Statistika

Ini menyesuaikan untuk bias variabel penjelas. Setiap kali Anda menambahkan variabel penjelas tambahan ke regresi multivariat, R-kuadrat akan meningkat mengarahkan ahli statistik untuk percaya bahwa ada korelasi yang lebih kuat dengan informasi yang ditambahkan. Untuk mengoreksi bias ke atas ini, R-squared yang disesuaikan digunakan. Baca lebih lajut »

Mean = Jumlah dari semua nilai / jumlah nilai. Mean biasanya merupakan ukuran terbaik dari kecenderungan sentral karena memperhitungkan semua nilai. Tapi itu mudah dipengaruhi oleh nilai / outlier ekstrim. Perhatikan bahwa Mean hanya dapat didefinisikan pada interval dan tingkat rasio pengukuran Median adalah titik tengah data ketika disusun secara berurutan. Biasanya ketika kumpulan data memiliki nilai ekstrem atau condong ke beberapa arah. Perhatikan bahwa median didefinisikan pada tingkat ordinal, interval, dan rasio mode Pengukuran adalah titik yang paling sering terjadi dalam data. Yang terbaik untuk set data nominal Baca lebih lajut »

Berarti = 9,22 Median = 9 Mode = 10 Rentang = 2 rata-rata (rata-rata) x tanda frekuensi 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Total frekuensi = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9.22 Diberikan - 10,10,9,9,10,8,9,10, dan 8 Atur mereka dalam urutan naik 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 median = ((n + 1) / 2) item th = (9 + 1) / 2 = item 5 = 9 Mode = item yang terjadi lebih banyak waktu mode = 10 Kisaran = Nilai Terbesar - Kisaran Nilai terkecil = (10-8) Kisaran = 2 Baca lebih lajut »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) dari tabel yang kita miliki P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0.94) = 0.3264 Baca lebih lajut »

Dalam pengaturan Binomial, hanya ada dua hasil yang mungkin per coba. Tergantung pada apa yang Anda inginkan, Anda memanggil salah satu kemungkinan Gagal dan yang lainnya Berhasil. Contoh: Anda dapat menyebut menggulung 6 dengan Succes yang mati, dan non-6 gagal. Bergantung pada kondisi permainan, menggulirkan angka 6 mungkin membuat Anda kehilangan uang, dan Anda mungkin ingin membalik syaratnya. Singkatnya: Hanya ada dua kemungkinan hasil per percobaan, dan Anda dapat menamainya seperti yang Anda inginkan: Putih-Hitam, Kepala-Ekor, apa pun. Biasanya yang Anda gunakan sebagai P dalam perhitungan disebut (probabilitas) Suc Baca lebih lajut »

"Ini berarti probabilitas peristiwa A ketika peristiwa B terjadi" "Pr (A | B) adalah probabilitas bersyarat." "Ini berarti probabilitas bahwa peristiwa A terjadi, pada kondisi" "yang B terjadi." "Contoh:" "A = melempar 3 mata dengan dadu" "B = melempar kurang dari 4 mata dengan dadu" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (sekarang kita tahu hanya 1,2, atau 3 mata adalah mungkin) " Baca lebih lajut »

Uji independensi chi square membantu kita menemukan apakah 2 atribut atau lebih dikaitkan atau tidak. mis. apakah bermain catur membantu meningkatkan matematika anak atau tidak. Ini bukan ukuran tingkat hubungan antara atribut. ini hanya memberi tahu kita apakah dua prinsip klasifikasi berhubungan atau tidak, tanpa merujuk pada asumsi mengenai bentuk hubungan.uji chi square homogenitas merupakan perpanjangan dari uji chi square independensi ... tes homogenitas berguna untuk menentukan apakah 2 atau lebih sampel acak independen diambil dari populasi yang sama atau dari populasi yang berbeda. alih-alih satu sampel - seperti Baca lebih lajut »

Matriks kovarians adalah bentuk yang lebih umum dari matriks korelasi sederhana. Korelasi adalah versi kovarian yang diskalakan; perhatikan bahwa kedua parameter selalu memiliki tanda yang sama (positif, negatif, atau 0). Ketika tanda positif, variabel dikatakan berkorelasi positif; ketika tanda negatif, variabel dikatakan berkorelasi negatif; dan ketika tanda 0, variabel dikatakan tidak berkorelasi. Perhatikan juga bahwa korelasi tidak berdimensi, karena pembilang dan penyebut memiliki satuan fisik yang sama, yaitu produk dari unit X dan Y. Prediktor Linear Terbaik Misalkan X adalah vektor acak dalam RR ^ m dan Y adalah v Baca lebih lajut »

Variabel acak diskrit memiliki sejumlah nilai yang mungkin. Variabel acak kontinu dapat memiliki nilai apa pun (biasanya dalam kisaran tertentu). Variabel acak diskrit biasanya merupakan bilangan bulat meskipun mungkin merupakan pecahan rasional. Sebagai contoh dari variabel acak diskrit: nilai yang diperoleh dengan menggulirkan cetakan standar 6-sisi adalah variabel acak diskrit yang hanya memiliki nilai yang mungkin: 1, 2, 3, 4, 5, dan 6. Sebagai contoh kedua dari variabel acak diskrit: fraksi dari 100 kendaraan berikutnya yang melewati jendela saya yang merupakan truk biru juga merupakan variabel acak diskrit (memiliki Baca lebih lajut »

Salah satu cara untuk mengetahui diskrit atau kontinu adalah bahwa dalam kasus diskrit suatu titik akan memiliki massa, dan dalam kontinyu suatu titik tidak memiliki massa. ini lebih baik dipahami ketika mengamati grafik. Mari kita lihat Discrete terlebih dahulu. Lihatlah PMF-nya perhatikan bagaimana massa duduk di titik? sekarang lihat pemberitahuan cdf-nya bagaimana nilainya naik dalam langkah-langkah, dan bahwa garis tidak kontinu? ini juga menunjukkan bagaimana ada massa pada titik di PMF. Sekarang kita akan melihat kasus Continuous mengamati pemberitahuan pdf-nya bagaimana massa tidak duduk pada suatu titik, tetapi an Baca lebih lajut »

Rujuk bagian penjelasan Populasi Varians = (jumlah (x-barx) ^ 2) / N Dimana - x adalah barx pengamatan rata-rata dari seri N adalah ukuran populasi Sampel Varians = (jumlah (x-barx) ^ 2) / (n-1) Di mana - x adalah barx pengamatan rata-rata dari seri n-1 adalah derajat kebebasan (di mana n adalah ukuran sampel.) Baca lebih lajut »

Sebenarnya ada tiga tipe data utama. Data kualitatif atau kategoris tidak memiliki urutan logis, dan tidak dapat diterjemahkan ke dalam nilai numerik. Warna mata adalah contohnya, karena 'cokelat' tidak lebih tinggi atau lebih rendah dari 'biru'. Data kuantitatif atau numerik adalah angka, dan dengan demikian mereka 'memaksakan' pesanan. Contohnya adalah usia, tinggi, berat. Tapi tonton itu! Tidak semua data numerik adalah kuantitatif. Salah satu contoh pengecualian adalah kode keamanan pada kartu kredit Anda - tidak ada urutan logis di antara mereka. Data kelas dianggap tipe ketiga. Mereka tidak ko Baca lebih lajut »

Lihat di bawah ini: Mari kita lihat angka 1, 2, 3, 4, 5. Rata-rata adalah jumlah dari nilai-nilai dibagi dengan hitungan: 15/5 = 3 Median adalah istilah tengah ketika terdaftar dalam naik (atau turun! ) order, yaitu 3. Jadi dalam hal ini mereka sama. Mean dan median akan bereaksi secara berbeda terhadap perubahan yang berbeda pada kumpulan data. Misalnya, jika saya mengubah angka 5 ke angka 15, nilai rata-rata pasti akan berubah (25/5 = 5) tetapi median akan tetap sama pada angka 3. Jika dataset berubah di mana jumlah nilai adalah 15 tetapi jangka menengah perubahan, median akan bergerak tetapi rata-rata akan tetap tinggal Baca lebih lajut »

Derajat kebebasan varians adalah n tetapi derajat kebebasan varians sampel adalah n-1 Perhatikan bahwa "Varians" = 1 / n jumlah_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Juga perhatikan bahwa "Varians Sampel" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Baca lebih lajut »

Median adalah 39 Mean adalah: 39 7/12 Mean of theetet angka adalah jumlah dari semua angka dibagi dengan jumlah mereka. Dalam hal ini rerata adalah: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 Median dari himpunan bilangan yang semakin teratur adalah bilangan "tengah" untuk suatu himpunan dengan jumlah bilangan ganjil Rata-rata 2 bilangan "tengah" untuk satu set dengan jumlah angka genap. Set yang diberikan sudah dipesan sehingga kami dapat menghitung median. Dalam set yang diberikan ada 12 angka, jadi kita harus menemukan elemen angka 6 dan 7 dan menghitung rata-rata mereka: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 Baca lebih lajut »

Adjusted R-squared hanya berlaku untuk regresi berganda. Ketika Anda menambahkan lebih banyak variabel independen ke regresi berganda, nilai R-squared meningkat memberi Anda kesan bahwa Anda memiliki model yang lebih baik yang belum tentu demikian. Tanpa masuk lebih dalam, R-squared yang disesuaikan akan memperhitungkan bias peningkatan R-squared ini. Jika Anda memeriksa beberapa hasil regresi, Anda akan mencatat bahwa R-squared yang disesuaikan SELALU kurang dari R-squared karena bias telah dihapus. Tujuan ahli statistik adalah untuk mengoptimalkan kombinasi terbaik dari variabel independen sehingga nilai penyesuaian R-sq Baca lebih lajut »

VAR.S> VAR.P VAR.S menghitung varians dengan asumsi data yang diberikan adalah sampel. VAR.P menghitung varians dengan asumsi bahwa data yang diberikan adalah populasi. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Karena Anda menggunakan data yang sama untuk keduanya, VAR.S akan selalu memberikan nilai lebih tinggi dari VAR.P, selalu. Tetapi Anda harus menggunakan VAR.S karena data yang diberikan sebenarnya adalah sampel data. Sunting: Mengapa kedua formula berbeda? Lihatlah Koreksi Bessel. Baca lebih lajut »

Yang termudah adalah menghitung rata-rata jarak antara setiap titik data dan rata-rata. Namun, jika Anda menghitungnya secara langsung, Anda akan berakhir dengan nol. Untuk menyiasatinya, kami menghitung kuadrat jarak, mendapatkan rata-rata, lalu akar kuadrat untuk mendapatkan kembali skala asli. Jika data x_i, i adalah dari 1 ke n, (x_1, x_2, ....., x_n) dan rata-rata adalah bar x, maka Std dev = sqrt ((jumlah (x_i - bar x) ^ 2) / n) Baca lebih lajut »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Rumus ini dapat digunakan dalam seri observasi individual sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Dimana - x adalah barx pengamatan Mean dari seri n adalah jumlah item atau pengamatan Baca lebih lajut »

E (x) = 1,52 + .5y sigma (x) = sqrt (3,79136 + .125y ^ 2) nilai yang diharapkan dari x dalam kasus diskrit adalah E (x) = jumlah p (x) x tetapi ini dengan jumlah p (x) = 1 distribusi yang diberikan di sini tidak berjumlah 1 jadi saya akan menganggap beberapa nilai lain memang ada dan menyebutnya p (x = y) = .5 dan standar deviasi sigma (x) = sqrt (jumlah (xE (x )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0) -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ Baca lebih lajut »

Q_1 = 15 Jika Anda memiliki kalkulator TI-84: Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini: Pertama-tama masukkan angka. Kemudian Anda menekan tombol stat. Kemudian "1: Edit" dan lanjutkan dan masukkan nilai-nilai Anda secara berurutan. Setelah ini tekan lagi tombol stat dan pergi ke "CALC" dan tekan "1: 1-Var Stats" tekan menghitung. Lalu gulir ke bawah hingga Anda melihat Q_1. Nilai itu adalah jawaban Anda :) Baca lebih lajut »

Lihat di bawah :) Pertama-tama Anda menentukan nilai Q_1 dan Q_3. Setelah Anda menemukan nilai-nilai ini, Anda kurangi: Q_3-Q_1 Ini disebut rentang interkuartil. Sekarang Anda mengalikan hasil Anda dengan 1,5 (Q_3-Q_1) xx 1,5 = R R = "hasil Anda" Kemudian Anda menambahkan hasil Anda (R) ke Q_3 R + Q_3 Dan kurangi Q_1 - R Anda akan memiliki dua angka ini akan menjadi kisaran. Nomor apa pun yang berada di luar rentang ini dianggap sebagai pencilan. Jika Anda membutuhkan klarifikasi lebih lanjut, silakan tanyakan! Baca lebih lajut »

Persamaan untuk regresi linier kuadrat-terkecil: y = mx + b di mana m = (jumlah (x_iy_i) - (jumlah x_i jumlah y_i) / n) / (jumlah x_i ^ 2 - ((jumlah x_i) ^ 2) / n) dan b = (jumlah y_i - m jumlah x_i) / n untuk koleksi n pasangan (x_i, y_i) Ini terlihat mengerikan untuk dievaluasi (dan itu adalah, jika Anda melakukannya dengan tangan); tetapi menggunakan komputer (misalnya, dengan spreadsheet dengan kolom: y, x, xy, dan x ^ 2) itu tidak terlalu buruk. Baca lebih lajut »

~~ 7.35 Ingat bahwa rata-rata geometrik antara dua angka a dan b adalah warna (coklat) (sqrt (ab) Jadi, rata-rata geometrik antara 3 dan 18 adalah rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) warna (hijau) (rArr ~~ 7.35 Baca lebih lajut »

3,742 "" dibulatkan ke 3 tempat desimal Rata-rata geometris dari 2 angka dapat ditulis sebagai: 2 / x = x / 7 "" mengalikan larr memberikan: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3,742 " " Baca lebih lajut »

"GM dari" 81 dan 4, "menurut definisi, adalah" sqrt (81xx4) = 18. Baca lebih lajut »

Kisarannya adalah 0,532. Untuk menemukan rentang satu set angka, Anda menemukan perbedaan antara nilai terkecil dan nilai terbesar. Jadi, pertama-tama, atur ulang angkanya dari yang terkecil menjadi yang terbesar. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Anda dapat melihat, seperti yang ditunjukkan di atas, bahwa angka terkecil adalah 0,118 dan angka terbesar adalah 0,65. Karena kita perlu menemukan perbedaannya, langkah selanjutnya adalah mengurangi nilai yang lebih kecil dari nilai terbesar. 0,65 - 0,118 = 0,532 Jadi, kisarannya adalah 0,532 Baca lebih lajut »

Mean harmonik adalah jenis rata-rata yang diwakili oleh rumus berikut. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). Rata-rata harmonik adalah jenis rata-rata spesifik yang digunakan ketika menghitung rata-rata unit atau tarif, seperti kecepatan kecepatan. Ini berbeda dari rata-rata aritmatika dan selalu lebih rendah. Rumusnya adalah: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n mewakili jumlah istilah dalam kumpulan data. x_1 mewakili nilai pertama dalam set. Misalnya, ambil masalah berikut ini. Apa artinya harmonik dari 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1,175) H = 4,255 Baca lebih lajut »

141 Jika X = skor matematika dan Y = skor verbal, E (X) = 720 dan SD (X) = 100 E (Y) = 640 dan SD (Y) = 100 Anda tidak dapat menambahkan deviasi standar ini untuk menemukan standar penyimpangan untuk skor komposit; Namun, kami dapat menambahkan varian. Varians adalah kuadrat dari deviasi standar. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, tetapi karena kita menginginkan standar deviasi, cukup ambil akar kuadrat dari angka ini. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Dengan demikian, standar deviasi skor komposit untuk siswa di kelas adalah 141. Baca lebih lajut »

Masukkan data ke dalam dua daftar terlebih dahulu. Saya akan menggunakan tanda kurung untuk menunjukkan tombol pada kalkulator dan SEMUA CAPS untuk menunjukkan fungsi apa yang digunakan. Biarkan X dan Y menjadi dua variabel Anda, yang sesuai dengan kumpulan poin. Tekan [STAT] dan kemudian pilih EDIT atau tekan [ENTER]. Ini akan membuka daftar tempat Anda akan memasukkan data. Masukkan semua nilai untuk X dalam daftar 1, satu per satu. Masukkan nilai, lalu tekan [ENTER] untuk turun ke baris berikutnya. Sekarang masukkan semua nilai untuk Y ke daftar 2 dengan cara yang sama. Sekarang tekan [STAT] lagi. Gunakan tombol panah u Baca lebih lajut »

Histogram adalah cara cepat untuk mendapatkan informasi tentang distribusi sampel tanpa grafik statistik rinci atau analisis. Tanpa perlu memiliki program grafik yang baik, merencanakan histogram dapat memberi Anda visualisasi cepat distribusi data Anda. Penting untuk memilih ukuran 'bin' yang benar (kelompok data) untuk mendapatkan perkiraan kurva terbaik. Plot ini akan menunjukkan kepada Anda jika nilai data Anda terpusat (terdistribusi normal), condong ke satu sisi atau yang lain, atau memiliki lebih dari satu 'mode' - konsentrasi distribusi terlokalisasi. Mereka juga dapat disusun ulang sebagai Pareto P Baca lebih lajut »

Statistik deskriptif adalah disiplin yang menggambarkan secara kuantitatif fitur-fitur utama dari kumpulan informasi, atau deskripsi kuantitatif itu sendiri. Statistik deskriptif sangat penting karena jika kita hanya menyajikan data mentah kita, akan sulit untuk memvisualisasikan apa yang ditampilkan data, terutama jika ada banyak data. Oleh karena itu statistik deskriptif memungkinkan kami untuk menyajikan data dengan cara yang lebih bermakna, yang memungkinkan interpretasi data yang lebih sederhana. Sebagai contoh, jika kita memiliki hasil 100 lembar tugas siswa, kita mungkin tertarik dengan kinerja keseluruhan siswa ter Baca lebih lajut »

IQR = 16 "mengatur kumpulan data dalam urutan menaik" 71color (putih) (x) 72color (putih) (x) warna (magenta) (73) warna (putih) (x) 82color (putih) (x) 85color (merah) ) (uarr) warna (putih) (x) 86color (putih) (x) 86color (putih) (x) warna (magenta) (89) warna (putih) (x) 91color (putih) (x) 92 "kuartil bagi data menjadi 4 grup "" median "warna (merah) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" kuartil bawah "warna (magenta) (Q_1) = warna (magenta) (73)" kuartil atas "warna (magenta) (Q_3) = warna (magenta) (89)" rentang interkuartil "(IQR) = Q_3-Q_1 warna (putih) (rangexxxxx i Baca lebih lajut »

IQR = 19 (Atau 17, lihat catatan di akhir penjelasan) Rentang interkuartil (IQR) adalah perbedaan antara nilai Kuartil ke-3 (Q3) dan nilai Kuartil ke-1 (Q1) dari satu set nilai. Untuk menemukan ini, pertama-tama kita perlu mengurutkan data dalam urutan menaik: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Sekarang kita menentukan median daftar. Median umumnya dikenal sebagai angka adalah "pusat" dari daftar nilai yang naik. Untuk daftar dengan jumlah ganjil dari entri, ini mudah dilakukan karena ada nilai tunggal di mana jumlah entri yang sama kurang dari atau sama dan lebih besar dari atau sama. Dalam dafta Baca lebih lajut »

31/48 = 64,583333% = 0,6453333 Langkah pertama dalam memecahkan masalah ini adalah mencari tahu jumlah total anak-anak sehingga Anda dapat mengetahui berapa banyak anak yang pergi ke Eropa dibandingkan jumlah anak yang Anda miliki secara total. Ini akan terlihat seperti 124 / t, di mana t mewakili jumlah total anak-anak. Untuk mengetahui apa itu, kami menemukan 68 + 124 karena itu memberi kami jumlah semua anak yang disurvei. 68 + 124 = 192 Jadi, 192 = t Ekspresi kita kemudian menjadi 124/192. Sekarang untuk menyederhanakan: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Karena 32 adalah bilangan prima, kita tidak bisa lagi menyederhanakan Baca lebih lajut »

0 secara intuitif 0 varians dengan menggunakan selisih sum kuadrat adalah (x-mu) ^ 2. Tentu saja ada pilihan lain tetapi umumnya hasil akhirnya tidak akan negatif. Secara umum nilai serendah mungkin adalah 0 karena jika x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Baca lebih lajut »

Biarkan mu_ {X} = E [X] = jumlah_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} menjadi rata-rata (nilai yang diharapkan) dari variabel acak diskrit X yang dapat mengambil nilai x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... dengan probabilitas P (X = x_ {i}) = p_ {i} (daftar ini mungkin terbatas atau tidak terbatas dan jumlahnya mungkin terbatas atau tidak terbatas). Perbedaannya adalah sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} Paragraf sebelumnya adalah definisi varians sigma_ {X} ^ {2}. Bit aljabar berikut, menggunakan linearitas dari operator nilai yang diharapkan E, menunjukkan formula alternati Baca lebih lajut »

Rumusnya sama apakah itu variabel acak diskrit atau variabel acak kontinu. terlepas dari jenis variabel acak, rumus untuk varians adalah sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Namun, jika variabel acak diskrit, kami menggunakan proses penjumlahan. Dalam kasus variabel acak kontinu, kami menggunakan integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty xf (x) dx. Dari ini, kita mendapatkan sigma ^ 2 dengan substitusi. Baca lebih lajut »

Mean E (X) = 0 dan varians "Var" (X) = 6/5. Perhatikan bahwa E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Perhatikan juga bahwa "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Baca lebih lajut »

Probabilitas bersyarat adalah probabilitas suatu peristiwa tertentu dengan asumsi bahwa Anda mengetahui hasil dari peristiwa lain. Jika dua peristiwa independen, probabilitas bersyarat dari satu peristiwa yang diberikan yang lain hanya sama dengan probabilitas keseluruhan peristiwa itu. Probabilitas A diberikan B ditulis sebagai P (A | B). Ambil contoh dua variabel dependen. Tetapkan A sebagai "Nama depan presiden Amerika acak adalah George" dan B menjadi "Nama belakang presiden Amerika acak adalah Bush." Secara keseluruhan, ada 44 presiden, 3 di antaranya bernama George. 2 dari 44 telah dinamai Bush. J Baca lebih lajut »

Berarti = 4 113/600 Median = 3,98 Mode = 1,20 Rata-rata adalah rata-rata dari angka "rata-rata" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "rata-rata" = 4 113/600 Median adalah " angka tengah "ketika Anda menempatkan angka Anda dalam urutan naik 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8,52 Karena ada 6 angka, maka" angka tengah "adalah rata-rata dari angka 3 dan 4 Anda" median "= (3,56+ 4.40) /2=3.98 Mode adalah angka yang paling banyak terjadi dalam kasus ini adalah 1,20 karena terjadi dua kali Baca lebih lajut »

Rata-rata = 14.25, median = 15, mode = 15 Rata-rata: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 tambahkan semua angka kemudian dibagi dengan berapa banyak. Median: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Baris angka-angka secara berurutan dari yang terendah ke yang tertinggi kemudian pilih nilai tengah, dalam hal ini jika ada nilai genap, maka nilai separuh jalan antara keduanya di tengah-tengah. Mode: Nilai yang paling umum adalah 15, jika Anda memeriksa dengan cermat. Semoga ini bermanfaat ... Baca lebih lajut »

Mean adalah rata-rata dari set data, mode adalah angka yang paling sering terjadi dalam satu set data, dan median adalah angka di tengah-tengah set data. Mean akan dihitung dengan menambahkan semua angka dan membagi dengan jumlah angka yang ada di set (6 angka). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr Ini adalah rata-rata Karena semua angka dalam set Anda semua terjadi sekali, tidak ada mode. Jika set Anda memiliki tambahan 4 atau tiga 5, misalnya, maka ia akan memiliki mode yang berbeda. Sejajarkan semua angka dalam urutan dari yang terkecil hingga yang terbesar. Silangkan angka terendah, lalu tertinggi, lalu terenda Baca lebih lajut »

Mean = 30 Median = 30 Mode = 30, 31 Rata-rata adalah "rata-rata" - jumlah nilai dibagi dengan jumlah nilai: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 Median adalah nilai tengah dalam serangkaian nilai yang terdaftar dari terendah ke tertinggi (atau tertinggi ke terendah - mereka tidak dapat diacak): 28,30,30,31,31 median = 30 Mode adalah nilai yang paling sering terdaftar. Dalam hal ini, 30 dan 31 terdaftar dua kali, sehingga keduanya adalah mode. Baca lebih lajut »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Rata-rata barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Median M = (n + 1) / item ke-2 = (5 + 1) / 2 = 6/2 = Item ke-3 M = 12 Mode [Z] adalah yang paling sering muncul Dalam distribusi yang diberikan 12 terjadi 2 kali. Z = 12 Baca lebih lajut »

Berarti: 87,5 Mode: NO mode Median: 88 Mean = "jumlah semua angka" / "ada berapa angka" Ada 6 angka dan jumlahnya 525 Oleh karena itu, rata-rata 525/6 = 87,5 Mode adalah angka dengan frekuensi tertinggi yaitu nomor mana yang paling banyak muncul dalam urutan. Dalam hal ini, tidak ada mode NO karena setiap nomor hanya muncul sekali Median adalah nomor tengah ketika Anda menempatkan nomor dalam urutan 79, 85, 86, 90, 92 , 93 Nomor tengah adalah antara 86 dan 90. Jadi nomor tengah Anda dapat ditemukan oleh (86 + 90) / 2 = 88 Jadi median Anda adalah 88 Baca lebih lajut »

Lihat di bawah ini kita perlu meletakkan urutan angka sin 0, 1.1, 2.8.3.4.6% angka Median = angka tengah 0, 1.1, warna (merah) (2.8), 3.4.4 2.8 mode = nomor paling sering. Tidak ada angka seperti itu dalam daftar, tidak ada mode Rentang = angka terbesar-terkecil Rentang = 4,6-0 = 4,6 berarti = jumlah (x_i / n) barx = (0+ 1,1 + 2,8 + 3 + 4,6) / 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 Baca lebih lajut »

Range = 7 Median = 6 Mode = 3,6,8 Mean = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Hitung jumlah nilai pertama: Ada 19 Rentang: Perbedaan antara nilai tertinggi dan terendah: warna (biru) (2), 3,3,3,3,4,4,5,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, warna (biru) (9) Rentang = warna (biru) (9-2 = 7) Median: Nilai tepat di tengah kumpulan data yang diatur secara berurutan. Ada 19 nilai sehingga yang ini mudah ditemukan. Ini akan menjadi (19 + 1) / 2 nilai = 10 19 = 9 + 1 + 9 warna (merah) (2,3,3,3,3,4,4,4,5,6), 6, warna ( merah) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) warna (putih) (wwwwwwwwwwww) warna uarr (putih) (wwwwwwwwwww) median = 6 Median: nilai dengan Baca lebih lajut »

66, 66, Tidak ada, 27 Rata-rata adalah rata-rata aritmatika (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 Median adalah nilai yang sama rata (numerik) dari rentang 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). Rentang adalah nilai numerik dari selisih antara nilai terendah dan tertinggi. 79.5 - 52.5 = 27 Baca lebih lajut »

8.32,7.6,7.6 "rata-rata didefinisikan sebagai" • "rata-rata" = ("jumlah semua ukuran") / ("jumlah tindakan") rRr "rata-rata" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 6 + 14,3 ) / 5 warna (putih) (rArr "berarti" x) = 8.32 • "mode adalah ukuran yang paling sering" rArr "mode" = 7.6larr "hanya satu yang terjadi dua kali" • "median adalah ukuran tengah dalam suatu set memerintahkan "warna (putih) (xxx)" tindakan "" mengatur langkah-langkah dalam urutan "6, warna (putih) (x) 6.1, warna (putih) (x) warna (magenta) (7,6), warna Baca lebih lajut »

Berarti: 21.14 Median: 12 Range: 3 Mode: 12 Mean: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 atau 85/7 atau 12.1428 Median: batal (warna (merah) (11)), membatalkan (warna (hijau) (11)), membatalkan (warna (biru) (12)), 12, membatalkan (warna (biru) (12)), membatalkan (warna (hijau) (13)), membatalkan (warna ( merah) (14)) Rentang: warna (merah) (14) -warna (merah) (11) = 3 Mode: warna (merah) (11), warna (merah) (11), warna (biru) (12) , warna (biru) (12), warna (biru) (12), warna (merah muda) (13), warna (oranye) (14) warna (putih) (............. .........) warna (biru) (12). Baca lebih lajut »

Ini 9 - rata-rata antara 8 dan 10 'Median' didefinisikan sebagai nilai tengah, setelah set data dipesan sesuai dengan nilai. Jadi, dalam kasus Anda ini akan memberikan 2 8 10 16. Jika ada dua nilai tengah, median didefinisikan sebagai rata-rata di antara mereka. Dengan set data yang lebih besar ini biasanya tidak terlalu menjadi masalah, karena nilai tengah cenderung dekat. Misalnya. ketinggian katakanlah 1.000 pria dewasa, atau penghasilan penduduk kota. Dalam kumpulan data sekecil milik Anda, saya akan ragu untuk memberikan pusat atau menyebar tindakan apa pun. Tantangan: coba dan buat plot kotak ini! Baca lebih lajut »

Baca lebih lajut »

0,4335 "Acara komplementer adalah bahwa maksimumnya sama" "atau kurang dari 25, sehingga ketiga tiket itu bertiga di antara" "25 pertama. Peluang untuk itu adalah:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Jadi probabilitas yang ditanyakan adalah:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Penjelasan lebih lanjut:" P (A dan B dan C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "Pada undian pertama kemungkinan bahwa tiket pertama memiliki nomor kurang" "atau sama dengan 25 adalah (25/30). Jadi P (A) = 25/30." "Ketika menggambar tiket kedua," "hanya ada 29 tiket tersisa di tas dan 5 d Baca lebih lajut »

Berarti = 19.133 Median = 19 Mode = 19 Rata-rata adalah rata-rata aritmatika, 19.133 Median adalah "([jumlah titik data] + 1) ÷ 2" atau nilai PLACE setara (secara numerik) dari rentang ekstrem dalam suatu urutan set. Set ini berisi 15 angka, disusun dalam urutan 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Jadi posisi tengah adalah (15 + 1) / 2 = posisi ke-8. Angka di lokasi itu adalah 19. Mode adalah nilai yang paling umum dalam satu set. Dalam hal ini adalah 19, dengan tiga kejadian di set. Kedekatan ketiga langkah ini berarti bahwa data 'terdistribusi secara normal'. Baca lebih lajut »

Set ini tidak memiliki mode. Lihat penjelasannya. Mode (nilai modal) dari set data adalah nilai yang paling sering dalam set. Tetapi satu set dapat memiliki lebih dari satu nilai modal atau tidak memiliki nilai modal. Himpunan tidak memiliki nilai modal jika semua nilai memiliki jumlah kejadian yang sama (seperti dalam contoh yang diberikan). Satu set juga dapat memiliki lebih dari satu nilai modal. Contoh: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Dalam set mode ini adalah 1 dan 6 dengan 3 kejadian. Baca lebih lajut »

Tidak ada mode. "Mode" adalah angka yang paling sering; nilai yang paling sering muncul. Tetapi dalam kasus ini, setiap nilai muncul tepat sekali masing-masing, sehingga tidak ada "paling sering." Jika salah satu angka terjadi dua kali, itu adalah mode, tetapi bukan itu masalahnya. Jadi tidak ada mode untuk daftar angka ini. Baca lebih lajut »

Ini hanya memiliki satu mode, yaitu 12 Karena 12 diulang dalam kumpulan data dan tidak ada angka lain yang diulang dalam set data mode set data ini adalah 12. Rata-rata dari set data ini adalah 15. Baca lebih lajut »

Mean, atau rata-rata aritmatika. Mean adalah ukuran paling umum dari kecenderungan sentral yang digunakan di berbagai data. Itu karena itu adalah salah satu perhitungan pertama yang dipelajari dalam matematika umum yang juga berlaku untuk statistik. Ini digunakan (dan sering disalahgunakan) oleh kebanyakan orang karena ini adalah yang termudah bagi mereka untuk mengerti dan menghitung. Baca lebih lajut »

0.1841 Pertama, kita mulai dengan binomial: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), meskipun p sangat kecil, n sangat besar. Karena itu kami dapat memperkirakan ini dengan menggunakan normal. Untuk X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Jadi, kita memiliki Y ~ N (0.6,0.99994) Kami ingin P (x> = 2), dengan mengoreksi menggunakan normal bounds, kita memiliki P (Y> = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) Menggunakan tabel-Z, kita menemukan bahwa z = 0.90 memberikan P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Baca lebih lajut »

Penggunaan utama regresi linier adalah untuk menyesuaikan satu baris dengan 2 set data dan menentukan seberapa banyak mereka terkait. Contohnya adalah: 2 set harga stok, curah hujan dan jam dan nilai studi keluaran tanaman Sehubungan dengan korelasi, konsensus umum adalah: Nilai korelasi 0,8 atau lebih tinggi menunjukkan korelasi yang kuat. Nilai korelasi 0,5 atau lebih tinggi hingga 0,8 menunjukkan korelasi korelasi yang lemah. nilai kurang dari 0,5 menunjukkan korelasi yang sangat lemah Regresi Linier dan Kalkulator Korelasi Baca lebih lajut »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0,2095. Kemungkinan mendapatkan head pada setiap flip yang diberikan adalah 1/2. Sama dengan probabilitas mendapatkan ekor pada setiap flip yang diberikan. Hal penting yang perlu kita ketahui adalah jumlah cara kita dapat memesan hasil Kepala dan Ekor - dan itu ((14), (7)). Secara keseluruhan, kami memiliki: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~~ 0,2095 Baca lebih lajut »

Menganggap "jujur" 6-sisi mati jawabannya seperti yang dikatakan Syamini adalah "1/6". Jika semua hasil yang mungkin sama kemungkinannya, probabilitas hasil tertentu (dalam kasus Anda, "memperoleh 3") adalah jumlah cara untuk mendapatkan hasil tertentu dibagi dengan jumlah total hasil yang mungkin. Jika Anda melempar dadu yang tidak bias, ada 6 kemungkinan hasil total: 1, 2, 3, 4, 5, dan 6. Hasil khusus yang Anda minati, a 3, hanya terjadi 1 arah. Oleh karena itu probabilitasnya adalah 1/6. Jika Anda telah meminta probabilitas untuk mendapatkan "3 atau kurang" maka jumlah total hasil Baca lebih lajut »

P _ ((x = 4 head)) = 0,15625 p = 0,5 q = 0,5 P _ ((x = 4 head)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 head)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 head)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 head)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 kepala)) = 0,15625 Baca lebih lajut »

N = 115 Apakah maksud Anda dengan margin kesalahan 5%? Rumus untuk interval kepercayaan untuk proporsi diberikan oleh hat p + - ME, di mana ME = z * * SE (hat p). hat p adalah proporsi sampel z * adalah nilai kritis z, yang dapat Anda peroleh dari kalkulator grafik atau tabel SE (hat p) adalah kesalahan standar proporsi sampel, yang dapat ditemukan menggunakan sqrt ((hat p) hat q) / n), di mana topi q = 1 - topi p dan n adalah ukuran sampel Kita tahu bahwa margin kesalahan harus 0,05. Dengan interval kepercayaan 90%, z * ~~ 1.64. ME = z * * SE (hat p) 0,05 = 1,64 * sqrt ((0,88 * 0,12) / n) Sekarang kita dapat menyelesaikan Baca lebih lajut »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Pertama-tama kita harus menemukan L_1 dan L_2. L_1 = 3 karena hanya ada tiga string: (0) (1) (2). L_2 = 7, karena semua string tanpa angka 0 dan 2 yang berdekatan adalah (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Sekarang kita akan menemukan pengulangan L_n (n> = 3). Jika string berakhir dengan 1, kita dapat menaruh kata apa pun setelah itu. Namun, jika string berakhir dengan 0 kita dapat menempatkan hanya 0 atau 1. Similary, jika string berakhir dalam 2 kita dapat menempatkan hanya 1 atau 2. Biarkan P_n, Q_n, R_n menjadi jumlah string tanpa 0 Baca lebih lajut »

Lihat ini . Kredit untuk Gaurav Bansal. Saya mencoba memikirkan cara terbaik untuk menjelaskan hal ini dan saya menemukan halaman yang melakukan pekerjaan yang sangat bagus. Saya lebih suka memberi orang ini kredit untuk penjelasannya. Jika tautannya tidak berfungsi untuk beberapa, saya telah memasukkan beberapa informasi di bawah ini. Secara sederhana: nilai R ^ 2 hanyalah kuadrat dari koefisien korelasi R. Koefisien korelasi (R) dari suatu model (katakan dengan variabel x dan y) mengambil nilai antara -1 dan 1. Ini menggambarkan bagaimana x dan y berkorelasi.Jika x dan y secara serempak sempurna, maka nilai ini akan posi Baca lebih lajut »

{1,2,3,4,5,6} yang sebenarnya merupakan satu set dari semua hasil yang mungkin seperti yang ditentukan oleh ruang sampel. Saat Anda melempar dadu 6 sisi, jumlah titik pada wajah paling atas disebut sebagai hasil. Sekarang, setiap kali dadu digulirkan kita bisa mendapatkan 1, 2,3,4,5 atau 6 titik di wajah paling atas .. yang sekarang hasilnya. Jadi percobaan di sini adalah "Menggulirkan 6 dadu yang dihadapi" dan daftar hasil yang mungkin adalah "{1,2,3,4,5,6}". Ruang sampel menurut definisinya adalah daftar semua kemungkinan hasil percobaan. Jadi jawaban untuk pertanyaan Anda adalah S = {1,2,3,4,5,6} Say Baca lebih lajut »

0,563 peluang Anda perlu membuat diagram pohon probabilitas sehingga Anda dapat mengatasi peluang: Secara keseluruhan Anda akan berakhir dengan 8/11 (jumlah asli pena hitam) dikalikan 7/10 (jumlah pena hitam tersisa di dalam kotak) + 3/11 (jumlah keseluruhan pena merah) dikalikan 2/10 (jumlah pena merah yang tersisa di dalam kotak). Ini = 0,563 kemungkinan bahwa Anda akan memilih 2 pena dengan warna yang sama, apakah itu 2 hitam atau 2 merah. Baca lebih lajut »

Anda perlu melihat jawaban lengkap untuk memahami. Saya tidak sepenuhnya tahu apa yang Anda maksud pertama, Anda mendapatkan set data Anda di mana Anda regresi y pada x untuk menemukan bagaimana perubahan dalam x efek y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Dan Anda ingin menemukan hubungan antara x dan y jadi katakan Anda yakin modelnya seperti y = mx + c atau dalam statistik y = beta_0 + beta_1x + u ini beta_0, beta_1 adalah parameter dalam populasi dan u adalah efek dari variabel yang tidak teramati atau disebut istilah kesalahan sehingga Anda ingin estimator hatbeta_0, hatbeta_1 Jadi haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Ini memberitahu And Baca lebih lajut »

Jika asumsi Gauss-Markof berlaku maka OLS memberikan kesalahan standar terendah dari setiap penaksir linier, sehingga penaksir tidak bias linier terbaik. Dengan asumsi ini, koefisien co-efisien adalah linear, ini hanya berarti bahwa beta_0 dan beta_1 adalah linier tetapi variabel x tidak memiliki menjadi linier dapat x ^ 2 Data telah diambil dari sampel acak. Tidak ada multi-collinearity sempurna sehingga dua variabel tidak berkorelasi sempurna. E (u / x_j) = 0 berarti asumsi kondisional adalah nol, artinya variabel x_j tidak memberikan informasi tentang rata-rata variabel yang tidak teramati. Variansnya sama untuk setiap Baca lebih lajut »

Standar deviasi dari {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Mari kita kembangkan rumus umum kemudian sebagai khusus Anda mendapatkan standar deviasi dari 1, 2, 3, 4 dan 5. Jika kita memiliki {1, 2,3, ...., n} dan kita perlu menemukan standar deviasi dari angka-angka ini. Perhatikan bahwa "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n jumlah _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 menyiratkan "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 menyiratkan "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 menyiratkan "Var" (X) = ((n + Baca lebih lajut »

Nol Jika Anda hanya memiliki satu angka atau satu juta angka yang persis sama (seperti semuanya 25), standar deviasi akan menjadi nol. Agar memiliki standar deviasi lebih besar dari nol, Anda harus memiliki sampel yang berisi nilai yang tidak sama. Jadi, minimal, Anda perlu sampel dengan setidaknya dua nilai yang tidak setara untuk memiliki standar deviasi lebih besar dari nol. berharap itu bisa membantu Baca lebih lajut »

"Bagian 1) 0.80164" "Bagian 2) 0.31125" "Ada 5 sakelar yang bisa dibuka atau ditutup." "Karenanya ada paling banyak" 2 ^ 5 = 32 "kasus untuk diselidiki." "Tapi kita bisa mengambil beberapa jalan pintas:" "Jika kedua 1 & 4 terbuka ATAU keduanya 2 & 5 terbuka," "saat ini tidak dapat lewat." "Jadi (1 ATAU 4) DAN (2 ATAU 5) harus ditutup." "Tetapi ada kriteria tambahan:" "Jika (4 & 2) terbuka, 3 harus ditutup." "Jika (1 & 5) terbuka, 3 harus ditutup." "Jadi jika kita perhatikan (O, C, O, Baca lebih lajut »

Kesalahan standar adalah perkiraan kami untuk sigma parameter yang tidak diketahui (standar deviasi). Kesalahan standar adalah akar kuadrat dari estimasi varians. s.e = sqrt (hat sigma ^ 2). Ini adalah ukuran jarak vertikal rata-rata. Salah satu pengamatan kami adalah dari garis regresi yang dihitung. Dengan cara ini, ia memperkirakan sigma kuantitas yang tidak diketahui, yang akan menjadi seberapa jauh kita akan mengharapkan pengamatan potensial dari garis regresi yang sebenarnya (garis yang kami dapatkan dari estimasi kuadrat-terkecil kami). Baca lebih lajut »

Probabilitas menggambar tujuh, dua atau ace adalah 3/13. Probabilitas menggambar ace, tujuh atau dua sama dengan probabilitas menggambar ace plus probabilitas tujuh plus probabilitas dua. P = P_ (ace) + P_ (tujuh) + P_ (dua) Ada empat ace di dek, jadi probabilitasnya harus 4 (jumlah kemungkinan "baik") di atas 52 (semua kemungkinan): P_ (ace ) = 4/52 = 1/13 Karena ada 4 dari kedua pasangan dan tujuh, kita dapat menggunakan logika yang sama untuk mencari tahu bahwa probabilitasnya sama untuk ketiga: P_ (tujuh) = P_ (dua) = P_ ( ace) = 1/13 Ini berarti kita dapat kembali ke probabilitas asli kita: P = 1/13 + 1/13 + Baca lebih lajut »

1884 secara umum Anda dapat memilih 8 untuk 6 pria dan 10 memilih 5 untuk wanita. Jangan tanya saya mengapa Anda memiliki lebih banyak wanita dan komite Anda meminta lebih sedikit perwakilan tetapi itu adalah cerita lain. Oke, maksudnya adalah salah satu dari orang-orang ini menolak untuk bekerja dengan salah satu dari gadis-gadis ini. Jadi orang khusus ini tidak dapat digunakan dengan semua orang sehingga kami mengurangi 1 dari 8 dan menambahkan kombinasinya ke total 7 pilih 1 cara di akhir. Jadi mari kita mulai dengan yang lain (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 sekarang ini dapat dicocokkan dengan (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 cara un Baca lebih lajut »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Secara umum ketika kita mengatur n item, di mana ada k" "item yang berbeda yang terjadi setiap kali" n_i "kali, untuk" i = 1,2 , ..., k ", maka kita" "memiliki" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "kemungkinan mengaturnya." "Jadi kita perlu menghitung berapa kali item terjadi:" "Di sini kita memiliki 7 item: dua 579 dan satu 6, jadi" (7!) / (2! 2! 2! 1!)! = 630 "kemungkinan" " Ini disebut koefisien multinomial. " "Filosofi di baliknya sederhana. Kita akan memiliki" cara mengat Baca lebih lajut »

Q_1 = 24 Jika Anda memiliki kalkulator TI-84: Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini: Pertama-tama, masukkan urut-urutannya. Kemudian Anda menekan tombol stat. Kemudian "1: Edit" dan lanjutkan dan masukkan nilai-nilai Anda secara berurutan. Setelah ini tekan lagi tombol stat dan pergi ke "CALC" dan tekan "1: 1-Var Stats" tekan menghitung. Lalu gulir ke bawah hingga Anda melihat Q_1. Nilai itu adalah jawaban Anda :) Baca lebih lajut »

Sampel kecil, distribusi normal dan Anda dapat menghitung standar deviasi dan rata-rata, t statistik digunakan Untuk sampel besar, statistik Z (skor Z) memiliki sekitar distribusi normal standar. Ketika sampel kecil, variabilitas dalam distribusi Z muncul dari keacakan. Ini menyiratkan bahwa distribusi probabilitas akan lebih tersebar daripada distribusi normal standar. Ketika n adalah jumlah sampel dan df = n-1, skor t (statistik t) dapat dihitung dengan t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0,5) x¯ = sampel rata-rata μ0 = rata-rata populasi yang dihipotesiskan s = standar deviasi sampel n = ukuran sampel Baca lebih lajut »

Variansnya adalah sigma ^ 2 = 15.81 dan standar deviasi adalah sigma sekitar 3.98. Dalam distribusi binomial kami memiliki rumus yang cukup bagus untuk mean dan wariance: mu = Np textr dan sigma ^ 2 = Np (1-p) Jadi, variansnya adalah sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0.85 * 0.15 = 15.81. Deviasi standar adalah (seperti biasa) akar kuadrat dari varians: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) kira-kira 3.98. Baca lebih lajut »

Warna (merah) (sigma ^ 2 = 3,25) Untuk menemukan varians, pertama-tama kita perlu menghitung rata-rata. Untuk menghitung rata-rata, cukup tambahkan semua titik data, lalu bagi dengan jumlah titik data. Rumus untuk mean mu adalah mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Di mana x_k adalah titik data k, dan n adalah jumlah data poin. Untuk kumpulan data kami, kami memiliki: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Jadi meannya adalah mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Sekarang untuk menghitung varians, kami mencari tahu seberapa jauh setiap titik data dari rata-rata, lalu kuadratkan ma Baca lebih lajut »

Varians adalah 27500 Rerata set data diberikan oleh jumlah data dibagi dengan jumlah mereka yaitu (Sigmax) / N Karenanya rata-rata adalah 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 Varians diberikan oleh (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Maka variansnya adalah 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Baca lebih lajut »

Varians populasi: 56.556 Varians sampel: 67.867 Untuk menghitung varians: Hitung rata-rata aritmatika (rata-rata) Untuk setiap nilai data, selisih antara nilai data itu dan rata-rata Hitung jumlah perbedaan kuadrat Jika data Anda mewakili seluruh populasi: 4. Bagi jumlah perbedaan kuadrat dengan jumlah nilai data untuk mendapatkan varians populasi Jika data Anda hanya mewakili sampel yang diambil dari populasi yang lebih besar 4. Bagi jumlah perbedaan kuadrat dengan 1 kurang dari jumlah nilai data untuk mendapatkan varians sampel Baca lebih lajut »

Varians adalah 25,14 Data; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} Varians (sigma ^ 2) adalah rata-rata perbedaan kuadrat dari rata-rata. Berarti adalah (sumD) / 6 = 29/6 ~~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 ~~ 25.14 (2dp) Varians adalah 25.14 [Ans] Baca lebih lajut »

Bergantung pada apakah data yang diberikan akan diambil sebagai seluruh populasi (semua nilai) atau sampel dari beberapa populasi yang lebih besar: Varians varians sigma ^ 2 ~ = 66,7 Varians sampel s ^ 2 ~ = 77,8 Ini dapat ditentukan menggunakan standar yang dibangun dalam fungsi kalkulator ilmiah atau spread sheet (seperti di bawah): ... atau dapat dihitung dalam langkah-langkah sebagai: Tentukan jumlah nilai data Bagilah jumlah nilai data dengan jumlah nilai data untuk mendapatkan mean Untuk setiap nilai data, kurangi mean * dari nilai data untuk mendapatkan simpangan dari mean ** Tentukan jumlah penyimpangan nilai data Baca lebih lajut »

Varians dari kumpulan data adalah 6,29. Perhatikan bahwa rumus varians untuk tujuan perhitungan adalah 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 di mana n adalah jumlah total nilai dalam set data yang diberikan. Dalam data yang Anda berikan, kami memiliki n = 7 dan nilai x_i adalah {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Jadi, varians Anda = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6.29 Baca lebih lajut »

47.9 Saya akan menganggap Anda maksud varians populasi (varians sampel akan sedikit berbeda). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Harap bedakan keduanya. Tanda pertama mengatakan "tambahkan kuadrat angka Anda", yang kedua mengatakan "tambahkan dulu, MAKA kuadratkan jumlahnya" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 Baca lebih lajut »

Variance sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Kami menghitung rata-rata aritmatika mu pertama = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Untuk menghitung varians sigma ^ 2 gunakan rumus sigma ^ 2 = (jumlah (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42,16 Tuhan memberkati ... Semoga penjelasannya bermanfaat. Baca lebih lajut »

Varians sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 menghitung rata-rata aritmatika mu pertama n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 menghitung varians sigma ^ 2 menggunakan rumus varians untuk sigma populasi ^ 2 = (jumlah (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Tuhan memberkati .. ..Aku berharap penjelasannya bermanfaat. Baca lebih lajut »

211/2 atau 105,5 menemukan rata-rata: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 kurangi rata-rata dari setiap angka dalam data dan kuadratkan hasilnya: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 menemukan rata-rata perbedaan kuadrat: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 atau 105.5 Baca lebih lajut »

Varians dari {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 Formula untuk varians, s ^ 2, adalah warna (putih) ("XXX") s ^ 2 = (jumlah (x_i - barx)) / (n- 1) di mana barx adalah rata-rata dari warna set sampel (putih) ("XXX") dalam hal ini rata-rata {3,6,7,8,9} adalah (sumx_i) /5=6.6 Baca lebih lajut »

Varians populasi: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32,98 Varians sampel: sigma _ ("sampel") ^ 2 ~ = 38,48 Jawabannya tergantung pada apakah data yang diberikan dimaksudkan untuk seluruh populasi atau sampel dari populasi . Dalam praktiknya kami hanya akan menggunakan kalkulator, spreadsheet, atau beberapa paket perangkat lunak untuk menentukan nilai-nilai ini. Misalnya, lembar bentang Excel mungkin terlihat seperti: (perhatikan bahwa kolom F hanya dimaksudkan untuk mendokumentasikan fungsi bawaan yang digunakan dalam kolom D) Karena latihan ini mungkin dimaksudkan tentang bagaimana varians dapat dihitung tanpa Baca lebih lajut »

Variance (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Data populasi: warna (putih) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Jumlah data populasi: warna (putih) ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Ukuran populasi: warna (putih) ("XXX") 6 Mean: warna (putih) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Penyimpangan dari Mean: warna (putih) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} warna (putih) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5.9.5} Kotak Penyimpangan dari Mean: color (white (white) ) ("XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25} Jumlah Kuadrat Penyim Baca lebih lajut »

Varians "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Hitung mean barx first barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Varians "" "sigma ^ 2 = (jumlah (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Tuhan memberkati .... Saya harap penjelasannya bermanfaat. Baca lebih lajut »

Varians populasi dari kumpulan data adalah sigma ^ 2 = 35 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 = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Sekarang kita dapat melanjutka Baca lebih lajut »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} berarti: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 find penyimpangan dari masing-masing angka (n-rata-rata): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 varians = rata-rata penyimpangan: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) Baca lebih lajut »

Variance sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Selesaikan mean barx first barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Memecahkan Variance sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11,0612 Tuhan memberkati .... Saya harap Penjelasan bermanfaat. Baca lebih lajut »

-140.714286 Varians dihitung menggunakan rumus 1 / N jumlah_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), dan ketika Anda sub dalam angka, Anda mendapatkan nilai-nilai berikut: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Baca lebih lajut »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Dari yang diberikan: n = 6 Kami memecahkan untuk rata-rata aritmatika terlebih dahulu. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 Rumus untuk varian data yang tidak dikelompokkan adalah sigma ^ 2 = (jumlah (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Tuhan memberkati .... Saya harap penjelasannya bermanfaat. Baca lebih lajut »