Responder:
Muestra pequeña, distribución normal y puede calcular la desviación estándar y se usa la estadística t, media.
Explicación:
Para una muestra grande, las estadísticas Z (puntuación Z) tienen aproximadamente una distribución normal estándar. Cuando la muestra es pequeña, la variabilidad en la distribución de Z surge de la aleatoriedad. Esto implica que la distribución de probabilidad estará más dispersa que la distribución normal estándar. Cuando n es el número de muestra y df = n-1, la puntuación t (estadísticas t) se puede calcular mediante
x¯ = muestra media
μ0 = media hipotética de la población
s = desviación estándar de la muestra
n = tamaño de la muestra
Si un carro estuviera en reposo y fuera golpeado por otro carro de igual masa, ¿cuáles serían las velocidades finales para una colisión perfectamente elástica? ¿Por una colisión perfectamente inelástica?
Para una colisión perfectamente elástica, las velocidades finales de los carros serán cada una la mitad de la velocidad de la velocidad inicial del carro en movimiento. Para una colisión perfectamente inelástica, la velocidad final del sistema del carrito será la mitad de la velocidad inicial del carrito en movimiento. Para una colisión elástica, usamos la fórmula m_ (1) v_ (1i) + m_ (2) v_ (2i) = m_ (1) v_ (1f) + m_ (2) v_ (2f) En este escenario, el impulso en Conservado entre los dos objetos. En el caso de que ambos objetos tengan la misma masa, nuestra ecuación se convie
¿Cuál es la relación entre estadística descriptiva e inferencial?
La estadística descriptiva incluye la descripción de los datos de muestra dados, sin hacer un juicio sobre la población. Por ejemplo: la media de la muestra se puede calcular a partir de la muestra, y es una estadística descriptiva. Las estadísticas inferenciales derivan una conclusión sobre la población sobre la base de la muestra. Por ejemplo, inferir que la mayoría de las personas apoyan a un candidato (sobre la base de una muestra dada). Relación: Como no tenemos acceso a toda la población, utilizamos estadísticas descriptivas para hacer conclusiones inferenciales.
¿Cómo puedo calcular las siguientes estadísticas de la esperanza de vida del motor? (estadísticas, realmente agradecería ayuda con esto)
"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Tenga en cuenta que una probabilidad no puede ser negativa, por lo que supongo que" "debemos suponer que x va de 0 a 10." "Primero que todo, debemos determinar c para que la suma de todas las" "probabilidades sea 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0.0012