Estatisticas

Contínua Geralmente, dados discretos são respostas de números inteiros. Como quantas árvores ou mesas ou pessoas. Também coisas como tamanhos de sapatos são discretas. Mas peso, altura e tempo são exemplos de dados contínuos. Um método de decidir se você toma duas vezes como 9 segundos e 10 segundos, você pode ter um tempo entre esses dois? Sim O tempo recorde mundial de Usain Bolt é de 9,58 segundos Se você tomar 9 mesas e 10 mesas, você pode ter um número de mesas entre elas? Não 9 mesas 9 é de 9 mesas e uma quebrada! Consulte Mais informação »

1/435 = 0.0023 "Suponho que você queira dizer que existem 22 cartas mostradas, de modo que" "existem apenas 52-22 = 30 cartas desconhecidas." "Existem 4 naipes e cada carta tem uma classificação, presumo que" "isto é o que você quer dizer com número, pois nem todas as cartas têm um" "número, algumas são cartas de rosto." "Então duas cartas são escolhidas e alguém deve adivinhar o naipe e" "classificá-las. As chances para isso são" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0,0023 = 0,23% "Expl Consulte Mais informação »

"Os possíveis resultados de jogar o dado de 4 lados são:" "1, 2, 3 ou 4. Então a média é (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5." "A variância é igual a E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2,5²" "= 30/4 - 2,5² = 7,5 - 6,25 = 1,25" " Os possíveis resultados de jogar o dado de 8 lados são: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ou 8. Portanto, a média é 4,5 ". "A variância é igual a (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4,5² = 5,25." "A média da soma do Consulte Mais informação »

A = 1.7 O diagrama abaixo mostra a distribuição uniforme para o intervalo dado o retângulo tem área = 1 assim (6-1) k = 1 => k = 1/5 queremos P (X <= a) = 0.14 isto é indicado como a área cinza sombreada no diagrama: (a-1) k = 0,14 (a-1) xx1 / 5 = 0,14 a-1 = 0,14xx5 = 0,7: .a = 1,7 Consulte Mais informação »

K = 3/4 P (x> 1) = 1/2 E (X) = 1 V (X) = 1/5 Para encontrar k, usamos int_0 ^ 2f (x) dx = int_0 ^ 2k (2x-x ^ 2) dx = 1:. k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k (4-8 / 3) = 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 Para calcular P (x> 1 ), usamos P (X> 1) = 1-P (0 <x <1) = 1-int_0 ^ 1 (3/4) (2x-x ^ 2) = 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4 (1-1 / 3) = 1-1 / 2 = 1/2 Para calcular E (X) E (X) = int_0 ^ 2xf (x ) dx = int_0 ^ 2 (3/4) (2x ^ 2-x ^ 3) dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4 (16 / 3- 16/4) = 3/4 * 16/12 = 1 Para calcular V (X) V (X) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = E (X ^ 2) -1 E (X ^ 2) = int_0 ^ 2x ^ 2f (x) Consulte Mais informação »

1 - 0,2 sqrt (10) = 0.367544 "Nome" P [R] = "Probabilidade de que uma varinha R fique azul eventualmente" P [Y] = "Prova que uma varinha Y fique azul eventualmente." P ["RY"] = "Prova que uma varinha de R & Y se transforma em evento azul." P ["RR"] = "Probabilidade de que duas varinhas R vire evento azul." P ["YY"] = "Probabilidade de que duas varinhas Y vire evento azul." "Então temos" P ["RY"] = P [R] * P [S] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["AA"] = (P [Y]) ^ 2 "Então temos duas eq Consulte Mais informação »

Para calcular uma média de um conjunto de dados, some todos os dados e divida pelo número de itens de dados. Deixe a idade do sétimo ensinamento ser x. Com isso, a média das idades dos professores é calculada por: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Então podemos multiplicar por 7 para obter: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Subtraímos todas as outras idades para obter: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Consulte Mais informação »

Não eventos independentes. Para dois eventos, dois serão considerados 'independentes': P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1 / 16P (A) = 2 / 5P (B) = 2 / 15P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, os eventos não são independentes. Consulte Mais informação »

Média = 7,4 Desvio Padrão ~ ~ 1,715 Variância = 2,94 A média é a soma de todos os pontos de dados divididos pelo número de pontos de dados. Neste caso, temos (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7,4 A variância é "a média das distâncias quadradas da média". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html O que isso significa é que você subtrai todos os pontos de dados da média, ajusta as respostas, adiciona-as todas e divide-as pelo número de pontos de dados. Nesta pergunt Consulte Mais informação »

17160/6497400 Existem 52 cartas no total, e 13 delas são espadas. A probabilidade de empatar a primeira espada é: 13/52 A probabilidade de empatar uma segunda espada é: 12/51 Isto porque, quando escolhemos a espada, restam apenas 12 espadas e, consequentemente, apenas 51 cartas no total. probabilidade de empatar uma terceira pá: probabilidade 11/50 de empatar uma quarta pá: 10/49 Precisamos multiplicar todos estes juntos, para obter a probabilidade de empatar uma pá depois da outra: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Assim, a probabilidade de desenhar quatro espadas simultaneament Consulte Mais informação »

Y = -1,226666 + 0,1016666 * X bar X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,5 + 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8) / 9 = 0,4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "com" x_i = X_i - bar X ", e" y_i = Y_i - bar Y => chapéu beta_2 = (4 * 0,4 + 3 * 0,3 + 2 * 0,2 + 0,2 + 0,1 + 2 * 0,2 + 3 * 0,3 + 4 * 0,4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1,6 + 0,9 + 0,4 + 0,2 + 0,1 + 0,4 + 0,9 + 1,6) / 60 = 6,1 / 60 = 0,10166666 => hat beta_1 = bar Y - hat beta_2 * bar X = 0,4 - (6,1 / 60) * 16 = -1,226666 "Ent& Consulte Mais informação »

30.2 A média é calculada tomando a soma dos valores e dividindo pela contagem. Por exemplo, para as 6 mulheres, com a média sendo 31, podemos ver que as idades somavam 186: 186/6 = 31 E podemos fazer o mesmo para os homens: 116/4 = 29 E agora podemos combinar o soma e contagem dos homens e mulheres para encontrar a média para o escritório: (186 + 116) /10 = 302/10 = 30,2 Consulte Mais informação »

Quando existem alguns valores extremos no seu conjunto de dados. Exemplo: você tem um conjunto de dados de 1.000 casos com valores não muito distantes. Sua média é de 100, assim como sua mediana. Agora você substitui apenas um caso por um caso que tenha valor 100000 (apenas para ser extremo). A média aumentará dramaticamente (para quase 200), enquanto a mediana não será afetada. Cálculo: 1000 casos, média = 100, soma dos valores = 100000 Perde um 100, adicionar 100000, soma dos valores = 199900, média = 199,9 A mediana (= caso 500 + 501) / 2 permanece a mesma. Consulte Mais informação »

O comprimento da haste de 6h é = 265.2-230 = 35.2 O comprimento médio de 6 varetas é = 44.2 cm O comprimento médio de 5 varetas é = 46 cm O comprimento total de 6 varetas é = 44.2xx 6 = 265.2 cm O comprimento total de 5 varetas é = 46xx5 = 230 cm O comprimento da 6h vareta é = [Comprimento total de 6 varetas] - [Comprimento total de 5 varetas] O comprimento da 6h vareta é = 265.2-230 = 35.2 Consulte Mais informação »

X = 5 3,4,5,8, x média = modo = mediana sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 pois exigimos que houvesse um modo: .x> 0 porque x = 0 = > barx = 4, "mediana" = 4 "mas não há modo" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 temos 3,4,5,5,8 mediana = 5 modo = 5:. x = 5 Consulte Mais informação »

A média dos seis números é "" 270/6 = 45 Existem 3 conjuntos diferentes de números envolvidos aqui. Um conjunto de seis, um conjunto de dois e o conjunto de todos os oito. Cada conjunto tem sua própria média. "média" = "Total" / "número de números" "" OU M = T / N Note que se você souber a média e quantos números existem, você pode encontrar o total. T = M xxN Você pode adicionar números, você pode adicionar totais, mas você não pode adicionar meios juntos. Assim, para todos os oito n& Consulte Mais informação »

8 A média de um conjunto de números é a soma dos números sobre a contagem do conjunto (o número de valores). Temos um conjunto de quatro números e a média é 5. Podemos ver que a soma dos valores é 20: 20/4 = 5 Temos outro conjunto de três números cuja média é 12. Podemos escrever isso como: 36 / 3 = 12 Para encontrar a média dos sete números juntos, podemos somar os valores e dividir por 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Consulte Mais informação »

Resistente neste caso significa que pode suportar valores extremos. Exemplo: imagine um grupo de 101 pessoas que têm uma média (= média) de US $ 1.000 no banco. Acontece também que o intermediário (depois de ordenar o saldo bancário) também tem $ 1000 no banco. Esta mediana significa que 50 (%) têm menos e 50 têm mais. Agora, um deles ganha um prêmio de loteria de US $ 100 mil e decide colocá-lo no banco. A média subirá imediatamente de US $ 1.000 para quase US $ 2.000, pois é calculado dividindo o total por 101. A mediana ("meio da linha") n&# Consulte Mais informação »

259459200 Se eu estiver lendo isso corretamente, então, se o examinador puder atribuir marcas apenas em múltiplos de 2. Isso significaria que há apenas 15 escolhas dentre as 30 marcas. 30/2 = 15 Então temos 15 opções distribuídas nas 8 perguntas. Usando a fórmula para permutações: (n!) / ((N - r)!) Onde n é o número de objetos (neste caso, as marcas em grupos de 2). E r é quantos são tomados de cada vez (Neste caso as 8 questões) Então nós temos: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Consulte Mais informação »

1/7 Existem apenas 7 combinações possíveis: (deixe T = cauda, H = cabeça) TTTT HHHH THHH TTHH HTTT HHHT Os resultados são assim desde quando você faz isso, na verdade, são as únicas combinações possíveis. Você não se importará com o pedido, apenas o número de aparência de cabeça ou cauda. Consulte Mais informação »

Eles são dependentes. O evento "dormiu até tarde" influencia a probabilidade do outro evento "atrasar para a escola". Um exemplo de eventos independentes é jogar uma moeda repetidamente. Como a moeda não tem memória, as probabilidades no segundo (ou posterior) lançamento ainda são 50/50 - desde que seja uma moeda justa! Extra: Você pode pensar nisso: Você conhece um amigo, com quem você não fala há anos. Tudo o que você sabe é que ele tem dois filhos. Quando você o conhece, ele tem seu filho com ele. Quais são as chances de Consulte Mais informação »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Este problema em particular é uma permutação. Lembre-se, a diferença entre permutações e combinações é que, com permutações, a ordem é importante. Dado que a pergunta pergunta quantas maneiras os alunos podem se alinhar para o recesso (ou seja, quantas ordens diferentes), isso é uma permutação. Imagine, por enquanto, que estivéssemos preenchendo apenas duas posições, a posição 1 e a posição 2. Para diferenciar nossos alunos, porque a ordem é importante, vamos atribuir a c Consulte Mais informação »

Em 84 maneiras este grupo pode ser escolhido. O número de seleções de objetos "r" dos objetos "n" indicados é denotado por nC_r e é dado por nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 Em 84 maneiras, este grupo pode ser escolhido. [Ans] Consulte Mais informação »

Veja abaixo uma ideia de como abordar essa resposta: Acredito que a resposta à questão da metodologia em fazer este problema é que Combinações com itens idênticos dentro da população (como ter 4n cartões com n número de tipos A, B, C e D) fica fora da capacidade da fórmula combinada de calcular. Em vez disso, de acordo com o Dr. Math, no mathforum.org, você acaba precisando de algumas técnicas: distribuir objetos em células distintas e o princípio da inclusão-exclusão. Eu li este post (http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html) q Consulte Mais informação »

A frase foi atribuída na autobiografia de Mark Twain a Benjamin Disraeli, um primeiro-ministro britânico em 1800. Twain também foi responsável pelo uso generalizado da frase, embora possa ter sido usado muito antes por Sir Charles Dilke e outros. Em essência, a frase expressa sarcasticamente a dúvida da evidência estatística, comparando-a com a mentira, sugerindo que ela é frequentemente alterada de forma enganosa ou usada fora do contexto. Para os fins desta frase, 'estatísticas' é usado para significar 'dados'. Consulte Mais informação »

"Você poderia triplicar as amostras que você tem" "Se você copiar as amostras que você tem duas vezes, para que você" "tenha três vezes mais amostras, isso deve funcionar." "Então você deve repetir os valores de DV, claro, também três vezes." Consulte Mais informação »

50% dos dados estão dentro da caixa A caixa em uma caixa e lote de whiskers é formada usando os valores Q1 e Q3 como pontos finais. Isso significa que Q1-> Q2 e Q2-> Q3 estão incluídos. Como cada faixa de dados Q contém 25% dos dados em um gráfico de caixa e bigode, a caixa contém 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Consulte Mais informação »

75% Se você trabalha com quartis, você primeiro encomenda seus casos por valor. Você divide seus casos em quatro grupos iguais. O valor do caso na fronteira entre o primeiro quart eo segundo é chamado o primeiro quartil ou Q1 Entre o segundo e terceiro é Q2 = mediano E entre o terceiro e quarto é Q3 Então no ponto Q3 você passou de três quartos do seus valores. Isso é 75%. Extra: com grandes percentis de conjuntos de dados também são usados (os casos são divididos em 100 grupos). Se um valor for considerado no 75º percentil, isso significa que 75% dos c Consulte Mais informação »

N = 3 p (n) = "Acertar pela 1ª vez na n-ésima tentativa" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Limite da inequação" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" é a solução de uma equação quadrática em "p": "" disco: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "ou" 4/25 "" Então "p (n)" é negativo entre esses dois valores. " p (n) = 3/25 = 0,8 ^ (n-1) * 0,2 => 3/5 = 0,8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0,8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0,8) = 3,289 .... p Consulte Mais informação »

22 A média é medida tomando a soma dos valores e dividindo pela contagem de valores: "mean" = "sum" / "count" Katie já fez quatro exames e deve ter seu quinto, então temos 76, 74, 90, 88 e x. Ela quer que sua média geral seja pelo menos 70. Queremos saber que a pontuação mínima x precisa ser para alcançar pelo menos 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 E agora resolvemos para x: 328 + x = 350 x = 22 Consulte Mais informação »

122 Média = Soma dos testes dividida pelo número total de testes Seja x = o quinto resultado do teste Média = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Resolva multiplicando primeiro os dois lados da equação por 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Resolva para x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Consulte Mais informação »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "variância = 25" => "desvio padrão" = sqrt (25) = 5 "Vamos de N (10, 5) para distribuição normal normalizada:" I) z = (7,5 - 10) / 5 = -0,5 => P = 0,3085 "(tabela para valores z)" II) z = (13,5 - 10) / 5 = 0,7 => P = 0,7580 "(tabela para z- valores) "=> P (" entre 8 e 13 ") = 0,7580 - 0,3085 = 0,4495" 7,5 e 13,5 em vez de 8 e 13 devido a uma correção de continuidade "para os valores discretos." Consulte Mais informação »

Para cada um dos 20 links, existem 7 opções, cada vez que a escolha é independente das escolhas anteriores, para que possamos levar o produto. Número total de escolhas = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Mas como a cadeia pode ser invertida, precisamos contar seqüências distintas. Primeiro, contamos o número de sequências simétricas: isto é, os últimos 10 links tomam a imagem espelhada dos primeiros 10 links. Número de seqüências simétricas = número de maneiras, então selecione primeiro 10 elos = 7 ^ (10) Exceto por essas seqüências Consulte Mais informação »

N = 13 "Nomeie o número de bolinhas na bolsa", n. "Então temos" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disco:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "ou" 13 "Como n é um inteiro, temos que tomar a segunda solução (13):" => n = 13 Consulte Mais informação »

0,0,12,19,19 é uma possibilidade Temos 5 jogos de basquete onde Tyler marcou em média 10 pontos e mediana de 12 pontos. A mediana é o valor médio e, portanto, sabemos que os pontos que ele marcou têm dois valores abaixo de 12 e dois valores acima. A média é calculada somando os valores e dividindo pela contagem. Para ter uma média de 10 pontos em 5 jogos, sabemos: "média" = "soma de pontos marcados" / "número de jogos" => 10 = 50/5 E assim o número de pontos marcados nos 5 jogos é de 50 pontos. Sabemos que 12 foram marcados em um j Consulte Mais informação »

Quando um conjunto de dados tem alguns casos muito extremos. Exemplo: temos um conjunto de dados de 1000 no qual a maioria dos valores gira em torno da marca de 1.000. Vamos dizer que a média e a mediana são ambas as 1000. Agora adicionamos um 'milionário'. A média subirá dramaticamente para quase 2000, enquanto a mediana não mudará realmente, porque será o valor do caso 501 em vez do entre o caso 500 e o caso 501 (casos organizados em ordem de valor) Consulte Mais informação »

P (z <1.96) significaria usar a distribuição normal padrão, e encontrar a área sob a curva à esquerda de 1.96 nossa tabela nos dá a área à esquerda da pontuação z, o que precisamos apenas olhar o valor de na mesa, o que nos dará. P (z <1,96) = 0,975 que você poderia escrever como 97,5% Consulte Mais informação »

Consulte a seção Explicação As etapas envolvidas no cálculo dos valores z são as seguintes: Calcule a média das séries. Calcule o desvio padrão da série. Finalmente, calcule os valores z para cada valor de x usando a fórmula z = sum (x-barx) / sigma De acordo com o cálculo, o valor de z de 209 é maior que 2 Consulte a tabela abaixo - Distribuição Normal Parte 2 Consulte Mais informação »

Uma medida resistente é aquela que não é influenciada por outliers.Por exemplo, se temos uma lista ordenada de números: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 A média é: 11 A mediana é 5 A média neste caso é maior do que a maioria dos números da lista porque é influenciado tão fortemente por 50, neste caso um forte outlier. A mediana permaneceria 5, mesmo se o último número na lista ordenada fosse muito maior, já que simplesmente fornece o número do meio em uma lista ordenada de números. Consulte Mais informação »

Veja abaixo Para uma distribuição Binomial com n tentativas e a probabilidade de sucesso p X ~ B (n, p) 1) existem apenas dois resultados 1) há um número de n tentativas repetidas 2) os testes são independentes 3) a probabilidade de sucesso, p, é o mesmo para todas as tentativas Consulte Mais informação »

Um enredo box-and-whisker é um tipo de gráfico que possui estatísticas de um resumo de cinco números. Aqui está um exemplo: O resumo de cinco números consiste em: Mínimo: valor mais baixo / observação quartil inferior ou Q1: "mediana" da metade inferior dos dados; encontra-se em 25% dos dados Mediana: valor médio / observação Maior quartil ou Q3: "mediana" da metade superior dos dados; está em 75% dos dados Máximo: maior valor / observação O intervalo interquartílico (IQR) é a faixa do quartil inferior (Q1) e quart Consulte Mais informação »

Quando você agrupa valores em classes, precisa configurar os limites. Exemplo Diga que você mede as alturas de 10.000 adultos. Estas alturas são medidas com precisão ao mm (0,001 m). Para trabalhar com esses valores e fazer estatísticas sobre eles, ou fazer histogramas, essa divisão fina não funcionará. Então você agrupa seus valores em classes. Digamos que no nosso caso usamos intervalos de 50 mm (0,05 m). Então nós teremos uma classe de 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m etc. Na verdade, a classe 1.50-1.55 m terá todos de 1.495 (que serão arredondados) Consulte Mais informação »

O principal benefício de usar uma amostra do que um censo é a eficiência. Suponha que alguém queira saber qual é a opinião média do Congresso entre indivíduos de 18 a 24 anos (ou seja, eles querem saber qual é o índice de aprovação do Congresso entre esse grupo demográfico). Em 2010, havia mais de 30 milhões de pessoas nessa faixa etária localizadas nos Estados Unidos, segundo o censo norte-americano. Ir a cada um desses 30 milhões de pessoas e pedir sua opinião, enquanto isso certamente levaria a resultados muito precisos (supondo que nin Consulte Mais informação »

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Em um cenário BInomial, há dois resultados possíveis por evento. As condições importantes para usar uma configuração binomial em primeiro lugar são: Existem apenas duas possibilidades, que chamaremos de Boa ou Reprovada. A probabilidade da razão entre Boa e Falha não muda durante as tentativas. Em outras palavras: o resultado de uma tentativa não influencia o próximo Exemplo: Você joga dados (um de cada vez) e quer saber quais são as chances de rolar pelo menos 1 em 6 tentativas. Este é um exemplo típico de binômio: Existem apenas duas pos Consulte Mais informação »

Características importantes de um "gráfico de pizza" Antes de criar um "gráfico de pizza", precisamos ter algumas coisas importantes. precisamos ter: TOP 5 ELEMENTOS IMPORTANTES Dois ou mais dados. Escolha cores perfeitas para ver facilmente nossos dados. Coloque um título na frente do nosso gráfico. Coloque uma legenda em seu gráfico (esquerda ou direita) Adicione uma frase que descreva o gráfico, na parte inferior de nosso gráfico. (curta) Veja a foto também: Consulte Mais informação »

O R-quadrado não deve ser usado para validação do modelo. Este é um valor que você observa quando validou seu modelo. Um modelo linear é validado se os dados são homogêneos, seguem uma distribuição normal, as variáveis explicativas são independentes e se você sabe exatamente o valor de suas variáveis explicativas (erro estreito em X) O R-quadrado pode ser usado para comparar dois modelos que você já validou. Aquele com o maior valor é o que melhor se ajusta aos dados. No entanto, podem existir índices melhores, como o AIC (crité Consulte Mais informação »

Média Aritmética ~~ 424,4 Desvio Padrão ~~ 642,44 Dado de Entrada: {115, 89, 230, -12, 1700} Média Aritmética = (1 / n) * Sigma (x_i), onde, Sigma x_i se refere à Soma de todos os elementos no conjunto de dados de entrada. n é o número total de elementos. Desvio Padrão sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - bar x) ^ 2) Sigma (x_i - bar x) ^ 2 refere-se à média das diferenças ao quadrado da média Faça uma tabela de valores como mostrado: Média Aritmética ~ ~ 424,4 Desvio Padrão ~~ 642.44 Espero que ajude. Consulte Mais informação »

A média é 3,5 e o Desvio Padrão é 1,83 A soma dos termos é 35, portanto a média de {2,3,3,5,1,5,4,4,2,6} é 35/10 = 3,5, uma vez que a média simples de os termos. Para o Desvio Padrão, deve-se encontrar a média dos quadrados, os desvios dos termos da média e depois a raiz quadrada. Os desvios são {-3,5, -0,5, -0,5, 1,5, -2,5, 1,5, 0,5, 0,5, -1,5, 2,5} e a soma de seus quadrados é (12,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 10 ou 33,50 / 10, ou seja, 3,35. Assim, o desvio padrão é de 3,35 sq, ou seja, 1,83 Consulte Mais informação »

Média = 5,25 cor (branco) ("XXX") Mediana = 4,5 cor (branco) ("XXX") Modo = 4 População: Variação = 3,44 cores (branco) ("XXX") Desvio padrão = 1,85 Amostra: cor (branco ) ("X") Variância = 43.93color (branco) ("XXX") Desvio Padrão = 1,98 Média é a média aritmética dos valores dos dados Mediana é o valor médio quando os valores dos dados foram classificados (ou a média dos 2 valores médios se houver um número par de valores de dados). Modo é o valor (s) de dados que ocorre com a maior Consulte Mais informação »

Em qualquer distribuição normal, o modo e a mediana são os mesmos que a média, seja lá o que for. Em uma distribuição normal padronizada, a média mu é convertida em 0 (e o desvio padrão sigma é definido como 1). Então, modo e mediana são também 0 Consulte Mais informação »

A média (média) e mediana (ponto médio). Alguns adicionarão o modo. Por exemplo, com o conjunto de valores: 68,4, 65,7, 63,9, 79,5, 52,5 A média é a média aritmética: (68,4 + 65,7 + 63,9 + 79,5 + 52,5) / 5 = 66 A mediana é o valor equidistante (numericamente) de o intervalo extremos. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13,5 + 52,5 = 66 NOTA: Neste conjunto de dados, é o mesmo valor que a Média, mas normalmente não é o caso. O modo é o (s) valor (es) mais comum (ais) em um conjunto. Não há nenhum neste conjunto (sem duplicatas). É comumente inclu Consulte Mais informação »

As propriedades de uma curva de densidade seriam: Sempre positivo e int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Assim, a função de densidade F (oo) = 1, a menos que restrita de outra forma. se a é o limite superior para x então. F (a) = 1 onde f (x> = a) = 0 Consulte Mais informação »

A média (média) e os desvios padrão podem ser obtidos diretamente de uma calculadora no modo stat. Isto produz barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Estritamente falando, uma vez que todos os pontos de dados no espaço amostral são inteiros, devemos expressar a média também como um inteiro para o número correto de algarismos significativos, ou seja, barx = 220. Os 2 desvios padrão, dependendo se você quer que o desvio padrão da amostra ou população seja, também arredondado para o valor inteiro mais próximo, s_x = 291 e sigma_x = 280 O intervalo &# Consulte Mais informação »

Sim, este exemplo se encaixa "correlação vs causalidade". Embora os dados do proprietário sejam uma prova notável de correlação, o proprietário não pode concluir a causalidade porque esse não é um experimento aleatório. Em vez disso, o que provavelmente aconteceu aqui é que aqueles que queriam ter um animal de estimação e eram capazes de fazê-lo, foram as pessoas que acabaram com um animal de estimação. O desejo de ter um animal de estimação justifica a felicidade deles depois, e a capacidade de pagar o animal de estima Consulte Mais informação »

Se os dados fornecidos forem toda a população, então: color (white) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Se os dados fornecidos forem uma amostra da população, cor (branco) ("XXX") sigma_ "sample" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34 Para encontrar a variância (sigma_ "pop" ^ 2) e desvio padrão (sigma_ "pop") de uma população Encontre a soma dos valores da população Divida pelo número de valores na população para obter a média Para cada valor populacional, Consulte Mais informação »

Variância = 3,050,000 (3sf) Sigma = 1750 (3sf) primeiro encontrar a média: média = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 encontrar desvios para cada número - isso é feito subtraindo a média: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4, em seguida, esquadrinhar cada desvio: (-466.6) ^ 2 = 217,715.56 6532,4 ^ 2 = 42.672.249,76 a variância é a média desses valores: variância = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3.050.000 (3s.f.) O desvio padrão é a raiz quadrada da variância: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Consulte Mais informação »

A variância da população é: sigma ^ 2 ~ = 476.7 e o desvio padrão da população é a raiz quadrada deste valor: sigma ~ = 21.83 Primeiro, vamos supor que esta é toda a população de valores. Portanto, estamos procurando a variância da população. Se esses números fossem um conjunto de amostras de uma população maior, estaríamos procurando a variância da amostra que difere da variância da população por um fator de n // (n-1) A fórmula para a variância da população é sigma ^ 2 = 1 / N soma_ (i = Consulte Mais informação »

Assumindo que estamos lidando com toda a população e não apenas com uma amostra: Variância sigma ^ 2 = 44.383,45 Desvio Padrão sigma = 210.6738 A maioria das calculadoras ou planilhas científicas lhe permitirá determinar esses valores diretamente. Se você precisar fazer isso de uma maneira mais metódica: Determine a soma dos valores de dados fornecidos. Calcule a média dividindo a soma pelo número de entradas de dados. Para cada valor de dados, calcule seu desvio da média subtraindo o valor de dados da média. Para cada desvio de valor de dados da média, Consulte Mais informação »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> variância sigma = 28.56-> 1 desvio padrão A variância é uma espécie de medida média da variação dos dados sobre a linha de melhor ajuste. É derivado de: sigma ^ 2 = (soma (x-barx)) / n Onde soma significa somar tudo barx é o valor médio (às vezes eles usam mu) n é a contagem de dados usados sigma ^ 2 é a variância (às vezes eles usam s) sigma é um desvio padrão Esta equação, com um pouco de manipulação, termina como: sigma ^ 2 = (soma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" para varia&# Consulte Mais informação »

Variância (população): sigma_ "pop" ^ 2 = 12,57 Desvio padrão (população): sigma_ "pop" = 3,55 A soma dos valores dos dados é 42 A média (mu) dos valores dos dados é 42/7 = 6 Para cada dos valores de dados, podemos calcular a diferença entre o valor dos dados e a média e, em seguida, quadrar essa diferença. A soma das diferenças quadradas divididas pelo número de valores de dados fornece a variância da população (sigma_ "pop" ^ 2). A raiz quadrada da variância da população dá o desvio padr& Consulte Mais informação »

Um teste F assume que os dados são normalmente distribuídos e que as amostras são independentes umas das outras. Um teste F assume que os dados são normalmente distribuídos e que as amostras são independentes umas das outras. Dados que diferem da distribuição normal podem ser devidos a alguns motivos. Os dados podem estar distorcidos ou o tamanho da amostra pode ser muito pequeno para atingir uma distribuição normal. Independentemente do motivo, os testes F assumem uma distribuição normal e resultarão em resultados imprecisos se os dados diferirem significati Consulte Mais informação »

Como não há equação matemática que possa calcular a área sob a curva normal entre dois pontos, não existe uma fórmula para encontrar a probabilidade na tabela z para resolver manualmente. Esta é a razão pela qual as tabelas z são fornecidas, geralmente com precisão de 4 casas decimais. Mas existem fórmulas para calcular essas probabilidades com uma precisão muito alta usando softwares como excel, R e equipamentos como a calculadora TI. No excel, estão à esquerda de z é dado por: NORM.DIST (z, 0,1, true) Na calculadora TI, podemos usar norm Consulte Mais informação »

As distribuições do Qui Quadrado podem ser usadas para descrever grandezas estatísticas que são uma função de uma soma de quadrados. A distribuição Qui-Quadrada é a distribuição de um valor que é a soma dos quadrados de k variáveis aleatórias normalmente distribuídas. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 O PDF da distribuição Qui-Quadrada é dado por: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gama (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Onde k é o número de graus de liberdade, e x é o valor de Q para o qual buscamos a probabilidade. A utilidade Consulte Mais informação »

Um uso de co-variância é estudar a correlação. Quando temos dados de amostra relativos a duas variáveis dependentes, a co-variância torna-se relevante. A co-variância é uma medida do efeito da variação entre as duas variáveis. Quando temos duas variáveis dependentes, digamos X e Y, podemos estudar a variação dentro dos valores de X - isto é sigma_x ^ 2, a variação dentro dos valores de Y é a variância de y sigma_y ^ 2. O estudo da variação simultânea entre X e Y é chamado COV (X, Y) ou sigma_ (xy). Consulte Mais informação »

Revela a forma de relação entre variáveis. Por favor, consulte a minha resposta em O que é uma análise de regressão ?. Revela a forma de relação entre variáveis. Por exemplo, se o relacionamento é fortemente relacionado positivamente, fortemente relacionado negativamente ou não há relacionamento. Por exemplo, a produtividade da chuva e da agricultura deve estar fortemente correlacionada, mas a relação não é conhecida. Se identificarmos o rendimento da safra para denotar a produtividade da agricultura, e considerarmos duas variáveis: rendim Consulte Mais informação »

Quando usamos a linha de regressão para prever um ponto cujo valor x esteja fora do intervalo de valores x dos dados de treinamento, isso é chamado de extrapolação. A fim de (deliberadamente) extrapolar, apenas usamos a linha de regressão para prever valores que estão longe dos dados de treinamento. Observe que a extrapolação não fornece previsões confiáveis porque a linha de regressão pode não ser válida fora do intervalo de dados de treinamento. Consulte Mais informação »

O Z-Score informa a posição de uma observação em relação ao resto de sua distribuição, medida em desvios padrão, quando os dados têm uma distribuição normal. Você geralmente vê a posição como um valor-X, que fornece o valor real da observação. Isso é intuitivo, mas não permite comparar observações de diferentes distribuições. Além disso, você precisa converter seus X-Scores em Z-Scores para poder usar as tabelas Standard Normal Distribution para procurar valores relacionados ao Z-Score. Por exem Consulte Mais informação »

Correlação: duas variáveis tendem a variar juntas. Para uma correlação positiva, se uma variável aumenta, a outra também aumenta nos dados fornecidos. Causação: uma variável provoca as alterações em outra variável. Diferença significativa: a correlação poderia ser apenas uma coincidência. Ou talvez uma terceira variável esteja mudando as duas. Por exemplo: há correlação entre "ir dormir usando sapatos" e "acordar com dor de cabeça". Mas essa relação não é causal, porque a ve Consulte Mais informação »

Ver abaixo. Dado: não p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operadores lógicos: "não p:" não p, ~ p; "e:" ^^; ou: vv Tabelas Lógicas, negação: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Tabelas Lógicas e & ou: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q Consulte Mais informação »

~ = 0.9391 Antes de entrarmos na questão em si, vamos falar sobre o método para resolvê-lo. Digamos, por exemplo, que eu queira dar conta de todos os resultados possíveis ao jogar uma moeda justa três vezes. Eu posso obter HHH, TTT, TTH e HHT. A probabilidade de H é 1/2 e a probabilidade de T também é 1/2. Para HHH e para TTT, isto é 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 cada. Para TTH e HHT, também é 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 cada, mas como há 3 maneiras de obter cada resultado, ele acaba sendo 3xx1 / 8 = 3/8 cada. Quando eu somar esses resultados, recebo 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1 Consulte Mais informação »

Definições rápidas Os dados quantitativos são números: alturas; pesos; velocidades; número de animais de estimação possuídos; anos; Os dados qualitativos não são números. Eles podem incluir alimentos favoritos; religiões; etnias; etc. Dados discretos são números que podem assumir valores específicos e separados. Por exemplo, quando você rola um dado, obtém 1, 2, 3, 4, 5 ou 6. Você não pode obter um valor de 3,75. Dados contínuos são números que podem assumir todos os tipos de valores decimais ou fracionár Consulte Mais informação »

Muitas vezes, o IQR (intervalo interquartílico) é analisado para obter uma visão mais "realista" dos dados, pois eliminaria os valores discrepantes em nossos dados. Assim, se você tivesse um conjunto de dados, como 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Então, se tivéssemos de tomar a média de apenas o nosso IQR, seria mais "realista" para o nosso conjunto de dados, como se tivéssemos tirado a média normal, esse valor de 2956 estragará os dados um pouco. um outlier como tal pode vir de algo tão simples como um erro de digitação, de modo que mostra como pode Consulte Mais informação »

Como o nome do tópico indica que a variância é uma "Medida de Variabilidade", a variação é uma medida da variabilidade. Isso significa que, para um conjunto de dados, você pode dizer: "A variância mais alta, os dados mais diferentes". Exemplos Um conjunto de dados com pequenas diferenças. A = {1,3,3,3,3,4} bar (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Um conjunto de dados com maiores diferenças. B = {2,4,2,4,2,4} bar (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = Consulte Mais informação »

Valor central que é representação de dados inteiros. > Se olharmos para as distribuições de freqüência com as quais nos deparamos na prática, descobriremos que há uma tendência dos valores de variação se agruparem em torno de um valor central; Em outras palavras, a maioria dos valores está em um pequeno intervalo em torno de um valor central. Essa característica é chamada de tendência central de uma distribuição de frequência. O valor central, que é tomado como uma representação de dados inteiros, é chamado Consulte Mais informação »

Nível Nominal - Apenas rotula dados em categorias diferentes, por exemplo, categorizando como: Nível Ordinal Masculino ou Feminino - Os dados podem ser organizados e ordenados, mas a diferença não faz sentido, por exemplo: classificação como primeiro, segundo e terceiro. Nível do intervalo - Os dados podem ser solicitados, bem como as diferenças podem ser tomadas, mas a multiplicação / divisão não é possível. por exemplo: categorizando como anos diferentes como 2011, 2012 etc Nível de Relacionamento - Ordenação, diferença e multiplica Consulte Mais informação »

Ogive é outro nome de uma curva de frequência cumulativa. Em cada ponto da ogiva, obtemos o número de observações menor que a abscissa daquele ponto. Esta resposta é dada levando em consideração menos do que o ogivo. Caso contrário, a curva dará o número de observações maiores que a abscissa. Menos que a distribuição de freqüência cumulativa pode ser obtida adicionando consecutivamente frequências de classes e escrevendo-as contra os limites superiores das classes. Consulte Mais informação »

(32/52) Em um baralho de cartas, metade das cartas são vermelhas (26) e (assumindo que não são brincalhões) temos 4 valetes, 4 damas e 4 reis (12). No entanto, dos cartões de figuras, 2 valetes, 2 rainhas e 2 reis são vermelhos. O que queremos encontrar é "a probabilidade de obter um cartão vermelho ou um cartão com foto". Nossas probabilidades relevantes são o desenho de um cartão vermelho ou um cartão com foto. P (vermelho) = (26/52) P (figura) = (12/52) Para eventos combinados, usamos a fórmula: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Que se tradu Consulte Mais informação »

0,000000015625 P (não gostar de sogra) = 0,95 P (não gostar de sogra) = 1-0,95 = 0,05 P (todos os 6 não estão a gostar da sogra) = P (primeiro não gosta de sogra) * P (segunda) * ... * P (a 6ª não gosta da sogra) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625 Consulte Mais informação »

Ambos os intervalos de previsão e confiança são mais estreitos perto da média, isso pode ser facilmente visto na fórmula da margem de erro correspondente. A seguir, a margem de erro do intervalo de confiança. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} Segue-se a margem de erro para o intervalo de previsão E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} Em ambos, vemos o termo (x_0 - bar {x}) ^ 2, que escala como o quadrado da distância do ponto de previsão a pa Consulte Mais informação »

Aproximadamente 61.5% A probabilidade de que um laptop esteja com defeito é (6/22) A probabilidade de que um laptop não esteja com defeito é (16/22) A probabilidade de que pelo menos um laptop esteja com defeito é fornecida por: P (1 com defeito) + P (2 com defeito) + P (3 defeituoso), pois essa probabilidade é cumulativa. Seja X o número de laptops considerados defeituosos. P (X = 1) = (3 escolha 1) (6/22) ^ 1 vezes (16/22) ^ 2 = 0,43275 P (X = 2) = (3 escolha 2) (6/22) ^ 2 vezes ( 16/22) ^ 1 = 0,16228 P (X = 3) = (3 escolha 3) (6/22) ^ 3 = 0,02028 (soma todas as probabilidades) = 0,61531 apr Consulte Mais informação »

As letras "bi" significam dois. Então, uma distribuição bimodal tem dois modos. Por exemplo, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} é bimodal com 3 e 12 como modos distintos separados. Observe que os modos não precisam ter a mesma frequência. Espero que tenha ajudado Fonte: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Consulte Mais informação »

Um gráfico bimodal ilustra uma distribuição bimodal, que é definida como uma distribuição de probabilidade contínua com dois modos. Geralmente, o gráfico da função de densidade de probabilidade desta distribuição será semelhante a uma distribuição "two-humped"; isto é, em vez do único pico presente em uma distribuição normal ou curva de sino, o gráfico terá dois picos. Distribuições bimodais, embora talvez menos comuns que distribuições normais, ainda ocorrem na natureza. Por exemplo, o lin Consulte Mais informação »

O "bin" em um histograma é a escolha da unidade e o espaçamento no eixo X.Todos os dados em uma distribuição de probabilidade representada visualmente por um histograma são preenchidos nos compartimentos correspondentes. A altura de cada caixa é uma medida da frequência com a qual os dados aparecem dentro do intervalo dessa bandeja na distribuição. A título de exemplo, neste histograma de amostra abaixo, cada barra ascendente a partir do eixo X é um único escaninho. E na lixeira de Altura 75 a Altura 80, existem 10 pontos de dados (neste caso, existem 10 Consulte Mais informação »

Veja a explicação completa apresentada. Quando temos 100 moedas e damos essas moedas a um grupo de pessoas de qualquer maneira, diz-se que estamos distribuindo moedas. De maneira semelhante, quando a probabilidade total (que é 1) é distribuída entre os diferentes valores associados à variável aleatória, estamos distribuindo a probabilidade. Por isso, é chamado de distribuição de probabilidade. Se houver uma regra que determine qual probabilidade deve ser atribuída a qual valor, então essa regra é chamada de função de distribuição de p Consulte Mais informação »

A distribuição do qui-quadrado é uma das distribuições mais utilizadas e é a distribuição da estatística do qui-quadrado. A distribuição qui-quadrado é uma das distribuições mais usadas. É a distribuição da soma dos desvios normais padrão quadrados. A média da distribuição é igual aos graus de liberdade e a variância da distribuição do qui-quadrado é dois multiplicada pelos graus de liberdade. Esta é a distribuição usada ao realizar um teste de qui-quadrado comparando os valores o Consulte Mais informação »

Um teste qui-quadrado para testes de independência, se houver uma relação significativa entre dois ou mais grupos de dados categóricos da mesma população. Um teste qui-quadrado para testes de independência, se houver uma relação significativa entre dois ou mais grupos de dados categóricos da mesma população. A hipótese nula para este teste é que não há relação. É um dos testes mais usados nas estatísticas. Para usar este teste, suas observações devem ser independentes e seus valores esperados devem ser maiores que Consulte Mais informação »

O teste chi ^ 2 é usado para investigar se as distribuições das variáveis categóricas diferem umas das outras. O teste do chi 2 só pode ser usado em números reais, não em porcentagens, proporções ou médias. A estatística chi ^ 2 compara as contagens ou contagens de respostas categóricas entre dois ou mais grupos independentes. Em resumo: O teste chi ^ 2 é usado para investigar se as distribuições de variáveis categóricas diferem umas das outras. Consulte Mais informação »

Veja abaixo: Uma combinação é um agrupamento de objetos distintos sem considerar a ordem na qual o agrupamento é feito. Por exemplo, uma mão de poker é uma combinação - não nos importamos em que ordem recebemos as cartas, apenas que estamos segurando um Royal Flush (ou um par de 3s). A fórmula para encontrar uma combinação é: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Com n = "população", k = " picks "Por exemplo, o número de mãos possíveis de 5 cartas é: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) ( Consulte Mais informação »

Um gráfico padrão de caixa e bigode é uma representação visual de todos os pontos de dados, incluindo os pontos colocados à esquerda ou à direita no conjunto de dados. Esses pontos de dados extremos são denominados 'outliers'. Ao contrário do boxplot padrão, um boxplot modificado não inclui os outliers. Em vez disso, os outliers são representados como pontos além dos "bigodes", para representar com maior precisão a dispersão dos dados. Consulte Mais informação »

F-teste. O teste F é um mecanismo de teste estatístico projetado para testar a igualdade de variâncias da população. Isso é feito comparando a proporção das variâncias. Então, se as variâncias forem iguais, a razão das variâncias será 1. Todos os testes de hipóteses são feitos sob a suposição de que a hipótese nula é verdadeira. Consulte Mais informação »

Usamos uma ANOVA para testar diferenças significativas entre médias. Utilizamos uma ANOVA, ou análise de variância, para testar diferenças significativas entre médias de múltiplos grupos. Por exemplo, se quiséssemos saber se a média GPA de biologia, química, física e cálculos maiores diferiam, poderíamos usar uma ANOVA. Se tivéssemos apenas dois grupos, nossa ANOVA seria o mesmo que um teste-t. Existem três hipóteses básicas de uma ANOVA: Variáveis dependentes em cada grupo são normalmente distribuídas Variáveis popul Consulte Mais informação »

Ver abaixo. Uma variável categórica é uma categoria ou tipo. Por exemplo, a cor do cabelo é um valor categórico ou a cidade natal é uma variável categórica. Espécies, tipo de tratamento e gênero são todas variáveis categóricas. Uma variável numérica é uma variável em que a medida ou o número tem um significado numérico. Por exemplo, a precipitação total medida em polegadas é um valor numérico, a frequência cardíaca é um valor numérico, o número de cheeseburgers consumidos em uma hora Consulte Mais informação »

Uma ANOVA unidirecional é uma ANOVA onde você tem uma variável independente que possui mais de duas condições. Para duas ou mais variáveis independentes, você usaria uma ANOVA de dois fatores. Uma ANOVA unidirecional é uma ANOVA onde você tem uma variável independente que possui mais de duas condições. Isso está em contraste com uma ANOVA de dois fatores em que você tem duas variáveis independentes e cada uma tem várias condições. Por exemplo, você usaria uma ANOVA unidirecional se quisesse determinar os efeitos das marcas de c Consulte Mais informação »

Um conceito de um evento é extremamente importante na Teoria das Probabilidades. Na verdade, é um dos conceitos fundamentais, como um ponto em geometria ou equação em álgebra. Primeiro de tudo, consideramos uma experiência aleatória - qualquer ato físico ou mental que tenha certo número de resultados. Por exemplo, contabilizamos dinheiro em nossa carteira ou prevemos o valor do índice do mercado de ações de amanhã. Em ambos e em muitos outros casos, o experimento aleatório resulta em certos resultados (a quantidade exata de dinheiro, o valor exato do  Consulte Mais informação »

Por favor veja abaixo. Uma variável aleatória é um resultado numérico de um conjunto de valores possíveis de uma experiência aleatória. Por exemplo, selecionamos aleatoriamente um sapato de uma loja de sapatos e buscamos dois valores numéricos de seu tamanho e preço. Uma variável aleatória discreta tem um número finito de valores possíveis ou uma seqüência infinita de números reais contáveis. Por exemplo, tamanho de sapatos, que pode levar apenas um número finito de valores possíveis. Enquanto uma variável aleatória con Consulte Mais informação »

A análise de regressão é um processo estatístico para estimar as relações entre variáveis. A análise de regressão é um processo estatístico para estimar as relações entre variáveis. É um termo genérico para todos os métodos que tentam ajustar um modelo aos dados observados, a fim de quantificar a relação entre dois grupos de variáveis, em que o foco está na relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. O relacionamento, no entanto, pode não ser exato para todos os Consulte Mais informação »

É uma distribuição de frequência na qual todos os números são representados como uma fração ou porcentagem do tamanho total da amostra. Não há mais nada para isso. Você soma todos os números de frequência para obter um total geral = o tamanho da sua amostra. Em seguida, você divide cada número de frequência pelo seu tamanho de amostra para obter uma fração de frequência relativa. Multiplique essa fração por 100 para obter uma porcentagem. Você pode inserir essas porcentagens (ou frações) em uma coluna sep Consulte Mais informação »

Uma tabela de frequência relativa é uma tabela que registra contagens de dados em formato de porcentagem, também conhecida como frequência relativa. É usado quando você está tentando comparar categorias na tabela. Esta é uma tabela de frequência relativa. Observe que os valores das células na tabela estão em porcentagens em vez de frequências reais. Você encontra esses valores colocando as freqüências individuais sobre o total da linha. A vantagem das tabelas de frequência relativa sobre as tabelas de frequência é que, com porcentagen Consulte Mais informação »

A covariância da amostra é uma medida do quanto as variáveis diferem umas das outras dentro de uma amostra. Covariância informa como duas variáveis estão relacionadas entre si em uma escala linear. Diz-lhe quão fortemente correlacionado o seu X é ao seu Y. Por exemplo, se a sua covariância for maior que zero, isto significa que o seu Y aumenta à medida que o seu X aumenta. Uma amostra nas estatísticas é apenas um subconjunto de uma população ou grupo maior. Por exemplo, você pode pegar uma amostra de uma escola primária no país em vez de Consulte Mais informação »