الإحصاء

"هذا يعني احتمال وقوع الحدث A عندما يحدث الحدث B" "Pr (A | B) هو الاحتمال الشرطي." "هذا يعني احتمال حدوث الحدث A ، على شرط" "حدوث B". "مثال:" "A = إلقاء 3 عيون بنرد" "B = رمي أقل من 4 عيون بنرد" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (الآن نحن نعرف فقط 1،2 ، أو 3 عيون ممكنة) " اقرأ أكثر »

يساعدنا اختبار الاستقلال chi square في العثور على ما إذا كانت هناك سماتان أو أكثر مرتبطة أم لا. سواء لعب الشطرنج يساعد في تعزيز رياضيات الطفل أم لا. إنه ليس مقياس لدرجة العلاقة بين السمات. يخبرنا فقط ما إذا كان هناك مبدأان يرتبطان ارتباط ا وثيق ا أم لا ، دون الإشارة إلى أي افتراضات تتعلق بشكل العلاقة.يعتبر اختبار chi square للتجانس امتداد ا لاختبار chi square للاستقلال ... اختبارات التجانس مفيدة لتحديد ما إذا كانت هناك 2 أو أكثر من العينات العشوائية المستقلة يتم استخلاصها من نفس المجموعة السكانية أو من مجموعات سكانية مختلفة. بدلا من عينة واحدة - كما نستخدمها مع مشكلة الاستقلال ، هنا لدينا عينتان أو أكثر. يهتم كلا النوعين م اقرأ أكثر »

مصفوفة التغاير هي شكل أكثر عمومية لمصفوفة الارتباط البسيطة. الارتباط هو نسخة مصغرة من التغاير ؛ لاحظ أن المعلمتين لها دائم ا نفس العلامة (إيجابية أو سلبية أو 0). عندما تكون العلامة إيجابية ، يقال إن المتغيرات مرتبطة إيجابيا ؛ عندما تكون العلامة سالبة ، يقال إن المتغيرات مرتبطة سلب ا ؛ وعندما تكون العلامة 0 ، يقال إن المتغيرات غير مرتبطة. لاحظ أيض ا أن الارتباط ليس له أبعاد ، لأن البسط والمقام لهما نفس الوحدات المادية ، أي ناتج وحدات X و Y. أفضل توقع خطي افترض أن X متجه عشوائي في RR ^ m وأن Y هو متجه عشوائي في RR ^ ن. نحن مهتمون بالعثور على دالة X للنموذج a + bX ، حيث يكون في RR ^ n و b في RR ^ {nxxm} ، الأقرب إلى Y بالمعنى اقرأ أكثر »

يحتوي المتغير العشوائي المنفصل على عدد محدود من القيم المحتملة. يمكن أن يكون للمتغير العشوائي المستمر أي قيمة (عادة داخل نطاق معين). المتغير العشوائي المنفصل هو عادة عدد صحيح على الرغم من أنه قد يكون جزء ا عاقل ا. كمثال للمتغير العشوائي المنفصل: القيمة التي يتم الحصول عليها عن طريق تدوير قالب قياسي ذي 6 جوانب هي متغير عشوائي منفصل ليس له سوى القيم الممكنة: 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6. كمثال ثان على متغير عشوائي منفصل: جزء من 100 سيارة القادمة التي تمر نافذتي والتي هي شاحنات زرقاء هو أيضا متغير عشوائي منفصل (يحتوي على 101 قيمة ممكنة تتراوح بين 0.00 (بلا) إلى 1.00 (الكل). متغير عشوائي مستمر يمكن أن تأخذ على أي القيمة (عادة ضمن نطا اقرأ أكثر »

طريقة واحدة لمعرفة المنفصلة أو المستمرة هي أنه في حالة المنفصلة سيكون للكتلة كتلة ، وفي نقطة متواصلة ليس لها كتلة. يتم فهم هذا بشكل أفضل عند مراقبة الرسوم البيانية. دعونا نلقي نظرة على المتقطعين أولا . نلقي نظرة على إشعار pmf كيف يجلس كتلة على النقاط؟ ألق نظرة الآن على cdf لاحظ كيف ترتفع القيم بخطوات وأن الخط غير مستمر؟ يوضح هذا أيض ا كيف توجد كتلة عند نقطة الساعة مساء . الآن سننظر إلى الحالة المستمرة نلاحظ إشعار pdf الخاص بها ، كيف لا توجد كتلة عند نقطة ما ، لكن بين نقطتين؟ والآن لننظر إلى ملف cdf هنا يمكنك أن ترى في ملف cdf أن الوظيفة مستمرة ، فهي لا تدخل في الخطوات التي في الحالة المنفصلة. كنت قد سحبت هذه الصور من ويكيب اقرأ أكثر »

ارجع إلى قسم الشرح التباين السكاني = (sum (x-barx) ^ 2) / N Where - x هو barx الملاحظة هو متوسط السلسلة N وهو حجم السكان Sample Variance = (sum (x-barx) ^ 2) / (n-1) حيث - x هي الباركس الملاحظة تعني السلسلة n-1 هي درجات الحرية (التي يكون فيها n هو حجم العينة.) اقرأ أكثر »

في الواقع هناك ثلاثة أنواع رئيسية من البيانات. البيانات النوعية أو الفئوية ليس لها ترتيب منطقي ، ولا يمكن ترجمتها إلى قيمة عددية. لون العين مثال على ذلك ، لأن اللون البني ليس أعلى أو أقل من اللون الأزرق. البيانات الكمية أو العددية هي أرقام ، وبهذه الطريقة "تفرض" أمر ا. ومن الأمثلة على ذلك العمر والطول والوزن. لكن مشاهدته! ليست كل البيانات العددية كمية. أحد الأمثلة على الاستثناء هو رمز الحماية على بطاقة الائتمان الخاصة بك - لا يوجد ترتيب منطقي بينهما. تعتبر بيانات الفصل النوع الثالث. فهي ليست مستمرة ، مثل البيانات الكمية ، ولكن يمكن طلبها. المثال الأكثر شهرة هو درجات الرسالة للاختبارات. الاستخدام: يمكن استخدام الب اقرأ أكثر »

ذلك يعتمد على ما إذا كان الترتيب مهم ا. على سبيل المثال: لنفترض أنك اخترت لجنة مكونة من ثلاثة طلاب لتمثيل صفك المكون من 30 طالب ا: بالنسبة للعضو الأول لديك 30 اختيار ا للثاني لديك 29 اختيار ا للثالث لديك 28 لما مجموعه 30 * 29 * 28 = 24360 ممكن التباديل الآن هذا هو افتراض أن ترتيب الاختيار مناسب: الأول سيطلق عليه "الرئيس" ، والثاني سيكون "سكرتير" ، والثالث سيكون مجرد "عضو". إذا لم تكن هذه هي الحالة (جميع الثلاثة متساوون) فإن الترتيب الذي يتم اختيارهم غير مهم. مع ثلاثة اختار هناك 3 * 2 * 1 = 3! = 6 أوامر ممكنة ، والتي تعطي جميعها نفس المجموعة. وتسمى هذه المجموعات. لذلك: المجموعات = التباديل مقسو اقرأ أكثر »

انظر أدناه: دعونا نلقي نظرة على الأرقام 1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5. المتوسط هو مجموع القيم مقسوم ا على العدد: 15/5 = 3 الوسيط هو الحد الأوسط عندما يكون مدرج ا في تصاعدي (أو تنازلي! ) الترتيب ، وهو 3. لذلك في هذه الحالة هم متساوون. سوف يتفاعل الوسط والوسيط بشكل مختلف مع التغييرات المختلفة في مجموعة البيانات. على سبيل المثال ، إذا قمت بتغيير الرقم 5 إلى 15 ، فسيتم تغيير الوسط بالتأكيد (25/5 = 5) ولكن الوسيط سيبقى كما هو عند 3. إذا تغيرت مجموعة البيانات حيث يكون مجموع القيم 15 ولكن الحد الأوسط التغييرات ، سوف يتحرك الوسيط ولكن سيبقى الوسط: 1،1،2،3،8 - المتوسط هو 3 ولكن الوسيط هو 2. وهذا يوضح لماذا ، عند التعامل مع مجموعات البيانات ا اقرأ أكثر »

درجات حرية التباين هي n لكن درجات حرية تباين العينة هي n-1 لاحظ أن "التباين" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 لاحظ أيض ا أن "تباين العينة" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 اقرأ أكثر »

المتوسط هو 39 المتوسط هو: 39 7/12 متوسط مجموعة الأرقام هو مجموع كل الأرقام مقسوم ا على عددها. في هذه الحالة ، يكون الوسط هو: bar (x) = 475/12 = 39 7/12 الوسيط لمجموعة من الأرقام التي يتم طلبها بشكل متزايد هو الرقم "الأوسط" لمجموعة ذات الكمية الفردية من الأرقام. متوسط 2 من الأرقام "المتوسطة" لمجموعة مع كمية حتى من الأرقام. تم طلب المجموعة المحددة بالفعل حتى نتمكن من حساب الوسيط. في المجموعة المحددة ، يوجد 12 رقم ا ، لذلك يتعين علينا العثور على العنصرين رقم 6 و 7 وحساب متوسطهما: Med = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 اقرأ أكثر »

ينطبق ضبط R التربيعي فقط على الانحدار المتعدد نظر ا لأنك تضيف المزيد من المتغيرات المستقلة إلى انحدار متعدد ، فإن قيمة التربيع R تزيد مما يوفر لك الانطباع بأن لديك نموذج ا أفضل ليس بالضرورة هو الحال. دون الخوض في العمق ، سوف يأخذ مربع التربيع R المعدل في الاعتبار هذا التحيز لزيادة التربيع R. إذا درست أي نتائج انحدار متعددة ، فستلاحظ أن المرب ع R الم عد ل هو دائم ا أقل من المرب ع R لأنه تمت إزالة التحيز. الهدف من الإحصائي هو تحسين أفضل مجموعة من المتغيرات المستقلة بحيث يتم تكبير قيمة التربيع R المعدلة. امل ان يساعد اقرأ أكثر »

VAR.S> VAR.P VAR.S يحسب التباين بافتراض أن البيانات المقدمة هي عينة. تحسب VAR.P التباين بافتراض أن البيانات المقدمة عبارة عن مجموعة. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} نظر ا لأنك تستخدم نفس البيانات لكليهما ، فستقدم VAR.S قيمة أعلى من VAR.P دائم ا. ولكن يجب عليك استخدام VAR.S لأن البيانات المقدمة هي في الواقع بيانات نموذجية. تحرير: لماذا تختلف الصيغتين؟ تحقق من تصحيح بسل. اقرأ أكثر »

الأسهل سيكون حساب متوسط المسافة بين كل نقطة بيانات والوسط. ومع ذلك ، إذا قمت بحساب ذلك مباشرة ، فسينتهي بك الأمر إلى صفر. للتغلب على هذا ، نقوم بحساب مربع المسافة ، والحصول على المتوسط ، ثم الجذر التربيعي لاستعادة المقياس الأصلي. إذا كانت البيانات هي x_i ، فأنا من 1 إلى n ، (x_1 ، x_2 ، ..... ، x_n) وكان المتوسط هو bar x ، ثم Std dev = sqrt ((sum (x_i - bar x) ^ 2) / ن) اقرأ أكثر »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n يمكن استخدام هذه الصيغة في سلسلة مراقبة فردية. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n حيث - x هو barx الملاحظة. من السلسلة n هو عدد العناصر أو الملاحظات اقرأ أكثر »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) القيمة المتوقعة لـ x في الحالة المنفصلة هي E (x) = sum p (x) x ولكن هذا مع sum p (x) = 1 التوزيع المعطى هنا لا يلخص 1 ، لذلك سأفترض وجود بعض القيم الأخرى وسميها p (x = y) = .5 و الانحراف المعياري sigma (x) = sqrt (sum (xE (x )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y سيجما (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (ص - .5y) ^ 2 .5) سيغما (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) سيجما (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) اقرأ أكثر »

Q_1 = 15 إذا كان لديك آلة حاسبة TI-84 في متناول اليد: يمكنك اتباع الخطوات التالية: أولا ، قم بترتيب الأرقام. ثم تضغط على زر القانون الأساسي. ثم "1: تحرير" والمضي قدم ا وإدخال قيمك بالترتيب. بعد هذا ، اضغط على زر stat مرة أخرى وانتقل إلى "CALC" واضغط على "1: 1-الإحصائيات فار" اضغط على حساب. ثم قم بالتمرير لأسفل حتى ترى Q_1. هذه القيمة هي إجابتك :) اقرأ أكثر »

انظر أدناه :) يمكنك أولا تحديد قيمة Q_1 و Q_3. بمجرد العثور على هذه القيم ، يمكنك طرحها: Q_3-Q_1 ي طلق على ذلك النطاق الرباعي. أنت الآن تضاعف نتيجتك بمقدار 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "نتيجتك" ثم تضيف نتيجتك (R) إلى Q_3 R + Q_3 وتطرح Q_1 - R سيكون لديك رقمان وهذا سيكون نطاق ا. يعتبر أي رقم موجود خارج هذا النطاق خارج ا عن الحد. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التوضيح ، يرجى السؤال! اقرأ أكثر »

معادلة المربعات الصغرى الانحدار الخطي: y = mx + b حيث m = (sum (x_iy_i) - (sum x_i sum y_i) / n) / (sum x_i ^ 2 - ((sum x_i) ^ 2) / n) و b = (sum y_i - m sum x_i) / n لمجموعة من أزواج n (x_i، y_i) يبدو هذا أمر ا فظيع ا للتقييم (وإذا كنت تفعل ذلك يدوي ا) ؛ ولكن باستخدام جهاز كمبيوتر (على سبيل المثال ، جدول بيانات به أعمدة: y و x و xy و x ^ 2) ، فهذا ليس بالأمر السيء. اقرأ أكثر »

~~ 7.35 تذكر أن الوسط الهندسي بين رقمين a و b هو اللون (بني) (sqrt (ab) لذا ، فإن المتوسط الهندسي بين 3 و 18 rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) اللون (أخضر) (rArr) ~~ 7.35 اقرأ أكثر »

3.742 "" تقريب ا إلى 3 منازل عشرية يمكن كتابة الوسط الهندسي المكون من رقمين على النحو التالي: 2 / x = x / 7 "" ضرب ضرب اللار يعطي: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " اقرأ أكثر »

"المدير العام لـ" 81 و 4 ، "بحكم التعريف ، هو" sqrt (81xx4) = 18. اقرأ أكثر »

النطاق هو 0.532 للعثور على مجموعة من الأرقام ، ستجد الفرق بين أصغر قيمة وأكبر قيمة. لذلك ، أولا ، أعد ترتيب الأرقام من الأقل إلى الأكبر. 0.118 ، 0.167 ، 0.321 ، 0.427 ، 0.541 ، 0.65 يمكنك أن ترى ، كما هو موضح أعلاه ، أن الرقم الأصغر هو 0.118 والأكبر هو 0.65. نظر ا لأننا نحتاج إلى إيجاد الفرق ، فإن الخطوة التالية هي طرح القيمة الأصغر من القيمة الأكبر. 0.65 - 0.118 = 0.532 إذا ، النطاق هو 0.532 اقرأ أكثر »

الوسط التوافقي هو نوع من المتوسط تمثله الصيغة التالية. H = ن / (1 / X_1 + 1 / س ^ 2 + 1 ... / x_n). الوسط التوافقي هو نوع محدد من المتوسط المستخدم عند حساب متوسطات الوحدات أو المعدلات ، مثل سرعة السرعة. إنه مختلف عن المتوسط الحسابي وهو دائم ا أقل. الصيغة هي: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n تمثل عدد المصطلحات في مجموعة البيانات. يمثل x_1 القيمة الأولى في المجموعة. على سبيل المثال ، خذ المشكلة التالية. ما هو متوسط التوافقي 2،4،5،8،10؟ ع = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) ع = 5 / (1.175) ع = 4.255 اقرأ أكثر »

141 إذا كانت X = درجة الرياضيات و Y = الدرجة اللفظية ، E (X) = 720 و SD (X) = 100 E (Y) = 640 و SD (Y) = 100 لا يمكنك إضافة هذه الانحرافات المعيارية للعثور على المعيار الانحراف للنتيجة المركبة ؛ ومع ذلك ، يمكننا إضافة الفروق. التباين هو مربع الانحراف المعياري. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000 ، لكن بما أننا نريد الانحراف المعياري ، فما عليك سوى أخذ الجذر التربيعي لهذا الرقم. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Y)) = sqrt20000 ~~ 141 وبالتالي ، فإن الانحراف المعياري للنتيجة المركبة للطلاب في الفصل هو 141. اقرأ أكثر »

أدخل البيانات في قائمتين أولا . سأستخدم الأقواس للإشارة إلى وجود زر في الآلة الحاسبة وكل الحروف الكبيرة للإشارة إلى الوظيفة التي يجب استخدامها. اجعل X و Y هما المتغيرين ، الموافقين لمجموعة من النقاط. اضغط [STAT] ثم اختر EDIT أو اضغط [ENTER]. سيؤدي هذا إلى فتح القوائم التي ستدخل فيها البيانات. أدخل جميع قيم X في القائمة 1 ، واحدة تلو الأخرى. ضع قيمة في ، ثم اضغط على [ENTER] للانتقال إلى السطر التالي. الآن أدخل كل قيم Y في القائمة 2 بنفس الطريقة. الآن اضغط [STAT] مرة أخرى. استخدم مفاتيح الأسهم للانتقال إلى قائمة وظائف CALC. هذه هي الحسابات الإحصائية. اختر العنصر [4] ، المسمى LinReg (الفأس + ب). وهذا هو ، وظيفة الانحدار الخطي اقرأ أكثر »

الرسم البياني هو وسيلة سريعة للحصول على معلومات حول توزيع العينات دون رسم بياني إحصائي مفصل أو تحليل. دون الحاجة إلى الحصول على برنامج رسوم بياني جيد ، فإن تخطيط رسم بياني يمكن أن يمنحك تصور ا سريع ا لتوزيع البيانات الخاصة بك. من المهم تحديد الحجم الصحيح "bin" (مجموعات البيانات) للحصول على أفضل تقريب للمنحنى. ستوضح لك هذه المؤامرة ما إذا كانت قيم البيانات الخاصة بك تتمركز (يتم توزيعها عادة) ، أو تميل إلى جانب واحد أو آخر ، أو تحتوي على أكثر من "وضع" - تركيزات توزيع محلية. يمكن أيض ا إعادة ترتيبها باعتبارها مؤامرة Pareto من أعلى تردد إلى أدنى ، مما يسمح لك بالتركيز على أهم العوامل التي يجب معالجتها في حل اقرأ أكثر »

الإحصائيات الوصفية هي مجال الوصف الكمي للميزات الرئيسية لمجموعة من المعلومات ، أو الوصف الكمي نفسه. تعد الإحصائيات الوصفية مهمة للغاية لأنه إذا قدمنا ببساطة بياناتنا الأولية ، فسيكون من الصعب توضيح ما كانت البيانات تظهر ، خاصة إذا كان هناك الكثير منها. وبالتالي ، تمكننا الإحصاءات الوصفية من تقديم البيانات بطريقة أكثر جدوى ، مما يسمح بتفسير أبسط للبيانات. على سبيل المثال ، إذا حصلنا على نتائج 100 جزء من الدورات الدراسية للطلاب ، فقد نكون مهتمين بالأداء العام لهؤلاء الطلاب. سنكون مهتمين أيض ا بتوزيع العلامات أو انتشارها. إحصائيات وصفية تسمح لنا بذلك. كيفية وصف البيانات بشكل صحيح من خلال الإحصاءات والرسوم البيانية هو موضوع م اقرأ أكثر »

معدل الذكاء = 16 "ترتيب مجموعة البيانات بترتيب تصاعدي" 71 لون (أبيض) (x) 72 لون (أبيض) (x) لون (أرجواني) (73) لون (أبيض) (x) 82 لون (أبيض) (x) 85 لون (أحمر) ) (uarr) اللون (أبيض) (x) 86 لون (أبيض) (x) 86 لون (أبيض) (x) لون (أرجواني) (89) لون (أبيض) (x) 91 لون (أبيض) (x) 92 "the quartiles تقسيم البيانات إلى 4 مجموعات "" الوسيط "اللون (الأحمر) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" اللون السفلي الرباعي "اللون (أرجواني) (Q_1) = اللون (أرجواني) (73)" الربع العلوي "color (magenta) (Q_3) = color (magenta) (89)" النطاق الرباعي "(IQR) = Q_3-Q_1 color (أبيض) (rangexxxxx interquartile) اقرأ أكثر »

معدل الذكاء = 19 (أو 17 ، انظر الملاحظة في نهاية التفسير) النطاق الرباعي (IQR) هو الفرق بين قيمة الربع الثالث (Q3) وقيمة الربع الأول (Q1) لمجموعة من القيم. للعثور على هذا ، نحتاج أولا إلى فرز البيانات بترتيب تصاعدي: 55 ، 58 ، 59 ، 62 ، 67 ، 67 ، 72 ، 75 ، 76 ، 79 ، 80 ، 80 ، 85 ، والآن نحدد وسيط القائمة. ي عرف الوسيط عموم ا أن الرقم هو "مركز" قائمة القيم المرت بة تصاعدي ا. بالنسبة للقوائم التي تحتوي على عدد فردي من الإدخالات ، من السهل القيام بذلك نظر ا لوجود قيمة واحدة يكون لها عدد متساو من الإدخالات أقل من أو يساوي وأكبر من أو يساوي. في قائمتنا المصنفة ، يمكننا أن نرى أن القيمة 72 تحتوي على 6 قيم أقل منها بالضب اقرأ أكثر »

31/48 = 64.583333٪ = 0.6453333 تتمثل الخطوة الأولى في حل هذه المشكلة في تحديد إجمالي عدد الأطفال حتى تتمكن من معرفة عدد الأطفال الذين ذهبوا إلى أوروبا بشأن عدد الأطفال لديك. سيبدو 124 / t ، حيث يمثل t إجمالي عدد الأطفال. لمعرفة ما هو ، نجد 68 + 124 لأن هذا يعطينا مجموع جميع الأطفال الذين تم استطلاعهم. 68 + 124 = 192 وهكذا ، 192 = t يصبح تعبيرنا هو 124/192. الآن للتبسيط: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 نظر ا لأن 32 رقم ا أولي ا ، لم يعد بإمكاننا التبسيط. يمكنك أيض ا تحويل الكسر إلى عدد عشري أو نسبة مئوية. 31-: 48 = 0.64583333 0.64583333 = 64.583333٪ ~ = 65٪ لذا ، فإن احتمال اختيار طفل سافر بشكل عشوائي إلى أوروبا هو 31/48 = 64 اقرأ أكثر »

0 التباين 0 حدسي باستخدام فرق مربع sum هو (x-mu) ^ 2. هناك بالطبع خيارات أخرى ولكن النتيجة النهائية عموم ا لن تكون سلبية. بشكل عام ، تكون أقل قيمة ممكنة هي 0 لأنه إذا كانت x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 اقرأ أكثر »

دع mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} هو المتوسط (القيمة المتوقعة) للمتغير العشوائي المنفصل X الذي يمكن أن يأخذ القيم x_ { 1} ، x_ {2} ، x_ {3} ، ... مع الاحتمالات P (X = x_ {i}) = p_ {i} (قد تكون هذه القوائم محدودة أو غير محدودة وقد يكون المجموع محدد ا أو غير محدود). التباين هو sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} الفقرة السابقة هي تعريف التباين sigma_ {X} ^ {2}. يظهر الجزء التالي من الجبر ، باستخدام الخطي لمشغل القيمة المتوقعة E ، صيغة بديلة لها ، والتي غالبا ما تكون أسهل في الاستخدام. sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = E [X ^ 2-2mu_ { اقرأ أكثر »

الصيغة هي نفسها سواء كان متغير عشوائي منفصل أو متغير عشوائي مستمر. بغض النظر عن نوع المتغير العشوائي ، فإن صيغة التباين هي sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. ومع ذلك ، إذا كان المتغير العشوائي منفصل ا ، فإننا نستخدم عملية الجمع. في حالة المتغير العشوائي المستمر ، نستخدم التكامل. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. من هذا ، نحصل على سيغما ^ 2 عن طريق الاستبدال. اقرأ أكثر »

يعني E (X) = 0 والتباين "Var" (X) = 6/5. لاحظ أن E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - - 1 ، 1 ")") = 0 لاحظ أيض ا أن "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - - 1 ، 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 اقرأ أكثر »

الاحتمال الشرطي هو احتمال وقوع حدث معين على افتراض أنك تعرف نتيجة حدث آخر. إذا كان هناك حدثان مستقلان ، فإن الاحتمال الشرطي لحدث معين معطى للآخر يساوي ببساطة الاحتمال العام لهذا الحدث. يتم كتابة احتمال A المعطى B كـ P (A | B). خذ على سبيل المثال متغيرين تابعين. عر ف A على أنه "الاسم الأول لرئيس أمريكي عشوائي هو جورج" و B ليكون "الاسم الأخير لرئيس أمريكي عشوائي هو بوش". عموم ا ، كان هناك 44 رئيس ا ، منهم 3 اسمه جورج. 2 من 44 قد عين بوش. لذلك ، P (A) = 3/44 و P (B) = 2/44. ومع ذلك ، ف (أ | ب) = 2/2 ، بسبب هذين الرئيسين يدعى بوش ، 2 تم تسمية جورج. اقرأ أكثر »

يعني = 4 113/600 الوسيط = 3.98 الوضع = 1.20 يعني هو متوسط الأرقام "يعني" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "يعني" = 4 113/600 المتوسط هو " الأوسط "رقم عندما تضع أرقامك بترتيب تصاعدي 1.20،1.20،3.56،4.40،6.25،8.52 نظر ا لوجود 6 أرقام ، فإن" الرقم الأوسط "هو متوسط رقمك الثالث والرابع" متوسط "= (3.56+ 4.40) /2=3.98 الوضع هو الرقم الأكثر حدوث ا وهو في هذه الحالة 1.20 لأنه يحدث مرتين اقرأ أكثر »

يعني = 14.25 ، الوسيط = 15 ، الوضع = 15 يعني: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 أضف كل الأرقام للأعلى ثم قس م على عددها. الوسيط: 2 ، 13 ، 14 ، 15 ، 15 ، 16 ، 17 ، 22 ، قم بترتيب الأرقام بالترتيب من الأدنى إلى الأعلى ، ثم اختر القيمة المتوسطة ، وفي هذه الحالة إذا كان هناك عدد زوجي من القيم ، فاصل المسافة بين الاثنين في المنتصف. الوضع: القيمة الأكثر شيوعا هي 15 ، إذا كنت تحقق بعناية. نأمل أن يكون هذا مفيد ا ... اقرأ أكثر »

المتوسط هو متوسط مجموعة من البيانات ، والوضع هو الرقم الأكثر شيوع ا الذي يحدث في مجموعة من البيانات ، والوسيط هو الرقم في منتصف مجموعة البيانات. يتم حساب المتوسط بإضافة كل الأرقام للأعلى والقسمة على كمية الأرقام الموجودة في المجموعة (6 أرقام). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr هذا هو المتوسط لأن كل الأرقام الموجودة في مجموعتك تحدث مرة واحدة ، لا يوجد وضع. إذا كانت مجموعتك تحتوي على 4 إضافات أو كانت تحتوي على 3 5 ، على سبيل المثال ، فسيكون لها وضع متميز. يصطف كل الأرقام بالترتيب من الأقل إلى الأكبر. تقاطع أقل رقم ، ثم أعلى ، ثم ثاني أدنى ، ثم ثاني أعلى ، وهكذا دواليك. الرقم الأوسط سيكون الوسيط. ومع ذلك ، نظر اقرأ أكثر »

الوسط = 30 الوسيط = 30 الوضع = 30 ، 31 الوسط هو "المتوسط" - مجموع القيم مقسوم ا على عدد القيم: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 الوسيط هو القيمة المتوسطة في سلسلة من القيم المدرجة من الأدنى إلى الأعلى (أو الأعلى إلى الأدنى - لا يمكن تخليطها فقط): 28،30،30،31،31 متوسط = 30 الوضع هو القيمة التي يتم سردها في معظم الأحيان. في هذه الحالة ، يتم سرد كل من 30 و 31 مرتين ، لذلك كلاهما الوضع. اقرأ أكثر »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 يعني barx = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 المتوسط M = (n + 1) / العنصر الثاني = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 rd عنصر M = 12 الوضع [Z] هو الذي يظهر معظم الوقت في التوزيع المعطى 12 يحدث مرتين. ي = 12 اقرأ أكثر »

يعني: 87.5 الوضع: لا يوجد وضع الوسيط: 88 Mean = "مجموع جميع الأرقام" / "كم عدد الأرقام" هناك 6 أرقام ومجموعها 525 لذلك ، يعني 525/6 = 87.5 الوضع هو الرقم بأعلى تردد ، أي الرقم الذي يظهر أكثر في التسلسل. في هذه الحالة ، لا يوجد وضع لأن كل رقم يظهر فقط مرة واحدة الوسيط هو الرقم الأوسط عندما تضع الأرقام بترتيب تصاعدي 79 ، 85 ، 86 ، 90 ، 92 ، 93 الرقم الأوسط يتراوح بين 86 و 90. لذلك ، يمكن العثور على الرقم الأوسط من خلال (86 + 90) / 2 = 88 وبالتالي فإن وسيطك هو 88 اقرأ أكثر »

انظر أدناه ، نحتاج إلى وضع ترتيب sin sin 0 ، 1.1 ، 2.8 ، 3.6 ، 4.6٪ من الأرقام الوسيط = الرقم الأوسط 0 ، 1.1 ، اللون (الأحمر) (2.8) ، 3،4.6 2.8 النمط = الرقم الأكثر شيوع ا. لا يوجد أي رقم من هذا القبيل في القائمة ، لا يوجد وضع نطاق = أكبر عدد أصغر نطاق = 4.6-0 = 4.6 متوسط = مجموع (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 اقرأ أكثر »

المدى = 7 الوسيط = 6 الأنماط = 3،6،8 المتوسط = 5.58 2،3،3،3،3،4،4،5،6،6،6،6،6،7،7،8،8،8 ، 8،9 حساب عدد القيم أولا : هناك 19 النطاق: الفرق بين القيم العليا والأدنى: اللون (الأزرق) (2) ، 3،3،3،3،4،4،5،6،6 ، 6،7،7،8،8،8،8 ، اللون (الأزرق) (9) النطاق = اللون (الأزرق) (9-2 = 7) الوسيط: القيمة بالضبط في منتصف مجموعة من البيانات مرتبة حسب الترتيب. هناك 19 قيمة لذلك من السهل العثور عليها. ستكون القيمة (19 + 1) / 2 = 10 = 19 = 9 + 1 + 9 لون (أحمر) (2،3،3،3،3،4،4،5،6) ، 6 ، اللون ( أحمر) (6،6،7،7،8،8،8،8،9) لون (أبيض) (wwwwwwwwwwww) uarr color (أبيض) (wwwwwwwwwww) وسيط = 6 متوسط: القيمة ذات أعلى تردد - واحد التي تحدث في معظم الأحيا اقرأ أكثر »

66 ، 66 ، بلا ، 27 المتوسط هو المتوسط الحسابي (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 الوسيط هو القيمة متساوية (عددي ا) من أقصى حدود النطاق. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5 ؛ 13.5 + 52.5 = 66 ملاحظة: في هذه المجموعة من البيانات ، تكون هي نفس القيمة الموجودة في الوسط ، ولكن هذا ليس هو الحال عادة. الوضع هو أكثر القيم (القيم) شيوع ا في المجموعة. لا يوجد شيء في هذه المجموعة (لا توجد تكرارات). النطاق هو القيمة العددية للفرق بين القيم الأدنى والأعلى. 79.5 - 52.5 = 27 اقرأ أكثر »

8.32،7.6،7.6 "ي عر ف الوسط بأنه" • "يعني" = ("مجموع كل القياسات") / ("عدد القياسات") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 لون (أبيض) (rArr "mean" x) = 8.32 • "يكون الوضع هو المقياس الأكثر شيوع ا" rArr "mode" = 7.6larr "واحد فقط يحدث مرتين" • "الوسيط هو القياس الأوسط في مجموعة من الأوامر "color (أبيض) (xxx)" "التدابير" "ترتب التدابير بترتيب تصاعدي" 6 ، color (أبيض) (x) 6.1 ، اللون (أبيض) (x) اللون (أرجواني) (7.6) ، اللون ( أبيض) (س) 7.6 ، لون (أبيض) (س) 14.3 rArr "متوسط" = 7.6 اقرأ أكثر »

يعني: 21.14 المتوسط: 12 المدى: 3 الوضع: 12 يعني: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 أو 85/7 أو 12.1428 المتوسط: إلغاء (اللون (أحمر) (11)) ، الإلغاء (اللون (الأخضر) (11)) ، الإلغاء (اللون (الأزرق) (12)) ، 12 ، الإلغاء (اللون (الأزرق) (12)) ، الإلغاء (اللون (الأخضر) (13)) ، الإلغاء (اللون ( الأحمر) (14)) المدى: اللون (الأحمر) (14) -اللون (الأحمر) (11) = 3 الوضع: اللون (الأحمر) (11) ، اللون (الأحمر) (11) ، اللون (الأزرق) (12) ، اللون (الأزرق) (12) ، اللون (الأزرق) (12) ، اللون (الوردي) (13) ، اللون (برتقالي) (14) اللون (أبيض) (............. .........) اللون (الأزرق) (12). اقرأ أكثر »

إنه 9 - المتوسط بين 8 و 10 "الوسيط" يعرف بالقيمة المتوسطة ، بمجرد طلب مجموعة البيانات وفق ا للقيمة. في حالتك ستعطي هذا 2 8 10 16. إذا كان هناك قيمتان وسطيتان ، في حدد الوسيط على أنه الوسط بينهما. مع مجموعات البيانات الكبيرة ، هذا عادة لا يهم كثير ا ، حيث تميل القيم المتوسطة إلى الإغلاق. مثلا مرتفعات القول 1000 من الذكور البالغين ، أو دخل أهل المدينة. في مجموعة بيانات صغيرة مثل بياناتك ، أتردد في إعطاء أي مركز أو تدابير انتشار. التحدي: محاولة وجعل مؤامرة مربع من هذا! اقرأ أكثر »

اقرأ أكثر »

0.4335 "الحدث التكميلي هو أن الحد الأقصى يساوي أو" "أقل من 25 ، بحيث تكون التذاكر الثلاثة جميعها ضمن" "الأول 25. احتمالات ذلك هي:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "إذا الاحتمال المطلوب هو:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "توضيح إضافي:" P (A و B و C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "في السحب الأول ، تكون احتمالات أن تكون التذكرة الأولى أقل" أو تساوي 25 (25/30). لذا P (A) = 25/30. " "عند سحب التذكرة الثانية ،" "لا يوجد سوى 29 تذكرة متبقية في الحقيبة و 5 منها لها" "عدد أكبر من 25 إذا كانت التذكرة الأولى لها رقم <= 25 ، لذلك" "P (B | A) = اقرأ أكثر »

الوسط = 19.133 المتوسط = 19 الوضع = 19 المتوسط هو المتوسط الحسابي ، 19.133 المتوسط هو "([عدد نقاط البيانات] + 1) ÷ 2" أو قيمة PLACE متساوية (عددي ا) من الحدود القصوى للنطاق في أمر جلس. تحتوي هذه المجموعة على 15 رقم ا ، مرتبة حسب 5،13 ، 13 ، 15 ، 15 ، 18 ، 19 ، 19 ، 19 ، 20 ، 22 ، 27 ، 27 ، 29. لذلك المركز الأوسط هو (15 + 1) / 2 = المركز الثامن. الرقم في هذا الموقع هو 19. يعد الوضع هو القيمة (القيم) الأكثر شيوع ا في المجموعة. في هذه الحالة هو 19 ، مع ثلاثة حوادث في المجموعة. إن قرب كل هذه التدابير الثلاثة يعني أن البيانات "يتم توزيعها بشكل طبيعي". اقرأ أكثر »

هذه المجموعة لا يوجد لديه وضع. انظر الشرح. الوضع (القيمة المشروطة) لمجموعة البيانات هو القيمة الأكثر شيوع ا في المجموعة. لكن يمكن أن تحتوي المجموعة على أكثر من قيم مشروطة أو لا تحتوي على قيم مشروطة. لا تحتوي المجموعة على قيم مشروطة إذا كانت جميع القيم لها نفس عدد مرات الظهور (كما في المثال المحدد). يمكن أن تحتوي المجموعة أيض ا على أكثر من قيمة مشروطة. مثال: S = {1،1،1،2،3،4،5،5،6،6،6} في هذه المجموعة ، تكون الأوضاع 1 و 6 مع 3 حالات. اقرأ أكثر »

يحتوي على وضع واحد فقط ، وهو 12 حيث يتم تكرار 12 في مجموعة البيانات ولا يوجد رقم مكرر آخر في مجموعة البيانات ، يكون وضع مجموعة البيانات هذه هو 12. متوسط مجموعة البيانات هذه هو 15. اقرأ أكثر »

0.1841 أولا ، نبدأ بالقيمة ذات الحدين: X ~ B (10 ^ 4،6 * 10 ^ -5) ، على الرغم من أن p صغير للغاية ، n ضخم. لذلك يمكننا تقريب هذا باستخدام العادي. بالنسبة إلى X ~ B (n ، p) ؛ Y ~ N (np ، np (1-p)) لذلك ، لدينا Y ~ N (0.6،0.99994) نحن نريد P (x> = 2) ، عن طريق التصحيح للاستخدام العادي الحدود ، لدينا 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) باستخدام جدول Z ، نجد أن z = 0.90 تعطي P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0،90) = 1-0،8159 = 0،1841 اقرأ أكثر »

الاستخدام الأساسي للانحدار الخطي هو احتواء الخط على مجموعتين من البيانات وتحديد مدى ارتباطها. الأمثلة على ذلك: مجموعتان من أسعار الأسهم وهطول الأمطار وساعات الدراسة ودرجات الإنتاج فيما يتعلق بالارتباط ، الإجماع العام هو: قيم الارتباط 0.8 أو أعلى تدل على وجود علاقة ارتباط قوية بين قيم 0.5 أو أعلى حتى 0.8 تشير إلى علاقة ارتباط ضعيفة تشير القيم الأقل من 0.5 إلى ارتباط ضعيف للغاية f الانحدار الخطي وحساب الارتباط اقرأ أكثر »

((14) ، (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 احتمال الحصول على رؤوس على أي وجه معطى هو 1/2. الشيء نفسه مع احتمال الحصول على ذيول على أي وجه معين. إن الشيء الذي نحتاج إلى معرفته هو عدد الطرق التي يمكننا بها طلب نتائج الرؤوس والذيل - وهذا ((14) ، (7)). بشكل عام ، لدينا: ((14) ، (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 اقرأ أكثر »

إذا افترضنا أن كلمة "صادقة" ذات 6 جوانب تموت ، فإن الإجابة كما يقول سياميني هي "1/6". إذا كانت كل النتائج المحتملة مرجحة على قدم المساواة ، فإن احتمال الحصول على نتيجة معينة (في حالتك ، "الحصول على 3") هو عدد طرق الحصول على النتيجة المعينة مقسومة على العدد الإجمالي للنتائج المحتملة. إذا قمت بتمرير يموت غير متحيز ، فهناك 6 نتائج كاملة ممكنة: 1 و 2 و 3 و 4 و 5 و 6. والنتيجة المحددة التي تهتم بها ، 3 ، تحدث في اتجاه واحد فقط. لذلك الاحتمال هو 1/6. إذا كنت قد طلبت احتمالية الحصول على "3 أو أقل" ، فسيظل العدد الإجمالي للنتائج المحتملة كما هو ، ولكن هناك 3 طرق للحصول على نتيجة معينة (1 أو اقرأ أكثر »

P _ ((x = 4 رؤوس)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 heads)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 رؤوس)) =" ^ 5C_4 ( 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 رؤساء)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 رؤساء)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 رؤوس)) = 0.15625 اقرأ أكثر »

N = 115 هل تقصد بهامش خطأ 5٪؟ يتم إعطاء الصيغة لفاصل الثقة لنسبة بواسطة hat p + - ME ، حيث ME = z * * SE (hat p). hat p هي نسبة العينة z * هي القيمة الحرجة لـ z ، والتي يمكنك الحصول عليها من حاسبة رسوم بيانية أو جدول SE (hat p) هو الخطأ القياسي لنسبة العينة ، والذي يمكن العثور عليه باستخدام sqrt ((hat p hat q) / n) ، حيث تمثل hat q = 1 - hat p و n حجم العينة ونحن نعلم أن هامش الخطأ يجب أن يكون 0.05. مع فاصل الثقة 90 ٪ ، z * ~~ 1.64. ME = z * * SE (hat p) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / n) يمكننا الآن حل n جبري ا. نحصل على n ~~ 114.2 ، التي نجمعها حتى 115 لأن حجم العينة 114 سيكون أصغر من اللازم. نحتاج إلى 115 طفلا على ا اقرأ أكثر »

L_1 = 3 ، L_2 = 7 ، L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) أولا ، علينا أن نجد L_1 و L_2. L_1 = 3 لأنه لا يوجد سوى ثلاثة سلاسل: (0) (1) (2). L_2 = 7 ، نظر ا لأن جميع السلاسل بدون المجاورة 0 و 2 هي (0،0) ، (0،1) ، (1،0) ، (1،1) ، (1،2) ، (2،1) ، ( 2.2) الآن سنجد تكرار L_n (n> = 3). إذا كانت السلسلة تنتهي بـ 1 ، فيمكننا وضع أي كلمة بعد ذلك. ومع ذلك ، إذا كانت السلاسل تنتهي في 0 ، فيمكننا وضع 0 أو 1 فقط. مماثل ، إذا كانت السلاسل تنتهي بالرقم 2 ، فيمكننا وضع 1 أو 2 فقط. دع P_n ، Q_n ، R_n هي عدد السلاسل بدون 0 و 2 في المتاخمة المواقف وينتهي في 0،1،2 ، على التوالي. تتبع L_n و P_n و Q_n و R_n التكرار أدناه: L_n اقرأ أكثر »

انظر الى هذا . الائتمان لجوراف بانسال. كنت أحاول التفكير في أفضل طريقة لشرح ذلك وتعثرت في صفحة تؤدي عملا رائع ا حق ا. أفضل إعطاء هذا الرجل الفضل في التفسير. في حالة عدم عمل الرابط بالنسبة للبعض ، فقد قمت بتضمين بعض المعلومات أدناه. نص ببساطة: قيمة R ^ 2 هي ببساطة مربع معامل الارتباط R. يأخذ معامل الارتباط (R) لنموذج (قل مع المتغيرات x و y) القيم بين -1 و 1. ويصف كيف تكون x و y المترابطة.إذا كانت x و y في حالة انسجام تام ، فستكون هذه القيمة موجبة 1 إذا زادت x بينما انخفضت y بالطريقة المعاكسة تمام ا ، فستكون هذه القيمة هي -1 0 سيكون موقف ا لا يوجد فيه ارتباط بين x و y ، هذه القيمة R مفيدة فقط لطراز خطي بسيط (فقط x و y). بمجر اقرأ أكثر »

{1،2،3،4،5،6} الذي هو في الواقع مجموعة من جميع النتائج المحتملة كما يحدد تعريف مساحة العينة. عند لف زهر من 6 جوانب ، ي سمى عدد النقاط على الوجه العلوي بالنتيجة. الآن ، كلما توالت الزهر ، يمكننا الحصول على 1 ، 2،3،4،5 أو 6 نقاط على الجزء العلوي الأكثر وجها ..وهذه هي النتيجة الآن. لذا فإن التجربة هنا هي "Rolling a 6 dice dice" وقائمة النتائج المحتملة هي "{1،2،3،4،5،6}". مساحة العينة بحكم تعريفها هي قائمة بجميع النتائج المحتملة للتجربة. إذن الإجابة على سؤالك هي S = {1،2،3،4،5،6} وآمل أن يكون واضح ا. اقرأ أكثر »

فرصة 0.563 تحتاج إلى عمل رسم تخطيطي لشجرة الاحتمالات حتى تتمكن من حل الاحتمالات: بشكل عام ، سينتهي بك المطاف بـ 8/11 (الكمية الأصلية من الأقلام السوداء) مضروبة في 7/10 (مقدار الأقلام السوداء المتبقية في الصندوق) + 3/11 (الكمية الإجمالية للأقلام الحمراء) مضروبة في 2/10 (كمية الأقلام الحمراء المتبقية في الصندوق). هذه = 0.563 فرصة لاختيار 2 قلم من نفس اللون ، سواء كان لونهما أسود أو أحمر. اقرأ أكثر »

أنت بحاجة إلى رؤية إجابة كاملة لفهم أنني لا أعرف تمام ا ما الذي تعنيه أولا ، فستحصل على مجموعة البيانات الخاصة بك حيث تتراجع y في x لتجد كيف أن التغيير في x يؤثر على y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 وترغب في العثور على العلاقة بين x و y لذلك قل أنك تعتقد أن النموذج يشبه y = mx + c أو في الإحصائيات y = beta_0 + beta_1x + u هذه beta_0 ، beta_1 هي المعلمات في السكان و u هي تأثير المتغيرات التي لم يتم ملاحظتها والتي يطلق عليها مصطلح الخطأ ، لذا فأنت تريد المقدرات hatbeta_0 ، hatbeta_1 لذا haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x هذا يخبرك أن المعاملات المتوقعة سوف تمنحك قيمة y المتوقعة. لذا ، فأنت تريد الآن العثور على أفضل التقديرات لهذه العوام اقرأ أكثر »

إذا تم الاحتفاظ بافتراضات Gauss-Markof ، فإن OLS يوفر أدنى خطأ معياري لأي مقد ر خطي ، لذا فإن أفضل مقد ر غير متحيز خطي ا نظر ا إلى هذه الافتراضات ، تكون العوامل المشتركة في المعلمة خطية ، وهذا يعني فقط أن beta_0 و beta_1 خطيتان لكن المتغير x لتكون خطية ، يمكن أن تكون x ^ 2. لقد تم أخذ البيانات من عينة عشوائية. لا توجد علاقة خطية متداخلة مثالية ، لذلك لا يرتبط متغيرين بشكل كامل. E (u / x_j) = 0 يعني الافتراض الشرطي صفر ا ، مما يعني أن المتغيرات x_j لا تقدم معلومات حول متوسط المتغيرات غير الملاحظة. تكون الفروق متساوية بالنسبة لأي مستوى معين من x ، على سبيل المثال var (u) = sigma ^ 2 ، ثم OLS هو أفضل مقد ر خطي في مجتمع المقد اقرأ أكثر »

الانحراف المعياري لـ {1 ، 2 ، 3 ، 4 ، 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 لنقم بتطوير صيغة عامة ثم تحصل على الانحراف المعياري بشكل خاص من 1 و 2 و 3 و 4 و 5. إذا كان لدينا {1 ، 2،3 ، .... ، n} ونحتاج إلى إيجاد الانحراف المعياري لهذه الأرقام. لاحظ أن "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 تعني "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 يعني "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 يعني "Var" (X) = ((n + 1) (2n + 1)) / (6 ) - ((n + 1) / 2) ^ 2 تعني "Var" (X) = (n + 1) اقرأ أكثر »

صفر إذا كان لديك رقم واحد أو مليون رقم متماثلان تمام ا (مثل كل الأرقام 25) ، فإن الانحراف المعياري سيكون صفر ا. لكي يكون هناك انحراف معياري أكبر من الصفر ، يجب أن يكون لديك نموذج يحتوي على قيم ليست متماثلة. لذلك ، على الأقل ، تحتاج إلى عينة ذات قيمتين على الأقل غير متكافئين من أجل الحصول على انحراف معياري أكبر من الصفر. امل ان يساعد اقرأ أكثر »

"الجزء 1) 0.80164" "الجزء 2) 0.31125" "هناك 5 مفاتيح يمكن فتحها أو إغلاقها." "وبالتالي هناك على الأكثر" 2 ^ 5 = 32 "حالات للتحقيق فيها." "يمكننا أن نأخذ بعض الاختصارات على الرغم من:" "إذا كان كلا 1 و 4 مفتوحين أو كلاهما 2 و 5 مفتوحان ،" الحالية لا يمكن أن تمر. " "يجب إغلاق (1 أو 4) و (2 أو 5)." "ولكن هناك معايير إضافية:" "إذا كانت (4 و 2) مفتوحة ، يجب إغلاق 3". "إذا كان (1 و 5) مفتوح ا ، فيجب إغلاق 3". "إذا لاحظنا (O و C و O و C و C) أنه 1 و 3 مفتوحين و 2،4،5 مغلقين ،" "لدينا الحالات التالية فقط اقرأ أكثر »

الخطأ القياسي هو تقديرنا للمعلمة المجهولة سيجما (الانحراف المعياري). الخطأ القياسي هو الجذر التربيعي لتقدير التباين. مثل = sqrt (قبعة سيغما ^ 2). إنه مقياس لمتوسط المسافة العمودية التي تتبعها إحدى ملاحظاتنا من خط الانحدار المحسوب. وبهذه الطريقة ، ي قد ر سيغما الكمية غير المعروفة ، والتي ستكون إلى أي مدى نتوقع أن تكون أي ملاحظة محتملة من خط الانحدار الفعلي (الخط الذي حصلنا عليه من تقديرات المربعات الصغرى الخاصة بنا). اقرأ أكثر »

احتمال رسم إما سبعة أو اثنين أو الآس هو 3/13. إن احتمالية رسم الآس أو السبعة أو الثانية هي نفس احتمالية رسم الآس زائد احتمال السبعة زائد إحتمال اثنين. P = P_ (ace) + P_ (سبعة) + P_ (two) توجد أربع أصوص في المجموعة ، لذلك يجب أن يكون الاحتمال 4 (عدد الاحتمالات "الجيدة") أكبر من 52 (جميع الاحتمالات): P_ (ace ) = 4/52 = 1/13 نظر ا لوجود 4 من كلا الزوجين والسبعات ، يمكننا استخدام نفس المنطق لمعرفة أن الاحتمال هو نفسه بالنسبة إلى الثلاثة: P_ (سبعة) = P_ (اثنين) = P_ ( ace) = 1/13 هذا يعني أنه يمكننا العودة إلى الاحتمال الأصلي لدينا: P = 1/13 + 1/13 + 1/13 = 3/13 لذلك ، فإن احتمال رسم إما سبعة أو اثنين أو الآس هو 3 / 1 اقرأ أكثر »

1884 بشكل عام يمكن أن يكون لديك 8 اختيار 6 للرجال و 10 اختار 5 للنساء. لا تسألني لماذا لديك المزيد من النساء ولجنتك تطلب تمثيلا أقل ولكن هذه قصة أخرى. حسن ا ، لذا فإن المشكلة هي أن أحد هؤلاء الشباب يرفض العمل مع إحدى هؤلاء الفتيات. لذلك لا يمكن استخدام هذا الشخص بعينه مع جميع اللاعبين ، لذلك نطرح 1 من 8 ونضيف مجموعاته إلى إجمالي 7 ، اختر طريقة واحدة في النهاية. لذلك دعونا نبدأ مع اللاعبين الآخرين (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 الآن هذه يمكن أن تكون مطابقة مع (10!) / ((10-5)! 5!) = 252 طرق ل النساء أو 7 * 252 = 1764 الآن عن الرجل الأخير الذي رفض العمل مع فتاة واحدة. يمكنه العمل فقط مع 9 اختيار 5 نساء (9!) / ((9-5)! 5!) = 126 1764 + اقرأ أكثر »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "بشكل عام عندما نرتب عناصر n ، حيث توجد عناصر k مختلفة" "تحدث في كل مرة" n_i "، من أجل" i = 1،2 ، ... ، ك "، ثم لدينا" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "إمكانيات ترتيبها." "لذلك نحن بحاجة إلى حساب عدد المرات التي تحدث فيها العناصر:" "هنا لدينا 7 عناصر: 2 579 وواحد 6 ، لذلك" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "الاحتمالات" " وهذا ما يسمى معامل متعدد الحدود. " "الفلسفة الكامنة وراء ذلك بسيطة. سيكون لدينا طرق n" لترتيبها إذا كانت مختلفة ، ولكن يمكن ترتيب العناصر المتطابقة "" بطرق " اقرأ أكثر »

Q_1 = 24 إذا كان لديك آلة حاسبة TI-84 في متناول اليد: يمكنك اتباع الخطوات التالية: أولا ضع الأرقام بالترتيب. ثم تضغط على زر القانون الأساسي. ثم "1: تحرير" والمضي قدم ا وإدخال قيمك بالترتيب. بعد هذا ، اضغط على زر stat مرة أخرى وانتقل إلى "CALC" واضغط على "1: 1-الإحصائيات فار" اضغط على حساب. ثم قم بالتمرير لأسفل حتى ترى Q_1. هذه القيمة هي إجابتك :) اقرأ أكثر »

عينة صغيرة ، توزيع طبيعي ويمكنك حساب الانحراف المعياري والوسيط ، يتم استخدام إحصائيات t بالنسبة لعينة كبيرة ، إحصائيات Z (درجة Z) لها توزيع عادي قياسي تقريب ا. عندما تكون العينة صغيرة ، ينشأ التباين في توزيع Z من العشوائية. هذا يعني أن توزيع الاحتمالات سيكون أكثر انتشارا من التوزيع العادي القياسي. عندما يكون n هو رقم العينة و df = n-1 ، يمكن حساب t t (إحصائيات t) ب t = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0.5) x¯ = متوسط العينة μ0 = متوسط السكان المفترض s = الانحراف المعياري للعينة n = حجم العينة اقرأ أكثر »

الفرق هو سيغما ^ 2 = 15.81 والانحراف المعياري هو سيجما حوالي 3.98. في التوزيع ذي الحدين ، لدينا صيغ لطيفة جد ا للوسط والتحالف: mu = Np textr و sigma ^ 2 = Np (1-p) لذا ، فإن التباين هو sigma ^ 2 = أرستها (1-ع) = 124 * 0.85 * 0.15 = 15.81. الانحراف المعياري هو (كالعادة) الجذر التربيعي للفرق: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) حوالي 3.98. اقرأ أكثر »

Color (red) (sigma ^ 2 = 3.25) للعثور على التباين ، نحتاج أولا إلى حساب الوسط. لحساب المتوسط ، قم ببساطة بإضافة جميع نقاط البيانات ، ثم قس م على عدد نقاط البيانات. صيغة المعنى mu هي mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n حيث x_k هي نقطة بيانات kth ، و n هو عدد البيانات نقاط. بالنسبة إلى مجموعة البيانات الخاصة بنا ، لدينا: n = 4 {x_1 ، x_2 ، x_3 ، x_4} = {2 ، 4 ، 5 ، 7} وبالتالي فإن الوسط هو mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 الآن لحساب التباين ، نكتشف إلى أي مدى تكون كل نقطة بيانات بعيدة عن المتوسط ، ثم ضع مربع ا على كل من هذه القيم ، ونضيفها ، ونقسمها على عدد نقاط البيانات. يتم إ اقرأ أكثر »

التباين هو 27500 يتم إعطاء متوسط مجموعة البيانات بواسطة مجموع البيانات مقسوم ا على عددها (Sigmax) / N ومن هنا يكون 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 يتم إعطاء التباين بواسطة (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 وبالتالي الفرق هو 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 اقرأ أكثر »

التباين السكاني: 56.556 تباين العينة: 67.867 لحساب التباين: حساب المتوسط الحسابي (الوسط) لكل قيمة بيانات مربع ، يكون الفرق بين قيمة البيانات والوسيط حساب مجموع الفروق التربيعية إذا كانت البيانات تمثل إجمالي السكان: 4. قس م مجموع الفروق التربيعية على عدد قيم البيانات للحصول على التباين السكاني إذا كانت بياناتك تمثل فقط عينة مأخوذة من عدد أكبر من السكان 4. قس م مجموع الفروق التربيعية على 1 أقل من عدد قيم البيانات للحصول على تباين العينة اقرأ أكثر »

التباين هو 25.14 البيانات ؛ D = {12 ، 6 ، -2 ، 9 ، 5 ، -1} التباين (sigma ^ 2) هو متوسط الفرق التربيعي عن المتوسط. الوسط هو (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) الفرق هو 25.14 [Ans] اقرأ أكثر »

اعتماد ا على ما إذا كانت البيانات المقدمة يجب أن تؤخذ على أنها كامل السكان (جميع القيم) أو عينة من بعض السكان الأكبر: تباين السكان سيغما ^ 2 ~ = 66.7 تباين العينة s ^ 2 ~ = 77.8 يمكن تحديد ذلك باستخدام معيار مدمج في وظائف الحاسبة العلمية أو ورقة الانتشار (على النحو التالي): ... أو قد يتم حسابها في خطوات على النحو التالي: تحديد مجموع قيم البيانات قس م مجموع قيم البيانات على عدد قيم البيانات للحصول على mean لكل قيمة بيانات ، اطرح الوسط * من قيمة البيانات للحصول على الانحراف عن الوسط ** حدد مجموع انحرافات قيم البيانات عن المتوسط. بالنسبة إلى التباين السكاني: قس م مجموع الانحرافات على عدد قيم البيانات * للحصول على التباين السك اقرأ أكثر »

تباين مجموعة البيانات هو 6.29. لاحظ أن صيغة التباين لغرض الحساب هي 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 حيث n هو إجمالي عدد القيم في مجموعة البيانات المقدمة. في بياناتك المقدمة لدينا n = 7 وقيم x_i هي {15 ، 14 ، 13 ، 13 ، 12 ، 10 ، 7}. لذلك ، التباين الخاص بك = 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 اقرأ أكثر »

47.9 سأفترض أنك تعني التباين السكاني (يختلف تباين العينة قليلا ). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N يرجى التمييز بين الاثنين. تشير العلامة الأولى إلى "إضافة مربعات الأرقام الخاصة بك" ، بينما تشير الثانية إلى "إضافة أولا ، ثم ضع مربعة في المجموع" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 سيجما ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 اقرأ أكثر »

التباين sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 نحن نحسب الوسط الحسابي أولا mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 لحساب التباين sigma ^ 2 استخدم الصيغة sigma ^ 2 = (sum (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 سيغما ^ 2 = 1054/25 = 42.16 بارك الله فيكم ... آمل أن يكون التفسير مفيد ا. اقرأ أكثر »

التباين سيغما ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 حساب المتوسط الحسابي mu أولا n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 حساب التباين sigma ^ 2 باستخدام صيغة التباين لـ سيجما السكانية ^ 2 = (sum (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 سيغما ^ 2 = 6903/64 سيغما ^ 2 = 107.8593 بارك الله فيك .. .. آمل أن يكون التفسير مفيد ا. اقرأ أكثر »

211/2 أو 105.5 أوجد المتوسط: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 اطرح الوسط من كل رقم في البيانات ومربع النتيجة: -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 أوجد متوسط الفروق التربيعية: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 أو 105.5 اقرأ أكثر »

تباين {3 ، 6 ، 7 ، 8 ، 9} = 5.3 صيغة التباين ، s ^ 2 ، هي لون (أبيض) ("XXX") s ^ 2 = (sum (x_i - barx)) / (n- 1) حيث يمثل barx متوسط لون مجموعة العينات (أبيض) ("XXX") في هذه الحالة يكون متوسط {3،6،7،8،9} هو (sumx_i) /5=6.6 اقرأ أكثر »

تباين السكان: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 تباين العينة: sigma _ ("sample") ^ 2 ~ = 38.48 تعتمد الإجابة على ما إذا كانت البيانات المقدمة تهدف إلى أن تكون المجموعة بأكملها أو عينة من السكان . في الممارسة العملية ، سنستخدم ببساطة آلة حاسبة أو جدول بيانات أو حزمة برامج معينة لتحديد هذه القيم. على سبيل المثال ، قد يبدو جدول بيانات Excel كما يلي: (لاحظ أن الغرض من العمود F هو توثيق الدالات المضمنة المستخدمة في العمود D) نظر ا لأن هذا التمرين ربما يهدف إلى معرفة كيفية حساب التباين دون استخدام الوسائل الميكانيكية / الإلكترونية المباشرة ، تنازلات جدول البيانات التالية من خلال إظهار المكونات الأساسية لهذا الحس اقرأ أكثر »

التباين (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 بيانات السكان: اللون (أبيض) ("XXX") {- 4،5 ، -7،0 ، -1،10} مجموع بيانات السكان: اللون (أبيض ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 حجم السكان: اللون (أبيض) ("XXX") 6 متوسط: اللون (أبيض) ("XXX" ") 3/6 = 1/2 = 0.5 الانحرافات عن المتوسط: اللون (أبيض) (" XXX ") {(- 4-0.5) ، (5-0.5) ، (-7-0.5) ، (0-0.5) ، (- 1-0.5)، (10-0.5)} color (white) ("XXX") = {-4.5،4.5، -7.5، -0.5، -1.5،9.5} مربعات الانحرافات عن المتوسط: color (white ) ("XXX") {20.25،20.25،56.25،0.25،2.25،90.25} مجموع مربعات الانحرافات من الوس اقرأ أكثر »

التباين "" "سيغما ^ 2 = 27694/121 = 228.876 احسب الباركس الأول في الباركس = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Variance "" "sigma ^ 2 = (sum (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 "" " سيغما ^ 2 = 27694/121 = 228.876 بارك الله فيكم ... أتمنى أن يكون التفسير مفيد ا. اقرأ أكثر »

التباين السكاني لمجموعة البيانات هو sigma ^ 2 = 35 أولا ، دعنا نفترض أن هذا هو مجموعة القيم بأكملها. لذلك نحن نبحث عن التباين السكاني. إذا كانت هذه الأرقام عبارة عن مجموعة من العينات من عدد أكبر من السكان ، فسنبحث عن تباين العينة الذي يختلف عن تباين السكان بمعامل n // (n-1). صيغة التباين السكاني هي sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 حيث mu هو متوسط عدد السكان ، والذي يمكن حسابه من mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i في مجتمعنا mu = (-4+ 5+ 8 -1+ 0 +4 -12+ 4) / 8 = 4/8 = 1/2 الآن يمكننا المضي قدم ا في حساب التباين: sigma ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ 2 + (5-1 / 2) ^ 2 + (8-1 / 2) ^ 2 + (-1-1 / 2) ^ 2 + (0-1 / 2) ^ 2 + (4-1 اقرأ أكثر »

2.55 (3s.f.) {-7 ، 12 ، 14 ، 8 ، -10 ، 0 ، 14} يعني: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 find الانحرافات لكل رقم (متوسط-ن): -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 التباين = متوسط الانحرافات: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3 دقائق) اقرأ أكثر »

التباين سيغما ^ 2 = 542/49 = 11.0612 حل الوسط الباركسي الأول الباركس = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 حل التباين ^ 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 سيغما ^ 2 = 542/49 = 11.0612 بارك الله فيكم ... أتمنى أن التفسير مفيد. اقرأ أكثر »

-140.714286 يتم حساب التباين باستخدام الصيغة 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) ، وعندما تفرغ في الأرقام ، تحصل على القيم التالية: 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 اقرأ أكثر »

سيغما ^ 2 = 428/9 = 47.5556 من المعطى: ن = 6 نحل الوسط الحسابي أولا . barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 صيغة تباين البيانات غير المجمعة هي sigma ^ 2 = (sum (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 سيغما ^ 2 = 428/9 = 47.5556 بارك الله فيكم .... آمل أن يكون التفسير مفيد ا. اقرأ أكثر »

التباين هو 28.472 متوسط {9 ، -4 ، 7 ، 10 ، 3 ، -2} هو (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 للحصول على تباين السلسلة {x_1.x_2، ...، x_6} ، التي تعني الوسطية الباركسية (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 وبالتالي فهي 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} أو 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 اقرأ أكثر »

1913/30 خذ بعين الاعتبار مجموعة "X" من الأرقام 9 و 4 و -5 و 7 و 12 و -8 الخطوة 1: "Mean" = "مجموع قيم X" / "N (عدد القيم)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 الخطوة 2: من أجل إيجاد التباين ، اطرح الوسط من كل من القيم ، 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 الخطوة 3: الآن ضع علامة على كل الإجابات التي حصلت عليها من الطرح. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 529/36 (53/6) ^ 2 = 2809/36 (-67/6) اقرأ أكثر »

التوزيع هو التوزيع الأسي. k = 2 و 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. الحد الأقصى للتوزيع هو (0، oo) للعثور على k ، int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx اقرأ أكثر »

على افتراض أننا نبحث عن تباين سكاني: color (white) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 فيما يلي البيانات بتنسيق جدول بيانات (بالطبع ، مع البيانات المقدمة ، هناك جدول بيانات أو حاسبة وظائف لإعطاء التباين بدون القيم المتوسطة ؛ فهي موجودة هنا لأغراض تعليمية فقط). التباين السكاني هو (مجموع مربعات الاختلافات في قيم البيانات الفردية من الوسط) لون (أبيض) ("XXX") مقسوم ا على (عدد قيم البيانات) وليس ذلك إذا كانت البيانات مقصودة فقط نموذج من عدد أكبر من السكان ، يجب عليك حساب "نموذج التباين" الذي يكون القسمة به (واحد أقل من عدد قيم البيانات). اقرأ أكثر »

"الفروق" _ "البوب". ~~ 12.57 بالنظر إلى المصطلحات: {2،9،3،2،7،7،12} مجموع المصطلحات: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 عدد المصطلحات: 7 الوسط: 42 / 7 = 6 الانحرافات عن الوسط: {القيمة المطلقة (2-6) ، القيمة المطلقة (9-6) ، القيمة المطلقة (3-6) ، القيمة المطلقة (2-6) ، القيمة المطلقة (7-6) ، القيمة المطلقة (7-6) ، abs (12-6)} مربعات الانحرافات عن المتوسط: {(2-6) ^ 2 ، (9-6) ^ 2 ، (3-6) ^ 2 ، (2-6 ^ 2) ، (7-6 ) ^ 2 ، (7-6) ^ 2 ، (12-6) ^ 2} مجموع مربعات الانحرافات شكل يعني: (2-6) ^ 2 ، + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 التباين السكاني = ("مجموع مربعات الانحراف اقرأ أكثر »

3.27 التباين = sumx ^ 2 / n - (mean) ^ 2 Mean = sum (x) / n حيث n في عدد المصطلحات = (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 Variance = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 اقرأ أكثر »