סטטיסטיקה

רציף נתונים בדידים כלליים הוא תשובות מספר שלם. כמו כמה עצים או שולחנות או אנשים. גם דברים כמו גודל הנעליים הם בדידים. אבל משקל, גובה וזמן הם דוגמאות של נתונים מתמשכים. אחת הדרכים להחליט אם אתה לוקח שתי פעמים כמו 9 שניות ו 10 שניות, אתה יכול להיות זמן בין שני אלה? כן שיא עולמי של אוסיין בולט זמן 9.58 שניות אם אתה לוקח 9 שולחנות ו -10 שולחנות, האם יש לך מספר שולחנות בין? לא 9 1 שולחנות הוא 9 שולחנות אחד שבור! קרא עוד »

1/435 = 0.0023 "אני מניח שאתה מתכוון שיש 22 כרטיסים שמוצגים, כך שיש רק 52-22 = 30 קלפים לא ידועים". "יש 4 חליפות וכל קלף יש דרגה, אני מניח ש"זה מה שאתה מתכוון במספר לא כל הקלפים יש מספר", כמה כרטיסי פנים. " "אז שני קלפים נבחרים, ומישהו צריך לנחש את החליפה ואת הדירוג שלהם" הסיכויים לכך הם "2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23%" הסבר: אנחנו יודעים שזה לא אחד מהכרטיסים שהופנו, אז יש רק 30 אפשרויות לכרטיס הראשון ו -29 לכרטיס השני "" אנחנו מכפילים את הסיכויים ומתרבים ב -2 "" כי הסדר של שני הקלפים לא משנה, אז מנחשת את הקלף השני ואחר כך גם את הראשון &quo קרא עוד »

"התוצאות האפשריות של זריקה של 4 צדדית הם:" "1, 2, 3, או 4. אז הממוצע הוא (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5". "[E [x²] - (E [x]) ² = (1 ² + 2 ² + 4 ²) / 4-2.5" = = 30/4 - 2.5² = 7.5 - 6.25 = 1.25 " התוצאות האפשריות של זריקה של 8 צדדית הם: "1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, או 8. אז הממוצע הוא 4.5". "השונות שווה ל (1 ² + 2 ² + ... 8 ²) / 8 - 4.5² = 5.25". "ממוצע הסכום של שתי הקוביות הוא סכום האמצעים", "אז יש לנו 2.5 + 4.5 = 7." "השונות היא גם סכום של שתי השונות:" "1.25 + 5.25 = 6.5" סטיית התקן היא רק הש קרא עוד »

A = 1.7 התרשים שלהלן מציג את ההתפלגות אחידה עבור טווח נתון המלבן יש אזור = 1 כך (6-1) k = 1 => k = 1/5 אנחנו רוצים P (X <= a) = 0.14 זה מצוין (a-1) k = 0.14 (a-1) xx1 / 5 = 0.14 a-1 = 0.14xx5 = 0.7: .א = 1.7 קרא עוד »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 כדי למצוא k, אנו משתמשים ב- int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k = 2 = 2/2-x ^ 3/3] 2 = 0 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 לחישוב P (x> 1 ), אנו משתמשים ב- P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / (1 - 1/2) = 1/2 = 1/2 לחישוב E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) 2 = 3/4 (4/4) 2 = 3/4 = 2/4/2/3 / (E) X = 2 (= E / X = 2) = E (X = 2) E = (X ^ 2 = intx ^ 2x ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 3-x ^ 4) dx = 3/4 [2x ^ 4/4-x ^ 5/5 ] = 3/4 (8-32 / 5) = 6/5: .V (X) = 6 / 5-1 = 1/5 קרא עוד »

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "שם" P [R] = "הסתברות שרמת R אחת הופכת לכחול בסופו של דבר" P [Y] = "Prob, כי שרביט Y אחד הופך כחול בסופו של דבר." P ["RY"] = "בדיקה כי שרביט R & Y שניהם הופכים אירוע כחול." P ["RR"] = "הסתברות ששתי רצועות R הופכות לאירוע כחול". P ["YY"] = "הסתברות כי שני wands להכות כחול האירוע." (P [R]] = P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "אז נקבל שתי משוואות בשני משתנים P [R] ו- P [Y]:" P [Y] = 1/4 + (1/4) P [Y] + (1/2) P [Y] ^ 2 => 2 P [Y] ^ 2 - 3 P [Y] + 1 = 0 => P [Y] = 1/2 "OR" ביטול (1) קרא עוד »

44 כדי לחשב ממוצע של קבוצה של נתונים, להוסיף את כל הנתונים ולחלק לפי מספר פריטי נתונים. תן את גיל השביעי ללמד להיות x. עם זאת, ממוצע הגילאים של המורים מחושב על ידי: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 אז אנחנו יכולים להכפיל עד 7 להגיע: {52 + 30 + 23 + 28 + 45 + 45 + x} / 7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 אנו מחסרים את כל הגילאים האחרים כדי לקבל: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. קרא עוד »

ממוצע = 7.4 סטיית תקן ~ ~ 1.715 שונות = 2.94 ממוצע הוא סכום של כל נקודות הנתונים מחולק במספר נקודות נתונים. במקרה זה, יש לנו (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 השונות היא "ממוצע המרחקים הריבועים מהממוצע". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html מה זה אומר שאתה מחסר כל נקודת נתונים מהממוצע, מרובע את התשובות, ולאחר מכן להוסיף את כולם יחד ולחלק אותם על ידי מספר נקודות נתונים. בשאלה זו, זה נראה כך: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5.76) = 23.04 אנו מוסיפים 4 מול הסוגריים, מכיוון שיש 4 של 5 במערך נתונים זה. לאחר מכן אנו עושים זאת לשאר המספר קרא עוד »

17160/6497400 יש 52 כרטיסים בסך הכל, ו 13 מהם הם אתים. ההסתברות של ציור הראשון הוא: 13/52 ההסתברות של ציור השני הוא: 12/51 הסיבה לכך היא, כאשר יש לנו הרים את האת, יש רק 12 spades שמאל וכתוצאה מכך רק 51 קלפים לגמרי. ההסתברות של ציור שליש השלישי: ההסתברות 11/50 של ציור ארבעת הרביעי: 10/49 אנחנו צריכים להכפיל את כל אלה יחד, כדי לקבל את ההסתברות של ציור של אחד אחד אחר: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 אז ההסתברות של ציור ארבעה spades בו זמנית ללא החלפת הוא: 17160/6497400 קרא עוד »

(0 + 0 +) = + + = = (* 12 + 20) / (2 * 9) = 16 + 0.2 + 0.5 + 0.5 + 0.6 + 0.7 + 0.8) / 9 = 0.4 כובע beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) (sum_ {i = 1} ^ {i = 9 x xi = 2) עם "x_i = X_i - בר X" ו "y_i = Y_i - בר Y => כובע beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2 + + + + + 0 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +) 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => כובע beta_1 = בר Y - כובע beta_2 * בר X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "אז קו הרגרסיה" Y = -1.226666 + 0.1016666 * X קרא עוד »

30.2 הממוצע מחושב על ידי לקיחת סכום הערכים וחלוקת הספירה. לדוגמה, עבור 6 נשים, עם ממוצע של 31, אנו יכולים לראות כי הגילאים מסוכמים 186: 186/6 = 31 ואנחנו יכולים לעשות את אותו הדבר עבור הגברים: 116/4 = 29 ועכשיו אנחנו יכולים לשלב את סכום וספר של גברים ונשים כדי למצוא את הממוצע עבור המשרד: (186 + 116) /10 / 302/10=30.2 קרא עוד »

כאשר יש מספר ערכים קיצוניים במערך הנתונים שלך. דוגמה: יש לך מערך נתונים של 1000 מקרים עם ערכים לא רחוק מדי. הממוצע שלהם הוא 100, כמו החציון שלהם. עכשיו אתה מחליף רק מקרה אחד עם מקרה שיש לו ערך 100000 (רק כדי להיות קיצוניים). הממוצע יעלה באופן דרמטי (כמעט 200), בעוד חציון לא יושפעו. חישוב: 1000 מקרים, ממוצע = 100, סכום של ערכים = 100000 לאבד 100, הוסף 100000, סכום של ערכים = 199900, ממוצע = 199.9 חציון (= 500 + 501) / 2 נשאר זהה. קרא עוד »

אורכו של מוט 6 שעות הוא = 265.2-230 = 35.2 האורך הממוצע של 6 מוטות הוא = 44.2 ס"מ אורך ממוצע של 5 מוטות הוא = 46 ס"מ אורך כולל של 6 מוטות הוא = 44.2xx 6 = 265.2 ס"מ אורך כולל של 5 מוטות הוא = 46xx5 = 230 ס"מ אורך מוט 6h הוא = [אורך כולל של 6 מוטות] - [אורך כולל של 5 מוטות] אורך מוט 6h הוא = 265.2-230 = 35.2 קרא עוד »

X = 5 3,4,5,8, x ממוצע = = חציון sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 מכיוון שהיינו צריכים להיות במצב: .x> 0 בגלל x = 0 = > 4 = 4 = 5 = 5 יש לנו 3,4,5,5,8 חציון = 5 מצב = 5:. x = 5 קרא עוד »

ממוצע שש המספרים הוא "" 270/6 = 45 יש כאן 3 קבוצות שונות של מספרים. קבוצה של שישה, קבוצה של שניים ואת קבוצה של כל שמונה. לכל קבוצה יש משמעות משלה. "המספר הכולל של המספר" "או" M = T / N "שים לב כי אם אתה יודע את הממוצע וכמה מספרים יש, אתה יכול למצוא את סך הכל. T = M xxN ניתן להוסיף מספרים, ניתן להוסיף סיכומים, אך לא ניתן להוסיף את האמצעים יחד. לכן, עבור כל שמונה מספרים: סה"כ הוא 8 xx 41 = 328 עבור שני מספרים: סך הכל 2xx29 = 58 לכן סך של שישה מספרים אחרים הוא 328-58 = 270 ממוצע של שישה מספרים = 270 / 6 = 45 קרא עוד »

8 הממוצע של סדרה של מספרים הוא סכום המספרים על ספירת הקבוצה (מספר הערכים). יש לנו קבוצה של ארבעה מספרים ואת הממוצע הוא 5. אנו יכולים לראות כי סכום הערכים הוא 20: 20/4 = 5 יש לנו קבוצה נוספת של שלושה מספרים אשר מתכוון הוא 12. אנחנו יכולים לכתוב את זה כמו: 36 / 3 = 12 כדי למצוא את הממוצע של שבעת המספרים יחד, נוכל להוסיף את הערכים יחד ולחלק ב: 7 (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 קרא עוד »

עמיד במקרה זה אומר שהוא יכול לעמוד בערכים קיצוניים. דוגמה: תארו לעצמכם קבוצה של 101 אנשים שיש להם בממוצע (= = ממוצע) של $ 1000 בבנק. זה גם קורה כי האיש באמצע (לאחר מיון על יתרת הבנק) יש גם 1000 $ בבנק. חציון זה אומר, כי 50 (%) יש פחות 50 יש יותר. עכשיו אחד מהם זוכה בפרס לוטו של $ 100000, והוא מחליט לשים אותו בבנק. הממוצע ילך מיד מ -1,000 דולר ל -2,000 דולר, כפי שחושב על ידי חלוקת הסכום הכולל ב -101. החציון ("באמצע השורה") לא יפריע, שכן עדיין יהיו 50 עם פחות, ו -50 עם יותר כסף בבנק. קרא עוד »

259459200 אם אני קורא את זה בצורה נכונה, אז אם הבוחן יכול להקצות סימנים רק במכפילים של 2. אז זה אומר שיש רק 15 אפשרויות מתוך 30 סימנים. 30/2 = 15 אז יש לנו 15 אפשרויות מופץ על 8 שאלות. שימוש בנוסחה עבור תמורות: (n!) / (N - r)!) כאשר n הוא מספר האובייקטים (במקרה זה הסימנים בקבוצות של 2). ו r הוא כמה נלקחים בכל פעם (במקרה זה 8 שאלות) אז יש לנו: (15!) / ((15 - 8)! = (15!) / (7!) = 259459200 קרא עוד »

הם תלויים. האירוע "ישן מאוחר" משפיע על ההסתברות של האירוע השני "מאוחר לבית הספר". דוגמה לאירועים עצמאיים מדלגים מטבע שוב ושוב. מאז מטבע אין זיכרון, ההסתברויות ב 2 (או מאוחר יותר) זורק עדיין 50/50 - בתנאי שזה מטבע הוגן! נוסף: אולי כדאי לך לחשוב על זה מעל: אתה פוגש חבר, שלא דיברת איתו במשך שנים. כל מה שאתה יודע זה שיש לו שני ילדים. כאשר אתה פוגש אותו, יש לו את בנו איתו. מה הסיכויים שהילד האחר הוא גם בן? (לא, זה לא 50/50) אם אתה מקבל את זה, אתה לעולם לא תדאג תלויה / עצמאית שוב. קרא עוד »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. בעיה מסוימת זו היא תמורה. כזכור, ההבדל בין תמורות לשילובים הוא, כי עם תמורות, סדר העניינים. בהתחשב בכך השאלה שואלת כמה דרכים התלמידים יכולים בשורה עבור הפסקה (כלומר כמה הזמנות שונות), זה הוא תמורה. תארו לעצמכם לרגע שאנחנו מילאנו רק שתי עמדות, מיקום 1 ומיקום 2. כדי להבדיל בין התלמידים שלנו, כי סדר בסדר, אנו להקצות כל מכתב מ A ל- G. עכשיו, אם אנחנו ממלאים תפקידים אלה אחד בכל פעם, יש לנו שבע אפשרויות למלא את העמדה הראשונה: A, B, C, D, E, F, G. עם זאת, לאחר המיקום הזה מלא, יש לנו רק שש אפשרויות עבור השני, כי אחד התלמידים כבר ממוקמים. כדוגמה, נניח A נמצא במצב 1. אז ההזמנות האפשריות שלנו עב קרא עוד »

ב 84 דרכים קבוצה זו ניתן לבחור. מספר הבחירות של אובייקטים "r" מתוך אובייקטים "n" נתון מסומן על ידי nC_r, והוא נתון על ידי nC_r = (n!) / (R! (N-r)! N = 9, r = 3:. 9 (3 * 3) / (3 * 2) = 84 ב -84 דרכים ניתן לבחור בקבוצה זו. [Ans] קרא עוד »

ראה להלן מושג כיצד לגשת לתשובה זו: אני סבור שהתשובה לשאלת המתודולוגיה על ביצוע בעיה זו היא כי שילובים עם פריטים זהים בתוך האוכלוסייה (כגון: 4n כרטיסים עם מספר סוגים A, B, C , ו- D) נופל מחוץ ליכולת של הנוסחה שילוב לחשב. במקום זאת, על פי ד"ר מתמטיקה ב- mathforum.org, בסופו של דבר אתה צריך כמה טכניקות: הפצת אובייקטים לתאים נפרדים, ואת העיקרון הכללת הכללה. קראתי את הפוסט הזה (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) שעוסק באופן ישיר בשאלה כיצד לחשב סוג זה של בעיה שוב ושוב והתוצאה נטו היא שבעוד התשובה נמצאת במקום כלשהו, אני לא אנסה לתת תשובה כאן. אני מקווה אחד גורואים המתמטיקה המומחה שלנו יכול צעד ולתת לך תשו קרא עוד »

50% מהנתונים נמצאים בתיבה התיבה בקופסה & העלילה חלקה נוצרת באמצעות Q1 ו Q3 ערכים כמו נקודות קצה. כלומר, Q1 -> Q2 ו- Q2> Q3 כלולים. מאחר וכל טווח של נתוני Q מכיל 25% מהנתונים בקופסת קופסאות ופקעות, הקופסה מכילה 50% דקות -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% קרא עוד »

75% אם אתה עובד עם רבעונים, אתה הראשון סדר המקרים שלך לפי ערך. לאחר מכן, עליך לחלק את המקרים בארבע קבוצות שוות. הערך של המקרה בגבול בין הקוורטט הראשון והשני נקרא הרביעון הראשון או Q1 בין השני והשלישי הוא חציון חציון ובין השלישי והרביעי הוא Q3 אז בשלב 3 אתה חלפו שלושה רבעים הערכים שלך. זה 75%. נוסף: עם אחוזי נתונים גדולים משמשים גם משמשים (המקרים מחולקים אז 100 קבוצות). אם הערך הוא להיות באחוזון 75, זה אומר כי 75% מהמקרים יש ערך נמוך יותר. קרא עוד »

N = 3 p (n) = "להכות בפעם הראשונה במשפט n = => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2" גבול האי-שוויון "625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 = "" הוא הפתרון של משוואה ריבועית ב "p": "דיסק:" 175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "או" 4/25 "" אז "p (n)" הוא שלילי בין שני ערכים אלה. " (n = 1) = 3/25 = 0.8 ^ (n = 1) = 0.2 = = 3 = = 0.8 ^ (n = 1) = log (3/5) = (n - 1) יומן (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0.8 ) = 2 "אז" 2 <n <3.289 ... => n = קרא עוד »

22 המשוואה נמדדת על ידי לקיחת סכום הערכים וחלוקת מספר הערכים: "ממוצע" = "סכום" / "ספירה" קייטי לקחה ארבע בחינות כבר והיא אמורה להיות החמישית שלה, אז יש לנו 76, 74, 90, 88 ו- x. היא רוצה את הממוצע הכולל שלה להיות לפחות 70. אנחנו רוצים לדעת את הציון המינימלי x צריך להיות כדי להשיג לפחות 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 ועכשיו אנחנו פותרים עבור x: 328 + x = 350 x = 22 קרא עוד »

122 = ממוצע של הבדיקות בחלוקה למספר הבדיקות = x = ציון הניסוי 5 = = 76 + 74 + 90 + 88 + x / 5 = 90 פתרו תחילה על ידי הכפלת שני צידי המשוואה ב 5: = 5 = 76 = 74 + 90 + 88 + x = 450 = x = 450 = 76 = 74-790-88 = 122 = קרא עוד »

"=" סטיית תקן "= 25 = = 5" אנחנו עוברים מ - N (10, 5) לתפוקה נורמלית נורמלית: "I" (=) = = = = 0.5080 = = = = = = = = = = = = = = = 0 = ערכים =) = P ("בין 8 ל -13") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495 "7.5 ו -13.5 במקום 8 ו -13 בגלל המשכיות" "תיקון לערכים בדידים". קרא עוד »

עבור כל אחד 20 קישורים, יש 7 אפשרויות, בכל פעם הבחירה היא עצמאית של הבחירות הקודמות, אז אנחנו יכולים לקחת את המוצר. המספר הכולל של אפשרויות = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) אבל מאז שרשרת יכול להיות הפוך, אנחנו צריכים לספור רצפים שונים. ראשית, אנו סופרים מספר רצפים סימטריים: כלומר 10 קישורים אחרונים לקחת את תמונת המראה של 10 קישורים הראשונים. מספר רצפים סימטריים = מספר דרכים כדי לבחור את 10 הקישורים הראשונים = 7 ^ (10) למעט רצפים סימטריים אלה, רצפים לא סימטריים ניתן להפוך כדי לייצר שרשרת חדשה. משמעות הדבר היא כי רק מחצית רצפים שאינם סימטריים הם ייחודיים. מספר רצפים ייחודיים (מספר לא סימטרי) / 2 + מספר רצפים סימטריים = (7 ^ קרא עוד »

N = 13 "שם את מספר הגולות בתיק", n. "(X-n) (x-1) / n = 1) = 5/26 x = n = 7 => (n-7) / n) (n-8) (n = 1) = 5 = 26 = n = 7 (n = 8) = n = n = 1 = 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "דיסק:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "או" 13 "כאשר n הוא מספר שלם עלינו לקחת את הפתרון השני (13):" => n = 13 קרא עוד »

0,0,12,19,19 אפשרות אחת יש לנו 5 משחקי כדורסל שבהם טיילר קלע ממוצע של 10 נקודות וחציון של 12 נקודות. החציון הוא הערך האמצעי, ולכן אנו יודעים את הנקודות הוא הבקיע יש שני ערכים מתחת 12 ו שני ערכים לעיל. הממוצע מחושב על ידי סיכום הערכים וחלוקת הספירה. כדי לקבל ממוצע של 10 נקודות מעל 5 משחקים, אנחנו יודעים: "ממוצע" = "סכום הנקודות" / "" מספר משחקים "=> 10 = 50/5 ולכן מספר הנקודות שנצברו על 5 המשחקים הוא 50 נקודות. אנחנו יודעים 12 היה הבקיע במשחק אחד, ולכן נקודות הנותרים יהיה שווה: 50-12 = 38, שוב, עם שני ערכים מעל 12 ו 2 מתחת 12. בואו לעשות דברים קלים לומר כי בשני המשחקים שבהם הוא הבקיע פח קרא עוד »

P (z <1.96) מתכוון להשתמש בהתפלגות נורמלית רגילה, ולמצוא את השטח מתחת לעיקול משמאל 1.96 השולחן שלנו נותן לנו את השטח בצד שמאל של z- ניקוד, אנחנו רק צריכים להסתכל על הערך של על השולחן, אשר ייתן לנו. P (z <1.96) = 0.975 אשר ניתן לכתוב כ 97.5% קרא עוד »

עיין בסעיף הסבר השלבים הכרוכים בחישוב ערכי z הם כדלקמן: חישוב ממוצע הסדרה. חישוב סטיית התקן של הסדרה. לבסוף לחשב את ערכי z עבור כל ערכי x באמצעות הנוסחה z = סכום (x-barx) / sigma על פי החישוב הערך z של 209 גדול מ 2 עיין בטבלה להלן - רגיל הפצה חלק 2 קרא עוד »

חלקת קופסה וזיפי הוא סוג של גרף שיש לו נתונים סטטיסטיים מתוך סיכום של חמישה מספרים. הנה דוגמה: סיכום חמשת המספרים מורכב מ: Minumum: הערך הנמוך ביותר / תצפית רביע תחתון או Q1: "חציון" של החלק התחתון של הנתונים; טמון ב -25% מהנתונים חציון: ערך בינוני / תצפית רביע גבוה יותר או Q3: "חציון" של חציו העליון של הנתונים; טמון ב- 75% מהנתונים. ערך מקסימלי: הערך / התצפית הגבוהים הטווח הבין-רבעוני (IQR) הוא טווח הרבעון התחתון (Q1) והרביע העליון (Q2). לפעמים, יש גם outliers. Outliers להתרחש מחוץ לטווח של Q1-1.5 (IQR) או Q3 + 1.5 (IQR). אם מתרחשת חריגה, הוא גרף על העלילה תיבת ו-שפם כנקודה. לדוגמה, outlier כאן הוא ערך קרא עוד »

כאשר אתה מקבץ ערכים בכיתות, עליך להגדיר את המגבלות. דוגמה נניח שאתה מודד את גבהים של 10,000 מבוגרים. גבהים אלה נמדדים במדויק כדי מ"מ (0.001 מ '). כדי לעבוד עם ערכים אלה ולעשות סטטיסטיקה עליהם, או לבצע היסטוגרמות, חלוקה בסדר כזה לא יעבוד. אז אתה מקבץ את הערכים שלך לשיעורים. אומרים במקרה שלנו אנו משתמשים במרווחים של 50 מ"מ (0.05 מ '). אז יהיה לנו מחלקה של 1.50- <1.55 מ ', 1.55- <1.60 מ' וכו 'למעשה 1.55-1.55 מ' בכיתה יהיה כל אחד מ 1.495 (אשר יהיה מעוגל) עד 1.544 (אשר יהיה מעוגל למטה. הם מעמדי הכיתה, יש מערכי נתונים אחרים, שבהם גבולות הכיתה מוגדרים בצורה שונה, רק דוגמה אחת: גיל 49 שנים קרא עוד »

היתרון העיקרי של שימוש במדגם ולא במפקד הוא היעילות. נניח שמישהו רוצה לדעת מה דעת הממוצע של הקונגרס הוא בין אנשים 18-24 (כלומר, הם רוצים לדעת מה דירוג האישור של הקונגרס הוא בין הדמוגרפי הזה). בשנת 2010, היו מעל 30 מיליון אנשים בטווח גיל זה ממוקם בתוך ארצות הברית, על פי מפקד ארה"ב. כל אחד מ -30 מיליון האנשים האלה ושואל את דעתם, הוא בהחלט יוביל לתוצאות מדויקות מאוד (בהנחה שאף אחד לא ישקר), יהיה יקר מאוד במונחים של זמן ומשאבים. יתר על כן, בהתחשב בכך שתגובה אישית של כל יחיד תהיה השפעה קטנה מאוד על התוצאה הכוללת, אחד יקבל החזר נמוך מאוד על ההשקעה של משאבים לתוך איסוף זה מפקד. עם זאת, באמצעות מדגם אקראי באמת בגודל מתאים יכול קרא עוד »

קרא עוד »

במסגרת BInomial יש שתי תוצאות אפשריות לכל אירוע. התנאים החשובים לשימוש הגדרה בינומית מלכתחילה הם: יש רק שתי אפשרויות, אשר אנו קוראים טוב או להיכשל ההסתברות של היחס בין טוב לכשל לא משתנה במהלך ניסיונות במילים אחרות: התוצאה של ניסיון אחד אינו משפיע על הדוגמה הבאה: אתה רול קוביות (אחת בכל פעם) ואתה רוצה לדעת מה הסיכויים שאתה מתגלגל לעבר פן 1 6 ב 3 מנסה. זוהי דוגמה טיפוסית של בינומי: יש רק שתי אפשרויות: 6 (סיכוי = 1/6) או לא 6 (סיכוי = 5/6) למות אין זיכרון, כך: כל גליל הבא עדיין יש את אותה ההסתברויות. אתה יכול להגדיר עץ הזדמנות, אבל אתה יכול גם לחשב את הסיכוי של שלושה נכשל, שהוא 5/6 * 5/6 * 5/6 = 125/216 ואת הסיכוי שלך להצליח קרא עוד »

מאפיינים חשובים של "תרשים עוגה" לפני בניית "תרשים עוגה" אנחנו צריכים לקבל כמה דברים חשובים. אנחנו צריכים להיות: TOP 5 אלמנטים חשובים שניים או יותר נתונים. בחר צבעים מושלמים כדי לראות את הנתונים שלנו. שים כותרת כותרת לפני התרשים שלנו. שים מקרא בתרשים שלך (משמאל או מימין) הוסף משפט המתאר את התרשים, בתחתית התרשים שלנו. (קצר) לראות את התמונה מדי: קרא עוד »

אין להשתמש ב- R-squared לצורך אימות מודל. זהו ערך שבו אתה מסתכל כאשר אימתת את המודל שלך. מודל ליניארי מאומת אם הנתונים הם הומוגניים, בצע התפלגות נורמלית, המשתנים המסבירים הם עצמאיים ואם אתה יודע בדיוק את הערך של המשתנים המסבירים שלך (שגיאה צרה על X) R-squared ניתן להשתמש כדי להשוות שני מודלים כי אתה כבר אומת. אחד עם הערך הגבוה ביותר הוא אחד המתאים ביותר את הנתונים. עם זאת, הוא עשוי להתקיים מדדים טובים יותר, כמו AIC (קריטריון Akaike) קרא עוד »

אריתמטי ממוצע ~ ~ 424.4 סטיית תקן ~ ~ 642.44 הגדרת נתוני קלט: (115, 89, 230, -12, 1700} אריתמטי ממוצע = (1 / n) * סיגמא (x_i), כאשר, סיגמא x_i מתייחס לסך הכל האלמנטים בקבוצת נתוני הקלט. n הוא המספר הכולל של אלמנטים. סטיית תקן = סיגמא = 1 / n * סיגמא (x_i - bar x) ^ 2) סיגמא (x_i - bar x) ^ 2 מתייחס לממוצע של ההבדלים בריבוע מ ממוצע לעשות טבלה של ערכים כפי שמוצג: אריתמטי ממוצע ~ ~ 424.4 סטיית תקן ~ ~ 642.44 מקווה שזה עוזר. קרא עוד »

ממוצע הוא 3.5 וסטיית תקן הוא 1.83 סכום של התנאים הוא 35, ומכאן ממוצע של {2,3,3,5,1,4,4,2,6} הוא 35/10 = 3.5 כפי הממוצע הממוצע של התנאים. עבור סטיית תקן, יש למצוא ממוצע של ריבועים את הסטיות של המונחים מ הממוצע ולאחר מכן לוקח שורש הריבוע שלהם. החריגות הן: (-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} וסכום הריבועים שלהם (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25) / 10 או 33.50 / 10 כלומר 3.35. מכאן סטיית תקן הוא sqrt3.35 כלומר 1.83 קרא עוד »

ממוצע = = 5.25 צבע (לבן) (מדיום) = 4.5 צבע (לבן) ("XXX") מצב = 4 אוכלוסייה: שונות = 3.44 צבע (לבן) ("XXX") סטיית תקן = 1.85 דוגמה: צבע (לבן ) (= "X") Variance = 43.93 צבע (לבן) ("XXX") סטיית התקן = 1.98 ממוצע הממוצע האריתמטי של ערכי הנתונים מדיאן הוא הערך האמצעי כאשר ערכי הנתונים ממוינים (או הממוצע של 2 הערכים האמצעיים אם יש מספר זוגי של ערכי נתונים). מצב הוא ערך הנתונים (ים) המתרחשים בתדירות הגבוהה ביותר. השונות וסטיית התקן תלויים בשאלה אם הנתונים מניחים שהם כלל האוכלוסייה או רק מדגם של כלל האוכלוסייה. משתנה צבע (שחור) (sigma _ ("פופ") ^ 2)) הוא סכום הריבועים של ההבדלים בי קרא עוד »

ממוצע (ממוצע) וחציון (אמצע). חלק יוסיף את המצב. לדוגמה, עם מערך הערכים: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 הממוצע הוא הממוצע האריתמטי: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = = 66 החציון הוא הערך השווה (מספרית) טווח הקצוות. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66 הערה: במערך נתונים זה הוא אותו ערך כמו הממוצע, אך בדרך כלל זה אינו המצב. מצב זה הוא הערך השכיח ביותר בקבוצה. אין במערך זה (לא כפילויות). זה נכלל בדרך כלל כמדד סטטיסטי של נטייה מרכזית. הניסיון האישי שלי עם הסטטיסטיקה הוא שלמרות שהוא בהחלט יכול להצביע על "נטייה", זה לא לעתים קרובות "מרכזי" אחד. אמצעים נפוצים אחרים החלים על נטיות מרכזיות הם השו קרא עוד »

ממוצע (ממוצע) וסטיות תקן ניתן להשיג ישירות מחשבון במצב Stat. זה תשואות ברקס = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 למען הדיוק, שכן כל נקודות הנתונים במרחב המדגם הם מספרים שלמים, אנחנו צריכים להביע את הממוצע גם מספר שלם של מספרים משמעותיים, כלומר barx = 220. סטיות תקן 2, תלוי אם אתה רוצה את המדגם או סטיית תקן האוכלוסייה, מעוגל גם את הערך השלם הקרוב ביותר, s_x = 291 ו sigma_x = 280 טווח הוא פשוט x_ (max) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. כדי למצוא את החציון, אנחנו צריכים לארגן את שטח המדגם של נקודות בסדר עולה נומרית כדי למצוא את הערך האמצעי. X = {- 90, -26, -20,142,147,164,169,212,234,261,272,292,1100}. ערך הנתונים באמצע הוא ומכ קרא עוד »

כן, דוגמא זו מתאימה "קורלציה לעומת סיבתיות". למרות הנתונים של הבעלים הוא הוכחה יוצאת דופן של המתאם, הבעלים אינו יכול להסיק סיבתיות כי זה לא ניסוי אקראי. במקום זאת, מה שקרה כנראה כאן הוא שאלה שרצו להחזיק בעל חיים והיו מסוגלים להעניק אותו, היו האנשים שבסופו של דבר חיית מחמד. הרצון לחיות את חיית המחמד מצדיק את אושרם לאחר מכן, ואת היכולת להרשות לעצמם את חיית המחמד כי הם היו כנראה עצמאית מבחינה כלכלית, הם כנראה לא היו חובות גדולים, מחלות סופניות וכו 'למרות שזה סביר כי בעל חתול מחמד יכול לרפא דיכאון, נתון זה נתונים מן הבעלים אינו מוכיח את זה. ההוכחה שלו היא רק טוב כמו טענה של אפל כי iPhone גורם לאושר. קרא עוד »

אם הנתונים הנתונים הם כל האוכלוסייה אז: צבע (לבן) ("XXX") sigma_ "פופ" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 אם הנתונים הנתונים הם מדגם של האוכלוסייה ואז צבע (לבן) ("XXX") sigma_ "מדגם" ^ 2 = 1.80; Sigma_ "מדגם" = 1.34 כדי למצוא את השונות (sigma_ "pop" ^ ^ 2) וסטיית תקן (sigma_ "pop") של האוכלוסייה מצא את סכום ערכי האוכלוסייה לחלק את מספר הערכים באוכלוסייה כדי לקבל את הממוצע עבור כל ערך אוכלוסייה לחשב את ההפרש בין ערך זה לבין הממוצע אז מרובע כי ההבדל חישוב סכום ההבדלים בריבוע חישוב השונות האוכלוסייה (sigma_ "pop" ^ 2) על ידי חלוקת סכום הבדל קרא עוד »

(1) 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / = = 7014/15 = 467.6 למצוא חריגות עבור כל מספר - זה נעשה על ידי הפחתת הממוצע: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 אז מרובע כל סטייה: (-466.6) ^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76 השונות היא הממוצע של ערכים אלה: שונות = (14 * 217715.56) + 42672249.76) 15 = 3,050,000 (3sf) סטיית התקן היא השורש הריבועי של השונות: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3sf) קרא עוד »

השונות באוכלוסייה היא: sigma = 2 ~ 476.7 = ו סטיית התקן הסטנדרטית היא השורש הריבועי של הערך הזה: sigma ~ = 21.83 ראשית, נניח שזו אוכלוסיית הערכים כולה. לכן אנו מחפשים את שונות האוכלוסייה. אם מספרים אלה היו קבוצה של דגימות מאוכלוסייה גדולה יותר, היינו מחפשים את השונות המדגם אשר שונה מהשונות האוכלוסייה לפי גורם של n / n (1) הנוסחה של שונות האוכלוסייה הוא sigma ^ 2 = 1 (N = 1) n (x_i-mu) ^ 2 כאשר mu הוא ממוצע האוכלוסייה, אשר ניתן לחשב מ = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i באוכלוסייה שלנו הממוצע הוא (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 80 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) /12=91/12=7.58bar3 כעת אנו יכולים להמשיך בחישוב השונות: סיגמא ^ 2 = 11 = (1-7.58bar קרא עוד »

בהנחה שאנו עוסקים באוכלוסייה כולה ולא רק במדגם: Variance sigma = 2 = 44,383.45 סטיית תקן sigma = 210.6738 רוב המחשבונים המדעיים או הגיליונות האלקטרוניים יאפשרו לכם לקבוע את הערכים האלה ישירות. אם אתה צריך לעשות את זה בצורה שיטתית יותר: לקבוע את סכום ערכי הנתונים נתון. חישוב ממוצע על ידי חלוקת הסכום על ידי מספר ערכי נתונים. עבור כל ערך נתונים לחשב את סטייה מהממוצע על ידי חיסור ערך הנתונים מהממוצע. עבור כל סטייה של ערך נתונים מהממוצע מחושב את סטיית הריבוע מהממוצע על ידי ריבוע החריגה.קביעת סכום הסטיות בריבוע לחלק את סכום הסטיות בריבוע על ידי מספר ערכי הנתונים המקוריים כדי לקבל את השונות האוכלוסייה לקבוע את השורש הריבועי של שו קרא עוד »

S = = = 815.41-> סטיית תקן = 28.56-> סטיית תקן 1 השונות היא מין מידה ממוצעת של השתנות הנתונים על קו ההתאמה הטובה ביותר. הוא נגזר מ: sigma ^ 2 = (סכום (x-barx)) / n כאשר הסכום אומר להוסיף את כל ברקקס הוא הערך הממוצע (לפעמים הם משתמשים mu) n הוא ספירת הנתונים המשמשים סיגמא ^ 2 הוא השונות (לפעמים הם משתמשים s) sigma הוא סטיית תקן אחת משוואה זו, עם קצת מניפולציה בסופו של דבר כמו: sigma ^ 2 = (סכום (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" עבור שונות sigma = sqrt ( (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) "" עבור סטיית תקן אחת "~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ במקום לבנות טבלת ערכים השתמשתי במחשבון כדי לעשות את העבודה בשבילי: סיגמ קרא עוד »

שונות (אוכלוסייה): sigma_ "pp" = 2 = 12.57 סטיית תקן (אוכלוסייה): sigma_ "פופ" = 3.55 סכום ערכי הנתונים הוא 42 ממוצע (mu) של ערכי הנתונים הוא 42/7 = 6 עבור כל של ערכי הנתונים אנו יכולים לחשב את ההבדל בין ערך הנתונים ואת הממוצע ולאחר מכן מרובע כי ההבדל. סכום ההבדלים בריבוע מחולק במספר הערכים הנתונים נותן את השונות האוכלוסייה (sigma_ "pop" ^ 2). השורש הריבועי של השונות באוכלוסייה נותן לסטיות תקן האוכלוסייה (sigma_ "pop") הערה: הנחתי שהערכים הנתונים מייצגים את כלל האוכלוסייה. אם ערכי הנתונים הם רק מדגם מאוכלוסייה גדולה יותר, אזי יש לחשב את שונות המדגם, s ^ 2, ואת סטיית התקן לדוגמה, s, קרא עוד »

מבחן F מניח כי הנתונים מופצים בדרך כלל וכי דגימות עצמאיות זה מזה. מבחן F מניח כי הנתונים מופצים בדרך כלל וכי דגימות עצמאיות זה מזה. נתונים שונים מהחלוקה הרגילה יכולים להיות בשל מספר סיבות. הנתונים יכולים להיות מוטה או גודל המדגם יכול להיות קטן מדי כדי להגיע להפצה נורמלית. ללא קשר לסיבה, בדיקות F יניבו חלוקה נורמלית ויגרמו לתוצאות לא מדויקות אם הנתונים יהיו שונים באופן משמעותי מהתפלגות זו. בדיקות F גם להניח כי נקודות נתונים עצמאיים אחד מהשני. לדוגמה, אתה לומד אוכלוסייה של ג'ירפות ואתה רוצה לדעת איך גודל הגוף ומין קשורים. אתה מוצא כי הנקבות הן גדולות יותר מאשר גברים, אבל לא לקחת בחשבון כי באופן משמעותי יותר של מבוגרים בא קרא עוד »

מאחר שאין משוואה מתמטית שיכולה לחשב את השטח מתחת לעקומה הרגילה בין שתי נקודות, אין נוסחה למצוא את ההסתברות ב z- שולחן לפתור ביד. זו הסיבה מדוע z- שולחנות מסופקים, בדרך כלל עם דיוק של 4 עשרוניות. אבל יש נוסחאות כדי לחשב הסתברויות אלה על דיוק גבוהה מאוד באמצעות תוכנות כמו Excel, R, וציוד כמו מחשבון TI. ב אקסל, הם בצד שמאל של z ניתנת על ידי: NORM.DIST (z, 0,1, נכון) ב TI- מחשבון, אנחנו יכולים להשתמש normalcdf (-19999, z) כדי לקבל שטח משמאל ערך z . קרא עוד »

ניתן להשתמש בהפצות צ'י ריבועיות כדי לתאר כמויות סטטיסטיות שהן פונקציה של כמות ריבועים. התפלגות ה- Chi Squared היא התפלגות ערך שהוא סכום הריבועים של k המשתנים האקראיים המופצים בדרך כלל. Q = = = (1) (1/2) k (2) גמא (k / 2) x ^ (k / 2-1) e ^ (x / 2) כאשר k הוא מספר דרגות החופש, ו- x הוא הערך של Q עבורו אנו מבקשים את ההסתברות. התועלת של התפלגות ה- Chi Squared היא במידול של דברים הכרוכים בסכומי ערכים בריבועיים. שתי דוגמאות ספציפיות הן: ניתוח מבחני שונות (שונות הוא סכום של ערכי ריבוע) טוב של התאמה (עבור ריבועים לפחות להתאים היכן השגיאה הוא סכום של ערכים בריבוע) נלקח מ: http://en.wikipedia.org/ wiki / Chi-squared_distribution קרא עוד »

שימוש אחד בשונות משותפת הוא ללמוד את המתאם. כאשר יש לנו נתוני מדגם המתייחסים לשני משתנים תלויים, ההשתנות המשותפת הופכת רלוונטית. השונה הוא מדד להשפעת השונות בין שני המשתנים. כאשר יש לנו שני משתנים תלויים אומרים X ו- Y, אנו יכולים ללמוד את הווריאציה בערכים של X - זה sigma_x ^ 2 את וריאציה בתוך הערכים של Y היא השונות של y sigmayy ^ 2. המחקר של וריאציה בו זמנית בין X ו- Y נקרא COV (X, Y) או sigma_ (xy). קרא עוד »

הוא חושף את צורת היחסים בין המשתנים. נא עיין בתשובה שלי על מה הוא ניתוח רגרסיה ?. הוא חושף את צורת היחסים בין המשתנים. לדוגמה, אם הקשר קשור באופן חיובי מאוד, קשורים בצורה שלילית מאוד או אין מערכת יחסים. לדוגמה, הגשם והפריון החקלאי אמורים להיות מתואמים חזק, אך הקשר אינו ידוע. אם נזהה את יבול היבול כדי לציין את פריון החקלאות, ונבחן שני משתנים של יבולים יבולים וגשמים x. בניית קו רגרסיה של x על x יהיה הגיוני, והוא יוכל להוכיח את התלות של תשואת היבול על הגשמים. לאחר מכן נוכל להעריך את תשואת היבול בהתחשב בגשם עם טעות מוגבלת. לשם כך אנו משתמשים בערכים נצפים של גשמים ופרודוקטיביות ומנסים למצוא התאמה שתיתן לנו טעות מינימלית (סטייה קרא עוד »

Z- ציון אומר לך את המיקום של תצפית ביחס לשאר התפוצה שלה, נמדד סטיות תקן, כאשר הנתונים יש התפלגות נורמלית. אתה בדרך כלל רואה את המיקום כמו X-Value, אשר נותן את הערך האמיתי של התצפית. זה אינטואיטיבי, אבל לא מאפשר לך להשוות תצפיות מהפצות שונות. כמו כן, אתה צריך להמיר את ציוני X ל- Z- ציונים, כך שתוכל להשתמש בטבלאות רגיל רגיל הפצה לחפש ערכים הקשורים Z- ציון. לדוגמה, אתה רוצה לדעת אם בן שמונה של התנדנדות מהירות טובה במיוחד לעומת שלו או שלה הליגה. אם ממוצע קטן ליגה היא מהירות המגרש הוא 30 קמ"ש עם סטיית תקן של 4 קמ"ש, הוא 38 קמ"ש המגרש יוצא דופן? 4 קמ"ש הוא X-Score. אתה ממיר ל Z- ציון עם נוסחה זו: Z = (X-mu) / קרא עוד »

ראה למטה. : לא p -> [[p ^^ q] vv ~ p] מפעילי לוגיקה: "לא p:" לא p, ~ p; "ו:" ^ ^; או: vv טבלאות לוגיות, שלילה: ul (| "p" "q |" "~ ~ p" "" ~ q |) "" T "" T | "" F "" F | "" T "" F "" F "" T "" F | "" T | "" T | "" F "" F | "" F "" T "" T לוגיקה טבלאות, ו - או: ul (| "p" "q" | "" "|" "T" "|" "T" | | "T" "| | "" T קרא עוד »

~ = 0.9391 לפני שנכנס לשאלה עצמה, בואו נדבר על השיטה לפתרון הבעיה. נניח, למשל, שאני רוצה להסביר את כל התוצאות האפשריות מן היפוך מטבע הוגן שלוש פעמים. אני יכול לקבל HHH, TTT, TTH, ו HHT. ההסתברות של H היא 1/2 והסתברות T היא גם 1/2. עבור HHH ו- TTT, זה 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 כל אחד. עבור TTH ו HHT, זה גם 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 כל אחד, אבל מאז יש 3 דרכים אני יכול לקבל כל תוצאה, זה בסופו של דבר להיות 3xx1 / 8 = 3/8 כל אחד. כאשר אני מסכם את התוצאות האלה, אני מקבל 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1 - כלומר אני עכשיו יש את כל התוצאות האפשריות של היפוך מטבע היוו. שים לב שאם אני מגדיר את H להיות p ולכן יש t ~ p, וגם שם לב שיש לנו קו מ קרא עוד »

הגדרות מהירות נתונים כמותיים הם מספרים: גבהים; משקולות; מהירויות; מספר בעלי חיים בבעלות; שנים; וכו 'נתונים איכותיים אינם מספרים. הם עשויים לכלול מאכלים מועדפים; דתות; אתניות; וכו '. נתונים בדידים הם מספרים שעשויים לקחת על ערכים ספציפיים, מופרדים. לדוגמה, כאשר אתה מתגלגל אחד למות, אתה מקבל 1, 2, 3, 4, 5, או 6. אתה לא יכול לקבל ערך של 3.75. נתונים רציף הם מספרים שעשויים לקחת על כל מיני עשרוני או ערכים שברים. לדוגמה, המשקל שלך ניתן למדוד בדיוק כמו 92.234 ק"ג. המהירות שלך לא לקפוץ מ 10 קמ"ש ל 11 קמ"ש; הוא נע בכל עשרוני בין - כמו 10.5 קמ"ש. קרא עוד »

אחד היה מסתכל על IQR (טווח רבעוני) כדי לקבל יותר "ריאליסט" להסתכל על הנתונים, כמו זה היה לחסל את חריגים בנתונים שלנו. לכן, אם היה לך להגדיר נתונים כגון 4,6,5,7,2,6,4,4,2956 אז אם היינו צריכים לקחת את הממוצע של IQR שלנו זה יהיה יותר "מציאותי" להגדיר את הנתונים שלנו, כאילו פשוט לקחנו את הממוצע הרגיל, כי ערך אחד של 2956 יהיה בלגן את הנתונים לא מעט. outlier ככזה יכול לבוא ממשהו פשוט כמו שגיאת הקלדה, כך מראה איך זה יכול להיות שימושי כדי לבדוק את IQR קרא עוד »

כמו שם הנושא עולה השונות היא "מידה של שונות" השונות היא מידה של השתנות. זה אומר כי עבור קבוצה של נתונים אתה יכול לומר: "השונות הגבוהה יותר, הנתונים שונים יותר". דוגמאות קבוצה של נתונים עם הבדלים קטנים. A = {1,3,3,3,4} בר (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * (2) = 1/6 * (1 + 1) sigma = 2 = 1/3 קבוצה של נתונים עם הבדלים גדולים יותר. (= 2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / = = 18/6 = 3 sigma = 2 = 1/6 * 3 * 1) 3 * 1 + 3 * 1) sigma ^ 2 = 1/6 *) 6 (sigma ^ 2 = 1 בקבוצה A יש רק 2 מספרים אחרים, לעומת הממוצע, וההבדל הוא 1. השונות היא קטנה.ב קבוצה ב אין אלמנטים שווים מתכוון, עובדה זו עושה את השונות קרא עוד »

ערך מרכזי שהוא ייצוג של נתונים שלמים. > אם נבחן את התפלגויות התדר שאנו נתקלים בהן בפועל, נמצא כי קיימת נטייה של ערכי variate לאשכול סביב ערך מרכזי; במילים אחרות, רוב הערכים נמצאים במרווח קטן על ערך מרכזי. תכונה זו נקראת הנטייה המרכזית של התפלגות התדר. הערך המרכזי, אשר נלקח כיצוג של נתונים שלמים, נקרא מידה של נטייה מרכזית או, בממוצע. ביחס לחלוקת תדרים, ממוצע מכונה גם כמדד מיקום, משום שהוא מסייע לאתר את מיקום ההתפלגות על ציר המשתנה. ניתן לציין כי ממוצע אינו בהכרח אחד מערכי הנתונים הנתונים. קרא עוד »

רמה נומינלית - רק תוויות נתונים בקטגוריות שונות, למשל סיווג כמו: זכר או נקבה רמת אורדינל - נתונים ניתן לארגן והזמין אבל ההבדל does not הגיוני, למשל: הדירוג כמו 1, השני והשלישי. רמת מרווח - נתונים ניתן להזמין כמו גם הבדלים ניתן לנקוט, אך כפל / חלוקה אינו אפשרי. לדוגמה: סיווג כמו שנים שונות כמו 2011, 2012 וכו 'רמת רמה - הזמנת, הבדל וכפל / חלוקה - כל פעולות אפשריות. לדוגמה: גיל בשנים, טמפרטורה במעלות וכו 'משתנה בדידים - המשתנה יכול רק לקחת ערכי נקודה ולא ערכים בין. לדוגמה: מספר האנשים באוטובוס. משתנה רציף - המשתנה יכול לקחת כל ערך בתוך מרווח, למשל גובה של אדם. קרא עוד »

(32/52) בחפיסת קלפים, מחצית הקלפים אדומות (26) ו (בהנחה שאין ליצנים) יש לנו 4 שקעים, 4 מלכות ו 4 מלכים (12). עם זאת, של כרטיסי תמונה, 2 שקעים, 2 מלכות, ו 2 מלכים אדומים. מה שאנחנו רוצים למצוא הוא "ההסתברות של ציור כרטיס אדום או כרטיס תמונה" ההסתברויות הרלוונטיות שלנו הן של ציור כרטיס אדום או כרטיס תמונה. (P) A (+) (P) A (+) (P) A (P) (P) (תמונה או אדום) = (P / +) (P / +) (P / / 52) P (תמונה או אדום) = (32/52) קרא עוד »

שני חיזוי רווחי ביטחון הם צרים ליד הממוצע, זה ניתן לראות בקלות בנוסחה של השוליים המתאימים של שגיאות. להלן מרווח טעות של רווח סמך. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }}}} להלן מרווח השגיאה עבור מרווח חיזוי E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 frac {1} {n} + frac { x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} בשניהם, אנו רואים את המונח (x_0 - bar {x}) ^ 2, אשר סולמות כמו הריבוע של המרחק של נקודת חיזוי מהממוצע. זו הסיבה CI ו PI הוא הצר ביותר מתכוון. קרא עוד »

61.5% ההסתברות לכך שהמחשב הנייד פגום היא (6/22) ההסתברות של מחשב נייד שאינו פגום היא (16/22) ההסתברות לכך שלפחות מחשב נייד אחד פגום ניתנת על ידי: P (1 פגום) + P (2 פגומים) + P (3 פגום), שכן הסתברות זו היא מצטברת. תן X להיות מספר מחשבים ניידים נמצא פגום. P (X = 1) = (3 בחר 1) (6/22) ^ 1 פעמים (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 בחר 2) (6/22) ^ 2 פעמים 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 בחר 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 (סכם את כל ההסתברויות) = 0.61531 כ- 0.615 קרא עוד »

האותיות "דו" פירושו שתיים. אז, התפלגות bimodal יש שני מצבים. לדוגמה, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} הוא bimodal עם 3 ו 12 כמו מצבים נפרדים נפרדים. שים לב כי המצבים לא צריך להיות באותה תדירות. תקווה שסייעה במקור: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm קרא עוד »

תרשים בימודלי ממחיש התפלגות bimodal, שהיא עצמה מוגדרת כהפצה הסתברות מתמשכת עם שני מצבים. בדרך כלל, הגרף של פונקציית צפיפות ההסתברות של חלוקה זו ייראה כהפצה "דו-חוצנית"; כלומר, ולא את השיא היחיד בהפצה רגילה או עקומת פעמון, הגרף יהיה שני פסגות. התפלגות בימודלית, אם כי אולי פחות שכיחה מאשר התפלגות נורמלית, עדיין מתרחשת בטבע. לדוגמה, לימפומה של הודג 'קין היא מחלה המתרחשת לעתים קרובות יותר בתוך שתי קבוצות גיל ספציפיות מאשר בקרב אנשים בגילאים אחרים; במיוחד בקרב אנשים צעירים בגילאי 15-35 ובמבוגרים מעל גיל 55. לכן, עבור המשתנה האקראי Z (המוגדר כאן כגיל סובל של לימפומה של הודג'קין), פונקצית צפיפות ההסתברות תהיה בע קרא עוד »

"Bin" ב היסטוגרמה היא הבחירה של היחידה ואת המרווח על ציר ה- X.כל הנתונים בחלוקה הסתברותית המיוצגים חזותית על ידי היסטוגרמה מלאים בסלים המתאימים. גובהו של כל סל הוא מדידה של התדירות שבה הנתונים מופיעים בתוך טווח של bin זה בהפצה. לדוגמה, ב היסטוגרמה מדגם זה להלן, כל פס עולה למעלה מ X- ציר הוא סל אחד. ובסל של גובה 75 עד גובה 80, יש 10 נקודות נתונים (במקרה זה, ישנם 10 עצי דובדבן בגובה בין 75 ל 80 מטר). מקור: ויקיפדיה הדף על היסטוגרמה קרא עוד »

ראה הסבר מלא שהוצג. כאשר יש לנו 100 מטבעות ואנחנו נותנים את המטבעות האלה כדי קבוצה של אנשים בכל אופן, הוא אמר שאנחנו מפיצים מטבעות. באופן דומה, כאשר ההסתברות הכוללת (שהיא 1) מחולקת בין הערכים השונים המשויכים למשתנה האקראי, אנו מפיצים הסתברות. לפיכך, הוא נקרא התפלגות הסתברות. אם יש כלל הקובע איזה הסתברות יש להקצות לאיזה ערך, אזי כלל כזה נקרא פונקציית התפלגות ההסתברות. ההפצה הבינומית מקבלת את שמה כי הכלל שקובע את ההסתברויות השונות הוא תנאי ההתרחבות הבינומית. קרא עוד »

ההתפלגות הריבועית של הצ 'י היא אחת ההפצות הנפוצות ביותר והיא ההפצה של הסטטיסטיקה הריבועית של הצ' י. התפלגות הכיכר הריבועית היא אחת ההפצות הנפוצות ביותר. זוהי התפלגות של סטיות תקן רגיל סטנדרטי. פירושו של החלוקה שווה למידות החופש והשונות של התפלגות הריבוע הצ 'י מוכפלת בשתי דרגות החופש. זוהי ההפצה בשימוש בעת ביצוע מבחן כיכר צ'י השוואת ערכים נצפו לעומת הצפוי וכאשר ביצוע מבחן מרובע צ 'י לבחון את ההבדלים בשתי קטגוריות. ניתן למצוא ערכים קריטיים עבור התפלגות הכיכר הריבועית. תשובה סוקרטית קשורה שעשויה להיות מועילה היא זו על הקשר בין הפיצול הנורמלי והריבועי. לפרטים נוספים, ראה כאן. קרא עוד »

מבחן צ'י לבדיקות עצמאות אם יש קשר משמעותי בין שתי קבוצות או יותר של נתונים קטגוריים מאותה אוכלוסיה. מבחן צ'י לבדיקות עצמאות אם יש קשר משמעותי בין שתי קבוצות או יותר של נתונים קטגוריים מאותה אוכלוסיה. השערת האפס למבחן זה היא שאין קשר. זהו אחד המבחנים הנפוצים ביותר בסטטיסטיקה. כדי להשתמש במבחן זה, התצפיות שלך צריכות להיות עצמאיות והערכים הצפויים שלך צריכים להיות גדולים מחמישה. המשוואה לחישוב כיכר צ'י ביד היא דוגמה: ברגע שחישבתם את כיכר הצ'י שלכם, אתם קובעים את דרגות החופש שלכם (מספר הרמות למשתנה אחד פחות מכפיל את מספר הרמות של המשתנה האחר פחות אחת ). לאחר מכן עיין בטבלה להפצה מרובעת של צ 'י כדי לראות אם ה קרא עוד »

בדיקת הצ 'י משמשת לבדיקת האם חלוקות של משתנים קטגוריים נבדלות זו מזו. המבחן צ'י ^ 2 יכול לשמש רק על מספרים בפועל, לא על אחוזים, פרופורציות או אמצעים. הנתונים הסטטיסטיים של הצ 'י 2 משווים את השיחות או הספירות של תגובות קטגוריאליות בין שתי קבוצות עצמאיות או יותר. לסיכום: מבחן צ'י ^ 2 משמש לבדיקת האם חלוקות של משתנים קטגוריים נבדלות זו מזו. קרא עוד »

ראה להלן: שילוב הוא קיבוץ של אובייקטים שונים ללא קשר לסדר שבו מתבצעת הקבוצה. כדוגמה, יד פוקר היא שילוב - לא אכפת לנו באיזה סדר אנחנו מקבלים את הקלפים, רק שאנחנו מחזיקים רויאל פלוש (או זוג של 3). הנוסחה למציאת שילוב היא: C_ (n, k) = (n), (k)) = (n!) / (K!) (Nk)!) עם n = "אוכלוסייה", k = (5) 5 (52) 5 (52!) / (5)! (52-5)! = (52!) / ((5) 5!) (47!)) בואו להעריך את זה! (52) 51xx51xx10xx49xx2 = (52xx51xxcancelcolor (כתום) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (אדום) 48 ^ 2xxcancelcolor (חום) (47)) / (ביטול צבע (כתום) 5xxcancelcolor (אדום) (4xx3xx2) xxcancelcolor (חום) (47!)) = 529851xx10xx49xx2 = 2,598,960 קרא עוד »

F-Test. מבחן ה- F הוא מנגנון בדיקה סטטיסטי שנועד לבדוק את שוויון אוכלוסיות האוכלוסייה. היא עושה זאת על ידי השוואת היחס בין השונות. לכן, אם השונות שוות, היחס בין השונות יהיה 1. כל בדיקות ההשערה נעשות בהנחה ההשערת null נכונה. קרא עוד »

אנו משתמשים ANOVA כדי לבדוק הבדלים משמעותיים בין האמצעים. אנו משתמשים ב- ANOVA, או בניתוח השונות, כדי לבדוק הבדלים משמעותיים בין האמצעים של קבוצות מרובות. לדוגמה, אם אנחנו רוצים לדעת אם הממוצע GPA של ביולוגיה, כימיה, פיזיקה, וחשבונות מגיסטר שונים, אנו יכולים להשתמש ANOVA. אם היו לנו רק שתי קבוצות, ANOVA שלנו יהיה זהה למבחן t. ישנן שלוש הנחות בסיסיות של ANOVA: משתנים תלויים בכל קבוצה מופצים בדרך כלל הבדלים באוכלוסייה בכל קבוצה הם שווים תצפיות אינן תלויות זו בזו קרא עוד »

ראה למטה. משתנה קטגורי הוא קטגוריה או סוג. לדוגמה, צבע שיער הוא ערך קטגורי או עיר מולדת הוא משתנה קטגורי. המינים, סוג הטיפול והמין הם כולם משתנים קטגוריים. משתנה מספרי הוא משתנה שבו המדידה או המספר יש משמעות מספריים. לדוגמה, כמות המשקעים הכוללת הנמדדת באינצ'ים היא ערך מספרי, קצב הלב הוא ערך מספרי, מספר הצ'יזבורגרים הנצרכים בעוד שעה הוא ערך מספרי. משתנה קטגורי יכול לבוא לידי ביטוי כמספר לצורך סטטיסטיקה, אך למספרים אלה אין משמעות זהה לערך מספרי. לדוגמה, אם אני לומד את ההשפעות של שלוש תרופות שונות על מחלה, אני יכול שם את שלוש תרופות שונות, רפואה 1, רפואה 2, ותרופה 3. עם זאת, תרופות שלוש לא גדול, או חזק, או מהר יותר מא קרא עוד »

חד כיווני ANOVA הוא ANOVA שבו יש לך משתנה אחד עצמאי שיש לו יותר משני תנאי. עבור שני משתנים בלתי תלויים או יותר, תשתמש ב- ANOVA דו-כיווני. חד כיווני ANOVA הוא ANOVA שבו יש לך משתנה אחד עצמאי שיש לו יותר משני תנאים. זאת בניגוד ANOVA דו כיווני שבו יש לך שני משתנים עצמאיים ולכל אחד יש תנאים מרובים. לדוגמה, אתה תשתמש חד כיווני ANOVA אם אתה רוצה לקבוע את ההשפעות של מותגי קפה על קצב הלב. המשתנה הבלתי תלוי שלך הוא מותג הקפה. אתה תשתמש ANOVA דו כיוונית אם אתה רוצה לקבוע את ההשפעות של מותגי קפה עצמית דיווח רמות החרדה על קצב הלב. שני המשתנים הבלתי תלויים הם: 1) מותג קפה ו -2) רמת חרדה עצמית. קרא עוד »

מושג של אירוע חשוב ביותר בתיאוריית ההסתברויות. למעשה, זה אחד המושגים הבסיסיים, כמו נקודה בגיאומטריה או משוואה אלגברה. ראשית, אנו רואים בניסוי אקראי - כל פעולה פיזית או נפשית שיש לה מספר מסוים של תוצאות. לדוגמה, אנחנו סופרים כסף בארנק שלנו או לחזות את שווי המניות של מחר בבורסה. בשני המקרים ובמקרים רבים אחרים, הניסוי האקראי מביא לתוצאות מסוימות (כמות הכסף המדויקת, שווי המדד המדויק של שוק המניות וכו '). תוצאות אינדיבידואליות אלה נקראות אירועים בסיסיים וכל האירועים היסודיים הקשורים בניסוי אקראי מסוים יוצרים יחד שטח המדגם של הניסוי הזה. באופן מדוקדק יותר, שטח המדגם של כל ניסוי אקראי הוא SET וכל האירועים היסודיים האישיים (כל קרא עוד »

אנא ראה להלן. משתנה אקראי הוא תוצאות מספריות של קבוצה של ערכים אפשריים מניסוי אקראי. לדוגמה, אנו בוחרים באופן אקראי נעל מחנות נעליים ומחפשים שני ערכים מספריים של גודלה ומחירה. למשתנה אקראי בדידים יש מספר סופי של ערכים אפשריים או רצף אינסופי של מספרים ריאליים מספריים. לדוגמה גודל הנעליים, אשר יכול לקחת רק מספר סופי של ערכים אפשריים. בעוד משתנה אקראי מתמשך יכול לקחת את כל הערכים במרווח של מספרים אמיתיים. לדוגמה, מחיר הנעליים יכול לקחת כל ערך, במונחים של המטבע. קרא עוד »

ניתוח רגרסיה הוא תהליך סטטיסטי לאמידת היחסים בין המשתנים. ניתוח רגרסיה הוא תהליך סטטיסטי לאמידת היחסים בין המשתנים. זהו מונח כללי עבור כל השיטות המנסות להתאים את המודל לנתונים שנצפו על מנת לכמת את הקשר בין שתי קבוצות של משתנים, כאשר המיקוד הוא על הקשר בין משתנה תלוי ומשתנה בלתי תלוי אחד או יותר. הקשר, עם זאת, לא יכול להיות מדויק עבור כל נקודות הנתונים הנצפים. לכן, לעתים קרובות מאוד, ניתוח כזה כולל אלמנט שגיאה הציג בחשבון את כל הגורמים האחרים. הניסיון להגיע אל היחס שבו סטייה ממנו כלומר הממוצע של השגיאה צריך להיות קרוב לאפס וסטיית התקן שלה צריך להיות מינימלי. קרא עוד »

זוהי התפלגות תדירות שבה כל המספרים מיוצגים כשבר או באחוז מדגם המדגם המלא. אין באמת מה לעשות. אתה מוסיף את כל תדירות מספרים לקבל סך כולל = גודל המדגם שלך. אז אתה מחלק כל מספר תדר לפי גודל המדגם שלך כדי לקבל שבר תדירות יחסית. הכפל את השבר הזה ב -100 כדי לקבל אחוז. תוכל להוסיף את האחוזים (או השברים) בעמודה נפרדת לאחר מספרי התדירות שלך. תדר מצטבר אם הזמנת ערכים, כגון ציוני בדיקה בסולם של 1-10, ייתכן שתרצה להשתמש בתדרים מצטברים. הם מתכוונים "הכל עד וכולל ערך זה". בואו ניקח את הציונים. בשורה מאחורי "1" אתה ממלא את מספר התדר, מאחורי "2" אתה מוסיף את המספרים עבור "1" ו "2" וכן הלאה קרא עוד »

טבלת תדרים יחסית היא טבלה המתעדת ספירות של נתונים באחוזים, תדר יחסית aka. הוא משמש כאשר אתה מנסה להשוות קטגוריות בתוך הטבלה. זהו טבלה בתדירות יחסית. שים לב לערכי התאים בטבלה באחוזים במקום בתדרים בפועל. אתה מוצא את הערכים האלה על ידי הצבת תדרים בודדים על סך השורה. היתרון של טבלאות תדרים יחסיים על פני טבלאות תדירות הוא שבאחוזים ניתן להשוות בין קטגוריות. קרא עוד »

הדגימה המשותפת היא מדידה של כמה משתנים שונים זה מזה במדגם. Covariance אומר לך איך שני משתנים קשורים זה לזה בקנה מידה ליניארי. זה אומר לך כמה חזק בקורלציה X שלך Y. לדוגמה, אם המשותף שלך הוא גדול יותר מאפס, זה אומר Y שלך מגדילה את X שלך מגביר. מדגם בסטטיסטיקה הוא רק תת קבוצה של אוכלוסייה גדולה יותר או קבוצה. לדוגמה, אתה יכול לקחת דוגמה של בית ספר יסודי אחד בארץ ולא לאסוף נתונים מכל בית ספר יסודי בארץ. לכן, מדגם משותף הוא פשוט קוואריאנס נמצא בתוך המדגם. ניתן למצוא את הנוסחה עבור שונות מדגמית כאן. קרא עוד »

התפלגות Unimodal היא חלוקה שיש לה מצב אחד. התפלגות Unimodal היא חלוקה שיש לה מצב אחד. אנו רואים שיא אחד ברור בנתונים. בתמונה הבאה ניתן לראות חלוקה חד-כיוונית: לעומת זאת, חלוקה בימודית נראית כך: בתמונה הראשונה אנו רואים שיא אחד. בתמונה השנייה, אנו רואים שיש שני פסגות. ניתן לחלק בדרך כלל חלוקה חד-כיוונית, אבל זה לא חייב להיות. קרא עוד »

ראה את ההסבר כאשר קיים נפח גדול של נתונים מספריים, לא תמיד ניתן לבחון כל נתונים מספריים בודדים ולהגיע למסקנה. לפיכך, יש צורך לצמצם את הנתונים לאחד או קומץ מספרים, כך ההשוואה היא אפשרית. לשם כך, יש לנו מדדים של נטייה מרכזית המוגדרת בסטטיסטיקה. מידה של נטייה מרכזית נותנת לנו ערך מספרי אחד שניתן להשתמש בו לשם השוואה. לפיכך, זה חייב להיות מספר אשר מרוכז סביב נפח גדול של נתונים - נקודת משיכה הכבידה אשר כל ערך מספרי אחר נמשך. במקרה זה, החריגה של ערכים אינדיווידואליים ממדד מרכזי זה מספרת לנו האם הנתונים עקביים או לא עקביים. קרא עוד »

במידה רבה יש שני סוגים של קבוצות נתונים - קטגורי או איכותי - מספרי או כמותי נתונים קטגוריים או נתונים לא מספריים - כאשר המשתנה יש ערך של תצפיות בצורת קטגוריות, עוד זה יכול להיות שני סוגים - א. נומינלי ב. נתונים א. נתונים מסודרים נקראים קטגוריות, למשל. מצב הנישואין יהיה נתונים נומינליים כפי שהוא יקבל תצפיות בקטגוריות הבאות - נשוי, נשוי, גרוש / מופרדים, אלמנים B. נתונים ארציים יקבלו גם שם קטגוריות אבל קטגוריות יהיה דרגה. למשל הסיכון לרכוש זיהום בית החולים יהיה נתונים מסודרים להגדיר עם קטגוריות כמו גבוהה, בינונית נמוכה נתונים מספריים, שבו משתנה לוקח ערך מספרי. זה יכול להיות שוב של שני סוגים a. בדידה ב. רציף א. לנתונים בדידים קרא עוד »

התפלגות נורמלית לחלוטין סימטרי, התפלגות הטיה לא. בהפצה מוטה באופן חיובי, את "הבוהן" בצד גדול יותר מאשר בצד השני, גורם חציון, ובמיוחד מתכוון, לנוע ימינה. בהפצה שלילית שלילית זו התנועה שמאלה, בגלל "אצבע" יותר בערכים קטנים יותר. בעוד במצב הפצה נורמלי שאינו מוטה, חציון וממוצע הם כולם באותו ערך. (תמונות מהאינטרנט) קרא עוד »

כל משמעות הדבר היא המינימום בין סכום ההפרש בין הערך y בפועל לבין הערך y החזוי. (1 = i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 פירושו רק שהמינימום בין הסכום של כל החזרים המינימליים (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 כל משמעותו הוא המינימום בין סכום ההפרש בין הערך y בפועל לבין הערך y החזוי. (1 = i) = y (y = i-hati) 2 בדרך זו על ידי מזעור השגיאה בין הטעות החזויה אתה מקבל את ההתאמה הטובה ביותר עבור קו הרגרסיה. קרא עוד »

מבחן של צ'י מרובע של פירסון יכול להתייחס למבחן לעצמאות או לטוב של מבחן התאמה. כאשר אנו מתייחסים ל"מבחן מרובע צ'י של פירסון ", אנו עשויים להתייחס לאחת משתי המבחנים: מבחן העצמאות של ריבוע הצ'י של פירסון, או מבחן הציות של ה- Pearson. מבחני הטוב של ההתאמה קובעים האם התפלגות מערך הנתונים שונה משמעותית מהתפלגות תיאורטית. הנתונים חייבים להיות לא מותאמים. מבחני העצמאות קובעים אם תצפיות לא מותאמות של שני משתנים אינן תלויות זו בזו. ערכים נצפים ערכים צפויים באמצעות הנוסחה מרובע צ'י, אתה קובע את הריבוע צ'י סטטיסטית שלך, את דרגות החופש שלך, ואת רמת החשיבות שלך, ולהשוות את התוצאות שלך לשולחן ריבוע צ'י מ קרא עוד »

שונות האוכלוסייה היא המספר המספרי שאוכלוסייה שונה זה מזה. השונות של האוכלוסייה מספרת לך עד כמה הנתונים מופצים. לדוגמה, אם הממוצע שלך הוא 10 אבל יש לך הרבה השתנות בנתונים שלך, עם מדידות הרבה יותר נמוך מ -10, תהיה לך שונות גבוהה. אם האוכלוסייה שלך יש ממוצע של 10 ויש לך וריאציה מעט מאוד, עם רוב הנתונים שלך נמדד כמו 10 או קרוב ל 10, אז תהיה לך שונות האוכלוסייה נמוכה. שונות האוכלוסייה נמדדת באופן הבא: קרא עוד »

חלוקה היא מוטה אם אחד הזנבות שלה הוא יותר מאשר השני. כאשר מסתכלים על סט נתונים, יש בעצם שלוש אפשרויות. מערך הנתונים הוא סימטרי בערך, כלומר יש בערך כמו מונחים רבים בצד שמאל של חציון כמו בצד ימין. זה לא חלוקה מוטה. סט הנתונים יש הטיה שלילית, כלומר יש לו זנב על הצד השלילי של החציון. זה בא לידי ביטוי עם ספייק גדול לכיוון הימין, כי יש מונחים חיוביים רבים. זוהי התפלגות מוטה. סט הנתונים יש הטיה חיובית עם זנב לצד החיובי של החציון. פירוש הדבר שיש יותר מונחים שליליים. קרא עוד »

ממוצע = סכום של כל הערכים / מספר הערכים. ממוצע הוא בדרך כלל המדד הטוב ביותר של נטייה מרכזית כי זה לוקח את כל הערכים בחשבון. אבל זה מושפע בקלות על ידי כל ערך קיצוני / outlier. שים לב כי ממוצע יכול להיות מוגדר רק על מרווח ורמת היחס של המדידה חציון הוא נקודת אמצע של נתונים כאשר מסודרים לפי הסדר. זה בדרך כלל כאשר להגדיר נתונים יש ערכים קיצוניים או מוטה בכיוון כלשהו. שים לב כי החציון מוגדר ברמת הסידור, המרווח והיחס של המדידה היא הנקודה השכיחה ביותר בנתונים. זה הטוב ביותר עבור נתונים נומינליים להגדיר שבו הן חציון מצב אינם מוגדרים. שים לב כי מצב מוגדר על רמת נומינלי, סודי, מרווח ורמת היחס של המדידה קרא עוד »

ממוצע = 9.22 חציון = 9 מצב = 10 טווח = 2 ממוצע (ממוצע) x תדר סמן 10 ||| 4 9 ||| 3 8 || 2 xx) 2 (+ xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 סך כל התדר = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 נתון - 10,10,9,10,8,9,10 ו- 8 מסדרים אותם בסדר עולה 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 חציון = (n + 1) (= 9 = 1) / = = פריט 5 = 5 מצב = פריט זה מתרחש יותר מספר פעמים במצב = 10 טווח = ערך גדול - טווח ערכים קטן = (10-8) טווח = 2 קרא עוד »

(0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) מהטבלאות שיש לנו P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0.94) = 0.3264 קרא עוד »

במסגרת בינומית, יש רק שתי תוצאות אפשריות לכל ניסיון. בהתאם למה שאתה רוצה, אתה קורא אחת האפשרויות נכשלים והשני Succes. דוגמה: אתה יכול לקרוא מתגלגל 6 עם סוכות למות, ואת 6 לא נכשל. בהתאם לתנאי המשחק, מתגלגל 6 עשוי לעלות לך כסף, ייתכן שתרצה להפוך את התנאים. בקיצור: יש רק שתי תוצאות אפשריות לכל ניסיון, ואתה יכול שם אותם כפי שאתה רוצה: לבן, שחור, ראשי זנבות, מה. בדרך כלל אחד אתה משתמש כמו P בחישובים נקרא (הסתברות) Succes. קרא עוד »

"משמעות הדבר היא ההסתברות של אירוע A כאשר אירוע B קורה" "Pr (A | B) היא ההסתברות המותנית". "פירוש הדבר שההסתברות שקורה אירוע A, על המצב שבו B קורה". "A = זורק 3 עיניים עם קוביות" "B = זורק פחות מ -4 עיניים עם קובייה" "PR (A) = 1/6" Pr (A | B) = 1/3 (עכשיו אנו יודעים רק 1,2, או 3 עיניים אפשריות) קרא עוד »

צ'י מבחן מרובע של עצמאות עוזר לנו למצוא אם שתי תכונות או יותר קשורות או לא. אם משחק שחמט מסייע להגביר את המתמטיקה של הילד או לא. זה לא מדד של מידת הקשר בין התכונות. הוא רק מספר לנו אם שני עקרונות סיווג קשורים באופן משמעותי או לא, ללא התייחסות להנחות כלשהן בנוגע למערכת היחסים.צ 'י מרובע הבדיקה של ההומוגניות היא הרחבה של צ' י מרובע הבדיקה של עצמאות ... בדיקות של הומוגניות שימושיים כדי לקבוע אם 2 או יותר דוגמאות אקראיות עצמאיות נמשכים מאותה אוכלוסייה או מאוכלוסיות שונות. במקום מדגם אחד - כפי שאנו משתמשים בבעיית עצמאות, כאן יש לנו שתי דוגמאות או יותר. שני סוגי הבדיקות עוסקים בנתונים צולבים צולבים. שניהם משתמשים בסט קרא עוד »