만약 당신이 conergence를 결정하려고한다면
만약
만약
이 테스트는 매우 직관적인데 그 이유는 더 큰 시리즈가 comverge하면 더 작은 시리즈도 수렴하고 더 작은 시리즈가 갈라지면 더 큰 시리즈가 분기된다는 것입니다.
빅터는 이번 학기에 로페즈 씨의 수업에서 62. 78. 83, 84, 93의 테스트 성적을 받았습니다. 평균 점수를 받기 전에 최저 점수를 던지면 이번 시즌 로페즈의 수업에서 Victor가 얻은 전반적인 테스트 점수는 얼마입니까? ?
84.5 그녀가 가장 낮은 점수를 던지면 62 점이 제외됩니다. 따라서 Average = 총 점수 / No. = (78 + 83 + 84 + 93) / 4 = 338 / 4 = 84.5
F- 테스트 측정 값은 무엇입니까?
F- 테스트는 모집단의 차이를 측정합니다. f- 테스트는 두 개의 독립적 인 모집단의 차이를 측정합니다. f-test는 ANOVA의 기초를 형성합니다. 3 가지 이상의 표본이 동일한 방법으로 독립 집단에 속하는지 결정하기 위해 f- 분포를 사용합니다. 여기에 f-test와 ANOVA에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다.
Misha는 테스트 점수를 60 %에서 80 %로 올렸습니다. Misha의 테스트 점수의 대략적인 증가율은 얼마입니까?
정확한 값은 33 1 / 3 %입니다. 근사값 -> 33.33 %의 소수 자릿수를 묻습니다. 원래 점수를 기준으로 사용합니다. 증가량은 80-60 = 20입니다. 원본의 백분율로 "변경"/ "원본"xx100 ""- "" "(2cancel (0)) / (6cancel (0)) xx100" "= 1 / 3xx100 = 33 1 / 3 % ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~