통계

(5 + 1) / 2 = 6 / 2 (2) = (2) = = 3 번째 항목 M = 12 모드 [Z]는 대부분의 시간에 나타납니다. 주어진 분포 12에서 2 번 발생합니다. Z = 12 자세히보기 »

평균 : 87.5 모드 : NO 모드 중앙값 : 88 평균 = "모든 숫자의 합"/ "얼마나 많은 숫자가 있습니까?"6 개의 숫자가 있고 그 합은 525입니다. 따라서 평균은 525 / 6 = 87.5입니다. 모드는 숫자입니다 가장 높은 빈도 (즉, 순서에 가장 많이 나타나는 숫자)이 경우, 각 숫자가 한 번만 표시되기 때문에 아무 모드도 없습니다. 숫자를 오름차순 79, 85, 86, 90, 92로 배치하면 중간 값입니다. , 93 중간 숫자는 86과 90 사이입니다. 따라서 중간 숫자는 (86 + 90) / 2 = 88에서 찾을 수 있습니다. 따라서 중간 값은 88입니다. 자세히보기 »

우리는 숫자 sin, 0, 1.1, 2.8,3,4.6 % 숫자를 넣어야합니다. 중간 값 = 중간 숫자 0, 1.1, 색상 (적색) (2.8), 3,4.6 2.8 모드 = 가장 빈번한 숫자. 범위 = 가장 작은 숫자 범위 = 4.6-0 = 4.6 평균 = 합계 (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 자세히보기 »

범위 = 7 중앙값 = 6 모드 = 3,6,8 평균 = 5.58 2,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7,8,8,8,16 8,9 첫 번째 값의 수를 세십시오. 19 가지가 있습니다. 범위 : 가장 높은 값과 가장 낮은 값의 차이 : 색상 (파란색) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, 색상 (파란색) (9) 범위 = 색상 (파란색) (9-2 = 7) 중앙값 : 순서대로 정렬 된 데이터 집합의 중간에있는 값입니다. 이 값은 19 가지이므로 쉽게 찾을 수 있습니다. 그것은 (19 + 1) / 2 번째 값 = 10 번째 19 = 9 + 1 + 9 색 (적색) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, 색 ( 빨간색) (6,6,7,7,8,8,8,9,9) 색상 (흰색) (흰색) (wwwwwwwwwwww) uarr 색상 (흰색) (wwwwwwwwwww) 중간 값 = 6 중앙값 : 가장 높은 빈도 값 - 2, 컬러 (석회) (3,3,3,3), 4,4,5, 컬러 (석회) (6,6,6,6), 7,7, 컬러 (석회) (8,8,8,8), 9 각각 4 번 발생하는 3 가지 값이 있습니다. 이것은 3 중 모드 분포이고, 모드는 3,6 및 8입니다. 평균 : 일반적으로 평균이라고합니다. 모든 값이 자세히보기 »

8.32,7.6,7.6 "평균은"모든 측정 값의 합계 "/"측정 값의 수 "rArr"mean "= (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3) ) / 5 색 (흰색) (rArr "mean"x) = 8.32 • "모드가 가장 빈번한 측정입니다"rArr "mode"= 7.6larr "하나만 두 번 나타납니다"• "중간 값은 6, 색상 (흰색) (x) 6.1, 색상 (흰색) (x) 색상 (마젠타 색) (7.6), 색상 (흰색) (xxx) "측정 값을"오름차순으로 정렬 " 흰색) (x) 7.6, 색상 (흰색) (x) 14.3 rArr "중앙값"= 7.6 자세히보기 »

평균 : 21.14 중앙값 : 12 범위 : 3 모드 : 12 평균 : (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 또는 85/7 또는 12.1428 중간 값 : 취소 (색상 (적색) (11) 취소 (색상 (녹색) (11)), 취소 (색상 (파랑) (12)), 12, 취소 (색상 (파랑) (12)), 취소 (색상 (녹색) (13)), 취소 빨간색 (11), 색상 (11), 색상 (11), 색상 (11), 색상 (12) , 색상 (파란색) (12), 색상 (파란색) (12), 색상 (분홍색) (13), 색상 (오렌지색) (14) 색상 (흰색) (............. .........) 색상 (파란색) (12). 자세히보기 »

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0.4335 "보완적인 이벤트는 최대 값이 25보다 작거나 같기 때문에 첫 번째 25 개 티켓 중 3 개 티켓이 모두"25/30 "(24/29)입니다. (23/28) = 0.5665 "따라서 확답은"1 - 0.5665 = 0.4335 "입니다. 추가 설명 :"P (A와 B와 C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "첫 번째 티켓에서 첫 번째 티켓의 수가 25보다 적거나 같은 확률은 (25/30)이므로 P (A) = 25/30입니다." "두 번째 티켓을 그릴 때", 첫 번째 티켓의 수가 25보다 작 으면 29 개의 티켓이 가방에 남아 있고 그 중 5 개가 25보다 큰 ""수를 가지므로 ""P (B | A) = 24/29. " "세 번째 추첨에는 28 장의 티켓이 있으며 그 중 23 장은 이전 추첨이 25 점 미만인 경우 25 점"이며 따라서 23/28 점입니다. " "그래서 P (C | AB) = 23/28". 자세히보기 »

평균값은 19.133입니다. 평균값은 산술 평균 19.133입니다. 중앙값은 "([데이터 포인트 수] + 1) ÷ 2"또는 PLACE 값이 순서대로 극한값에서 (수치로) 등거리입니다 세트. 이 집합은 15 개의 숫자를 포함하며 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29 순으로 정렬됩니다. 따라서 중간 위치는 (15 + 1) / 2 = 8 위입니다. 해당 위치의 숫자는 19입니다. 모드는 세트의 가장 일반적인 값입니다. 이 경우 19 개이며 세트에 세 번 나타납니다. 이 세 가지 척도의 근접성은 데이터가 '정상적으로 분포'함을 의미합니다. 자세히보기 »

그것은 오직 하나의 모드 12를가집니다. 데이터 세트에서 12가 반복되고 데이터 세트에 다른 반복 된 숫자가 없으므로이 데이터 세트의 모드는 12입니다.이 데이터 세트의 중앙값은 15입니다. 자세히보기 »

0.1841 먼저, p가 극히 작고 n이 방대한 경우에도 X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5)의 이항식으로 시작합니다. 그러므로 우리는 이것을 normal로 근사 할 수 있습니다. X ~ B (n, p)의 경우, Y ~ N (np, np (1-p)) 따라서 우리는 Y ~ N (0.6,0.99994) (Y-np) / sqrt (np (1- p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~ 0.90 Z- 테이블을 사용하면, z = 0.90은 P (Z = 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P를 얻는다는 것을 알 수있다. (Z 0.90) = 1-0,8159 = 0.1841 자세히보기 »

"정직한"6 면체 다이를 가정하면 Syamini가 말하는 대답은 "1/6"입니다. 가능한 모든 결과가 동등하게 나타날 가능성이있는 경우 특정 결과가 발생할 확률 (귀하의 경우 3을 얻음)은 특정 결과를 가능한 총 결과 수로 나눈 수입니다. 편향된 주사위를 굴리는 경우 1, 2, 3, 4, 5, 6 등 총 6 가지 가능한 결과가 있습니다. 관심있는 특정 결과 인 3은 1 방향으로 만 발생합니다. 따라서 확률은 1/6입니다. "3 이하"를 얻을 확률을 묻는다면 가능한 결과의 총 수는 동일하게 유지되지만 특정 결과 (1, 2 또는 3)를 얻는 3 가지 방법이 있으므로 "3 이하"는 3/6 = 1/2이됩니다. 자세히보기 »

P = (x = 4 헤드)) = "P = (x = 4 헤드) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P = (x = 4 헤드)) ="^ nC_xp ^ xp ^ (nx) (x = 4 헤드) = 5 (0.0625) ^ 4 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P = (0.5) P ((x = 4 헤드)) = 0.15625 자세히보기 »

N = 115 5 %의 오차가 있습니까? 비율에 대한 신뢰 구간 공식은 hat p + - ME로 주어지며, 여기서 ME = z * * SE (hat p)입니다. 모자 p는 표본 비율 z *는 그래프의 계산기 또는 표에서 얻을 수있는 z의 임계 값 SE (hat p)는 표본 비율의 표준 오차이며 sqrt ((hat p hat q) / n), 여기서 hat q = 1 - hat p 그리고 n은 표본 크기이다. 오차의 한계는 0.05가되어야한다. 90 % 신뢰 구간으로, z * ~ ~ 1.64. ME = z * * SE (모자 p) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) 이제 우리는 n을 대수적으로 풀 수있다. 우리는 114 ~ 114.2를 얻을 수 있는데, 114로 표본 크기가 너무 작기 때문에 115로 반올림합니다. 90 %의 신뢰와 5 %의 오차를 가진 건강 보험 적용 대상 어린이의 실제 비율을 추정하려면 적어도 115 명의 자녀가 필요합니다. 자세히보기 »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) ""(n> = 2) 먼저 L_1과 L_2를 찾아야합니다. (0) (1) (2)의 3 개의 문자열 만 있으므로 L_1 = 3입니다. 인접한 0과 2가없는 모든 문자열은 (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), (2) 2,2) 이제 우리는 L_n (n> = 3)의 재발을 찾을 것입니다. 문자열이 1로 끝나면 그 이후에 단어를 넣을 수 있습니다. 그러나 문자열이 0으로 끝나면 0이나 1 만 넣을 수 있습니다. 문자열이 2로 끝나면 두 개만 넣을 수 있습니다. P_n, Q_n, R_n을 0과 2가없는 문자열의 수 위치는 0,1,2로 끝납니다. P_n + Q_n + R_n (i + 1) = P_n + Q_n (ii) Q_ (n + 1) = P_n + Q_n + R_n (= L_n (n + 1) = P_ (n) (n) = 1이면 Q_n + R_n (iv) +1) + Q_n + 1) = 2 (P_n + Q_n + R_n) + Q_n = 색 (청색) (2L_n) + 색 (적색) (L_ (n-1)) (i) 및 (iii)을 사용하여) 자세히보기 »

이것 좀 봐 . Gaurav Bansal에게 감사드립니다. 나는 이것을 설명하는 가장 좋은 방법을 생각하려고 노력하고 있었고 정말 좋은 일을하는 페이지를 우연히 발견했습니다. 차라리이 사람에게 설명에 대한 신뢰를 줘야합니다. 일부 링크가 작동하지 않는 경우 아래에 몇 가지 정보가 포함되어 있습니다. 간단히 말하면, R ^ 2 값은 단순히 상관 계수 R의 제곱입니다. 모델의 상관 계수 (R)는 -1과 1 사이의 값을 취합니다. x와 y가 상관 관계가있다.x와 y가 완벽하게 일치하면이 값은 양의 값이됩니다. 1 x가 증가하면 y가 정확히 반대 방향으로 감소하면이 값은 -1이됩니다. x와 y 사이에 상관 관계가없는 상황이됩니다. 그러나 이 R 값은 단순 선형 모델 (x 및 y 만)에 유용합니다. 하나 이상의 독립 변수 (x_1, x_2, ...)를 고려하면 상관 계수가 의미하는 바를 이해하기가 매우 어렵습니다. 어떤 변수가 상관 관계에 기여하는지 추적하는 것은 그렇게 명확하지 않습니다. 이것이 R ^ 2 가치가 작용하는 곳입니다. 이것은 단순히 상관 계수의 제곱입니다. 0과 1 사이의 값을 취하는데, 1에 가까운 값은 더 많은 상관 관계 (+ 또는 + 상관 관계)를 의미하고 0은 상관 관계가 없음을 의미합니다. 그것 자세히보기 »

0.563 확률 확률 트리 다이어그램을 만들어 확률을 계산할 수 있습니다 : 전반적으로 8/11 (원래 검은 색 펜)에 7/10 (상자에 남아있는 검은 색 펜의 양)을 곱한 값 + 3/11 (빨간 펜의 총량)에 2/10을 곱합니다 (상자에 남은 빨간 펜의 양). 이것은 0.563의 확률로 2 개의 검은 색이든 2 개의 빨간색이든 동일한 색의 2 개의 펜을 선택할 수 있습니다. 자세히보기 »

이해하기 위해 완전한 답을 찾아야합니다. x에 대해 y를 회귀하여 x 효과 y의 변화를 찾기 위해 데이터 집합을 얻는 것이 무엇을 의미하는지 완전히 알지 못합니다. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 그리고 x와 y의 관계를 찾고 모델이 y = mx + c 또는 통계 y = beta_0 + beta_1x + u와 같다고 말하면이 베타 0, 베타 1은 모집단의 매개 변수와 u는 관측되지 않은 변수의 영향입니다. 그렇지 않으면 오차항이라 불리우므로 견적서를 원합니다 hatbeta_0, hatbeta_1 그래서 haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x 이것은 예측 된 계수가 예측 된 y 값을 줄 것입니다. 이제 우리는 실제 y 값과 예측치 사이의 가장 작은 차이를 찾아서이 작업 효율에 대한 최상의 추정치를 찾고자합니다. min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 ~ hatbeta_0, hatbeta_1 이것은 기본적으로 회귀 직선에 대한 y 값과 예측 된 y 값의 차이의 합을 최소로 나타낼 것을 말합니다. 따라서 찾는 공식은 hatbeta_1 = (sum_ (i = 1) ^ n (x_i-barx) (y_i-bary)) / (합계 (i = 1) ^ n) xy_baby_0 = bary-ha 자세히보기 »

Gauss-Markof 가정이 성립하면 OLS는 선형 추정량의 가장 낮은 표준 오차를 제공하므로 최적의 선형 비 편향 추정량이 가정된다. 매개 변수 계수는 선형이며, 이는 베타 _0 및 베타 _1이 선형이지만 x 변수는 선형 일 때 x ^ 2 일 수 있습니다. 데이터는 무작위 샘플에서 가져 왔습니다. 완벽한 다중 공선 성이 없으므로 두 변수가 완벽하게 상관되지 않습니다. E (u / x_j) = 0은 조건부 가정이 0임을 의미하며, 이는 x_j 변수가 관찰되지 않은 변수의 평균에 대한 정보를 제공하지 않는다는 것을 의미합니다. 분산은 임의의 주어진 레벨의 x에 대해 동일합니다. 즉, var (u) = σ ^ 2 그러면 OLS는 선형 추정기 또는 (Best Linear Unbiased Estimator) BLUE의 집단에서 최고의 선형 추정량입니다. 이 추가 가정이있는 경우 : 분산이 정상적으로 분산됩니다. 그러면 OLS 추정량이 선형 또는 비선형 추정량과 관계없이 최상의 추정량이됩니다. 이것이 본질적으로 의미하는 바는 가설 1-5가 유지되면 OLS가 선형 추정량의 가장 낮은 표준 오차를 제공하고 1-6이 성립하면 모든 추정량의 가장 낮은 표준 오차를 제공한다는 것입니다. 자세히보기 »

표준 편차는 {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 1, 2, 3, 4 및 5가있는 경우 {1, 2,3, ..., n}이 있고이 수의 표준 편차를 찾아야합니다. "Var"(X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2는 "Var" 1 / n * 2 (1 / n sum)은 "Var"(X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n + 1)) / 2는 "Var"(X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (2 + 1) / 3 (n + 1) / 2]는 Var (X) = (n + 1) "(X) = (n + 1) / (2) * (n-1) / 6은"Var " , 3, ..., n}은 [ "Var"(X)] ^ (1/2) = [(n ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt 2의 표준 편차. 자세히보기 »

"1 부) 0.80164" "2 부) 0.31125" "개폐 할 수있는 것보다 5 개의 스위치가 있습니다." "따라서 조사할만한"2 ^ 5 = 32 "사례가 있습니다." "우리는 몇 가지 단축키를 사용할 수 있습니다." "1 & 4가 모두 열려 있거나 2 & 5가 모두 열려 있으면 현재를 통과 할 수 없습니다." "그래서 (1 OR 4) AND (2 OR 5)를 닫아야합니다." "그러나 추가 기준이있다 :" "(4 & 2)가 열려 있다면, 3을 닫아야한다." "(1 & 5)가 열린 경우 3을 닫아야합니다." 따라서 우리는 (O, C, O, C, C)를 1로, 3을 열면 2,4,5가 닫히면 "다음과 같은 경우 만 수행 할 수 있습니다."(C, C, &, C, C, & C) && &&, &, &) (C, & C, & C) "문이 열리거나 닫힐 수도 있습니다." "따라서 우리는 모 자세히보기 »

7, 2 또는 에이스 중 하나를 그리는 확률은 3/13입니다. 에이스, 7 또는 2를 그리는 확률은 에이스를 그리는 확률과 7의 확률에 2의 확률을 더한 것과 같습니다. P = P_ (에이스) + P_ (7) + P_ (2) 갑판에는 4 개의 에이스가 있으므로 확률은 52 (모든 가능성)보다 4 (좋은 가능성의 수)가되어야합니다 : P_ P_ (7) = P_ (2) = P_ (4) = 4 / 52 = 1 / 13 따라서 두 논리가 모두 4 인 경우, 에이스) = 1 / 13 이것은 P = 1 / 13 + 1 / 13 + 1 / 13 = 3 / 13 따라서 원래의 확률로 돌아갈 수 있음을 의미합니다. 따라서 7, 2 또는 에이스 중 하나를 그리는 확률은 3 / 13. 자세히보기 »

일반적으로 1884 년에 남자 8 명과 여자 8 명을 선택할 수있는 8 명을 선택할 수 있습니다. 왜 더 많은 여성들이 있고,위원회가 표현력을 덜 요구하고 있는지 묻지 말고 그것은 또 다른 이야기입니다. 좋아, 그래서이 사람들 중 1 명은이 소녀들 중 한 명과 일하는 것을 거부한다는 것이 잡힐 것입니다. 그래서이 특별한 사람은 모든 사람들과 함께 사용할 수 없으므로 8에서 1을 빼고 그 조합을 총 7 개에 더하여 마지막에 1 가지 방법을 선택하십시오. 이제 다른 사람들 (7!) / ((7-6)! 6!) = 7에서 시작하여 이제 (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 가지 방법으로 일치시킬 수 있습니다. 여성 또는 7 * 252 = 1764, 지금은 한 소녀와의 작업을 거부 한 마지막 사람입니다. 그는 9 명과 함께 일할 수 있습니다. 5 명을 선택하십시오 (9!) / ((9-5)! 5!) = 126 1764 + 126 = 1884 자세히보기 »

"630"(7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "일반적으로 우리는 n 개의 항목을 배열 할 때 각각"n_i "번씩 k 개의 다른 항목이있는 곳에"i = 1,2 , ..., k "이면"(n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "의"가능한 정렬 "이 가능합니다. "그래서 우리는 항목이 몇 번이나 나왔는지 세는 것이 필요하다." "여기에 우리는 7 개의 항목이있다. 두 개의 579와 한 개의 6이 있으므로"(7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 " 이것을 다항 계수라고 부릅니다. " "그 뒤에있는 철학은 간단합니다. 우리가 서로 다른 경우에 그것들을 배열 할 수 있지만, 결과에 영향을 미치지 않으면 서"n_i! "방법으로 동일한 항목을 배치 할 수 있습니다." "그래서 우리는 모든 "(n_i) !. 자세히보기 »

Q_1 = 24 TI-84 계산기를 가지고있는 경우 : 다음 단계를 따르십시오. 먼저 숫자를 순서대로 넣으십시오. 그런 다음 통계 버튼을 누릅니다. 그런 다음 "1 : 편집"을 선택하고 순서대로 값을 입력하십시오. 다시이 버튼을 누르고 "CALC"로 이동하여 "1 : 1-Var Stats"를 누르면 계산이 실행됩니다. 그런 다음 Q_1이 보일 때까지 아래로 스크롤합니다. 그 값은 당신의 대답입니다 :) 자세히보기 »

분산은 σ ^ 2 = 15.81이고 표준 편차는 σ 약 3.98입니다. 이항 분포에서 우리는 mean과 wariance에 대한 꽤 좋은 공식을 가지고 있습니다 : mu = Np textr and sigma ^ 2 = Np (1-p) 따라서, 분산은 σ ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0.85 * 0.15 = 15.81. 표준 편차는 (평소와 같이) 분산의 제곱근입니다 : sigma = sqrt (σ ^ 2) = sqrt (15.81) 약 3.98. 자세히보기 »

Color (red) (sigma ^ 2 = 3.25) 분산을 찾으려면 먼저 평균을 계산해야합니다. 평균을 계산하려면 모든 데이터 요소를 더한 다음 데이터 요소 수로 나눕니다. 평균 mu에 대한 공식은 mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n이다. 여기서 x_k는 k 번째 데이터 포인트이고, n은 데이터의 수 전철기. n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} 따라서 평균은 mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9 / 2 = 4.5 이제 분산을 계산하기 위해 각 데이터 점이 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 확인한 다음 각 값을 제곱하고이를 더하고 데이터 수로 나눕니다. 분산은 기호 σ ^ 2로 주어집니다. 분산에 대한 공식은 다음과 같습니다 : Σ ^ 2 = (sum_ (k = 1) ^ n (x_k-mu) ^ 2) / n = ((x_1-mu) ^ 2 + (2-4.5) ^ 2 + (4-4.5) ^ 2 + (5-4.5) ^ 2 + (x_n-mu) ^ 2) 4.5) ^ 2 + (7-4.5) ^ 2) / 4 시그마 ^ 2 = ((- 2.5) ^ 2 + (- 0.5) ^ 2 + 자세히보기 »

분산은 27500입니다. 데이터 세트의 평균은 데이터의 합을 데이터의 수로 나눈 값입니다. 즉 (Sigmax) / N 따라서 평균은 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400 / 4 = 850입니다. (Sigmax ^ 2) / N = 1 / 4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1 / 4 (Sigmax ^ 2) 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000 / 4 = 750000 따라서 분산은 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 자세히보기 »

모집단 분산 : 56.556 표본 분산 : 67.867 분산을 계산하려면 : 산술 평균 (평균) 계산 각 데이터 값에 대해 해당 데이터 값과 평균의 차이 제곱 된 차이의 합 계산 데이터가 전체 모집단을 나타내는 경우 : 4. 제곱 된 차이의 합을 데이터 값의 수로 나누어서 모집단 분산을 얻습니다. 데이터가 더 큰 모집단에서 추출 된 샘플 만 나타내는 경우 4. 제곱 된 차이의 합을 데이터 값 수보다 1로 나눕니다 표본 분산을 구하는 방법 자세히보기 »

차이는 25.14 데이터입니다. D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} 분산 (σ ^ 2)은 평균과의 차의 평균입니다. 평균은 (sumD) / 6 = 29 / 6 ~ 4.83 (2dp) σ2 = {(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) 분산은 25.14 [Ans] 자세히보기 »

주어진 데이터가 전체 모집단 (모든 값)으로 취해질 지, 또는 더 큰 모집단에서 취해질 지에 따라 : 모집단 분산 σ ^ 2 ~ = 66.7 표본 분산 s ^ 2 ~ = 77.8 이것은 표준 내장 함수를 사용하여 결정할 수있다. 과학적 계산기 또는 스프레드 시트의 기능 (아래) : ... 또는 다음과 같이 단계적으로 계산할 수 있습니다. 데이터 값의 합계를 구합니다. 데이터 값의 합계를 데이터 값의 수로 나눠서 평균 각 데이터 값에 대해 평균값과의 편차를 구하기 위해 데이터 값에서 평균값을 뺍니다. ** 평균값과 데이터 값의 편차 합계를 결정합니다. 모집단 분산의 경우 : 편차 합계를 데이터 값 수 *로 나눠 모집단 분산 **을 얻습니다. 표본 분산의 경우 표본 분산을 구하기 위해 편차 합계를 데이터 값 수보다 1만큼 나눕니다. 자세히보기 »

데이터 집합의 분산은 6.29입니다. 계산 목적의 분산 수식은 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2입니다. 여기서 n은 주어진 데이터 세트. 주어진 데이터에서 n = 7이고 x_i의 값은 {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}입니다. 그래서, 당신의 분산 = 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 자세히보기 »

47.9 나는 당신이 인구 분산을 의미한다고 가정 할 것입니다 (표본 분산은 약간 다를 것입니다). Σ ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N 둘 사이를 구별 해주십시오. 첫 번째 기호는 "숫자의 제곱을 더합니다"라고 말하고 두 번째 기호는 "먼저 더하기, 그 다음에 그 합을 제곱합니다"라고 말하면서 Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 시그마 ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 자세히보기 »

(15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29 / 5 분산을 계산하려면 시그마 ^ 2 = 1054 / 25 = 42.16을 사용하십시오. ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n 시그마 ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 시그마 ^ 2 = 1054 / 25 = 42.16 신의 축복. 자세히보기 »

(2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8의 산술 평균을 계산한다. = (- 32 + 41) / 8 mu = 9 / 8 모집단 시그마 ^ 2 = (sum (x-mu) ^ 2) / n 시그마 ^ 2 = ((-))에 대한 분산 공식을 사용하여 분산 시그마 ^ 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 시그마 ^ 2 = 6903 / 64 시그마 ^ 2 = 107.8593 .. 설명이 유용하기를 바랍니다. 자세히보기 »

211/2 또는 105.5는 평균을 찾습니다 : -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 데이터의 각 숫자에서 평균을 뺀 결과를 제곱합니다. -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 / 4/4 (4/5) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 제곱 된 차이의 평균을 구한다 : 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9 / 4 = 422 / 4 = 211 / 2 또는 105.5 자세히보기 »

해답은 주어진 모집단이 모집단이 될지 또는 모집단의 모집단이 될지에 따라 달라집니다 (예 : 인구 변동). . 실제로 우리는 계산기, 스프레드 시트 또는 일부 소프트웨어 패키지를 사용하여 이러한 값을 결정합니다. 예를 들어 Excel 스프레드 시트는 다음과 같을 수 있습니다. (열 F는 D 열에서 사용되는 기본 제공 함수 만 문서화하기위한 것입니다.)이 연습은 직접적인 기계 / 전자 수단없이 분산을 계산하는 방법 일 가능성이 높기 때문에 이러한 계산의 필수 구성 요소를 보여줌으로써 스프레드 시트를 손상시킬 수 있습니다. 계산 : - 데이터 값의 평균 (평균) (데이터 값의 수로 나눈 값). - 각 데이터 값과 평균의 편차 - 평균과의 각 편차의 제곱 - 편차의 제곱의 합 Population Variance의 경우 - 편차의 제곱의 합을 데이터 값의 수로 나눕니다. 표본 분산의 경우 - 편차의 제곱의 합을 데이터 값의 수보다 1로 나눕니다. 자세히보기 »

분산 (sigma_ "pop"^ 2) = 31 7/12 모집단 데이터 : 색상 (흰색) ( "XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} 모집단 데이터 합계 : 흰색 ( "XXX") 6 평균 : 색상 (흰색) ( "XXX (XXX)"(XXX) ") 3/6 = 1 / 2 = 0.5 평균값과의 차이 : 색상 (흰색) ("XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) 평균값으로부터의 편차의 제곱 : 색상 (흰색 (- 1-0.5), (10-0.5)) 색상 (흰색) ( "XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5,9.5} ) ( "XXX") {20.25,20.25,56.25,0.25,2.25,90.25} 평균으로부터의 편차의 합 : 색 (흰색) ( "XXX") 189.5 분산 : sigma_ "pop"^ 2 = ( " ) / ( "모집단 크기") 색 (흰색) ( "XXX") 189.5 / 6 = 31 7/12 = 31.58bar3 "---- 자세히보기 »

(51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / (51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) 11 = 101 / 11 Variance "" "시그마 ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n" ^ 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 "" " σ ^ 2 = 27694 / 121 = 228.876 신의 축복이 .... 나는 그 설명이 유용하기를 바란다. 자세히보기 »

데이터 집합의 모집단 분산은 Σ ^ 2 = 35입니다. 먼저 이것이 전체 값 집합이라고 가정합시다. 따라서 우리는 인구 분산을 찾고 있습니다. 이 숫자가 더 큰 모집단의 샘플 집합이라면, 우리는 모집단 분산과 n / (n-1)의 인자로 다른 표본 분산을 찾을 것입니다. 모집단 분산에 대한 공식은 sigma ^ 2 = mu는 모집단 평균이며, mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i로부터 계산 될 수있다. 우리의 모집단에서 평균은 다음과 같다 : 1 / N sum_ (i = 1) ^ N 4 = 5 + 8 + 1 + 0 + 4 -12 + 4) / 8 = 4 / 8 = 1 / 2 이제 분산 계산을 진행할 수 있습니다 : 시그마 ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ 2 + (5-1 / 2) ^ 2 + (8-1 / 2) ^ 2 + (-1-1 / 2) ^ 2 + (0-1 / 2) ^ 2 + / 2) ^ 2 + (-12-1 / 2) ^ 2 + (4-1 / 2) ^ 2) / 8 시그마 ^ 2 = 35 자세히보기 »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} 평균 : (7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31 / 7 find -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 = 0/31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 편차 = 편차의 평균 : (80/7 + 53 / 7 + 67 / 7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125 / 49 = 2.55 (3s.f.) 자세히보기 »

분산 σ2 = 542 / 49 = 11.0612 첫 번째 barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9 / 7 Solve Variance σ ^ 2 시그마 ^ 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 시그마 ^ 2 = 542 / 49 = 11.0612 설명은 유용합니다. 자세히보기 »

-140.714286 분산은 수식 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu)을 사용하여 계산되며 숫자를 하위로 표시하면 다음 값을 얻습니다. mu = 8 (-14-8) ^ (-2) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 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 자세히보기 »

Σ ^ 2 = 428 / 9 = 47.5556 주어진 것에서 : n = 6 산술 평균을 먼저 풀어 냄. 그룹화되지 않은 데이터의 분산에 대한 공식은 다음과 같습니다. sigma ^ 2 = (sum (x-barx) ^ 2) / n sigma (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38 / 6 = ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 시그마 ^ 2 = 428 / 9 = 47.5556 신의 축복 .... 나는 그 설명이 유용하기를 바란다. 자세히보기 »

분산은 28.472 {9, -4, 7, 10, 3, -2}의 평균은 (9 + (-4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23 / (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6에 의해 주어진 barxis이고 따라서 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + 6} 인 {x_1.x_2, ..., x_6} (23 / 6-3) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2 + (2/3) ^ 2 또는 (1/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + 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 자세히보기 »

193/30 숫자 9, 4, -5, 7, 12, -8의 집합 "X"를 고려하십시오. 1 단계 : "평균"= "X 값의 합계"/ "N (값의 수)"= (9 + 2 단계 : 분산을 찾기 위해 각각의 값에서 평균을 뺍니다. 9 - 19 / 6 = 54/6 (4 + (-5) + 7 + 12 + - 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 = 3 : 이제는 뺄셈에서 얻은 해답을 모두 제곱하십시오. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) ^ 2 = 2809/36 (-67/6) ^ 2 = 4489/36 4 단계 : 1225/36 + 25/36 + 2401/36 + 529/36 + 2809/36 + 4489 / 36 = 1913/6 5 단계 : 제곱의 합을 (n-1) (1913/6 자세히보기 »

분포는 지수 분포입니다. (x ^ 2) = 1 / 2 = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1 / 2 - 1 / 4 = 1 / 4이다. 분포의 한도는 (0, oo)이다. k를 찾기 위해,는 다음과 같이 정의된다. E = (1, 2) x) = # int_0 ^ Bx 자세히보기 »

우리는 인구 분산을 찾고 있다고 가정합니다 : color (white) ( "XXX") sigma _ ( "pop") ^ 2 = 150.64 여기에 스프레드 시트 형식의 데이터가 있습니다 (물론 주어진 데이터를 가지고 스프레드 시트 나 계산기가 있습니다 중간 값없이 분산을 제공하는 함수이며, 이는 교육 목적으로 만 사용됩니다. 모집단 분산은 (평균값과 개별 데이터 값의 차의 제곱의 합) 색상 (흰색) ( "XXX")을 (데이터 값의 수)로 나눈 것입니다. 데이터가 의도 된 경우 어떤 인구가 더 큰 표본의 경우, 표본 분산을 계산해야합니다 (데이터 값의 수보다 하나씩). 자세히보기 »

"차이"_ "팝." ~ ~ 12.57 조건의 부여 : {2,9,3,2,7,7,12} 조건의 합 : 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 용어의 수 : 7 평균 : 42 / 7 = 6 평균과의 편차 : {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} 평균으로부터의 편차의 제곱 : {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2, (7-6) ^ 2, ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 모집단 분산 = (평균으로부터의 편차의 제곱의 합) / ( "이용 횟수") = 88/7 ~ ~ 12.57 자세히보기 »

(4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27) 평균 = 합계 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO 분산 = 127 / 7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 자세히보기 »

Σ2 = 18.8 평균 = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 평균 = 58 n = 5 63 x 평균 = 63-58 = 5 (x 평균) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x = 평균 = 54-58 = -4 (x- 평균) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 1662 x 평균 = 62-58 = 4 (x 평균) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x = 평균 = 59-58 = 1 (x- 평균) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x 평균 = 52-58 = -6 (x- 평균) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 시그마 (시그마 (x 평균) ^ 2) / n = 94 / 5 = 18.8 (= 평균) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 시그마 ^ 2 = 자세히보기 »

분산 (모집단) : σ ^ 2 ~ ~ 20.9 모집단 분산 (색 (검정) (σ ^ 2)은 모집단 데이터 항목과 모집단 평균 간의 차이 제곱의 평균입니다. 인구 {d_1, d_2 , d_3, ...}의 평균값 μσ2 = (sum (d_i - μ) ^ 2) / n 자세히보기 »

아래를 참조하십시오. 표준 법선은 μ, σ = 0,1과 같은 정상적인 설정이므로 미리 결과를 알고 있습니다. 표준 법선에 대한 PDF는 다음과 같습니다. mathbb P (z) = 1 / sqrt (2π) e ^ (- z ^ 2 / 2) 평균값 : mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2 / 2) = 1 / sqrt (- z ^ 2 / 2)) = 0 / sqrt (2π) [e ^ (- z ^ 2 / 2)] _ (oo) = 0 (z) = 1 / sqrt (2π) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2 / 2) 이번에는 IBP를 사용하라. (0 -) ^ (oo) - (0) ^ (2) (zo2 / 2)) = - 1 / sqrt (2π) ([ze ^ (- z ^ 2 / 2)] _ (- oo) ^ (oo) - int _ (- oo (0 -) ^ (0) = 0 = 1 / sqrt (2 pi)이므로 ^ (oo) dz e ^ (-z ^ 2 / 2) ) int _ (- oo) ^ (oo) dz e ^ (- z ^ 2 / 2)이 적분은 잘 알려져있다. 그것은 극 자세히보기 »

Sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x)로 쓰여질 수있는 Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) = 3x ^ 2라고 말하려는 질문을 가정하고 있습니다. ^ x ^ 2 ^ 3 ^ 1 ^ 1 ^ 1 ^ 1 = 6/5 "-1 <x <1; 0 "그렇지 않으면"분산을 찾으시겠습니까? (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x) (x) dx-mu ^ 2 대용 시그마 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * dx-2mu ^ 2 = 여기서, sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 ^ 4dx와 mu = 3int_-1 ^ 1x ^ 3dx 그래서 sigma_0 ^ 2와 mu를 계산합시다. 대칭에 의해 mu = 0은 다음과 같이 나타낼 수있다. mu = 3int_-1 ^ 1 x ^ 3dx = [3 / 4x4] _- 1 ^ 1 = 3/4 [1-1] sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3 / 5 [x ^ 5] _-1 ^ 1 = 6/5 자세히보기 »

"b)"7/16 "반대의 경우는 최소값이"> = 1/4 "입니다. x와 y는 모두"> = 1 / 4 "그때." "그리고 그 확률은 간단하다"(3/4) ^ 2 = 9/16 => P [ "min"<= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 자세히보기 »

= 0.999979973 "보완적인 이벤트는 계산하기가 더 쉽습니다." "그래서 우리는 18 명 이상의 머리를 얻을 확률을 계산합니다." "이것은 19 명의 선수를 얻는 확률과 20 명의 선수를 얻는 확률과 동등합니다." "우리는 이항 분포를 적용합니다." P ( "20 heads") = C (20, 19) (1/2) ^ 20 "C (n, k) ) = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P [ "19 or 20 heads"] = (n + P [ "최대 18 명]"= 1 - 21/1048576 = 1048555/1048576 = 0.999979973 자세히보기 »

Z = -1.5 시험을 마치는 데 걸리는 시간이 정상적으로 분포했기 때문에이 특정 시간에 대한 z 점수를 찾을 수 있습니다. z- 점수의 공식은 z = (x - mu) / 시그마입니다. 여기서 x는 관측 값, mu는 평균, sigma는 표준 편차입니다. z = (45 - 60) / 10 z = -1.5 학생의 시간은 평균보다 1.5 표준 편차입니다. 자세히보기 »

Z- 점수는 평균 mu에서 변수 x의 z 스코어이고, 표준 편차 σ는 (x-mu) / (sigma / sqrtn)에 의해 주어진다. mu = 55, σ = 2, n = 3 및 x = 56 z- 점수는 (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 자세히보기 »

Z = 0 문제의 정확성에 대한 내 자신의 의문이 있습니다. 샘플 크기는 5입니다. t 점수를 찾는 것이 적절합니다. z 점수는 표본 크기가> = 30 일 때만 계산됩니다. 일부 통계 학자는 인구 분포가 정상이라고 생각하면 표본 크기가 30 미만이더라도 z 점수를 사용합니다. 원하는 분포를 명시 적으로 언급하지 않았습니다 z를 계산한다. 관찰 된 분포 일 수도 있고 샘플링 분포 일 수도 있습니다. 당신이 질문을했기 때문에 샘플링 분포라고 가정하여 대답 할 것입니다. SE = (SD) /sqrtn=3/sqrt4=3/2=1.5z = (x-mu) / (SE) = (60-60) /1.5=0/1.5=0 주 : X의 값이 평균과 같음, 즉 z 점수는 항상 0입니다. 자세히보기 »

Z- 점수는 -26.03이고, 표준 편차 σ는 μ = 35, σ = 5, n = 57 및 x = 13 일 때 (x-mu) / (sigma / sqrtn) z- 점수는 (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 자세히보기 »

전반적으로 바 또는 원형 차트를 사용하는 것은 개인적인 선택이라고 생각합니다. 프레젠테이션의 일부로 그래프를 사용하는 경우 그래픽 차트 및 이미지와 공유하려는 전체 스토리에 중점을 둡니다. 아래는 막대 그래프 나 원형 차트 중 어느 것을 사용 할지를 평가할 때 사용하는 축약 된 지침입니다. 예를 들어 시간 경과에 따라 추세가 뚜렷한 퍼포먼스를 나타낼 때의 막대 차트 전체 분포를 표시 할 때 파이 차트 예 : 돈을 쓰십시오. 그리고 이번 달에 1,000 달러를 썼습니다. 1,000 달러를 카테고리 (예 : 음식, 의류, 가솔린)로 지출 한 방법을 설명하려면 원형 차트가 가장 적합 할 수 있습니다. 그러나 월별 지출 경향을 시간 경과에 따라 (예 : 지난 6 개월) 표시하려는 경우 가로 막 대형 차트가 더 적합 할 수 있습니다. 자세히보기 »

P (2,3,5 또는 7) = 1/2 (소수에 상륙 가능성) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (소수에 상륙하지 않을 확률) 포함됨) 총 8 개의 숫자 중에서 목록에 4 개의 소수가 있습니다. 따라서 확률은 유리한 결과의 수 (4)를 총 가능한 결과 (8)로 나눈 것입니다. 이것은 1/2과 같습니다. 모든 이벤트의 보수 확률은 P_c = 1 - P_1입니다. 프라임 세트의 보수는 {1, 4, 6, 8}입니다. 이것은 합성 숫자 세트가 아닙니다 (1은 프라임이나 복합으로 간주되지 않으므로). 따라서 보체는 1에서 8까지의 비 소수 (non-prime numbers) 집합입니다. E_2 = 비 소수 (non-prime number) 자세히보기 »

1) 확률은 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2 % 2) 확률은 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936 %입니다. 세 부서의 거부율은 각각 0.1, 0.08 및 0.12입니다. 이것은 0.9, 0.92 및 0.88이 혈청이 각 부서에서 별도로 검사를 통과 할 확률임을 의미합니다. 혈청이 첫 번째 검사를 통과 할 확률은 0.9입니다. 두 번째 검사가 실패 할 확률은 0.08입니다. 따라서 조건부 확률은 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2 %입니다. 세 번째 부서에서 거부 할 혈청의 경우 첫 번째 검사와 두 번째 검사를 통과해야합니다. 이 조건부 확률은 0.9xx0.92입니다. 세 번째 부서의 거부율은 0.12이므로 세 번째 부서의 거부 가능성은 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936 %입니다. 자세히보기 »

0 %에서 50 % 사이의 모든 위치 크기 2N + 1의 데이터 세트의 모든 값이 구별되면 N / (2N + 1) * 100 % 데이터 세트의 요소가 오름차순으로 정렬 된 경우 중앙값은 중간 요소의 값입니다. 고유 값이있는 큰 데이터 세트의 경우 중앙값보다 작은 값의 비율은 50 % 미만입니다. 데이터 세트 [0, 0, 0, 1, 1]을 고려하십시오.중앙값은 0이며 값의 0 %는 중앙값보다 작습니다. 자세히보기 »

0.420175 = P [6 샷 6 골 5] + P [6 샷 6 골] = 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 자세히보기 »

0.2252 "총 5 + 7 + 8 = 20 크레용이 있습니다." P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "설명 :" "대체하기 때문에 파란색 크레용 그리기 확률은 매 회 5/20입니다. 파란색으로 4 배, 파란색으로 11 배" 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "물론 파란 것들은 먼저 그릴 필요가 없기 때문에 C (15,4) 그리기 방법이므로 C (15,4)로 곱합니다." "및 C (15,4)"= (15!) / (11! 4!) "(조합)" 자세히보기 »

몇 가지 종류의 평균이 있지만 일반적으로 산술 평균이라고 가정합니다. 중앙값은 느슨하게 '평균'으로 간주되며 다른 방식으로 계산됩니다. 편의상이 번호 목록을 고려해 보겠습니다. 숫자 순서대로 나열됩니다. 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 산술 평균을 얻으려면 숫자를 합하여 합계를 얻습니다. 카운트를 얻기 위해 숫자를 센다. 계산을 합계로 나누어 산술 평균을 구하십시오. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> 합. 8 개의 숫자가 있으므로 101 / 8 = 12.625 산술 평균은 12.625입니다. 중간 값의 경우 숫자 목록을 숫자 순서대로 가져 와서 계산합니다. 즉, 8입니다. 목록에서 중간 숫자를 찾습니다. 숫자의 수가 고르지 않으면 (목록에서 13을 제외했다) 중간 값 인 12가됩니다. 그러나 8이 짝수이므로 중간에 두 개의 숫자가 있습니다 (12 또는 13). 목록의 어느 끝에서부터 계산을 시작 하느냐에 따라 다릅니다. 이 경우, 가운데 숫자 (12 + 13) / 2 = 25/2 = 12.5의 합계를 나눕니다. 중앙값은 12.5입니다. 숫자의 일부 목록은 중복을 허용합니다. 이 경우 2 개 이상의 가운데 번호가있을 수 있습니다. 자세히보기 »

아래를보십시오 :) 숫자 세트의 평균을 찾으려면 먼저 모든 숫자를 세트에 추가 한 다음 총 숫자로 나눕니다. 예를 들어 당신의 세트가 다음과 같이 구성되어 있다고합시다 : 32,40,29,45,33,33,38,41 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 총 290 개를 취하여 총 숫자로 나눕니다. 우리의 경우 총 8 개의 숫자가 있습니다. 290 / 8 = 36.25 우리 평균은 36.25입니다. 자세히보기 »

때 : 1) 귀하의 모델의 모든 세부 사항을 알지; 2) 모든 세부 사항을 모델링하는 것이 가치가 없다. 3) 가지고있는 시스템은 본질적으로 임의적입니다. 우선, 우리는 "무작위 효과"가 무엇인지 정의해야합니다. 무작위 효과 란 내부적 으로든 외부 적 으로든 시스템 동작에 영향을 미치는 모든 것입니다. 도시 전기 그리드의 정전. 사람들은 다르게 보게됩니다. 생태계의 사람들은 대격변 이라든지, 정전의 경우 또는 인구 통계학이라고 부르는 것을 선호합니다. 도시의 경우 전기 그리드의 전압을 낮추는 에너지 사용량이 증가 할 것입니다. 마지막으로 모델이란 무엇입니까? 모델은 현실을 표현한 것이다. 인구 증가를위한 대수 방정식. 예를 들어, 두면 (배트맨)을 플레이하고 동전 출력을 기준으로 인생을 결정하면 모델이 무작위로 나옵니다. 따라서, 다음과 같은 경우에 모델에서 무작위 효과를 사용해야합니다. 1) 모델의 모든 세부 사항을 알지 못합니다. 2) 모든 세부 사항을 모델링하는 것이 가치가 없다. 3) 가지고있는 시스템은 무작위입니다. 첫 번째 경우에 대한 예는 날씨 예측, 석유와 같은 일부 제품의 가격 예측입니다. 두 번째 경우에 대한 하나의 예는 기온, 기류 등에 의해 영향을받는 다음과 같은 깃털을 자세히보기 »

"8"을 던질 수있는 가능한 조합은 5 가지가 있습니다 : ""(2,6), (3,5) ), (4,4), (5,3), (6,2) " "a) 이것은 8과 다른 행을 7 번 가지고있는 확률과 같으며"(1-5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b (P [ "x = 8, x> = 2"]) / (P ""x = 2 " ] = 0.351087 * (5/36) = 0.048762 P [ "x = 8"] / (P [ "x = 8"]) "] = P ["첫 번째 합계가 아닌 8 "] = 31/36 => P ["x = 8 | x> = 2 "] = 0.048762 * 36/31 = 0.056627 자세히보기 »

4.1051 * 10 ^ -7 % 2 레드, 1 노란색 승 / O 교체; 첫 번째, 10 개의 빨간색 디스크 + 10 개의 녹색 디스크 + 10 개의 노란색 디스크 = 30 개의 디스크 합계 1) 빨간색 2 개의 디스크를 그리고 2 개의 빨간색 디스크에 대해 3.7037 x 10 ^ -7 %를 입력하십시오. 1 노란색 디스크를 교체하지 않고 연속적으로 교체하십시오. 우리는 분수를 만들 것입니다. 여기서 분자는 당신이 그린 디스크이고 분모는 백에 남아있는 디스크의 수입니다. 1은 빨간색 디스크이고 30은 남아있는 디스크 수입니다. 디스크를 꺼내면서 교체하지 않으면 가방 안의 디스크 수가 줄어 듭니다. 디스크 1 장이 이미 제거되어 교체되지 않았으므로 나머지 디스크 수는 29로 줄어 듭니다. 황색 디스크를 사용하여 같은 과정을 반복합니다. 2 장의 빨간색 디스크가 이미 그려져 교체되지 않았기 때문에 남은 디스크 수는 28입니다. 1/30 * 1/29 * 1/28 = %이 숫자를 곱해서 비율을 얻으십시오. 0.0000410509 당신의 숫자 답입니다. 이것을 퍼센트로 변환하려면이 분수로 두십시오. 0.0000410509 / 100 = 4.1051 * 10 ^ -7 % 매우 슬림 한 기회가 발생합니다. 2)이 과정을 자세히보기 »

31 첫 번째 몇 가지 정의 : 중앙값은 숫자 그룹의 중간 값입니다. 평균은 숫자 그룹 수를 숫자 수로 나눈 합계입니다. 이것을 통해,이 운동의 목표는 다양한 중위자를 증가시키는 것이 분명해진다. 그럼 우리가 어떻게해야합니까? 목표는 숫자 집합을 배열하여 각 집합의 중간 값을 가능한 한 높게 유지하는 것입니다. 예를 들어 가능한 가장 높은 중앙값은 41이고 42, 43, 44 및 45는 그보다 높고 4 개의 숫자 중 일부 그룹은 그보다 작습니다. 우리의 첫 번째 세트는 다음과 같이 구성됩니다 (녹색 중간 값, 중간 값 파란색, 아래 빨간색) : 색상 (녹색) (45, 44, 43, 42), 색상 (파란색) 41), color (red) (x_1, x_2, x_3, x_4) 다음으로 높은 중앙값은 무엇입니까? 가장 높은 중앙값과 다음 중간 값 사이에 5 개의 숫자가 있어야합니다 (중앙값 이상의 숫자는 4 개, 중간 값의 숫자는 4 개). 따라서 41-5 = 36 색 (녹색) (40, 39, 38 , 37), color (blue) (36), color (red) (x_5, x_6, x_7, x_8) (30, 29, 28, 27), 색상 (파랑) (26), 색상 (빨강) (x_13, x_14, x_10, x_11, 자세히보기 »

48 번 그녀가 공을 칠 것으로 예상되는 횟수 = P 번 "그녀가 쏜 총 시간"= 3/5 회 80 = 3 / 취소 5 회 취소 80 ^ 16 = 3 회 16 회 = 48 회 자세히보기 »

"설명보기" "우리는 길이가"t "이고 n 개의 조각"델타 t = t / n "으로 구성된 시간주기를 취합니다. 성공적인 이벤트의 기회가"p "라고 가정하면 n ""시간 조각의 총 이벤트 수는 "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ..."에 따라 이항 분포됩니다. , "n"을 "C (n, k) = (n!) / ((n!)! * (k!))"(조합) (p! x) = (n!) / ((x!) (nx)!) (lambda / n) "대신에"p * lambda / n " (1-λ / n) ^ n (n!) / ((nx)!) * 1 / (n ^ x) (n-1) (n-2) ... (n-1) / (n-1) (1 - lambda / n) ^ n - "1"과 "(1 - λ / n) ^ n - > p ^ (x) = (λ ^ xe ^ -λ) / (x!), x = 0,1,2, ..., oo 자세히보기 »

"설명보기" "y는 표준 법선 (평균 0과 표준 편차 1)" "그래서 우리는이 사실을 사용합니다." "z = 2 및 z = -1에 대한 z 값에 대한 표에서 z 값을 조회합니다."0.9772 "("1 ") = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "및"0.1587. (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 "== P = 0.9772 - 0.1587 = 0.8185" 여기서 var = 1이고 mean = E [Y] = 0입니다. " E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)"P [Y <= a | P [Y = a "AND"B "] / (P [B]) P [B] = 0.8413-0.1587 = 0.6826" ] = 0, "-1 <= a <= 1 인 경우"a "-1 <P <Y <= a"AND "B"= P [-1 <= Y <= a] = a "AND&qu 자세히보기 »

M + -ts 여기서 t는 필요한 신뢰 구간과 관련된 t- 점수입니다. [표본 크기가 30보다 큰 경우 한계 값은 mu = bar x + - (z xx SE)] 표준 공식을 사용하여 표본 평균 (m)과 표본 모집단을 계산합니다. 2에 대해 충분한 수의 iid (유한 분산을 갖는 독립적으로 동일한 분포의 변수)의 정규 분포 된 모집단을 가정한다면, (N> 35)을 적용 할 중앙 한계 정리를 적용하면 df = N-1 인 t- 분포로 분포되고, 신뢰 구간은 다음과 같습니다. m + -ts t는 신뢰 구간과 관련된 t- 점수입니다. 인구 표준 편차를 알고 그것을 추정 할 필요가 없다면 (sigma) s를 sigma로 대체하고 t- 스코어가 아닌 정규 분포에서 Z 점수를 사용하십시오. t는 통계적으로 다음과 같다 : (barx = sample) Mean z = 임계 값 SE는 표준 오차 SE = sigma / sqrt (n) 여기서 n은 표본 크기이다. + (z xx SE) 모집단의 하한 - mu = bar x - (z xx SE) 샘플 크기가 30보다 작 으면 't'값을 사용하십시오. 자세히보기 »

중간 값은 평균보다 특이 치에 영향을 덜받습니다. 중간 값은 평균보다 특이 치에 영향을 덜받습니다. 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 평균은 25.43이고 중앙값은 26입니다. 평균과 중앙값은 비교적 유사합니다. outlier가있는이 두 번째 데이터 세트에서는 차이가 더 많습니다. 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 평균은 22.71이고 중간 값은 26입니다. 중간 값은이 예제에서 이상 값으로 전혀 영향을받지 않습니다 . 자세한 내용은 다음의 관련 소크라테스 질문을 참조하십시오 : 이상 치는 중심 경향의 측정에 어떻게 영향을 미칩니 까? 특이한 것이있을 때 가장 영향을받는 중심 경향의 척도는 무엇입니까? 자세히보기 »

"네가 맞았다!" "귀하의 접근 방식이 완전히 올바른지 확인할 수 있습니다." 사례 1 : 스위치 3이 열림 (확률 0.3) : "0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399"사례 2 : 스위치 3이 닫힘 (확률 0.7) : "(0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281" 전류가 통과 할 수있는 회로는 다음과 같습니다. "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 자세히보기 »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "푸 아송 : 시간 간격 t에서 k 이벤트에 대한 확률은"((λ * 우리는 "t = 1"을 취한다. "1)"[2] "P ="3 이벤트 "= (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447"2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "은 더 큰 원형과 비교하여 더 작은 원형의 표면입니다." "더 큰 원 (BC)에서 유성이 떨어지는 확률은 작은 원 (SC)에 떨어진다"는 것은 0.36입니다. " => P [ "0 이벤트 in SC"] = P [ "BC 0 이벤트] + 0.64 * P ["BC 1 이벤트] + 0.64 ^ 2 * P [ "BC 2 이벤트] + .. = 0.64 ^ i = sum_ {i = 0} ^ oo ((2 ^ i * exp (-2)) / (i!)) (1.28) = exp (1.28 - 2) = exp (-0.72) * exp (-2) ) = 0.48675 "3) P [1 BC B 자세히보기 »

P [ "모든 숫자 던져"] = 1 - P [ "1,2,3,4,5 또는 6 던지지"] P [ "A 또는 B 또는 C 또는 D 또는 E 또는 F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A와 B] - P [A와 C] .... + P [A와 B와 C] + ... "여기서 P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ 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 * (n-1) -5 (1/6) ^ (n-1) "이것은 우리의 확률입니다." (a / n) = (d / {da}) (a / n) = (d / (n-1) = 합계 n * (n-1) = 합계 n * (n-1) - 1 / (1-5 / 6) ^ 2 - 5 / (1-4 / 6) ^ 2 + 10 / (1-3 / 6) ^ 2-10 / (1-2 / 6) ^ 2 + 5 / (1-1 / 6) 자세히보기 »

데이터 집합을 설명 할 때 우리의 주요 관심은 대개 배포의 중심 가치입니다. 기술 통계에서 우리는 손에있는 일련의 데이터의 특성을 설명하고 있습니다 - 우리는 더 큰 인구에 대해 데이터가 오는 곳에서 결론을 내리지 않습니다 (그것은 추론 통계 임). 그렇게 할 때, 우리의 주된 질문은 보통 '유통의 중심은 어디에 있는가'입니다. 이 질문에 답하기 위해 우리는 보통 데이터 유형에 따라 평균, 중간 또는 모드를 사용합니다. 이 세 가지 중심 경향 측정은 모든 데이터가 수집되는 중심점을 나타냅니다. 이것이 기술 통계의 두 가지 필수적인 부분 중 하나입니다. 다른 부분은 분산의 척도로서 중앙 경향을 중심으로 데이터가 얼마나 멀리 분산되어 있는지를 설명합니다. 따라서 중심 경향에 따라 우리는 데이터 분배의 중심을 압니다. 퍼짐으로, 우리는 자료가 어떻게 퍼지는지 알고있다. 자세히보기 »

"설명을 보라." "분산"= "E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2"여기서 "1 - 1 ^ 2 = 0", "분산이 없다." " X의 모든 값이 평균 E (X) = 1과 같다는 것을 의미합니다. ""따라서 X는 항상 1입니다. ""따라서 "X"= 100 = 1 = E [X ^ 100] = 1 자세히보기 »

"대답 D)" "유일한 논리적 대답이고, 다른 것은 불가능합니다." "도박꾼의 폐허 문제입니다." "도박꾼은 k 달러로 시작합니다." "그는 G 달러에 도달하거나 0으로 떨어질 때까지 활약합니다." p = "한 경기에서 1 달러를 얻을 수있는 기회" q = 1 - p = "그가 한 경기에서 1 달러를 잃을 확률" "호출"r_k "확률 (기회) 그가 망가 졌어." "다음은"1 <= k <= G-1 "인 경우"r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1} "입니다. r_k + 1} - r_k = (q / p) (r_k - r_ {k-1}) = r_ { ^ k (r_1 - r_0) "이제 여기에 우리는"p = q = 1 / 2가 있습니다. {k-1} (r_ {k + 1} - r_k) = sum_ {k = 0} = r_ {k + 1} - r_k = r_1 - r_0 r_G - r_0 = -1 = "r_k - r_0 = sum_ {i 자세히보기 »

Z = 2.33 z 점수 표 (예 : http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html)에서 이것을 찾아 보거나 역 정규 법의 수치 구현을 사용해야합니다 분포 누적 밀도 함수 (예 : Excel의 normsinv). + -z의 각면에서 1 %를 원하는 98 % 간격을 원하므로 z를 얻기 위해 99 % (0.99)를 찾으십시오. 표에서 0.99에 가장 가까운 값은 표에서 z = 2.32이고 (Excel에서 2.33), 이것이 z 점수입니다. 자세히보기 »

R- 제곱은 관측 된 데이터가 예상 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내지 만 상관 관계에 대한 정보 만 제공합니다. R- 제곱 값은 관찰 된 데이터 또는 수집 한 데이터가 예상되는 추세에 얼마나 잘 맞는지 나타냅니다. 이 값은 관계의 강도를 알려주지 만 모든 통계 테스트와 마찬가지로 관계 나 힘의 원인을 알려주는 것도 없습니다. 아래의 예에서, 우리는 왼쪽에있는 그래프가 낮은 R-squared 값으로 표시되는 관계가 없음을 볼 수 있습니다. 오른쪽의 그래프는 1의 R 제곱 값을 나타내는 매우 강한 관계를 가지고 있습니다.이 두 그래프 중 어느 것도 궁극적으로이 관계를 유발할 수 있는지 알 수 없습니다. 상관 관계는 인과 관계를 의미하지 않습니다. 귀하의 X 값은 귀하의 Y 값에 아주 잘 영향을 미칠 수 있지만, 다른 요인들이 작용할 수도 있고 관계가 우연히 발생할 수도 있습니다. 당신은 원인을 추측 할 수 있지만 이것이 당신의 해석이며 통계적 테스트로 입증 될 수는 없습니다. 높은 R 제곱 값을 가짐으로써 관계의 강도 만 알 수 있지만 그 원인은 알 수 없습니다. 인과 관계를 증명하는 것은 매우 큰 일입니다. 인과 관계를 이해하고 싶다면 실험을 통해 가장 좋은 방법입니다. 자세히보기 »

아래에 내 생각을 참조하십시오 : 이항 확률에 대한 일반적인 형태입니다 : sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) 질문은 왜? 첫 번째 용어 인 복합 용어가 필요합니까? 예를 들어 보겠습니다. 그러면 명확해질 것입니다. 동전을 3 회 뒤집는 이항 확률을 봅시다. 점점 머리가 p가되고 머리가 ~ p가되지 않도록 설정하십시오 (둘 다 1 / 2). 우리가 합계 과정을 거칠 때, 합계의 4 가지 조건은 1과 같습니다. (본질적으로 가능한 모든 결과를 찾고 있으므로 모든 결과가 합산 될 확률은 1입니다.) sum_ (k = 0) ^ ( 3) = 색상 (빨강) (C_ (3,0) (1/2) ^ 0 ((1/2) ^ (3))) (1/2) ^ 2 (1 / 2) ^ (2)) + C_ (3,2) (1/2) ^ 2 ) ^ 3 ((1/2) ^ (0)) 그래서 빨간색 용어와 파란색 용어에 대해 이야기 해 봅시다. 빨간색 용어는 3 개의 꼬리를 얻은 결과를 나타냅니다. 달성 할 수있는 방법은 단 하나뿐이므로 조합은 1입니다. 모든 머리를 얻는 방법을 설명하는 마지막 용어도 다시 달성 할 수있는 한 가지 방법이 있기 때문에 1과 같은 조합이 있습니다. 그것. 파란 용어는 2 꼬리와 1 자세히보기 »

83 % P (70 <X <110) P (69.5 <= Y <= 109.5) 다음으로 변환하기 위해 우리는 경계를 취하여이를 교정해야합니다. Z 점수는 Z = (Y-mu) / 시그마 P ((69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z = 0.95) -P (Z 0.95) - (1-P (Z 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78 % ~ ~ 83 % 자세히보기 »

"a)"0.08523 "b)"0.88913 "c)"0.28243 "우리는 n = 12, p = 0.1 인 이항 분포를 갖는다." "a") "C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!)"로 "C (12,3) * 0.1 ^ 3 * 0.9 ^ 9 = 220 * 0.001 * 0.38742 = 0.08523" (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 66 * 0.1 ^ 2) * 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 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 자세히보기 »

분산은 평균값과의 편차로 계산되기 때문에 번역본에서는 동일하게 유지됩니다. 분산은 기대 값 E [(x-mu) ^ 2]로 정의되며, 여기서 mu는 평균값이다. 데이터 세트가 변환되면 모든 데이터 포인트가 같은 양만큼 이동합니다. x_i -> x_i + a 평균값은 mu -> mu + a만큼 이동하여 평균값의 편차가 동일하게 유지됩니다. x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu 자세히보기 »

SSReg le SST 여기에서 SST = SSReg + SSE 인 경우 R ^ 2 = ( "SSReg") / (SST)이며, 우리는 제곱의 합이 항상 ge 0임을 알고 있습니다. 따라서 SSE 0은 SSReg + SSE를 의미합니다. SSReg는 SST ge SSReg를 의미합니다. (SSReg) / (SST) 1은 R ^ 2을 의미한다. 자세히보기 »

라인에있는 사람들은 많아야 3 명입니다. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 칭찬 규칙을 사용하는 것이 더 쉬울 수도 있습니다. 관심이없는 한 가지 가치가 있으므로 전체 확률에서 벗어날 수 있습니다. P (X = 3) = 1 - P (X = 4) = 1 - P (X = 4) = 1- 자세히보기 »

이 경우의 예상 수는 가중 평균으로 간주 할 수 있습니다. 주어진 숫자의 확률을 그 숫자로 합산하는 것이 가장 좋습니다. 그래서,이 경우 : 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 자세히보기 »

0.5 또는 1/2 우리가 공정한 동전을 가지고 있다면 두 가지 가능성이 있습니다 : 머리 또는 꼬리 모두 똑같은 기회가 있습니다. 따라서 유리한 기회 ( "성공") S를 총 기회 수로 나눕니다. T : S / T = 1 / 2 = 0.5 = 50 % 또 다른 예 : 일반적인 주사위로 3 회 미만으로 굴릴 확률은 얼마입니까? S (성공) = (1 또는 2) = 2 가능성 T (합계) = 6 가능성, 모두 똑같이 확률 기회 S / T = 2 / 6 = 1 / 3 추가 : 실제 동전은 거의 공정하지 않습니다. 머리와 꼬리의면에 따라 중력의 중심은 머리 또는 꼬리쪽에 조금씩있을 수 있습니다. 이것은 장기간의 메가 플립 (mega-flipping)에서만 나타납니다. 그러나 이것은 끝났습니다! Google! 자세히보기 »

~ 1.9 %의 확률로 스페이드의 에이스를 그립니다. 덱에는 52 장의 카드가 있고 갑판에는 스페이드의 에이스가 하나 있습니다. 이것은 1/52로 나타낼 수 있습니다. 비율로 나누십시오. 1/52 = 0.01923076923 스페이드의 에이스를 그릴 확률은 1.9 %입니다. 당신은 확률 % 1을 알기 위해 실제로 1/52를 나눌 필요가 없습니다. 1/52는 2/104로 쓰여질 수 있습니다. 대략 .. 2/100은 2 %입니다.하지만 기억하십시오. 나는 104를 100에 가깝기 때문에 숫자가 100보다 큰 숫자가 많을수록 답이 실제와 다르다. 자세히보기 »

그것은 달려있다. 이 질문에 대한 답을 실제로 추정 할 확률이 높지는 않은 여러 가지 가정이 필요합니다. 재판이 독립적이며 동일하게 분배 된 경우에만 성공한 이전 재판의 비율에 따라 단일 재판의 성공 여부를 추정 할 수 있습니다. 이것은 기하학적 (대기) 분포뿐만 아니라 이항 (분포) 분포에서도 가정됩니다. 그러나 자유 투구를 발사하는 것은 독립적이거나 동일하게 분배 될 가능성이 매우 낮습니다. 시간이 지남에 따라 "근육 기억"을 찾아 냄으로써 향상시킬 수 있습니다. 꾸준히 향상되면 초기 샷의 확률은 10 % 미만으로, 마무리 샷은 10 % 이상입니다. 이 예에서 우리는 여전히 첫 번째 샷을 만들 가능성을 예측하는 방법을 모릅니다. 다음 세션에서 연습이 얼마나 도움이됩니까? 3 주 후에 근육 기억력을 얼마나 잃습니까? 그러나 개인의 확률로 알려진 또 다른 개념이 있습니다. 이 상당히 주관적인 개념은 상황에 대한 자신의 개인 지식을 기반으로합니다. 그것은 반드시 현실의 정확한 그림을 나타내는 것이 아니라 오히려 자신의 사건에 대한 해석에 근거합니다. 개인 확률을 결정하기 위해 다음과 같은 사고 실험을 수행 할 수 있습니다. 발생하는 사건에 대해 $ 1을 내기 위해 기꺼이 다른 사람이 당신에게 제 자세히보기 »

P [ "적어도 K 서버 중 하나의 서버가 가동 중입니다"] = 1 - P [ "K 서버 중 0 개의 서버가 가동 중입니다"] = 0.99999 = > P [ "K 서버 중 0 개의 서버가 가동 중"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => Klog (0.02) = log (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "적어도 3 개의 서버를 가져야하므로 K = 3입니다." 자세히보기 »

0.6 P [ "그는 버스를 타야한다"] = 0.8 P [그는 버스를 타다.] = 0.75 P [ "정시에"있다] = 4/6 = 2/3 P [ "그는 버스를 타다. | 그는 정시에 있지 않습니다. "] =? P [ "그는 버스를 타고 | 정시에 있지 않다"] * P [ "그는 정시에 있지 않다"] = P [ "버스를 타고 그는 정시에 있지 않다"] = P [ " 그는 버스를 타다.] = 0.2 / (P [버스를 타고 간다]] = 0.8 * 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [ "정시에 있지 않다"]) = 0.2 / (1-2 / 3) = 0.2 / (1/3) = 0.6 자세히보기 »

아래를 참조하십시오. 중간 값은 정렬 된 데이터 집합의 중간 값입니다. 자세히보기 »

C (n, k)를 사용하여 0.3828 ~ 38.3 % P [ "10 명의 환자에 대한 k는 완화된다"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "k = 8, 9 또는 10 인 경우,"P [ "10 명 중 8 명 이상이 (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = 10) (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0.3828 ~ ~ 38.3 % 자세히보기 »

0.200 10 명 중 4 명이 혈액형을 가질 확률은 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4입니다. 다른 6 명이 그 혈액형을 가지고 있지 않을 확률은 (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6입니다. 우리는 이러한 확률을 함께 곱하기는하지만 이러한 결과는 어떤 조합으로도 발생할 수 있기 때문에 (예를 들어, 사람 1, 2, 3 및 4는 혈액형 또는 1, 2, 3, 5 등이 있습니다), 우리는 색상 (흰색) I_10C_4. 따라서 확률은 (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * 색상 (흰색) I_10C_4 ~ ~ 0.200입니다. 이것은 다른 방법입니다 :이 특정한 혈액형을 갖는 것이 베르누이 (Bernoulli)의 시도이기 때문에 (성공과 실패의 두 가지 결과 만 있고 성공 확률 0.3은 일정하며 시련은 독립적입니다) , 우리는 이항 모델을 사용할 수 있습니다. 확률 밀도 함수 인 "pdf"가 정확히 네 번의 성공 확률을 찾을 수 있기 때문에 "binompdf"를 사용할 것입니다. 계산기에서이 함수를 사용할 때 시행 횟수를 10, p (성공 확률)를 0.3, X 값을 4로 입력하십시오. "binompdf"(10, 0.3, 4) ~~ 자세히보기 »