Estatisticas

Uma distribuição unimodal é uma distribuição que possui um modo. Uma distribuição unimodal é uma distribuição que possui um modo. Nós vemos um pico óbvio nos dados. A imagem abaixo mostra uma distribuição unimodal: Em contraste, uma distribuição bimodal é assim: Na primeira imagem, vemos um pico. Na segunda imagem, vemos que existem dois picos. Uma distribuição unimodal pode ser distribuída normalmente, mas não precisa ser. Consulte Mais informação »

Veja a explicação Quando um grande volume de dados numéricos está disponível, nem sempre é possível examinar todos os dados numéricos e chegar a uma conclusão. Portanto, há uma necessidade de reduzir os dados para um ou um punhado de números, para que a comparação seja possível. É para isso que temos medidas de tendência central definidas em Estatística. Uma medida de tendência central nos dá um valor numérico que pode ser usado para comparação. Por isso, tem que ser um número centrado em torno do grande volum Consulte Mais informação »

Em grande parte existem dois tipos de conjuntos de dados - Categórico ou qualitativo - Numérico ou quantitativo Um dado categórico ou dados não numéricos - onde variável tem valor de observações em forma de categorias, além disso pode ter dois tipos - a. Nominal b. Dados ordinais a.Nominal tem categorias nomeadas, por exemplo O estado civil será um dado nominal, pois receberá observações nas seguintes categorias: solteiro, casado, divorciado / separado, viúvo. Os dados ordinais também terão categorias nomeadas, mas as categorias terão clas Consulte Mais informação »

Uma distribuição normal é completamente simétrica, uma distribuição de inclinação não é. Em uma distribuição positivamente distorcida, o "dedo do pé" no lado maior é maior do que no outro lado, fazendo com que a mediana, e especialmente a média, se mova para a direita. Em uma distribuição negativamente distorcida, eles se movem para a esquerda, por causa de um "dedo" mais longo nos valores menores. Enquanto em um modo de distribuição normal não-distorcida, mediana e média são todas no mesmo valo Consulte Mais informação »

Tudo isso significa o mínimo entre a soma da diferença entre o valor y real e o valor y previsto. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Significa apenas o mínimo entre a soma de todos os resuidais min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 todo esse meio é o mínimo entre a soma da diferença entre o valor y real e o valor y previsto. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Dessa forma, minimizando o erro entre o previsto eo erro, você obtém o melhor ajuste para a linha de regressão. Consulte Mais informação »

O teste do qui-quadrado de Pearson pode se referir a um teste de independência ou a um teste de ajuste. Quando nos referimos a um "teste qui-quadrado de Pearson", podemos estar nos referindo a um dos dois testes: o teste qui-quadrado de independência de Pearson ou o teste de ajuste de qui-quadrado de Pearson. Os testes de qualidade de ajuste determinam se a distribuição de um conjunto de dados difere significativamente de uma distribuição teórica. Os dados devem ser desemparelhados. Testes de independência determinam se observações não pareadas de duas vari&# Consulte Mais informação »

A variação populacional é a quantidade numérica que uma população difere uma da outra. A variância de uma população informa a quantidade de dados distribuída. Por exemplo, se sua média for 10, mas você tiver muita variabilidade em seus dados, com medições muito maiores e menores que 10, você terá alta variância. Se a sua população tiver uma média de 10 e você tiver muito pouca variação, com a maioria dos seus dados medidos como 10 ou próximos de 10, então você terá uma variação po Consulte Mais informação »

A análise de regressão é um processo matemático para estimar as relações entre variáveis. A análise de regressão nos permite estimar o valor médio da variável dependente para determinadas variáveis independentes. No processo de avaliação, o primeiro objetivo é descobrir uma função das variáveis independentes denominada função de regressão. A função pode ser linear ou polinomial. Na matemática, existem vários métodos de análise da regra. Consulte Mais informação »

Uma distribuição é distorcida se uma de suas caudas for maior que a outra. Ao olhar para um conjunto de dados, existem essencialmente três possibilidades. O conjunto de dados é aproximadamente simétrico, o que significa que existem aproximadamente tantos termos no lado esquerdo da mediana quanto no lado direito. Esta não é uma distribuição distorcida. O conjunto de dados tem uma inclinação negativa, o que significa que tem uma cauda no lado negativo da mediana. Isso se manifesta com um grande pico para a direita, porque existem muitos termos positivos. Isso é Consulte Mais informação »

Ajusta para viés de variável explicativa. Toda vez que você adicionar uma variável explicativa adicional a uma regressão multivariada, o R-quadrado aumentará levando o estatístico a acreditar que existe uma correlação mais forte com a informação adicionada. Para corrigir essa tendência ascendente, o R-quadrado ajustado é usado. Consulte Mais informação »

Média = Soma de todos os valores / número de valores. A média é tipicamente a melhor medida de tendência central porque leva todos os valores em consideração. Mas é facilmente afetado por qualquer valor extremo / discrepante. Observe que a Média só pode ser definida no nível de intervalo e razão de medição. A mediana é o ponto médio dos dados quando é organizada em ordem. Normalmente, é quando o conjunto de dados tem valores extremos ou está inclinado em alguma direção. Observe que a mediana é definida no níve Consulte Mais informação »

Para encontrar a média, some todos os números e divida o resultado pelo número de pontos de dados. Neste caso, 95 + 67 + 43 + 115 = 320 E porque havia 4 números, divida por 4 para obter a média: 320 ÷ 4 = 80 A média (também comumente chamada de média) de suas contas telefônicas é de $ 80. Consulte Mais informação »

Média = 9,22 Mediana = 9 Modo = 10 Intervalo = 2 média (média) x frequência da marca de contagem 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Frequência total = 4 + 3 + 2 = 9 bar x = (83) / 9 = 9,22 Dado - 10,10,9,9,10,8,9,10 e 8 Organize-os na ordem crescente 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 mediana = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = quinto item = 9 Mode = aquele item que ocorre mais umber de vezes mode = 10 Range = Maior valor - Menor Intervalo de valores = (10-8) Range = 2 Consulte Mais informação »

P (0 <Z <0,94) = 0,3264 P (0 <Z <0,94) = P (Z <0,94) -P (Z <0) das tabelas, temos P (0 <Z <0,94) = 0,8264-0,5 P ( 0 <Z <0,94) = 0,3264 Consulte Mais informação »

Em uma configuração Binomial, há apenas dois resultados possíveis por tentativa. Dependendo do que você quer, você chama uma das possibilidades de falha e outra Sucesso. Exemplo: Você pode chamar rolando um 6 com um dado Sucesso e um não-6 com um erro. Dependendo das condições do jogo, rolando um 6 pode custar-lhe dinheiro, e você pode querer inverter os termos. Resumindo: Existem apenas dois resultados possíveis por tentativa, e você pode nomear como quiser: Branco-Preto, Cara-Caudas, o que for. Normalmente, o que você usa como P nos cálculos é Consulte Mais informação »

"Isso significa que a probabilidade do evento A quando o evento B acontece" "Pr (A | B) é a probabilidade condicional." "Isso significa a probabilidade de que o evento A aconteça, na condição" "que B acontece." "Um exemplo:" "A = arremessar 3 olhos com um dado" "B = arremessar menos de 4 olhos com um dado" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (agora sabemos apenas 1,2 ou 3 olhos são possíveis) " Consulte Mais informação »

O teste do qui-quadrado da independência nos ajuda a descobrir se dois ou mais atributos estão associados ou não.e.g. se jogar xadrez ajuda a aumentar a matemática da criança ou não. Não é uma medida do grau de relacionamento entre os atributos. só nos diz se dois princípios de classificação estão significativamente relacionados ou não, sem referência a quaisquer suposições relativas à forma de relacionamento.O teste qui-quadrado de homogeneidade é uma extensão do teste qui-quadrado de independência ... testes de homoge Consulte Mais informação »

Uma matriz de covariância é uma forma mais generalizada de uma matriz de correlação simples. Correlação é uma versão em escala de covariância; Observe que os dois parâmetros sempre têm o mesmo sinal (positivo, negativo ou 0). Quando o sinal é positivo, diz-se que as variáveis estão positivamente correlacionadas; quando o sinal é negativo, diz-se que as variáveis estão negativamente correlacionadas; e quando o sinal é 0, as variáveis são ditas não correlacionadas. Note também que a correlação é adi Consulte Mais informação »

Uma variável aleatória discreta tem um número finito de valores possíveis. Uma variável aleatória contínua pode ter qualquer valor (geralmente dentro de um determinado intervalo). Uma variável aleatória discreta é tipicamente um número inteiro, embora possa ser uma fração racional. Como um exemplo de uma variável aleatória discreta: o valor obtido pela rolagem de um dado padrão de 6 lados é uma variável aleatória discreta tendo apenas os valores possíveis: 1, 2, 3, 4, 5 e 6. Como um segundo exemplo de um variável aleat& Consulte Mais informação »

Uma forma de saber discreto ou contínuo é que, no caso de um ponto discreto, terá massa e, em contínuo, um ponto não terá massa. isso é melhor compreendido quando observamos os gráficos. Vamos olhar primeiro para o Discreto. Dê uma olhada no seu pmf como a massa está sentada sobre os pontos? agora olhe para o seu cdf, observe como os valores sobem em etapas, e que a linha não é contínua? isso também mostra como há massa no ponto no pmf Agora, vamos olhar para o caso contínuo observar o seu aviso de pdf como a massa não está sentado em Consulte Mais informação »

Consulte a seção de explicação Variação da população = (soma (x-barx) ^ 2) / N Onde - x é a observação barx é a média da série N é tamanho da população Variância da amostra = (soma (x-barx) ^ 2) / (n-1) Onde - x é a observação barx é a média da série n-1 é graus de liberdade (em que n é o tamanho da amostra.) Consulte Mais informação »

Na verdade, existem três tipos principais de dados. Dados qualitativos ou categóricos não têm ordem lógica e não podem ser convertidos em um valor numérico. A cor dos olhos é um exemplo, porque "marrom" não é maior ou menor que "azul". Dados quantitativos ou numéricos são números e, dessa forma, eles "impõem" uma ordem. Exemplos são idade, altura, peso. Mas observe! Nem todos os dados numéricos são quantitativos. Um exemplo de exceção é o código de segurança em seu cartão de cr Consulte Mais informação »

Depende se a ordem é importante. Exemplo: Digamos que você escolha um comitê de três para representar sua turma de 30 alunos: Para o primeiro membro você tem 30 opções Para o segundo você tem 29 Para o terceiro você tem 28 Para um total de 30 * 29 * 28 = 24360 possíveis permutações Agora, isto está assumindo que a ordem de escolha é relevante: o primeiro será chamado de 'presidente', o segundo será 'secretário' e o terceiro será apenas 'membro'. Se este não for o caso (todos os três são iguais), Consulte Mais informação »

A principal diferença é que os dados contínuos são mensuráveis e os dados discretos podem ter apenas determinados valores. Eles podem ser contáveis. Exemplos de contínuo: ** Altura, peso, renda são mensuráveis e podem ter qualquer valor. Exemplos de discretos: na verdade, existem dois tipos de dados discretos: Contável: Número de filhos. Variável de classe: cor dos olhos Consulte Mais informação »

Veja abaixo: Vamos ver os números 1, 2, 3, 4, 5. A média é a soma dos valores divididos pela contagem: 15/5 = 3 A mediana é o termo do meio quando listado em ordem crescente (ou decrescente! ), que é 3. Então, neste caso, eles são iguais. A média e a mediana reagirão de maneira diferente a diferentes mudanças no conjunto de dados. Por exemplo, se eu mudar de 5 para 15, a média mudará definitivamente (25/5 = 5), mas a mediana permanecerá a mesma em 3. Se o conjunto de dados mudar onde a soma dos valores é 15, mas o termo do meio mudanças, a mediana s Consulte Mais informação »

Graus de liberdade de variação são n mas graus de liberdade de variação da amostra são n-1 Note que "Variância" = 1 / n soma_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Observe também que "Variância da Amostra" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 Consulte Mais informação »

A mediana é 39 A média é: 39 7/12 A média do conjunto de números é a soma de todos os números divididos por sua quantidade. Nesse caso, a média é: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 A mediana de um conjunto de números cada vez mais ordenado é O número "intermediário" de um conjunto com quantidades ímpares de números A média de dois números "médios" para um conjunto com quantidade uniforme de números. O conjunto dado já está ordenado para que possamos calcular a mediana. No conjunto dado há 12 númer Consulte Mais informação »

R-quadrado ajustado aplica-se somente à regressão múltipla À medida que você adiciona mais variáveis independentes a uma regressão múltipla, o valor de R-quadrado aumenta, dando a impressão de que você tem um modelo melhor, o que não é necessariamente o caso. Sem aprofundar, o R-quadrado ajustado levará em conta esse viés de aumento do R-quadrado. Se você examinar qualquer resultado de regressão múltipla, você notará que o R-quadrado ajustado é SEMPRE menor que o R-quadrado porque o viés foi removido. O objetivo do est Consulte Mais informação »

VAR.S> VAR.P VAR.S calcula a variação assumindo que os dados dados são uma amostra. VAR.P calcula a variação assumindo que dados dados são uma população. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Como você está usando os mesmos dados para ambos, o VAR.S fornecerá um valor maior que VAR.P, sempre. Mas você deve usar o VAR.S porque os dados dados são de fato dados de amostra. Edit: Por que as duas fórmulas diferem? Confira a correção de Bessel. Consulte Mais informação »

O mais fácil seria calcular a média da distância entre cada ponto de dados e a média. No entanto, se você calcular isso diretamente, você terminará com zero. Para contornar isso, calculamos o quadrado da distância, obtemos a média e depois a raiz quadrada para recuperar a escala original. Se os dados são x_i, i é de 1 a n, (x_1, x_2, ....., x_n) e a média é bar x, então Std dev = sqrt ((soma (x_i - bar x) ^ 2) / n) Consulte Mais informação »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Esta fórmula pode ser usada em uma série de observações individuais. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Onde - x é a observação barx é Mean da série n é o número de itens ou observações Consulte Mais informação »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) o valor esperado de x no caso discreto é E (x) = soma p (x) x mas isto é com soma p (x) = 1 a distribuição dada aqui não é 1, então assumirei que existe algum outro valor e chame de p (x = y) = .5 e desvio-padrão sigma (x) = sqrt (sum (xE (x) )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1,52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) Consulte Mais informação »

Q_1 = 15 Se você tem uma calculadora TI-84 na mão: Você pode seguir estes passos: Primeiro coloque os números em ordem. Então você pressiona o botão stat. Em seguida, "1: Edit" e vá em frente e digite seus valores em ordem Depois disso, pressione o botão stat novamente e vá para "CALC" e pressione "1: 1-Var Stats", pressione calcular. Em seguida, role para baixo até ver Q_1. Esse valor é sua resposta :) Consulte Mais informação »

Veja abaixo :) Você primeiro determina o valor de Q_1 e Q_3. Depois de ter encontrado esses valores, você subtrai: Q_3-Q_1 Isso é chamado de intervalo interquartil. Agora você multiplica seu resultado por 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "seu resultado" Então você adiciona seu resultado (R) a Q_3 R + Q_3 E subtrai Q_1 - R Você terá dois números este será um intervalo. Qualquer número localizado fora desse intervalo é considerado um outlier. Se você precisar de mais esclarecimentos, por favor, pergunte! Consulte Mais informação »

3/7 de outubro tem 31 dias. Os primeiros 28 dias terão 4 domingos. Agora, os últimos três dias podem ser qualquer um dos sete dias restantes da semana. Se o 29º dia for sexta-feira, sábado ou domingo, haverá 5 domingos no mês, caso contrário, ele permanecerá 4. P (5 Domingos) = P (29º dia é Sexta-feira / Sábado / Domingo) = 3/7 Consulte Mais informação »

Equação para regressão linear de mínimos quadrados: y = mx + b onde m = (soma (x_iy_i) - (soma x_i soma y_i) / n) / (soma x_i ^ 2 - ((soma x_i) ^ 2) / n) e b = (soma y_i - m soma x_i) / n para uma coleção de n pares (x_i, y_i) Isto parece horrível de avaliar (e é, se você estiver fazendo isso manualmente); mas usar um computador (com, por exemplo, uma planilha com colunas: y, x, xy e x ^ 2) não é tão ruim. Consulte Mais informação »

~~ 7.35 Lembre-se que a média geométrica entre dois números aeb é colorida (marrom) (sqrt (ab) Então, a média geométrica entre 3 e 18 é rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) cor (verde) (rArr ~ ~ 7,35 Consulte Mais informação »

3.742 "" arredondado para 3 casas decimais A média geométrica de 2 números pode ser escrita como: 2 / x = x / 7 "" Larr Cruz Multiplicando Dá: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Consulte Mais informação »

"O GM de" 81 e 4 ", por definição, é" sqrt (81xx4) = 18. Consulte Mais informação »

O intervalo é 0,532 Para encontrar o intervalo de um conjunto de números, você encontra a diferença entre o menor valor e o maior valor. Então, primeiro, reorganize os números do menor para o maior. 0,118, 0,167, 0,321, 0,427, 0,541, 0,65 Você pode ver, como mostrado acima, que o menor número é 0,118 e o maior número é 0,65. Como precisamos encontrar a diferença, o próximo passo é subtrair o menor valor do maior valor. 0,65 - 0,118 = 0,532 Então, o intervalo é 0,532 Consulte Mais informação »

A média harmônica é um tipo de média representada pela seguinte fórmula. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). A média harmônica é um tipo específico de média usado no cálculo de médias de unidades ou taxas, como a velocidade da velocidade. É diferente da média aritmética e é sempre menor. A fórmula é: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n representa o número de termos no conjunto de dados. x_1 representa o primeiro valor no conjunto. Por exemplo, considere o seguinte problema. Qual é a média harmôni Consulte Mais informação »

141 Se X = pontuação matemática e Y = pontuação verbal, E (X) = 720 e SD (X) = 100 E (Y) = 640 e SD (Y) = 100 Você não pode adicionar esses desvios padrão para encontrar o padrão desvio para o escore composto; no entanto, podemos adicionar variações. A variação é o quadrado do desvio padrão. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, mas já que queremos o desvio padrão, simplesmente pegue a raiz quadrada desse número. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 Ass Consulte Mais informação »

Digite os dados em duas listas primeiro. Usarei colchetes para indicar um botão na calculadora e ALL CAPS para indicar qual função usar. Seja X e Y suas duas variáveis, correspondendo a uma coleção de pontos. Pressione [STAT] e, em seguida, escolha EDIT ou pressione [ENTER]. Isto irá abrir as listas onde você irá inserir os dados. Digite todos os valores para X na lista 1, um por um. Coloque um valor e pressione [ENTER] para ir para a próxima linha. Agora insira todos os valores de Y na lista 2 da mesma maneira. Agora pressione [STAT] novamente. Use as setas para mover para Consulte Mais informação »

Um histograma é uma maneira rápida de obter informações sobre uma distribuição de amostra sem gráficos ou análises estatísticas detalhadas. Sem precisar de um bom programa gráfico, a plotagem de um histograma pode fornecer uma rápida visualização da distribuição de dados. É importante selecionar o tamanho correto de 'bin' (grupos de dados) para obter a melhor aproximação da curva. Este gráfico mostrará se seus valores de dados estão centralizados (normalmente distribuídos), inclinados para um lado ou para o Consulte Mais informação »

A estatística descritiva é a disciplina de descrever quantitativamente as principais características de uma coleção de informações ou a própria descrição quantitativa. Estatísticas descritivas são muito importantes, porque se simplesmente apresentássemos nossos dados brutos, seria difícil vislumbrar o que os dados mostravam, especialmente se havia muito disso. A estatística descritiva permite-nos, portanto, apresentar os dados de uma forma mais significativa, o que permite uma interpretação mais simples dos dados. Por exemplo, se tivé Consulte Mais informação »

IQR = 16 "organizar o conjunto de dados em ordem crescente" 71color (branco) (x) 72color (branco) (x) cor (magenta) (73) cor (branco) (x) 82color (branco) (x) 85color (vermelho ) (uarr) cor (branco) (x) 86 cores (branco) (x) 86 cores (branco) (x) cor (magenta) (89) cor (branco) (x) 91 cores (branco) (x) 92 "os quartis dividir os dados em 4 grupos "" a mediana "cor (vermelho) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" o quartil inferior "cor (magenta) (Q_1) = cor (magenta) (73)" o quartil superior "cor (magenta) (Q_3) = cor (magenta) (89)" o intervalo interquartílico "(IQR) = Consulte Mais informação »

IQR = 19 (Ou 17, veja nota no final da explicação) O intervalo interquartílico (IQR) é a diferença entre o valor do 3o quartil (Q3) e o valor do 1o quartil (Q1) de um conjunto de valores. Para encontrar isso, precisamos primeiro classificar os dados em ordem crescente: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Agora, determinamos a mediana da lista. A mediana é geralmente conhecida como o número é o "centro" da lista de valores ordenados ascendentes. Para listas com um número ímpar de entradas, isso é fácil, pois existe um único valor para Consulte Mais informação »

31/48 = 64,583333% = 0,6453333 O primeiro passo para resolver este problema é descobrir a quantidade total de crianças para que você possa descobrir quantas crianças foram para a Europa com o total de crianças que você tem. Será algo como 124 / t, onde t representa a quantidade total de crianças. Para descobrir o que é, encontramos 68 + 124, pois isso nos dá a soma de todas as crianças pesquisadas. 68 + 124 = 192 Assim, 192 = t Nossa expressão então se torna 124/192. Agora, para simplificar: (124-4) / (192-4) = 31/48 Como 32 é um número primo, n Consulte Mais informação »

0 intuitivamente 0 variância usando a soma da diferença quadrada é (x-mu) ^ 2. Existem outras escolhas, mas geralmente o resultado final não será negativo. Em geral o menor valor possível é 0 porque se x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 Consulte Mais informação »

Seja mu_ {X} = E [X] = soma_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} seja a média (valor esperado) de uma variável aleatória discreta X que pode assumir valores x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... com probabilidades P (X = x_ {i}) = p_ {i} (essas listas podem ser finitas ou infinitas e a soma pode ser finita ou infinita). A variância é sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} O parágrafo anterior é a definição da variância sigma_ {X} ^ {2}. O seguinte bit de álgebra, usando a linearidade do operador de valor esperado E, mostra u Consulte Mais informação »

A fórmula é a mesma, quer seja uma variável aleatória discreta ou uma variável aleatória contínua. Independentemente do tipo de variável aleatória, a fórmula de variância é sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. No entanto, se a variável aleatória for discreta, usamos o processo de soma. No caso de uma variável aleatória contínua, usamos a integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. A partir disso, obtemos sigma ^ 2 por substituição. Consulte Mais informação »

Média E (X) = 0 e variância "Var" (X) = 6/5. Note que E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 Observe também que "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Consulte Mais informação »

Probabilidade condicional é a probabilidade de um dado evento, assumindo que você conhece o resultado de outro evento. Se dois eventos são independentes, a probabilidade condicional de um evento dado o outro é simplesmente igual à probabilidade geral daquele evento. A probabilidade de A dado B é escrita como P (A | B). Tomemos por exemplo duas variáveis dependentes. Defina A como sendo "O nome de um presidente americano aleatório é George" e B como "O sobrenome de um presidente americano aleatório é Bush". No geral, houve 44 presidentes, dos quais Consulte Mais informação »

Média = 4 113/600 Mediana = 3,98 Modo = 1,20 Média é a média dos números "média" = (3,56 + 4,4 + 6,25 + 1,2 + 8,52 + 1,2) / 6 "média" = 4 113/600 A mediana é a " "número médio" quando você coloca seus números em ordem crescente 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Como há 6 números, o "número do meio" é a média do seu terceiro e quarto números "mediana" = (3,56+ 4.40) /2=3.98 Mode é o número que ocorre mais que neste caso é 1.20 já que ocorre duas vezes Consulte Mais informação »

Média = 14,25, mediana = 15, modo = 15 Média: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14,25 adicionar todos os números e dividir por quantos existem. Mediana: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Alinhe os números na ordem da mais baixa para a mais alta e, em seguida, escolha o valor do meio, neste caso, se houver um número par de valores. no meio. Modo: O valor mais comum é 15, se você verificar com cuidado. Espero que isso seja útil ... Consulte Mais informação »

A média é a média de um conjunto de dados, o modo é o número mais frequente que ocorre em um conjunto de dados e a mediana é o número no meio do conjunto de dados. A média seria calculada adicionando todos os números e dividindo pela quantidade de números que existem no conjunto (6 números). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8,5 rarr Esta é a média Uma vez que todos os números no seu conjunto todos ocorrem uma vez, não há modo. Se o seu conjunto tivesse um extra de 4 ou tivesse três 5's, por exemplo, então ele teria um modo dist Consulte Mais informação »

Média = 30 Mediana = 30 Modo = 30, 31 A média é a "média" - a soma dos valores divididos pela contagem dos valores: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 A mediana é o valor do meio em uma cadeia de valores listados do menor para o maior (ou maior para o menor - eles simplesmente não podem ser embaralhados): 28,30,30,31,31 mediana = 30 O modo é o valor que está listado com mais freqüência. Nesse caso, tanto o 30 quanto o 31 são listados duas vezes, então eles são o modo. Consulte Mais informação »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 Média barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 Média M = (n + 1) / 2º item = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 º item M = 12 Modo [Z] é o que aparece na maior parte do tempo Na distribuição dada 12 ocorre 2 vezes. Z = 12 Consulte Mais informação »

Média: 87,5 Modo: Modo NO Mediano: 88 Média = "soma de todos os números" / "quantos números existem" Existem 6 números e a soma deles é 525 Portanto, a média deles é 525/6 = 87,5 O modo é o número com a frequência mais alta, ou seja, qual número aparece mais na sequência Nesse caso, não há modo NO porque cada número aparece apenas uma vez Mediana é o número do meio quando você coloca os números em ordem crescente 79, 85, 86, 90, 92 , 93 O número do meio está entre 86 e 90. Então o seu n Consulte Mais informação »

Veja abaixo, precisamos colocar o número de ordem sin 0, 1,1, 2,8,3,4,6% números mediana = meio número 0, 1,1, cor (vermelho) (2,8), 3,4,6 2,8 modo = número mais freqüente. Não existe tal número na lista, nenhum modo Faixa = maior-menor número Faixa = 4,6-0 = 4,6 média = soma (x_i / n) barx = (0+ 1,1 + 2,8 + 3 + 4,6) / 5 barx = 11,5 / 5 = 2,3 Consulte Mais informação »

Faixa = 7 Mediana = 6 Modos = 3,6,8 Média = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8, 8,9 Contar o número de valores primeiro: Existem 19 Intervalo: Diferença entre os valores mais altos e mais baixos: cor (azul) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, 6,7,7,8,8,8,8, cor (azul) (9) Faixa = cor (azul) (9-2 = 7) Mediana: Valor exatamente no meio de um conjunto de dados organizados em ordem. Existem 19 valores, então este é fácil de encontrar. Será o (19 + 1) / 2º valor = 10º 19 = 9 + 1 + 9 cor (vermelho) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, cor ( vermelho) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) cor (branco) (wwwwwwwwwwww) uarr Consulte Mais informação »

66, 66, None, 27 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) dos extremos do intervalo. 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). O intervalo é o valor numérico da diferença entre os valores mais baixo e mais alto. 79,5 - 52,5 = 27 Consulte Mais informação »

8,32,7,6,7,6 "a média é definida como" • "média" = ("soma de todas as medidas") / ("o número de medidas") rArr "média" = (7,6 + 7,6 + 6,1 + 6 + 14,3 ) / 5 cor (branco) (rArr "mean" x) = 8.32 • "o modo é a medida mais frequente" rArr "mode" = 7.6larr "apenas um para ocorrer duas vezes" • "a mediana é a medida do meio em um conjunto de ordenadas "cor (branco) (xxx)" medidas "" organizar as medidas em ordem crescente "6, cor (branco) (x) 6.1, cor (branco) (x) cor (magenta) Consulte Mais informação »

Média: 21,14 Mediana: 12 Intervalo: 3 Modo: 12 Média: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 ou 85/7 ou 12,1428 Mediana: cancelar (cor (vermelho) (11)), cancelar (cor (verde) (11)), cancelar (cor (azul) (12)), 12, cancelar (cor (azul) (12)), cancelar (cor (verde) (13)), cancelar (cor ( vermelho) (14)) Faixa: cor (vermelho) (14) -cor (vermelho) (11) = 3 Modo: cor (vermelho) (11), cor (vermelho) (11), cor (azul) (12) , cor (azul) (12), cor (azul) (12), cor (rosa) (13), cor (laranja) (14) cor (branco) (............. .........) cor (azul) (12). Consulte Mais informação »

É 9 - a média entre 8 e 10 'Mediana' é definida como o valor do meio, uma vez que o conjunto de dados é ordenado de acordo com o valor. Então, no seu caso, isso daria 2 8 10 16. Se houver dois valores intermediários, a mediana é definida como a média entre eles. Com conjuntos de dados maiores, isso geralmente não importa muito, pois os valores médios tendem a estar próximos. Por exemplo. as alturas de digamos 1000 homens adultos, ou a renda das pessoas de uma cidade. Em um conjunto de dados tão pequeno quanto o seu, eu hesitaria em dar qualquer medida de c Consulte Mais informação »

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0,4335 "O evento complementar é que o máximo é igual ou" "inferior a 25, de modo que os três bilhetes sejam todos os três entre os" "primeiros 25. As probabilidades para isso são:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0,5665 "Assim, a probabilidade solicitada é:" 1 - 0,5665 = 0,4335 "Explicação adicional:" P (A e B e C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "No primeiro sorteio, as probabilidades de que o primeiro bilhete tenha um número menor" "ou igual a 25 seja (25/30). Assim, P (A) = 25/30." "Ao sacar o segundo t Consulte Mais informação »

Média = 19,133 Mediana = 19 Modo = 19 A Média é a média aritmética, 19,133 A Mediana é "([o número de pontos de dados] + 1) ÷ 2" ou o valor de LUGAR equidistante (numericamente) dos extremos do intervalo em um ordenado conjunto. Este conjunto contém 15 números, organizados em ordem 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Então o lugar do meio é (15 + 1) / 2 = 8ª posição. O número nesse local é 19. O Modo é o (s) valor (es) mais comum (ais) em um conjunto. Neste caso, é 19, com três ocorrências no conjunto Consulte Mais informação »

Este conjunto não tem modo. Veja explicação. Modo (valor modal) de um conjunto de dados é o valor mais frequente no conjunto. Mas um conjunto pode ter mais de um valor modal ou não ter valores modais. Um conjunto não tem valores modais se todos os valores tiverem o mesmo número de ocorrências (como no exemplo dado). Um conjunto também pode ter mais de um valor modal. Exemplo: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6} Neste conjunto modos são 1 e 6 com 3 ocorrências. Consulte Mais informação »

Não há modo. O "modo" é o número mais frequente; o valor que aparece com mais frequência. Mas neste caso, cada valor aparece exatamente uma vez cada, então não há "mais freqüente". Se um dos números tivesse ocorrido até mesmo duas vezes, esse teria sido o modo, mas esse não é o caso. Portanto, não há modo para essa lista de números. Consulte Mais informação »

Ele tem apenas um modo, que é 12 Como 12 é repetido no conjunto de dados e não há outro número repetido no conjunto de dados, o modo desse conjunto de dados é 12. A mediana desse conjunto de dados é 15. Consulte Mais informação »

A média, ou média aritmética. A média é a medida mais comum de tendência central usada em uma ampla variedade de dados. Isso é porque é um dos primeiros cálculos aprendidos na matemática geral que também se aplica à estatística. É usado (e muitas vezes mal utilizado) pela maioria das pessoas, porque é o mais fácil de entender e calcular. Consulte Mais informação »

0.1841 Primeiramente, começamos com um binômio: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), embora p seja extremamente pequeno, n é massivo. Portanto, podemos aproximar isso usando normal. Para X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Então, temos Y ~ N (0.6,0.99994) Nós queremos P (x> = 2), corrigindo para normal usando limites, temos P (Y> = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) Usando uma tabela Z, encontramos que z = 0,90 dá P (Z <= 0,90) = 0,8159 P (Z> = 0,90) = 1-P (Z <= 0,90) = 1-0,8159 = 0,1841 Consulte Mais informação »

O principal uso da regressão linear é ajustar uma linha a dois conjuntos de dados e determinar o quanto eles estão relacionados. Os exemplos são: 2 conjuntos de preços de ações pluviométricas e produção de safra estudam horas e graus Com relação à correlação, o consenso geral é: Valores de correlação de 0,8 ou superiores denotam uma correlação forte Valores de correlação de 0,5 ou superiores até 0,8 denotam uma correlação fraca Correlação valores menores que 0,5 denotam uma correlaç Consulte Mais informação »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 A probabilidade de obter uma cabeça em qualquer flip dado é 1/2. Mesmo com a probabilidade de obter caudas em qualquer flip dado. A única coisa que precisamos saber é o número de maneiras pelas quais podemos ordenar os resultados do Heads and Tails - e isso é ((14), (7)). No geral, temos: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0,0078125) (0,0078125) ~ ~ 0,2095 Consulte Mais informação »

Assumindo um "honesto" de 6 lados morrer a resposta como Syamini diz é "1/6". Se todos os resultados possíveis são igualmente prováveis, a probabilidade de um resultado particular (no seu caso, "obter um 3") é o número de maneiras de obter o resultado específico dividido pelo número total de resultados possíveis. Se você lançar um dado imparcial, haverá 6 resultados possíveis totais: 1, 2, 3, 4, 5 e 6. O resultado específico em que você está interessado, um 3, acontece apenas de uma forma. Portanto, a probabilidade Consulte Mais informação »

P _ ((x = 4 cabeças)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 cabeças)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 cabeças)) =" ^ 5C_4 ( 0,5) ^ 4 (0,5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 cabeças)) = = 5 (0,5) ^ 4 (0,5) ^ 1 P _ ((x = 4 cabeças)) = = 5 (0,0625) (0,5) P _ ((x = 4 cabeças)) = 0,15625 Consulte Mais informação »

N = 115 Você quer dizer com uma margem de erro de 5%? A fórmula para um intervalo de confiança para uma proporção é dada por hat p + - ME, onde ME = z * * SE (hat p). hat p é a proporção da amostra z * é o valor crítico de z, que você pode obter de uma calculadora gráfica ou uma tabela SE (hat p) é o erro padrão da proporção da amostra, que pode ser encontrada usando sqrt ((hat p hat q) / n), onde hat q = 1 - hat p e n é o tamanho da amostra Sabemos que a margem de erro deve ser de 0,05. Com um intervalo de confiança de 90%, z * Consulte Mais informação »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Primeiro temos que encontrar L_1 e L_2. L_1 = 3, pois existem apenas três cadeias: (0) (1) (2). L_2 = 7, como todas as seqüências sem adjacentes 0 e 2 são (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Agora vamos encontrar a recorrência de L_n (n> = 3). Se a string terminar em 1, podemos colocar qualquer palavra depois disso. No entanto, se as strings terminarem em 0, podemos colocar apenas 0 ou 1. Similarmente, se as strings terminarem em 2, podemos colocar apenas 1 ou 2. Seja P_n, Q_n, R_n o número de strings sem 0 Consulte Mais informação »

Veja isso . Os nossos agradecimentos a Gaurav Bansal. Eu estava tentando pensar na melhor maneira de explicar isso e me deparei com uma página que faz um ótimo trabalho. Eu prefiro dar a esse cara o crédito pela explicação. Caso o link não funcione para alguns, incluí algumas informações abaixo. Simplesmente declarado: o valor R ^ 2 é simplesmente o quadrado do coeficiente de correlação R. O coeficiente de correlação (R) de um modelo (digamos com as variáveis xey) toma valores entre -1 e 1. Descreve como x e y são correlacionado.Se x e y estiv Consulte Mais informação »

Seu {1,2,3,4,5,6} que é, na verdade, um conjunto de todos os resultados possíveis, conforme a definição de espaço de amostra especifica. Quando você rola um dado de 6 faces, o número de pontos no rosto mais alto é chamado de resultado. Agora, sempre que um dado é lançado, podemos obter 1, 2,3,4,5 ou 6 pontos na parte superior da face.que agora é o resultado. Então experimente aqui "Rolando um dado de 6 faces" e a lista de resultados possíveis é "{1,2,3,4,5,6}". O espaço de amostra por sua definição é uma lista de t Consulte Mais informação »

0.563 chance Você precisa fazer um diagrama de árvore de probabilidade para poder calcular as probabilidades: No geral você vai acabar com 8/11 (quantidade original de canetas pretas) multiplicada por 7/10 (quantidade de canetas pretas deixadas na caixa) + 3/11 (quantidade total de canetas vermelhas) multiplicada por 2/10 (quantidade de canetas vermelhas deixadas na caixa). Isso significa que você escolherá 2 canetas da mesma cor, sejam elas pretas ou vermelhas. Consulte Mais informação »

Você precisa ver uma resposta completa para entender. Eu não sei exatamente o que você quer dizer primeiro. Você obtém seu conjunto de dados onde você regride y em x para descobrir como uma mudança em x afeta y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 E você quer encontrar a relação entre xey então diga que acredita que o modelo é como y = mx + c ou nas estatísticas y = beta_0 + beta_1x + u estas beta_0, beta_1 são os parâmetros na população e u é o efeito de variáveis não observadas, também chamado de termo de erro, de modo que voc Consulte Mais informação »

Se as suposições de Gauss-Markof, então, o OLS fornece o menor erro padrão de qualquer estimador linear, então melhor estimador linear não-viesado. Dadas essas suposições, os coeficientes Parameter são lineares, isso significa que beta_0 e beta_1 são lineares, mas a variável x não tem para ser linear, pode ser x ^ 2 Os dados foram retirados de uma amostra aleatória Não há perfeita multi-colinearidade, portanto, duas variáveis não são perfeitamente correlacionadas. E (u / x_j) = 0 pressuposto condicional médio é zero, signif Consulte Mais informação »

O desvio padrão de {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Vamos desenvolver uma fórmula geral, em seguida, como um particular, você obtém o desvio padrão de 1, 2, 3, 4 e 5. Se tivermos {1, 2,3, ...., n} e precisarmos encontrar o desvio padrão desses números. Note que "Var" (X) = 1 / n soma_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n soma _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n soma _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 significa "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n) +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 significa "Var" (X) = Consulte Mais informação »

Zero Se você tiver apenas um número ou um milhão de números exatamente iguais (como todos são 25), o desvio padrão será zero. Para ter um desvio padrão maior que zero, você deve ter uma amostra que contenha valores que não sejam os mesmos. Então, no mínimo, você precisa de uma amostra com pelo menos dois valores que não são equivalentes para ter um desvio padrão maior que zero. espero que ajude Consulte Mais informação »

"Parte 1) 0.80164" "Parte 2) 0.31125" "Existem 5 interruptores que podem ser abertos ou fechados." "Portanto, há no máximo" 2 ^ 5 = 32 "casos para investigar." "Nós podemos tomar alguns atalhos:" "Se ambos 1 e 4 estiverem abertos OU ambos 2 e 5 estiverem abertos, a corrente" "não pode passar." "Então (1 OU 4) E (2 OU 5) deve estar fechado." "Mas há critérios adicionais:" "Se (4 e 2) estiverem abertos, 3 deve ser fechado." "Se (1 & 5) estiverem abertos, 3 deve estar fechad Consulte Mais informação »

O erro padrão é a nossa estimativa para o parâmetro desconhecido sigma (desvio padrão). O erro padrão é a raiz quadrada da estimativa de variação. s.e. = sqrt (hat sigma ^ 2). É uma medida da distância vertical média que uma das nossas observações é da linha de regressão calculada. Desta forma, estima-se a quantidade desconhecida de sigma, que seria o quão longe poderíamos esperar qualquer observação potencial da linha de regressão real (a linha para a qual obtivemos nossa estimativa de mínimos quadrados). Consulte Mais informação »

A probabilidade de desenhar um sete, um dois ou um ás é 3/13. A probabilidade de desenhar um ás, um sete ou um dois é a mesma que a probabilidade de desenhar um ás mais a probabilidade de um sete mais a probabilidade de um dois. P = P_ (ás) + P_ (sete) + P_ (dois) Existem quatro ases no baralho, então a probabilidade deve ser 4 (o número de "boas" possibilidades) acima de 52 (todas as possibilidades): P_ (ás ) = 4/52 = 1/13 Como existem 4 de dois e setes, podemos usar a mesma lógica para descobrir que a probabilidade é a mesma para todos os três: P_ (set Consulte Mais informação »

1884 em geral você pode ter 8 para 6 homens e 10 para 5 mulheres. Não me pergunte por que você tem mais mulheres e sua comissão está pedindo menos representação, mas isso é outra história. Ok, então o problema é que um desses caras se recusa a trabalhar com uma dessas garotas. Então, essa pessoa em particular não pode ser usada com todos os caras, então subtraímos 1 de 8 e adicionamos suas combinações ao total de 7 e escolhemos 1 maneiras no final. Então vamos começar com os outros caras (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 agora eles podem se Consulte Mais informação »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "Em geral, quando organizamos n itens, onde existem k" "diferentes itens que ocorrem a cada" n_i "vezes, para" i = 1,2 , ..., k ", então nós" "temos" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "possibilidades de organizá-los." "Então, precisamos contar quantas vezes os itens ocorrem:" "Aqui temos 7 itens: dois 579 e um 6, então" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "possibilidades" " Isso é chamado de coeficiente multinomial ". "A filosofia por trás disso é si Consulte Mais informação »

Q_1 = 24 Se você tiver uma calculadora TI-84 na mão: Você pode seguir estes passos: Primeiro coloque os números em ordem. Então você pressiona o botão stat. Em seguida, "1: Edit" e vá em frente e digite seus valores em ordem Depois disso, pressione o botão stat novamente e vá para "CALC" e pressione "1: 1-Var Stats", pressione calcular. Em seguida, role para baixo até ver Q_1. Esse valor é sua resposta :) Consulte Mais informação »

Amostra pequena, distribuição normal e você pode calcular o desvio padrão e a média, a estatística t é usada Para uma amostra grande, a estatística Z (pontuação Z) tem aproximadamente uma distribuição normal padrão. Quando a amostra é pequena, a variabilidade na distribuição de Z surge da aleatoriedade. Isto implica que a distribuição de probabilidade será mais difundida do que a distribuição normal padrão. Quando n é o número da amostra e df = n-1, a pontuação t (estatística t) pode ser ca Consulte Mais informação »

A variância é sigma ^ 2 = 15,81 e o desvio padrão é sigma aproximadamente 3,98. Em uma distribuição binomial temos fórmulas muito boas para a média e o wariance: mu = Np textr e sigma ^ 2 = Np (1-p) Então, a variância é sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. O desvio padrão é (como de costume) a raiz quadrada da variância: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15,81) aprox 3,98. Consulte Mais informação »

Cor (vermelho) (sigma ^ 2 = 3,25) Para encontrar a variância, primeiro precisamos calcular a média. Para calcular a média, basta adicionar todos os pontos de dados e dividir pelo número de pontos de dados. A fórmula para a média mu é mu = (soma_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Onde x_k é o k-ésimo ponto de dados e n é o número de dados pontos. Para nosso conjunto de dados, temos: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Portanto, a média é mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Agora, para calcular a variância, descobrim Consulte Mais informação »

A variância é 27500 A média do conjunto de dados é dada pela soma dos dados dividida pelo seu número ie (Sigmax) / N Portanto, a média é 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 A variância é dada por (Sigmax ^ 2) / N- ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Portanto, a variação é 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Consulte Mais informação »

Variação da população: 56.556 Variação da amostra: 67.867 Para calcular a variância: Calcule a média aritmética (a média) Para cada valor de dados quadra a diferença entre esse valor de dados e a média Calcule a soma das diferenças quadradas Se seus dados representarem toda a população: 4. Divida a soma das diferenças quadradas pelo número de valores de dados para obter a variância da população. Se seus dados representam apenas uma amostra obtida de uma população maior 4. Divida a soma das diferenças quadradas Consulte Mais informação »

A variação é 25.14 dados; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} A variância (sigma ^ 2) é a média da diferença quadrática da média. A média é (sumD) / 6 = 29/6 ~ ~ 4,83 (2dp) sigma ^ 2 = {(12-4,83) ^ 2 + (6-4,83) ^ 2 + (-2-4,83) ^ 2 + (9- 4,83) ^ 2 + (5-4,83) ^ 2 + (-1 -4,83) ^ 2} / 6 = 150,83 / 6 ~ 25,14 (2dp) A variância é 25,14 [Ans] Consulte Mais informação »

Dependendo se os dados fornecidos devem ser considerados como a população inteira (todos os valores) ou uma amostra de alguma população maior: Variância da população sigma ^ 2 ~ = 66,7 Variância da amostra s ^ 2 ~ = 77.8 Isso pode ser determinado usando padrões nas funções de uma calculadora científica ou de uma planilha (como abaixo): ... ou pode ser calculada em etapas como: Determine a soma dos valores de dados Divida a soma dos valores de dados pelo número de valores de dados para obter a mean Para cada valor de dados subtraia a média * do valor de d Consulte Mais informação »

A variação do conjunto de dados é 6,29. Observe que a fórmula de variância para fins de cálculo é 1 / n soma_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n soma_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 onde n é o número total de valores em o conjunto de dados fornecido. Em seus dados, temos n = 7 e os valores de x_i's são {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Então, sua variância = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6,29 Consulte Mais informação »