Statistiken

Eine Normalverteilung ist vollkommen symmetrisch, eine Schrägverteilung nicht. Bei einer positiv verzerrten Verteilung ist der "Zeh" an der größeren Seite länger als an der anderen Seite, wodurch sich der Median und insbesondere der Mittelwert nach rechts bewegt. Bei einer negativ verzerrten Verteilung bewegen sich diese nach links, da bei den kleineren Werten ein längerer "Zeh" auftritt. In einem nicht verteilten Normalverteilungsmodus haben Median und Mittelwert alle den gleichen Wert. (Bilder aus dem Internet) Weiterlesen »

All dies bedeutet das Minimum zwischen der Summe der Differenz zwischen dem tatsächlichen y-Wert und dem vorhergesagten y-Wert. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Bedeutet nur das Minimum zwischen der Summe aller Ergebnisse. min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2. Dies alles bedeutet das Minimum zwischen der Summe der Differenz zwischen dem tatsächlichen y-Wert und dem vorhergesagten y-Wert. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Durch Minimieren des Fehlers zwischen dem vorhergesagten und dem Fehler erhalten Sie die beste Anpassung für die Regressionsgerade. Weiterlesen »

Ein Pearson-Chi-Quadrat-Test kann sich auf einen Unabhängigkeitstest oder einen Fit-Fit-Test beziehen. Wenn wir uns auf einen "Pearson-Chi-Quadrat-Test" beziehen, können wir uns auf einen von zwei Tests beziehen: den Pearson-Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit oder den Pearson-Chi-Quadrat-Anpassungsfähigkeitstest. Anpassungen der Anpassungsgüte bestimmen, ob sich die Verteilung eines Datensatzes wesentlich von einer theoretischen Verteilung unterscheidet. Die Daten müssen ungepaart sein. Unabhängigkeitstests bestimmen, ob ungepaarte Beobachtungen zweier Variablen voneinander una Weiterlesen »

Die Bevölkerungsabweichung ist der numerische Betrag, um den sich eine Bevölkerung voneinander unterscheidet. Die Abweichung einer Population zeigt an, wie weit die Daten verteilt sind. Wenn Ihr Mittelwert z. B. 10 ist, Sie jedoch eine große Variabilität in Ihren Daten haben und die Messungen weit über und unter 10 liegen, haben Sie eine hohe Varianz. Wenn Ihre Bevölkerung einen Mittelwert von 10 hat und Sie nur sehr geringe Abweichungen haben, wobei die meisten Ihrer Daten als 10 oder in der Nähe von 10 gemessen werden, haben Sie eine geringe Populationsvarianz. Die Bevölkerungsabwe Weiterlesen »

Die Regressionsanalyse ist ein mathematischer Prozess zum Schätzen der Beziehungen zwischen Variablen. Die Regressionsanalyse ermöglicht es uns, den Durchschnittswert der abhängigen Variablen für gegebene unabhängige Variablen abzuschätzen. Im Evaluierungsprozess besteht das erste Ziel darin, eine Funktion der unabhängigen Variablen herauszufinden, die als Regressionsfunktion bezeichnet wird. Die Funktion kann linear oder polynom sein. In der Mathematik gibt es mehrere Methoden der Regressionsanalyse. Weiterlesen »

Eine Verteilung ist verzerrt, wenn einer ihrer Endstücke länger ist als der andere. Beim Betrachten eines Datensatzes gibt es im Wesentlichen drei Möglichkeiten. Der Datensatz ist in etwa symmetrisch, dh es gibt ungefähr so viele Ausdrücke auf der linken Seite des Medians wie auf der rechten Seite. Dies ist keine verteilte Verteilung. Der Datensatz hat einen negativen Zeitversatz, was bedeutet, dass er auf der negativen Seite des Medians einen Schwanz hat. Dies äußert sich mit einer großen Spitze nach rechts, da es viele positive Ausdrücke gibt. Dies ist eine verteilte Verteilu Weiterlesen »

Es passt sich der erklärenden Variablenabweichung an. Jedes Mal, wenn Sie einer multivariaten Regression eine zusätzliche erklärende Variable hinzufügen, erhöht sich das R-Quadrat weiter, sodass der Statistiker glaubt, dass eine stärkere Korrelation mit den hinzugefügten Informationen besteht. Um diese Vorspannung nach oben zu korrigieren, wird das angepasste R-Quadrat verwendet. Weiterlesen »

Mittelwert = Summe aller Werte / Anzahl der Werte. Der Mittelwert ist normalerweise das beste Maß für die zentrale Tendenz, da alle Werte berücksichtigt werden. Es kann jedoch leicht von Extremwerten / Ausreißern beeinflusst werden. Beachten Sie, dass der Mittelwert nur für das Intervall definiert werden kann und der Verhältnisgrad der Messung. Der Median ist der Mittelpunkt der Daten, wenn sie in der Reihenfolge angeordnet sind. Normalerweise hat der Datensatz extreme Werte oder ist in eine bestimmte Richtung geneigt. Beachten Sie, dass der Median für Ordinalzahl, Intervall und Verhä Weiterlesen »

Um den Mittelwert zu finden, addieren Sie alle Zahlen und dividieren Sie das Ergebnis durch die Anzahl der Datenpunkte. In diesem Fall 95 + 67 + 43 + 115 = 320. Da es 4 Zahlen gab, dividieren Sie diese durch 4, um den Mittelwert zu erhalten: 320 ÷ 4 = 80 Der Mittelwert (auch als Durchschnittswert bezeichnet) der Telefonrechnungen beträgt 80 US-Dollar. Weiterlesen »

Mittelwert = 9,22 Mittelwert = 9 Modus = 10 Bereich = 2 Mittelwert (Durchschnitt) x Markierungsfrequenz 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Summe fx = (10 x x 4) + (9 x x 3) + (8 x x 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Gesamtfrequenz = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 - 10,10,9,9,10,8,9,10 und 8 Ordne sie in aufsteigender Reihenfolge an 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 Median = ((n + 1) / 2) th Artikel = (9 + 1) / 2 = fünfter Artikel = 9 Modus = der Artikel, der mehr als die Anzahl der Zeitmodi auftritt = 10 Bereich = größter Wert - kleinster Wertebereich = (10-8) Bereich = 2 Weiterlesen »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) aus den Tabellen haben wir P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Weiterlesen »

In einer binomischen Einstellung gibt es nur zwei mögliche Ergebnisse pro Versuch. Je nachdem, was Sie möchten, nennen Sie eine der Möglichkeiten Fail und die andere Succes. Beispiel: Sie können das Würfeln einer 6 mit einer Würfelfolge und eine Nicht-6 als Fehler bezeichnen. Je nach den Bedingungen des Spiels kann das Rollen einer 6 Sie Geld kosten, und Sie möchten möglicherweise die Bedingungen stornieren. Kurz gesagt: Es gibt nur zwei mögliche Ergebnisse pro Versuch, und Sie können sie beliebig benennen: Weiß-Schwarz, Kopf-Zahl, was auch immer. Normalerweise wird di Weiterlesen »

"Dies bedeutet die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A, wenn das Ereignis B auftritt" "Pr (A | B) ist die bedingte Wahrscheinlichkeit." Msgstr "" "Dies bedeutet die Wahrscheinlichkeit, dass Ereignis" A "unter der Bedingung auftritt, dass" "B auftritt. Ein Beispiel: "A = 3 Augen mit einem Würfel werfen" B = weniger als 4 Augen mit einem Würfel werfen "Pr (A) = 1/6" Pr (A | B) = 1/3 (jetzt Wir wissen nur 1,2 oder 3 Augen sind möglich. " Weiterlesen »

Der Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit hilft uns dabei, herauszufinden, ob zwei oder mehr Attribute zugeordnet sind oder nicht. Ob Schachspielen hilft, die Mathematik des Kindes zu verbessern oder nicht. Es ist kein Maß für den Grad der Beziehung zwischen den Attributen. es sagt uns nur, ob zwei Klassifikationsprinzipien signifikant miteinander verwandt sind oder nicht, ohne Annahmen bezüglich der Form der Beziehung.Der Chi-Quadrat-Test auf Homogenität ist eine Erweiterung des Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit. Homogenitätsprüfungen sind nützlich, um zu bestimmen, ob zwei ode Weiterlesen »

Eine Kovarianzmatrix ist eine allgemeinere Form einer einfachen Korrelationsmatrix. Korrelation ist eine skalierte Version der Kovarianz; Beachten Sie, dass die beiden Parameter immer dasselbe Vorzeichen haben (positiv, negativ oder 0). Wenn das Vorzeichen positiv ist, werden die Variablen als positiv korreliert bezeichnet. Wenn das Vorzeichen negativ ist, wird gesagt, dass die Variablen negativ korreliert sind. und wenn das Vorzeichen 0 ist, werden die Variablen als unkorreliert bezeichnet. Man beachte auch, dass die Korrelation dimensionslos ist, da der Zähler und der Nenner die gleichen physikalischen Einheiten hab Weiterlesen »

Eine diskrete Zufallsvariable hat eine begrenzte Anzahl möglicher Werte. Eine kontinuierliche Zufallsvariable kann einen beliebigen Wert haben (normalerweise innerhalb eines bestimmten Bereichs). Eine diskrete Zufallsvariable ist typischerweise eine ganze Zahl, obwohl es sich um einen rationalen Bruchteil handeln kann. Als Beispiel für eine diskrete Zufallsvariable: Der Wert, der durch Walzen eines 6-Seiten-Standardchips erhalten wird, ist eine diskrete Zufallsvariable, die nur die möglichen Werte aufweist: 1, 2, 3, 4, 5 und 6. Als zweites Beispiel für a diskrete Zufallsvariable: Der Bruchteil der n Weiterlesen »

Eine Möglichkeit, diskret oder kontinuierlich zu wissen, besteht darin, dass im Falle eines diskreten Punkts eine Masse eine Masse hat und in einem kontinuierlichen Punkt ein Punkt keine Masse hat. Dies ist besser zu verstehen, wenn Sie die Grafiken betrachten. Betrachten wir zuerst die Diskrete. Schauen Sie sich die Uhr an, wie die Masse auf den Punkten sitzt? Sehen Sie sich jetzt die Cdf-Nachricht an, wie die Werte in Schritten steigen und dass die Zeile nicht durchgehend ist. Dies zeigt auch, wie viel Masse an dem Punkt auf dem pmf vorhanden ist. Nun werden wir uns den fortlaufenden Fall ansehen und seine PDF-Notiz Weiterlesen »

Siehe Erläuterung Abschnitt Bevölkerungsabweichung = (Summe (x-barx) ^ 2) / N Wobei - x der Beobachtungspunkt ist. Barx ist der Mittelwert der Reihe. N ist die Größe der Population. Probenabweichung = (Summe (x-Barx) ^ 2) / (n-1) Wobei - x der Beobachtungsstab ist x ist der Mittelwert der Reihe, n-1 ist Freiheitsgrade (wobei n die Größe der Probe ist). Weiterlesen »

Tatsächlich gibt es drei Haupttypen von Daten. Qualitative oder kategoriale Daten haben keine logische Reihenfolge und können nicht in einen numerischen Wert übersetzt werden. Die Augenfarbe ist ein Beispiel, weil "Braun" nicht höher oder niedriger als "Blau" ist. Quantitative oder numerische Daten sind Zahlen, und auf diese Weise "legen" sie eine Reihenfolge vor. Beispiele sind Alter, Größe und Gewicht. Aber pass auf! Nicht alle numerischen Daten sind quantitativ. Eine Ausnahme ist der Sicherheitscode auf Ihrer Kreditkarte. Es gibt keine logische Reihenfolge zwis Weiterlesen »

Es hängt davon ab, ob die Reihenfolge wichtig ist. Beispiel: Angenommen, Sie wählen ein dreiköpfiges Gremium aus, um Ihre Klasse aus 30 Schülern zu vertreten: Für das erste Mitglied haben Sie 30 Wahlmöglichkeiten Für das zweite haben Sie 29, für das dritte haben Sie 28 Für insgesamt 30 * 29 * 28 = 24360 Permutationen Nun wird davon ausgegangen, dass die Reihenfolge der Wahl relevant ist: Die erste wird "Präsident" genannt, die zweite wird "Sekretärin" sein und die dritte wird nur "Mitglied" sein. Wenn dies nicht der Fall ist (alle drei sin Weiterlesen »

Der Hauptunterschied besteht darin, dass kontinuierliche Daten messbar sind und diskrete Daten nur bestimmte Werte haben können. Sie können abzählbar sein. Beispiele für fortlaufend: ** Größe, Gewicht, Einkommen sind messbar und können einen beliebigen Wert haben. Beispiele für diskret: Tatsächlich gibt es zwei Arten von diskreten Daten: Countable: Anzahl der Kinder. Klassenvariable: Augenfarbe Weiterlesen »

Siehe unten: Sehen wir uns die Zahlen 1, 2, 3, 4, 5 an. Der Mittelwert ist die Summe der Werte geteilt durch die Zählung: 15/5 = 3 Der Median ist der mittlere Ausdruck, wenn er aufsteigend (oder absteigend) angegeben ist! ) Ordnung, was 3 ist. In diesem Fall sind sie also gleich. Der Mittelwert und der Medianwert reagieren unterschiedlich auf unterschiedliche Änderungen des Datensatzes. Wenn ich beispielsweise die 5 in eine 15 ändere, wird sich der Mittelwert definitiv ändern (25/5 = 5), der Median bleibt jedoch bei 3 gleich. Wenn sich der Datensatz ändert und die Summe der Werte 15 ist, jedoch mit Weiterlesen »

Die Varianzfreiheitsgrade sind n, aber die Freiheitsgrade der Probenvarianz sind n-1. Beachten Sie, dass "Varianz" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - Balken x) ^ 2. Beachten Sie auch, dass "Probenvarianz" = 1 / (n - 1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - Takt x) ^ 2 Weiterlesen »

Median ist 39 Mittelwert ist: 39 7/12 Mittelwert der Zahlenmenge ist die Summe aller Zahlen geteilt durch ihre Anzahl. In diesem Fall lautet der Mittelwert: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Der Median einer zunehmend geordneten Menge von Zahlen ist Die "mittlere" Zahl für eine Menge mit einer ungeraden Anzahl von Zahlen. Der Mittelwert von 2 "mittleren" Zahlen für ein Set mit einer geraden Anzahl von Zahlen. Der angegebene Satz ist bereits bestellt, sodass wir den Median berechnen können. In der gegebenen Menge gibt es 12 Zahlen, also müssen wir die Elemente Nummer 6 und 7 finden und ihren Weiterlesen »

Das angepasste R-Quadrat gilt nur für mehrere Regressionen. Wenn Sie einer multiplen Regression mehr unabhängige Variablen hinzufügen, erhöht sich der Wert des R-Quadrats, was den Eindruck vermittelt, dass Sie ein besseres Modell haben, was nicht unbedingt der Fall ist. Ohne in die Tiefe zu gehen, berücksichtigt das angepasste R-Quadrat diese Tendenz, das R-Quadrat zu erhöhen. Wenn Sie mehrere Regressionsergebnisse untersuchen, werden Sie feststellen, dass das angepasste R-Quadrat IMMER unter dem R-Quadrat liegt, da die Verzerrung entfernt wurde. Das Ziel des Statistikers ist es, die beste Kom Weiterlesen »

VAR.S> VAR.P VAR.S berechnet die Varianz unter der Annahme, dass die angegebenen Daten eine Stichprobe sind. VAR.P berechnet die Varianz unter der Annahme, dass es sich bei den angegebenen Daten um eine Population handelt. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Da Sie für beide die gleichen Daten verwenden, gibt VAR.S immer einen höheren Wert als VAR.P aus. Sie sollten jedoch VAR.S verwenden, da es sich bei den angegebenen Daten tatsächlich um Beispieldaten handelt. Edit: Warum unterscheiden sich die beiden Formeln? Sehen Sie sich Bessels Korrektur an. Weiterlesen »

Am einfachsten wäre es, den Durchschnitt der Entfernung zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert zu berechnen. Wenn Sie das jedoch direkt berechnen, erhalten Sie am Ende Null. Um dies zu umgehen, berechnen wir das Quadrat der Entfernung, ermitteln den Durchschnitt und dann die Quadratwurzel, um die ursprüngliche Skala wieder herzustellen. Wenn Daten x_i sind, i 1 bis n ist, (x_1, x_2, ....., x_n) und der Durchschnitt Balken x ist, dann ist Std dev = sqrt ((summe (x_i - Balken x) ^ 2) / n) Weiterlesen »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Diese Formel kann in einer einzelnen Beobachtungsserie verwendet werden. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Dabei ist - x der Beobachtungsbalken Mittelwert von der Reihe n ist die Anzahl der Gegenstände oder Beobachtungen Weiterlesen »

E (x) = 1,52 + .5y Sigma (x) = sqrt (3,79136 + .125y ^ 2) der erwartete Wert von x im diskreten Fall ist E (x) = sum p (x) x, aber dies ist die Summe p (x) = 1 Die hier angegebene Verteilung summiert sich nicht auf 1, daher gehe ich davon aus, dass ein anderer Wert vorhanden ist, und nenne ihn p (x = y) = .5 und die Standardabweichung Sigma (x) = sqrt (Summe (xE (x )) 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y Sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) Sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2.04 + (1.52) ^ 2.2.22 + (5-5 * .2) Weiterlesen »

Q_1 = 15 Wenn Sie einen TI-84-Taschenrechner zur Hand haben: Sie können die folgenden Schritte ausführen: Geben Sie zuerst die Zahlen in Reihenfolge ein. Dann drücken Sie die Stat-Taste. Dann "1: Edit" und fahren Sie fort und geben Sie Ihre Werte in der Reihenfolge ein. Drücken Sie erneut die stat-Taste, gehen Sie zu "CALC" und drücken Sie "1: 1-Var Stats". Blättern Sie dann nach unten, bis Sie Q_1 sehen. Dieser Wert ist deine Antwort :) Weiterlesen »

Siehe unten :) Zuerst bestimmen Sie den Wert von Q_1 und Q_3. Wenn Sie diese Werte gefunden haben, subtrahieren Sie: Q_3-Q_1 Dies wird als Interquartilbereich bezeichnet. Jetzt multiplizieren Sie Ihr Ergebnis mit 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "Ihr Ergebnis" Dann fügen Sie Ihr Ergebnis (R) zu Q_3 hinzu R + Q_3 Und subtrahieren Sie Q_1 - R Sie erhalten zwei Zahlen, dies ist ein Bereich. Jede Zahl außerhalb dieses Bereichs gilt als Ausreißer. Wenn Sie weitere Informationen benötigen, fragen Sie bitte! Weiterlesen »

Gleichung für die lineare Regression der kleinsten Quadrate: y = mx + b wobei m = (Summe (x_iy_i) - (Summe x_i Summe y_i) / n) / (Summe x_i ^ 2 - ((Summe x_i) ^ 2) / n) und b = (summe y_i - m summe x_i) / n für eine Ansammlung von n Paaren (x_i, y_i) Das sieht schrecklich aus zu bewerten (und ist es, wenn Sie es mit der Hand tun); Wenn Sie jedoch einen Computer verwenden (z. B. eine Kalkulationstabelle mit Spalten: y, x, xy und x ^ 2), ist es nicht so schlimm. Weiterlesen »

7.35 Denken Sie daran, dass das geometrische Mittel zwischen den beiden Zahlen a und b die Farbe (braun) (sqrt (ab)) ist. Das geometrische Mittel zwischen 3 und 18 ist also rarrsqrt (3 * 18). Rarrsqrt (54) -Farbe (grün) (rArr ~ 7.35 Weiterlesen »

3.742 "" auf 3 Dezimalstellen gerundet Das geometrische Mittel von 2 Zahlen kann wie folgt geschrieben werden: 2 / x = x / 7 "" Larr Cross Multiplication ergibt: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Weiterlesen »

Der GM von 81 und 4 ist definitionsgemäß sqrt (81xx4) = 18. Weiterlesen »

Der Bereich ist 0,532. Um den Bereich einer Reihe von Zahlen zu ermitteln, ermitteln Sie die Differenz zwischen dem kleinsten und dem größten Wert. Ändern Sie also zunächst die Zahlen von klein nach groß. 0,118, 0,167, 0,321, 0,427, 0,541, 0,65 Wie oben gezeigt, sehen Sie, dass die kleinste Zahl 0,118 und die größte Zahl 0,65 ist. Da wir die Differenz ermitteln müssen, müssen Sie als nächstes den kleineren Wert vom größten Wert abziehen. 0,65 - 0,118 = 0,532 Der Bereich ist also 0,532 Weiterlesen »

Der harmonische Mittelwert ist ein Durchschnittstyp, der durch die folgende Formel dargestellt wird. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Der harmonische Mittelwert ist ein bestimmter Durchschnittstyp, der zur Berechnung von Durchschnittswerten von Einheiten oder Raten verwendet wird, z. B. Geschwindigkeit. Es unterscheidet sich vom arithmetischen Mittel und ist immer niedriger. Die Formel lautet: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n steht für die Anzahl der Terme im Datensatz. x_1 steht für den ersten Wert in der Menge. Nehmen Sie zum Beispiel das folgende Problem. Was ist das harmonische Mittel Weiterlesen »

141 Wenn X = mathematische Bewertung und Y = verbale Bewertung, E (X) = 720 und SD (X) = 100 E (Y) = 640 und SD (Y) = 100 Sie können diese Standardabweichungen nicht hinzufügen, um den Standard zu finden Abweichung für die zusammengesetzte Bewertung; Wir können jedoch Abweichungen hinzufügen. Varianz ist das Quadrat der Standardabweichung. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, aber Da wir die Standardabweichung wünschen, nehmen Sie einfach die Quadratwurzel dieser Zahl. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Daher Weiterlesen »

Geben Sie die Daten zuerst in zwei Listen ein. Ich benutze Klammern, um eine Schaltfläche auf dem Rechner anzuzeigen, und ALL CAPS, um anzuzeigen, welche Funktion verwendet werden soll. Sei X und Y deine beiden Variablen, entsprechend einer Sammlung von Punkten. Drücken Sie [STAT] und wählen Sie dann EDIT oder drücken Sie [ENTER]. Dadurch werden die Listen geöffnet, in die Sie die Daten eingeben. Geben Sie alle Werte für X in Liste 1 nacheinander ein. Geben Sie einen Wert ein und drücken Sie [ENTER], um zur nächsten Zeile zu gelangen. Geben Sie nun alle Werte für Y auf dieselbe Weiterlesen »

Ein Histogramm ist eine schnelle Möglichkeit, Informationen über eine Probenverteilung ohne detaillierte statistische Grafiken oder Analysen zu erhalten. Wenn Sie kein gutes Grafikprogramm benötigen, können Sie durch das Aufzeichnen eines Histogramms die Datenverteilung schnell visualisieren. Es ist wichtig, die richtige 'bin'-Größe (Datengruppen) auszuwählen, um die beste Kurvenannäherung zu erhalten. Diese Grafik zeigt Ihnen, ob Ihre Datenwerte zentriert sind (normal verteilt), zu einer Seite oder zur anderen Seite geneigt sind oder mehr als eine "Modus" - lokalis Weiterlesen »

Deskriptive Statistik ist die Disziplin der quantitativen Beschreibung der Hauptmerkmale einer Informationssammlung oder der quantitativen Beschreibung selbst. Deskriptive Statistiken sind sehr wichtig, denn wenn wir einfach unsere Rohdaten präsentieren, wäre es schwer zu erkennen, was die Daten zeigten, insbesondere wenn es viele davon gab. Deskriptive Statistiken ermöglichen uns daher eine aussagekräftigere Darstellung der Daten, was eine einfachere Interpretation der Daten ermöglicht. Wenn wir zum Beispiel die Ergebnisse von 100 Kursteilnehmern hatten, könnten wir an der Gesamtleistung dies Weiterlesen »

IQR = 16 "Datensatz in aufsteigender Reihenfolge anordnen" 71Farbe (weiß) (x) 72Farbe (weiß) (x) Farbe (Magenta) (73) Farbe (weiß) (x) 82Farbe (weiß) (x) 85Farbe (rot) (Uarr) Farbe (Weiß) (X) 86Farbe (Weiß) (X) 86Farbe (Weiß) (X) Farbe (Magenta) (89) Farbe (Weiß) (X) 91Farbe (Weiß) (X) 92 "die Quartile teilen Sie die Daten in 4 Gruppen auf "" die mittlere "Farbe (rot) (Q_2) = (85 + 86) /2 = 85.5" die Farbe des unteren Quartils "(Magenta) (Q_1) = Farbe (Magenta) (73)" die oberes Quartil "Farbe (Magenta) (Q_3) = Farbe (Magenta) (89 Weiterlesen »

IQR = 19 (oder 17, siehe Hinweis am Ende der Erläuterung) Der Interquartilbereich (IQR) ist die Differenz zwischen dem 3. Quartilwert (Q3) und dem 1. Quartilwert (Q1) einer Menge von Werten. Um dies herauszufinden, müssen wir die Daten zuerst in aufsteigender Reihenfolge sortieren: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Nun bestimmen wir den Median der Liste. Der Median ist allgemein bekannt, da die Zahl die "Mitte" der aufsteigend geordneten Werteliste ist. Für Listen mit einer ungeraden Anzahl von Einträgen ist dies leicht durchzuführen, da es einen einzigen Wert gibt, f Weiterlesen »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 Der erste Schritt zur Lösung dieses Problems besteht darin, die Gesamtzahl der Kinder herauszufinden, so dass Sie herausfinden können, wie viele Kinder nach Europa gegangen sind und wie viele Kinder Sie insgesamt haben. Es sieht ungefähr aus wie 124 / t, wobei t die Gesamtzahl der Kinder darstellt. Um herauszufinden, was t ist, finden wir 68 + 124, da sich hier die Summe aller befragten Kinder ergibt. 68 + 124 = 192 Somit ist 192 = t. Unser Ausdruck wird dann zu 124/192. Nun vereinfachen wir: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Da 32 eine Primzahl ist, können wir uns nicht mehr Weiterlesen »

0 intuitiv 0 Abweichung bei Verwendung der Summenquadratdifferenz ist (x-mu) ^ 2. Es gibt natürlich andere Möglichkeiten, aber das Endergebnis ist im Allgemeinen nicht negativ. Im Allgemeinen ist der niedrigste mögliche Wert 0, denn wenn x = mu rechtwinklig (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rechtwinklig (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rechtwinklig (x-mu) ^ 2> 0 ist Weiterlesen »

Sei mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} der Mittelwert (erwarteter Wert) einer diskreten Zufallsvariablen X, die Werte x_ {annehmen kann. 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... mit Wahrscheinlichkeiten P (X = x_ {i}) = p_ {i} (diese Listen können endlich oder unendlich sein und die Summe kann endlich oder unendlich sein). Die Varianz ist sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Der vorige Absatz ist die Definition der Varianz Sigma_ {X} ^ {2}. Das folgende Algebra-Bit zeigt anhand der Linearität des Erwartungswertoperators E eine alternative Formel, die Weiterlesen »

Die Formel ist dieselbe, unabhängig davon, ob es sich um eine diskrete Zufallsvariable oder um eine kontinuierliche Zufallsvariable handelt. Unabhängig von der Art der Zufallsvariablen lautet die Formel für die Varianz Sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Wenn die Zufallsvariable jedoch diskret ist, verwenden wir den Prozess der Summation. Im Falle einer kontinuierlichen Zufallsvariablen verwenden wir das Integral. E (X ^ 2) = int_infty ^ infty x 2 f (x) dx. E (X) = int_infty ^ infty xf (x) dx. Hieraus erhalten wir durch Substitution Sigma ^ 2. Weiterlesen »

Mittelwert E (X) = 0 und Varianz "Var" (X) = 6/5. Man beachte, dass E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("-" 1, 1 ")") = 0 Beachten Sie auch, dass "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Weiterlesen »

Bedingte Wahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses, vorausgesetzt, Sie kennen das Ergebnis eines anderen Ereignisses. Wenn zwei Ereignisse unabhängig sind, ist die bedingte Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, das das andere gegeben wird, einfach gleich der Gesamtwahrscheinlichkeit dieses Ereignisses. Die Wahrscheinlichkeit von A bei gegebenem B wird als P (A | B) geschrieben. Nehmen Sie zum Beispiel zwei abhängige Variablen. Definieren Sie A als "Der zufällige Vorname eines amerikanischen Präsidenten ist George" und B als "Der zufällige Name eines a Weiterlesen »

Mittelwert = 4 113/600 Mittelwert = 3,98 Modus = 1,20 Mittelwert ist der Mittelwert der Zahlen "Mittelwert" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 Mittelwert = 4 113/600 Mittelwert ist der mittlere "Zahl, wenn Sie Ihre Zahlen in aufsteigender Reihenfolge eingeben 1.20,1.20,3.56.4.40,6.25,8.52 Da es 6 Zahlen gibt, ist die" mittlere Zahl "der Durchschnitt Ihrer dritten und vierten Zahl" Median "= (3.56+) 4.40) /2=3.98 Modus ist die Zahl, die am häufigsten auftritt, die in diesem Fall 1,20 ist, da sie zweimal auftritt Weiterlesen »

Mittelwert = 14,25, Medianwert = 15, Modus = 15 Mittelwert: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 Addiere alle Zahlen und dividiere durch die Anzahl. Median: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Geben Sie die Zahlen in der Reihenfolge vom niedrigsten zum höchsten Wert ein und wählen Sie den mittleren Wert. In diesem Fall gehen Sie bei einer geraden Anzahl von Werten auf halbem Weg zwischen den beiden mitten drin. Modus: Der häufigste Wert ist 15, wenn Sie sorgfältig prüfen. Hoffentlich ist das hilfreich ... Weiterlesen »

Der Mittelwert ist der Durchschnitt einer Datenmenge, der Modus ist die häufigste Zahl, die in einer Datenmenge vorkommt, und der Median ist die Zahl in der Mitte der Datenmenge. Der Mittelwert wird durch Addition aller Zahlen berechnet Anzahl und Anzahl durch die Anzahl der Zahlen, die sich im Set befinden (6 Zahlen). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Dies ist der Mittelwert. Da alle Zahlen in Ihrem Set alle einmal vorkommen, gibt es keinen Modus. Wenn Ihr Set zum Beispiel eine zusätzliche 4 oder drei 5 hatte, dann hätte es einen eigenen Modus. Ordne alle Zahlen in der Reihenfolge vom kleinsten z Weiterlesen »

Mittelwert = 30 Mittelwert = 30 Modus = 30, 31 Der Mittelwert ist der "Durchschnitt" - die Summe der Werte geteilt durch die Anzahl der Werte: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Der Median ist der mittlere Wert in einer Reihe von Werten, die vom niedrigsten zum höchsten (oder vom höchsten zum niedrigsten - sie können nur nicht verschlüsselt werden) aufgelistet werden: 28,30,30,31,31 Median = 30 Der Modus ist der Wert das ist am häufigsten aufgeführt. In diesem Fall werden sowohl die 30 als auch die 31 doppelt aufgeführt, sodass sie beide der Modus sind. Weiterlesen »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Mittlerer barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / 2. Punkt = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3. Punkt M = 12 Modus [Z] ist der, der die meiste Zeit erscheint. In der angegebenen Verteilung tritt 12 zweimal auf. Z = 12 Weiterlesen »

Mittelwert: 87.5 Modus: NO Modus Median: 88 Mittelwert = "Summe aller Zahlen" / "Anzahl der Zahlen" Es gibt 6 Zahlen und ihre Summe ist 525. Ihr Mittelwert ist 525/6 = 87,5. Modus ist die Zahl mit der höchsten Häufigkeit, dh welche Zahl erscheint am häufigsten in der Reihenfolge In diesem Fall gibt es den NO-Modus, da jede Zahl nur einmal angezeigt wird. Median ist die mittlere Zahl, wenn Sie die Zahlen in aufsteigender Reihenfolge platzieren: 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Die mittlere Zahl liegt zwischen 86 und 90. Ihre mittlere Zahl kann also mit (86 + 90) / 2 = 88 gefunden werden. Ihr Median Weiterlesen »

Siehe unten, wir müssen die Zahlenfolge sin 0, 1,1, 2,8,3,4,6% angeben. Zahlen = mittlere Zahl 0, 1,1, Farbe (rot) (2,8), 3,4,6 2,8 Modus = häufigste Zahl. Es gibt keine solche Nummer in der Liste, kein Modus Range = größte kleinste Nummer Range = 4,6-0 = 4,6 Mittelwert = Summe (x_i / n) barx = (0+ 1,1 + 2,8 + 3 + 4,6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Weiterlesen »

Bereich = 7 Mittelwert = 6 Modi = 3,6,8 Mittelwert = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7,8,8,8 8,9 Zählen Sie zuerst die Anzahl der Werte: Es gibt 19 Bereich: Differenz zwischen höchsten und niedrigsten Werten: Farbe (blau) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, Farbe (blau) (9) Bereich = Farbe (blau) (9-2 = 7) Median: Wert genau in der Mitte eines Datensatzes, der in der Reihenfolge angeordnet ist. Es gibt 19 Werte, so dass dieser leicht zu finden ist. Es wird der (19 + 1) / 2te Wert = 10 sein. 19 = 9 + 1 + 9 Farbe (rot) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, Farbe ( rot) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) Farbe (weiß) (wwwwwwwwwwww) uarr Weiterlesen »

66, 66, Keine, 27 Der Mittelwert ist der arithmetische Mittelwert (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Der Median ist der (numerisch) äquidistante Wert der 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). Der Bereich ist der numerische Wert der Differenz zwischen dem niedrigsten und dem höchsten Wert. 79,5 - 52,5 = 27 Weiterlesen »

8.32,7.6,7.6 "der Mittelwert ist definiert als" • Mittelwert "= (" Summe aller Maße ") / (" Anzahl der Maße ") rArr" Mittelwert "= (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3) ) / 5 Farbe (weiß) (rArr "Mittelwert" x) = 8.32 • "der Modus ist das häufigste Maß" rArr "Modus" = 7.6larr "Nur ein zweimaliges Auftreten" • "Der Median ist der mittlere Takt in a Satz der bestellten "Farbe (weiß) (xxx)" Maße "" ordne die Maße in aufsteigender Reihenfolge an "6, Farbe (weiß) (x) 6.1, Farbe (w Weiterlesen »

Mittelwert: 21,14 Mittelwert: 12 Bereich: 3 Modus: 12 Mittelwert: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 oder 85/7 oder 12,1428 Mittelwert: Abbruch (Farbe (rot) (11)), Abbrechen (Farbe (Grün) (11)), Abbrechen (Farbe (Blau) (12)), 12, Abbrechen (Farbe (Blau) (12)), Abbrechen (Farbe (Grün) (13)), Abbrechen (Farbe ( Rot) (14)) Bereich: Farbe (Rot) (14) -Farbe (Rot) (11) = 3 Modus: Farbe (Rot) (11), Farbe (Rot) (11), Farbe (Blau) (12) , Farbe (blau) (12), Farbe (blau) (12), Farbe (pink) (13), Farbe (orange) (14) Farbe (weiß) (............. .........) Farbe (blau) (12). Weiterlesen »

Es ist 9 - der Mittelwert zwischen 8 und 10 'Median' wird als mittlerer Wert definiert, sobald der Datensatz nach Wert geordnet ist. In Ihrem Fall würde dies also 2 8 10 16 ergeben. Wenn es zwei mittlere Werte gibt, wird der Median als Mittelwert zwischen ihnen definiert. Bei größeren Datensätzen spielt dies normalerweise keine große Rolle, da die mittleren Werte eher nahe liegen. Z.B. die Höhe von etwa 1000 erwachsenen Männern oder das Einkommen der Menschen einer Stadt. Bei einem so kleinen Datensatz wie Ihrem Datensatz würde ich zögern, Zentrums- oder Ausbreitungsma&# Weiterlesen »

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0.4335 "Das ergänzende Ereignis ist, dass das Maximum gleich" "oder weniger als 25 ist, so dass die drei Tickets alle drei unter den ersten" "25 sind. Die Chancen dafür sind:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 Die fragliche Wahrscheinlichkeit ist also: 1 - 0,5665 = 0,4335. Weitere Erklärung: P (A und B und C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Beim ersten Unentschieden ist die Wahrscheinlichkeit, dass das erste Ticket eine Zahl" "kleiner oder gleich 25 hat, (25/30). Also P (A) = 25/30." "Beim Ziehen des zweiten Tickets" "sind nur noch 29 Tickets im B Weiterlesen »

Mittelwert = 19,133 Mittelwert = 19 Modus = 19 Der Mittelwert ist der arithmetische Mittelwert, 19,133. Der Mittelwert ist "([Anzahl der Datenpunkte] + 1) ÷ 2" oder der Äquidistante PLACE-Wert (numerisch) von den Bereichsextremen in einer geordneten Reihenfolge einstellen. Dieses Set enthält 15 Zahlen, die in der Reihenfolge 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29 angeordnet sind. Die mittlere Stelle ist also (15 + 1) / 2 = 8. Stelle. Die Nummer an dieser Stelle ist 19. Der Modus ist der häufigste Wert in einem Satz. In diesem Fall ist es 19 mit drei Vorkommen im Set. Die Nähe aller d Weiterlesen »

Dieses Set hat keinen Modus. Siehe Erklärung. Der Modus (modaler Wert) eines Datensatzes ist der häufigste Wert im Satz. Ein Satz kann jedoch mehrere Modalwerte oder keine Modalwerte haben. Ein Satz hat keine modalen Werte, wenn alle Werte dieselbe Anzahl von Vorkommen haben (wie im angegebenen Beispiel). Ein Set kann auch mehr als einen modalen Wert haben. Beispiel: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6}} In diesem Modus sind die Modi 1 und 6 mit 3 Vorkommen. Weiterlesen »

Es gibt keinen Modus. Der "Modus" ist die häufigste Zahl. der Wert, der am häufigsten erscheint. In diesem Fall erscheint jeder Wert genau einmal, sodass es nicht "am häufigsten" ist. Wenn eine der Zahlen sogar zweimal vorgekommen wäre, wäre dies der Modus gewesen, aber das ist nicht der Fall. Es gibt also keinen Modus für diese Liste von Zahlen. Weiterlesen »

Es hat nur einen Modus, der 12 ist. Da 12 im Datensatz wiederholt wird und es keine andere wiederholte Nummer im Datensatz gibt, ist der Modus dieses Datensatzes 12. Der Median dieses Datensatzes ist 15. Weiterlesen »

Der Mittelwert oder arithmetischer Durchschnitt. Der Mittelwert ist das häufigste Maß für die zentrale Tendenz, die in einer Vielzahl von Daten verwendet wird. Dies ist deshalb so, weil dies eine der ersten Berechnungen ist, die in der allgemeinen Mathematik gelernt wurde und auch für die Statistik gilt. Es wird von den meisten Leuten verwendet (und oft missbraucht), weil es für sie am einfachsten zu verstehen und zu berechnen ist. Weiterlesen »

0.1841 Zuerst beginnen wir mit einem Binom: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5). Obwohl p extrem klein ist, ist n massiv. Daher können wir uns dies mit Hilfe von normal annähern. Für X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Also haben wir Y ~ N (0,6,0,99994). Wir wollen P (x> = 2), indem wir die normale Verwendung korrigieren Grenzen haben wir P (Y> = 1,5) Z = (Y-mu) / Sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1,5-0,6) / sqrt (0,99994) ~ 0,90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Unter Verwendung einer Z-Tabelle finden wir, dass z = 0,90 P (Z <= 0,90) = 0,8159 ergibt. P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0 Weiterlesen »

Die lineare Regression wird in erster Linie verwendet, um eine Linie an 2 Datensätze anzupassen und zu bestimmen, wie sehr sie miteinander in Beziehung stehen. Beispiele sind: 2 Sätze von Aktienkursniederschlägen und Ernteertragsstudienstunden und -stufen. In Bezug auf die Korrelation gilt allgemeiner Konsens: Korrelationswerte von 0,8 oder höher bezeichnen eine starke Korrelation Korrelationswerte von 0,5 oder mehr bis 0,8 bedeuten eine schwache Korrelationskorrelation Werte unter 0,5 bezeichnen eine sehr schwache Korrelation f Lineare Regression und Korrelationsrechner Weiterlesen »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0.2095 Die Wahrscheinlichkeit, einen Kopf auf einen bestimmten Flip zu bekommen, ist 1/2. Dasselbe gilt für die Wahrscheinlichkeit, bei einem bestimmten Flip Schwänze zu bekommen. Das Letzte, was wir wissen müssen, ist die Anzahl der Möglichkeiten, die Ergebnisse von Heads and Tails zu bestellen - und das ist ((14), (7)). Insgesamt haben wir: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ 0,2095 Weiterlesen »

Unter der Annahme eines "ehrlichen" 6-seitigen Würfels lautet die Antwort, wie Syamini sagt, "1/6". Wenn alle möglichen Ergebnisse gleich wahrscheinlich sind, ist die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses (in Ihrem Fall "eine 3 erhalten") die Anzahl der Möglichkeiten, das jeweilige Ergebnis zu erhalten, dividiert durch die Gesamtzahl der möglichen Ergebnisse. Wenn Sie einen vorurteilslosen Würfel werfen, gibt es insgesamt 6 mögliche Ergebnisse: 1, 2, 3, 4, 5 und 6. Das jeweilige Ergebnis, an dem Sie interessiert sind, eine 3, geschieht nur auf eine Weise Weiterlesen »

P _ ((x = 4 Köpfe)) = 0,15625 P = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 Köpfe)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 Köpfe)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 Köpfe)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 Köpfe)) = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 Köpfe)) = 0,15625 Weiterlesen »

N = 115 Meinst du mit einer Fehlerquote von 5%? Die Formel für ein Konfidenzintervall für einen Anteil wird durch hat p + - ME angegeben, wobei ME = z * * SE (hat p). Hat p ist der Stichprobenanteil z * ist der kritische Wert von z, den Sie von einem Grafikrechner oder einer Tabelle SE erhalten können (Hat p) ist der Standardfehler des Stichprobenanteils, der mit sqrt ((hat p hat q) / n), wobei hat q = 1 - hat p und n ist die Stichprobengröße Wir wissen, dass die Fehlerspanne 0,05 betragen sollte. Bei einem Vertrauensbereich von 90% gilt z * ~~ 1.64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0,88 Weiterlesen »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Zuerst müssen wir L_1 und L_2 finden. L_1 = 3, da es nur drei Zeichenketten gibt: (0) (1) (2). L_2 = 7, da alle Zeichenfolgen ohne benachbarte 0 und 2 (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Nun werden wir die Wiederholung von L_n (n> = 3) finden. Wenn die Zeichenfolge auf 1 endet, können wir danach ein beliebiges Wort einfügen. Wenn die Zeichenfolgen jedoch auf 0 enden, können wir nur 0 oder 1 setzen. Wenn die Zeichenfolgen auf 2 enden, können wir nur 1 oder 2 angeben. Sei P_n, Q_n, R_n die Anzahl der Zeichenfolgen Weiterlesen »

Sieh dir das an . Dank an Gaurav Bansal. Ich habe mir überlegt, wie ich das am besten erklären kann und bin auf eine Seite gestoßen, die wirklich gute Arbeit leistet. Ich würde diesem Typen lieber die Erklärung dafür geben. Falls der Link für einige nicht funktioniert, habe ich unten einige Informationen hinzugefügt. Einfach gesagt: Der R ^ 2-Wert ist einfach das Quadrat des Korrelationskoeffizienten R. Der Korrelationskoeffizient (R) eines Modells (beispielsweise mit Variablen x und y) nimmt Werte zwischen -1 und 1. Er beschreibt, wie x und y sind korreliert.Wenn x und y perfekt auf Weiterlesen »

Sein {1,2,3,4,5,6}, der eigentlich eine Menge aller möglichen Ergebnisse ist, wie die Definition des Stichprobenraums angibt. Wenn Sie einen 6-seitigen Würfel werfen, wird die Anzahl der Punkte auf dem obersten Gesicht als Ergebnis angegeben. Wann immer ein Würfel gewürfelt wird, können wir entweder 1, 2,3, 4, 5 oder 6 Punkte auf die oberste Fläche bekommen. Das ist jetzt das Ergebnis. Das Experiment ist also "Würfeln mit 6 Gesichtern" und eine Liste möglicher Ergebnisse ist "{1,2,3,4,5,6}". Der Probenraum ist seiner Definition nach eine Liste aller möglichen Weiterlesen »

0,563 Chance Sie müssen ein Wahrscheinlichkeits-Baumdiagramm erstellen, um die Chancen zu ermitteln: Insgesamt werden Sie mit 8/11 (ursprünglicher schwarzer Stift) multipliziert mit 7/10 (Anzahl der noch schwarzen schwarzen Stifte im Kasten) + rechnen 3/11 (Gesamtanzahl der roten Stifte), multipliziert mit 2/10 (Anzahl der im Feld noch vorhandenen roten Stifte). Dies ist eine Chance von 0.563, dass Sie 2 Stifte der gleichen Farbe auswählen, entweder 2 schwarz oder 2 rot. Weiterlesen »

Sie müssen die vollständige Antwort sehen, um zu verstehen, dass ich nicht genau weiß, was Sie meinen, bevor Sie Ihre Daten erhalten, wenn Sie y auf x zurückgreifen, um herauszufinden, wie sich eine Änderung in x auf y auswirkt. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Und Sie möchten die Beziehung zwischen x und y finden, sagen Sie also, Sie glauben, das Modell sei wie y = mx + c oder in der Statistik y = beta_0 + beta_1x + u diese beta_0, beta_1 sind Die Parameter in der Grundgesamtheit und u sind die Auswirkung von nicht beobachteten Variablen, die ansonsten als Fehlerterm bezeichnet werden, damit Schät Weiterlesen »

Wenn die Annahmen von Gauss-Markof gelten, dann liefert OLS den niedrigsten Standardfehler eines linearen Schätzers. Bester Schätzer der linearen Schätzung. Unter diesen Annahmen sind die Parameterkoeffizienten linear, dies bedeutet nur, dass beta_0 und beta_1 linear sind, die Variable x jedoch nicht Um linear zu sein, kann es sich um x ^ 2 handeln. Die Daten wurden einer Stichprobe entnommen. Es gibt keine perfekte Multikollinearität, sodass zwei Variablen nicht perfekt korrelieren. E (u / x_j) = 0 bedeutet, dass die bedingte Annahme von 0 Null ist, was bedeutet, dass die Variablen x_j keine Informatio Weiterlesen »

Die Standardabweichung von {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Lassen Sie uns eine allgemeine Formel entwickeln, die als bestimmte Standardabweichung gilt von 1, 2, 3, 4 und 5. Wenn wir {1, 2,3, ..., n} haben, müssen wir die Standardabweichung dieser Zahlen finden. Man beachte, dass "Var" (X) = 1 / n summe_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n summe (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 "Var" (X) = 1 ist / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n Summe _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 impliziert "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 impliziert "Var" (X) = ((n + 1) (2 Weiterlesen »

Null Wenn Sie nur eine Zahl oder eine Million Zahlen haben, die genau gleich sind (z. B. alle 25), ist die Standardabweichung Null. Um eine Standardabweichung größer als Null zu haben, müssen Sie eine Probe haben, die Werte enthält, die nicht identisch sind. Zumindest müssen Sie mindestens zwei nicht-äquivalente Werte abtasten, um eine Standardabweichung größer als Null zu haben. hoffentlich hilft das Weiterlesen »

"Teil 1) 0.80164" Teil 2) 0.31125 "Es gibt 5 Schalter, die geöffnet oder geschlossen werden können." "Daher gibt es höchstens 2 ^ 5 = 32 Fälle, die untersucht werden müssen." "Wir können jedoch einige Abkürzungen verwenden:" "Wenn beide 1 und 4 geöffnet sind ODER beide 2 und 5 offen sind, können die aktuellen" "nicht durchlaufen." "Also muss (1 OR 4) AND (2 OR 5) geschlossen sein." "Es gibt jedoch zusätzliche Kriterien:" "Wenn (4 & 2) geöffnet sind, müssen 3 geschlossen werden Weiterlesen »

Standardfehler ist unsere Schätzung für den unbekannten Parameter Sigma (Standardabweichung). Der Standardfehler ist die Quadratwurzel der Varianzschätzung. s.e = sqrt (hat Sigma ^ 2). Dies ist ein Maß für den durchschnittlichen vertikalen Abstand, den eine unserer Beobachtungen von der berechneten Regressionsgeraden hat. Auf diese Weise wird das unbekannte Quantitäts-Sigma geschätzt, dh wie weit wir erwarten würden, dass eine potenzielle Beobachtung von der tatsächlichen Regressionslinie (der Linie, für die wir unsere Schätzung der kleinsten Quadrate erhalten haben) e Weiterlesen »

Die Wahrscheinlichkeit, entweder eine Sieben, eine Zwei oder ein Ass zu zeichnen, beträgt 3/13. Die Wahrscheinlichkeit, entweder ein Ass, eine Sieben oder zwei zu ziehen, ist die gleiche wie die Wahrscheinlichkeit, ein Ass zu zeichnen, plus die Wahrscheinlichkeit von Sieben plus die Wahrscheinlichkeit von Zwei. P = P_ (As) + P_ (Sieben) + P_ (Zwei) Es gibt vier Asse im Deck, daher muss die Wahrscheinlichkeit 4 (die Anzahl der "guten" Möglichkeiten) über 52 (alle Möglichkeiten) sein: P_ (Ass.) ) = 4/52 = 1/13 Da es 4 Zweier und Sieben gibt, können wir dieselbe Logik verwenden, um herauszuf Weiterlesen »

1884 können Sie in der Regel 8 für die Männer 6 und 10 für die Frauen wählen. Fragen Sie mich nicht, warum Sie mehr Frauen haben und Ihr Ausschuss fordert weniger Vertretung, aber das ist eine andere Geschichte. Okay, der Haken ist, dass einer von ihnen sich weigert, mit einem dieser Mädchen zu arbeiten. Diese bestimmte Person kann also nicht mit allen Männern verwendet werden, also subtrahieren wir 1 von 8 und addieren seine Kombinationen zu den insgesamt 7 Auswahlmöglichkeiten 1 am Ende. Fangen wir also mit den anderen Jungs (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 an. Jetzt können diese mit (1 Weiterlesen »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Im Allgemeinen ordnen wir n Elemente, bei denen k verschiedene" "Elemente vorhanden sind, die jeweils" n_i "mal vorkommen, für" i = 1,2 , ..., k ", dann" "haben wir (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!)" Möglichkeiten, sie zu arrangieren. " "Wir müssen also zählen, wie oft die Gegenstände vorkommen:" "Hier haben wir 7 Gegenstände: zwei 579 und eine 6, also" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "Möglichkeiten" " Dies wird als Multinomialkoeffizient bezeichnet. " "D Weiterlesen »

Q_1 = 24 Wenn Sie einen TI-84-Taschenrechner zur Hand haben: Sie können die folgenden Schritte ausführen: Legen Sie zuerst die Zahlen in die richtige Reihenfolge. Dann drücken Sie die Stat-Taste. Dann "1: Edit" und fahren Sie fort und geben Sie Ihre Werte in der Reihenfolge ein. Drücken Sie erneut die stat-Taste, gehen Sie zu "CALC" und drücken Sie "1: 1-Var Stats". Scrollen Sie dann nach unten, bis Sie Q_1 sehen. Dieser Wert ist deine Antwort :) Weiterlesen »

Kleine Stichprobe, Normalverteilung und Sie können Standardabweichung und Mittelwert berechnen, t Statistiken werden verwendet. Bei einer großen Stichprobe hat Z-Statistik (Z-Score) ungefähr eine Standardnormalverteilung. Wenn die Stichprobe klein ist, entsteht die Variabilität in der Verteilung von Z durch Zufall. Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung stärker verteilt wird als die Standardnormalverteilung. Wenn n die Probennummer ist und df = n-1 ist, kann der t-Score (t-Statistik) berechnet werden durch: t = (x - u0) / (s / n ^ 0,5) x = = Stichprobenmittelwert u0 = hypothetischer Weiterlesen »

Die Varianz beträgt Sigma ^ 2 = 15,81 und die Standardabweichung beträgt Sigma ca. 3,98. In einer Binomialverteilung haben wir ziemlich schöne Formeln für den Mittelwert und die Warianz: mu = Np textr und sigma ^ 2 = Np (1-p) Die Varianz ist also sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 · 0,85 · 0,15 = 15,81. Die Standardabweichung ist (wie üblich) die Quadratwurzel der Varianz: Sigma = sqrt (Sigma ^ 2) = sqrt (15,81) ca. 3,98. Weiterlesen »

Farbe (rot) (Sigma ^ 2 = 3,25) Um die Varianz zu ermitteln, müssen wir zuerst den Mittelwert berechnen. Um den Mittelwert zu berechnen, addieren Sie einfach alle Datenpunkte, und dividieren Sie sie durch die Anzahl der Datenpunkte. Die Formel für den Mittelwert mu ist mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Wobei x_k der k-te Datenpunkt ist und n die Anzahl der Daten ist Punkte. Für unseren Datensatz haben wir: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Der Mittelwert ist also mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Um nun die Varianz zu berechnen, ermitteln wir, wie weit di Weiterlesen »

Die Varianz beträgt 27500. Der Mittelwert des Datensatzes ergibt sich aus der Summe der Daten geteilt durch ihre Anzahl, dh (Sigmax) / N. Der Mittelwert ist also 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850. Die Varianz ist gegeben durch (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Daher ist die Varianz 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Weiterlesen »

Populationsabweichung: 56.556 Stichprobenvarianz: 67.867 So berechnen Sie die Varianz: Berechnen Sie den arithmetischen Mittelwert (den Mittelwert). Für jedes Datenwertquadrat die Differenz zwischen diesem Datenwert und dem Mittelwert. Berechnen Sie die Summe der quadrierten Differenzen. Wenn Ihre Daten die gesamte Grundgesamtheit darstellen: 4. Teilen Sie die Summe der quadrierten Differenzen durch die Anzahl der Datenwerte, um die Populationsabweichung zu erhalten. Wenn Ihre Daten nur eine Stichprobe aus einer größeren Population darstellen. 4. Teilen Sie die Summe der quadrierten Differenzen durch 1 wenig Weiterlesen »

Abweichung beträgt 25,14 Daten; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varianz (Sigma ^ 2) ist der Durchschnitt der quadratischen Differenz vom Mittelwert. Der Mittelwert ist (summeD) / 6 = 29/6 - 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4,83) ^ 2 + (6-4,83) ^ 2 + (-2-4,83) ^ 2 + (9-) 4,83) ^ 2 + (5-4,83) ^ 2 + (-1 -4,83) ^ 2} / 6 = 150,83 / 6 ~ 25,14 (2 dp) Varianz beträgt 25,14 [Ans] Weiterlesen »

Abhängig davon, ob die angegebenen Daten als Gesamtpopulation (alle Werte) oder als Stichprobe aus einer größeren Population zu betrachten sind: Populationsvarianz Sigma ^ 2 ~ = 66,7 Stichprobenvarianz s ^ 2 ~ = 77,8 Dies kann unter Verwendung von Standard- in Funktionen eines wissenschaftlichen Rechners oder einer Tabellenkalkulation (siehe unten): ... oder es kann in folgenden Schritten berechnet werden: Bestimmen Sie die Summe der Datenwerte. Teilen Sie die Summe der Datenwerte durch die Anzahl der Datenwerte, um die Werte zu erhalten Mittelwert Für jeden Datenwert den Mittelwert * vom Datenwert abzi Weiterlesen »

Die Varianz des Datensatzes beträgt 6,29. Es ist zu beachten, dass die Varianzformel für Berechnungszwecke 1 / n summe (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n summe (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 ist, wobei n die Gesamtzahl der Werte in ist der angegebene Datensatz. In Ihren angegebenen Daten haben wir n = 7 und die Werte von x_i sind {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Ihre Abweichung ist also 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 +) 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Weiterlesen »

47.9 Ich gehe davon aus, dass Sie die mittlere Populationsvarianz meinen (die Stichprobenvarianz unterscheidet sich geringfügig). Sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Bitte unterscheiden Sie die beiden. Das erste Zeichen sagt "addiere die Quadrate deiner Zahlen", das zweite sagt "addiere zuerst, DANN dann die Summe" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 Sigma ^ 2 = (458 - (1024/6)) / 6 = 47,9 Weiterlesen »

Varianz sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Wir berechnen den arithmetischen Mittelwert zuerst mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Zur Berechnung des Varianz-Sigmas ^ 2 verwenden Sie die Formel Sigma ^ 2 = (Summe (x-mu) ^ 2) / n Sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 Sigma ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Gott segne ... Ich hoffe, die Erklärung ist nützlich. Weiterlesen »

Varianz sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 Berechne den arithmetischen Mittelwert mu zuerst n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 berechnet das Varianz-Sigma ^ 2 unter Verwendung der Varianzformel für das Populations-Sigma ^ 2 = (Summe (x-mu) ^ 2) / n Sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 Sigma ^ 2 = 6903/64 Sigma ^ 2 = 107,8593 Gott segne .. Ich hoffe die Erklärung ist nützlich. Weiterlesen »

211/2 oder 105,5 finden den Mittelwert: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 subtrahieren Sie den Mittelwert von jeder Zahl in den Daten und quadrieren Sie das Ergebnis: -3 - 1 / -2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 den Mittelwert der quadratischen Differenzen ermitteln: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 oder 105,5 Weiterlesen »