Estadística

Continua Datos generalmente discretos son respuestas de números enteros. Como cuantos árboles o pupitres o personas. También cosas como las tallas de zapatos son discretas. Pero el peso, la altura y el tiempo son ejemplos de datos continuos. Un método para decidir si tomas dos veces como 9 segundos y 10 segundos, ¿puedes tener un tiempo entre estos dos? Sí. El tiempo récord mundial de Usain Bolt 9.58 segundos. Si toma 9 escritorios y 10 escritorios, ¿puede tener un número de escritorios intermedios? No 9 1/2 escritorios es 9 escritorios y uno roto! Lee mas »

1/435 = 0.0023 "Supongo que quiere decir que se muestran 22 cartas, por lo que" "solo hay 52-22 = 30 cartas desconocidas." "Hay 4 palos y cada carta tiene un rango, asumo que" "esto es lo que quieres decir con número, ya que no todas las cartas tienen un" "número, algunas son cartas de cara". "Así que se seleccionan dos cartas y alguien debe adivinar el palo y" "rango de ellas. Las probabilidades para eso son" 2 * (1/30) * (1/29) = 1/435 = 0.0023 = 0.23% "Explicación: sabemos que no es una de las cartas volteadas, por lo que &quo Lee mas »

"Los posibles resultados de lanzar el dado de 4 caras son:" "1, 2, 3 o 4. Entonces la media es (1 + 2 + 3 + 4) / 4 = 2.5". "La varianza es igual a E [x²] - (E [x]) ² = (1² + 2² + 3² + 4²) / 4 -2.5²" "= 30/4 - 2.5² = 7.5 - 6.25 = 1.25" " Los posibles resultados de lanzar el dado de 8 caras son: "" 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 u 8. Por lo tanto, la media es 4.5 ". "La varianza es igual a (1² + 2² + ... + 8²) / 8 - 4.5² = 5.25". "La media de la suma de los dos dados es la suma de las medias", as&# Lee mas »

A = 1.7 El siguiente diagrama muestra la distribución uniforme para el rango dado que el rectángulo tiene área = 1 así que (6-1) k = 1 => k = 1/5 queremos P (X <= a) = 0.14 esto se indica como el área sombreada en gris en el diagrama, así: (a-1) k = 0.14 (a-1) xx1 / 5 = 0.14 a-1 = 0.14xx5 = 0.7: .a = 1.7 Lee mas »

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

1 - 0.2 sqrt (10) = 0.367544 "Nombre" P [R] = "Probabilidad de que una varita R se vuelva azul finalmente" P [Y] = "Probabilidad de que una varita Y se vuelva azul finalmente". P ["RY"] = "Es probable que una varilla de R & Y se convierta en evento azul". P ["RR"] = "Probabilidad de que dos varillas R se vuelvan azules". P ["YY"] = "Probabilidad de que dos varas en Y se vuelvan azules". "Entonces tenemos" P ["RY"] = P [R] * P [Y] P ["RR"] = (P [R]) ^ 2 P ["YY"] = (P [Y]) ^ 2 "Entonces o Lee mas »

44 Para calcular una media de un conjunto de datos, sume todos los datos y divídalos por el número de elementos de datos. Que la edad de la séptima enseñanza sea x. Con eso, el promedio de las edades de los maestros se calcula por: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38 Luego podemos multiplicar por 7 para obtener: {52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} xx7 = 38xx7 => 52 + 30 +23 +28 +44 +45 + x = 266 Los restamos a todas las otras edades para obtener: x = 266-52- 30-23-28-44-45 = 44. Lee mas »

No eventos independientes. Para dos eventos, dos se consideran 'independientes': P (AnnB) = P (A) xxP (B) P (AnnB) = 1/16 P (A) = 2/5 P (B) = 2/15 P (A ) P (B) = 2/5 * 2/15 = 4/75 4/75! = 1/16, los eventos no son independientes. Lee mas »

Media = 7.4 Desviación estándar ~~ 1.715 Varianza = 2.94 La media es la suma de todos los puntos de datos divididos por el número de puntos de datos. En este caso, tenemos (5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10) / 20 = 148/20 = 7.4 La varianza es "el promedio de las distancias al cuadrado de la media". http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.html Lo que esto significa es que resta cada punto de datos de la media, cuadrar las respuestas, luego sumarlas todas y dividirlas por el número de puntos de datos. En esta pregunta, se ve así: 4 (5-7.4) Lee mas »

17160/6497400 Hay 52 cartas en total, y 13 de ellas son espadas. La probabilidad de dibujar la primera pala es: 13/52 La probabilidad de dibujar una segunda pala es: 12/51 Esto se debe a que, cuando hemos seleccionado la pala, solo quedan 12 picas y, por lo tanto, solo 51 cartas. probabilidad de dibujar una tercera pata: 11/50 probabilidad de dibujar una cuarta pata: 10/49 Necesitamos multiplicar todos estos, para obtener la probabilidad de dibujar una pala una tras otra: 13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400 Por lo tanto, la probabilidad de sacar cuatro espadas simultáneamente sin reemplazo es: 17160/649740 Lee mas »

Y = -1.226666 + 0.1016666 * X barra X = (12 + 13 + 14 + ... + 20) / 9 = 9 * (12 + 20) / (2 * 9) = 16 bar Y = (0 + 0.1 + 0.2 + 0.2 + 0.5 + 0.5 + 0.6 + 0.7 + 0.8) / 9 = 0.4 hat beta_2 = (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i) / (sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2) "con" x_i = X_i - barra X ", y" y_i = Y_i - barra Y => hat beta_2 = (4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2 + 3 * 0.3 + 4 * 0.4) / ((4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2) * 2) = (1.6 + 0.9 + 0.4 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6) / 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 => hat beta_1 = barra Y - hat beta_2 * barra X = 0.4 - (6.1 / 60) * 16 = -1.226666 "As Lee mas »

30.2 La media se calcula tomando la suma de los valores y dividiendo por el recuento. Por ejemplo, para las 6 mujeres, con la media de 31, podemos ver que las edades suman 186: 186/6 = 31 Y podemos hacer lo mismo para los hombres: 116/4 = 29 Y ahora podemos combinar el Suma y cuenta de los hombres y mujeres para encontrar la media para el cargo: (186 + 116) /10=302/10=30.2 Lee mas »

Cuando hay algunos valores extremos en su conjunto de datos. Ejemplo: tiene un conjunto de datos de 1000 casos con valores no muy separados. Su media es de 100, al igual que su mediana. Ahora reemplaza solo un caso por un caso que tiene un valor de 100000 (solo para ser extremo). La media aumentará dramáticamente (hasta casi 200), mientras que la mediana no se verá afectada. Cálculo: 1000 casos, media = 100, suma de valores = 100000 Pierde uno 100, sume 100000, suma de valores = 199900, media = 199.9 Mediana (= caso 500 + 501) / 2 permanece igual. Lee mas »

La longitud de la varilla 6h es = 265.2-230 = 35.2 La longitud media de 6 varillas es = 44.2 cm La longitud media de 5 varillas es = 46 cm La longitud total de 6 varillas es = 44.2xx 6 = 265.2 cm La longitud total de 5 barras es = 46xx5 = 230 cm La longitud de la barra de 6 h es = [Longitud total de 6 barras] - [Longitud total de 5 barras] La longitud de la barra de 6 h es = 265.2-230 = 35.2 Lee mas »

X = 5 3,4,5,8, x media = modo = mediana sumx_i = (20 + x) / 5 = 4 + x / 5 ya que requerimos que haya un modo: .x> 0 porque x = 0 = > barx = 4, "mediana" = 4 "pero no hay modo" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 tenemos 3,4,5,5,8 mediana = 5 modo = 5:. x = 5 Lee mas »

La media de los seis números es "" 270/6 = 45 Hay 3 conjuntos diferentes de números involucrados aquí. Un conjunto de seis, un conjunto de dos y el conjunto de los ocho. Cada conjunto tiene su propio medio. "mean" = "Total" / "número de números" "" O M = T / N Tenga en cuenta que si conoce la media y cuántos números hay, puede encontrar el total. T = M xxN Puede sumar números, puede sumar totales, pero no puede sumar medias. Entonces, para los ocho números: El total es 8 xx 41 = 328 Para dos de los números: El total es 2xx29 Lee mas »

8 La media de un conjunto de números es la suma de los números sobre el conteo del conjunto (el número de valores). Tenemos un conjunto de cuatro números y la media es 5. Podemos ver que la suma de los valores es 20: 20/4 = 5 Tenemos otro conjunto de tres números cuya media es 12. Podemos escribir eso como: 36 / 3 = 12 Para hallar la media de los siete números, podemos sumar los valores y dividir por 7: (20 + 36) / 7 = 56/7 = 8 Lee mas »

Resistente en este caso significa que puede soportar valores extremos. Ejemplo: imagine un grupo de 101 personas que tienen un promedio (= promedio) de $ 1000 en el banco. También sucede que el intermediario (después de clasificar en el saldo del banco) también tiene $ 1000 en el banco. Esta mediana significa que 50 (%) tienen menos y 50 tienen más. Ahora uno de ellos gana un premio de lotería de $ 100000 y decide depositarlo en el banco. La media subirá inmediatamente de $ 1000 a cerca de $ 2000, ya que se calcula dividiendo la cantidad total por 101. La mediana ("mitad de la fila") Lee mas »

259459200 Si estoy leyendo esto correctamente, entonces si el examinador puede asignar marcas solo en múltiplos de 2. Esto significaría que solo hay 15 opciones de las 30 marcas .i.e. 30/2 = 15 Luego tenemos 15 opciones distribuidas en las 8 preguntas. Usando la fórmula para permutaciones: (n!) / ((N - r)!) Donde n es el número de objetos (en este caso, las marcas en grupos de 2). Y r es cuántos se toman a la vez (en este caso, las 8 preguntas) Así que tenemos: (15!) / ((15 - 8)!) = (15!) / (7!) = 259459200 Lee mas »

Son dependientes. El evento "durmió tarde" influye en la probabilidad de que el otro evento "tarde a la escuela". Un ejemplo de eventos independientes es lanzar una moneda repetidamente. Dado que la moneda no tiene memoria, las probabilidades en el segundo lanzamiento (o posterior) siguen siendo 50/50, ¡siempre que sea moneda justa! Extra: es posible que desee reflexionar sobre esto: se encuentra con un amigo con quien no ha hablado durante años. Todo lo que sabes es que él tiene dos hijos. Cuando te encuentras con él, él tiene a su hijo con él. ¿Cuáles son l Lee mas »

7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040. Este problema en particular es una permutación. Recuerde, la diferencia entre permutaciones y combinaciones es que, con las permutaciones, el orden importa. Dado que la pregunta pregunta cuántas formas pueden alinearse los estudiantes para el recreo (es decir, cuántas órdenes diferentes), esto es una permutación. Por el momento, imagina que estábamos llenando solo dos posiciones, posición 1 y posición 2. Para diferenciar entre nuestros estudiantes, porque el orden es importante, asignaremos a cada uno una letra de la A a la G. Ahora, si estamos Lee mas »

En 84 formas este grupo puede ser elegido. El número de selecciones de objetos "r" de los objetos "n" dados se denota mediante nC_r, y se da mediante nC_r = (n!) / (R! (N-r)!) N = 9, r = 3:. 9C_3 = (9!) / (3! (9-3)!) = (9 * 8 * 7) / (3 * 2) = 84 En 84 formas en que se puede elegir este grupo. [Respuesta] Lee mas »

Vea a continuación una idea sobre cómo abordar esta respuesta: Creo que la respuesta a la pregunta de la metodología para resolver este problema es que las combinaciones con elementos idénticos dentro de la población (como tener 4n tarjetas con n número de tipos A, B, C y D) queda fuera de la capacidad de la fórmula de combinación para calcular. En cambio, según el Dr. Math en mathforum.org, terminas necesitando un par de técnicas: distribuir objetos en celdas distintas y el principio de inclusión-exclusión. He leído esta publicación (http://mathforum.or Lee mas »

La frase fue atribuida en la autobiografía de Mark Twain a Benjamin Disraeli, un primer ministro británico en el siglo XIX. Twain también fue responsable del uso generalizado de la frase, aunque puede haber sido utilizado mucho antes por Sir Charles Dilke y otros. En esencia, la frase expresa sarcásticamente la duda de la evidencia estadística comparándola con las mentiras, lo que sugiere que a menudo se altera o utiliza fuera de contexto de manera engañosa. A los efectos de esta frase, "estadísticas" se utiliza para significar "datos". Lee mas »

El 50% de los datos está dentro del cuadro El cuadro en un diagrama de caja y bigotes se forma utilizando los valores Q1 y Q3 como puntos finales. Eso significa que Q1-> Q2 y Q2-> Q3 están incluidos. Como cada rango de datos Q contiene el 25% de los datos en una gráfica de caja y bigotes, el cuadro contiene 50% min -> Q1 = 25% Q1 -> Q2 = 25% Q2 -> Q3 = 25% Q3 -> max = 25% Lee mas »

75% Si trabaja con cuartiles, primero ordene sus casos por valor. Luego divides tus casos en cuatro grupos iguales. El valor del caso en el borde entre el primer cuarto de galón y el segundo se llama primer cuartil o Q1 Entre segundo y tercero es Q2 = mediana Y entre tercero y cuarto es Q3 Por lo tanto, en el punto Q3, ha pasado tres cuartos de tus valores Esto es el 75%. Extra: con grandes conjuntos de datos también se usan percentiles (los casos se dividen en 100 grupos). Si se dice que un valor está en el percentil 75, esto significa que el 75% de los casos tiene un valor más bajo. Lee mas »

N = 3 p (n) = "Golpear por primera vez en el n-ésimo juicio" => p (n) = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 "Límite de la desigualdad" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 "" es la solución de una ecuación cuadrática en "p": "" disco: "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p = (175 pm 25) / 1250 = 3/25 "o" 4/25 "" Entonces "p (n)" es negativo entre esos dos valores ". p (n) = 3/25 = 0.8 ^ (n-1) * 0.2 => 3/5 = 0.8 ^ (n-1) => log (3/5) = (n-1) log (0.8) = > n = 1 + log (3/5) / log (0.8) = 3.289 .... p (n) = 4/25 = ... =&g Lee mas »

La desviación estándar se define como la raíz cuadrada de la varianza. (por lo tanto, la varianza es la desviación estándar al cuadrado) En el caso de John, está a 25 de la media, lo que se traduce en 2,5 veces la sigma de la desviación estándar. Entonces: sigma = 25 / 2.5 = 10 -> "varianza" = sigma ^ 2 = 100 Lee mas »

22 La media se mide tomando la suma de los valores y dividiendo por el recuento de valores: "mean" = "sum" / "count" Katie ya ha realizado cuatro exámenes y debe tener su quinto, por lo que tenemos 76, 74, 90, 88 y x. Ella quiere que su promedio general sea al menos 70. Queremos saber la puntuación mínima que x debe tener para alcanzar al menos 70: 70 = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 Y ahora resolvemos para x: 328 + x = 350 x = 22 Lee mas »

122 Media = Suma de las pruebas dividida por el número total de pruebas Sea x = la puntuación de la 5ta prueba Media = (76 + 74 + 90 + 88 + x) / 5 = 90 Resuelva multiplicando primero ambos lados de la ecuación por 5: = (5 (76 + 74 + 90 + 88 + x)) / 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 Resuelva para x: x = 450 - 76-74-90-88 = 122 Lee mas »

"I) P = 0.3085" "II) P = 0.4495" "varianza = 25" => "desviación estándar" = sqrt (25) = 5 "Pasamos de N (10, 5) a la distribución normal normalizada:" I) z = (7.5 - 10) / 5 = -0.5 => P = 0.3085 "(tabla para valores z)" II) z = (13.5 - 10) / 5 = 0.7 => P = 0.7580 "(tabla para z- valores) "=> P (" entre 8 y 13 ") = 0.7580 - 0.3085 = 0.4495" 7.5 y 13.5 en lugar de 8 y 13 debido a una "" corrección de continuidad a los valores discretos. " Lee mas »

Para cada uno de los 20 enlaces, hay 7 opciones, cada vez que la opción es independiente de las opciones anteriores, por lo que podemos tomar el producto. Número total de opciones = 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^ (20) Pero como la cadena puede revertirse, necesitamos contar secuencias distintas. Primero, contamos el número de secuencias simétricas: es decir, los últimos 10 enlaces toman la imagen reflejada de los primeros 10 enlaces. Número de secuencias simétricas = número de formas, así que seleccione los primeros 10 enlaces = 7 ^ (10) Excepto por estas secuencias simétricas, Lee mas »

N = 13 "Nombra la cantidad de canicas en la bolsa", n. "Entonces tenemos" (x / n) ((x-1) / (n-1)) = 5/26 x = n - 7 => ((n-7) / n) ((n-8) / (n-1)) = 5/26 => 26 (n-7) (n-8) = 5 n (n-1) => 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disco:" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n = (385 pm 161) / 42 = 16/3 "o" 13 "Como n es un número entero, tenemos que tomar la segunda solución (13):" => n = 13 Lee mas »

0,0,12,19,19 es una posibilidad. Tenemos 5 juegos de baloncesto donde Tyler anotó una media de 10 puntos y una mediana de 12 puntos. La mediana es el valor medio, por lo que sabemos que los puntos que obtuvo tienen dos valores inferiores a 12 y dos valores superiores. La media se calcula sumando los valores y dividiendo por el recuento. Para tener una media de 10 puntos en 5 juegos, sabemos: "mean" = "suma de puntos anotados" / "número de juegos" => 10 = 50/5 Y así, el número de puntos anotados en los 5 juegos es 50 puntos. Sabemos que se anotó 12 en un juego, por l Lee mas »

Cuando un conjunto de datos tiene algunos casos muy extremos. Ejemplo: tenemos un conjunto de datos de 1000 en el que la mayoría de los valores se sitúan alrededor de la marca 1000. Digamos que la media y la mediana son ambos 1000. Ahora agregamos un 'millonario'. La media aumentará dramáticamente a casi 2000, mientras que la mediana no cambiará realmente, porque será el valor del caso 501 en lugar del intermedio del caso 500 y el caso 501 (casos organizados en orden de valor) Lee mas »

P (z <1.96) significaría utilizar la distribución normal estándar, y encontrar el área debajo de la curva a la izquierda de 1.96 nuestra tabla nos da el área a la izquierda de la puntuación z, solo tenemos que buscar el valor De sobre la mesa, lo que nos dará. P (z <1.96) = 0.975 que podría escribir como 97.5% Lee mas »

Consulte la sección Explicación. Los pasos involucrados en el cálculo de los valores de z son los siguientes: Calcular la media de la serie. Calcula la desviación estándar de la serie. Finalmente, calcule los valores de z para cada uno de los valores de x utilizando la fórmula z = suma (x-barx) / sigma. Según el cálculo, el valor de z de 209 es mayor que 2. Lee mas »

Una medida resistente es aquella que no está influenciada por valores atípicos.Por ejemplo, si tenemos una lista ordenada de números: 1, 3, 4, 5, 6, 8, 50 La media es: 11 La mediana es 5 La media en este caso es mayor que la mayoría de los números en la lista porque Está muy influenciado por 50, en este caso un fuerte valor atípico. La mediana se mantendría en 5, incluso si el último número en la lista ordenada fuera mucho más grande, ya que simplemente proporciona el número del medio en una lista ordenada de números. Lee mas »

Ver más abajo Para una distribución binomial con n ensayos y la probabilidad de éxito p X ~ B (n, p) 1) solo hay dos resultados 1) hay un número de n ensayos repetidos 2) los ensayos son independientes 3) la probabilidad De éxito, p, es lo mismo para cada prueba. Lee mas »

Un gráfico de caja y bigotes es un tipo de gráfico que tiene estadísticas de un resumen de cinco números. Este es un ejemplo: el resumen de cinco números consta de: Mínimo: valor más bajo / observación Cuartil inferior o Q1: "mediana" de la mitad inferior de los datos; se encuentra en el 25% de los datos Mediana: valor medio / observación Cuartil más alto o Q3: "mediana" de la mitad superior de los datos; se encuentra al 75% de los datos Máximo: valor más alto / observación El rango intercuartil (IQR) es el rango del cuartil inferior (Q1) Lee mas »

Cuando agrupas valores en clases tienes que configurar los límites. Ejemplo Digamos que mides las alturas de 10,000 adultos. Estas alturas se miden con precisión al mm (0,001 m). Para trabajar con estos valores y hacer estadísticas sobre ellos, o hacer histogramas, tal división fina no funcionará. Entonces agrupas tus valores en clases. Digamos que en nuestro caso usamos intervalos de 50 mm (0.05 m). Luego tendremos una clase de 1.50- <1.55 m, 1.55- <1.60 m, etc. En realidad, la clase de 1.50-1.55 m tendrá de todos desde 1.495 (que se redondeará hacia arriba) hasta 1.544 (que se red Lee mas »

El principal beneficio de usar una muestra en lugar de un censo es la eficiencia. Supongamos que alguien quiere saber cuál es la opinión promedio del Congreso entre los individuos de 18 a 24 años (es decir, quieren saber cuál es el índice de aprobación del Congreso entre este grupo demográfico). En 2010, había más de 30 millones de personas en ese rango de edad dentro de los Estados Unidos, según el censo de los Estados Unidos. Ir a cada uno de estos 30 millones de personas y pedirles su opinión, aunque sin duda llevaría a resultados muy precisos (suponiendo que n Lee mas »

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En un entorno BInomial hay dos resultados posibles por evento. Las condiciones importantes para utilizar un ajuste binomial en primer lugar son: solo hay dos posibilidades, que llamaremos Buena o Falla La probabilidad de que la relación entre Buena y Falla no cambie durante los intentos En otras palabras: el resultado de un intento no influye en el siguiente Ejemplo: Tiras los dados (uno a la vez) y quieres saber qué posibilidades hay de tirar al menos 1 seis en 3 intentos. Este es un ejemplo típico de binomio: solo hay dos posibilidades: 6 (posibilidad = 1/6) o no-6 (posibilidad = 5/6) El dado no tiene memo Lee mas »

Características importantes de un "gráfico circular" Antes de crear un "gráfico circular" necesitamos tener algunas cosas importantes. necesitamos tener: TOP 5 ELEMENTOS IMPORTANTES Dos o más datos. Elige colores perfectos para ver fácilmente nuestros datos. Pon un título de cabeza delante de nuestro gráfico. Coloque una leyenda en su gráfico (izquierda o derecha) Agregue una oración que describa el gráfico, en la parte inferior de nuestro gráfico. (corto) Ver la imagen también: Lee mas »

El R cuadrado no debe utilizarse para la validación del modelo. Este es un valor que observa cuando ha validado su modelo. Un modelo lineal se valida si los datos son homogéneos, siguen una distribución normal, las variables explicativas son independientes y si conoce exactamente el valor de sus variables explicativas (error estrecho en X) El R cuadrado se puede usar para comparar dos modelos que ya has validado El que tiene el valor más alto es el que mejor se ajusta a los datos. Sin embargo, podría existir mejores índices, como el AIC (criterio de Akaike) Lee mas »

Media aritmética ~~ 424.4 Desviación estándar ~~ 642.44 Conjunto de datos de entrada: {115, 89, 230, -12, 1700} Media aritmética = (1 / n) * Sigma (x_i), donde, Sigma x_i se refiere a la suma de todos los elementos en el conjunto de datos de entrada. n es el número total de elementos. Desviación estándar sigma = sqrt [1 / n * Sigma (x_i - barra x) ^ 2) Sigma (x_i - barra x) ^ 2 se refiere al promedio de las diferencias al cuadrado de la media. Haga una tabla de valores como se muestra: Por lo tanto, Media aritmética ~~ 424.4 Desviación estándar ~~ 642.44 Espero que ayude. Lee mas »

La media es 3.5 y la desviación estándar es 1.83 La suma de los términos es 35, por lo tanto, la media de {2,3,3,5,1,5,4,4,2,2,6} es 35/10 = 3.5, ya que el promedio simple de los términos. Para la desviación estándar, uno tiene que encontrar el promedio de los cuadrados de las desviaciones de los términos de la media y luego tomar su raíz cuadrada. Las desviaciones son {-3.5, -0.5, -0.5, 1.5, -2.5, 1.5, 0.5, 0.5, -1.5, 2.5} y la suma de sus cuadrados es (12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25) / 10 o 33.50 / 10, es decir, 3.35. Por lo tanto, la desviaci& Lee mas »

Media = 5.25color (blanco) ("XXX") Mediana = 4.5color (blanco) ("XXX") Modo = 4 Población: Varianza = 3.44 color (blanco) ("XXX") Desviación estándar = 1.85 Muestra: color (blanco) ) ("X") Varianza = 43.93color (blanco) ("XXX") Desviación estándar = 1.98 La media es el promedio aritmético de los valores de los datos Mediana es el valor medio cuando los valores de los datos se han ordenado (o el promedio de los 2 valores medios si hay un número par de valores de datos). El modo es el valor (es) de datos que ocurre con la mayor frecuencia. L Lee mas »

En cualquier distribución normal, el modo y la mediana son los mismos que la media, sea lo que sea. En una distribución normal estandarizada, la media mu se convierte en 0 (y la desviación estándar sigma se establece en 1). Así que el modo y la mediana son entonces también 0 Lee mas »

La media (media) y la mediana (punto medio). Algunos agregarán el modo. Por ejemplo, con el conjunto de valores: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 La media es el promedio aritmético: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 La mediana es el valor equidistante (numéricamente) de Los extremos de la gama. 79,5 - 52,5 = 27 27/2 = 13,5; 13.5 + 52.5 = 66 NOTA: En este conjunto de datos, tiene el mismo valor que la Media, pero ese no suele ser el caso. El modo es el valor (es) más común (es) en un conjunto. No hay ninguno en este conjunto (no hay duplicados). Se incluye comúnmente como una medida esta Lee mas »

Las propiedades de una curva de densidad serían: Siempre positiva e int _ (- oo) ^ oo f (x) d (x) = 1 Por lo tanto, la función de densidad F (oo) = 1 a menos que se restrinja lo contrario. si a es el límite superior para x entonces. F (a) = 1 donde f (x> = a) = 0 Lee mas »

La media (promedio) y las desviaciones estándar se pueden obtener directamente de una calculadora en el modo estadístico. Esto produce barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i = 219,77 Hablando estrictamente, ya que todos los puntos de datos en el espacio muestral son enteros, debemos expresar la media también como un número entero al número correcto de cifras significativas, es decir, barx = 220. Las 2 desviaciones estándar, dependiendo de si desea que la muestra o la población se desvíen, también se redondean al valor entero más cercano, s_x = 291 y sigma_x = 280 El rango es simpl Lee mas »

Sí, este ejemplo se ajusta a "correlación vs causalidad". Aunque los datos del propietario son una prueba notable de la correlación, el propietario no puede concluir la causalidad porque no es un experimento aleatorio. En cambio, lo que probablemente sucedió aquí es que aquellos que querían tener una mascota y eran capaces de permitírsela, eran las personas que terminaron con una mascota. El deseo de tener una mascota justifica su felicidad después, y la capacidad de pagar la mascota apunta al hecho de que probablemente eran financieramente independientes, probablemente no Lee mas »

Si los datos dados son la población completa, entonces: color (blanco) ("XXX") sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27 Si los datos dados son una muestra de la población, entonces el color (blanco) ("XXX") sigma_ "muestra" ^ 2 = 1.80; sigma_ "muestra" = 1.34 Para encontrar la varianza (sigma_ "pop" ^ 2) y la desviación estándar (sigma_ "pop") de una población Encuentre la suma de los valores de la población Divida por el número de valores en la población para obtener la media Para cada valor de pobla Lee mas »

Varianza = 3,050,000 (3s.f.) Sigma = 1750 (3s.f.) primero encuentre el promedio: promedio = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) / 15 = 7014/15 = 467.6 encuentra desviaciones para cada número; esto se hace restando el promedio: 1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4 luego cuadramos cada desviación: (-466.6) ^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76 la varianza es la media de estos valores: varianza = ((14 * 217715.56) + 42672249.76) / 15 = 3,050,000 (3s.f) la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza: Sigma = sqrt (3050000) = 1750 (3s.f.) Lee mas »

La varianza de la población es: sigma ^ 2 ~ = 476.7 y la desviación estándar de la población es la raíz cuadrada de este valor: sigma ~ = 21.83 Primero, supongamos que esta es la población total de valores. Por eso estamos buscando la varianza poblacional. Si estos números fueran un conjunto de muestras de una población mayor, estaríamos buscando la varianza muestral que difiere de la varianza poblacional por un factor de n // (n-1) La fórmula para la varianza poblacional es sigma ^ 2 = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N (x_i-mu) ^ 2 donde mu es la media de la población, que se pu Lee mas »

Suponiendo que estamos tratando con toda la población y no solo con una muestra: Variación sigma ^ 2 = 44,383.45 Desviación estándar sigma = 210.6738 La mayoría de las calculadoras científicas u hojas de cálculo le permitirán determinar estos valores directamente. Si necesita hacerlo de una manera más metódica: determine la suma de los valores de datos dados. Calcule la media dividiendo la suma por el número de entradas de datos. Para cada valor de datos, calcule su desviación de la media restando el valor de los datos de la media. Para cada valor de datos, la des Lee mas »

S = sigma ^ 2 = 815.41-> varianza sigma = 28.56-> 1 desviación estándar La varianza es un tipo de medida media de la variación de los datos sobre la línea de mejor ajuste. Se deriva de: sigma ^ 2 = (suma (x-barx)) / n Donde suma significa sumarlo todo hasta que barx es el valor medio (a veces usan mu) n es el recuento de datos utilizados sigma ^ 2 es la varianza (a veces usan s) sigma es una desviación estándar Esta ecuación, con un poco de manipulación, termina como: sigma ^ 2 = (suma (x ^ 2)) / n - barx ^ 2 "" para varianza sigma = sqrt (( sum (x ^ 2)) / n - barx ^ Lee mas »

Varianza (población): sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57 Desviación estándar (población): sigma_ "pop" = 3.55 La suma de los valores de los datos es 42 La media (mu) de los valores de los datos es 42/7 = 6 Para cada De los valores de datos, podemos calcular la diferencia entre el valor de los datos y la media y luego cuadrar esa diferencia. La suma de las diferencias al cuadrado dividida por el número de valores de datos da la varianza de la población (sigma_ "pop" ^ 2). La raíz cuadrada de la varianza de la población da la desviación estándar de la pobl Lee mas »

Una prueba F supone que los datos se distribuyen normalmente y que las muestras son independientes entre sí. Una prueba F supone que los datos se distribuyen normalmente y que las muestras son independientes entre sí. Los datos que difieren de la distribución normal podrían deberse a varias razones. Los datos podrían estar sesgados o el tamaño de la muestra podría ser demasiado pequeño para alcanzar una distribución normal. Independientemente del motivo, las pruebas F asumen una distribución normal y darán como resultado resultados inexactos si los datos difieren signi Lee mas »

Como no hay una ecuación matemática que pueda calcular el área bajo la curva normal entre dos puntos, no hay una fórmula para encontrar la probabilidad en la tabla z para resolver a mano. Esta es la razón por la que se proporcionan tablas z, generalmente con una precisión de 4 decimales. Pero existen fórmulas para calcular estas probabilidades con una precisión muy alta utilizando software como excel, R y equipos como la calculadora TI. En excel, la izquierda de z está dada por: NORM.DIST (z, 0,1, verdadero) En la calculadora TI, podemos usar normalcdf (-1E99, z) para obtener el Lee mas »

Las distribuciones de Chi cuadrado se pueden usar para describir cantidades estadísticas que son una función de una suma de cuadrados. La distribución Chi cuadrado es la distribución de un valor que es la suma de cuadrados de k variables aleatorias normalmente distribuidas. Q = sum_ (i = 1) ^ k Z_i ^ 2 El PDF de la distribución de Chi cuadrado está dado por: f (x; k) = 1 / (2 ^ (k / 2) Gamma (k / 2)) x ^ (k / 2-1) e ^ (- x / 2) Donde k es el número de grados de libertad, y x es el valor de Q para el cual buscamos la probabilidad. La utilidad de la distribución Chi cuadrado es en el m Lee mas »

Un uso de la covarianza es estudiar la correlación. Cuando tenemos datos de muestra relacionados con dos variables dependientes, la covarianza se vuelve relevante. La covarianza es una medida del efecto de la variación entre las dos variables. Cuando tenemos dos variables dependientes, como X e Y, podemos estudiar la variación dentro de los valores de X: esto es sigma_x ^ 2, la variación dentro de los valores de Y es la varianza de y sigma_y ^ 2. El estudio de la variación simultánea entre X e Y se llama COV (X, Y) o sigma_ (xy). Lee mas »

Revela la forma de relación entre variables. Por favor, consulte mi respuesta en ¿Qué es un análisis de regresión? Revela la forma de relación entre variables. Por ejemplo, si la relación está fuertemente relacionada positivamente, fuertemente relacionada negativamente o no existe una relación. Por ejemplo, se supone que la productividad de la lluvia y la agricultura están fuertemente correlacionadas, pero se desconoce la relación. Si identificamos el rendimiento de los cultivos para denotar la productividad agrícola, y consideramos dos variables, el rendimiento d Lee mas »

Cuando usamos la línea de regresión para predecir un punto cuyo valor x está fuera del rango de los valores x de los datos de entrenamiento, se llama extrapolación. Para extrapolar (deliberadamente) solo usamos la línea de regresión para predecir valores que están lejos de los datos de entrenamiento. Tenga en cuenta que la extrapolación no proporciona predicciones confiables porque la línea de regresión puede no ser válida fuera del rango de datos de entrenamiento. Lee mas »

El puntaje Z le indica la posición de una observación en relación con el resto de su distribución, medida en desviaciones estándar, cuando los datos tienen una distribución normal. Por lo general, se ve la posición como un valor X, que da el valor real de la observación. Esto es intuitivo, pero no le permite comparar observaciones de diferentes distribuciones. Además, debe convertir sus puntuaciones X en puntuaciones Z para poder utilizar las tablas de distribución normal estándar para buscar valores relacionados con la puntuación Z. Por ejemplo, usted quiere sabe Lee mas »

Correlación: dos variables tienden a variar juntas. Para una correlación positiva, si una variable aumenta, la otra también aumenta en los datos dados. Causación: una variable causa los cambios en otra variable. Diferencia significativa: la correlación podría ser una coincidencia. O tal vez alguna tercera variable está cambiando las dos. Por ejemplo: existe una correlación entre "irse a dormir con zapatos" y "despertarse con dolor de cabeza". Pero esta relación no es causal, porque la razón real de esta coincidencia es (demasiado) el alcohol. Lee mas »

Vea abajo. Dado: no p -> [(p ^^ q) vv ~ p] Operadores lógicos: "no p:" no p, ~ p; "y:" ^^; o: vv Tablas lógicas, negación: ul (| "" p | "" q | "" ~ p | "" ~ q |) "" T | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" F | "" T | "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | Tablas lógicas, y & o: ul (| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" Lee mas »

~ = 0.9391 Antes de entrar en la pregunta en sí, hablemos sobre el método para resolverla. Digamos, por ejemplo, que quiero explicar todos los resultados posibles al lanzar una moneda justa tres veces. Puedo obtener HHH, TTT, TTH y HHT. La probabilidad de H es 1/2 y la probabilidad de T es también 1/2. Para HHH y para TTT, eso es 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 cada uno. Para TTH y HHT, también es 1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8 cada uno, pero como hay 3 formas en las que puedo obtener cada resultado, termina siendo 3xx1 / 8 = 3/8 cada uno. Cuando resumo estos resultados, obtengo 1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1, lo que s Lee mas »

Definiciones rápidas Los datos cuantitativos son números: alturas; pesos las velocidades número de mascotas de propiedad; años; Los datos cualitativos no son números. Pueden incluir comidas favoritas; religiones etnias etc. Los datos discretos son números que pueden tomar valores separados específicos. Por ejemplo, cuando lanza un dado, obtiene 1, 2, 3, 4, 5 o 6. No puede obtener un valor de 3.75. Los datos continuos son números que pueden tomar todo tipo de valores decimales o fraccionarios. Por ejemplo, su peso puede medirse precisamente como 92.234 kilogramos. Su velocidad no salt Lee mas »

A menudo, uno miraría el IQR (Interquartile Range) para obtener un aspecto más "realista" de los datos, ya que eliminaría los valores atípicos en nuestros datos. Por lo tanto, si tuviera un conjunto de datos como 4,6,5,7,2,6,4,8,2956 Entonces, si tuviéramos que tomar la media de nuestro IQR, sería más "realista" para nuestro conjunto de datos, como si simplemente tomáramos la media normal, ese valor de 2956 desordenará los datos un poco. un valor atípico como tal podría provenir de algo tan simple como un error tipográfico, por lo que muestra c Lee mas »

Como el nombre del tema indica que la varianza es una "Medida de variabilidad" La varianza es una medida de variabilidad. Significa que para un conjunto de datos puede decir: "A mayor varianza, más datos diferentes". Ejemplos Un conjunto de datos con pequeñas diferencias. A = {1,3,3,3,3,4} barra (x) = (1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( (2-3) ^ 2 + 4 * (3-3) ^ 2 + (4-3) ^ 2) sigma ^ 2 = 1/6 * (1 + 1) sigma ^ 2 = 1/3 Un conjunto de datos Con mayores diferencias. B = {2,4,2,4,2,4} barra (x) = (2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 4) / 6 = 18/6 = 3 sigma ^ 2 = 1/6 * ( 3 * (2-3) ^ 2 + 3 * (4 Lee mas »

Valor central que es la representación de datos completos. > Si observamos las distribuciones de frecuencia con las que nos encontramos en la práctica, veremos que hay una tendencia de los valores de las variables a agruparse alrededor de un valor central; en otras palabras, la mayoría de los valores se encuentran en un pequeño intervalo sobre un valor central. Esta característica se denomina tendencia central de una distribución de frecuencia. El valor central, que se toma como una representación de datos completos, se llama una medida de tendencia central o, un promedio. En relaci Lee mas »

Nivel nominal: solo clasifica los datos en diferentes categorías, ejemplo que se clasifica como: Nivel ordinal masculino o femenino: los datos se pueden organizar y ordenar, pero la diferencia no tiene sentido, por ejemplo: clasificación como 1º, 2º y 3º. Nivel de intervalo: se pueden ordenar los datos y se pueden tomar diferencias, pero no es posible la multiplicación / división. por ejemplo: categorizar como diferentes años como 2011, 2012, etc. Nivel de relación - Orden, diferencia y multiplicación / división: todas las operaciones son posibles. Por ejemplo: edad en Lee mas »

Ogive es otro nombre de una curva de frecuencia acumulada. En cada punto de la ojiva obtenemos el número de observaciones menor que la abscisa de ese punto. Esta respuesta se da teniendo en cuenta menos que ogiva. De lo contrario, la curva dará el número de observaciones mayor que la abscisa. Se puede obtener una distribución de frecuencia menor que la acumulada agregando consecutivamente las frecuencias de las clases y escribiéndolas contra los límites superiores de las clases. Lee mas »

(32/52) En una baraja de cartas, la mitad de las cartas son rojas (26) y (suponiendo que no hay comodines) tenemos 4 jacks, 4 reinas y 4 reyes (12). Sin embargo, de las tarjetas ilustradas, 2 jacks, 2 reinas y 2 reyes son de color rojo. Lo que queremos encontrar es "la probabilidad de sacar una tarjeta roja O una tarjeta con foto". Nuestras probabilidades relevantes son las de sacar una tarjeta roja o una tarjeta con imágenes. P (rojo) = (26/52) P (imagen) = (12/52) Para eventos combinados, usamos la fórmula: P (A uu B) = P (A) + P (B) -P (A nn B) Que se traduce en: P (imagen o rojo) = P (rojo) + P (ima Lee mas »

Tanto la predicción como los intervalos de confianza son más estrechos cerca de la media, esto se puede ver fácilmente en la fórmula del margen de errores correspondiente. A continuación se muestra el margen de error del intervalo de confianza. E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {( frac {1} {n} + frac {(x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx }})} A continuación se muestra el margen de error para el intervalo de predicción E = t _ { alpha / 2, df = n-2} times s_e sqrt {(1 + frac {1} {n} + frac {( x_0 - bar {x}) ^ 2} {S_ {xx}})} En ambos, vemos el término (x_0 - bar {x}) ^ 2, que se es Lee mas »

Aproximadamente 61.5% La probabilidad de que una computadora portátil sea defectuosa es (6/22) La probabilidad de que una computadora portátil no sea defectuosa es (16/22) La probabilidad de que al menos una computadora portátil sea defectuosa viene dada por: P (1 defectuoso) + P (2 defectuosos) + P (3 defectuosos), ya que esta probabilidad es acumulativa. Sea X el número de computadoras portátiles que se encuentran defectuosas. P (X = 1) = (3 elige 1) (6/22) ^ 1 veces (16/22) ^ 2 = 0.43275 P (X = 2) = (3 elige 2) (6/22) ^ 2 veces ( 16/22) ^ 1 = 0.16228 P (X = 3) = (3 elige 3) (6/22) ^ 3 = 0.02028 Lee mas »

Las letras "bi" significan dos. Entonces, una distribución bimodal tiene dos modos. Por ejemplo, {1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18} es bimodal con 3 y 12 como modos distintos separados. Observe que los modos no tienen que tener la misma frecuencia. Espero que haya ayudado Fuente: http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htm Lee mas »

Un gráfico bimodal ilustra una distribución bimodal, que a su vez se define como una distribución de probabilidad continua con dos modos. En general, la gráfica de la función de densidad de probabilidad de esta distribución se asemejará a una distribución de "dos jorobas"; es decir, en lugar del pico único presente en una distribución normal o curva de campana, el gráfico tendrá dos picos. Las distribuciones bimodales, aunque quizás menos comunes que las distribuciones normales, todavía ocurren en la naturaleza. Por ejemplo, el linfoma de Hodgk Lee mas »

El "bin" en un histograma es la elección de la unidad y el espaciado en el eje X.Todos los datos en una distribución de probabilidad representada visualmente por un histograma se rellenan en los contenedores correspondientes. La altura de cada ubicación es una medida de la frecuencia con la que los datos aparecen dentro del rango de esa ubicación en la distribución. A modo de ejemplo, en el siguiente histograma de muestra, cada barra ascendente hacia arriba desde el eje X es una única bandeja. Y en el contenedor desde la Altura 75 a la Altura 80, hay 10 puntos de datos (en este caso, Lee mas »

Vea la explicación completa presentada. Cuando tenemos 100 monedas y entregamos esas monedas a un grupo de personas de cualquier manera, se dice que estamos distribuyendo monedas. De manera similar, cuando la probabilidad total (que es 1) se distribuye entre los diferentes valores asociados con la variable aleatoria, estamos distribuyendo la probabilidad. Por lo tanto, se llama una distribución de probabilidad. Si hay una regla que determina qué probabilidad debe asignarse a qué valor, dicha regla se denomina función de distribución de probabilidad. La distribución binomial recibe su nomb Lee mas »

La distribución de chi-cuadrado es una de las distribuciones más utilizadas y es la distribución de la estadística de chi-cuadrado. La distribución de chi-cuadrado es una de las distribuciones más utilizadas. Es la distribución de la suma de desviaciones normales cuadradas estándar. La media de la distribución es igual a los grados de libertad y la varianza de la distribución de chi-cuadrado es dos multiplicada por los grados de libertad. Esta es la distribución utilizada al realizar una prueba de chi cuadrado que compara los valores observados con los valores esperado Lee mas »

Una prueba de ji cuadrado para las pruebas de independencia si existe una relación significativa entre dos o más grupos de datos categóricos de la misma población. Una prueba de ji cuadrado para las pruebas de independencia si existe una relación significativa entre dos o más grupos de datos categóricos de la misma población. La hipótesis nula para esta prueba es que no hay relación. Es una de las pruebas más utilizadas en estadística. Para utilizar esta prueba, sus observaciones deben ser independientes y los valores esperados deben ser mayores que cinco. La ecua Lee mas »

La prueba chi ^ 2 se utiliza para investigar si las distribuciones de las variables categóricas difieren entre sí. La prueba chi ^ 2 solo se puede utilizar en números reales, no en porcentajes, proporciones o medias. La estadística chi ^ 2 compara los recuentos o recuentos de respuestas categóricas entre dos o más grupos independientes. En resumen: la prueba chi ^ 2 se utiliza para investigar si las distribuciones de las variables categóricas difieren entre sí. Lee mas »

Vea a continuación: Una combinación es una agrupación de objetos distintos sin tener en cuenta el orden en que se realiza la agrupación. Como ejemplo, una mano de póquer es una combinación: no nos importa en qué orden nos reparten las cartas, solo que tenemos una Escalera Real (o un par de 3). La fórmula para encontrar una combinación es: C_ (n, k) = ((n), (k)) = (n!) / ((K!) (Nk)!) Con n = "población", k = " picks "Como, por ejemplo, el número de posibles manos de póquer de 5 cartas es: C_ (52,5) = (52!) / ((5)! (52-5)!) = (52!) / (( 5!) (47!) Lee mas »

Un diagrama de caja y bigotes estándar es una representación visual de todos los puntos de datos, incluidos los puntos situados a la izquierda o a la derecha en el conjunto de datos. Tales puntos de datos extremos se denominan "valores atípicos". A diferencia de la gráfica de caja estándar, una gráfica de caja modificada no incluye los valores atípicos. En cambio, los valores atípicos se representan como puntos más allá de los "bigotes", con el fin de representar con mayor precisión la dispersión de los datos. Lee mas »

F-Test. La prueba F es un mecanismo de prueba estadística diseñado para probar la igualdad de varianzas de la población. Lo hace comparando la relación de las varianzas. Entonces, si las varianzas son iguales, la proporción de las varianzas será 1. Todas las pruebas de hipótesis se realizan bajo el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera. Lee mas »

Usamos un ANOVA para probar diferencias significativas entre los medios. Usamos un ANOVA, o análisis de varianza, para probar diferencias significativas entre las medias de múltiples grupos. Por ejemplo, si quisiéramos saber si el promedio de calificaciones promedio (GPA) de biología, química, física y cálculo era diferente, podríamos usar un ANOVA. Si solo tuviéramos dos grupos, nuestro ANOVA sería lo mismo que una prueba t. Hay tres supuestos básicos de un ANOVA: las variables dependientes en cada grupo se distribuyen normalmente Las varianzas de la población en Lee mas »

Vea abajo. Una variable categórica es una categoría o tipo. Por ejemplo, el color del cabello es un valor categórico o la ciudad natal es una variable categórica. Las especies, el tipo de tratamiento y el género son variables categóricas. Una variable numérica es una variable donde la medida o el número tiene un significado numérico. Por ejemplo, la precipitación total medida en pulgadas es un valor numérico, la frecuencia cardíaca es un valor numérico, el número de hamburguesas con queso consumidas en una hora es un valor numérico. Una variable cat Lee mas »

Un ANOVA de una vía es un ANOVA en el que tiene una variable independiente que tiene más de dos condiciones. Para dos o más variables independientes, usaría un ANOVA de dos vías. Un ANOVA de una vía es un ANOVA en el que tiene una variable independiente que tiene más de dos condiciones. Esto contrasta con un ANOVA de dos vías en el que tiene dos variables independientes y cada una tiene múltiples condiciones. Por ejemplo, usaría un ANOVA de una vía si quisiera determinar los efectos de las marcas de café en la frecuencia cardíaca. Su variable independiente es Lee mas »

Un concepto de un evento es extremadamente importante en la teoría de las probabilidades. En realidad, es uno de los conceptos fundamentales, como un punto en Geometría o ecuación en Álgebra. En primer lugar, consideramos un experimento aleatorio: cualquier acto físico o mental que tenga cierto número de resultados. Por ejemplo, contamos el dinero en nuestra cartera o predecimos el valor del índice del mercado de valores de mañana. En ambos y muchos otros casos, el experimento aleatorio produce ciertos resultados (la cantidad exacta de dinero, el valor de índice exacto del merca Lee mas »

Por favor ver más abajo. Una variable aleatoria es el resultado numérico de un conjunto de valores posibles de un experimento aleatorio. Por ejemplo, seleccionamos al azar un zapato de una zapatería y buscamos dos valores numéricos de su tamaño y su precio. Una variable aleatoria discreta tiene un número finito de valores posibles o una secuencia infinita de números reales contables. Por ejemplo, el tamaño de los zapatos, que puede tomar solo un número finito de valores posibles. Mientras que una variable aleatoria continua puede tomar todos los valores en un intervalo de nú Lee mas »

El análisis de regresión es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. El análisis de regresión es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. Es un término genérico para todos los métodos que intentan ajustar un modelo a los datos observados para cuantificar la relación entre dos grupos de variables, donde el enfoque está en la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Sin embargo, la relación puede no ser exacta para todos los puntos de datos observados. Por lo tanto, Lee mas »

Es una distribución de frecuencia en la que todos los números se representan como una fracción o porcentaje del tamaño completo de la muestra. Realmente no hay más que eso. Usted suma todos los números de frecuencia para obtener un total general = el tamaño de su muestra. Luego, divide cada número de frecuencia por el tamaño de su muestra para obtener una fracción de frecuencia relativa. Multiplica esta fracción por 100 para obtener un porcentaje. Puede insertar estos porcentajes (o fracciones) en una columna separada después de sus números de frecuencia. Fre Lee mas »

Una tabla de frecuencia relativa es una tabla que registra los recuentos de datos en forma de porcentaje, también conocida como frecuencia relativa. Se utiliza cuando intenta comparar categorías dentro de la tabla. Esta es una tabla de frecuencia relativa. Tenga en cuenta que los valores de las celdas en la tabla están en porcentajes en lugar de frecuencias reales. Puede encontrar estos valores colocando las frecuencias individuales sobre el total de la fila. La ventaja de las tablas de frecuencia relativa sobre las tablas de frecuencia es que con porcentajes, puede comparar categorías. Lee mas »

La covarianza de la muestra es una medida de cómo las variables difieren entre sí dentro de una muestra. La covarianza le dice cómo dos variables están relacionadas entre sí en una escala lineal. Le indica qué tan correlacionada está su X con su Y. Por ejemplo, si su covarianza es mayor que cero, esto significa que su Y aumenta a medida que su X aumenta. Una muestra en estadísticas es solo un subconjunto de una población o grupo más grande. Por ejemplo, puede tomar una muestra de una escuela primaria en el país en lugar de recopilar datos de todas las escuelas primaria Lee mas »

Una distribución unimodal es una distribución que tiene un modo. Una distribución unimodal es una distribución que tiene un modo. Vemos un pico obvio en los datos. La imagen de abajo muestra una distribución unimodal: en contraste, una distribución bimodal se ve así: en la primera imagen, vemos un pico. En la segunda imagen, vemos que hay dos picos. Una distribución unimodal se puede distribuir normalmente, pero no tiene que ser así. Lee mas »

Vea la explicación Cuando se dispone de un gran volumen de datos numéricos, no siempre es posible examinar cada uno de los datos numéricos y llegar a una conclusión. Por lo tanto, existe la necesidad de reducir los datos a uno o unos cuantos números para que la comparación sea posible. Es para este propósito, tenemos medidas de tendencia central definidas en Estadística. Una medida de tendencia central nos da un valor numérico que se puede usar para la comparación. Por lo tanto, tiene que ser un número centrado alrededor del gran volumen de datos, un punto de atracci&# Lee mas »