Statistika

Varians adalah 28,472 Mean dari {9, -4, 7, 10, 3, -2} adalah (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Untuk Varians dari seri {x_1.x_2, ..., x_6}, yang rerataannya adalah barxis diberikan oleh (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 dan karenanya 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} atau 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150 /36)=28.472 Baca lebih lajut »

1913/30 Pertimbangkan set "X" dari angka 9, 4, -5, 7, 12, -8 Langkah 1: "Mean" = "Jumlah nilai X" / "N (Jumlah Nilai)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Langkah 2: Untuk menemukan varians, kurangi rata-rata dari setiap nilai, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Langkah 3: Sekarang kuadratkan semua jawaban yang Anda dapatkan dari pengurangan. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6 Baca lebih lajut »

Distribusi adalah distribusi eksponensial. k = 2 dan E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. Batas distribusi adalah (0, oo) Untuk menemukan k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Baca lebih lajut »

Dengan asumsi kami sedang mencari varian populasi: warna (putih) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150,64 Berikut adalah data dalam format spreadsheet (tentu saja, dengan data yang diberikan, ada spreadsheet atau kalkulator berfungsi untuk memberikan varians tanpa nilai-nilai menengah; mereka ada di sini hanya untuk keperluan pengajaran). Varians Populasi adalah (jumlah kuadrat dari perbedaan nilai data individual dari rata-rata) warna (putih) ("XXX") dibagi dengan (jumlah nilai data) Bukan berarti jika data yang dimaksudkan hanya sampel dari beberapa populasi yang lebih besar maka Anda harus meng Baca lebih lajut »

"Variance" _ "pop." ~~ 12.57 Dengan ketentuan: {2,9,3,2,7,7,12} Jumlah syarat: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Jumlah istilah: 7 Berarti: 42 / 7 = 6 Penyimpangan dari Mean: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Kotak Penyimpangan dari Mean: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Jumlah kuadrat dari Penyimpangan berarti: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Varians Populasi = ("Jumlah Kuadrat Penyimpangan dari Mean") / ("Hitungan Ketentuan") Baca lebih lajut »

3.27 Varians = jumlah ^ 2 / n - (rata-rata) ^ 2 Rata-rata = jumlah (x) / n di mana n dalam jumlah istilah = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 jumlah ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varians = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 Baca lebih lajut »

Sigma ^ 2 = 18,8 rata-rata = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 rata-rata = 58 n = 5 63 x - rata-rata = 63 - 58 = 5 (x - rata-rata) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - rata-rata = 54 - 58 = -4 (x - rata-rata) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - rata-rata = 62 - 58 = 4 (x - rata-rata) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - rata-rata = 59 - 58 = 1 (x - rata-rata) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - rata-rata = 52 - 58 = -6 (x - rata-rata) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - mean) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x-mean) ^ 2) / n = 94/5 = 18.8 Baca lebih lajut »

Varians (Populasi): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Varians Populasi (warna (hitam) (sigma ^ 2) adalah rata-rata dari kuadrat perbedaan antara setiap item data populasi dan mean populasi. Untuk populasi {d_1, d_2 , d_3, ...} dari ukuran n dengan nilai rata-rata mu sigma ^ 2 = (jumlah (d_i - mu) ^ 2) / n Baca lebih lajut »

Lihat di bawah. Standar normal adalah pengaturan normal sehingga mu, sigma = 0,1 jadi kita tahu hasilnya sebelumnya. PDF untuk standar normal adalah: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Memiliki nilai rata-rata: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 Ini berikut itu: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Kali ini, gunakan IBP: Var (z) = - 1 / sqrt (2 pi) Baca lebih lajut »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx yang tidak dapat ditulis sebagai: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Saya mengasumsikan pertanyaan itu dimaksudkan untuk mengatakan f (x) = 3x ^ 2 "untuk" -1 <x <1; 0 "sebaliknya" Temukan variansnya? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Bentangkan: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma pengganti ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * Baca lebih lajut »

"b)" 7/16 "Kejadian yang berlawanan adalah bahwa minimum adalah"> = 1/4 "Lebih mudah untuk menghitung peristiwa itu karena kita hanya menyatakan" "bahwa x dan y keduanya harus"> = 1/4 " kemudian." "Dan peluang untuk itu hanyalah" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Baca lebih lajut »

= 0.999979973 "Acara komplementer lebih mudah untuk dihitung." "Jadi kami menghitung probabilitas untuk mendapatkan lebih dari 18 kepala." "Ini sama dengan probabilitas mendapatkan 19 kepala, ditambah" "kemungkinan mendapat 20 kepala." "Kami menerapkan distribusi binomial." P ["19 kepala"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 kepala"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "dengan" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(kombinasi)" => P ["19 atau 20 kepala"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["paling banyak 18 kepala"] = 1 - 21/1048 Baca lebih lajut »

Z = -1,5 Karena kita tahu waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tes terdistribusi secara normal, kita dapat menemukan skor-z untuk waktu khusus ini. Rumus untuk skor-z adalah z = (x-mu) / sigma, di mana x adalah nilai yang diamati, mu adalah rata-rata, dan sigma adalah standar deviasi. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 Waktu siswa adalah 1,5 standar deviasi di bawah rata-rata. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah. Nilai R ^ 2 pada dasarnya memberi tahu Anda berapa persen variasi dalam variabel respons Anda yang dihitung oleh variasi dalam variabel penjelas Anda. Ini memberikan ukuran kekuatan asosiasi linear. Dalam situasi ini, R ^ 2 = 0,7569. Mengalikan desimal ini dengan 100, kami menemukan bahwa 75,69% variasi dalam kandungan energi dari satu paket keripik dapat dijelaskan dengan variasi dalam kandungan lemaknya. Tentu saja, ini berarti bahwa 24,31% variasi dalam kandungan energi diperhitungkan oleh faktor-faktor lain. Baca lebih lajut »

Z - skor untuk interval kepercayaan 98% adalah 2,33 Cara mendapatkan ini. Setengah dari 0,98 = 0,49 Cari nilai ini di area di bawah tabel kurva normal. Nilai terdekat adalah 0,4901 Nilai z-nya adalah 2,33 Baca lebih lajut »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 Distribusi normal standar cukup mengubah kelompok data dalam distribusi frekuensi kami sedemikian rupa sehingga rerata 0 dan deviasi standar 1 Kita dapat menggunakan: z = (x-mu) / sigma dengan asumsi kita memiliki sigma tetapi di sini kita malah menggunakan SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); di mana n adalah ukuran sampel ... Baca lebih lajut »

Skor-Z adalah -0.866 Skor-z variabel x dengan rata-rata mu, dan standar deviasi sigma diberikan oleh (x-mu) / (sigma / sqrtn) Sebagai mu = 55, sigma = 2, n = 3 dan x = 56 z-score adalah (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Baca lebih lajut »

Z = 0 Saya memiliki keraguan saya sendiri tentang kebenaran masalahnya. Ukuran sampel adalah 5. Sangat tepat untuk menemukan skor t. skor z akan dihitung hanya ketika ukuran sampel>> 30 Beberapa ahli statistik, jika mereka percaya distribusi populasi normal, gunakan skor z bahkan jika ukuran sampel kurang dari 30. Anda tidak menyatakan secara eksplisit untuk distribusi yang Anda inginkan untuk menghitung z. Ini mungkin distribusi yang diamati atau mungkin distribusi sampling. Karena Anda telah mengajukan pertanyaan, saya akan menjawab dengan menganggap itu adalah distribusi sampel. SE = (SD) /sqrtn=3/sqrt4=3/2=1.5 z Baca lebih lajut »

Skor-z adalah -26,03 skor-z variabel x dengan rata-rata mu, dan standar deviasi sigma diberikan oleh (x-mu) / (sigma / sqrtn) Sebagai mu = 35, sigma = 5, n = 57 dan x = 13 z-score adalah (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Baca lebih lajut »

Jawabannya adalah z = 0,05 dalam distribusi normal. Untuk mengatasi masalah ini, Anda perlu akses ke z-table (juga disebut "tabel normal standar") untuk distribusi normal. Ada yang bagus di Wikipedia. Dengan menanyakan berapa nilai z sehingga 52% data berada di sebelah kiri, tujuan Anda adalah menemukan nilai z di mana area kumulatif hingga nilai jumlah z menjadi 0,52. Karena itu Anda memerlukan z-tabel kumulatif. Temukan entri dalam tabel-z kumulatif yang menunjukkan di mana nilai tertentu z paling dekat dengan output dalam tabel 0,52 (yang merupakan 52% dari distribusi kumulatif). Dalam hal ini, nilai z 0,05 me Baca lebih lajut »

0,38. Silakan lihat tabel yang ditautkan ke bawah. Secara umum, seseorang harus menggunakan tabel seperti ini atau program komputer untuk menentukan skor-z yang terkait dengan CDF tertentu atau sebaliknya. Untuk menggunakan tabel ini, cari nilai yang Anda cari, dalam hal ini 0.65. Baris memberi tahu Anda tempat yang kesepuluh dan kolom memberi tahu Anda tempat keseratus. Jadi, untuk 0,65, kita dapat melihat bahwa nilainya antara 0,38 dan 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Baca lebih lajut »

Secara keseluruhan, saya pikir keputusan untuk menggunakan diagram batang atau pai adalah pilihan pribadi. Jika Anda menggunakan grafik sebagai bagian dari presentasi, fokuslah pada keseluruhan cerita yang ingin Anda bagikan dengan grafik grafik dan gambar. Di bawah ini adalah pedoman singkat yang saya gunakan dalam mengevaluasi apakah akan menggunakan diagram batang atau pai: Diagram batang ketika mencatat kinerja yang sedang tren (misalnya, katakanlah, seiring waktu) Grafik Pie saat menunjukkan distribusi keseluruhan Contoh: Katakanlah Anda ingin melacak bagaimana Anda belanjakan uangmu Dan bulan ini Anda menghabiskan $ Baca lebih lajut »

P (2,3,5 atau 7) = 1/2 (Kemungkinan mendarat di bilangan prima) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Kemungkinan tidak mendarat di bilangan prima) (Dengan asumsi 1-8 berarti keduanya termasuk) Ada 4 bilangan prima dalam daftar, dari total 8 angka. Dengan demikian probabilitas adalah jumlah hasil yang menguntungkan (4) dibagi dengan total hasil yang mungkin (8). Ini sama dengan setengah. Probabilitas komplemen dari setiap peristiwa adalah P_c = 1 - P_1. Komplemen dari himpunan prima adalah {1, 4, 6, 8} Ini bukan himpunan bilangan komposit (karena 1 dianggap bukan bilangan prima atau komposit). Jadi komplemennya adalah himpunan bilangan non Baca lebih lajut »

Jawabannya adalah 14 pilih 6. Yaitu: 3003 Rumus untuk menghitung jumlah cara untuk memilih k item dari n item adalah (n!) / [K! (N-k)!] Di mana a! berarti faktorial a. Faktorial angka hanyalah produk dari semua bilangan asli dari 1 hingga angka yang diberikan (nomor tersebut termasuk dalam produk). Jadi jawabannya adalah (14!) / (6! 8!) = 3003 Baca lebih lajut »

1) Peluangnya adalah 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) Peluangnya adalah 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Tingkat penolakan dari ketiga departemen masing-masing adalah 0,1, 0,08, dan 0,12. Ini berarti 0,9, 0,92 dan 0,88 adalah probabilitas bahwa serum melewati tes di setiap departemen secara terpisah. Probabilitas bahwa serum melewati inspeksi pertama adalah 0,9 Probabilitas gagal serum pada inspeksi kedua adalah 0,08. Jadi probabilitas kondisionalnya adalah 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2% Agar serum ditolak oleh departemen ketiga, ia harus terlebih dahulu melewati inspeksi pertama dan kedua. Probabilitas kondisional untuk ini adalah Baca lebih lajut »

Di mana saja antara 0% dan di bawah 50% Jika semua nilai dalam kumpulan data ukuran 2N + 1 berbeda, maka N / (2N + 1) * 100% Jika elemen-elemen set data diatur dalam urutan menaik, maka median adalah nilai elemen tengah. Untuk kumpulan data besar dengan nilai yang berbeda, persentase nilai yang kurang dari median akan berada di bawah 50%. Pertimbangkan kumpulan data [0, 0, 0, 1, 1].Median adalah 0 dan 0% dari nilai kurang dari median. Baca lebih lajut »

0.420175 = P ["5 gol pada 6 tembakan"] + P ["6 gol pada 6 tembakan"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Baca lebih lajut »

0.2252 "Total ada 5 + 7 + 8 = 20 krayon." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0,2252 "Penjelasan:" "Karena kami mengganti, peluang untuk menggambar krayon biru adalah" "setiap kali 5/20. Kami menyatakan bahwa kami menggambar 4 kali yang biru" "dan kemudian 11 kali bukan yang biru dengan ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Tentu saja yang biru tidak harus digambar terlebih dahulu jadi" "ada C (15,4) cara menggambar mereka, jadi kita kalikan dengan C (15,4)." "dan C (15,4)" = (15!) / (11! 4!) &quo Baca lebih lajut »

Ada beberapa jenis rata-rata, tetapi biasanya diasumsikan sebagai rata-rata aritmatika. Median, juga dianggap longgar sebagai 'rata-rata', dihitung dengan cara yang berbeda. Mari kita perhatikan daftar angka ini yang, untuk kenyamanan. terdaftar dalam urutan numerik: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Untuk mendapatkan rata-rata aritmatika, tambahkan angka-angka bersama untuk mendapatkan jumlah. Hitung angka untuk mendapat hitungan. Bagi jumlah dengan jumlah untuk mendapatkan rata-rata aritmatika. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> jumlahnya. Ada 8 angka, jadi 101/8 = 12.625 Rata-rata aritmatika adalah 12.625. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah ini :) Untuk menemukan rata-rata satu set angka, pertama-tama Anda tambahkan semua angka dalam set dan kemudian bagi dengan jumlah total angka. Misalnya, set Anda terdiri dari yang berikut: 32,40,29,45,33,33,38,41 Anda akan menambahkannya: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 + 40 = 290 Sekarang Anda akan mengambil total 290 dan membagi dengan jumlah total angka, untuk kasus kami, kami memiliki total 8 angka. 290/8 = 36.25 Rata-rata kami adalah 36.25 Baca lebih lajut »

"Continuous" tidak memiliki celah. "Diskrit" memiliki nilai berbeda yang dipisahkan oleh wilayah "tidak ada nilai". Kontinu mungkin seperti ketinggian, yang dapat bervariasi dalam suatu populasi "terus menerus", tanpa batasan spesifik. "Diskrit" dapat berupa pilihan atau hasil dari suatu tes - baik itu "adalah" atau "tidak" - tidak ada gradasi atau "kontinuitas" di antara pilihan-pilihan itu. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Baca lebih lajut »

Statistik deskriptif mencakup deskripsi data sampel yang diberikan, tanpa membuat penilaian tentang populasi. Sebagai contoh: mean sampel dapat dihitung dari sampel, dan ini adalah statistik deskriptif. Statistik inferensial memperoleh kesimpulan tentang populasi berdasarkan sampel. Misalnya, menyimpulkan bahwa mayoritas orang mendukung satu kandidat (berdasarkan sampel yang diberikan). Hubungan: Karena kami tidak memiliki akses ke seluruh populasi, kami menggunakan statistik deskriptif untuk membuat kesimpulan yang dapat disimpulkan. Baca lebih lajut »

Mode juga akan meningkat dengan angka yang sama. Biarkan ada set data: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Biarkan m menjadi mode set ini. Jika Anda menambahkan angka n ke setiap nilai, jumlah angka tidak akan berubah, hanya angka yang berubah, jadi jika angka m memiliki paling banyak kejadian (m adalah mode), setelah menambahkan angka m + n akan memiliki paling banyak Kejadian (itu akan terjadi pada posisi yang sama di set sebagai m di pertama). Baca lebih lajut »

Detail dalam penjelasan misalnya: koin membalik secara umum kemungkinan ekor dan kepala harus 50% tetapi sebenarnya bisa 30% kepala & 70% ekor atau 40% kepala & 60% ekor atau ...... tetapi lebih kali Anda melakukan percobaan => sampel lebih besar (biasanya lebih tinggi dari 30) oleh CLT (teorema batas pusat), akhirnya akan konvergen menjadi 50% 50% Baca lebih lajut »

Jika Anda memiliki terlalu banyak nilai berbeda. Contoh: Misalkan Anda mengukur tinggi 2.000 pria dewasa. Dan Anda mengukur hingga milimeter terdekat. Anda akan memiliki 2000 nilai, sebagian besar berbeda. Sekarang jika Anda ingin memberi kesan distribusi tinggi dalam populasi Anda, Anda harus mengelompokkan pengukuran ini di kelas, katakanlah 50 mm kelas (di bawah 1,50m, 1,50- <1,55m, 1,55 - <. 160m, dll.) Ada batasan kelas Anda. Setiap orang dari 1,500 hingga 1,549 akan berada di kelas, semua orang dari 1,550 hingga 1,599 akan berada di kelas berikutnya, dll. Sekarang Anda mungkin memiliki angka kelas yang cukup be Baca lebih lajut »

Ketika Anda: 1) tidak tahu setiap detail model Anda; 2) tidak layak untuk memodelkan setiap detail; 3) sistem yang Anda miliki bersifat acak. Pertama-tama, kita harus mendefinisikan apa itu "efek acak." Efek acak adalah apa saja, secara internal atau eksternal, yang memengaruhi perilaku sistem Anda, mis. pemadaman listrik di jaringan listrik kota. Orang melihatnya secara berbeda, mis. orang-orang dari ekologi suka menyebutnya sebagai malapetaka, kasus pemadaman listrik, atau demografis, dalam kasus kota itu akan menjadi peningkatan penggunaan energi yang akan mengurangi tegangan jaringan listrik. Akhirnya, apa it Baca lebih lajut »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0,056627" "P [jumlah adalah 8] = 5/36" "Karena ada 5 kemungkinan kombinasi untuk melempar 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3), dan (6,2). " "a) Ini sama dengan peluang yang kita miliki 7 kali berturut-turut," "jumlah yang berbeda dari 8, dan ini adalah" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0,351087 "b ) 36/5 = 7.2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 " ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0 Baca lebih lajut »

4,1051 * 10 ^ -7% untuk 2 merah, 1 pengganti kuning w / o; 3,7037 x 10 ^ -7% untuk untuk 2 merah, 1 kuning w / penggantian Pertama, buat persamaan yang mewakili masalah kata Anda: 10 cakram merah + 10 cakram hijau + 10 cakram kuning = 30 total cakram 1) Gambar 2 cakram merah dan 1 cakram kuning berturut-turut tanpa menggantinya. Kami akan membuat pecahan, di mana pembilangnya adalah cakram yang Anda gambar dan penyebutnya adalah jumlah cakram yang tersisa di kantong. 1 adalah disk merah dan 30 adalah jumlah disk yang tersisa. Saat Anda mengeluarkan disk (dan tidak menggantinya!), Jumlah disk dalam kantong berkurang. Jumlah Baca lebih lajut »

31 Pertama beberapa definisi: Median adalah nilai tengah dari sekelompok angka. Rata-rata adalah jumlah dari sekelompok angka dibagi dengan jumlah angka. Dalam mengerjakan ini, menjadi jelas bahwa tujuan dalam latihan ini adalah untuk meningkatkan berbagai median. Jadi bagaimana kita melakukannya? Tujuannya adalah untuk mengatur set angka sehingga kita memiliki nilai tengah dari setiap set setinggi mungkin. Misalnya, median tertinggi yang mungkin adalah 41 dengan angka 42, 43, 44, dan 45 lebih tinggi dari itu dan beberapa kelompok dengan empat angka kurang dari itu. Set pertama kami, kemudian, terdiri dari (dengan angka-an Baca lebih lajut »

48 kali Jumlah kali dia diharapkan untuk memukul bola = P kali "Total kali dia memukul" = 3/5 kali 80 = 3 / batal 5 kali batal 80 ^ 16 = 3 kali 16 = 48 kali Baca lebih lajut »

"Lihat penjelasan" "Kami mengambil periode waktu dengan panjang" t ", yang terdiri dari n buah" Delta t = t / n ". Misalkan peluang untuk acara yang sukses" "dalam satu bagian adalah" p ", maka total jumlah peristiwa dalam potongan waktu "" n didistribusikan binomial menurut "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "dengan" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(kombinasi)" "Sekarang kita biarkan" n-> oo ", jadi" p-> 0 , "tetapi" n * p = lambda "Jadi kami mengganti" p = lambda Baca lebih lajut »

"Lihat penjelasan" "y adalah standar normal (dengan rata-rata 0 dan standar deviasi 1)" "Jadi kami menggunakan fakta ini." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Kami sekarang mencari nilai z dalam tabel untuk nilai z untuk" "z = 2 dan z = -1. Kami mendapatkan" 0,9772 "dan" 0,1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Di sini kita memiliki var = 1 dan rata-rata = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "DAN Baca lebih lajut »

M + -ts Dimana t adalah skor-t yang terkait dengan interval kepercayaan yang Anda butuhkan. [Jika ukuran sampel Anda lebih besar dari 30 maka batas diberikan oleh mu = bar x + - (z xx SE)] Hitung rata-rata sampel (m) dan populasi sampel dengan menggunakan rumus standar. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) jumlah (x_n-m) ^ 2 Jika Anda mengasumsikan populasi iid yang terdistribusi secara normal (variabel terdistribusi identik secara independen dengan varian terbatas) dengan jumlah yang cukup untuk teorema limit pusat untuk diterapkan (katakanlah N> 35) maka mean ini akan didistribusikan sebagai t-distribusi dengan df = Baca lebih lajut »

Median. Skor ekstrem akan condongkan nilai ke satu sisi atau sisi lainnya. Ada tiga ukuran utama tendensi sentral: mean, median, dan mode. Median adalah nilai di tengah distribusi data ketika data tersebut disusun dari nilai terendah ke nilai tertinggi. Ini adalah rasio rata-rata terhadap median yang paling umum digunakan untuk mengidentifikasi setiap kemiringan dalam data. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Baca lebih lajut »

Rata-rata Aritmatika adalah titik keseimbangan yang benar. Rata-rata Aritmatika adalah titik keseimbangan yang benar. Itu karena jumlah total dari penyimpangan positif dan penyimpangan negatif yang diambil dari aritmatika berarti saling membatalkan. Baca lebih lajut »

Median kurang dipengaruhi oleh outlier daripada rata-rata. Median kurang dipengaruhi oleh outlier daripada rata-rata. Mari kita ambil dataset pertama ini tanpa outlier sebagai contoh: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Mean adalah 25,43 dan median adalah 26. Mean dan median relatif sama. Dalam dataset kedua ini dengan outlier, ada lebih banyak perbedaan: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Rata-rata adalah 22,71 dan median adalah 26. Median tidak terpengaruh sama sekali oleh pencilan dalam contoh ini. . Silakan lihat pertanyaan Socrates terkait ini untuk informasi lebih lanjut: Bagaimana pencilan mempengaruhi ukuran kecenderungan pusat? Uku Baca lebih lajut »

"Kamu benar!" "Aku bisa memastikan bahwa pendekatanmu sepenuhnya benar." "Kasus 1: Beralih 3 terbuka (Kemungkinan 0,3):" 0,49 + 0,49 - 0,2401 = 0,7399 "Kasus 2: Beralih 3 ditutup (Probabilitas 0,7):" (0,7 + 0,7 - 0,49) ^ 2 = 0,8281 "Jadi keseluruhan probabilitas untuk sirkuit yang dapat dilewati "" adalah: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Baca lebih lajut »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: peluang untuk k peristiwa dalam rentang waktu t adalah" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Di sini kita tidak memiliki spesifikasi lebih lanjut dari rentang waktu, jadi kami "" mengambil t = 1, "lambda = 2. => P [" k events "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 acara "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "adalah permukaan pecahan dari" "lingkaran yang lebih kecil dibandingkan dengan yang lebih besar." "Peluang bahwa Baca lebih lajut »

Data kategorikal memiliki nilai yang tidak dapat dipesan dengan cara yang jelas dan meyakinkan. Gender adalah contohnya. Laki-laki tidak kurang atau lebih dari perempuan. Warna mata adalah yang lain dalam daftar Anda. Nilai huruf adalah data kelas: ada urutan yang menarik di dalamnya: Anda harus memesannya dari tinggi ke rendah (atau rendah ke tinggi). Contoh lain yang Anda sebutkan kurang lebih adalah data kontinu: ada banyak nilai yang mungkin, yang dapat Anda kelompokkan ke dalam kelas, tetapi Anda memiliki pilihan tertentu tentang lebar kelas. Baca lebih lajut »

14.7 "gulungan" P ["semua angka yang dilempar"] = 1 - P ["1,2,3,4,5, atau 6 tidak dilemparkan"] P ["A atau B atau C atau D atau E atau F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A dan B] - P [A dan C] .... + P [A dan B dan C] + ... "Ini dia" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Negatifnya adalah probabilitas kita." jumlah n * a ^ Baca lebih lajut »

Karena dalam menggambarkan sekumpulan data, minat utama kita biasanya adalah nilai sentral dari distribusi. Dalam statistik deskriptif, kami menjelaskan karakteristik satu set data di tangan - kami tidak membuat kesimpulan pada populasi yang lebih besar dari mana data berasal (Itu statistik inferensial). Dengan demikian, pertanyaan utama kami biasanya 'di mana pusat distribusi'. Untuk menjawab pertanyaan itu, kami biasanya menggunakan mean, median atau mode, tergantung pada jenis data. Tiga ukuran tendensi sentral ini menunjukkan titik pusat di mana semua data dikumpulkan. Itulah mengapa ini adalah salah satu dari Baca lebih lajut »

"Lihat penjelasan" "Karena" "varians =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "yang ada di sini:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" tidak ada varians. "" Ini berarti bahwa semua nilai X sama dengan rata-rata E (X) = 1. "" Jadi X selalu 1. "" Oleh karena itu "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Baca lebih lajut »

"Jawab D)" "Itu satu-satunya jawaban yang logis, yang lain tidak mungkin." "Ini adalah masalah kehancuran penjudi." "Seorang penjudi dimulai dengan k dolar." "Dia bermain sampai dia mencapai G dolar atau jatuh kembali ke 0." p = "kesempatan dia memenangkan 1 dolar dalam satu pertandingan." q = 1 - p = "kemungkinan dia kehilangan 1 dolar dalam satu pertandingan." "Panggil" r_k "probabilitas (peluang) bahwa dia akan hancur." "Maka kita memiliki" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "dengan" 1 <= k Baca lebih lajut »

Z = 2.33 Anda perlu mencarinya dari tabel skor-z (mis. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) atau gunakan implementasi numerik dari inverse normal fungsi kepadatan kumulatif distribusi (misalnya normsinv di Excel). Karena Anda menginginkan interval 98% persen, Anda menginginkan 1% di setiap sisi + -z, cari 99% (0,99) untuk z untuk mendapatkan ini. Nilai terdekat untuk 0,99 pada tabel memberi z = 2,32 pada tabel (2,33 dalam Excel), ini adalah skor z Anda. Baca lebih lajut »

R-squared menunjukkan seberapa baik data yang diamati cocok dengan data yang diharapkan tetapi hanya memberi Anda informasi tentang korelasi. Nilai R-squared menunjukkan seberapa baik data yang Anda amati, atau data yang Anda kumpulkan, cocok dengan tren yang diharapkan. Nilai ini memberi tahu Anda kekuatan hubungan tetapi, seperti semua tes statistik, tidak ada yang diberikan yang memberi tahu Anda penyebab di balik hubungan atau kekuatannya. Pada contoh di bawah ini, kita dapat melihat grafik di sebelah kiri tidak memiliki hubungan, seperti yang ditunjukkan oleh nilai R-squared yang rendah. Grafik di sebelah kanan memili Baca lebih lajut »

Karena perbedaannya tidak didefinisikan. Dalam data Ordinal, data-nilai dapat dipesan, yaitu, kita dapat mengetahui apakah A <B atau tidak. Misalnya: opsi "sangat puas" lebih besar dari "sedikit puas" dalam survei. Namun, kami tidak dapat menemukan perbedaan numerik antara kedua opsi ini. Deviasi standar didefinisikan sebagai perbedaan rata-rata nilai dari rata-rata, dan itu tidak dapat dihitung untuk data ordinal. Baca lebih lajut »

Sampel digunakan ketika tidak praktis untuk mengumpulkan data pada seluruh populasi. Asalkan sampel tidak bias (misalnya mengumpulkan data dari beberapa orang yang keluar dari toilet wanita tidak akan menjadi sampel yang tidak bias dari populasi suatu negara) sampel yang cukup besar biasanya akan mencerminkan karakteristik seluruh populasi. Ahli statistik menggunakan sampel untuk membuat pernyataan atau prediksi tentang karakteristik umum suatu populasi. Baca lebih lajut »

Karena ada perbedaan dalam jenis data yang Anda sajikan. Dalam bagan batang, Anda membandingkan data kategoris, atau kualitatif. Pikirkan hal-hal seperti warna mata. Tidak ada urutan di dalamnya, seperti hijau tidak lebih besar dari cokelat. Bahkan Anda bisa mengaturnya dalam urutan apa pun. Dalam histogram, nilai-nilai itu kuantitatif, yang berarti mereka dapat dibagi dalam kelompok yang diurutkan. Pikirkan tinggi atau berat badan, tempat Anda meletakkan data di kelas, seperti 'di bawah 1,50m', '1,50-1,60m' dan seterusnya. Kelas-kelas ini terhubung, karena satu kelas dimulai di mana yang lain berakhir. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah ini pada pikiran saya: Bentuk umum untuk probabilitas binomial adalah: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) Pertanyaannya adalah Mengapa Apakah kita memerlukan istilah pertama, istilah kombinasi? Mari kita bekerja contoh dan itu akan menjadi jelas. Mari kita lihat probabilitas binomial membalik koin 3 kali. Mari kita mengatur agar head menjadi p dan tidak head ~ p (keduanya = 1/2). Ketika kita pergi melalui proses penjumlahan, 4 syarat penjumlahan akan sama dengan 1 (pada dasarnya, kita menemukan semua hasil yang mungkin dan jadi probabilitas semua hasil yang diringkas adalah 1): sum_ (k = 0) Baca lebih lajut »

83% Pertama kita menulis P (70 <X <110) Maka kita perlu memperbaikinya dengan mengambil batas, untuk ini kita mengambil 0,5 terdekat tanpa melewati, jadi: P (69,5 <= Y <= 109,5) Untuk mengkonversi ke skor Z, kami menggunakan: Z = (Y-mu) / sigma P ((69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z <= 0.95) -P (Z <= - 3.05) P (Z <= 0.95) - (1-P (Z <= 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78% ~~ 83% Baca lebih lajut »

"a)" 0,08523 "b)" 0,88913 "c)" 0,28243 "Kami memiliki distribusi binomial dengan n = 12, p = 0,1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "dengan" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (kombinasi) "" b) "0,9 ^ 12 + 12 * 0,1 * 0,9 ^ 11 + 66 * 0,1 ^ 2 * 0,9 ^ 10" = 0,9 ^ 10 * (0,9 ^ 2 + 12 * 0,1 * 0,9 + 66 * 0,1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Baca lebih lajut »

Ukuran tendensi sentral adalah satu nilai yang dapat mewakili total populasi dan bertindak seperti gravitasi sentral yang dengannya semua nilai lainnya bergerak. Simpangan baku - seperti namanya adalah ukuran simpangan. Deviasi berarti perubahan atau jarak. Namun perubahan selalu diikuti oleh kata 'dari'. Oleh karena itu deviasi standar adalah ukuran perubahan atau jarak dari ukuran kecenderungan pusat - yang biasanya rata-rata. Oleh karena itu, standar deviasi berbeda dari ukuran kecenderungan sentral. Baca lebih lajut »

Lihat di bawah ini :) Rerata ini bukan merupakan pengukuran kecenderungan sentral yang baik karena memperhitungkan setiap titik data. Jika Anda memiliki outlier seperti dalam distribusi miring, maka outlier tersebut mempengaruhi mean satu outlier tunggal dapat menyeret mean ke bawah atau ke atas. Inilah sebabnya mengapa mean bukan ukuran yang baik dari kecenderungan sentral. Sebaliknya median digunakan sebagai ukuran kecenderungan sentral. Baca lebih lajut »

Karena varians dihitung dalam hal penyimpangan dari rata-rata, yang tetap sama di bawah terjemahan. Varians didefinisikan sebagai nilai ekspektasi E [(x-mu) ^ 2] di mana mu adalah nilai rata-rata. Ketika kumpulan data diterjemahkan, maka semua titik-data digeser dengan jumlah yang sama x_i -> x_i + a Mean juga bergeser dengan jumlah yang sama mu -> mu + a sehingga penyimpangan dari mean tetap sama: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Baca lebih lajut »

SSReg le SST Perhatikan bahwa R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) di mana SST = SSReg + SSE dan kita tahu bahwa jumlah kuadrat selalu ge 0. Jadi SSE ge 0 menyiratkan SSReg + SSE ge SSReg menyiratkan SST ge SSReg menyiratkan (SSReg) / (SST) le 1 menyiratkan R ^ 2 le 1 Baca lebih lajut »

Paling banyak 3 orang di barisan akan. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Jadi P (X <= 3) = 0,9 Dengan demikian pertanyaan akan lebih mudah untuk menggunakan aturan pujian, karena Anda memiliki satu nilai yang tidak Anda minati, jadi Anda bisa menguranginya dari probabilitas total. sebagai: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Jadi P (X <= 3) = 0,9 Baca lebih lajut »

Ini adalah BAIK ... ATAU situasi. Anda dapat MENAMBAH probabilitas. Syaratnya eksklusif, yaitu: Anda tidak dapat memiliki 3 DAN 4 orang dalam satu baris. Ada BAIK 3 orang ATAU 4 orang dalam antrean. Jadi tambahkan: P (3 atau 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Periksa jawaban Anda (jika Anda memiliki waktu yang tersisa selama tes Anda), dengan menghitung probabilitas yang berlawanan: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Dan ini dan jawaban Anda menambahkan hingga 1,0, sebagaimana mestinya. Baca lebih lajut »

Angka yang diharapkan dalam hal ini dapat dianggap sebagai rata-rata tertimbang. Yang terbaik adalah dengan menjumlahkan probabilitas angka yang diberikan oleh angka itu. Jadi, dalam hal ini: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Baca lebih lajut »

Saya yakin maksud Anda 'Anda melempar koin tiga kali' atau 'Anda melempar tiga koin'. X disebut 'variabel acak' karena sebelum kita melempar koin kita tidak tahu berapa banyak kepala yang akan kita dapatkan. Tetapi kita dapat mengatakan sesuatu tentang semua nilai yang mungkin untuk X. Karena setiap flip koin independen dari flip lain, nilai yang mungkin dari variabel acak X adalah {0, 1, 2, 3}, yaitu Anda bisa mendapatkan 0 kepala atau 1 kepala atau 2 kepala atau 3 kepala. Coba yang lain di mana Anda berpikir tentang empat kali lemparan dadu. Biarkan variabel acak Y menunjukkan jumlah 6s dalam empa Baca lebih lajut »

0,5 atau 1/2 JIKA kita memiliki koin yang adil ada dua kemungkinan: kepala atau ekor Keduanya memiliki peluang yang sama. Jadi, Anda membagi peluang yang menguntungkan ("sukses") S dengan jumlah total peluang T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Contoh lain: Apa peluang bergulir kurang dari tiga dengan dadu normal? S ("sukses") = (1 atau 2) = 2 kemungkinan T (total) = 6 kemungkinan, semuanya sama-sama berpeluang Kesempatan S / T = 2/6 = 1/3 Ekstra: Hampir tidak ada koin kehidupan nyata yang sepenuhnya adil. Bergantung pada wajah kepala dan ekor, pusat gravitasi mungkin sedikit di sisi kepala atau ekor. Ini hanya Baca lebih lajut »

~ 1,9% kemungkinan Anda akan menggambar Ace of Spades Ada 52 kartu di deck dan satu Ace of Spades di deck. Ini dapat dinyatakan sebagai 1/52. Bagilah untuk menemukan persentasenya. 1/52 = 0,01923076923 Ada kemungkinan 1,9% Anda akan menggambar Ace of Spades. Anda tidak benar-benar harus membagi 1/52 untuk mengetahui Anda probabilitas persentase ..... Lihat bahwa 1/52 dapat ditulis sebagai 2/104 yang .. kira-kira .. adalah 2/100 yang merupakan 2% Tapi ingat bahwa Saya hanya melakukannya karena 104 mendekati 100 semakin besar angkanya akan berbeda dari 100 semakin besar jawabannya akan berbeda dari yang asli Baca lebih lajut »

Tergantung. Diperlukan beberapa asumsi yang tidak mungkin benar untuk mengekstrapolasi jawaban ini dari data yang diberikan untuk ini menjadi probabilitas sebenarnya untuk melakukan bidikan. Seseorang dapat memperkirakan keberhasilan uji coba tunggal berdasarkan proporsi uji coba sebelumnya yang berhasil jika dan hanya jika uji coba independen dan terdistribusi secara identik. Ini adalah asumsi yang dibuat dalam distribusi binomial (penghitungan) dan juga distribusi geometrik (menunggu). Namun, memotret lemparan bebas sangat tidak mungkin independen atau terdistribusi secara identik. Seiring waktu, seseorang dapat meningka Baca lebih lajut »

K = 3 P ["1 server habis"] = 0,98 => P ["setidaknya 1 server dari server K naik"] = 1 - P ["0 server dari server K naik"] = 0,99999 = > P ["0 server dari server K naik"] = 0,00001 => (1-0,98) ^ K = 0,00001 => 0,02 ^ K = 0,00001 => K log (0,02) = log (0,00001) => K = log (0,00001) / log (0,02) = 2.94 => "Kita harus mengambil setidaknya 3 server, jadi K = 3." Baca lebih lajut »

0,6 P ["dia naik bus"] = 0,8 P ["dia tepat waktu | dia naik bus"] = 0,75 P ["dia tepat waktu"] = 4/6 = 2/3 P ["dia naik bus | dia TIDAK tepat waktu "] =? P ["dia naik bus | dia TIDAK tepat waktu"] * P ["dia TIDAK tepat waktu"] = P ["dia naik bus DAN dia TIDAK tepat waktu"] = P ["dia TIDAK tepat waktu | dia naik bus "] * P [" dia naik bus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" dia naik bus | dia TIDAK tepat waktu "] = 0.2 / (P [ "dia TIDAK tepat waktu"]) = 0,2 / (1-2 / 3) = 0,2 / (1/3) = 0,6 Baca lebih lajut »

Lihat di bawah. Median adalah nilai tengah dalam set data yang dipesan. Baca lebih lajut »

0,3828 ~~ 38,3% P ["k pada 10 pasien dibebaskan"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "dengan" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(kombinasi)" "(distribusi binomial)" "Jadi untuk k = 8, 9, atau 10, kami memiliki:" P ["setidaknya 8 pada 10 pasien merasa lega "] = (7/10) ^ 10 (C (10.10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~~ 38,3 % Baca lebih lajut »

Ini dikenal sebagai masalah probabilitas gabungan. Ada empat ace di setumpuk 52 kartu, sehingga probabilitas menggambar kartu as adalah 4/52 = 1/13 Kemudian, ada 13 sekop di sebuah kartu, sehingga probabilitas menggambar sekop adalah 13/52 atau 1/4 Tetapi, karena salah satu dari kartu As itu juga merupakan sekop, kita perlu mengurangi itu sehingga kita tidak menghitungnya dua kali. Jadi, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Baca lebih lajut »

Ada rumus untuk Fungsi Kepadatan Binomial. Biarkan n menjadi jumlah percobaan. Biarkan k menjadi jumlah keberhasilan di persidangan. Biarkan p menjadi probabilitas keberhasilan pada setiap percobaan. Maka probabilitas untuk berhasil pada percobaan k adalah (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) Dalam contoh ini, n = 10, k = 8, dan p = 0,2, sehingga p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Baca lebih lajut »

0,200 Probabilitas bahwa empat dari sepuluh orang memiliki golongan darah tersebut adalah 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. Probabilitas bahwa enam lainnya tidak memiliki golongan darah adalah (1-0.3) ^ 6 = (0,7) ^ 6. Kami mengalikan probabilitas ini bersama-sama, tetapi karena hasil ini dapat terjadi dalam kombinasi apa pun (misalnya, orang 1, 2, 3, dan 4 memiliki jenis darah, atau mungkin 1, 2, 3, 5, dll.), Kami mengalikannya dengan warna (putih) I_10C_4. Dengan demikian, probabilitasnya adalah (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * warna (putih) I_10C_4 ~~ 0,200. ——— Ini adalah cara lain untuk melakukannya: Karena memiliki golongan d Baca lebih lajut »

S ^ 2 = jumlah ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Di mana: s ^ 2 = jumlah varians = jumlah semua nilai dalam sampel n = ukuran sampel barx = rata-rata x_i = Pengamatan sampel untuk setiap istilah Langkah 1 - Temukan rata-rata istilah Anda. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Langkah 2 - Kurangi rata-rata sampel dari setiap istilah (barx-x_i). (3 - 6.6) = -3.6 (6 - 6.6) ^ 2 = -0.6 (7 - 6.6) ^ 2 = 0.4 (8 - 6.6) ^ 2 = 1.4 (9 - 6.6) ^ 2 = 2.4 Catatan: Jumlah jawaban-jawaban ini harus 0 Langkah 3 - Susun setiap hasil. (Kuadrat membuat angka negatif menjadi positif.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0.16 1.4 ^ 2 = 1.96 2.4 ^ 2 = 5 Baca lebih lajut »

Probabilitasnya adalah frac {5} {6} Misalkan A adalah peristiwa memilih angka yang dapat dibagi 6 dan B menjadi peristiwa memilih angka yang tidak dapat dibagi dengan 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (bukan A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Secara umum, jika Anda memiliki n slip kertas bernomor 1 hingga N (di mana N adalah bilangan bulat positif besar katakan 100) probabilitas untuk memilih angka yang dapat dibagi 6 adalah ~ 1/6 dan jika N persis habis dibagi 6, maka probabilitasnya persis 1/6 yaitu P (A) = frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 jika N tidak habis dibagi dengan 6 maka Anda akan menghitung sisanya, Baca lebih lajut »

P (alpha) = 5/12, P (beta) = 11/18 Jumlah yang mungkin adalah: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Oleh karena itu jumlah total jumlah yang mungkin adalah 11. Namun, jumlah cara untuk sampai pada jumlah total berbeda. Misalnya. Untuk mencapai total 2 hanya mungkin 1 cara - 1 dan 1 tetapi total 6 dapat dicapai dalam 5 cara - 1 dan 5, 5 dan 1, 2 dan 4, 4 dan 2, 3 dan 3. Memetakan semua cara yang mungkin untuk mencapai jumlah tertentu menghasilkan berikut ini. Jumlah -> Tidak Ada Cara 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Jadi, jumlah total cara hasi Baca lebih lajut »

163 cara. Ada 1 cara untuk memilih 0 orang. Ada 8 cara untuk memilih 1 orang. Ada (8 * 7) / 2 cara untuk memilih 2 orang. Ada (8 * 7 * 6) / (2 * 3) cara untuk memilih 3 orang. Ada (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) cara untuk memilih 4 orang. Ini semua karena Anda dapat memilih orang tetapi ada cara Anda dapat memesan orang. Misalnya, ada 2 * 3 cara untuk memesan 3 orang yang sama. Menambahkan semuanya, kita mendapatkan 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Baca lebih lajut »

Varians populasi = 59.1 (mungkin yang Anda inginkan jika ini adalah kelas pengantar) Varians sampel = 68,9 Hitung rata-rata frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 Temukan rata-rata dari perbedaan kuadrat. Untuk melakukan ini: Kuadratkan perbedaan antara setiap titik data dan rerata. Tambahkan semua perbedaan kuadrat ini. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Jika Anda menemukan varians populasi, bagilah dengan jumlah titik data. Jika Anda menemukan varians sampel, bagi dengan jumlah titik data - 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} = 59.061 (Populasi) s ^ 2 = frac {413.43} {6} = 68.9051 Baca lebih lajut »

Baterai apa pun dengan masa pakai kurang dari 35 jam harus diganti. Ini adalah penerapan prinsip statistik yang disederhanakan. Hal-hal penting yang perlu diperhatikan adalah standar deviasi dan persentase. Persentase (1%) memberi tahu kita bahwa kita hanya menginginkan bagian populasi yang kurang memungkinkan daripada 3sigma, atau 3 standar deviasi kurang dari rata-rata (ini sebenarnya pada 99,7%). Jadi, dengan standar deviasi 6 jam, perbedaan dari rata-rata untuk batas bawah seumur hidup yang diinginkan adalah: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 jam Itu berarti bahwa setiap baterai dengan umur kurang dari 32 jam akan diganti. Stat Baca lebih lajut »

"a)" 4 "b) 0,150158" "c) 0,133705" "Perhatikan bahwa probabilitas tidak boleh negatif, karena itu saya kira" "kita harus berasumsi bahwa x berubah dari 0 menjadi 10." "Pertama-tama kita perlu menentukan c sehingga jumlah semua probabilitas" "adalah 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0,0012 Baca lebih lajut »

Rata-rata adalah 19 dan variansnya adalah 5,29 * 9 = 47,61. Jawaban intuitif: Karena semua tanda dikalikan dengan 3 dan ditambah dengan 7, mean harus 4 * 3 + 7 = 19 Deviasi standar adalah ukuran perbedaan kuadrat rata-rata dari mean dan tidak berubah ketika Anda menambahkan jumlah yang sama untuk setiap tanda, itu hanya berubah ketika kalikan semua tanda dengan 3 Dengan demikian, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Varians = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47.61 Biarkan n menjadi jumlah angka di mana {n | n in mathbb {Z_ +}} dalam kasus ini n = 5 Biarkan mu menjadi mean text {var} menjadi varians dan,biarkan sigma menjadi standar deviasi 7)} {n} Baca lebih lajut »

Kotak dan kumis plot akan memberi tahu Anda nilai median dataset Anda, nilai maksimum dan minimum, kisaran di mana 50% nilai jatuh dan nilai outlier. Lebih teknis, Anda dapat menganggap plot kotak dan kumis dalam hal kuartil. Kumis atas adalah nilai maksimum, kumis bawah adalah nilai minimum (dengan asumsi tidak satu pun dari nilai tersebut adalah outlier (lihat di bawah)). Informasi tentang probabilitas diperoleh dari posisi kuartil. Bagian atas kotak adalah Q1, kuartil pertama. 25% dari nilai berada di bawah Q1. Di suatu tempat di dalam kotak akan menjadi Q2. 50% nilai berada di bawah Q2. Q2 adalah median dari dataset. B Baca lebih lajut »

1/2 P ["suit is hearts"] = 1/4 P ["card is red"] = 1/2 P ["suit is hearts | card is red"] = (P ["suit is hearts AND card is merah "]) / (P [" kartu merah "]) = (P [" kartu berwarna merah | jas adalah hati "] * P [" setelan adalah hati "]) / (P [" kartu berwarna merah "]) = (1 * P ["setelan adalah hati"]) / (P ["kartu berwarna merah"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Baca lebih lajut »

0,3947 = 39,47% = P ["1 adalah susu DAN 2 adalah polos"] + P ["1 adalah polos DAN 2 adalah susu"] = (15/20) (5/19) + (5/20) (15 / 19) = 2 * (15/20) (5/19) = 2 * (3/4) (5/19) = (3/2) (5/19) = 15/38 = 0,3947 = 39,47% "Penjelasan : "" Saat kami pertama memilih satu, ada 20 cokelat di dalam kotak. " "Ketika kita memilih satu setelah itu, ada 19 cokelat di dalam kotak." "Kami menggunakan rumus" P [A dan B] = P [A] * P [B | A] "karena kedua undian tidak independen." "Jadi, ambil misalnya A = '1 adalah susu' dan B = '2 adalah cokelat'" Baca lebih lajut »

Lihat Bagian Penjelasan Pasarnya kompetitif. Hal-hal lain tetap tidak berubah. a) Peningkatan pendapatan konsumen. Untuk memulai dengan permintaan dan pasokan rumah, tentukan harga keseimbangan dan jumlah rumah. D adalah kurva permintaan. SS adalah kurva penawaran. Mereka menjadi sama di titik E_1. E_1 adalah titik setimbang. M_1 jumlah rumah dipasok dan diminta dengan harga P_1. Setelah peningkatan pendapatan konsumen, Kurva permintaan bergeser ke kanan. Kurva permintaan baru adalah D_1 D_1. Memotong kurva penawaran SS pada titik E_2 Harga keseimbangan baru adalah P_2. Ini lebih tinggi dari harga aslinya. Jumlah keseimban Baca lebih lajut »