Statistiken

Varianz von {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Die Formel für die Varianz s ^ 2 ist Farbe (weiß) ("XXX") s ^ 2 = (Summe (x_i - barx)) / (n- 1) Wenn barx der Mittelwert der Farbe des Probensatzes (weiß) ("XXX") ist, ist der Mittelwert von {3,6,7,8,9} (sumx_i) /5 = 6,6 Weiterlesen »

Sie können es durch paar Schritte herausfinden. Erster Schritt: Finden Sie den Mittelwert Ihrer Zahlen. Nehmen Sie alle Zahlen und subtrahieren Sie den Mittelwert von jeder Zahl. Dann können Sie jede Zahl quadrieren. Vierter Schritt: Sie addieren dann alle Zahlen zusammen. Abschließender Schritt: Teilen Sie den vierten Schritt mit der von Ihnen hinzugefügten Zahl minus 1. Weiterlesen »

Populationsvarianz: Sigma _ ("Pop.") ^ 2 ~ = 32,98 Stichprobenvarianz: Sigma _ ("Sample") ^ 2 ~ = 38.48 Die Antwort hängt davon ab, ob die angegebenen Daten die gesamte Population oder eine Stichprobe aus der Population sein sollen . In der Praxis würden wir einfach einen Taschenrechner, eine Tabellenkalkulation oder ein Softwarepaket verwenden, um diese Werte zu ermitteln. Ein Excel-Arbeitsblatt könnte beispielsweise wie folgt aussehen: (Beachten Sie, dass Spalte F nur die in Spalte D verwendeten integrierten Funktionen dokumentieren soll.) Da es sich bei dieser Übung wahrscheinlich Weiterlesen »

Varianz (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Bevölkerungsdaten: Farbe (weiß) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Summe der Bevölkerungsdaten: Farbe (weiß ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Bevölkerungsgröße: Farbe (weiß) ("XXX") 6 Mittelwert: Farbe (weiß) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Abweichungen vom Mittelwert: Farbe (weiß) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0,5), (10-0,5)} Farbe (weiß) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} Quadrate der Abweichungen vom Mittelwert: Farbe (weiß Weiterlesen »

Varianz "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Berechnen Sie den mittleren Barx - ersten Barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Varianz "" Sigma ^ 2 = (Summe (x-barx) ^ 2) / n "Sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11) ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Gott segne ... Ich hoffe, die Erklärung ist nützlich. Weiterlesen »

Die Populationsvarianz des Datensatzes ist Sigma ^ 2 = 35 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 von der Populationsvarianz um einen Faktor von n // (n-1) abweicht. Die Formel für die Populationsvarianz lautet Sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 wobei mu der Populationsmittelwert ist, der sich aus mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i berechnen lässt. In unserer Bevö Weiterlesen »

2,55 (3s.ff.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} bedeuten: (-7 + 12+ 14+ 8+ -10 + 0 + 14) / 7 = 31/7 Abweichungen jeder Zahl (n-Mittelwert): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 - 10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = Varianz 32/7 = Mittelwert der Abweichungen: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3s.f.) Weiterlesen »

Varianz sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Lösen Sie den mittleren barx ersten barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Solve Variance Sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 Sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Gott segne .... ich hoffe das Erklärung ist nützlich. Weiterlesen »

-140.714286 Die Varianz wird anhand der Formel 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) berechnet. Wenn Sie die Zahlen eingeben, erhalten Sie die folgenden Werte: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Weiterlesen »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Von den gegebenen Werten: n = 6 Zuerst berechnen wir das arithmetische Mittel. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Die Formel für die Varianz nicht gruppierter Daten ist Sigma ^ 2 = (Summe (x-Barx) ^ 2) / n Sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3) ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Gott segne ... Ich hoffe, die Erklärung ist nützlich. Weiterlesen »

Varianz ist 28,472 Der Mittelwert von {9, -4, 7, 10, 3, -2} ist (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6. Für die Varianz von a Serie {x_1.x_2, ..., x_6}, deren Mittelwert barx ist, wird durch (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 gegeben und ist daher 1/6 * ((23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} oder 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150) /36)=28.472 Weiterlesen »

1913/30 Betrachten Sie die Menge "X" der Zahlen 9, 4, -5, 7, 12, -8. Schritt 1: "Mittelwert" = "Summe der X-Werte" / "N (Anzahl der Werte)" = (9 +) 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Schritt 2: Um die Varianz zu ermitteln, subtrahieren Sie den Mittelwert von jedem der Werte: 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 - 8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Schritt 3: Nun werden alle Antworten, die Sie durch Subtraktion erhalten haben, in einem Quadrat dargestellt. (35/6) ^ 2 = 12 Weiterlesen »

Die Verteilung ist eine Exponentialverteilung. k = 2 und E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Die Grenze der Verteilung ist (0, oo). Um k zu finden, gilt int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Weiterlesen »

Angenommen, wir suchen nach einer Populationsvarianz: color (white) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Hier sind die Daten in einem Tabellenkalkulationsformat (natürlich mit den angegebenen Daten gibt es eine Tabellenkalkulation oder einen Taschenrechner) Funktionen, um die Varianz ohne Zwischenwerte zu bestimmen; sie dienen hier nur zur Veranschaulichung). Die Populationsvarianz ist (die Summe der Quadrate der Differenzen der einzelnen Datenwerte vom Mittelwert) Farbe (weiß) ("XXX") geteilt durch (Anzahl der Datenwerte) Nicht, wenn die Daten nur beabsichtigt waren Bei einer Stichp Weiterlesen »

"Abweichung" _ "Pop." ~~ 12.57 In Anbetracht der Ausdrücke: {2,9,3,2,7,7,12} Summe der Ausdrücke: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Anzahl der Ausdrücke: 7 Mittelwert: 42 / 7 = 6 Abweichungen vom Mittelwert: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Abweichungsquadrate vom Mittelwert: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6) ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Summe der Abweichungsquadrate vom Mittelwert: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Populationsvarianz = ("Summe der Quadrate der Abweich Weiterlesen »

3.27 Varianz = sumx ^ 2 / n - (Mittelwert) ^ 2 Mittelwert = Summe (x) / n wobei n in der Anzahl der Terme = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27) ) / 7 = 3,857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varianz = 127/7 - (3,857) ^ 2 = 3,27 Weiterlesen »

Sigma ^ 2 = 18,8 Mittel = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 Mittel = 58 n = 5 63 x - Mittel = 63 - 58 = 5 (x - Mittel) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - Mittel = 54 - 58 = -4 (x - Mittel) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - Mittel = 62 - 58 = 4 (x - Mittel) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - Mittel = 59 - 58 = 1 (x - Mittel) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - Mittel = 52 - 58 = -6 (x - Mittel) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - Mittelwert) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 Sigma ^ 2 = (Sigma (x - Mittelwert) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Weiterlesen »

Varianz (Bevölkerung): Sigma ^ 2 ~ 20,9 Populationsvariante (Farbe (Schwarz) (Sigma ^ 2)) ist der Durchschnitt der Quadrate der Unterschiede zwischen jedem Bevölkerungsdatenelement und dem Bevölkerungsmittelwert. Für eine Bevölkerung {d_1, d_2 , d_3, ...} der Größe n mit einem Mittelwert von mu sigma ^ 2 = (Summe (d_i - mu) ^ 2) / n Weiterlesen »

Siehe unten. Die Standardnormale ist die Normaleinstellung, bei der mu, sigma = 0,1 ist, sodass wir die Ergebnisse vorher kennen. Das PDF für den Standardnormal lautet: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Es hat einen Mittelwert: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 It folgt: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Verwenden Sie diesmal IBP: Var (z) Weiterlesen »

Var = Sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx, das geschrieben werden kann als: Sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Ich gehe davon aus, dass diese Frage bedeuten sollte, dass f (x) = 3x ^ ist 2 für -1 <x <1; 0 "sonst" Finden Sie die Abweichung? Var = Sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Expand: Sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2 mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 ersetze Sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx-mu ^ Weiterlesen »

"b)" 7/16 "Das entgegengesetzte Ereignis ist, dass das Minimum"> = 1/4 "ist. Es ist einfacher, dieses Ereignis zu berechnen, wenn wir einfach" "angeben, dass x und y beide"> = 1/4 sein müssen " dann." "Und die Chancen dafür sind einfach" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Weiterlesen »

= 0.999979973 "Das komplementäre Ereignis ist einfacher zu berechnen." "Wir berechnen also die Wahrscheinlichkeit, mehr als 18 Köpfe zu bekommen." "Dies ist gleich der Wahrscheinlichkeit," 19 Köpfe zu bekommen ", zuzüglich der Wahrscheinlichkeit," 20 Köpfe zu bekommen. " "Wir wenden die Binomialverteilung an." P ["19 Köpfe"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 Köpfe"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "mit C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(Kombinationen)" => P ["19 oder 20 Köpfe"] = (20 + 1) (1/2) ^ 2 Weiterlesen »

Z = -1.5 Da wir wissen, dass die zum Abschluss des Tests erforderliche Zeit normal verteilt ist, können wir den Z-Score für diese bestimmte Zeit ermitteln. Die Formel für einen z-Score lautet z = (x - mu) / Sigma, wobei x der beobachtete Wert ist, mu der Mittelwert und Sigma die Standardabweichung ist. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Die Zeit des Schülers liegt 1,5 Standardabweichungen unter dem Mittelwert. Weiterlesen »

Siehe unten. Der R ^ 2-Wert gibt im Wesentlichen an, wie viel Prozent der Abweichung in Ihrer Antwortvariablen durch die Abweichung in Ihrer erklärenden Variablen berücksichtigt wird. Sie liefert ein Maß für die Stärke einer linearen Assoziation. In dieser Situation ist R ^ 2 = 0,7569. Multipliziert man diese Dezimalzahl mit 100, so finden wir, dass 75,69% der Variation des Energieinhalts eines Chip-Pakets durch Variationen in ihrem Fettgehalt erklärt werden können. Dies bedeutet natürlich, dass 24,31% der Variation des Energieinhalts durch andere Faktoren verursacht wird. Weiterlesen »

Der Z - Score für das 98 -% - Konfidenzintervall beträgt 2,33. Hälfte von 0,98 = 0,49 Diesen Wert finden Sie im Bereich unter Normalkurventabelle. Der nächste Wert ist 0,4901. Sein Z-Wert ist 2,33 Weiterlesen »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Die Standardnormalverteilung konvertiert einfach die Datengruppe in unserer Häufigkeitsverteilung so, dass der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 beträgt Wir können verwenden: z = (x-mu) / Sigma, vorausgesetzt wir haben Sigma, aber hier haben wir stattdessen SD = s; z = (x - mu) / (s / sqrt (n)); wo n die Stichprobengröße ist ... Weiterlesen »

Der Z-Score ist -0,866 der Z-Score der Variablen x mit dem mittleren mu, und die Standardabweichung Sigma ist gegeben durch (x-mu) / (Sigma / sqrtn). Als mu = 55 gilt Sigma = 2, n = 3 und x = 56 Der Z-Score ist (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2 = 0,866 Weiterlesen »

Z = 0 Ich habe meine eigenen Zweifel an der Korrektheit des Problems. Die Stichprobengröße beträgt 5. Es ist angebracht, die t-Bewertung zu ermitteln. Die z-Bewertung wird nur berechnet, wenn die Stichprobengröße> = 30 ist. Wenn einige Statistiker glauben, dass die Bevölkerungsverteilung normal ist, verwenden Sie die z-Bewertung, auch wenn die Stichprobengröße weniger als 30 ist. Sie haben nicht explizit angegeben, für welche Verteilung Sie möchten z berechnen Es kann sich um eine beobachtete Verteilung oder um eine Stichprobenverteilung handeln. Da Sie die Frage gestell Weiterlesen »

Z-score ist -26,03 z-score von variablem x mit mittlerem mu, und die Standardabweichung sigma ist gegeben durch (x-mu) / (sigma / sqrtn). Als mu = 35 gilt sigma = 5, n = 57 und x = 13 z-score ist (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5 = 26.03 Weiterlesen »

Die Antwort lautet z = 0,05 in einer Normalverteilung. Um dieses Problem zu lösen, benötigen Sie für die Normalverteilung Zugriff auf eine Z-Tabelle (auch "Standardnormaltabelle" genannt). Es gibt eine gute auf Wikipedia. Wenn Sie nach dem Wert von z fragen, bei dem sich 52% der Daten zu seiner Linken befinden, ist es Ihr Ziel, einen z-Wert zu finden, bei dem der kumulative Bereich bis zu dem Wert von z 0,52 beträgt. Daher benötigen Sie eine kumulative Z-Tabelle. Suchen Sie den Eintrag in der kumulativen z-Tabelle, der angibt, wo ein bestimmter Wert von z einer Ausgabe in der Tabelle von Weiterlesen »

0,38. Bitte sehen Sie sich die unten stehende Tabelle an. Im Allgemeinen muss man entweder eine solche Tabelle oder ein Computerprogramm verwenden, um die mit einem bestimmten CDF verknüpfte z-Bewertung zu bestimmen, oder umgekehrt. Um diese Tabelle zu verwenden, suchen Sie den gewünschten Wert, in diesem Fall 0,65. Die Reihe zeigt die Einsen und den zehnten Platz und die Spalte zeigt den Hundertsten Platz. Für 0,65 können wir also sehen, dass der Wert zwischen 0,38 und 0,39 liegt. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Weiterlesen »

Insgesamt halte ich die Entscheidung für ein Balken- oder Kreisdiagramm für eine persönliche Entscheidung. Wenn Sie Diagramme als Teil einer Präsentation verwenden, konzentrieren Sie sich auf die gesamte Story, die Sie mit den Grafikdiagrammen und Bildern teilen möchten. Im Folgenden finden Sie die abgekürzte Richtlinie, die ich zur Beurteilung der Verwendung eines Balken- oder Tortendiagramms verwende: Balkendiagramm, wenn Sie die Tendenz der Leistung (z. B. über die Zeit) feststellt. Tortendiagramm, wenn Sie die Verteilung des gesamten Beispiels zeigen Gib dein Geld aus. Und diesen Mona Weiterlesen »

P (2,3,5 oder 7) = 1/2 (Wahrscheinlichkeit der Landung auf einer Primzahl) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Wahrscheinlichkeit, nicht auf einer Primzahl zu landen) (Angenommen, 1-8 bedeutet beides sind enthalten) Die Liste enthält 4 Primzahlen von insgesamt 8 Zahlen. Daher ist die Wahrscheinlichkeit die Anzahl günstiger Ergebnisse (4), geteilt durch die möglichen Gesamtergebnisse (8). Das entspricht der Hälfte. Die Wahrscheinlichkeit des Komplements eines Ereignisses beträgt P_c = 1 - P_1. Das Komplement der Primzahl ist {1, 4, 6, 8}. Dies ist keine Menge von zusammengesetzten Zahlen (da 1 weder als Primzahl n Weiterlesen »

Die Antwort lautet 14. Wählen Sie 6. Das heißt: 3003 Die Formel zum Berechnen der Anzahl von Möglichkeiten, k Dinge aus n Elementen auszuwählen, lautet (n!) / [K! (N-k)!] Wo ein! bedeutet die Fakultät von a. Die Fakultät einer Zahl ist einfach das Produkt aller natürlichen Zahlen von 1 bis zu der angegebenen Zahl (die Zahl ist im Produkt enthalten). Die Antwort lautet also (14!) / (6! 8!) = 3003 Weiterlesen »

1. Alle Wahrscheinlichkeiten existieren in einem Kontinuum von 0 bis 1. 0 ist ein unmögliches Ereignis und 1 ist ein bestimmtes Ereignis. Einige Eigenschaften von Wahrscheinlichkeiten sind, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis NICHT auftritt, 1 minus der Wahrscheinlichkeit des Ereignisses ist. Da die gesamte Häufigkeitsverteilung ALLE möglichen Ergebnisse enthält, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Ereignis innerhalb dieser Häufigkeitsverteilung befindet, sicher oder 1. Weiterlesen »

1) Die Wahrscheinlichkeit ist 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. 2) Die Wahrscheinlichkeit beträgt 0,9xx0,92xx0,12 = 0,09936 = 9,936%. Die Rückweisungsraten der drei Abteilungen betragen 0,1, 0,08 bzw. 0,12. Dies bedeutet 0,9, 0,92 und 0,88 ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Serum den Test in jeder Abteilung separat besteht. Die Wahrscheinlichkeit, dass das Serum die erste Prüfung besteht, beträgt 0,9. Die Wahrscheinlichkeit, dass die zweite Prüfung nicht bestanden wird, beträgt 0,08. Daher ist die bedingte Wahrscheinlichkeit 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. Damit das Serum von der dritten Abteilung abgewie Weiterlesen »

Irgendwo zwischen 0% und knapp unter 50% Wenn alle Werte in einem Datensatz der Größe 2N + 1 verschieden sind, dann N / (2N + 1) * 100%. Wenn die Elemente des Datensatzes aufsteigend angeordnet sind, dann Der Median ist der Wert des mittleren Elements. Bei einem großen Datensatz mit unterschiedlichen Werten liegt der Prozentsatz der Werte unter dem Median knapp unter 50%. Betrachten Sie den Datensatz [0, 0, 0, 1, 1].Der Median ist 0 und 0% der Werte liegen unter dem Median. Weiterlesen »

0.420175 = P ["5 Tore auf 6 Schüsse"] + P ["6 Tore auf 6 Schüsse"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Weiterlesen »

0.2252 "Es gibt insgesamt 5 + 7 + 8 = 20 Buntstifte." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Erläuterung:" "Da wir ersetzen, sind die Chancen, einen blauen Wachsmalstift zu zeichnen, jeweils 5/20. Wir sagen aus, dass wir 4 mal ein blaues" "und dann 11 mal kein blaues Zeichen zeichnen. 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. "Natürlich müssen die blauen nicht zuerst gezeichnet werden," "also gibt es C (15,4) -Methoden, um sie zu zeichnen, also multiplizieren wir uns mit C (15,4)." "und C (15,4)" = (1 Weiterlesen »

Es gibt verschiedene Arten von Durchschnittswerten, aber normalerweise wird angenommen, dass es sich um das arithmetische Mittel handelt. Der Median, auch als "Durchschnitt" betrachtet, wird anders berechnet. Betrachten wir diese Liste von Zahlen, die der Bequemlichkeit halber dienen. werden in numerischer Reihenfolge aufgeführt: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Um das arithmetische Mittel zu erhalten, addieren Sie die Zahlen, um die Summe zu erhalten. Zählen Sie die Zahlen, um die Anzahl zu ermitteln. Teilen Sie die Summe durch die Zählung, um das arithmetische Mittel zu erhalten. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + Weiterlesen »

Siehe unten :) Um den Durchschnitt einer Menge von Zahlen zu ermitteln, addieren Sie zuerst alle Zahlen in der Gruppe und teilen sie dann durch die Gesamtzahl der Zahlen. Angenommen, Ihr Set besteht beispielsweise aus den folgenden: 32,40,29,45,33,33,38,41 Sie würden sie zusammenrechnen: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Nun haben Sie würde die Gesamtzahl 290 nehmen und durch die Gesamtzahl der Zahlen dividieren, für unseren Fall haben wir insgesamt 8 Zahlen. 290/8 = 36,25 Unser Durchschnitt ist 36,25 Weiterlesen »

"Continuous" haben keine Lücken. "Discrete" hat unterschiedliche Werte, die durch "no value" -Bereiche getrennt sind. Kontinuierlich kann so etwas wie die Höhe sein, die in einer Population "kontinuierlich" ohne besondere Einschränkungen variieren kann. "Diskret" kann Entscheidungen oder Ergebnisse eines Tests sein - entweder "ist" oder "ist nicht" - es gibt keine Abstufungen oder "Kontinuität" zwischen den Entscheidungen. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Weiterlesen »

Die deskriptive Statistik beinhaltet die Beschreibung gegebener Stichprobendaten, ohne die Bevölkerung zu beurteilen. Beispiel: Der Mittelwert der Stichprobe kann aus der Stichprobe berechnet werden und ist eine beschreibende Statistik. Folgerungsstatistiken ziehen auf Basis der Stichprobe eine Schlussfolgerung über die Bevölkerung. B. daraus schließen, dass die Mehrheit der Menschen einen Kandidaten unterstützt (auf der Grundlage einer bestimmten Stichprobe). Beziehung: Da wir keinen Zugang zur gesamten Bevölkerung haben, verwenden wir deskriptive Statistiken, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Weiterlesen »

Der Chi-Quadrat-Test analysiert kategoriale Daten. Der Chi-Quadrat-Test analysiert kategoriale Daten. Dies bedeutet, dass die Daten gezählt und in Kategorien unterteilt wurden. Es funktioniert nicht mit parametrischen oder kontinuierlichen Daten. Es wird geprüft, wie gut die beobachtete Verteilung der Daten mit der erwarteten Verteilung übereinstimmt, wenn die Variablen unabhängig sind. Weiterlesen »

Der Modus erhöht sich ebenfalls um die gleiche Anzahl. Es gibt einen Datensatz: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Sei m ein Modus dieser Menge. Wenn Sie jedem Wert eine Zahl n hinzufügen, ändert sich die Anzahl der Zahlen nicht. Nur die Zahlen ändern sich. Wenn also eine Zahl m die meisten Vorkommen hat (m ist der Modus), wird nach dem Hinzufügen einer Zahl m + n am meisten angezeigt Vorkommen (es kommt an den gleichen Stellen im Satz vor wie m in der ersten). Weiterlesen »

Detail in der Erklärung zum Beispiel: Münzwurf generell sollte die Möglichkeit von Schwanz und Kopf 50% betragen, aber tatsächlich könnten es 30% Kopf & 70% Schwanz oder 40% Kopf & 60% Schwanz oder ...... aber mehr sein Mal, wenn Sie das Experiment durchführen => Die Probe ist größer (normalerweise höher als 30) durch CLT (Zentraler Grenzwertsatz), schließlich konvergiert sie zu 50% und 50% Weiterlesen »

Wenn Sie zu viele verschiedene Werte haben. Beispiel: Angenommen, Sie messen die Höhe von 2000 erwachsenen Männern. Und Sie messen auf den nächsten Millimeter. Sie haben 2000 Werte, die meisten davon sind unterschiedlich. Wenn Sie nun einen Eindruck von der Höhenverteilung in Ihrer Population vermitteln möchten, müssen Sie diese Messungen in Klassen gruppieren, beispielsweise 50-mm-Klassen (unter 1,50 m, 1,50- <1,55 m, 1,55 - <. 160 m usw.). Es gibt deine Klassengrenzen. Jeder von 1.500 bis 1.549 wird in einer Klasse sein, jeder von 1.550 bis 1.599 wird in der nächsten Klasse usw. s Weiterlesen »

Wenn Sie: 1) nicht jedes Detail Ihres Modells kennen; 2) es lohnt sich nicht, alle Details zu modellieren; 3) Das System, das Sie haben, ist von Natur aus zufällig. Zuallererst sollten wir definieren, was "zufällige Effekte" sind. Zufällige Effekte sind alles, was intern oder extern das Verhalten Ihres Systems beeinflusst, z. Stromausfälle in einem Stadtnetz. Die Menschen sehen sie anders, z. Menschen aus der Ökologie nennen sie gerne Katastrophen, den Fall des Blackouts oder die Bevölkerungsgruppe. Im Fall der Stadt wäre es ein Anstieg des Energieverbrauchs, der die Spannung de Weiterlesen »

A) 0,351087 b) 7,2 c) 0,056627 P [Summe ist 8] = 5/36 Da es 5 mögliche Kombinationen gibt, um 8 zu werfen: (2,6), (3,5) ), (4,4), (5,3) und (6,2). " "a) Dies ist gleich der Wahrscheinlichkeit, dass wir 7 Mal hintereinander eine Summe von" "8 haben, und diese sind" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0,351087 "b ) 36/5 = 7,2 c) P [x = 8 | x> = 2] = (P [x = 8, x> = 2]]) / (P [x> = 2) ]) = (P [x = 8]]) / (P [xx = 2]]) P [x = 8] = 0,351087 * (5/36) = 0,048762 P [[x] = 2 ]] P [erste Summe nicht 8]] = 31/36 => P [x = 8 x = 2]] = 0,048762 · 36/31 = 0,056627 Weiterlesen »

4.1051 * 10 ^ -7% für 2 Rottöne, 1 Gelb ohne Ersatz; 3.7037 x 10 ^ -7% für 2 rote, 1 gelbe mit Ersatz Ersetzen Sie zunächst eine Gleichung, die Ihr Wortproblem darstellt: 10 rote Scheiben + 10 grüne Scheiben + 10 gelbe Scheiben = 30 Scheiben insgesamt 1) Ziehen Sie 2 rote Scheiben und 1 gelbe Scheibe in Folge, ohne sie zu ersetzen. Wir erstellen Bruchteile, wobei der Zähler die Scheibe ist, die Sie zeichnen, und der Nenner die Anzahl der im Beutel verbleibenden Scheiben ist. 1 ist eine rote Scheibe und 30 die Anzahl der verbleibenden Scheiben. Wenn Sie Discs herausnehmen (und nicht austauschen Weiterlesen »

31 Zuerst ein paar Definitionen: Der Median ist der mittlere Wert einer Zahlengruppe. Der Durchschnitt ist die Summe einer Zahlengruppe geteilt durch die Anzahl der Zahlen. Wenn Sie dies durcharbeiten, wird klar, dass es das Ziel dieser Übung ist, die verschiedenen Mediane zu erhöhen. Wie machen wir das? Das Ziel ist es, die Zahlenmengen so anzuordnen, dass die mittleren Werte jeder Menge so hoch wie möglich sind. Beispielsweise ist der höchstmögliche Median 41, wobei die Zahlen 42, 43, 44 und 45 höher sind als sie und eine Gruppe von vier Zahlen niedriger ist. Unser erster Satz besteht dann a Weiterlesen »

48 mal Anzahl der Male, von denen erwartet wird, dass sie den Ball schlägt = P times "Gesamtanzahl der Schläger" = 3/5 mal 80 = 3 / stornieren5 mal cancel80 ^ 16 = 3 mal 16 = 48 mal Weiterlesen »

"Siehe Erklärung" "Wir nehmen eine Zeitspanne mit der Länge" t ", bestehend aus n Teilen" Delta t = t / n ". Angenommen, die Chance für ein erfolgreiches Ereignis" "in einem Stück ist" p ", dann die Gesamtzahl der Ereignisse in den n "" Zeitstücken ist binomisch verteilt nach: p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "mit" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(Kombinationen)" "Nun lassen wir" n-> oo ", also" p-> 0 , "aber" n * p = lambda "Also ersetzen wir" Weiterlesen »

"Siehe Erklärung" "y ist Standardnormal (mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 1)" "Wir verwenden diese Tatsache." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] Wir suchen nun die z-Werte in einer Tabelle für z-Werte für z = 2 und z = -1. Wir erhalten 0,9772 "und" 0,1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 2) var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 Hier haben wir var = 1 und mean = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 3) P [Y <= a | B] = (P [Y <= a UND B]) / (P [B]) P [B] = 0,8413 - 0,1587 = 0,6826 (z-Wertetabelle) P [Y Weiterlesen »

M + -ts Wobei t der t-Wert ist, der dem von Ihnen gewünschten Konfidenzintervall zugeordnet ist. [Wenn Ihre Stichprobengröße größer als 30 ist, werden die Grenzwerte mit mu = bar x + - (z xx SE) angegeben.] Berechnen Sie den Stichprobenmittelwert (m) und die Stichprobenpopulation (en) anhand der Standardformeln. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) summe (x_n-m) ^ 2) Wenn Sie eine normal verteilte Population von iid (unabhängige identisch verteilte Variablen mit endlicher Varianz) mit ausreichender Anzahl für die annehmen gilt der mittlere Grenzwertsatz (beispielsweise N> 35), dann w Weiterlesen »

Der Median. Bei einer extremen Punktzahl wird der Wert auf die eine oder andere Seite verschoben. Es gibt drei Hauptindikatoren der zentralen Tendenz: Mittelwert, Median und Modus. Der Median ist der Wert in der Mitte einer Datenverteilung, wenn diese Daten vom niedrigsten zum höchsten Wert organisiert sind. Es ist das Verhältnis des Mittelwerts zum Median, der am häufigsten verwendet wird, um einen Versatz in den Daten zu identifizieren. http://www.thoughtco.com/massnahmen-der-zentrale-abhängigkeit-3026706 Weiterlesen »

Der arithmetische Mittelwert ist der richtige Ausgleichspunkt. Der arithmetische Mittelwert ist der richtige Ausgleichspunkt. Dies liegt daran, dass sich die Summe der positiven Abweichungen und negativen Abweichungen aus dem arithmetischen Mittelwert gegenseitig aufheben. Weiterlesen »

Der Median ist weniger von Ausreißern betroffen als der Mittelwert. Der Median ist weniger von Ausreißern betroffen als der Mittelwert. Nehmen wir diesen ersten Datensatz ohne Ausreißer als Beispiel: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Der Mittelwert beträgt 25,43 und der Median ist 26. Der Mittelwert und der Median sind relativ ähnlich. In diesem zweiten Datensatz mit einem Ausreißer gibt es einen größeren Unterschied: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Der Mittelwert ist 22,71 und der Median ist 26. Der Median ist in diesem Beispiel überhaupt nicht von dem Ausreißer betroffen . Weitere Inf Weiterlesen »

"Sie haben es richtig verstanden!" "Ich kann bestätigen, dass Ihr Ansatz völlig korrekt ist." Fall 1: Schalter 3 offen (Wahrscheinlichkeit 0,3): 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 Fall 2: Schalter 3 geschlossen (Wahrscheinlichkeit 0,7): (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 "Also die Gesamtwahrscheinlichkeit für Die Schaltung, die der Strom durchlaufen kann, ist: 0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Weiterlesen »

1) 0,180447 2) 0,48675 3) 0,37749 "Poisson: Die Wahrscheinlichkeit für k Ereignisse in einer Zeitspanne t ist" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Hier haben wir keine weitere Angabe der Zeitspanne, also nehmen wir t = 1, lambda = 2. => P ["k events"] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!) "1) P [3 Ereignisse]] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447 2) (6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "ist die Bruchfläche des kleineren Kreises im Vergleich zum größeren." "Die Wahrscheinlichkeit, dass ein in den größeren Kreis (BC) fallender Meteor in den Weiterlesen »

Kategoriale Daten haben Werte, die nicht auf offensichtliche und zwingende Weise angeordnet werden können. Gender ist ein Beispiel. Männlich ist nicht weniger oder mehr als weiblich. Augenfarbe ist die andere in Ihrer Liste. Briefnoten sind Klassendaten: Es gibt eine zwingende Reihenfolge: Sie müssen sie von hoch nach niedrig (oder von niedrig nach hoch) bestellen. Bei den anderen Beispielen, die Sie erwähnen, handelt es sich um mehr oder weniger kontinuierliche Daten: Es gibt viele mögliche Werte, die Sie in Klassen gruppieren können, aber Sie haben eine bestimmte Wahl in Bezug auf die Klasse Weiterlesen »

14,7 "Rollen" P ["alle Zahlen geworfen"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 oder 6 nicht geworfen"] P ["A oder B oder C oder D oder E oder F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A und B] - P [A und C] .... + P [A und B und C] + ... "Hier ist dies: P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ nP = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Das Negative davon ist unsere Wahrscheinlichkeit." Summe n * a ^ Weiterlesen »

Denn bei der Beschreibung eines Datensatzes ist unser Hauptinteresse in der Regel der zentrale Wert der Verteilung. In der deskriptiven Statistik erklären wir die Eigenschaften einer Reihe von Daten - wir ziehen keine Rückschlüsse auf die größere Bevölkerung, aus der die Daten stammen (das ist Inferenzstatistik). Dabei lautet unsere Hauptfrage in der Regel "Wo ist das Zentrum der Verteilung". Um diese Frage zu beantworten, verwenden wir normalerweise je nach Datentyp entweder den Mittelwert, den Median oder den Modus. Diese drei zentralen Tendenzmaße geben den zentralen Punkt an Weiterlesen »

"Siehe Erklärung" "Da" Varianz = "E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2", was hier ist: "1 - 1 ^ 2 = 0", "" gibt es keine Varianz. "" bedeutet, dass alle Werte von X gleich dem Mittelwert E (X) = 1 sind. Also ist X immer 1. Daher ist X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Weiterlesen »

"Antwort D)" "Es ist die einzige logische Antwort, die anderen sind unmöglich." "Dies ist das Ruinenproblem des Spielers." "Ein Spieler beginnt mit k Dollar." "Er spielt, bis er G-Dollar erreicht oder auf 0 zurückfällt." p = "Chance, dass er 1 Dollar in einem Spiel gewinnt." q = 1 - p = "Chance, dass er in einem Spiel 1 Dollar verliert." "Nennen Sie" r_k "die Wahrscheinlichkeit (Chance), dass er ruiniert wird." "Dann haben wir" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, mit "1 <= k <= G-1& Weiterlesen »

Z = 2.33 Sie müssen dies in einer Z-Score-Tabelle nachschlagen (z. B. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) oder eine numerische Implementierung der inversen Normalen verwenden Verteilung kumulative Dichtefunktion (z. B. Norm in Excel). Da Sie das 98% -ige Intervall wünschen, das Sie auf jeder Seite von + -z um 1% erhöhen möchten, suchen Sie nach 99% (0,99), um dies zu erhalten. Der nächstliegende Wert für 0,99 in der Tabelle ergibt z = 2,32 in der Tabelle (2,33 in Excel). Dies ist Ihre Z-Bewertung. Weiterlesen »

Ein R-Quadrat zeigt an, wie gut die beobachteten Daten zu den erwarteten Daten passen, aber es gibt Ihnen nur Informationen über die Korrelation. Ein R-Quadrat-Wert gibt an, wie gut Ihre beobachteten Daten oder die erfassten Daten zu einem erwarteten Trend passen. Dieser Wert gibt die Stärke der Beziehung an, aber wie bei allen statistischen Tests gibt es nichts, was die Ursache der Beziehung oder ihre Stärke angibt. Im folgenden Beispiel sehen wir, dass der Graph links keine Beziehung hat, wie durch einen niedrigen R-Quadrat-Wert angezeigt wird. Der Graph auf der rechten Seite hat eine sehr starke Beziehung Weiterlesen »

Weil der Unterschied nicht definiert ist. In Ordinal-Daten können Datenwerte geordnet werden, d. H. Wir können herausfinden, ob A <B ist oder nicht. Zum Beispiel: Die Option "sehr zufrieden" ist in einer Umfrage größer als "etwas zufrieden". Den numerischen Unterschied zwischen diesen beiden Optionen können wir jedoch nicht finden. Die Standardabweichung ist definiert als die durchschnittliche Differenz der Werte vom Mittelwert, die für Ordnungsdaten nicht berechnet werden kann. Weiterlesen »

Proben werden verwendet, wenn es nicht praktikabel ist, Daten über eine gesamte Population zu sammeln. Vorausgesetzt, eine Stichprobe ist unparteiisch (zum Beispiel würde das Sammeln von Daten von Personen, die aus dem Waschraum der Damen kommen, keine unparteiische Stichprobe der Bevölkerung eines Landes sein). Eine relativ große Stichprobe spiegelt normalerweise die Merkmale der gesamten Bevölkerung wider. Statistiker verwenden Stichproben, um Aussagen oder Vorhersagen über die allgemeinen Merkmale einer Bevölkerung zu treffen. Weiterlesen »

Weil es einen Unterschied in der Art der Daten gibt, die Sie präsentieren. In einem Balkendiagramm vergleichen Sie kategoriale oder qualitative Daten. Denken Sie an Dinge wie Augenfarbe. Es gibt keine Reihenfolge in ihnen, als wäre Grün nicht größer als Braun. Sie könnten sie in beliebiger Reihenfolge zusammenstellen. In einem Histogramm sind die Werte quantitativ, dh sie können in geordnete Gruppen unterteilt werden. Denken Sie an die Höhe oder das Gewicht, wo Sie Ihre Daten in Klassen wie "unter 1,50 m", "1,50-1,60 m" usw. einordnen. Diese Klassen sind verbunden Weiterlesen »

Siehe unten meine Gedanken: Die allgemeine Form für eine binomische Wahrscheinlichkeit lautet: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Die Frage ist Warum Brauchen wir diesen ersten Begriff, den kombinierten Begriff? Lassen Sie uns ein Beispiel bearbeiten und dann wird es klar. Schauen wir uns die binomische Wahrscheinlichkeit an, eine Münze dreimal zu werfen. Setzen wir die Köpfe auf p und nicht auf ~ p (beide = 1/2). Wenn wir den Summationsprozess durchlaufen, werden die 4 Terme der Summation gleich 1 sein (im Wesentlichen finden wir alle möglichen Ergebnisse und daher ist die Wahrscheinli Weiterlesen »

83% Zuerst schreiben wir P (70 <X <110). Dann müssen wir es korrigieren, indem wir Grenzen setzen. Dazu nehmen wir die nächsten 0,5, ohne darüber zu gehen, also: P (69,5 <= Y <= 109,5) Als Z-Score verwenden wir: Z = (Y-mu) / Sigma P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3,05 <= Z <= 0,95) P (Z <= 0,95) -P (Z <= - 3,05) P (Z <= 0,95) - (1-P (Z <= 3,05)) 0,8289- (1-0,9989) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~~ 83% Weiterlesen »

A) 0,08523 b) 0,88913 c) 0,28243 Wir haben eine Binomialverteilung mit n = 12, p = 0,1. a) C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 mit C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) (Kombinationen) b) 0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10 = 0,9 ^ 10 * (0,9 ^ 2 + 12 * 0,1 * 0,9 + 66 * 0,1 ^) 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 c) 0,9 ^ 12 = 0,28243 Weiterlesen »

Ein Maß für die zentrale Tendenz ist ein Wert, der die Gesamtbevölkerung darstellen kann und wie die zentrale Schwerkraft wirkt, auf die sich alle anderen Werte hin bewegen. Standardabweichung - wie der Name schon sagt, ist ein Maß für die Abweichung. Abweichung bedeutet Veränderung oder Entfernung. Auf die Veränderung folgt jedoch immer das Wort "von". Daher ist die Standardabweichung ein Maß für die Änderung oder den Abstand von einem Maß für die zentrale Tendenz - was normalerweise der Mittelwert ist. Daher unterscheidet sich die Standardabweichung vo Weiterlesen »

Siehe unten :) Der Mittelwert ist keine gute Messung der zentralen Tendenz, da er jeden Datenpunkt berücksichtigt. Wenn Sie Ausreißer wie in einer vertieften Verteilung haben, wirken sich diese Ausreißer auf den Mittelwert aus. Ein Ausreißer kann den Mittelwert nach unten oder nach oben ziehen. Deshalb ist der Mittelwert kein gutes Maß für die zentrale Tendenz. Stattdessen wird der Median als Maß für die zentrale Tendenz verwendet. Weiterlesen »

Denn die Abweichung berechnet sich aus den Abweichungen vom Mittelwert, die bei einer Übersetzung gleich bleiben. Die Varianz wird als Erwartungswert E [(x-mu) ^ 2] definiert, wobei mu der Mittelwert ist. Wenn der Datensatz übersetzt wird, werden alle Datenpunkte um den gleichen Betrag verschoben. X_i -> x_i + a Der Mittelwert verschiebt sich ebenfalls um den gleichen Betrag mu -> mu + a, sodass die Abweichungen vom Mittelwert gleich bleiben: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Weiterlesen »

SSReg le SST Beachten Sie, dass R ^ 2 = ("SSReg") / (SST), wobei SST = SSReg + SSE und wir wissen, dass die Summe der Quadrate immer ge 0 ist. SSE ge 0 impliziert also SSReg + SSE und SSReg impliziert SST und SSReg impliziert (SSReg) / (SST) le 1 impliziert R ^ 2 le 1 Weiterlesen »

Es wären höchstens 3 Leute in der Leitung. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9. Damit wäre P (X <= 3) = 0,9 Seien Sie jedoch einfacher, die Komplimentregel zu verwenden, da Sie einen Wert haben, an dem Sie nicht interessiert sind. Sie können ihn also einfach von der Gesamtwahrscheinlichkeit abnehmen. als: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9. Somit ist P (X <= 3) = 0,9 Weiterlesen »

Dies ist eine entweder ODER Situation. Sie können die Wahrscheinlichkeiten hinzufügen. Die Bedingungen sind exklusiv, das heißt: Sie dürfen nicht 3 UND 4 Personen in einer Reihe haben. Es gibt entweder 3 oder 4 Personen in einer Reihe. Addieren Sie also: P (3 oder 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Überprüfen Sie Ihre Antwort (wenn Sie während des Tests noch Zeit haben), indem Sie die entgegengesetzte Wahrscheinlichkeit berechnen: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Und dies und Ihre Antwort summieren sich auf 1,0, wie sie sollten. Weiterlesen »

Die erwartete Anzahl kann in diesem Fall als gewichteter Durchschnitt angesehen werden. Dies lässt sich am besten erreichen, indem die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Zahl durch diese Zahl summiert wird. In diesem Fall also: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Weiterlesen »

Ich glaube, Sie meinen entweder "Sie werfen eine Münze dreimal" oder "Sie werfen drei Münzen". X wird als Zufallsvariable bezeichnet, denn bevor wir die Münzen umdrehen, wissen wir nicht, wie viele Köpfe wir bekommen werden. Wir können jedoch zu allen möglichen Werten für X etwas sagen. Da jeder Münzschlag unabhängig von anderen Würfeln ist, sind die möglichen Werte der Zufallsvariablen X {0, 1, 2, 3}, dh es könnten 0 Köpfe erhalten werden oder 1 Kopf oder 2 Köpfe oder 3 Köpfe. Versuchen Sie es mit einem anderen, bei dem Sie  Weiterlesen »

44% Chance, einen Apfel auszuwählen In der Speisekammer gibt es: 4 Äpfel und 5 Bananen, so dass sich insgesamt 9 Früchte ergeben. Dies kann als 4 + 5 = 9 ausgedrückt werden. Sie möchten herausfinden, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Apfel ausgewählt wird. Es gibt 4 Äpfel aus den insgesamt 9 Früchten. Dies kann ausgedrückt werden als: 4/9 4/9 = 0,44444444444 Es besteht eine Chance von 44%, dass er einen Apfel auswählt. Weiterlesen »

0.5 oder 1/2 WENN wir eine faire Münze haben, gibt es zwei Möglichkeiten: Kopf oder Zahl Beide haben gleiche Chancen. Sie teilen also die günstigen Chancen ("Erfolg") S durch die Gesamtzahl der Chancen T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Ein weiteres Beispiel: Wie hoch ist die Chance, mit einem normalen Würfel weniger als drei zu würfeln? S ("Erfolg") = (1 oder 2) = 2 Möglichkeiten T (Gesamt) = 6 Möglichkeiten, alle gleich wahrscheinlich Chance S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Fast keine echte Münze ist völlig fair. Je nach den Gesichtern der Köpfe und des Schwanzes kann Weiterlesen »

Chance von ~ 1,9%, dass Sie ein Pik-As ziehen Es gibt 52 Karten in einem Deck und ein Pik-As in diesem Deck. Dies kann als 1/52 ausgedrückt werden. Teilen, um den Prozentsatz zu finden. 1/52 = 0.01923076923 Es besteht eine Chance von 1,9%, dass Sie ein Pik-As ziehen. Sie müssen nicht wirklich 1/52 teilen, um Ihre prozentuale Wahrscheinlichkeit zu kennen ..... Sehen Sie, dass 1/52 als 2/104 geschrieben werden kann, was ungefähr .. 2/100 ist, was 2% ist. Aber denken Sie daran Ich mache es nur, weil 104 in der Nähe von 100 ist, je größer die Zahl von 100 ist, desto größer ist die Antwor Weiterlesen »

Es hängt davon ab, ob. Es wären mehrere Annahmen erforderlich, die wahrscheinlich nicht zutreffen, um diese Antwort aus den angegebenen Daten zu extrapolieren, um die tatsächliche Wahrscheinlichkeit eines Schusses zu sein. Man kann den Erfolg einer einzelnen Studie basierend auf dem Anteil der vorherigen Studien schätzen, die genau dann erfolgreich waren, wenn die Studien unabhängig und identisch verteilt sind. Dies ist die Annahme, die sowohl in der Binomialverteilung (Zählung) als auch in der geometrischen Verteilung (Wartezeit) gemacht wird. Es ist jedoch sehr unwahrscheinlich, dass das Sch Weiterlesen »

K = 3 P ["1 Server ist aktiv"] = 0,98 => P ["Mindestens 1 Server von K Servern ist aktiv"] = 1 - P ["0 Server von K Servern sind aktiv"] = 0,99999 = > P ["0 Server von K Servern sind in Betrieb"] = 0,00001 => (1-0,98) ^ K = 0,00001 => 0,02 ^ K = 0,00001 => K log (0,02) = log (0,00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Wir müssen mindestens 3 Server nehmen, also K = 3." Weiterlesen »

0,6 P ["er nimmt Bus"] = 0,8 P ["er ist pünktlich | er nimmt den Bus"] = 0,75 P ["er ist pünktlich"] = 4/6 = 2/3 P ["er nimmt Bus | er ist NICHT pünktlich "] =? P ["er nimmt Bus | er ist NICHT pünktlich"] * P ["er ist NICHT pünktlich"] = P ["er nimmt Bus UND er ist NICHT pünktlich"] = P ["er ist NICHT pünktlich | er nimmt den Bus "] * P [" er nimmt den Bus "] = (1-0,75) * 0,8 = 0,25 * 0,8 = 0,2 => P [" er nimmt den Bus | er ist NICHT pünktlich "] = 0,2 / (P [ "er ist NICHT p Weiterlesen »

Siehe unten. Der Median ist der mittlere Wert in einer geordneten Datenmenge. Weiterlesen »

0,3828 ~ 38,3% P ["k bei 10 Patienten werden entlastet]] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k)" mit "C (n, k)" = (n!) / (k! (nk)!) "(Kombinationen)" "(Binomialverteilung)" "Für k = 8, 9 oder 10 haben wir:" P ["mindestens 8 von 10 Patienten erleichtert werden]] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) 1 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) 10 (664) / 49 = 0,3828 38,3 % Weiterlesen »

Dies ist als zusammengesetztes Wahrscheinlichkeitsproblem bekannt. Es gibt vier Asse in einem Stapel mit 52 Karten. Die Wahrscheinlichkeit, ein Ass zu zeichnen, ist 4/52 = 1/13. Dann gibt es 13 Pik in einem Stapel, also die Wahrscheinlichkeit, ein a zu ziehen Spade ist 13/52 oder 1/4 Da eines dieser Asse jedoch auch ein Spaten ist, müssen wir das herausziehen, damit wir es nicht zweimal zählen. So ist 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Weiterlesen »

Es gibt eine Formel für die Binomialdichtefunktion. Sei n die Anzahl der Versuche. Sei k die Anzahl der Erfolge bei der Prüfung. Sei p die Erfolgswahrscheinlichkeit bei jedem Versuch. Dann ist die Wahrscheinlichkeit, bei genau k Versuchen erfolgreich zu sein, (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) In diesem Fall ist n = 10, k = 8 und p = 0,2, so dass p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 ist Weiterlesen »

0.200 Die Wahrscheinlichkeit, dass vier von zehn Personen diese Blutgruppe haben, beträgt 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. Die Wahrscheinlichkeit, dass die anderen sechs diese Blutgruppe nicht haben, ist (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Wir multiplizieren diese Wahrscheinlichkeiten miteinander, aber da diese Ergebnisse in einer beliebigen Kombination auftreten können (beispielsweise haben die Personen 1, 2, 3 und 4 den Bluttyp oder möglicherweise 1, 2, 3, 5 usw.), multiplizieren wir uns mit Farbe (weiß) I_10C_4. Somit ist die Wahrscheinlichkeit (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * Farbe (weiß) I_10C_4 ~ 0,200. ——— Di Weiterlesen »

S ^ 2 = Summe ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Dabei gilt: s ^ 2 = Varianz summe = Summe aller Werte in der Stichprobe n = Stichprobengröße barx = Mittelwert x_i = Beobachtung der Stichprobe für jeden Term Schritt 1 - Finden Sie den Mittelwert Ihrer Begriffe. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6,6 Schritt 2 - Subtrahieren Sie den Mittelwert der Stichprobe von jedem Term (barx-x_i). (3 - 6,6) = -3,6 (6 - 6,6) ^ 2 = - 0,6 (7 - 6,6) ^ 2 = 0,4 (8 - 6,6) ^ 2 = 1,4 (9 - 6,6) ^ 2 = 2,4 Anmerkung: Die Summe von Diese Antworten sollten 0 sein. Schritt 3 - Alle Ergebnisse werden quadratisch dargestellt. (Quadrieren macht negative Weiterlesen »

Die Wahrscheinlichkeit ist frac {5} {6}. Sei A das Ereignis der Auswahl einer durch 6 teilbaren Zahl und B das Ereignis der Auswahl einer nicht durch 6 teilbaren Zahl: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (nicht A) = 1 - P (A) = 1 frac {1} {6} = frac {5} {6} Im Allgemeinen, wenn Sie n Zettel mit der Nummer 1 bis haben N (wobei N eine große positive ganze Zahl ist, sagen wir 100), ist die Wahrscheinlichkeit der Auswahl einer durch 6 teilbaren Zahl ~ 1/6 und wenn N durch 6 genau teilbar ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit genau 1/6, dh P (A) = frac {1} {6} iff N äquiv 0 mod 6 Wenn N nicht genau durch 6 teilbar ist, w Weiterlesen »

P (alpha) = 5/12, P (beta) = 11/18 Die möglichen Summen sind: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Daher die Gesamtzahl der möglichen Summen ist 11. Die Anzahl der Wege zum Erreichen einer bestimmten Gesamtmenge unterscheidet sich jedoch. Z.B. Um insgesamt 2 zu erreichen, ist nur 1 Weg möglich - 1 und 1, aber insgesamt 6 können auf 5 Wegen erreicht werden - 1 und 5, 5 und 1, 2 und 4, 4 und 2, 3 und 3. Alle ausrechnen Die möglichen Wege, eine bestimmte Summe zu erreichen, ergeben folgendes. Summe -> Anzahl der Wege 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 - Weiterlesen »

163 Möglichkeiten. Es gibt 1 Möglichkeit, für 0 Personen zu stimmen. Es gibt 8 Möglichkeiten, für eine Person zu stimmen. Es gibt (8 * 7) / 2 Möglichkeiten, um für 2 Personen zu stimmen. Es gibt (8 * 7 * 6) / (2 * 3) Möglichkeiten, für 3 Personen zu stimmen. Es gibt (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) Möglichkeiten, für 4 Personen zu stimmen. Das ist alles, weil Sie Menschen auswählen können, aber es gibt Möglichkeiten, wie Sie die Menschen bestellen können. Zum Beispiel gibt es 2 * 3 Möglichkeiten, die gleichen 3 Personen zu bestellen. Addiert man a Weiterlesen »

Populationsvarianz = 59,1 (wahrscheinlich was Sie wollen, wenn es sich um eine Einführungsklasse handelt) Stichprobenvarianz = 68,9 Berechnen Sie den Mittelwert frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7,2857 Unterschiede im Quadrat. Um dies zu tun, quadrieren Sie die Differenz zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert. Addiere alle diese quadratischen Unterschiede. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Wenn Sie die Populationsvarianz feststellen, dividieren Sie diese durch die Anzahl der Datenpunkte. Wenn Sie die Stichprobenvarianz finden, dividieren Sie durch die Anzahl der Datenpun Weiterlesen »

Jede Batterie mit einer Lebensdauer von weniger als 35 Stunden sollte ersetzt werden. Dies ist eine vereinfachte Anwendung statistischer Prinzipien. Zu beachten sind die Standardabweichung und der Prozentsatz. Der Prozentsatz (1%) sagt uns, dass wir nur den Teil der Bevölkerung wünschen, der weniger wahrscheinlich als 3sigma ist, oder 3 Standardabweichungen, die unter dem Mittelwert liegen (dieser Wert liegt tatsächlich bei 99,7%). Bei einer Standardabweichung von 6 Stunden beträgt die Differenz zum Mittelwert für die gewünschte untere Grenze der Lebensdauer: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 Stunden. Weiterlesen »

A) 4 b) 0,150158 c) 0,133705 Beachten Sie, dass eine Wahrscheinlichkeit nicht negativ sein kann. Daher müssen wir annehmen, dass x von 0 bis 10 geht. Zuerst müssen wir c so bestimmen, dass die Summe aller Wahrscheinlichkeiten 1 ist: int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 a) Varianz = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 E (X) = int_0 ^ 10 0,0012 x ^ 3 (10 - x) dx = 0,0012 int_0 ^ 10 x ^ 3 Weiterlesen »

Mittelwert ist 19 und die Varianz ist 5,29 * 9 = 47,61 Intuitive Antwort: Da alle Marken mit 3 multipliziert und mit 7 addiert werden, sollte der Mittelwert 4 * 3 + 7 = 19 betragen. Die Standardabweichung ist ein Maß für die durchschnittliche quadratische Differenz von Der Mittelwert und ändert sich nicht, wenn Sie jeder Marke den gleichen Betrag hinzufügen. Sie ändert sich nur, wenn Sie alle Marken mit 3 multiplizieren. sigma = 2,3 * 3 = 6,9 Varianz = sigma ^ 2 = 6,9 ^ 2 = 47,61 Let n ist die Anzahl der Zahlen, wobei {n | n in mathbb {Z_ +}} in diesem Fall n = 5 ist. Sei mu der Mittelwert text {va Weiterlesen »