Statistika

Terus menerus Umumnya data diskrit adalah jawaban bilangan bulat. Seperti berapa banyak pohon atau meja atau orang. Juga hal-hal seperti ukuran sepatu berbeda. Tetapi berat, tinggi dan waktu adalah contoh dari data kontinu. Salah satu metode untuk memutuskan jika Anda mengambil dua kali seperti 9 detik dan 10 detik, dapatkah Anda memiliki waktu di antara keduanya? Ya waktu rekor dunia Usain Bolt 9,58 detik Jika Anda mengambil 9 meja dan 10 meja, dapatkah Anda memiliki sejumlah meja di antaranya? No 9 1/2 desk adalah 9 desk dan rusak! Baca lebih lajut »

1/435 = 0,0023 "Saya kira maksud Anda ada 22 kartu yang ditampilkan, sehingga" "hanya ada 52-22 = 30 kartu yang tidak dikenal." "Ada 4 setelan dan setiap kartu memiliki peringkat, saya berasumsi bahwa" "inilah yang Anda maksud dengan nomor karena tidak semua kartu memiliki nomor" ", beberapa kartu wajah." "Jadi dua kartu diambil dan seseorang harus menebak suit dan" "menentukannya. Peluang untuk itu adalah" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Penjelasan: kami tahu itu bukan salah satu kartu yang terbalik, jadi "" hanya ada 30 kem Baca lebih lajut »

"Hasil yang mungkin dari melempar dadu bersisi 4 adalah:" "1, 2, 3, atau 4. Jadi rata-ratanya adalah (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "Variannya sama dengan E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2.5² = 7,5 - 6.25 = 1.25" " Kemungkinan hasil dari melempar dadu 8 sisi adalah: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, atau 8. Jadi rata-rata adalah 4,5. " "Variannya sama dengan (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5.25." "Rata-rata dari jumlah dua dadu adalah jumlah dari rata-rata," "ja Baca lebih lajut »

A = 1.7 Diagram di bawah ini menunjukkan distribusi seragam untuk rentang yang diberikan persegi panjang memiliki luas = 1 sehingga (6-1) k = 1 => k = 1/5 kita ingin P (X <= a) = 0,14 ini ditunjukkan sebagai area berarsir abu-abu pada diagram jadi: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Baca lebih lajut »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Untuk menemukan k, kita menggunakan int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x) ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Untuk menghitung P (x> 1 ), kami menggunakan P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Untuk menghitung E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Untuk menghitung V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 Baca lebih lajut »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0,367544 "Nama" P [R] = "Kemungkinan bahwa satu tongkat R berubah menjadi biru pada akhirnya" P [Y] = "Kemungkinan bahwa tongkat satu Y berubah menjadi biru pada akhirnya." P ["RY"] = "Kemungkinan bahwa tongkat R & Y keduanya berubah menjadi biru." P ["RR"] = "Probabilitas bahwa dua tongkat R berubah menjadi biru." P ["YY"] = "Kemungkinan bahwa dua tongkat Y berubah menjadi biru." "Maka kita memiliki" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 Baca lebih lajut »

44 Untuk menghitung rata-rata dari set data, tambahkan semua data dan bagi dengan jumlah item data. Biarkan usia tujuh mengajar menjadi x. Dengan itu, rata-rata usia guru dihitung dengan: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Kemudian kita dapat mengalikannya dengan 7 untuk mendapatkan: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Kita mengurangi semua usia lain untuk mendapatkan: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Baca lebih lajut »

Bukan acara independen. Untuk dua peristiwa, dua dianggap 'independen': P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, acara tidak independen. Baca lebih lajut »

Berarti = 7,4 Penyimpangan Standar ~~ 1,715 Varians = 2,94 Rata-rata adalah jumlah semua titik data dibagi dengan jumlah titik data. Dalam hal ini, kami memiliki (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 Variansnya adalah "rata-rata jarak kuadrat dari rata-rata." http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Apa artinya ini adalah Anda mengurangi setiap titik data dari rata-rata, kuadratkan jawaban, lalu tambahkan semuanya bersama-sama dan bagi dengan jumlah titik data. Dalam pertanyaan ini, terlihat seperti ini: 4 (5-7.4) = 4 (-2.4) ^ 2 = 4 (5. Baca lebih lajut »

17160/6497400 Ada 52 kartu sekaligus, dan 13 di antaranya adalah sekop. Kemungkinan menggambar sekop pertama adalah: 13/52 Kemungkinan menggambar sekop kedua adalah: 12/51 Ini karena, ketika kami memilih sekop, hanya ada 12 sekop yang tersisa dan akibatnya hanya 51 kartu secara keseluruhan. probabilitas menggambar sekop ketiga: 11/50 probabilitas menggambar sekop keempat: 10/49 Kita perlu mengalikan semua ini bersama-sama, untuk mendapatkan probabilitas menggambar sekop satu demi satu: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Jadi kemungkinan menggambar empat sekop secara bersamaan tanpa penggantian adalah: 17160/64 Baca lebih lajut »

Y = -1.226666 + 0.1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 topi beta_2 = (jumlah_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (jumlah_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "dengan" x_i = X_i - bar X ", dan" y_i = Y_i - bar Y => topi beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => topi beta_1 = batang Y - topi beta_2 * batang X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.2266 Baca lebih lajut »

30.2 Rata-rata dihitung dengan mengambil jumlah nilai dan membaginya dengan hitungan. Misalnya, untuk 6 wanita, dengan rata-rata 31, kita dapat melihat bahwa usia dijumlahkan menjadi 186: 186/6 = 31 Dan kita dapat melakukan hal yang sama untuk pria: 116/4 = 29 Dan sekarang kita dapat menggabungkan jumlah dan jumlah pria dan wanita untuk menemukan nilai rata-rata untuk kantor: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Baca lebih lajut »

Ketika ada beberapa nilai ekstrem di set data Anda. Contoh: Anda memiliki dataset 1000 case dengan nilai tidak terlalu jauh. Nilai rata-rata mereka adalah 100, seperti median mereka. Sekarang Anda mengganti hanya satu kasing dengan kasing yang memiliki nilai 100000 (hanya untuk menjadi ekstrim). Rata-rata akan meningkat secara dramatis (hingga hampir 200), sementara median tidak akan terpengaruh. Perhitungan: 1000 kasus, rata-rata = 100, jumlah nilai = 100000 Kehilangan satu 100, tambahkan 100000, jumlah nilai = 199900, rata-rata = 199,9 Median (= kasus 500 + 501) / 2 tetap sama. Baca lebih lajut »

Panjang batang 6 jam = 265.2-230 = 35.2 Panjang rata-rata 6 batang adalah = 44.2 cm Panjang rata-rata 5 batang adalah = 46 cm Total panjang 6 batang adalah = 44.2xx 6 = 265.2 cm Total panjang dari 5 batang adalah = 46xx5 = 230 cm Panjang batang 6 jam adalah = [Panjang total 6 batang] - [Panjang total 5 batang] Panjang batang 6h adalah = 265.2-230 = 35.2 Baca lebih lajut »

X = 5 3,4,5,8, x mean = mode = median sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 karena kita diharuskan ada mode: .x> 0 karena x = 0 = > barx = 4, "median" = 4 "tetapi tidak ada mode" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 kita memiliki 3,4,5,5,8 median = 5 mode = 5:. x = 5 Baca lebih lajut »

Berarti keenam angka itu adalah "" 270/6 = 45 Ada 3 set angka yang berbeda yang terlibat di sini. Satu set enam, satu set dua dan set delapan. Setiap set memiliki rata-rata sendiri. "mean" = "Total" / "jumlah angka" "" ATAU M = T / N Perhatikan bahwa jika Anda mengetahui rata-rata dan berapa banyak angka yang ada, Anda dapat menemukan totalnya. T = M xxN Anda dapat menambahkan angka, Anda dapat menambahkan total, tetapi Anda tidak dapat menambahkan cara bersama. Jadi, untuk semua delapan angka: Totalnya adalah 8 xx 41 = 328 Untuk dua angka: Totalnya adalah 2xx29 = 58 Oleh k Baca lebih lajut »

8 Rata-rata dari himpunan angka adalah jumlah angka di atas hitung himpunan (jumlah nilai). Kami memiliki satu set empat angka dan rerata adalah 5. Kita dapat melihat bahwa jumlah nilai-nilai adalah 20: 20/4 = 5 Kami memiliki satu set tiga angka yang rerata 12. Kita dapat menuliskannya sebagai: 36 / 3 = 12 Untuk menemukan rata-rata dari tujuh angka bersama, kita dapat menambahkan nilai-nilai bersama dan membaginya dengan 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Baca lebih lajut »

Tahan dalam hal ini berarti dapat menahan nilai-nilai ekstrem. Contoh: Bayangkan sekelompok 101 orang yang memiliki rata-rata (= rata-rata) $ 1000 di bank. Ini juga terjadi bahwa orang tengah (setelah memilah-milah saldo bank) juga memiliki $ 1000 di bank. Median ini berarti, bahwa 50 (%) memiliki lebih sedikit dan 50 memiliki lebih banyak. Sekarang salah satu dari mereka memenangkan hadiah lotere sebesar $ 100.000, dan dia memutuskan untuk menaruhnya di bank. Rata-rata akan segera naik dari $ 1000 menjadi mendekati $ 2000, karena dihitung dengan membagi jumlah total dengan 101. Median ("tengah baris") akan tidak Baca lebih lajut »

259459200 Jika saya membaca ini dengan benar, maka jika pemeriksa dapat menetapkan nilai hanya dalam kelipatan 2. Ini kemudian berarti hanya ada 15 pilihan dari 30 nilai .i.e. 30/2 = 15 Kemudian kita memiliki 15 pilihan yang didistribusikan di atas 8 pertanyaan. Menggunakan rumus untuk permutasi: (n!) / ((N - r)!) Di mana n adalah jumlah objek (Dalam hal ini tanda dalam kelompok 2). Dan r adalah berapa banyak yang diambil sekaligus (Dalam hal ini 8 pertanyaan) Jadi kita punya: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Baca lebih lajut »

Mereka tergantung. Acara "tidur larut" memengaruhi kemungkinan acara lain "terlambat ke sekolah". Contoh acara independen membalik koin berulang kali. Karena koin tidak memiliki memori, probabilitas pada lemparan kedua (atau lebih baru) masih 50/50 - asalkan koin itu adil! Ekstra: Anda mungkin ingin memikirkan hal ini: Anda bertemu seorang teman, yang sudah bertahun-tahun tidak Anda ajak bicara. Yang Anda tahu adalah dia punya dua anak. Ketika Anda bertemu dengannya, dia membawa putranya bersamanya. Bagaimana kemungkinan anak yang lain juga seorang putra? (tidak, ini bukan 50/50) Jika Anda mendapatkan i Baca lebih lajut »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Masalah khusus ini adalah permutasi. Ingat, perbedaan antara permutasi dan kombinasi adalah bahwa, dengan permutasi, urutan menjadi penting. Mengingat bahwa pertanyaan menanyakan berapa banyak cara siswa dapat berbaris untuk istirahat (mis. Berapa banyak pesanan yang berbeda), ini adalah permutasi. Bayangkan untuk saat ini bahwa kita hanya mengisi dua posisi, posisi 1 dan posisi 2. Untuk membedakan antara siswa kita, karena urutan penting, kita akan menugaskan masing-masing huruf dari A ke G. Sekarang, jika kita mengisi satu posisi ini satu pada suatu waktu, kami memiliki tujuh opsi u Baca lebih lajut »

Dengan 84 cara, grup ini dapat dipilih. Jumlah pemilihan objek "r" dari objek "n" yang diberikan dilambangkan dengan nC_r, dan diberikan oleh nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Dengan 84 cara grup ini dapat dipilih. [Ans] Baca lebih lajut »

Lihat di bawah untuk ide tentang cara mendekati jawaban ini: Saya percaya jawaban untuk pertanyaan metodologi dalam melakukan masalah ini adalah bahwa Kombinasi dengan item yang identik dalam populasi (seperti memiliki kartu 4n dengan n jumlah tipe A, B, C , dan D) berada di luar kemampuan rumus kombinasi untuk menghitung. Sebaliknya, menurut Dr. Math di mathforum.org, Anda pada akhirnya membutuhkan beberapa teknik: mendistribusikan objek ke dalam sel yang berbeda, dan prinsip inklusi-pengecualian. Saya sudah membaca posting ini (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) yang berhubungan langsung dengan pertanya Baca lebih lajut »

Ungkapan ini dikaitkan dalam otobiografi Mark Twain dengan Benjamin Disraeli, seorang Perdana Menteri Inggris pada 1800-an. Twain juga bertanggung jawab atas penggunaan frasa secara luas, meskipun itu mungkin telah digunakan lebih awal oleh Sir Charles Dilke dan yang lainnya. Pada dasarnya, frasa tersebut secara sarkastik mengungkapkan keraguan akan bukti statistik dengan membandingkannya dengan kebohongan, yang menunjukkan bahwa frasa tersebut sering kali diubah secara keliru atau digunakan di luar konteks. Untuk keperluan frasa ini, 'statistik' digunakan untuk berarti 'data.' Baca lebih lajut »

50% dari data ada di dalam kotak. Kotak dalam plot kotak & kumis dibentuk menggunakan nilai Q1 dan Q3 sebagai titik akhir. Itu berarti bahwa Q1-> Q2 dan Q2-> Q3 disertakan. Karena setiap rentang data Q berisi 25% data dalam kotak & kumis plot, kotak tersebut berisi 50% menit -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> maks = 25% Baca lebih lajut »

75% Jika Anda bekerja dengan kuartil, Anda terlebih dahulu memesan kasing Anda berdasarkan nilai. Anda kemudian membagi kasus Anda dalam empat kelompok yang sama. Nilai kasus di perbatasan antara kuart pertama dan yang kedua disebut kuartil pertama atau Q1 Antara kedua dan ketiga adalah Q2 = median Dan antara ketiga dan keempat adalah Q3 Jadi pada titik Q3 Anda telah melewati tiga perempat dari nilai-nilai Anda. Ini 75%. Ekstra: Dengan persentil dataset yang besar juga digunakan (kasing kemudian dibagi menjadi 100 kelompok). Jika suatu nilai dikatakan berada pada persentil ke-75, ini berarti bahwa 75% kasus memiliki nilai Baca lebih lajut »

N = 3 p (n) = "Memukul untuk pertama kalinya pada percobaan ke-n" => p (n) = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 "Batas ketimpangan" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" adalah solusi dari persamaan kuadrat di "p": "" disc: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 siang 25) / 1250 = 3/25 "atau" 4/25 "" Jadi "p (n)" negatif antara kedua nilai tersebut. " p (n) = 3/25 = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 => 3/5 = 0.8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... => n = 1 + log (4/5) / log (0. Baca lebih lajut »

22 Rata-rata diukur dengan mengambil jumlah dari nilai-nilai dan membaginya dengan jumlah nilai: "mean" = "sum" / "count" Katie telah mengambil empat ujian dan karena sudah memiliki kelimanya, jadi kita memiliki 76, 74, 90, 88, dan x. Dia ingin rata-rata keseluruhannya setidaknya 70. Kami ingin tahu skor minimum x harus mencapai setidaknya 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Dan sekarang kita selesaikan untuk x: 328 + x = 350 x = 22 Baca lebih lajut »

122 Mean = Jumlah tes dibagi dengan jumlah total tes Misalkan x = skor tes 5 Mean = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Selesaikan dengan terlebih dahulu mengalikan kedua sisi persamaan dengan 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Memecahkan untuk x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Baca lebih lajut »

"I) P = 0,3085" "II) P = 0,4495" "varians = 25" => "standar deviasi" = sqrt (25) = 5 "Kita beralih dari N (10, 5) ke distribusi normal yang dinormalisasi:" I) z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(tabel untuk nilai-z)" II) z = (13.5 - 10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 "(tabel untuk z- nilai) "=> P (" antara 8 dan 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 dan 13,5 bukannya 8 dan 13 karena koreksi kontinuitas "" ke nilai diskrit. " Baca lebih lajut »

Untuk masing-masing dari 20 tautan, ada 7 pilihan, setiap kali pilihan tidak tergantung pada pilihan sebelumnya, sehingga kami dapat mengambil produk. Total jumlah pilihan = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Tetapi karena rantai dapat dibalik, kita perlu menghitung urutan yang berbeda. Pertama, kami menghitung jumlah urutan simetris: yaitu 10 tautan terakhir mengambil gambar cermin dari 10 tautan pertama. Jumlah urutan simetris = jumlah cara jadi pilih pertama 10 tautan = 7 ^ (10) Kecuali untuk urutan simetris ini, urutan non-simetris dapat dibalik untuk menghasilkan rantai baru. Ini berarti bahwa hanya setengah dari urutan n Baca lebih lajut »

N = 13 "Sebutkan jumlah kelereng di dalam tas," n. "Lalu kita memiliki" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disc:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "atau" 13 "Karena n adalah bilangan bulat, kita harus mengambil solusi kedua (13):" => n = 13 Baca lebih lajut »

0,0,12,19,19 adalah satu kemungkinan. Kami memiliki 5 pertandingan bola basket di mana Tyler mencetak rata-rata 10 poin dan rata-rata 12 poin. Median adalah nilai tengah, dan jadi kita tahu poin yang dia cetak memiliki dua nilai di bawah 12 dan dua nilai di atas. Mean dihitung dengan menjumlahkan nilai-nilai dan membaginya dengan hitungan. Untuk memiliki rata-rata 10 poin di atas 5 pertandingan, kita tahu: "mean" = "jumlah poin yang dicetak" / "jumlah pertandingan" => 10 = 50/5 Jadi jumlah poin yang dicetak selama 5 pertandingan adalah 50 poin. Kami tahu 12 dicetak dalam satu pertandingan, Baca lebih lajut »

Ketika sebuah dataset memiliki beberapa kasus yang sangat ekstrim. Contoh: Kami memiliki dataset 1000 di mana sebagian besar nilai berada di sekitar tanda 1000. Katakanlah mean dan median keduanya 1000. Sekarang kita tambahkan satu 'jutawan'. Rata-rata akan naik secara dramatis hingga hampir 2000, sementara median tidak akan benar-benar berubah, karena itu akan menjadi nilai kasus 501 sebagai ganti di antara kasus 500 dan kasus 501 (kasus diatur dalam urutan nilai) Baca lebih lajut »

P (z <1,96) berarti menggunakan distribusi normal standar, dan menemukan area di bawah kurva di sebelah kiri 1,96 tabel kita memberi kita area di sebelah kiri skor-z, kita hanya perlu melihat nilainya dari atas meja, yang akan memberi kita. P (z <1,96) = 0,975 yang dapat Anda tulis sebagai 97,5% Baca lebih lajut »

Lihat Bagian Penjelasan Langkah-langkah yang terlibat dalam perhitungan nilai z adalah sebagai berikut: Hitung rata-rata seri. Hitung Deviasi Standar dari seri. Akhirnya menghitung nilai z untuk setiap nilai x menggunakan rumus z = jumlah (x-barx) / sigma Menurut perhitungan, nilai z 209 lebih besar dari 2 Lihat tabel yang diberikan di bawah ini - Distribusi Normal Bagian 2 Baca lebih lajut »

Ukuran yang resisten adalah yang tidak dipengaruhi oleh pencilan.Misalnya jika kita memiliki daftar angka yang diurutkan: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 Rata-rata adalah: 11 Median adalah 5 Rata-rata dalam kasus ini lebih besar daripada sebagian besar angka dalam daftar karena itu sangat dipengaruhi oleh 50, dalam hal ini pencilan yang kuat. Median akan tetap 5 bahkan jika nomor terakhir dalam daftar yang diurutkan jauh lebih besar, karena hanya memberikan nomor tengah dalam daftar nomor yang dipesan. Baca lebih lajut »

Plot kotak-dan-kumis adalah jenis grafik yang memiliki statistik dari ringkasan lima angka. Berikut ini sebuah contoh: Ringkasan lima angka terdiri dari: Minumum: nilai terendah / pengamatan Kuartil bawah atau Q1: "median" dari bagian bawah data; terletak pada 25% dari data Median: nilai tengah / observasi Kuartil lebih tinggi atau Q3: "median" dari bagian atas data; terletak pada 75% data Maksimum: nilai / pengamatan tertinggi Kisaran interkuartil (IQR) adalah kisaran kuartil bawah (Q1) dan kuartil atas (Q2). Terkadang, ada juga outlier. Pencilan terjadi ketika di luar kisaran Q1-1.5 (IQR) atau Q3 + 1. Baca lebih lajut »

Ketika Anda mengelompokkan nilai dalam kelas, Anda harus mengatur batas. Contoh Katakanlah Anda mengukur ketinggian 10.000 orang dewasa. Ketinggian ini diukur secara akurat hingga mm (0,001 m). Untuk bekerja dengan nilai-nilai ini dan melakukan statistik pada mereka, atau membuat histogram, pembagian yang bagus tidak akan berfungsi. Jadi, Anda mengelompokkan nilai-nilai Anda ke dalam kelas. Katakanlah dalam kasus kami, kami menggunakan interval 50 mm (0,05 m). Kemudian kita akan memiliki kelas 1,50- <1,55 m, 1,55- <1,60 m dll. Sebenarnya kelas 1,50-1,55 m akan memiliki semua orang dari 1,495 (yang akan dibulatkan) hi Baca lebih lajut »

Manfaat utama menggunakan sampel daripada sensus adalah efisiensi. Misalkan seseorang ingin tahu apa pendapat rata-rata Kongres di antara individu 18-24 (yaitu, mereka ingin tahu apa peringkat persetujuan Kongres di antara demografis ini). Pada tahun 2010, ada lebih dari 30 juta orang dalam rentang usia yang berada di Amerika Serikat, menurut sensus AS. Pergi ke masing-masing dari 30 juta orang ini dan meminta pendapat mereka, sementara itu pasti akan menghasilkan hasil yang sangat akurat (dengan asumsi tidak ada yang berbohong), akan sangat mahal dalam hal waktu dan sumber daya. Lebih lanjut, mengingat bahwa tanggapan pri Baca lebih lajut »

Baca lebih lajut »

Dalam pengaturan BInomial ada dua hasil yang mungkin per peristiwa. Kondisi penting untuk menggunakan pengaturan binomial di tempat pertama adalah: Hanya ada dua kemungkinan, yang akan kita sebut Baik atau Gagal Probabilitas rasio antara Baik dan Gagal tidak berubah selama percobaan. Dengan kata lain: hasil dari satu percobaan tidak memengaruhi Contoh berikutnya: Anda melempar dadu (satu per satu) dan Anda ingin tahu berapa besar kemungkinan Anda melempar setidaknya 1 enam dari 3 percobaan. Ini adalah contoh khas dari binomial: Hanya ada dua kemungkinan: 6 (kesempatan = 1/6) atau tidak-6 (peluang = 5/6) Die tidak memiliki Baca lebih lajut »

Karakteristik penting "Pie Chart" Sebelum membangun "Pie Chart" kita perlu memiliki beberapa hal penting. kita perlu memiliki: TOP 5 UNSUR PENTING Dua atau lebih data. Pilih warna yang sempurna untuk melihat data kami dengan mudah. Letakkan judul di depan bagan kami. Letakkan legenda di bagan Anda (kiri atau kanan) Tambahkan kalimat yang menggambarkan bagan, di bagian bawah bagan kami. (pendek) Lihat gambar juga: Baca lebih lajut »

R-squared tidak boleh digunakan untuk validasi model. Ini adalah nilai yang Anda lihat ketika Anda telah memvalidasi model Anda. Model linier divalidasi jika datanya homogen, ikuti distribusi normal, variabel penjelasnya independen dan jika Anda tahu persis nilai variabel penjelas Anda (kesalahan sempit pada X) R-kuadrat dapat digunakan untuk membandingkan dua model yang Anda sudah divalidasi. Yang dengan nilai tertinggi adalah yang paling cocok dengan data. Namun, mungkin ada indeks yang lebih baik, seperti AIC (kriteria Akaike) Baca lebih lajut »

Mean Aritmatika ~~ 424.4 Standar Deviasi ~~ 642.44 Input Data Set: {115, 89, 230, -12, 1700} Rata-rata Aritmatika = (1 / n) * Sigma (x_i), di mana, Sigma x_i mengacu pada Jumlah semua elemen-elemen dalam Set Data Input. n adalah jumlah total elemen. Standar Deviasi sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 mengacu pada rata-rata perbedaan kuadrat dari Mean. Membuat tabel nilai seperti yang ditunjukkan: Oleh karena itu, Mean Aritmatika ~~ 424,4 Standar Deviasi ~~ 642,44 Semoga bisa membantu. Baca lebih lajut »

Rata-rata adalah 3,5 dan Standar Deviasi adalah 1,83 Jumlah syarat adalah 35, maka rata-rata {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} adalah 35/10 = 3,5 karena rata-rata sederhana dari ketentuan. Untuk Standar Deviasi, kita harus menemukan rata-rata kuadrat penyimpangan dari syarat dari mean dan kemudian mengambil akar kuadratnya. Penyimpangannya adalah {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} dan jumlah kuadratnya adalah (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 atau 33,50 / 10 yaitu 3,35. Maka Standar Deviasi adalah sqrt3.35 yaitu 1.83 Baca lebih lajut »

Berarti = 5,25color (putih) ("XXX") Median = 4,5color (putih) ("XXX") Mode = 4 Populasi: Varians = 3,44color (putih) ("XXX") Standar Deviasi = 1,85 Sampel: warna (putih) ) ("X") Varians = 43,93 warna (putih) ("XXX") Standar Deviasi = 1,98 Berarti adalah rata-rata aritmatika dari nilai data Median adalah nilai tengah ketika nilai data telah diurutkan (atau rata-rata 2) nilai tengah jika ada angka genap dari nilai data). Mode adalah nilai data yang terjadi dengan frekuensi terbesar. Varians dan Standar Deviasi tergantung pada apakah data diasumsikan seluruh populasi atau hany Baca lebih lajut »

Mean (rata-rata) dan Median (titik tengah). Beberapa akan menambahkan Mode. Misalnya, dengan himpunan nilai: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 Mean adalah rata-rata aritmatika: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Median adalah nilai yang sama-sama berjarak (secara numerik) dari kisaran ekstrim. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66 CATATAN: Dalam set data ini nilainya sama dengan Mean, tetapi biasanya tidak demikian. Mode adalah nilai yang paling umum dalam satu set. Tidak ada dalam set ini (tidak ada duplikat). Ini biasanya dimasukkan sebagai ukuran statistik kecenderungan sentral. Pengalaman pribadi SAYA deng Baca lebih lajut »

Rata-rata (rata-rata) dan standar deviasi dapat diperoleh langsung dari kalkulator dalam mode stat. Ini menghasilkan barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Sebenarnya, karena semua titik data dalam ruang sampel adalah bilangan bulat, kita harus mengekspresikan mean juga sebagai bilangan bulat ke jumlah angka signifikan yang benar, yaitu barx = 220. 2 standar deviasi, tergantung pada apakah Anda ingin sampel atau standar deviasi populasi, juga dibulatkan ke nilai integer terdekat, s_x = 291 dan sigma_x = 280 Kisarannya hanya x_ (maks) -x_ (min) = 1100- ( -90) = 1190. Untuk menemukan median, kita perlu mengatur ruang sampe Baca lebih lajut »

Ya, contoh ini cocok "korelasi vs sebab akibat". Meskipun data pemilik adalah bukti korelasi yang luar biasa, pemilik tidak dapat menyimpulkan hubungan sebab akibat karena ini bukan percobaan acak. Sebaliknya, apa yang mungkin terjadi di sini adalah bahwa mereka yang ingin memiliki hewan peliharaan dan mampu memilikinya, adalah orang-orang yang akhirnya memiliki hewan peliharaan. Keinginan untuk memiliki hewan peliharaan membenarkan kebahagiaan mereka sesudahnya, dan kemampuan untuk membeli hewan peliharaan menunjukkan fakta bahwa mereka mungkin mandiri secara finansial, mereka mungkin tidak memiliki hutang besar Baca lebih lajut »

Jika data yang diberikan adalah seluruh populasi maka: color (white) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1,62; sigma_ "pop" = 1.27 Jika data yang diberikan adalah sampel dari populasi maka warna (putih) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34 Untuk menemukan varians (sigma_ "pop" ^ 2) dan standar deviasi (sigma_ "pop") dari suatu populasi Temukan jumlah nilai populasi Dibagi dengan jumlah nilai dalam populasi untuk mendapatkan rata-rata Untuk setiap nilai populasi, hitung selisih antara nilai itu dan rerata lalu kuadrat selisih itu Hi Baca lebih lajut »

Varians = 3.050.000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) pertama kali menemukan rata-rata: rata-rata = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467,6 menemukan penyimpangan untuk setiap angka- ini dilakukan dengan mengurangi rata-rata: 1 - 467,6 = -466,6 7000 - 467,6 = 6532,4 kemudian kuadratkan masing-masing deviasi: (-466,6) ^ 2 = 217.715.56 6532.4 ^ 2 = 42.672.249,76 varians adalah rata-rata dari nilai-nilai ini: varians = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) Standar deviasi adalah akar kuadrat dari varians: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Baca lebih lajut »

Varians populasi adalah: sigma ^ 2 ~ = 476,7 dan standar deviasi populasi adalah akar kuadrat dari nilai ini: sigma ~ = 21,83 Pertama, mari kita asumsikan bahwa ini adalah seluruh populasi nilai. Karena itu kami mencari varian populasi. Jika angka-angka ini adalah seperangkat sampel dari populasi yang lebih besar, kami akan mencari varians sampel yang berbeda dari varians populasi dengan faktor n // (n-1) Rumus untuk varians populasi adalah sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 di mana mu adalah mean populasi, yang dapat dihitung dari mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i Dalam populasi kita rata-rata adalah mu = (1 + Baca lebih lajut »

Dengan asumsi kita berurusan dengan seluruh populasi dan bukan hanya sampel: Variance sigma ^ 2 = 44.383,45 Standard Deviasi sigma = 210,6738 Sebagian besar kalkulator ilmiah atau spreadsheet akan memungkinkan Anda untuk menentukan nilai-nilai ini secara langsung. Jika Anda perlu melakukannya dengan cara yang lebih metodis: Tentukan jumlah dari nilai data yang diberikan. Hitung rata-rata dengan membagi jumlah dengan jumlah entri data. Untuk setiap nilai data, hitung deviasinya dari nilai rata-rata dengan mengurangi nilai data dari nilai rata-rata. Untuk setiap penyimpangan nilai data dari rata-rata, hitung deviasi kuadrat Baca lebih lajut »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> varians sigma = 28.56-> 1 standar deviasi Varians adalah semacam ukuran rata-rata dari variasi data tentang garis paling cocok. Ini berasal dari: sigma ^ 2 = (jumlah (x-barx)) / n Dimana jumlah berarti menambahkan semuanya barx adalah nilai rata-rata (kadang-kadang mereka menggunakan mu) n adalah jumlah data yang digunakan sigma ^ 2 adalah varians (Terkadang mereka menggunakan s) sigma adalah satu standar deviasi Persamaan ini, dengan sedikit manipulasi berakhir sebagai: sigma ^ 2 = (jumlah (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" untuk varians sigma = sqrt (( jumlah (x ^ 2)) / n - barx ^ 2) &quo Baca lebih lajut »

Varians (populasi): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Standar Deviasi (populasi): sigma_ "pop" = 3,55 Jumlah nilai data adalah 42 Mean (mu) dari nilai data adalah 42/7 = 6 Untuk setiap dari nilai data kita bisa menghitung selisih antara nilai data dan rata-rata lalu kuadratkan perbedaan itu. Jumlah perbedaan kuadrat dibagi dengan jumlah nilai data memberikan varians populasi (sigma_ "pop" ^ 2). Akar kuadrat dari varians populasi memberikan standar deviasi populasi (sigma_ "pop") Catatan: Saya mengasumsikan nilai data mewakili seluruh populasi. Jika nilai data hanya sampel dari populasi yang l Baca lebih lajut »

Suatu uji-F mengasumsikan bahwa data terdistribusi secara normal dan sampel terpisah satu sama lain. Suatu uji-F mengasumsikan bahwa data terdistribusi secara normal dan sampel terpisah satu sama lain. Data yang berbeda dari distribusi normal dapat disebabkan oleh beberapa alasan. Data bisa miring atau ukuran sampel bisa terlalu kecil untuk mencapai distribusi normal. Apapun alasannya, uji-F menganggap distribusi normal dan akan menghasilkan hasil yang tidak akurat jika data berbeda secara signifikan dari distribusi ini. Uji-F juga mengasumsikan bahwa titik data independen satu sama lain. Misalnya, Anda mempelajari populas Baca lebih lajut »

Karena tidak ada persamaan matematika yang dapat menghitung area di bawah kurva normal antara dua titik, tidak ada rumus untuk menemukan probabilitas dalam tabel-z untuk diselesaikan dengan tangan. Ini adalah alasan mengapa z-tabel disediakan, biasanya dengan ketepatan 4 desimal. Tetapi ada rumus untuk menghitung probabilitas ini pada presisi yang sangat tinggi menggunakan perangkat lunak seperti excel, R, dan peralatan seperti kalkulator TI. Dalam excel, berada di sebelah kiri z diberikan oleh: NORM.DIST (z, 0,1, true) Dalam TI-kalkulator, kita dapat menggunakan normalcdf (-1E99, z) untuk mendapatkan area di sebelah kiri Baca lebih lajut »

Distribusi Chi Squared dapat digunakan untuk menggambarkan jumlah statistik yang merupakan fungsi dari jumlah kuadrat. Distribusi Chi Squared adalah distribusi nilai yang merupakan jumlah kuadrat dari variabel acak terdistribusi normal. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 PDF dari distribusi Chi Squared diberikan oleh: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Di mana k adalah jumlah derajat kebebasan, dan x adalah nilai Q yang kita cari probabilitasnya. Kegunaan distribusi Chi Squared adalah dalam memodelkan hal-hal yang melibatkan jumlah nilai kuadrat. Dua contoh spesifik adalah: Analisis uji Varian Baca lebih lajut »

Salah satu penggunaan co-variance adalah untuk mempelajari korelasinya. Ketika kami memiliki data sampel yang berkaitan dengan dua variabel dependen, co-variance menjadi relevan. Co-variance adalah ukuran dari pengaruh variasi antara dua variabel. Ketika kita memiliki dua variabel dependen yaitu X dan Y, kita dapat mempelajari variasi dalam nilai-nilai X - ini adalah sigma_x ^ 2 variasi dalam nilai-nilai Y adalah varian dari y sigma_y ^ 2. Studi tentang variasi simultan antara X dan Y disebut COV (X, Y) atau sigma_ (xy). Baca lebih lajut »

Ini mengungkapkan bentuk hubungan antara variabel. Silakan lihat jawaban saya di Apa itu analisis regresi ?. Ini mengungkapkan bentuk hubungan antara variabel. Sebagai contoh, apakah hubungan tersebut terkait secara positif, sangat terkait negatif atau tidak ada hubungan. Sebagai contoh, curah hujan dan produktivitas pertanian seharusnya berkorelasi kuat tetapi hubungannya tidak diketahui. Jika kami mengidentifikasi hasil panen untuk menunjukkan produktivitas pertanian, dan mempertimbangkan dua variabel hasil panen y dan curah hujan x. Konstruksi garis regresi y pada x akan masuk akal dan akan dapat menunjukkan ketergantun Baca lebih lajut »

Z-Score memberi tahu Anda posisi pengamatan sehubungan dengan sisa distribusinya, diukur dalam standar deviasi, ketika data memiliki distribusi normal. Anda biasanya melihat posisi sebagai Nilai-X, yang memberikan nilai aktual dari pengamatan. Ini intuitif, tetapi tidak memungkinkan Anda untuk membandingkan pengamatan dari distribusi yang berbeda. Selain itu, Anda perlu mengonversi Skor X Anda menjadi Skor Z sehingga Anda dapat menggunakan tabel Distribusi Normal Standar untuk mencari nilai yang terkait dengan Skor-Z. Misalnya, Anda ingin tahu apakah kecepatan pitching seorang anak berusia delapan tahun sangat baik dibandi Baca lebih lajut »

Korelasi: dua variabel cenderung bervariasi bersama. Untuk korelasi positif, jika satu variabel meningkat, yang lain juga meningkat dalam data yang diberikan. Penyebab: satu variabel menyebabkan perubahan pada variabel lain. Perbedaan signifikan: Korelasi bisa saja kebetulan. Atau mungkin beberapa variabel ketiga mengubah keduanya. Misalnya: Ada korelasi antara "tidur dengan memakai sepatu" dan "bangun dengan sakit kepala". Tetapi hubungan ini bukan kausal, karena alasan sebenarnya untuk kebetulan ini adalah (terlalu banyak) alkohol. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah. Diberikan: bukan p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operator logika: "not p:" not p, ~ p; "dan:" ^^; atau: vv Logic Tables, negation: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Tabel Logika, dan & atau: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" Baca lebih lajut »

~ = 0,9391 Sebelum kita masuk ke pertanyaan itu sendiri, mari kita bicara tentang metode untuk menyelesaikannya. Katakanlah, misalnya, bahwa saya ingin memperhitungkan semua kemungkinan hasil dari membalik koin yang adil tiga kali. Saya bisa mendapatkan HHH, TTT, TTH, dan HHT. Probabilitas H adalah 1/2 dan probabilitas untuk T juga 1/2. Untuk HHH dan untuk TTT, yaitu 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 masing-masing. Untuk TTH dan HHT, itu juga 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 masing-masing, tetapi karena ada 3 cara saya bisa mendapatkan setiap hasil, akhirnya menjadi 3xx1 / 8 = 3/8 masing-masing. Ketika saya meringkas hasil ini, saya mend Baca lebih lajut »

Definisi Cepat Data Kuantitatif adalah angka: ketinggian; bobot; kecepatan; jumlah hewan peliharaan yang dimiliki; tahun; dll. Data Kualitatif bukan angka. Mereka mungkin termasuk makanan favorit; agama; etnisitas; dll. Data Diskrit adalah angka yang dapat mengambil nilai-nilai spesifik dan terpisah. Misalnya, ketika Anda menggulung satu dadu, Anda mendapatkan 1, 2, 3, 4, 5, atau 6. Anda tidak dapat memperoleh nilai 3,75. Data Kontinu adalah angka yang dapat mengambil semua jenis nilai desimal atau fraksional. Misalnya, berat Anda dapat diukur dengan tepat sebesar 92.234 kilogram. Kecepatan Anda tidak melompat dari 10 mph Baca lebih lajut »

Orang akan sering melihat IQR (Interquartile Range) untuk mendapatkan data "Realis" yang lebih banyak, karena akan menghilangkan pencilan dalam data kami. Jadi jika Anda memiliki kumpulan data seperti 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Maka jika kita harus mengambil rata-rata hanya IQR kami akan lebih "Realistis" ke kumpulan data kami, seolah-olah kita hanya mengambil rata-rata normal, bahwa satu nilai 2956 akan mengacaukan data sedikit. pencilan seperti itu bisa berasal dari sesuatu yang sederhana seperti kesalahan ketik, sehingga menunjukkan bagaimana berguna untuk memeriksa IQR Baca lebih lajut »

Seperti nama topik menunjukkan varians adalah "Ukuran Variabilitas" Varians adalah ukuran variabilitas. Ini berarti bahwa untuk sekumpulan data Anda dapat mengatakan: "Semakin tinggi varians, semakin banyak data yang berbeda". Contoh Satu set data dengan perbedaan kecil. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Seperangkat data dengan perbedaan yang lebih besar. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4-3) ^ 2) Baca lebih lajut »

Nilai sentral yang merupakan representasi seluruh data. > Jika kita melihat distribusi frekuensi yang kita temui dalam praktik, kita akan menemukan bahwa ada kecenderungan nilai variate untuk mengelompok di sekitar nilai pusat; dengan kata lain, sebagian besar nilai terletak pada interval kecil tentang nilai pusat. Karakteristik ini disebut kecenderungan sentral dari distribusi frekuensi. Nilai sentral, yang diambil sebagai representasi dari seluruh data, disebut ukuran kecenderungan pusat atau, rata-rata. Sehubungan dengan distribusi frekuensi, rata-rata juga disebut sebagai ukuran lokasi, karena ini membantu untuk men Baca lebih lajut »

Level Nominal - Hanya memberi label data dalam kategori yang berbeda, misalnya dikategorikan sebagai: Level Ordinal Pria atau Wanita - Data dapat diatur dan dipesan tetapi perbedaan tidak masuk akal, misalnya: peringkat 1, kedua dan 3. Level Interval - Data dapat dipesan serta perbedaan dapat diambil, tetapi perkalian / pembagian tidak dimungkinkan. misalnya: mengkategorikan tahun yang berbeda seperti 2011, 2012 dll Level Rasio - Pemesanan, perbedaan, dan perkalian / pembagian - semua operasi dimungkinkan. Sebagai contoh: Umur dalam tahun, suhu dalam derajat dll. Variabel Diskrit - variabel hanya dapat mengambil nilai titi Baca lebih lajut »

Ogive adalah nama lain dari kurva frekuensi kumulatif. Pada setiap titik di ogive kita mendapatkan jumlah pengamatan kurang dari absis titik itu. Jawaban ini diberikan dengan mempertimbangkan kurang dari pertimbangan. Kalau tidak, kurva akan memberikan jumlah pengamatan lebih besar dari absis. Kurang dari distribusi frekuensi kumulatif dapat diperoleh dengan menambahkan frekuensi kelas secara berturut-turut dan menulisnya terhadap batas atas kelas. Baca lebih lajut »

(32/52) Dalam setumpuk kartu, setengah dari kartu berwarna merah (26) dan (dengan asumsi tidak ada pelawak) kami memiliki 4 jack, 4 queens, dan 4 king (12). Namun, dari kartu gambar, 2 jack, 2 ratu, dan 2 raja berwarna merah. Yang ingin kami temukan adalah "kemungkinan menggambar kartu merah ATAU kartu gambar" Peluang kami yang relevan adalah dengan menggambar kartu merah atau kartu gambar. P (merah) = (26/52) P (gambar) = (12/52) Untuk peristiwa gabungan, kami menggunakan rumus: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Yang diterjemahkan menjadi: P (gambar atau merah) = P (merah) + P (gambar) -P (merah dan gambar) Baca lebih lajut »

Kedua interval prediksi dan kepercayaan lebih sempit di dekat rata-rata, ini dapat dengan mudah dilihat dalam rumus margin kesalahan yang sesuai. Berikut ini adalah margin kesalahan interval kepercayaan. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} kali s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Berikut ini adalah margin kesalahan untuk interval prediksi E = t _ { alpha / 2, df = n-2} kali s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} Dalam keduanya, kita melihat istilah (x_0 - bar {x}) ^ 2, yang menskalakan sebagai kuadrat dari jarak titik prediksi dari mean. Inilah sebabnya mengapa CI da Baca lebih lajut »

Sekitar 61,5% Probabilitas laptop rusak adalah (6/22) Probabilitas laptop tidak cacat adalah (16/22) Probabilitas bahwa setidaknya satu laptop rusak diberikan oleh: P (1 cacat) + P (2 cacat) + P (3 cacat), karena probabilitas ini bersifat kumulatif. Biarkan X menjadi jumlah laptop yang ditemukan rusak. P (X = 1) = (3 pilih 1) (6/22) ^ 1 kali (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 pilih 2) (6/22) ^ 2 kali ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 pilih 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (Jumlahkan semua probabilitas) = 0,61531 sekitar 0,615 Baca lebih lajut »

Huruf "bi" berarti dua. Jadi, distribusi bimodal memiliki dua mode. Sebagai contoh, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} adalah bimodal dengan 3 dan 12 sebagai mode berbeda yang terpisah. Perhatikan bahwa mode tidak harus memiliki frekuensi yang sama. Harapan yang membantu Sumber: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Baca lebih lajut »

Grafik bimodal menggambarkan distribusi bimodal, yang dengan sendirinya didefinisikan sebagai distribusi probabilitas kontinu dengan dua mode. Secara umum, grafik fungsi kepadatan probabilitas distribusi ini akan menyerupai distribusi "dua-berpunuk"; yaitu, daripada hadir puncak tunggal dalam distribusi normal atau kurva lonceng, grafik akan memiliki dua puncak. Distribusi bimodal, walaupun mungkin kurang umum dari distribusi normal, masih terjadi di alam. Misalnya, Limfoma Hodgkin adalah penyakit yang terjadi lebih sering pada dua kelompok usia tertentu daripada di antara orang-orang dari usia lain; khususnya, p Baca lebih lajut »

"Bin" dalam histogram adalah pilihan satuan dan jarak pada sumbu X.Semua data dalam distribusi probabilitas yang diwakili secara visual oleh histogram diisi ke dalam nampan yang sesuai. Ketinggian masing-masing nampan adalah pengukuran frekuensi dengan mana data muncul di dalam kisaran nampan itu dalam distribusi. Sebagai contoh, dalam histogram sampel di bawah ini, setiap bilah yang naik ke atas dari sumbu X adalah satu nampan. Dan di nampan dari Tinggi 75 ke Tinggi 80, ada 10 titik data (dalam hal ini, ada 10 Pohon Ceri dengan ketinggian antara 75 dan 80 kaki). Sumber: halaman Wikipedia pada Histogram Baca lebih lajut »

Lihat penjelasan lengkap yang disajikan. Ketika kita memiliki 100 koin dan kita memberikan koin itu kepada sekelompok orang dengan cara apa pun, dikatakan bahwa kita mendistribusikan koin. Dengan cara yang sama, ketika probabilitas total (yaitu 1) didistribusikan di antara nilai-nilai berbeda yang terkait dengan variabel acak, kami mendistribusikan probabilitas. Oleh karena itu, ini disebut distribusi probabilitas. Jika ada aturan yang menentukan probabilitas apa yang harus ditetapkan ke nilai mana, maka aturan seperti itu disebut fungsi distribusi probabilitas. Distribusi binomial mendapatkan namanya karena aturan yang me Baca lebih lajut »

Distribusi chi-square adalah salah satu distribusi yang paling umum digunakan dan merupakan distribusi statistik chi-square. Distribusi chi-square adalah salah satu distribusi yang paling umum digunakan. Ini adalah distribusi jumlah standar deviasi kuadrat standar. Rata-rata distribusi sama dengan derajat kebebasan dan varians dari distribusi chi-square dua dikalikan dengan derajat kebebasan. Ini adalah distribusi yang digunakan ketika melakukan uji chi square membandingkan nilai yang diamati dengan nilai yang diharapkan dan ketika melakukan uji chi square untuk menguji perbedaan dalam dua kategori. Nilai kritis untuk dist Baca lebih lajut »

Tes chi-squared untuk tes independensi jika ada hubungan yang signifikan antara dua atau lebih kelompok data kategori dari populasi yang sama. Tes chi-squared untuk tes independensi jika ada hubungan yang signifikan antara dua atau lebih kelompok data kategori dari populasi yang sama. Hipotesis nol untuk tes ini adalah tidak ada hubungan. Ini adalah salah satu tes yang paling umum digunakan dalam statistik. Untuk menggunakan tes ini, pengamatan Anda harus independen dan nilai yang Anda harapkan harus lebih dari lima. Persamaan untuk menghitung chi square dengan tangan adalah Berikut ini sebuah contoh: Setelah Anda menghitu Baca lebih lajut »

Uji chi 2 digunakan untuk menyelidiki apakah distribusi variabel kategori berbeda satu sama lain. Uji chi 2 hanya dapat digunakan pada angka aktual, bukan pada persentase, proporsi atau rata-rata. Statistik chi membandingkan 2 penghitungan atau jumlah tanggapan kategoris antara dua atau lebih kelompok independen. Singkatnya: Uji chi ^ 2 digunakan untuk menyelidiki apakah distribusi variabel kategorikal berbeda satu sama lain. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah: Kombinasi adalah pengelompokan objek yang berbeda tanpa memperhatikan urutan pembuatannya. Sebagai contoh, kartu poker adalah kombinasi - kami tidak peduli dalam urutan kartu apa yang kami berikan, hanya saja kami memegang Royal Flush (atau sepasang 3-an). Rumus untuk menemukan kombinasi adalah: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Dengan n = "populasi", k = " picks "Sebagai contoh, jumlah kartu poker 5 kartu yang mungkin adalah: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!)) Mari kita evaluasi! (52xx51xxcancelcolor (oranye) (50) ^ 10xx49xxcancelcolor (merah) 48 ^ 2xx Baca lebih lajut »

Uji-F. F-test adalah mekanisme uji statistik yang dirancang untuk menguji kesetaraan varians populasi. Itu melakukan ini dengan membandingkan rasio varians. Jadi, jika varians sama, rasio varians akan menjadi 1. Semua pengujian hipotesis dilakukan dengan asumsi hipotesis nol adalah benar. Baca lebih lajut »

Kami menggunakan ANOVA untuk menguji perbedaan signifikan antara rata-rata. Kami menggunakan ANOVA, atau analisis varian, untuk menguji perbedaan yang signifikan antara rata-rata beberapa kelompok. Misalnya, jika kita ingin tahu apakah IPK rata-rata bidang biologi, kimia, fisika, dan kalkulus berbeda, kita bisa menggunakan ANOVA. Jika kami hanya memiliki dua kelompok, ANOVA kami akan sama dengan uji-t. Ada tiga asumsi dasar dari ANOVA: Variabel dependen dalam setiap kelompok terdistribusi secara normal Variasi populasi di setiap kelompok adalah sama. Pengamatan tidak tergantung satu sama lain. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah. Variabel kategorikal adalah kategori atau tipe. Misalnya, warna rambut adalah nilai kategorikal atau kota asal adalah variabel kategorikal. Spesies, jenis perawatan, dan jenis kelamin adalah semua variabel kategori. Variabel numerik adalah variabel di mana pengukuran atau angka memiliki makna numerik. Misalnya, total curah hujan yang diukur dalam inci adalah nilai numerik, detak jantung adalah nilai numerik, jumlah cheeseburger yang dikonsumsi dalam satu jam adalah nilai numerik. Variabel kategorikal dapat dinyatakan sebagai angka untuk tujuan statistik, tetapi angka-angka ini tidak memiliki arti yang sama Baca lebih lajut »

ANOVA satu arah adalah ANOVA di mana Anda memiliki satu variabel independen yang memiliki lebih dari dua syarat. Untuk dua atau lebih variabel independen, Anda akan menggunakan ANOVA dua arah. ANOVA satu arah adalah ANOVA di mana Anda memiliki satu variabel independen yang memiliki lebih dari dua syarat. Ini berbeda dengan ANOVA dua arah di mana Anda memiliki dua variabel independen dan masing-masing memiliki beberapa kondisi. Misalnya, Anda akan menggunakan ANOVA satu arah jika Anda ingin menentukan efek merek kopi pada detak jantung. Variabel independen Anda adalah merek kopi. Anda akan menggunakan ANOVA dua arah jika An Baca lebih lajut »

Konsep acara adalah hal yang sangat penting dalam Teori Probabilitas. Sebenarnya, ini adalah salah satu konsep dasar, seperti titik dalam Geometri atau persamaan dalam Aljabar. Pertama-tama, kami mempertimbangkan eksperimen acak - tindakan fisik atau mental apa pun yang memiliki sejumlah hasil. Misalnya, kami menghitung uang di dompet kami atau memperkirakan nilai indeks pasar saham besok. Dalam kedua dan banyak kasus lainnya percobaan acak menghasilkan hasil tertentu (jumlah uang yang tepat, nilai indeks pasar saham yang tepat, dll.) Hasil individual ini disebut peristiwa dasar dan semua peristiwa elementer yang terkait d Baca lebih lajut »

Silahkan lihat di bawah ini. Variabel acak adalah hasil numerik dari serangkaian nilai yang mungkin dari eksperimen acak. Misalnya, kami secara acak memilih sepatu dari toko sepatu dan mencari dua nilai numerik ukuran dan harganya. Variabel acak diskrit memiliki jumlah nilai terbatas yang mungkin atau urutan tak terbatas dari bilangan real yang dapat dihitung. Misalnya ukuran sepatu, yang hanya dapat mengambil sejumlah nilai yang memungkinkan. Sementara variabel acak kontinu dapat mengambil semua nilai dalam interval bilangan real. Misalnya, harga sepatu dapat mengambil nilai apa pun, dalam hal mata uang. Baca lebih lajut »

Analisis regresi adalah proses statistik untuk memperkirakan hubungan antar variabel. Analisis regresi adalah proses statistik untuk memperkirakan hubungan antar variabel. Ini adalah istilah umum untuk semua metode yang mencoba menyesuaikan model dengan data yang diamati untuk mengukur hubungan antara dua kelompok variabel, di mana fokusnya adalah pada hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Namun, hubungannya mungkin tidak tepat untuk semua titik data yang diamati. Karenanya, sangat sering, analisis tersebut mencakup elemen kesalahan yang diperkenalkan untuk memperhitungkan semua faktor Baca lebih lajut »

Ini adalah distribusi frekuensi di mana semua angka direpresentasikan sebagai fraksi atau persentase dari ukuran sampel lengkap. Sebenarnya tidak ada lagi untuk itu. Anda menjumlahkan semua angka-frekuensi untuk mendapatkan total besar = ukuran sampel Anda. Kemudian Anda membagi setiap nomor frekuensi dengan ukuran sampel Anda untuk mendapatkan fraksi frekuensi relatif. Lipat gandakan fraksi ini dengan 100 untuk mendapatkan persentase. Anda dapat memasukkan persentase ini (atau fraksi) dalam kolom terpisah setelah nomor frekuensi Anda. Frekuensi kumulatif Jika Anda telah memesan nilai, seperti skor tes pada skala 1-10, And Baca lebih lajut »

Tabel frekuensi relatif adalah tabel yang mencatat jumlah data dalam bentuk persentase, alias frekuensi relatif. Ini digunakan ketika Anda mencoba membandingkan kategori dalam tabel. Ini adalah tabel frekuensi relatif. Perhatikan bahwa nilai sel dalam tabel adalah dalam persentase, bukan frekuensi aktual. Anda menemukan nilai-nilai ini dengan menempatkan frekuensi individual di atas total baris. Keuntungan tabel frekuensi relatif dibandingkan tabel frekuensi adalah bahwa dengan persentase, Anda dapat membandingkan kategori. Baca lebih lajut »

Sampel kovarians adalah pengukuran seberapa besar variabel berbeda satu sama lain dalam sampel. Covariance memberi tahu Anda bagaimana dua variabel terkait satu sama lain dalam skala linier. Ini memberi tahu Anda seberapa kuat berkorelasi X Anda dengan Y Anda. Misalnya, jika kovarians Anda lebih besar dari nol, ini berarti Y Anda meningkat ketika X Anda meningkat. Sampel dalam statistik hanyalah sebagian dari populasi atau kelompok yang lebih besar. Misalnya, Anda dapat mengambil sampel dari satu sekolah dasar di negara tersebut daripada mengumpulkan data dari setiap sekolah dasar di negara ini. Jadi, kovarians sampel hany Baca lebih lajut »

Distribusi unimodal adalah distribusi yang memiliki satu mode. Distribusi unimodal adalah distribusi yang memiliki satu mode. Kami melihat satu puncak yang jelas dalam data. Gambar di bawah ini menunjukkan distribusi unimodal: Sebaliknya, distribusi bimodal terlihat seperti ini: Pada gambar pertama, kita melihat satu puncak. Pada gambar kedua, kita melihat bahwa ada dua puncak. Distribusi unimodal dapat didistribusikan secara normal, tetapi tidak harus demikian. Baca lebih lajut »

Lihat penjelasan Ketika sejumlah besar data numerik tersedia, tidak selalu mungkin untuk memeriksa setiap data numerik tunggal dan mencapai kesimpulan. Oleh karena itu, ada kebutuhan untuk mengurangi data menjadi satu atau beberapa angka sehingga perbandingan dimungkinkan. Untuk tujuan ini, kami memiliki ukuran kecenderungan sentral yang didefinisikan dalam Statistik. Ukuran kecenderungan sentral memberi kita satu nilai numerik yang dapat digunakan untuk perbandingan. Oleh karena itu, harus berupa angka yang berpusat di sekitar volume besar data - titik tarikan gravitasi yang menarik setiap nilai numerik lainnya. Dalam kas Baca lebih lajut »

Sebagian besar ada dua jenis set data - Kategorikal atau kualitatif - Numerik atau kuantitatif A data kategorikal atau data non numerik - di mana variabel memiliki nilai pengamatan dalam bentuk kategori, selanjutnya dapat memiliki dua jenis-a. Nominal b. A. Data normal telah mendapatkan kategori bernama mis. Status perkawinan akan menjadi data nominal karena akan mendapatkan pengamatan dalam kategori berikut- Belum menikah, menikah, bercerai / berpisah, menjanda. Data resmi juga akan mengambil kategori yang disebutkan tetapi kategori akan memiliki peringkat. misalnya Risiko tertular infeksi di rumah sakit akan memiliki set Baca lebih lajut »

Distribusi normal sepenuhnya simetris, distribusi miring tidak. Dalam distribusi miring positif, "jari kaki" di sisi yang lebih besar lebih panjang daripada di sisi lain, menyebabkan median, dan terutama rata-rata, untuk bergerak ke kanan. Dalam distribusi condong negatif ini bergerak ke kiri, karena "jari kaki" yang lebih panjang pada nilai yang lebih kecil. Sementara dalam mode distribusi normal non-miring, median dan rata-rata semua pada nilai yang sama. (gambar dari internet) Baca lebih lajut »

Semua ini berarti minimum antara jumlah selisih antara nilai y aktual dan nilai y yang diprediksi. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Berarti minimum antara jumlah semua resuidals min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 semua ini berarti minimum antara jumlah perbedaan antara nilai y aktual dan nilai y yang diprediksi. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Dengan cara ini meminimalkan kesalahan antara prediksi dan kesalahan Anda mendapatkan yang paling cocok untuk garis regresi. Baca lebih lajut »

Tes chi-square Pearson dapat merujuk pada tes independensi atau tes goodness of fit. Ketika kita merujuk pada "uji chi-square Pearson," kita mungkin merujuk pada salah satu dari dua tes: uji chi-square Pearson tentang independensi atau uji good-of-fit chi-square Pearson. Tes Goodness of fit menentukan apakah distribusi set data berbeda secara signifikan dari distribusi teoritis. Data harus tidak berpasangan. Tes independensi menentukan apakah pengamatan tidak berpasangan terhadap dua variabel tidak tergantung satu sama lain. Nilai yang diamati Nilai yang diharapkan Dengan menggunakan rumus chi-square, Anda menent Baca lebih lajut »

Varians populasi adalah jumlah numerik yang berbeda satu populasi dari yang lain. Varians populasi memberi tahu Anda seberapa luas data tersebut didistribusikan. Misalnya, jika rata-rata Anda adalah 10 tetapi Anda memiliki banyak variabilitas dalam data Anda, dengan pengukuran yang jauh lebih besar dan lebih rendah dari 10, Anda akan memiliki varians yang tinggi. Jika populasi Anda memiliki rata-rata 10 dan Anda memiliki variasi yang sangat sedikit, dengan sebagian besar data Anda diukur sebagai 10 atau mendekati 10, maka Anda akan memiliki varians populasi yang rendah. Varians populasi diukur sebagai berikut: Baca lebih lajut »

Distribusi miring jika salah satu ekornya lebih panjang dari yang lain. Saat melihat kumpulan data, pada dasarnya ada tiga kemungkinan. Kumpulan data kira-kira simetris, artinya ada sebanyak mungkin istilah di sisi kiri median seperti di sisi kanan. Ini bukan distribusi miring. Kumpulan data memiliki kemiringan negatif, yang berarti memiliki ekor di sisi negatif median. Ini memanifestasikan dirinya dengan lonjakan besar ke kanan, karena ada banyak istilah positif. Ini adalah distribusi miring. Kumpulan data memiliki kemiringan positif dengan ekor ke sisi positif median. Ini berarti ada lebih banyak istilah negatif. Baca lebih lajut »