Statistieken

Variantie "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Bereken de gemiddelde barx eerste barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Variantie "" "sigma ^ 2 = (som (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 God zegene ... Ik hoop dat de uitleg nuttig is. Lees verder »

De populatievariantie van de dataset is sigma ^ 2 = 35 Laten we aannemen dat dit de volledige populatie van waarden is. Daarom zijn we op zoek naar de populatievariantie. Als deze aantallen een reeks steekproeven van een grotere bevolking waren, zouden wij de steekproefvariantie zoeken die van de populatievariantie door een factor van n // verschilt (n-1) De formule voor de populatievariantie is sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 waarbij mu het populatiegemiddelde is, dat kan worden berekend uit mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i In onze populatie is het gemiddelde mu = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 Lees verder »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} betekent: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 vind afwijkingen van elk getal (n-gemiddelde): -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 variantie = gemiddelde van afwijkingen: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) Lees verder »

Variantie sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Los de gemiddelde barx op eerst barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Los variantie sigma op ^ 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 God zegene .... Ik hoop dat de uitleg is handig. Lees verder »

-140.714286 De variantie wordt berekend met behulp van de formule 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) en wanneer u de getallen invoert, krijgt u de volgende waarden: 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 Lees verder »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Uit de gegeven: n = 6 We lossen eerst op voor rekenkundig gemiddelde. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 De formule voor de variantie van niet-gegroepeerde gegevens is sigma ^ 2 = (som (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 God zegene ... Ik hoop dat de uitleg nuttig is. Lees verder »

Variantie is 28.472 gemiddelde van {9, -4, 7, 10, 3, -2} is (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 voor afwijking van een reeks {x_1.x_2, ..., x_6}, waarvan het gemiddelde is barxis gegeven door (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 en vandaar is het 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} of 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 Lees verder »

1913/30 Beschouw de verzameling "X" van cijfers 9, 4, -5, 7, 12, -8 Stap 1: "Gemiddelde" = "Som van X-waarden" / "N (aantal waarden)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Stap 2: om de variantie te vinden, trekt u het gemiddelde van elk van de waarden af, 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 Stap 3: Teken nu alle antwoorden die u van aftrekken had gekregen. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = Lees verder »

De verdeling is een exponentiële verdeling. k = 2 en 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. De limiet van de verdeling is (0, oo) Om k te vinden, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Lees verder »

Ervan uitgaande dat we op zoek zijn naar een populatievariantie: kleur (wit) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Hier zijn de gegevens in een spreadsheetformaat (natuurlijk, met de gegeven gegevens, zijn er spreadsheet of rekenmachine functies om de variantie zonder de tussenliggende waarden te geven, ze zijn hier alleen voor instructiedoeleinden). De populatievariantie is (de som van de vierkanten van de verschillen van de afzonderlijke gegevenswaarden van de gemiddelde) kleur (wit) ("XXX") gedeeld door (het aantal gegevenswaarden) Niet dat de gegevens alleen bedoeld waren om te worden een s Lees verder »

"Variance" _ "pop." ~~ 12.57 Gezien de voorwaarden: {2,9,3,2,7,7,12} Som van termen: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Aantal woorden: 7 Gemiddelde: 42 / 7 = 6 Afwijkingen van gemiddelde: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Vierkanten van afwijkingen van het gemiddelde: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Som van vierkanten van afwijkingen Vormgemiddelde: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Populatievariantie = ("Som van vierkanten van afwijkingen van het gemidde Lees verder »

3.27 Variantie = sumx ^ 2 / n - (gemiddelde) ^ 2 Gemiddelde = som (x) / n waarbij n in het aantal termen = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Variantie = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Lees verder »

Sigma ^ 2 = 18,8 gemiddelde = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 gemiddelde = 58 n = 5 63 x - gemiddelde = 63 - 58 = 5 (x - gemiddelde) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - gemiddelde = 54 - 58 = -4 (x - gemiddelde) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - gemiddelde = 62 - 58 = 4 (x - gemiddelde) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - gemiddelde = 59 - 58 = 1 (x - gemiddelde) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - gemiddelde = 52 - 58 = -6 (x - gemiddelde) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - gemiddelde) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - gemiddelde) ^ 2) / n = 94/5 = 18,8 Lees verder »

Variantie (populatie): sigma ^ 2 ~~ 20.9 Populatievariantie (kleur (zwart) (sigma ^ 2) is het gemiddelde van de vierkanten van de verschillen tussen elk populatie gegevensitem en het populatiegemiddelde. Voor een populatie {d_1, d_2 , d_3, ...} van grootte n met een gemiddelde waarde van mu sigma ^ 2 = (som (d_i - mu) ^ 2) / n Lees verder »

Zie hieronder. De standaardnormaal is de normale opstelling zodanig dat mu, sigma = 0,1 dus we kennen de resultaten van tevoren. De PDF voor de standaardnorm is: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Het heeft gemiddelde waarde: 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 It volgt: 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) Gebruik deze keer IBP: Var (z) = - 1 / sqrt Lees verder »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx die kan worden geschreven als: 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 Ik ga ervan uit dat die vraag betekent: f (x) = 3x ^ 2 "voor" -1 <x <1; 0 "anders" Zoek de variantie? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Uitbreiden: 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 substituut sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = sigma_0 ^ 2 Lees verder »

"b)" 7/16 "De tegenovergestelde gebeurtenis is dat het minimum"> = 1/4 "is. Het is gemakkelijker om die gebeurtenis te berekenen, omdat we gewoon" "zeggen dat x en y beide moeten zijn"> = 1/4 " dan." "En de kansen daarvoor zijn eenvoudig" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Lees verder »

= 0.999979973 "De aanvullende gebeurtenis is eenvoudiger te berekenen." "Dus we berekenen de kans op het krijgen van meer dan 18 hoofden." "Dit is gelijk aan de kans om 19 koppen te krijgen, plus de" "kans om 20 koppen te krijgen." "We passen de binomiale verdeling toe." P ["19 koppen"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 koppen"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "met" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(combinaties)" => P ["19 of 20 koppen"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["maximaal 18 koppen"] = 1 - 21/1048576 = 10485 Lees verder »

Z = -1,5 Omdat we weten dat de tijd die nodig is om de test af te maken normaal verdeeld is, kunnen we de z-score voor deze specifieke tijd vinden. De formule voor een z-score is z = (x - mu) / sigma, waarbij x de waargenomen waarde is, mu het gemiddelde is en sigma de standaardafwijking. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 De tijd van de student is 1.5 standaarddeviaties onder het gemiddelde. Lees verder »

Zie hieronder. De R ^ 2-waarde vertelt u in principe welk percentage van de variatie in uw reactievariabele wordt veroorzaakt door de variatie in uw verklarende variabele. Het geeft een maat voor de sterkte van een lineaire associatie. In deze situatie is R ^ 2 = 0,7759. Als we dit decimaal met 100 vermenigvuldigen, zien we dat 75,69% van de variatie in energie-inhoud van een pakket chips kan worden verklaard door variatie in hun vetgehalte. Dit betekent natuurlijk dat 24,31% van de variatie in energie-inhoud wordt veroorzaakt door andere factoren. Lees verder »

Z - score voor 98% betrouwbaarheidsinterval is 2,33 Hoe dit te verkrijgen. De helft van 0,98 = 0,49 Zoek naar deze waarde in het gebied onder de tabel Normale kromming. De dichtstbijzijnde waarde is 0.4901 De z-waarde is 2.33 Lees verder »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 De standaardnormale verdeling converteert eenvoudigweg de gegevensgroep in onze frequentieverdeling zodat het gemiddelde 0 is en de standaardafwijking 1 is We kunnen gebruiken: z = (x-mu) / sigma aangenomen dat we sigma hebben maar hier hebben we in plaats daarvan SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); waarbij n de steekproefgrootte is ... Lees verder »

Z-score is -0.866 z-score van variabele x met gemiddelde mu, en standaardafwijking sigma wordt gegeven door (x-mu) / (sigma / sqrtn) Als mu = 55, sigma = 2, n = 3 en x = 56 z-score is (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- 1) * sqrt3) /2=-0.866 Lees verder »

Z = 0 Ik heb mijn eigen twijfel over de juistheid van het probleem. De steekproefomvang is 5. Het is gepast om een score te vinden. z-score wordt alleen berekend als de steekproefgrootte> = 30 Sommige statistici gebruiken, als ze denken dat de populatieverdeling normaal is, een z-score, zelfs als de steekproefomvang minder dan 30 is. Je hebt niet expliciet aangegeven voor welke distributie je wilt om z te berekenen. Het kan een waargenomen verdeling zijn of het kan een steekproefverdeling zijn. Aangezien u de vraag hebt gesteld, zal ik antwoorden door aan te nemen dat het een steekproefverdeling is. SE = (SD) /sqrtn=3/ Lees verder »

Z-score is -26.03 z-score van variabele x met gemiddelde mu, en standaardafwijking sigma wordt gegeven door (x-mu) / (sigma / sqrtn) Als mu = 35, sigma = 5, n = 57 en x = 13 z-score is (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Lees verder »

Het antwoord is z = 0,05 in een normale verdeling. Om dit probleem op te lossen, hebt u toegang nodig tot een z-tabel (ook wel een "standaard normale tabel" genoemd) voor de normale verdeling. Er is een goede op Wikipedia. Door te vragen wat de waarde van z is zodat 52% van de gegevens zich links ervan bevindt, is het uw doel om een z-waarde te vinden waarbij het cumulatieve gebied tot de waarde van z sommeert tot 0,52. Daarom hebt u een cumulatieve Z-tabel nodig. Zoek de vermelding in de cumulatieve z-tabel die aangeeft waar een bepaalde waarde van z zich het dichtst bij een uitvoer in de tabel van 0,52 bevindt Lees verder »

0,38. Zie de tabel waarnaar hieronder wordt verwezen. Over het algemeen moet men een dergelijke tabel of een computerprogramma gebruiken om de z-score te bepalen die hoort bij een bepaalde CDF of omgekeerd. Als u deze tabel wilt gebruiken, zoekt u de waarde die u zoekt, in dit geval 0,65. De rij vertelt je de enen en de tiende plaats en de kolom vertelt je de honderdste plaats. Dus, voor 0,65 kunnen we zien dat de waarde tussen 0,38 en 0,39 ligt. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Lees verder »

Over het algemeen denk ik dat de beslissing om een bar- of cirkeldiagram te gebruiken een persoonlijke keuze is. Als u grafieken gebruikt als onderdeel van een presentatie, concentreert u zich op het algehele verhaal dat u probeert te delen met de grafische diagrammen en afbeeldingen. Hieronder is de verkorte leidraad die ik gebruik bij het evalueren of een staaf- of cirkeldiagram moet worden gebruikt: staafdiagram bij trending-prestaties (bijvoorbeeld in de tijd) Cirkeldiagram bij verdeling van het hele voorbeeld: stel dat u wilt bijhouden hoe u geef je geld uit. En deze maand heb je $ 1.000 uitgegeven. Als je wilt illus Lees verder »

P (2,3,5 of 7) = 1/2 (Waarschijnlijkheid van de landing op een priemgetal) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Waarschijnlijkheid om niet op een prime te landen) (Aangenomen dat 1-8 beide betekent zijn inbegrepen) Er staan 4 priemgetallen in de lijst, op een totaal van 8 nummers. De waarschijnlijkheid is dus het aantal gunstige uitkomsten (4) gedeeld door de totale mogelijke uitkomsten (8). Dit is gelijk aan de helft. De waarschijnlijkheid van het complement van elke gebeurtenis is P_c = 1 - P_1. Het complement van de prime-set is {1, 4, 6, 8}. Dit is niet de reeks samengestelde getallen (als 1 wordt noch primair noch samengesteld besch Lees verder »

Het antwoord is 14 kies 6. Dat is: 3003 De formule voor het berekenen van het aantal manieren om k-dingen uit n items te selecteren is (n!) / [K! (N-k)!] Waarbij! betekent de faculteit van a. De faculteit van een getal is eenvoudigweg het product van alle natuurlijke getallen van 1 tot het opgegeven aantal (het aantal is opgenomen in het product). Dus het antwoord is (14!) / (6! 8!) = 3003 Lees verder »

1. Alle kansen bestaan op een continuüm van 0 tot 1. 0 is een onmogelijke gebeurtenis en 1 is een bepaalde gebeurtenis. Sommige eigenschappen van waarschijnlijkheden zijn dat de kans dat een gebeurtenis NIET gebeurt gelijk is aan 1 min de kans dat de gebeurtenis plaatsvindt. Omdat de volledige frequentieverdeling ALLE mogelijke uitkomsten bevat, is de kans dat de gebeurtenis zich binnen die frequentieverdeling bevindt, zeker, of 1. Lees verder »

1) De kans is 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) De kans is 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% De afkeuringspercentages van de drie afdelingen zijn respectievelijk 0,1, 0,08 en 0,12. Dit betekent dat 0,9, 0,92 en 0,88 de kans is dat het serum de test in elke afdeling afzonderlijk doorstaat. De kans dat het serum de eerste inspectie passeert is 0,9. De kans dat het de tweede inspectie niet haalt, is 0,08. De voorwaardelijke waarschijnlijkheid is dus 0,9xx0,08 = 0,072 = 7,2%. Voor het afkeuren van het serum door de derde afdeling moet het eerst de eerste en tweede inspectie doorstaan. De voorwaardelijke kans hiervoor is 0.9xx0.92. Lees verder »

Overal tussen 0% en iets minder dan 50% Als alle waarden in een gegevensverzameling van grootte 2N + 1 verschillend zijn, dan N / (2N + 1) * 100% Als de elementen van de gegevensverzameling in stijgende volgorde zijn gerangschikt, dan de mediaan is de waarde van het middelste element. Voor een grote gegevensverzameling met verschillende waarden is het percentage van waarden kleiner dan de mediaan iets minder dan 50%. Beschouw de dataset [0, 0, 0, 1, 1].De mediaan is 0 en 0% van de waarden is kleiner dan de mediaan. Lees verder »

0.420175 = P ["5 doelen op 6 schoten"] + P ["6 doelpunten op 6 schot"] = 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 Lees verder »

0.2252 "Er zijn 5 + 7 + 8 = 20 kleurpotloden in totaal." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Verklaring:" "Omdat we vervangen, zijn de kansen voor het tekenen van een blauw krijt" "telkens 5/20. We drukken uit dat we 4 keer een blauwe" "tekenen en dan 11 keer niet een blauwe door (" 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "Natuurlijk hoeven de blauwe niet eerst getekend te worden dus daar" "zijn C (15,4) manieren om ze te tekenen, dus vermenigvuldigen we met C (15,4)." "en C (15,4)" = (15! Lees verder »

Er zijn verschillende soorten gemiddelden, maar gewoonlijk wordt aangenomen dat dit het rekenkundig gemiddelde is. De mediaan, ook losjes beschouwd als een 'gemiddelde', wordt op een andere manier berekend. Laten we deze lijst met nummers beschouwen die, voor het gemak. worden in numerieke volgorde weergegeven: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Om het rekenkundig gemiddelde te krijgen, telt u de getallen bij elkaar op om de som te krijgen. Tel de cijfers om de telling te krijgen. Deel de som door de telling om het rekenkundig gemiddelde te krijgen. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> de som. Er zijn 8 cijfers, Lees verder »

Kijk hieronder :) Om het gemiddelde van een reeks getallen te vinden, voegt u eerst alle getallen in de set toe en deelt u vervolgens het totale aantal getallen. Zeg bijvoorbeeld dat je set bestaat uit het volgende: 32,40,29,45,33,33,38,41 Je zou ze optellen: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Nu jij zou het totaal 290 nemen en delen door het totale aantal getallen, in ons geval hebben we in totaal 8 nummers. 290/8 = 36.25 Ons gemiddelde is 36.25 Lees verder »

"Continu" heeft geen hiaten. "Discreet" heeft verschillende waarden, gescheiden door "geen waarde" -regio's. Continu kan iets van hoogte zijn, dat in een populatie "continu" kan variëren, zonder specifieke beperkingen. "Discreet" kunnen keuzes of uitkomsten van een test zijn - het is "is" of "is niet" - er zijn geen gradaties of "continuïteit" tussen de keuzes. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Lees verder »

Beschrijvende statistiek omvat een beschrijving van gegeven voorbeeldgegevens, zonder oordeel te vellen over de populatie. Bijvoorbeeld: steekproefgemiddelde kan worden berekend op basis van steekproef en het is een beschrijvende statistiek. Inferentiële statistieken leiden een conclusie over populatie af op basis van steekproef. Bijvoorbeeld, leidend dat de meerderheid van de mensen één kandidaat ondersteunt (op basis van een gegeven steekproef). Relatie: Omdat we geen toegang hebben tot de volledige populatie, gebruiken we beschrijvende statistieken om inferentiële conclusies te trekken. Lees verder »

De modus zal ook met hetzelfde nummer toenemen. Laat er een dataset zijn: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Laat m een modus van deze set zijn. Als u een nummer n toevoegt aan elke waarde, zal het aantal getallen niet veranderen, alleen de getallen veranderen, dus als een getal m de meeste voorkomens had (m is de modus), zal na het toevoegen van een getal m + n de meeste hebben voorkomens (het zal op dezelfde posities in de reeks voorkomen als m in de eerste). Lees verder »

Detail in uitleg bijvoorbeeld: coin flipping in het algemeen zou de mogelijkheid van staart en hoofd 50% moeten zijn maar eigenlijk zou het 30% head & 70% tail of 40% head & 60% tail of ...... maar hoe meer keer dat je het experiment doet => het monster is groter (meestal hoger dan 30) door CLT (centrale limietstelling), uiteindelijk zal het convergeren naar 50% 50% Lees verder »

Als u te veel verschillende waarden heeft. Voorbeeld: stel dat u de lengte van 2000 volwassen mannen meet. En je meet tot op de dichtstbijzijnde millimeter. Je hebt 2000 waarden, de meeste verschillen. Als u nu een indruk wilt geven van de hoogteverdeling in uw populatie, moet u deze metingen groeperen in klassen, zeg 50 mm klassen (onder 1,50 m, 1,50 - <1,55 m, 1,55 - <, 160 m, etc.) Er zijn je klassengrenzen. Iedereen van 1.500 tot 1.549 zit in een klas, iedereen van 1.550 tot 1.599 zit in de volgende klas, enz. Nu heb je misschien grote klasnummers, waarmee je grafieken kunt maken zoals histogrammen, etc. Lees verder »

Wanneer u: 1) niet elk detail van uw model kent; 2) het is het niet waard om alle details te modelleren; 3) het systeem dat u gebruikt is willekeurig van aard. Allereerst moeten we definiëren wat "willekeurige effecten" zijn. Willekeurige effecten zijn alles, intern of extern, die het gedrag van uw systeem beïnvloeden, bijvoorbeeld black-outs in een stadsnet. Mensen zien ze anders, bijvoorbeeld mensen van ecologie noemen ze graag catastrofes, het geval van black-out, of demografisch, in het geval van de stad zou het een toename van het energieverbruik zijn die de spanning van het elektriciteitsnet zou v Lees verder »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [som is 8] = 5/36" "Aangezien er 5 mogelijke combinaties zijn om te gooien met 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) en (6,2). " "a) Dit is gelijk aan de kans dat we 7 keer achter elkaar een" "som hebben die anders is dan 8, en deze zijn" (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"] = 0.351 Lees verder »

4.1051 * 10 ^ -7% voor 2 rode, 1 gele zonder vervanging; 3.7037 x 10 ^ -7% voor voor 2 rode kaarten, 1 gele voor vervanging. Stel eerst een vergelijking in voor uw woordprobleem: 10 rode schijven + 10 groene schijven + 10 gele schijven = 30 schijven in totaal 1) Teken 2 rode schijven en 1 gele schijf achter elkaar zonder ze te vervangen. We maken breuken, waarbij de teller de schijf is die je aan het tekenen bent en de noemer is het aantal schijven dat nog in de tas zit. 1 is een rode schijf en 30 is het aantal resterende schijven. Als u discs eruit haalt (en niet vervangt!) Neemt het aantal schijven in de tas af. Het aant Lees verder »

31 Eerst een paar definities: Mediaan is de middelste waarde van een groep getallen. Gemiddeld is de som van een groep getallen gedeeld door het aantal getallen. Bij het doorwerken wordt duidelijk dat het doel van deze oefening is om de verschillende medianen te vergroten. Dus hoe doen we dat? Het doel is om de sets met getallen zo te rangschikken dat we de middelste waarden van elke reeks zo hoog mogelijk houden. De hoogst mogelijke mediaan is bijvoorbeeld 41, waarbij de getallen 42, 43, 44 en 45 hoger zijn dan die en een groep van vier getallen kleiner is dan deze. Onze eerste set bestaat dan uit (met die getallen boven Lees verder »

48 keer Aantal keren dat wordt verwacht dat ze de bal raakt = P maal "Totaal aantal keer slaan" = 3/5 keer 80 = 3 / cancel5 keer cancel80 ^ 16 = 3 keer 16 = 48 keer Lees verder »

"Zie uitleg" "We nemen een tijdsperiode met lengte" t ", bestaande uit n delen" Delta t = t / n ". Stel dat de kans op een succesvol evenement" "uit één stuk" p "is, dan is de totale aantal gebeurtenissen in de n "" tijdstukken wordt binomiaal verdeeld volgens "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "met" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(combinaties)" "Nu laten we" n-> oo ", dus" p-> 0 , "maar" n * p = lambda "Dus we vervangen" p = lambda / n "in" p_x Lees verder »

"Zie uitleg" "y is standaard normaal (met gemiddelde 0 en standaardafwijking 1)" "Dus we gebruiken dit feit." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "We zoeken nu de z-waarden op in een tabel voor z-waarden voor" "z = 2 en z = -1. We krijgen" 0.9772 "en" 0.1587. => P = 0.9772 - 0.1587 = 0.8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Hier hebben we var = 1 en mean = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "EN" B]) / (P [B]) P [B] = 0.8413 Lees verder »

M + -ts Waarbij t de t-score is die hoort bij het benodigde betrouwbaarheidsinterval. [Als uw steekproef groter is dan 30, worden de limieten gegeven door mu = bar x + - (z xx SE)] Bereken het steekproefgemiddelde (m) en de steekproefpopulatie (s) met behulp van de standaardformules. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) som (x_n-m) ^ 2 Als u uitgaat van een normaal verdeelde populatie van iid (onafhankelijke identiek verdeelde variabelen met eindige variantie) met voldoende aantal voor de centrale limietstelling toe te passen (zeg N> 35), dan zal dit gemiddelde worden verdeeld als een t-verdeling met df = N-1. Het bet Lees verder »

De mediaan. Een extreme score zal de waarde scheeftrekken naar de ene of de andere kant. Er zijn drie hoofdmaten van centrale tendens: gemiddelde, mediaan en modus. De mediaan is de waarde in het midden van een gegevensdistributie wanneer die gegevens zijn georganiseerd van de laagste tot de hoogste waarde. Het is de verhouding tussen het gemiddelde en de mediaan die het meest wordt gebruikt om scheve gegevens in de gegevens te identificeren. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Lees verder »

De mediaan wordt minder beïnvloed door uitschieters dan het gemiddelde. De mediaan wordt minder beïnvloed door uitschieters dan het gemiddelde. Laten we deze eerste dataset zonder uitbijters als voorbeeld nemen: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Het gemiddelde is 25.43 en de mediaan is 26. Het gemiddelde en de mediaan zijn relatief vergelijkbaar. In deze tweede dataset met een uitbijter, is er meer een verschil: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 Het gemiddelde is 22.71 en de mediaan is 26. De mediaan wordt helemaal niet beïnvloed door de uitbijter in dit voorbeeld . Zie deze gerelateerde socratische vragen voor meer inform Lees verder »

"Je hebt het goed!" "Ik kan bevestigen dat uw aanpak volkomen correct is." "Situatie 1: Schakelaar 3 open (kans 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Situatie 2: Schakelaar 3 gesloten (waarschijnlijkheid 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 "Dus de algemene waarschijnlijkheid voor het circuit dat de stroom kan "" passeren is: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Lees verder »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: de odds voor k gebeurtenissen in een tijdspanne t is" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Hier hebben we geen verdere specificatie van de tijdspanne, dus we "" nemen t = 1, "lambda = 2. => P [" k gebeurtenissen "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 events "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "is het fractieoppervlak van de" "kleinere cirkel in vergelijking met de grotere." "De kans dat een in de grotere cirkel (BC) v Lees verder »

Categorische gegevens hebben waarden die niet op een voor de hand liggende, dwingende manier kunnen worden besteld. Geslacht is een voorbeeld. Man is niet minder of meer dan Vrouw. Oogkleur is de andere in je lijst. Letterreeksen zijn klassegegevens: er is een dwingende volgorde in: u moet ze van hoog naar laag (of van laag naar hoog) bestellen. De andere voorbeelden die u noemt, zijn min of meer doorlopende gegevens: er zijn veel mogelijke waarden, die u in klassen kunt groeperen, maar u hebt een bepaalde keuze over de klassenbreedte. Lees verder »

14.7 "rollen" P ["alle nummers geworpen"] = 1 - P ["1,2,3,4,5 of 6 niet gegooid"] P ["A of B of C of D of E of F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A en B] - P [A en C] .... + P [A en B en C] + ... "Hier is dit" 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) "Het negatieve hiervan is onze waarschijnlijkheid." som n * a ^ (n-1) = som (d Lees verder »

Omdat bij het beschrijven van een reeks gegevens ons belangrijkste belang meestal de centrale waarde van de distributie is. In beschrijvende statistieken leggen we de kenmerken van een reeks gegevens uit de hand - we maken geen conclusies over de grotere populatie waaruit de gegevens afkomstig zijn (dat zijn inferentiële statistieken). Daarbij is onze belangrijkste vraag meestal 'waar is het centrum van de distributie'. Om die vraag te beantwoorden, gebruiken we gewoonlijk het gemiddelde, de mediaan of de modus, afhankelijk van het type gegevens. Deze drie centrale tendensmetingen geven het centrale punt aan w Lees verder »

"Zie uitleg" "Sinds" "variantie =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "wat hier staat:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" er is geen verschil. "" Dit betekent dat alle waarden van X gelijk zijn aan het gemiddelde E (X) = 1. "" Dus X is altijd 1. "" Vandaar "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Lees verder »

"Antwoord D)" "Het is het enige logische antwoord, de andere zijn onmogelijk." "Dit is het ruïneprobleem van de gokker." "Een gokker begint met k dollar." "Hij speelt totdat hij G-dollar bereikt of terugvalt naar 0." p = "kans dat hij 1 dollar wint in één spel." q = 1 - p = "kans dat hij 1 dollar in één spel verliest." "Bel" r_k "de waarschijnlijkheid (kans) dat hij geruïneerd wordt." "Dan hebben we" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "met" 1 <= k <= G-1 "W Lees verder »

Z = 2.33 Je moet dit opzoeken uit een z-score tabel (bijv. http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) of een numerieke implementatie van de inverse normaal gebruiken verdeling cumulatieve dichtheidsfunctie (bijv. normen in Excel). Aangezien u het 98% -percentageinterval wenst dat u 1% aan elke kant van + -z wenst, zoekt u 99% (0,99) op voor z om dit te verkrijgen. De waarde die het dichtst bij 0.99 ligt op de tafel geeft z = 2.32 op de tafel (2.33 in Excel), dit is je z-score. Lees verder »

Een R-kwadraat geeft aan hoe goed de geobserveerde gegevens passen bij de verwachte gegevens, maar geeft alleen informatie over de correlatie. Een R-kwadratische waarde geeft aan hoe goed uw geobserveerde gegevens of de gegevens die u hebt verzameld, in een verwachte trend passen. Deze waarde vertelt je de kracht van de relatie, maar net als bij alle statistische tests is er niets dat je de oorzaak achter de relatie of de kracht vertelt. In het onderstaande voorbeeld kunnen we zien dat de grafiek links geen relatie heeft, zoals aangegeven door een lage R-kwadraatwaarde. De grafiek aan de rechterkant heeft een zeer sterke r Lees verder »

Omdat het verschil niet is gedefinieerd. In Ordinal-gegevens kunnen gegevenswaarden worden besteld, d.w.z. we kunnen bepalen of A <B of niet. Bijvoorbeeld: optie "zeer tevreden" is groter dan "licht tevreden" in een enquête. Maar we kunnen het numerieke verschil tussen deze twee opties niet vinden. Standaardafwijking wordt gedefinieerd als het gemiddelde verschil in waarden van gemiddelde, en dat kan niet worden berekend voor een ordinale gegevens. Lees verder »

Er worden monsters gebruikt wanneer het niet praktisch zou zijn om gegevens over een gehele populatie te verzamelen. Mits een steekproef onbevooroordeeld is (bijvoorbeeld het verzamelen van gegevens van sommige mensen die uit de wasruimte van de dames komen, zou geen onbevooroordeelde steekproef van de bevolking van een land zijn), zal een redelijk grote steekproef normaliter de kenmerken van de gehele bevolking weerspiegelen. Statistici gebruiken monsters om verklaringen of voorspellingen te doen over de algemene kenmerken van een populatie. Lees verder »

Omdat er een verschil is in het soort gegevens dat u presenteert. In een staafdiagram vergelijk je categorische of kwalitatieve gegevens. Denk aan dingen als oogkleur. Er zit geen volgorde in, zoals groen niet 'groter' is dan bruin. In feite zou je ze in willekeurige volgorde kunnen regelen. In een histogram zijn de waarden kwantitatief, wat betekent dat ze kunnen worden verdeeld in geordende groepen. Denk aan lengte of gewicht, waar u uw gegevens in klassen plaatst, zoals 'onder 1.50m', '1,50-1.60m' enzovoort. Deze klassen zijn verbonden, omdat de ene klas begint waar de andere eindigt. Lees verder »

Zie hieronder mijn gedachten: De algemene vorm voor een binomiale waarschijnlijkheid is: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) De vraag is Waarom hebben we die eerste termijn nodig, de combinatieterm? Laten we een voorbeeld geven en dan zal het duidelijk worden. Laten we eens naar de binomiale kans kijken om een munt 3 keer om te draaien. Laten we stellen dat koppen p zijn en geen hoofden krijgen ~ p (beide = 1/2). Wanneer we het sommatieproces doorlopen, zullen de 4 termen van de sommatie gelijk zijn aan 1 (in wezen vinden we alle mogelijke uitkomsten en dus is de waarschijnlijkheid van alle uitkomst sameng Lees verder »

83% Eerst schrijven we P (70 <X <110) Dan moeten we dit corrigeren door grenzen te nemen, hiervoor nemen we de dichtstbijzijnde .5 zonder er langs te gaan, dus: P (69.5 <= Y <= 109.5) Omzetten naar een Z-score, gebruiken we: 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% Lees verder »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "We hebben een binomiale verdeling met n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "met" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (combinaties) "" 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 Lees verder »

Een maat voor centrale neiging is één waarde die de totale bevolking kan vertegenwoordigen en die zich gedraagt als de centrale zwaartekracht waarnaar alle andere waarden bewegen. Standaarddeviatie - zoals de naam doet vermoeden is een maat voor de afwijking. Afwijking betekent verandering of afstand. Maar verandering wordt altijd gevolgd door het woord 'van'. Vandaar dat standaarddeviatie een maat voor verandering is of de afstand tot een maat voor centrale tendentie, wat normaal het gemiddelde is. Vandaar dat standaardafwijking verschilt van een maat voor centrale tendens. Lees verder »

Kijk hieronder :) Het gemiddelde is geen goede maat voor de centrale tendens, omdat het rekening houdt met elk gegevenspunt. Als u uitbijters hebt zoals in een scheve verdeling, dan beïnvloeden die uitschieters de gemiddelde één uitbijter die het gemiddelde omlaag of omhoog kan slepen. Dit is de reden waarom het gemiddelde geen goede maat is voor centrale tendens. In plaats daarvan wordt de mediaan gebruikt als een maat voor centrale neiging. Lees verder »

Omdat de variantie wordt berekend in termen van de afwijkingen van het gemiddelde, die onder een vertaling hetzelfde blijven. De variantie is gedefinieerd als de verwachtingswaarde E [(x-mu) ^ 2], waarbij mu de gemiddelde waarde is. Wanneer de dataset wordt vertaald, worden alle datapunten met dezelfde hoeveelheid verschoven x_i -> x_i + a Het gemiddelde verschuift ook met dezelfde hoeveelheid mu -> mu + a zodat de afwijkingen van het gemiddelde hetzelfde blijven: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Lees verder »

SSReg le SST Merk op dat R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) waarbij SST = SSReg + SSE en we weten dat de som van vierkanten altijd ge 0 is. Dus SSE ge 0 impliceert SSReg + SSE ge SSReg impliceert SST ge SSReg impliceert (SSReg) / (SST) le 1 impliceert R ^ 2 le 1 Lees verder »

Maximaal 3 mensen in de rij zouden zijn. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Dus P (X <= 3) = 0,9 Dus vraag zou het is echter gemakkelijker om de compliment-regel te gebruiken, omdat je een waarde hebt waar je niet in bent geïnteresseerd, dus je kunt het minus aftrekken van de totale waarschijnlijkheid. als: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Dus P (X <= 3) = 0.9 Lees verder »

Dit is een OF ... OF-situatie. Je kunt de kansen TOEVOEGEN. De voorwaarden zijn exclusief, dat wil zeggen: je kunt geen 3 EN 4 mensen op een rij hebben. Er zijn OF 3 personen OF 4 personen in de rij. Dus voeg toe: P (3 of 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Controleer je antwoord (als je nog tijd hebt tijdens je test), door de tegenovergestelde waarschijnlijkheid te berekenen: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 En dit en uw antwoord optellen tot 1.0, zoals ze zouden moeten zijn. Lees verder »

Het verwachte aantal kan in dit geval worden beschouwd als een gewogen gemiddelde. Het is het beste om de som van de waarschijnlijkheid van een gegeven getal met dat aantal te berekenen. Dus in dit geval: 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 Lees verder »

Ik geloof dat je bedoelt: 'je draait drie keer een munt' of 'je draait drie munten'. X wordt een 'willekeurige variabele' genoemd, want voordat we de munten omdraaien, weten we niet hoeveel hoofden we zullen krijgen. Maar we kunnen wel iets zeggen over alle mogelijke waarden voor X. Aangezien elke keer dat een munt wordt gespeeld onafhankelijk is van andere salto's, is de mogelijke waarde van de willekeurige variabele X {0, 1, 2, 3}, dat wil zeggen dat je 0 hoofden kunt krijgen of 1 hoofd of 2 hoofden of 3 hoofden. Probeer een andere waarbij je denkt aan vier worpen van een dobbelsteen. Laat wil Lees verder »

44% kans om een appel te selecteren In de bijkeuken bevinden zich: 4 appels en 5 bananen, samen goed voor een totaal van 9 vruchten. Dit kan worden uitgedrukt als 4 + 5 = 9. U wilt weten hoe waarschijnlijk het is om een appel te kiezen. Er zijn 4 appels uit de 9 fruittotalen. Dit kan worden uitgedrukt als: 4/9 4/9 = 0,444444444444 Er is een kans van 44% dat hij een appel zal plukken. Lees verder »

0,5 of 1/2 ALS we een eerlijke munt hebben, zijn er twee mogelijkheden: kop of munt Beide hebben een gelijke kans. Dus je deelt de gunstige kansen ("succes") S door het totale aantal kansen T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Nog een voorbeeld: Wat is de kans om minder dan drie te rollen met een normale dobbelsteen? S ("succes") = (1 of 2) = 2 mogelijkheden T (totaal) = 6 mogelijkheden, allemaal even waarschijnlijk Kans S / T = 2/6 = 1/3 Extra: bijna geen echte munt is helemaal eerlijk. Afhankelijk van de gezichten van de kop en staart, kan het zwaartepunt een klein beetje aan de kop- of staartzijde zijn. Dit wo Lees verder »

~ 1.9% kans dat je de schoppenaas trekt Er zijn 52 kaarten in een stapel en een schoppenaas in de stapel. Dit kan worden uitgedrukt als 1/52. Verdelen om het percentage te vinden. 1/52 = 0,01923076923 Er is een kans van 1,9% dat je een Schoppenaas trekt. Je hoeft 1/52 eigenlijk niet te delen om je procentwaarschijnlijkheid te kennen ..... Zie dat 1/52 geschreven kan worden als 2/104, wat .. ongeveer .. is 2/100 wat 2% is. Maar vergeet niet dat Ik doe het alleen omdat 104 in de buurt van 100 is, hoe groter het getal zal zijn van 100 naarmate het antwoord groter is dan het echte Lees verder »

Het hangt er van af. Het zou meerdere aannames vereisen waarvan het onwaarschijnlijk is dat dit waar is om dit antwoord uit de gegeven gegevens te extrapoleren om de echte kans te hebben om een schot te maken. Men kan het succes van een enkele proef schatten op basis van de proportie van eerdere proeven die geslaagd is als en alleen als de proeven onafhankelijk en identiek verdeeld zijn. Dit is de aanname gemaakt in de binomiale (tel) verdeling evenals de geometrische (wacht) verdeling. Het is echter onwaarschijnlijk dat schieten op vrije worpen onafhankelijk of identiek verdeeld is. Na verloop van tijd kan men verbeteren Lees verder »

K = 3 P ["1 server is op"] = 0.98 => P ["minstens één server buiten K-servers is op"] = 1 - P ["0 servers van K-servers zijn op"] = 0.99999 = > P ["0 servers van K servers zijn op"] = 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 => "We moeten minstens 3 servers innemen, dus K = 3." Lees verder »

0.6 P ["hij neemt bus"] = 0.8 P ["hij is op tijd | hij neemt de bus"] = 0.75 P ["hij is op tijd"] = 4/6 = 2/3 P ["hij neemt bus | hij is NIET op tijd "] =? P ["hij neemt bus | hij is NIET op tijd"] * P ["hij is NIET op tijd"] = P ["hij neemt bus EN hij is NIET op tijd"] = P ["hij is NIET op tijd | hij neemt bus "] * P [" hij neemt bus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" hij neemt bus | hij is NIET op tijd "] = 0.2 / (P [ "hij is NIET op tijd"]) = 0.2 / (1-2 / 3) = 0.2 / (1/3) = 0.6 Lees verder »

Zie hieronder. De mediaan is de middelste waarde in een geordende set gegevens. Lees verder »

0.3828 ~~ 38.3% P ["k op 10 patiënten is opgelucht"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "met" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(combinaties)" "(binomiale verdeling)" "Dus voor k = 8, 9 of 10 hebben we:" P ["tenminste 8 op 10 patiënten zijn opgelucht "] = (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 % Lees verder »

Dit staat bekend als een samengestelde kans probleem Er zijn vier azen in een stapel van 52 kaarten, dus de kans om een aas te tekenen is 4/52 = 1/13 Dan zijn er 13 schoppen in een stapel, dus de kans om een aas te tekenen schoppen is 13/52 of 1/4 Maar omdat een van die azen ook een schop is, moeten we die aftrekken, dus we tellen het niet twee keer mee. Dus 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Lees verder »

Er is een formule voor de binomiale dichtheidsfunctie. Laat n het aantal proeven zijn. Laat k het aantal successen tijdens het proces zijn. Laat p de kans op succes zijn bij elke test. Dan is de kans om bij exact K-proeven te slagen (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) In dit geval is n = 10, k = 8, en p = 0.2, zodat p (8) = (10!) / (8! 2!) (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 p (8) = 45 (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 Lees verder »

0.200 De kans dat vier van de tien mensen die bloedgroep hebben is 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. De kans dat de andere zes die bloedgroep niet hebben is (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. We vermenigvuldigen deze kansen samen, maar omdat deze uitkomsten in elke combinatie kunnen voorkomen (bijvoorbeeld persoon 1, 2, 3 en 4 hebben de bloedgroep, of misschien 1, 2, 3, 5, etc.), vermenigvuldigen we met kleur (wit) I_10C_4. De waarschijnlijkheid is dus (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * kleur (wit) I_10C_4 ~~ 0.200. --- Dit is een andere manier om dit te doen: aangezien het hebben van dit specifieke bloedtype een Bernoulli-onderzoek is (er zi Lees verder »

S ^ 2 = som ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Waarbij: s ^ 2 = variantiesom = som van alle waarden in de steekproef n = steekproefgrootte barx = gemiddelde x_i = steekproefobservatie voor elke term Stap 1 - Zoek het gemiddelde van uw voorwaarden. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Stap 2 - Trek het steekproefgemiddelde van elke term af (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 Opmerking: de som van deze antwoorden moeten 0 zijn Stap 3 - Vier elk van de resultaten. (Squaring maakt negatieve getallen positief.) -3.6 ^ 2 = 12.96 -0.6 ^ 2 = 0.36 0.4 ^ 2 = 0.16 1.4 ^ 2 = Lees verder »

De waarschijnlijkheid is frac {5} {6} Laat A de gebeurtenis zijn van het selecteren van een nummer deelbaar door 6 en B de gebeurtenis van het selecteren van een getal dat niet deelbaar is door 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (niet A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} In het algemeen, als u n stukjes papier hebt genummerd van 1 tot en met N (waarbij N een groot positief geheel getal is, zeg 100) de kans om een nummer te selecteren dat deelbaar is door 6 is ~ 1/6 en als N exact deelbaar is door 6, dan is de kans exact 1/6 dwz P (A) = frac {1} {6} iff N equiv 0 mod 6 als N niet exact deelbaar is door 6, bereken Lees verder »

P (alpha) = 5/12, P (beta) = 11/18 De mogelijke bedragen zijn: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Daarom is het totale aantal mogelijke bedragen is 11. Het aantal manieren om tot een bepaald totaal te komen, verschilt echter. Bijv. Om een totaal van 2 te bereiken is alleen mogelijk op 1 manier - 1 en 1, maar een totaal van 6 kan op 5 manieren worden bereikt - 1 en 5, 5 en 1, 2 en 4, 4 en 2, 3 en 3. Alles in kaart brengen de mogelijke manieren om een bepaalde som te bereiken levert het volgende op. Totaal -> Geen van de manieren 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 Lees verder »

163 manieren. Er is 1 manier om op 0 mensen te stemmen. Er zijn 8 manieren om op 1 persoon te stemmen. Er zijn (8 * 7) / 2 manieren om op 2 personen te stemmen. Er zijn (8 * 7 * 6) / (2 * 3) manieren om op 3 personen te stemmen. Er zijn (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) manieren om op 4 personen te stemmen. Dit komt allemaal omdat je mensen kunt kiezen, maar er zijn manieren waarop je de mensen kunt bestellen. Er zijn bijvoorbeeld 2 * 3 manieren om dezelfde 3 personen te bestellen. Als we alles optellen, krijgen we 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Lees verder »

Populatievariantie = 59.1 (waarschijnlijk wat u wilt als dit een inleidende klasse is) Voorbeeldvariantie = 68.9 Bereken de gemiddelde frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 Zoek het gemiddelde van de gekwadrateerde verschillen. Om dit te doen: Vier het verschil tussen elk gegevenspunt en het gemiddelde. Voeg al deze gekwadrateerde verschillen toe. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Als u de populatievariantie vindt, deel dan door het aantal datapunten. Als u de steekproefvariantie vindt, deel deze dan door het aantal gegevenspunten - 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} = 59.061 (Bev Lees verder »

Elke batterij met een levensduur van minder dan 35 uur moet worden vervangen. Dit is een vereenvoudigde toepassing van statistische principes. De belangrijkste dingen om op te merken zijn de standaarddeviatie en het percentage. Het percentage (1%) vertelt ons dat we alleen dat deel van de populatie willen dat minder waarschijnlijk is dan 3sigma, of 3 standaarddeviaties minder dan het gemiddelde (dit is eigenlijk 99,7%). Dus, met een standaardafwijking van 6 uur, is het verschil met het gemiddelde voor de gewenste onderlimiet voor de levensduur: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 uur Dat betekent dat elke batterij met minder dan 32 g Lees verder »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Merk op dat een waarschijnlijkheid niet negatief kan zijn, daarom denk ik dat" "we moeten aannemen dat x van 0 tot 10 gaat." "Eerst en vooral moeten we c bepalen zodat de som van alle" "kansen 1 is:" 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 "a) varianti Lees verder »

Gemiddelde is 19 en de variantie is 5.29 * 9 = 47.61 Intuïtief antwoord: aangezien alle tekens worden vermenigvuldigd met 3 en toegevoegd met 7, moet het gemiddelde 4 * 3 + 7 = 19 zijn. De standaardafwijking is een maat voor het gemiddelde kwadratische verschil ten opzichte van het gemiddelde en verandert niet wanneer u hetzelfde bedrag aan elk teken toevoegt, het verandert alleen wanneer alle tekens met 3 vermenigvuldigd worden. Dus, sigma = 2.3 * 3 = 6.9 Variantie = sigma ^ 2 = 6.9 ^ 2 = 47.61 Laten n is het aantal getallen waarbij {n | n in mathbb {Z_ +}} in dit geval n = 5 Laat mu de mean text {var} zijn de varian Lees verder »

Een box- en whiskerplot moet u de mediaanwaarde van uw gegevensset, de maximum- en minimumwaarden, het bereik waarin 50% van de waarden vallen en de waarden van eventuele uitbijters vertellen. Meer technisch gezien kun je een box- en whisker-plot beschouwen als kwartielen. De bovenste whisker is de maximale waarde, de onderste whisker de minimumwaarde (ervan uitgaande dat geen van beide waarden uitbijters zijn (zie hieronder)). Informatie over waarschijnlijkheden wordt verkregen uit de posities van kwartielen. De bovenkant van de doos is Q1, het eerste kwartiel. 25% van de waarden ligt onder K1. Ergens in de doos bevindt z Lees verder »

1/2 P ["kleur is harten"] = 1/4 P ["kaart is rood"] = 1/2 P ["kleur is harten | kaart is rood"] = (P ["kleur is harten EN kaart is rood "]) / (P [" kaart is rood "]) = (P [" kaart is rood | pak is harten "] * P [" kleur is harten "]) / (P [" kaart is rood "]) = (1 * P ["kleur is harten"]) / (P ["kaart is rood"]) = (1/4) / (1/2) = 2/4 = 1/2 Lees verder »

0.3947 = 39,47% = P ["1e is melk EN 2e is gewoon"] + P ["1e is gewoon EN 2e is melk"] = (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% "Uitleg : "" Als we er voor het eerst een uitkiezen, zitten er 20 chocolaatjes in de doos. " "Als we er daarna een kiezen, zitten er 19 chocolaatjes in de doos." "We gebruiken de formule" P [A en B] = P [A] * P [B | A] "omdat beide trekkingen niet onafhankelijk zijn." "Dus neem bijvoorbeeld A = '1e is melk' en B = '2e is chocolade'&qu Lees verder »

Verwijzing Uitleg Section De markt is concurrerend. Andere dingen blijven ongewijzigd. a) Een stijging van het inkomen van consumenten. Om te beginnen bepalen de vraag naar en het aanbod van huizen de evenwichtsprijs en het aantal huizen.DD is de vraagcurve. SS is de aanbodcurve. Ze worden gelijk op punt E_1. E_1 is het evenwichtspunt. M_1 aantal huizen wordt geleverd en geëist tegen P_1 prijs. Na een toename van het inkomen van de consument, wordt de vraagcurve naar rechts verschoven. De nieuwe vraagcurve is D_1 D_1. Het snijdt de aanbodcurve SS op punt E_2 De nieuwe evenwichtsprijs is P_2. Dit is hoger dan de oorspr Lees verder »