Estatisticas

47.9 Vou supor que você significa variância populacional (a variância da amostra será um pouco diferente). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Por favor, diferencie entre os dois. O primeiro sinal diz "adicione os quadrados dos seus números", o segundo diz "adicione primeiro, ENTÃO quadrados a soma" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47,9 Consulte Mais informação »

Variância sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Calculamos a média aritmética primeiro mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Para calcular a variância sigma ^ 2 use a fórmula sigma ^ 2 = (soma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Deus abençoe ... Espero que a explicação seja útil. Consulte Mais informação »

Variância sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 calcula a média aritmética mu primeiro n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 calcule a variância sigma ^ 2 usando a fórmula de variância para população sigma ^ 2 = (soma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Deus abençoe .. Espero que a explicação seja útil. Consulte Mais informação »

211/2 ou 105.5 encontrar a média: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 subtraia a média de cada número nos dados e esquadre o resultado: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 encontrar a média das diferenças ao quadrado: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 ou 105,5 Consulte Mais informação »

Variância de {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 A fórmula para variância, s ^ 2, é cor (branco) ("XXX") s ^ 2 = (soma (x_i - barx)) / (n- 1) em que barx é a média da cor do conjunto de amostras (branco) ("XXX"), neste caso, a média de {3,6,7,8,9} é (sumx_i) /5 = 6,6 Consulte Mais informação »

Variação da população: sigma _ ("pop") ^ 2 ~ = 32.98 Variância da amostra: sigma _ ("sample") ^ 2 ~ = 38.48 A resposta depende se os dados fornecidos se destinam a ser toda a população ou uma amostra da população . Na prática, basta usar uma calculadora, planilha ou algum pacote de software para determinar esses valores. Por exemplo, uma planilha do Excel pode ter a seguinte aparência: (note que a coluna F destina-se apenas a documentar as funções incorporadas usadas na coluna D) Como este exercício provavelmente se refere a como a va Consulte Mais informação »

Variância (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Dados da população: cor (branco) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Soma dos dados populacionais: cor (branco ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Tamanho da população: cor (branco) ("XXX") 6 Média: cor (branco) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0,5 Desvios da média: cor (branco) (" XXX ") {(- 4-0,5), (5-0,5), (-7-0,5), (0-0,5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} cor (branco) ("XXX") = {-4,5,4,5, -7,5, -0,5, -1,5,9,5} Quadrados de desvios da média: cor (branco ) ("XXX") {20.25,20.25,56.25 Consulte Mais informação »

Variação "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Calcule a média do barx primeiro barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Variao "" "sigma ^ 2 = (soma (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Deus abençoe ... Espero que a explicação seja útil. Consulte Mais informação »

A variância da população do conjunto de dados é sigma ^ 2 = 35 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 = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 onde mu é a média populacional, que pode ser calculad Consulte Mais informação »

2,55 (3sf) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} significa: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 encontrar desvios de cada número (n-média): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 variance = média dos desvios: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2,55 (3sf) Consulte Mais informação »

Variância sigma ^ 2 = 542/49 = 11,0612 Resolva o barx médio primeiro barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Resolva sigma de variância ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Deus abençoe .... Espero que o explicação é útil. Consulte Mais informação »

-140.714286 A variância é calculada usando a fórmula 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), e quando você sub nos números, você obtém os seguintes valores: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Consulte Mais informação »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47,5556 Do dado: n = 6 Nós resolvemos para média aritmética primeiro. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 A fórmula para variância de dados desagrupados é sigma ^ 2 = (soma (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47,5556 Deus abençoe .... Espero que a explicação seja útil. Consulte Mais informação »

A variância é 28,472 A média de {9, -4, 7, 10, 3, -2} é (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Para variação de um série {x_1.x_2, ..., x_6}, cuja média é barxis dada por (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 e, portanto, é 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} ou 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150 /36)=28.472 Consulte Mais informação »

1913/30 Considere o conjunto "X" dos números 9, 4, -5, 7, 12, -8 Etapa 1: "Média" = "Soma dos valores X" / "N (Número de valores)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Passo 2: Para encontrar a variância, subtraia a média de cada um dos valores, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Passo 3: Agora, faça um quadrado de todas as respostas que você obteve da subtração. (35/6) ^ 2 = 1225/36 Consulte Mais informação »

A distribuição é uma distribuição exponencial. k = 2 e E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. O limite da distribuição é (0, oo) Para encontrar k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gama (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Consulte Mais informação »

Assumindo que estamos procurando por uma variância da população: cor (branco) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150,64 Aqui estão os dados em formato de planilha (claro, com os dados dados, há planilha ou calculadora funções para dar a variância sem os valores intermediários, eles estão aqui apenas para fins de instrução). A variância da população é (a soma dos quadrados das diferenças dos valores de dados individuais da média) cor (branco) ("XXX") dividido por (o número de valores de dados) Não que Consulte Mais informação »

"Variação" _ "pop". ~~ 12.57 Dados os termos: {2,9,3,2,7,7,12} Soma dos termos: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Número de termos: 7 Média: 42 / 7 = 6 Desvios da Média: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Quadrados de desvios do meio: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6) ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Soma dos Quadrados de Desvios forma Média: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Variação da População = ("Soma dos Quadrados de Desvios da Mé Consulte Mais informação »

3.27 Variância = sumx ^ 2 / n - (média) ^ 2 Média = soma (x) / n em que n no número de termos = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Variação = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3,27 Consulte Mais informação »

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

Variância (população): sigma ^ 2 ~ ~ 20,9 Variação da população (cor (preto) (sigma ^ 2) é a média dos quadrados das diferenças entre cada item de dados da população e a média da população. Para uma população {d_1, d_2 , d_3, ...} de tamanho n com um valor médio de mu sigma ^ 2 = (soma (d_i - mu) ^ 2) / n Consulte Mais informação »

Ver abaixo. O padrão normal é a configuração normal de tal forma que mu, sigma = 0,1, portanto sabemos os resultados de antemão. O PDF para o normal padrão é: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Tem valor médio: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 Segue que: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Desta vez, use IB Consulte Mais informação »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx que não pode ser escrito como: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Estou assumindo que a pergunta significou dizer f (x) = 3x ^ 2 "para" -1 <x <1; 0 "caso contrário" Encontre a variância? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Expandir: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma substituto ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 Consulte Mais informação »

"b)" 7/16 "O evento oposto é que o mínimo é"> = 1/4 "É mais fácil calcular esse evento, pois simplesmente declaramos" "que xey devem ser ambos"> = 1/4 " então." "E as probabilidades para isso são simplesmente" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Consulte Mais informação »

= 0.999979973 "O evento complementar é mais fácil de calcular." "Então calculamos a probabilidade de obter mais de 18 cabeças." "Isto é igual à probabilidade de obter 19 caras, mais a probabilidade de obter 20 caras". "Aplicamos a distribuição binomial." P ["19 cabeças"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 cabeças"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "com" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(combinações)" => P ["19 ou 20 cabeças"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["no má Consulte Mais informação »

Z = -1.5 Como sabemos que o tempo necessário para concluir o teste é normalmente distribuído, podemos encontrar o z-score para esse tempo específico. A fórmula para um escore z é z = (x-mu) / sigma, onde x é o valor observado, mu é a média e sigma é o desvio padrão. z = (45 - 60) / 10 z = -1,5 O tempo do aluno é de 1,5 desvio padrão abaixo da média. Consulte Mais informação »

Ver abaixo. O valor de R ^ 2 basicamente diz a você qual porcentagem da variação em sua variável de resposta é explicada pela variação em sua variável explicativa. Ele fornece uma medida da força de uma associação linear. Nesta situação, R ^ 2 = 0,7569. Multiplicando este decimal por 100, descobrimos que 75,69% da variação no conteúdo de energia de um pacote de chips pode ser explicada pela variação no seu teor de gordura. Naturalmente, isso significa que 24,31% da variação no conteúdo de energia é explicada por ou Consulte Mais informação »

Z - pontuação para intervalo de confiança de 98% é 2.33 Como obter isto. Metade de 0,98 = 0,49 Procure por este valor na área abaixo da tabela da curva normal. O valor mais próximo é 0,4901. Seu valor z é 2,33 Consulte Mais informação »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 A distribuição normal padrão simplesmente converte o grupo de dados em nossa distribuição de freqüência de tal forma que a média é 0 e o desvio padrão é 1 Nós podemos usar: z = (x-mu) / sigma assumindo que temos sigma mas aqui temos em vez de SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); onde n é o tamanho da amostra ... Consulte Mais informação »

O escore Z é -0.866 escore z da variável x com média de mu e o desvio padrão sigma é dado por (x-mu) / (sigma / sqrtn) Como mu = 55, sigma = 2, n = 3 ex = 56 O escore z é (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- - 1) * sqrt3) /2=-0.866 Consulte Mais informação »

Z = 0 Eu tenho minha própria dúvida sobre a correção do problema. O tamanho da amostra é 5. É apropriado encontrar a pontuação t. A pontuação z será calculada somente quando o tamanho da amostra for> = 30 Alguns estatísticos, se acreditarem que a distribuição da população é normal, use z, mesmo se o tamanho da amostra for menor que 30. Você não declarou explicitamente para qual distribuição deseja para calcular z. Pode ser uma distribuição observada ou pode ser uma distribuição de amostragem. Como Consulte Mais informação »

O escore z é -26,03 escore z da variável x com média de mu e o desvio padrão sigma é dado por (x-mu) / (sigma / sqrtn) Como mu = 35, sigma = 5, n = 57 e x = 13 O escore z é (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- 22) * sqrt35) /5=-26.03 Consulte Mais informação »

A resposta é z = 0,05 em uma distribuição normal. Para resolver esse problema, você precisará de acesso a uma tabela z (também chamada de "tabela normal padrão") para a distribuição normal. Existe uma boa na Wikipedia. Ao perguntar qual é o valor de z tal que 52% dos dados estão à sua esquerda, seu objetivo é encontrar um valor z em que a área cumulativa até o valor de z seja 0.52. Portanto, você precisa de uma tabela z cumulativa. Encontre a entrada na tabela z cumulativa que mostra onde um certo valor de z está mais próxim Consulte Mais informação »

0,38. Por favor, veja a tabela abaixo. Em geral, é preciso usar uma tabela como essa ou um programa de computador para determinar o escore z associado a um CDF específico ou vice-versa. Para usar essa tabela, encontre o valor que você está procurando, neste caso, 0,65. A linha informa a você e ao décimo lugar e a coluna informa o centésimo lugar. Então, para 0,65, podemos ver que o valor está entre 0,38 e 0,39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Consulte Mais informação »

No geral, acho que a decisão de usar um gráfico de barras ou de pizza é uma escolha pessoal. Se você estiver usando gráficos como parte de uma apresentação, concentre-se na história geral que está tentando compartilhar com gráficos e imagens. Abaixo está a diretriz abreviada que eu uso para avaliar se devo usar uma barra ou um gráfico de pizza: Gráfico de barras ao observar o desempenho da tendência (por exemplo, ao longo do tempo) Gráfico de pizza ao mostrar a distribuição de todo Exemplo: digamos que você queira acompanhar gaste seu Consulte Mais informação »

P (2,3,5 ou 7) = 1/2 (Probabilidade de aterrissar em um número primo) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Probabilidade de não aterrissar em um pico) (Supondo 1-8 significa ambos estão incluídos) Há 4 primos na lista, de um total de 8 números. Assim, a probabilidade é o número de desfechos favoráveis (4) divididos pelo total de desfechos possíveis (8). Isso é igual a metade. A probabilidade do complemento de qualquer evento é P_c = 1 - P_1. O complemento do conjunto primo é {1, 4, 6, 8} Este não é o conjunto de números compostos (como 1 não é consi Consulte Mais informação »

A resposta é 14 escolha 6. Ou seja: 3003 A fórmula para calcular o número de maneiras de selecionar k coisas de n itens é (n!) / [K! (N-k)!] Onde a! significa o fatorial de um. O fatorial de um número é simplesmente o produto de todos os números naturais de 1 até o número fornecido (o número está incluído no produto). Então a resposta é (14!) / (6! 8!) = 3003 Consulte Mais informação »

1. Todas as probabilidades existem em um continuum de 0 a 1. 0 é um evento impossível e 1 é um evento certo. Algumas propriedades das probabilidades são que a probabilidade de um evento NÃO acontecer é igual a 1 menos a probabilidade do evento acontecer. Como toda a distribuição de frequência contém TODOS os resultados possíveis, a probabilidade de o evento estar dentro dessa distribuição de frequência é certa ou 1. Consulte Mais informação »

1) A probabilidade é 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) A probabilidade é 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% As taxas de rejeição dos três departamentos são 0.1, 0.08 e 0.12 respectivamente. Isso significa 0,9, 0,92 e 0,88 é a probabilidade de o soro passar no teste separadamente em cada departamento. A probabilidade de o soro passar na primeira inspeção é de 0,9. A probabilidade de que ele falhe na segunda inspeção é de 0,08. Assim, sua probabilidade condicional é 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% Para que o soro seja rejeitado pelo terceiro departamento, ele deve prim Consulte Mais informação »

Em qualquer lugar entre 0% e pouco menos de 50% Se todos os valores em um conjunto de dados de tamanho 2N + 1 forem distintos, N / (2N + 1) * 100% Se os elementos do conjunto de dados estiverem organizados em ordem crescente, a mediana é o valor do elemento do meio. Para um grande conjunto de dados com valores distintos, a porcentagem de valores menores que a mediana será de pouco menos de 50%. Considere o conjunto de dados [0, 0, 0, 1, 1].A mediana é 0 e 0% dos valores são inferiores à mediana. Consulte Mais informação »

0,420175 = P ["5 golos em 6 chutes"] + P ["6 golos em 6 chutes"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0,420175 Consulte Mais informação »

0,2252 "Existem 5 + 7 + 8 = 20 lápis de cera no total." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0,2252 "Explicação:" "Porque substituímos, as probabilidades de desenhar um lápis azul são" "cada vez 5/20. Expressamos que desenhamos 4 vezes um azul" "e depois 11 vezes não um azul por ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11. " "É claro que os azuis não precisam ser traçados primeiro, então existem" maneiras C (15,4) de desenhá-las, então multiplicamos por C (15,4). Consulte Mais informação »

Se você tem que todos os 7 números são iguais, então você vai acabar tendo a mesma resposta para média, mediana e modo, por exemplo, podemos olhar para o conjunto de dados: 7,7,7,7,7,7,7 a média = 7 a mediana = 7 o modo = 7 Consulte Mais informação »

Existem vários tipos de médias, mas normalmente é assumido como a média aritmética. A mediana, também considerada vagamente como uma "média", é calculada de uma maneira diferente. Vamos considerar essa lista de números que, por conveniência. estão listados em ordem numérica: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Para obter a média aritmética, some os números para obter a soma. Conte os números para obter a contagem. Divida a soma pela contagem para obter a média aritmética. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> a soma. Existe Consulte Mais informação »

Veja abaixo :) Para encontrar a média de um conjunto de números, primeiro você soma todos os números no conjunto e divide-os pela quantidade total de números. Por exemplo, digamos que seu conjunto consistisse no seguinte: 32,40,29,45,33,33,38,41 Você adicionaria: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Agora você Levaria o total 290 e dividir pela quantidade total de números, para o nosso caso, temos um total de 8 números. 290/8 = 36,25 Nossa média é 36,25 Consulte Mais informação »

"Contínuo" não tem lacunas. "Discreto" tem valores distintos separados por regiões "sem valor". Contínuo pode ser algo como altura, que pode variar em uma população "continuamente", sem limitações específicas. "Discreto" pode ser escolhas ou resultados de um teste - ou "é" ou "não é" - não há gradações ou "continuidade" entre as escolhas. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Consulte Mais informação »

A estatística descritiva inclui a descrição de dados da amostra, sem fazer julgamentos sobre a população. Por exemplo: a média da amostra pode ser calculada a partir da amostra e é uma estatística descritiva. Estatísticas inferenciais obtêm uma conclusão sobre a população com base na amostra. Por exemplo, inferir que a maioria das pessoas apóia um candidato (com base em uma determinada amostra). Relacionamento: Como não temos acesso a toda a população, usamos estatísticas descritivas para tirar conclusões inferenciais. Consulte Mais informação »

O teste do qui-quadrado analisa dados categóricos. O teste do qui-quadrado analisa dados categóricos. Isso significa que os dados foram contados e divididos em categorias. Não funcionará com dados paramétricos ou contínuos. Ele testa até que ponto a distribuição de dados observada se ajusta à distribuição esperada se as variáveis forem independentes. Consulte Mais informação »

O modo também aumentará pelo mesmo número. Deixe um conjunto de dados: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Seja m um modo desse conjunto. Se você adicionar um número n a cada valor, a quantidade de números não mudará, apenas os números mudam, então se um número m tiver mais ocorrências (m é o modo), após adicionar um número m + n terá o maior número ocorrências (ocorrerá nas mesmas posições no conjunto como m no primeiro). Consulte Mais informação »

Por exemplo, na inversão da moeda, a possibilidade de cauda e cabeça deve ser de 50%, mas na verdade poderia ser 30% de cabeça e 70% de cauda ou 40% de cabeça e 60% de cauda ou ...... mas quanto mais vezes que você faz o experimento => a amostra é maior (geralmente maior que 30) pelo CLT (teorema do limite central), finalmente convergirá para 50% 50% Consulte Mais informação »

Se você tem muitos valores diferentes. Exemplo: digamos que você meça a altura de 2000 homens adultos. E você mede até o milímetro mais próximo. Você terá 2000 valores, a maioria deles diferentes. Agora, se você quiser dar uma impressão da distribuição de altura em sua população, você terá que agrupar essas medidas nas classes, digamos 50 mm (abaixo de 1,50m, 1,50- <1,55m, 1,55 - <160m, etc.) Existem os limites da sua classe. Todos de 1.500 a 1.549 estarão em uma classe, todos de 1.550 a 1.599 estarão na próxima aula, Consulte Mais informação »

Quando você: 1) não conhece todos os detalhes do seu modelo; 2) não vale a pena modelar todos os detalhes; 3) o sistema que você tem é aleatório por natureza. Primeiro de tudo, devemos definir o que é "efeitos aleatórios". Efeitos aleatórios é qualquer coisa, interna ou externamente, que influencia o comportamento do seu sistema, por exemplo, apagões em uma rede elétrica da cidade. As pessoas as veem de forma diferente, por exemplo pessoas da ecologia gostam de chamá-las de catástrofes, o caso do apagão, ou demográfico, no caso da cid Consulte Mais informação »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [soma é 8] = 5/36" "Como existem 5 combinações possíveis para lançar 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) e (6,2). " "a) Isto é igual às chances de que tenhamos 7 vezes seguidas uma" "soma diferente de 8, e estas são" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7.2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 " ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P [" Consulte Mais informação »

4,1051 * 10 ^ -7% para 2 vermelhos, 1 amarelo sem substituição; 3,7037 x 10 ^ -7% para 2 vermelhos, 1 amarelo com substituição Primeiro, configure uma equação representando o problema da sua palavra: 10 discos vermelhos + 10 discos verdes + 10 discos amarelos = 30 discos no total 1) Desenhe 2 discos vermelhos e 1 disco amarelo em sucessão sem substituí-los. Nós estaremos criando frações, onde o numerador é o disco que você está desenhando e o denominador é o número de discos restantes na bolsa. 1 é um disco vermelho e 30 é o núme Consulte Mais informação »

31 Primeiro, algumas definições: Mediana é o valor médio de um grupo de números. Média é a soma de um grupo de números dividido pela contagem de números. Ao trabalhar isso, fica claro que o objetivo deste exercício é aumentar as várias medianas. Então, como fazemos isso? O objetivo é organizar os conjuntos de números para que os valores médios de cada conjunto sejam os mais altos possíveis. Por exemplo, a mediana mais alta possível é 41, com os números 42, 43, 44 e 45 sendo mais altos do que e um grupo de quatro números Consulte Mais informação »

48 vezes Número de vezes que se espera que ela acerte a bola = P vezes "Total de vezes que ela bateu" = 3/5 vezes 80 = 3 / cancel5 vezes cancel80 ^ 16 = 3 vezes 16 = 48 vezes Consulte Mais informação »

"Veja a explicação" "Usamos um período de tempo com comprimento" t ", composto de n partes" Delta t = t / n ". Suponha que a chance de um evento bem-sucedido" "em uma peça seja" p ", então o número total de eventos nos n "" tempos é distribuído binomialmente de acordo com "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "com" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(combinações)" "Agora deixamos" n-> oo ", então" p-> 0 , "mas" n * p = lambda & Consulte Mais informação »

"Ver explicação" "y é normal normal (com média 0 e desvio padrão 1)" "Então usamos este fato." "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Agora procuramos os valores z em uma tabela para valores de z para" "z = 2 ez = -1. Obtemos" 0.9772 "e" 0.1587. => P = 0,9772 - 0,1587 = 0,8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Aqui temos var = 1 e média = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "AND" B]) / (P [B] Consulte Mais informação »

M + -ts Onde t é o escore-t associado ao intervalo de confiança necessário. [Se o tamanho da sua amostra for maior que 30, então os limites são dados por mu = bar x + - (z xx SE)] Calcule a média da amostra (m) e população (s) da amostra usando as fórmulas padrão. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) soma (x_n-m) ^ 2 Se você assumir uma população normalmente distribuída de iid (variáveis independentes distribuídas identicamente com variância finita) com número suficiente para o teorema do limite central a ser aplicado (digamos N> Consulte Mais informação »

A mediana Uma pontuação extrema irá inclinar o valor para um lado ou para o outro. Existem três medidas principais de tendência central: média, mediana e moda. A mediana é o valor no meio de uma distribuição de dados quando esses dados são organizados do valor mais baixo para o mais alto. É a relação entre a média e a mediana mais comumente usada para identificar qualquer distorção nos dados. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Consulte Mais informação »

Média aritmética é o ponto de equilíbrio correto. Média aritmética é o ponto de equilíbrio correto. É porque a soma total dos desvios positivos e desvios negativos da média aritmética se anulam mutuamente. Consulte Mais informação »

A mediana é menos afetada por outliers do que a média. A mediana é menos afetada por outliers do que a média. Vamos tomar este primeiro conjunto de dados sem nenhum outliers como um exemplo: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 A média é 25.43 e a mediana é 26. A média e a mediana são relativamente semelhantes. Neste segundo conjunto de dados com um outlier, há mais uma diferença: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 A média é 22,71 e a mediana é 26. A mediana não é afetada de maneira alguma pelo outlier neste exemplo . Por favor, veja estas questões socrá Consulte Mais informação »

"Você entendeu corretamente!" "Posso confirmar que sua abordagem está completamente correta." "Caso 1: Comutador 3 aberto (Probabilidade 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Caso 2: Comutador 3 fechado (Probabilidade 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 "Assim, a probabilidade geral de o circuito que a corrente pode "" passar é: "0,3 * 0,7399 + 0,7 * 0,8281 = 0,80164 Consulte Mais informação »

1) 0,180447 2) 0,48675 3) 0,37749 "Poisson: a probabilidade de k eventos em um intervalo de tempo t é" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Aqui não temos especificação adicional do intervalo de tempo, então "" tomamos t = 1, "lambda = 2. => P [" k eventos "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 eventos "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0,180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0,36 "é a superfície da fração do círculo" menor "comparada com a maior." "As ch Consulte Mais informação »

Dados categóricos têm valores que não podem ser ordenados de maneira óbvia e convincente. O gênero é um exemplo. Macho não é menor ou maior que Feminino. A cor dos olhos é a outra na sua lista. As notas das letras são dados de classe: há uma ordem convincente nelas: você precisa encomendá-las de alto a baixo (ou de baixo a alto). Os outros exemplos que você menciona são dados mais ou menos contínuos: existem muitos valores possíveis, que você pode agrupar em classes, mas você tem uma certa escolha sobre a largura da classe. Consulte Mais informação »

14,7 "rolos" P ["todos os números lançados"] = 1 - P ["1,2,3,4,5, ou 6 não jogados"] P ["A ou B ou C ou D ou E ou F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A e B] - P [A e C] .... + P [A e B e C] + ... "Aqui está" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "O negativo disso é a nossa probabilidade". soma n * a ^ Consulte Mais informação »

Porque ao descrever um conjunto de dados, nosso interesse principal é geralmente o valor central da distribuição. Na estatística descritiva, estamos explicando as características de um conjunto de dados em mãos - não estamos tirando conclusões sobre a população maior de onde os dados vêm (isso é estatística inferencial). Ao fazer isso, nossa principal questão é geralmente "onde está o centro da distribuição". Para responder a essa pergunta, normalmente utilizamos a média, a mediana ou o modo, dependendo do tipo de dado. Consulte Mais informação »

"Ver explicação" "Desde" "variância =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 "que está aqui:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" não há variação. "" Este significa que todos os valores de X são iguais à média E (X) = 1. "" Então X é sempre 1. "" Por isso "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Consulte Mais informação »

"Resposta D)" "É a única resposta lógica, os outros são impossíveis." "Este é o problema da ruína do jogador." "Um jogador começa com k dólar." "Ele joga até chegar a G dólar ou cair para 0." p = "chance de ele ganhar 1 dólar em um jogo." q = 1 - p = "chance de ele perder 1 dólar em um jogo." "Chame" r_k "a probabilidade (chance) de que ele seja arruinado." "Então nós temos" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "com" 1 <= Consulte Mais informação »

Z = 2.33 Você precisa procurar em uma tabela de pontuação z (por exemplo, http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) ou usar uma implementação numérica do valor normal inverso. função de densidade cumulativa de distribuição (por exemplo, normsinv no Excel). Já que você deseja o intervalo de 98% por cento você deseja 1% em cada lado de + -z, procure 99% (0.99) para z para obter isto. O valor mais próximo para 0,99 na tabela dá z = 2,32 na tabela (2,33 no Excel), essa é a sua pontuação z. Consulte Mais informação »

Um R ao quadrado indica o quão bem os dados observados se ajustam aos dados esperados, mas apenas fornece informações sobre a correlação. Um valor de R ao quadrado indica quão bem os dados observados, ou os dados coletados, correspondem a uma tendência esperada. Este valor lhe diz a força do relacionamento, mas, como todos os testes estatísticos, não há nada que lhe diga a causa por trás do relacionamento ou sua força. No exemplo abaixo, podemos ver que o gráfico à esquerda não tem relação, conforme indicado pelo baixo valor de R-quad Consulte Mais informação »

Porque a diferença não está definida. Nos dados ordinais, os valores de dados podem ser ordenados, ou seja, podemos descobrir se A <B ou não. Por exemplo: a opção "muito satisfeito" é maior que "ligeiramente satisfeito" em uma pesquisa. Mas não podemos encontrar a diferença numérica entre essas duas opções. O desvio padrão é definido como a diferença média de valores da média e que não pode ser calculada para um dado ordinal. Consulte Mais informação »

As amostras são usadas quando não seria prático coletar dados em uma população inteira. Desde que uma amostra seja imparcial (por exemplo, a coleta de dados de algumas pessoas que saem do banheiro feminino não seria uma amostra imparcial da população de um país), uma amostra razoavelmente grande normalmente refletirá as características de toda a população. Os estatísticos usam amostras para fazer declarações ou previsões sobre as características gerais de uma população. Consulte Mais informação »

Porque há uma diferença no tipo de dados que você apresenta. Em um gráfico de barras, você compara dados categóricos ou qualitativos. Pense em coisas como cor dos olhos. Não há ordem neles, como o verde não é "maior" do que marrom. Na verdade, você poderia organizá-los em qualquer ordem. Em um histograma, os valores são quantitativos, o que significa que eles podem ser divididos em grupos ordenados. Pense em altura ou peso, onde você coloca seus dados em classes, como 'abaixo de 1,50m', '1,50-1,60m' e assim por diante. Essas cla Consulte Mais informação »

Veja abaixo em meus pensamentos: A forma geral para uma probabilidade binomial é: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) A questão é por que precisamos do primeiro termo, o termo de combinação? Vamos trabalhar um exemplo e então isso ficará claro. Vamos ver a probabilidade binomial de jogar uma moeda 3 vezes. Vamos definir ficando cabeças para ser p e não conseguir cabeças ~ p (ambos = 1/2). Quando passamos pelo processo de somatório, os 4 termos do somatório serão iguais a 1 (em essência, estamos encontrando todos os resultados possíve Consulte Mais informação »

83% Primeiro nós escrevemos P (70 <X <110) Então precisamos corrigi-lo tomando limites, para isto nós pegamos o mais próximo .5 sem passar, então: P (69.5 <= Y <= 109.5) Para converter para um escore Z, usamos: Z = (Y-mu) / sigma P ((69,5-100) / 10 <= Z <= (109,5-100) / 10) P (-3,05 <= Z <= 0,95) P (Z <= 0,95) -P (Z <= - 3,05) P (Z <= 0,95) - (1-P (Z & lt; = 3,05)) 0,8289- (1-0,9989) = 0,8289-0,0011 = 0,8278 = 82,78% ~ ~ 83% Consulte Mais informação »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Temos uma distribuição binomial com n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0,1 ^ 3 * 0,9 ^ 9 = 220 * 0,001 * 0,38742 = 0,08523 "com" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (combinações) "" b) "0.9 ^ 12 + 12 * 0.1 * 0.9 ^ 11 + 66 * 0.1 ^ 2 * 0.9 ^ 10" = 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 66 * 0.1 ^ 2) = 0,9 ^ 10 * (0,81 + 1,08 + 0,66) = 0,9 ^ 10 * 2,55 = 0,88913 "c)" 0,9 ^ 12 = 0,28243 Consulte Mais informação »

Uma medida de tendência central é um valor que pode representar a população total e age como a gravidade central para a qual todos os outros valores se movem. Desvio padrão - como o nome sugere é uma medida do desvio. Desvio significa mudança ou distância. Mas a mudança é sempre seguida pela palavra "de". Portanto, o desvio padrão é uma medida de mudança ou a distância de uma medida de tendência central - que normalmente é a média. Assim, o desvio padrão é diferente de uma medida de tendência central. Consulte Mais informação »

Veja abaixo :) A média não é uma boa medida de tendência central porque leva em conta todos os pontos de dados. Se você tiver outliers como em uma distribuição distorcida, esses valores discrepantes afetarão a média. Um único valor discrepante poderá arrastar a média para baixo ou para cima. É por isso que a média não é uma boa medida de tendência central. Em vez disso, a mediana é usada como medida de tendência central. Consulte Mais informação »

Porque a variância é calculada em termos dos desvios da média, que permanece a mesma em uma tradução. A variância é definida como o valor de expectativa E [(x-mu) ^ 2] onde mu é o valor médio. Quando o conjunto de dados é traduzido, então todos os pontos de dados são deslocados pela mesma quantidade x_i -> x_i + a A média também muda na mesma quantidade mu -> mu + a para que os desvios da média permaneçam os mesmos: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Consulte Mais informação »

SSReg le SST Observe que R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) onde SST = SSReg + SSE e sabemos que a soma dos quadrados é sempre ge 0. Assim, SSE ge 0 implica SSReg + SSE ge SSReg implica SST ge SSReg implica (SSReg) / (SST) le 1 implica R ^ 2 le 1 Consulte Mais informação »

No máximo 3 pessoas na fila seriam. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Assim P (X <= 3) = 0,9 Assim pergunta Porém, é mais fácil usar a regra do elogio, pois você tem um valor que não lhe interessa, então você pode simplesmente diminuir a probabilidade total. como: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Assim P (X <= 3) = 0,9 Consulte Mais informação »

Esta é uma situação OU ... OU. Você pode adicionar as probabilidades. As condições são exclusivas, ou seja: você não pode ter 3 E 4 pessoas em uma linha. Existem 3 pessoas ou 4 pessoas na fila. Então adicione: P (3 ou 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Verifique sua resposta (se você tiver tempo restante durante o teste), calculando a probabilidade oposta: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 E esta e sua resposta somam 1.0, como deveriam. Consulte Mais informação »

O número esperado, neste caso, pode ser considerado como uma média ponderada. É melhor chegar somando a probabilidade de um determinado número por esse número. Então, neste caso: 0,1 * 0 + 0,3 * 1 + 0,4 * 2 + 0,1 * 3 + 0,1 * 4 = 1,8 Consulte Mais informação »

Eu acredito que você quer dizer "você joga uma moeda três vezes" ou "você joga três moedas". X é chamado de 'variável aleatória' porque antes de virarmos as moedas, não sabemos quantas cabeças teremos. Mas podemos dizer algo sobre todos os valores possíveis para X. Como cada flip de uma moeda é independente de outros flips, o valor possível da variável aleatória X é {0, 1, 2, 3}, ou seja, você pode obter 0 cabeças ou 1 cabeça ou 2 cabeças ou 3 cabeças. Tente outro onde você pensa em quat Consulte Mais informação »

44% de chance de selecionar uma maçã Na despensa, existem: 4 maçãs e 5 bananas, totalizando 9 frutas. Isso pode ser expresso como 4 + 5 = 9. Você quer descobrir a probabilidade de escolher uma maçã. Existem 4 maçãs do total de 9 frutos. Isso pode ser expresso como: 4/9 4/9 = 0,44444444444 Há 44% de chance de ele escolher uma maçã. Consulte Mais informação »

0,5 ou 1/2 Se tivermos uma moeda justa, existem duas possibilidades: cara ou coroa Ambos têm uma chance igual. Então você divide as chances favoráveis ("sucesso") S pelo número total de chances T: S / T = 1/2 = 0,5 = 50% Outro exemplo: Qual é a chance de rolar menos de três com um dado normal? S ("sucesso") = (1 ou 2) = 2 possibilidades T (total) = 6 possibilidades, todas igualmente prováveis Chance S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Quase nenhuma moeda da vida real é completamente justa. Dependendo dos rostos das cabeças e cauda, o centro de gravidade pode ser Consulte Mais informação »

~ 1,9% de chance de você ganhar o Ás de Espadas Existem 52 cartas em um baralho e um Ás de Espadas no baralho. Isso pode ser expresso como 1/52. Divide para encontrar o percentual. 1/52 = 0.01923076923 Há 1,9% de chance de você empatar um Ás de Espadas. Na verdade, você não precisa dividir 1/52 para saber sua porcentagem de probabilidade ... Veja que 1/52 pode ser escrito como 2/104, o que aproximadamente ... é 2/100, ou seja, 2%. Mas lembre-se que Eu só estou fazendo isso porque 104 está perto de 100 quanto maior o número vai diferir de 100 quanto maior a respost Consulte Mais informação »

Depende. Seria preciso várias hipóteses que provavelmente não seriam verdadeiras para extrapolar essa resposta a partir dos dados fornecidos para que essa seja a verdadeira probabilidade de fazer uma tentativa. Pode-se estimar o sucesso de um único ensaio baseado na proporção de tentativas anteriores que tiveram êxito se e somente se os estudos forem independentes e identicamente distribuídos. Essa é a suposição feita na distribuição binomial (contagem), bem como na distribuição geométrica (em espera). No entanto, é muito improvável q Consulte Mais informação »

K = 3 P ["1 servidor está ativo"] = 0.98 => P ["pelo menos 1 servidor fora de K servidores está ativo"] = 1 - P ["0 servidores fora de K servidores estão ativos"] = 0.99999 = > P ["0 servidores fora de K servidores estão ativos"] = 0,00001 => (1-0,98) ^ K = 0,00001 => 0,02 ^ K = 0,00001 => K log (0,02) = log (0,00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Devemos ter pelo menos 3 servidores, então K = 3." Consulte Mais informação »

0.6 P ["ele pega o ônibus"] = 0.8 P ["ele está no horário | ele pega o ônibus"] = 0.75 P ["ele está na hora"] = 4/6 = 2/3 P ["ele pega o ônibus"] | ele não está no horário "] =? P ["ele pega o ônibus | ele não está na hora"] * P ["ele NÃO está no horário"] = P ["ele pega o ônibus E ele NÃO está no horário"] = P ["ele NÃO está no horário | ele pega o ônibus "] * P [" ele pega o ônibus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * Consulte Mais informação »

Ver abaixo. A mediana é o valor do meio em um conjunto ordenado de dados. Consulte Mais informação »

0,3828 ~ ~ 38,3% P ["k em 10 pacientes são aliviados"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "com" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(combinações)" "(distribuição binomial)" "Assim, para k = 8, 9 ou 10, temos:" P ["pelo menos 8 em 10 pacientes são aliviados "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0,3828 ~~ 38,3 % Consulte Mais informação »

Isto é conhecido como um problema de probabilidade composto. Existem quatro ases em um baralho de 52 cartas, então a probabilidade de desenhar um ás é 4/52 = 1/13. Então, há 13 espadas em um baralho, então a probabilidade de desenhar um spade é 13/52 ou 1/4 Mas, como um desses ases também é um spade, precisamos subtraí-lo, então não o contamos duas vezes. Então, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Consulte Mais informação »

Existe uma fórmula para a Função de Densidade Binomial Seja n o número de tentativas. Seja k o número de sucessos no julgamento. Seja p a probabilidade de sucesso em cada tentativa. Então a probabilidade de sucesso em exatamente k tentativas é (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) Neste caso, n = 10, k = 8 ep = 0,2, de modo que p (8) = (10!) / (8! 2!) (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 p (8) = 45 (0,2) ^ 8 (0,8) ^ 2 Consulte Mais informação »

0,200 A probabilidade de quatro das dez pessoas terem esse tipo de sangue é de 0,3 * 0,3 * 0,3 * 0,3 = (0,3) ^ 4. A probabilidade de que os outros seis não tenham esse tipo de sangue é (1-0,3) ^ 6 = (0,7) ^ 6. Nós multiplicamos essas probabilidades juntas, mas como esses resultados podem acontecer em qualquer combinação (por exemplo, pessoas 1, 2, 3 e 4 têm o tipo de sangue, ou talvez 1, 2, 3, 5, etc.), multiplicamos por cor (branco) I_10C_4. Assim, a probabilidade é (0,3) ^ 4 * (0,7) ^ 6 * cor (branco) I_10C_4 ~~ 0,200. ——— Esta é outra maneira de fazê-lo: Uma vez que ter Consulte Mais informação »

S ^ 2 = soma ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Onde: s ^ 2 = soma da variância = soma de todos os valores na amostra n = tamanho da amostra barx = média x_i = Observação da amostra para cada termo Passo 1 - Encontre a média dos seus termos. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Passo 2 - Subtraia a média da amostra de cada termo (barx-x_i). (3 - 6,6) = -3,6 (6 - 6,6) ^ 2 = -0,6 (7 - 6,6) ^ 2 = 0,4 (8 - 6,6) ^ 2 = 1,4 (9 - 6,6) ^ 2 = 2,4 Nota: A soma de estas respostas devem ser 0 Passo 3 - Esquadre cada um dos resultados. (Quadratura torna os números negativos positivos.) -3,6 ^ 2 = 12,96 -0,6 ^ 2 = 0 Consulte Mais informação »

A probabilidade é frac {5} {6} Seja A o evento de selecionar um número divisível por 6 e B seja o evento de selecionar um número não divisível por 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (não A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} Em geral, se você tiver n tiras de papel numeradas de 1 a N (onde N é um grande número inteiro positivo, digamos 100) a probabilidade de selecionar um número divisível por 6 é ~ 1/6 e se N é exatamente divisível por 6, então a probabilidade é exatamente 1/6 ie P (A) = frac {1} {6} se n equiv 0 mod 6 se N n Consulte Mais informação »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 As somas possíveis são: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Portanto, o número total de somas possíveis é 11. No entanto, o número de maneiras de chegar ao total particular difere. Por exemplo. Chegar a um total de 2 só é possível 1 caminho - 1 e 1, mas um total de 6 pode ser alcançado de 5 maneiras - 1 e 5, 5 e 1, 2 e 4, 4 e 2, 3 e 3. Mapeando todos as maneiras possíveis de atingir uma determinada soma geram o seguinte. Soma -> Não de maneiras 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -& Consulte Mais informação »

163 maneiras. Existe 1 maneira de votar em 0 pessoas. Existem 8 maneiras de votar em 1 pessoa. Existem (8 * 7) / 2 maneiras de votar em 2 pessoas. Existem (8 * 7 * 6) / (2 * 3) maneiras de votar em 3 pessoas. Existem (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) maneiras de votar em 4 pessoas. Isso é tudo porque você pode escolher pessoas, mas existem maneiras de você ordenar as pessoas. Por exemplo, existem 2 * 3 maneiras de encomendar as mesmas 3 pessoas. Adicionando tudo, obtemos 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Consulte Mais informação »