt sich um die gesamte Bevölkerung und nicht nur um eine Stichprobe: Varianz Sigma ^ 2 = 44.383.45 Standardabweichung Sigma = 210.6738 Bei den meisten wissenschaftlichen Taschenrechnern oder Tabellenkalkulationen können Sie diese Werte direkt bestimmen. Wenn Sie es methodischer machen müssen: Bestimmen Sie die Summe der angegebenen Datenwerte. Berechnen Sie den Mittelwert, indem Sie die Summe durch die Anzahl der Dateneinträge dividieren. Für jeden Datenwert berechnen Sie seine Abweichung vom Mittelwert, indem Sie den Datenwert vom Mittelwert abziehen. Berechnen Sie für jed Weiterlesen »

S = sigma ^ 2 = 815.41 -> Varianz sigma = 28.56 -> 1 Standardabweichung Die Varianz ist eine Art Mittelwert für die Abweichung der Daten um die Linie mit der besten Übereinstimmung. Es wird abgeleitet von: sigma ^ 2 = (summe (x-barx)) / n Wobei sum bedeutet addiere alles barx ist der Mittelwert (manchmal verwenden sie mu) n ist die Anzahl der verwendeten Daten. Sigma ^ 2 ist die Varianz (manchmal verwenden sie s) Sigma ist eine Standardabweichung Diese Gleichung mit etwas Manipulation endet mit: Sigma ^ 2 = (Summe (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" für Varianz Sigma = sqrt (( sum (x ^ 2)) / n - barx Weiterlesen »

Varianz (Population): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Standardabweichung (Population): sigma_ "pop" = 3.55 Die Summe der Datenwerte beträgt 42. Der Mittelwert (mu) der Datenwerte beträgt 42/7 = 6 Von den Datenwerten können wir die Differenz zwischen dem Datenwert und dem Mittelwert berechnen und diese Differenz dann quadrieren. Die Summe der quadrierten Differenzen geteilt durch die Anzahl der Datenwerte ergibt die Populationsvarianz (Sigma_ "Pop" ^ 2). Die Quadratwurzel der Populationsvarianz ergibt die Populationsstandardabweichung (Sigma_ "Pop"). Anmerkung: Ich habe angeno Weiterlesen »

Ein F-Test geht davon aus, dass die Daten normal verteilt sind und die Stichproben unabhängig voneinander sind. Ein F-Test geht davon aus, dass die Daten normal verteilt sind und die Stichproben unabhängig voneinander sind. Daten, die von der Normalverteilung abweichen, können verschiedene Ursachen haben. Die Daten könnten schief sein oder die Stichprobengröße könnte zu klein sein, um eine Normalverteilung zu erreichen. Unabhängig vom Grund gehen F-Tests von einer Normalverteilung aus und führen zu ungenauen Ergebnissen, wenn die Daten erheblich von dieser Verteilung abweichen. Weiterlesen »

Da es keine mathematische Gleichung gibt, die die Fläche unter der Normalkurve zwischen zwei Punkten berechnen kann, gibt es keine Formel zum Ermitteln der Wahrscheinlichkeit, dass die Z-Tabelle von Hand gelöst wird. Aus diesem Grund werden Z-Tabellen mit einer Genauigkeit von 4 Dezimalstellen bereitgestellt. Es gibt jedoch Formeln, um diese Wahrscheinlichkeiten mit Software wie Excel, R und Geräten wie dem TI-Rechner mit sehr hoher Genauigkeit zu berechnen. In Excel sind links von z gegeben durch: NORM.DIST (z, 0,1, true) Im TI-Rechner können wir normalcdf (-1E99, z) verwenden, um einen Bereich links v Weiterlesen »

Chi-Quadrat-Verteilungen können verwendet werden, um statistische Größen zu beschreiben, die eine Funktion einer Quadratsumme sind. Die Chi-Quadrat-Verteilung ist die Verteilung eines Wertes, der die Summe der Quadrate von k normalverteilten Zufallsvariablen ist. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 Die PDF der Chi-Quadrat-Verteilung ist gegeben durch: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Wobei k die Anzahl der Freiheitsgrade ist und x der Wert von Q ist, für den wir die Wahrscheinlichkeit suchen. Der Nutzen der Chi-Quadrat-Verteilung liegt in der Modellierung von Dingen, die d Weiterlesen »

Eine Verwendung der Kovarianz ist die Untersuchung der Korrelation. Wenn wir Beispieldaten haben, die sich auf zwei abhängige Variablen beziehen, wird die Kovarianz relevant. Die Kovarianz ist ein Maß für den Effekt der Variation zwischen den beiden Variablen. Wenn wir zwei abhängige Variablen haben, sagen wir X und Y, können wir die Variation innerhalb der Werte von X studieren. Dies ist sigma_x ^ 2. Die Variation innerhalb der Werte von Y ist die Varianz von y sigma_y ^ 2. Die Untersuchung der gleichzeitigen Variation zwischen X und Y wird als COV (X, Y) oder Sigma_ (xy) bezeichnet. Weiterlesen »

Es zeigt die Form der Beziehung zwischen Variablen. Bitte beziehen Sie sich auf meine Antwort zu Was ist eine Regressionsanalyse ?. Es zeigt die Form der Beziehung zwischen Variablen. Zum Beispiel, ob die Beziehung stark positiv oder negativ negativ ist oder ob keine Beziehung besteht. Zum Beispiel soll der Niederschlag und die landwirtschaftliche Produktivität stark korreliert sein, der Zusammenhang ist jedoch nicht bekannt. Wenn wir den Ernteertrag als landwirtschaftliche Produktivität bezeichnen, betrachten wir zwei Variablen: Ernteertrag y und Niederschlag x. Die Konstruktion der Regressionsgerade von y auf x Weiterlesen »

Wenn wir eine Regressionslinie verwenden, um einen Punkt vorherzusagen, dessen x-Wert außerhalb des Bereichs der x-Werte von Trainingsdaten liegt, wird dies als Extrapolation bezeichnet. Um (absichtlich) zu extrapolieren, verwenden wir einfach die Regressionslinie, um Werte zu prognostizieren, die weit von Trainingsdaten entfernt sind. Beachten Sie, dass die Extrapolation keine zuverlässigen Vorhersagen liefert, da die Regressionsgerade außerhalb des Trainingsdatenbereichs möglicherweise nicht gültig ist. Weiterlesen »

Der Z-Score gibt die Position einer Beobachtung in Relation zum Rest ihrer Verteilung, gemessen in Standardabweichungen, an, wenn die Daten eine Normalverteilung haben. Position wird normalerweise als X-Wert angezeigt, der den tatsächlichen Wert der Beobachtung angibt. Dies ist intuitiv, erlaubt jedoch nicht den Vergleich von Beobachtungen aus verschiedenen Distributionen. Außerdem müssen Sie Ihre X-Scores in Z-Scores konvertieren, damit Sie mit den Tabellen der Standard-Normalverteilung nach Werten suchen können, die sich auf den Z-Score beziehen. Sie möchten zum Beispiel wissen, ob die Pitching-G Weiterlesen »

Korrelation: Zwei Variablen neigen dazu, zusammen zu variieren. Bei einer positiven Korrelation steigt die andere auch in den angegebenen Daten, wenn eine Variable ansteigt. Ursache: Eine Variable verursacht die Änderungen in einer anderen Variablen. Signifikanter Unterschied: Die Korrelation könnte nur ein Zufall sein. Oder vielleicht ändert eine dritte Variable die beiden. Zum Beispiel: Es besteht ein Zusammenhang zwischen "Schlafengehen in Schuhen" und "Aufwachen mit Kopfschmerzen". Diese Beziehung ist jedoch nicht kausal, weil der wahre Grund für diesen Zufall (zu viel) Alkohol i Weiterlesen »

Siehe unten. Gegeben: nicht p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Logikoperatoren: "nicht p:" nicht p, ~ p; "und:" ^^; oder: vv Logic Tables, Negation: ul (| "" p | "" q | "~ p |" ~ q |) "" T | "" T | "F |" F | "T |" F | "F |" T | "F |" T | "T |" F | "F |" F | "T |" T | Logische Tabellen und & oder: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "|" qvvq "|) |" T | "T |" T "|" "T" | | "" T | "" F | "" Weiterlesen »

~ = 0.9391 Bevor wir uns der Frage selbst widmen, sprechen wir über die Methode, um sie zu lösen. Nehmen wir zum Beispiel an, ich möchte alle möglichen Ergebnisse eines dreimaligen Umwerfens einer fairen Münze berücksichtigen. Ich kann HHH, TTT, TTH und HHT bekommen. Die Wahrscheinlichkeit von H ist 1/2 und die Wahrscheinlichkeit von T ist ebenfalls 1/2. Für HHH und für TTT ist das jeweils 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8. Für TTH und HHT ist dies ebenfalls jeweils 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8, aber da es drei Möglichkeiten gibt, wie ich jedes Ergebnis erhalten kann, ist es jeweils 3 Weiterlesen »

Kurzdefinitionen Quantitative Daten sind Zahlen: Höhen; Gewichte; Geschwindigkeiten; Anzahl Haustiere im Besitz; Jahre; etc. Qualitative Daten sind keine Zahlen. Sie können Lieblingsspeisen enthalten; Religionen; Ethnien; etc .. Diskrete Daten sind Zahlen, die bestimmte, getrennte Werte annehmen können. Wenn Sie zum Beispiel einen Würfel werfen, erhalten Sie 1, 2, 3, 4, 5 oder 6. Sie können keinen Wert von 3,75 erhalten. Kontinuierliche Daten sind Zahlen, die alle Arten von Dezimal- oder Nachkommastellen annehmen können. Beispielsweise kann Ihr Gewicht mit 92,234 Kilogramm genau gemessen werde Weiterlesen »

Oft würde man sich den IQR (Interquartile Range) anschauen, um einen realistischeren Blick auf die Daten zu erhalten, da dadurch die Ausreißer in unseren Daten beseitigt würden. Wenn Sie also einen Datensatz wie 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 hätten, wenn wir nur den Mittelwert unseres IQR nehmen müssten, wäre dies "realistischer" für unseren Datensatz. Als ob wir nur den normalen Mittelwert genommen hätten, würde ein Wert von 2956 die Daten ziemlich durcheinander bringen. Ein Ausreißer als solcher könnte von einem einfachen Tippfehler stammen, der zeigt, wie es nü Weiterlesen »

Wie der Name des Themas anzeigt, ist Varianz ein "Maß für Variabilität". Die Varianz ist ein Maß für Variabilität. Dies bedeutet, dass Sie für eine Reihe von Daten sagen können: "Je höher die Varianz, desto mehr Daten". Beispiele Ein Datensatz mit kleinen Unterschieden. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 Sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Ein Datensatz mit größeren Unterschieden. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 Sigma ^ Weiterlesen »

Zentraler Wert, der die Darstellung ganzer Daten darstellt. > Wenn wir uns die Häufigkeitsverteilungen ansehen, auf die wir in der Praxis stoßen, werden wir feststellen, dass die variablen Werte dazu neigen, um einen zentralen Wert zu gruppieren. Mit anderen Worten, die meisten Werte liegen in einem kleinen Intervall um einen zentralen Wert. Diese Eigenschaft wird als zentrale Tendenz einer Häufigkeitsverteilung bezeichnet. Der zentrale Wert, der als Repräsentation ganzer Daten verwendet wird, wird als Maß für die zentrale Tendenz oder als Durchschnitt bezeichnet. In Bezug auf eine Häu Weiterlesen »

Nominal Level - Beschriftet nur Daten in verschiedenen Kategorien, z. B. Kategorisierung: Ordinal Level (männlich oder weiblich) - Daten können angeordnet und geordnet werden, der Unterschied ist jedoch nicht sinnvoll, z. B. Rang 1, 2 und 3. Intervallebene - Es können sowohl Daten bestellt als auch Unterschiede genommen werden, eine Multiplikation / Division ist jedoch nicht möglich. Zum Beispiel: Kategorisierung in verschiedene Jahre wie 2011, 2012 usw. Ratio Level - Reihenfolge, Differenz und Multiplikation / Division - alle Operationen sind möglich. Beispiel: Alter in Jahren, Temperatur in Grad Weiterlesen »

Ogive ist ein anderer Name einer kumulativen Frequenzkurve. An jedem Punkt des Ogives erhalten wir die Anzahl der Beobachtungen weniger als die Abszisse dieses Punktes. Diese Antwort wird gegeben, wenn weniger als Ogive berücksichtigt wird. Andernfalls ergibt die Kurve eine größere Anzahl von Beobachtungen als die Abszisse. Eine weniger als kumulative Häufigkeitsverteilung kann erhalten werden, indem die Häufigkeiten der Klassen nacheinander hinzugefügt und gegen die oberen Klassengrenzen geschrieben werden. Weiterlesen »

(32/52) In einem Kartenspiel ist die Hälfte der Karten rot (26), und (wenn keine Joker angenommen werden) haben wir 4 Buben, 4 Königinnen und 4 Könige (12). Von den Bildkarten sind jedoch 2 Buben, 2 Königinnen und 2 Könige rot. Was wir finden wollen, ist "die Wahrscheinlichkeit, eine rote Karte ODER eine Bildkarte zu zeichnen". Unsere relevanten Wahrscheinlichkeiten sind die des Ziehens einer roten Karte oder einer Bildkarte. P (rot) = (26/52) P (Bild) = (12/52) Für kombinierte Ereignisse verwenden wir die Formel: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) was übersetzt wird zu: P ( Weiterlesen »

0,000000015625 P (Abneigung gegen Schwiegermutter) = 0,95 P (Nicht Abneigung gegen Schwiegermutter) = 1-0,95 = 0,05 P (Alle 6 sind nicht abgeneigt von ihrer Schwiegermutter) = P (Erster Abneigung gegen Schwiegermutter) * P (zweites) * ... * P (6. mag ihre Schwiegermutter nicht) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625 Weiterlesen »

Sowohl Vorhersage- als auch Konfidenzintervalle sind in der Nähe des Mittelwerts enger. Dies lässt sich leicht in der Formel der entsprechenden Fehlerspanne ablesen. Es folgt die Fehlergrenze des Vertrauensintervalls. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Es folgt die Fehlergrenze für das Vorhersageintervall E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} In beiden Fällen sehen wir den Ausdruck (x_0 - bar {x}) ^ 2, der sich als Quadrat der Entfernung des skaliert Vorhersagepunkt v Weiterlesen »

Ca. 61,5% Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Laptop defekt ist, ist (6/22) Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Laptop nicht defekt ist, ist (16/22). Die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Laptop defekt ist, ist gegeben durch: P (1 defekt) + P (2 defekt) + P (3 defekt), da diese Wahrscheinlichkeit kumulativ ist. Sei X die Anzahl der defekten Laptops. P (X = 1) = (3 wähle 1) (6/22) ^ 1-mal (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 wähle 2) (6/22) ^ 2-mal ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 wähle 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Summiere alle Wahrscheinlichkeiten) = 0,61531, ungefähr 0,615 Weiterlesen »

Die Buchstaben "bi" bedeuten zwei. Eine bimodale Verteilung hat also zwei Modi. Beispielsweise ist {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} bimodal, wobei sowohl 3 als auch 12 als getrennte Modi vorliegen. Beachten Sie, dass die Modi nicht dieselbe Frequenz haben müssen. Hoffe, dass das geholfen hat Quelle: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Weiterlesen »

Ein bimodaler Graph veranschaulicht eine bimodale Verteilung, die selbst als kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung mit zwei Modi definiert ist. Im Allgemeinen ähnelt der Graph der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion dieser Verteilung einer "Zwei-Buckel" -Verteilung; das heißt, anstelle des einzelnen Peaks, der in einer Normalverteilung oder Glockenkurve vorhanden ist, weist der Graph zwei Peaks auf. Bimodale Verteilungen sind zwar in der Natur noch weniger verbreitet als normale Verteilungen. Das Hodgkin-Lymphom ist beispielsweise eine Erkrankung, die häufiger in zwei spezifischen Altersgrupp Weiterlesen »

Das "Fach" in einem Histogramm ist die Wahl der Einheit und des Abstands auf der X-Achse.Alle Daten in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die visuell durch ein Histogramm dargestellt werden, werden in die entsprechenden Fächer gefüllt. Die Höhe jedes Fachs ist ein Maß für die Häufigkeit, mit der Daten innerhalb des Bereichs dieses Fachs in der Verteilung angezeigt werden. In diesem Beispielhistogramm ist beispielsweise jeder von der X-Achse nach oben aufsteigende Balken ein einzelner Behälter. Und in der Ablage von Höhe 75 bis Höhe 80 befinden sich 10 Datenpunkte (in Weiterlesen »

Siehe die vollständige Erklärung. Wenn wir 100 Münzen haben und wir diese Münzen in irgendeiner Weise an eine Gruppe von Menschen geben, heißt es, dass wir Münzen verteilen. In ähnlicher Weise verteilen wir die Wahrscheinlichkeit, wenn die Gesamtwahrscheinlichkeit (die 1 ist) auf die verschiedenen Werte verteilt wird, die der Zufallsvariablen zugeordnet sind. Daher wird es als Wahrscheinlichkeitsverteilung bezeichnet. Wenn es eine Regel gibt, die bestimmt, welche Wahrscheinlichkeit welchem Wert zugeordnet werden soll, wird diese Regel als Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion bezeichnet Weiterlesen »

Die Chi-Quadrat-Verteilung ist eine der am häufigsten verwendeten Verteilungen und ist die Verteilung der Chi-Quadrat-Statistik. Die Chi-Quadrat-Verteilung ist eine der am häufigsten verwendeten Verteilungen. Es ist die Verteilung der Summe der quadrierten Standardnormalen. Der Mittelwert der Verteilung entspricht den Freiheitsgraden und die Varianz der Chi-Quadrat-Verteilung beträgt zwei, multipliziert mit den Freiheitsgraden. Dies ist die Verteilung, die verwendet wird, wenn ein Chi-Quadrat-Test verglichen wird, um die beobachteten mit den erwarteten Werten zu vergleichen, und wenn ein Chi-Quadrat-Test dur Weiterlesen »

Bei einem Chi-Quadrat-Test für die Unabhängigkeit wird geprüft, ob zwischen zwei oder mehr Gruppen kategorialer Daten derselben Population ein signifikanter Zusammenhang besteht. Bei einem Chi-Quadrat-Test für die Unabhängigkeit wird geprüft, ob zwischen zwei oder mehr Gruppen kategorialer Daten derselben Population ein signifikanter Zusammenhang besteht. Die Nullhypothese für diesen Test lautet, dass keine Beziehung besteht. Es ist einer der am häufigsten verwendeten Tests in der Statistik. Um diesen Test verwenden zu können, sollten Ihre Beobachtungen unabhängig sein und Weiterlesen »

Mit dem Chi ^ 2-Test wird untersucht, ob sich Verteilungen kategorialer Variablen voneinander unterscheiden. Der Chi ^ 2-Test kann nur auf tatsächlichen Zahlen verwendet werden, nicht auf Prozentsätzen, Anteilen oder Mitteln. Die Chi ^ 2-Statistik vergleicht die Abstände oder Zählungen kategorialer Antworten zwischen zwei oder mehr unabhängigen Gruppen. Zusammenfassend: Der Chi ^ 2-Test wird verwendet, um zu untersuchen, ob sich Verteilungen kategorialer Variablen voneinander unterscheiden. Weiterlesen »

Siehe unten: Eine Kombination ist eine Gruppierung verschiedener Objekte, unabhängig von der Reihenfolge, in der die Gruppierung erfolgt. Ein Pokerblatt ist zum Beispiel eine Kombination - es ist uns egal, in welcher Reihenfolge wir die Karten austeilen, nur dass wir einen Royal Flush (oder ein 3er-Paar) halten. Die Formel zum Finden einer Kombination lautet: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Mit n = "Population", k = " Picks "Zum Beispiel ist die Anzahl der möglichen 5-Karten-Pokerhände: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Lass es uns bewerten! (52xx51xx Weiterlesen »

Ein Standard-Box- und Whisker-Diagramm ist eine visuelle Darstellung aller Datenpunkte, einschließlich der Punkte, die im Datensatz ganz links oder ganz rechts platziert sind. Solche extremen Datenpunkte werden als Ausreißer bezeichnet. Im Gegensatz zum Standard-Boxplot enthält ein modifiziertes Boxplot keine Ausreißer. Stattdessen werden die Ausreißer als Punkte außerhalb der "Whisker" dargestellt, um die Streuung der Daten genauer darzustellen. Weiterlesen »

F-Test. Der F-Test ist ein statistischer Testmechanismus, der die Gleichheit der Populationsvarianzen testen soll. Dies geschieht durch Vergleich des Verhältnisses der Varianzen. Wenn also die Varianzen gleich sind, beträgt das Verhältnis der Varianzen 1. Alle Hypothesetests werden unter der Annahme durchgeführt, dass die Nullhypothese wahr ist. Weiterlesen »

Wir verwenden eine ANOVA, um signifikante Unterschiede zwischen den Mitteln zu testen. Wir verwenden eine ANOVA oder Varianzanalyse, um signifikante Unterschiede zwischen den Mittelwerten mehrerer Gruppen zu testen. Wenn wir zum Beispiel wissen wollten, ob die durchschnittliche GPA von Biologie, Chemie, Physik und Hauptfachrichtungen der Differentialrechnung unterschiedlich ist, könnten wir eine ANOVA verwenden. Wenn wir nur zwei Gruppen hätten, wäre unsere ANOVA die gleiche wie bei einem t-Test. Es gibt drei Grundannahmen einer ANOVA: Abhängige Variablen in jeder Gruppe sind normalverteilt. Die Bev Weiterlesen »

Siehe unten. Eine kategoriale Variable ist eine Kategorie oder ein Typ. Beispielsweise ist die Haarfarbe ein kategorialer Wert oder die Heimatstadt eine kategoriale Variable. Arten, Behandlungstyp und Geschlecht sind alles kategoriale Variablen. Eine numerische Variable ist eine Variable, bei der die Messung oder Nummer eine numerische Bedeutung hat. Zum Beispiel ist der in Zoll gemessene Gesamtniederschlag ein numerischer Wert, die Herzfrequenz ist ein numerischer Wert, die Anzahl der in einer Stunde verbrauchten Cheeseburger ist ein numerischer Wert. Eine kategoriale Variable kann zu statistischen Zwecken als Zahl ausged Weiterlesen »

Eine Einweg-ANOVA ist eine ANOVA, bei der Sie eine unabhängige Variable mit mehr als zwei Bedingungen haben. Für zwei oder mehr unabhängige Variablen würden Sie eine bidirektionale ANOVA verwenden. Eine Einweg-ANOVA ist eine ANOVA, bei der Sie eine unabhängige Variable mit mehr als zwei Bedingungen haben. Dies steht im Gegensatz zu einer Zweiwege-ANOVA, bei der Sie zwei unabhängige Variablen und jeweils mehrere Bedingungen haben. Sie würden beispielsweise eine Einweg-ANOVA verwenden, wenn Sie die Auswirkungen von Kaffeemarken auf die Herzfrequenz ermitteln möchten. Ihre unabhäng Weiterlesen »

Das Konzept eines Ereignisses ist in der Wahrscheinlichkeitstheorie äußerst wichtig. Eigentlich ist es eines der grundlegenden Konzepte, wie ein Punkt in der Geometrie oder eine Gleichung in der Algebra. Zunächst betrachten wir ein zufälliges Experiment - jede körperliche oder geistige Handlung, die eine bestimmte Anzahl von Ergebnissen hat. Zum Beispiel zählen wir Geld in unserem Portemonnaie oder prognostizieren den Aktienindexindex von morgen. In beiden und in vielen anderen Fällen führt das Zufallsexperiment zu bestimmten Ergebnissen (der genaue Geldmenge, der genaue Börseni Weiterlesen »

Siehe unten. Eine Zufallsvariable sind numerische Ergebnisse einer Menge möglicher Werte aus einem Zufallsexperiment. Zum Beispiel wählen wir zufällig einen Schuh aus einem Schuhgeschäft aus und suchen zwei numerische Werte seiner Größe und seines Preises. Eine diskrete Zufallsvariable hat eine endliche Anzahl von möglichen Werten oder eine unendliche Folge von zählbaren reellen Zahlen. Zum Beispiel Schuhgröße, die nur eine begrenzte Anzahl möglicher Werte annehmen kann. Während eine kontinuierliche Zufallsvariable alle Werte in einem Intervall reeller Zahlen anne Weiterlesen »

Die Regressionsanalyse ist ein statistischer Prozess zum Schätzen der Beziehungen zwischen Variablen. Die Regressionsanalyse ist ein statistischer Prozess zum Schätzen der Beziehungen zwischen Variablen. Es ist ein Oberbegriff für alle Methoden, die versuchen, ein Modell an beobachtete Daten anzupassen, um die Beziehung zwischen zwei Gruppen von Variablen zu quantifizieren, wobei der Fokus auf der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen liegt. Die Beziehung ist jedoch möglicherweise nicht für alle beobachteten Datenpunkte genau. Daher b Weiterlesen »

Hierbei handelt es sich um eine Häufigkeitsverteilung, in der alle Zahlen als Bruchteil oder Prozentsatz der gesamten Stichprobengröße dargestellt werden. Es ist wirklich nichts mehr dran. Sie addieren alle Häufigkeitszahlen, um eine Gesamtsumme = Ihre Stichprobengröße zu erhalten. Dann teilen Sie jede Frequenznummer durch Ihre Stichprobengröße, um einen relativen Häufigkeitsanteil zu erhalten. Multiplizieren Sie diesen Anteil mit 100, um einen Prozentsatz zu erhalten. Sie können diese Prozentsätze (oder Bruchteile) in eine separate Spalte nach den Häufigkeitszahl Weiterlesen »

Eine relative Häufigkeitstabelle ist eine Tabelle, in der die Anzahl der Daten in prozentualer Form (relative Häufigkeit) aufgezeichnet wird. Sie wird verwendet, wenn Sie versuchen, Kategorien innerhalb der Tabelle zu vergleichen. Dies ist eine relative Häufigkeitstabelle. Beachten Sie, dass die Werte der Zellen in der Tabelle in Prozent und nicht in tatsächlichen Frequenzen angegeben sind. Sie finden diese Werte, indem Sie die einzelnen Frequenzen über die Zeilensumme setzen. Der Vorteil relativer Häufigkeitstabellen gegenüber Häufigkeitstabellen besteht darin, dass Sie mit Prozents Weiterlesen »

Die Probenkovarianz ist ein Maß dafür, wie stark sich die Variablen innerhalb einer Probe voneinander unterscheiden. Kovarianz gibt an, wie zwei Variablen auf einer linearen Skala miteinander zusammenhängen. Es sagt Ihnen, wie stark Ihr X mit Ihrem Y korreliert. Wenn Ihre Kovarianz beispielsweise größer als Null ist, bedeutet dies, dass Ihr Y mit zunehmendem X zunimmt. Eine Stichprobe in Statistiken ist nur eine Teilmenge einer größeren Population oder Gruppe. Sie können zum Beispiel eine Probe einer Grundschule im Land nehmen, anstatt Daten von jeder Grundschule des Landes zu erhalt Weiterlesen »

Eine unimodale Verteilung ist eine Verteilung, die einen Modus hat. Eine unimodale Verteilung ist eine Verteilung, die einen Modus hat. Wir sehen eine offensichtliche Spitze in den Daten. Das Bild unten zeigt eine unimodale Verteilung: Im Gegensatz dazu sieht eine bimodale Verteilung so aus: Im ersten Bild sehen wir einen Peak. Im zweiten Bild sehen wir, dass es zwei Gipfel gibt. Eine unimodale Verteilung kann normal verteilt sein, muss aber nicht sein. Weiterlesen »

Siehe die Erläuterung Wenn eine große Anzahl von numerischen Daten verfügbar ist, ist es nicht immer möglich, alle einzelnen numerischen Daten zu untersuchen und zu einem Schluss zu kommen. Daher besteht die Notwendigkeit, die Daten auf eine oder eine Handvoll Zahlen zu reduzieren, damit ein Vergleich möglich ist. Zu diesem Zweck verfügen wir über zentrale Tendenzen, die in der Statistik definiert sind. Ein Maß für die zentrale Tendenz liefert einen numerischen Wert, der zum Vergleich herangezogen werden kann. Es muss sich also um eine Zahl handeln, die um das große Datenvo Weiterlesen »

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Datensätzen - kategoriale oder qualitative - numerische oder quantitative kategoriale Daten oder nicht-numerische Daten -, bei denen Variablen Wert von Beobachtungen in Form von Kategorien haben, ferner kann es zwei Typen geben: a. Nominal b. Ordinal a.Nominal Data hat benannte Kategorien, z. Der Familienstand ist ein Nominalwert, da er Beobachtungen in den folgenden Kategorien erhalten wird: Unverheiratet, verheiratet, geschieden / getrennt, verwitwet b.Ordinaldaten werden auch benannte Kategorien annehmen, aber Kategorien haben Rang. z.B. Das Risiko des Erwerbs einer Kranken Weiterlesen »