Estadística

En su mayoría, hay dos tipos de conjuntos de datos: categóricos o cualitativos: numéricos o cuantitativos Un datos categóricos o datos no numéricos, donde la variable tiene el valor de las observaciones en forma de categorías, además, puede tener dos tipos: a. Nominal b. Ordinal a. Los datos nominales tienen categorías nombradas, p. Ej. El estado civil será un dato nominal, ya que obtendrá observaciones en las siguientes categorías: soltero, casado, divorciado / separado, viuda. Los datos ordinarios también tomarán categorías con nombre, pero las categor Lee mas »

Una distribución normal es completamente simétrica, una distribución sesgada no lo es. En una distribución sesgada positivamente, el "dedo del pie" en el lado más grande es más largo que en el otro lado, lo que hace que la mediana, y especialmente la media, se mueva hacia la derecha. En una distribución sesgada negativamente, estos se mueven hacia la izquierda, debido a un "dedo del pie" más largo en los valores más pequeños. Mientras que en un modo de distribución normal no sesgado, la mediana y la media están todas en el mismo valor. (fotos d Lee mas »

Todo esto significa que es el mínimo entre la suma de la diferencia entre el valor y real y el valor y predicho. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 Simplemente significa que el mínimo entre la suma de todos los resultados min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 todo esto significa que es el mínimo entre la suma de la diferencia entre el valor y real y el valor y predicho. min sum_ (i = 1) ^ n (y_i-haty) ^ 2 De esta manera, al minimizar el error entre el pronóstico y el error, obtendrá el mejor ajuste para la línea de regresión. Lee mas »

Una prueba de chi-cuadrado de Pearson puede referirse a una prueba de independencia o una prueba de bondad de ajuste. Cuando nos referimos a una "prueba de chi cuadrado de Pearson", podemos referirnos a una de dos pruebas: la prueba de independencia de chi cuadrado de Pearson o la prueba de bondad de ajuste de chi cuadrado de Pearson. Las pruebas de bondad de ajuste determinan si la distribución de un conjunto de datos difiere significativamente de una distribución teórica. Los datos deben estar sin par. Las pruebas de independencia determinan si las observaciones no pareadas de dos variables son i Lee mas »

La varianza de la población es la cantidad numérica que una población difiere entre sí. La varianza de una población le dice qué tan ampliamente se distribuyen los datos. Por ejemplo, si su media es 10 pero tiene mucha variabilidad en sus datos, con mediciones mucho mayores y menores que 10, tendrá una alta varianza. Si su población tiene una media de 10 y usted tiene muy poca variación, con la mayoría de sus datos medidos como 10 o cerca de 10, entonces tendrá una variación de población baja. La varianza de la población se mide de la siguiente manera: Lee mas »

El análisis de regresión es un proceso matemático para estimar las relaciones entre variables. El análisis de regresión nos permite estimar el valor promedio de la variable dependiente para determinadas variables independientes. En el proceso de evaluación, el primer objetivo es averiguar una función de las variables independientes denominada función de regresión. La función puede ser lineal o polinomial. En matemática hay varios métodos de análisis de regrasión. Lee mas »

Una distribución está sesgada si una de sus colas es más larga que la otra. Al mirar un conjunto de datos, hay esencialmente tres posibilidades. El conjunto de datos es aproximadamente simétrico, lo que significa que hay casi tantos términos en el lado izquierdo de la mediana como en el lado derecho. Esto no es distribución sesgada. El conjunto de datos tiene un sesgo negativo, lo que significa que tiene una cola en el lado negativo de la mediana. Esto se manifiesta con un gran pico hacia la derecha, porque hay muchos términos positivos. Esta es una distribución sesgada. El conjunto Lee mas »

Se ajusta por sesgo explicativo variable. Cada vez que agregue una variable explicativa adicional a una regresión multivariada, R-cuadrado aumentará, lo que llevará al estadístico a creer que existe una correlación más fuerte con la información adicional. Para corregir este sesgo hacia arriba, se utiliza el R cuadrado ajustado. Lee mas »

Media = Suma de todos los valores / número de valores. La media suele ser la mejor medida de la tendencia central porque tiene en cuenta todos los valores. Pero es fácilmente afectado por cualquier valor extremo / valor atípico. Tenga en cuenta que la media solo se puede definir en el intervalo y el nivel de relación de la medición La mediana es el punto medio de los datos cuando se organiza en orden. Normalmente es cuando el conjunto de datos tiene valores extremos o está sesgado en alguna dirección. Tenga en cuenta que la mediana se define en el nivel ordinal, de intervalo y de relaci&# Lee mas »

Para encontrar la media, sume todos los números y divida el resultado por el número de puntos de datos. En este caso, 95 + 67 + 43 + 115 = 320 Y debido a que hubo 4 números, divida esto por 4 para obtener la media: 320 ÷ 4 = 80 La media (también llamada comúnmente promedio) de sus cuentas telefónicas es de $ 80. Lee mas »

Media = 9.22 Mediana = 9 Modo = 10 Rango = 2 Media (promedio) x frecuencia de marca de conteo 10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2 Total fx = (10 xx 4) + (9 xx 3) + (8 xx 2) = 40 + 27 + 16 = 83 Frecuencia total = 4 + 3 + 2 = 9 barra x = (83) / 9 = 9.22 Dado - 10,10,9,9,10,8,9,10, y 8 Organícelos en orden ascendente 8, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 10, 10 mediana = ((n + 1) / 2) th item = (9 + 1) / 2 = 5th item = 9 Mode = ese ítem que ocurre más veces número de modo = 10 Range = Valor más grande - Valor más pequeño range = (10-8) Range = 2 Lee mas »

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 P (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) de las tablas tenemos P (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 P ( 0 <Z <0.94) = 0.3264 Lee mas »

En un entorno Binomial, solo hay dos resultados posibles por intento. Dependiendo de lo que quieras, puedes llamar a una de las posibilidades Fallo y la otra éxito. Ejemplo: Puede llamar a tirar un 6 con un dado exitoso, y un no-6 un fallo. Dependiendo de las condiciones del juego, sacar un 6 puede costarle dinero, y es posible que desee revertir los términos. En resumen: solo hay dos resultados posibles por intento, y puedes nombrarlos como quieras: Blanco-Negro, Heads-Tails, lo que sea. Por lo general, la que se usa como P en los cálculos se denomina (probabilidad de) éxito. Lee mas »

"Esto significa que la probabilidad del evento A cuando ocurre el evento B" "Pr (A | B) es la probabilidad condicional". "Esto significa la probabilidad de que ocurra el evento A, con la" "condición de que B ocurra". "Un ejemplo:" "A = lanzar 3 ojos con un dado" "B = lanzar menos de 4 ojos con un dado" "Pr (A) = 1/6" "Pr (A | B) = 1/3 (ahora sabemos que solo 1, 2 o 3 ojos son posibles) " Lee mas »

La prueba de independencia de chi square nos ayuda a encontrar si 2 o más atributos están asociados o no. si jugar ajedrez ayuda a mejorar las matemáticas del niño o no. No es una medida del grado de relación entre los atributos. solo nos dice si dos principios de clasificación están relacionados significativamente o no, sin hacer referencia a ninguna suposición sobre la forma de relación.la prueba de homogeneidad de chi cuadrado es una extensión de la prueba de independencia de chi cuadrado ... las pruebas de homogeneidad son útiles para determinar si 2 o más mue Lee mas »

Una matriz de covarianza es una forma más generalizada de una matriz de correlación simple. La correlación es una versión escalada de covarianza; tenga en cuenta que los dos parámetros siempre tienen el mismo signo (positivo, negativo o 0). Cuando el signo es positivo, se dice que las variables están correlacionadas positivamente; cuando el signo es negativo, se dice que las variables están correlacionadas negativamente; y cuando el signo es 0, se dice que las variables no están correlacionadas. Tenga en cuenta también que la correlación no tiene dimensiones, ya que el nume Lee mas »

Una variable aleatoria discreta tiene un número finito de valores posibles. Una variable aleatoria continua podría tener cualquier valor (generalmente dentro de un cierto rango). Una variable aleatoria discreta es típicamente un número entero, aunque puede ser una fracción racional. Como ejemplo de una variable aleatoria discreta: el valor obtenido al tirar un dado estándar de 6 lados es una variable aleatoria discreta que tiene solo los valores posibles: 1, 2, 3, 4, 5 y 6. Como segundo ejemplo de variable aleatoria discreta: la fracción de los siguientes 100 vehículos que pasan por Lee mas »

Una forma de saber discreto o continuo es que, en el caso de discreto, un punto tendrá masa, y en continuo un punto no tiene masa. esto se entiende mejor al observar los gráficos. Veamos primero el Discreto. Echa un vistazo a su aviso de la tarde, ¿cómo está la misa sobre los puntos? ahora mire su cdf, observe cómo los valores aumentan en pasos y que la línea no es continua. Esto también muestra cómo hay masa en el punto en el pmf. Ahora veremos el caso Continuo, observe su aviso en pdf, ¿cómo la masa no se encuentra en un punto, sino entre dos puntos? y ahora, para ve Lee mas »

Consulte la sección de explicación Variación de la población = (suma (x-barx) ^ 2) / N Donde: x es la observación barx es la media de la serie N es el tamaño de la población Muestra de varianza = (suma (x-barx) ^ 2) (n-1) Donde - x es la observación barx es la media de la serie n-1 es grados de libertad (en la que n es el tamaño de la muestra). Lee mas »

En realidad, hay tres tipos principales de datos. Los datos cualitativos o categóricos no tienen un orden lógico y no se pueden traducir a un valor numérico. El color de los ojos es un ejemplo, porque 'marrón' no es más alto o más bajo que 'azul'. Los datos cuantitativos o numéricos son números, y de esa manera "imponen" una orden. Los ejemplos son la edad, la altura, el peso. ¡Pero cuidado! No todos los datos numéricos son cuantitativos. Un ejemplo de una excepción es el código de seguridad en su tarjeta de crédito: no hay un orden Lee mas »

Depende de si el orden es importante. Ejemplo: supongamos que elige un comité de tres para representar a su clase de 30 estudiantes: para el primer miembro tiene 30 opciones para el segundo tiene 29 para el tercero tiene 28 para un total de 30 * 29 * 28 = 24360 posibles permutaciones Ahora, esto es asumiendo que el orden de elección es relevante: el primero se llamará "presidente", el segundo será "secretario" y el tercero solo será "miembro". Si este no es el caso (los tres son iguales), el orden en el que se seleccionan no es importante. Con tres elegidos hay 3 * 2 * Lee mas »

La principal diferencia es que los datos continuos son medibles, y los datos discretos solo pueden tener ciertos valores. Pueden ser contables. Ejemplos de continuo: ** La altura, el peso, los ingresos son medibles y pueden tener cualquier valor. Ejemplos de discreto: En realidad, hay dos tipos de datos discretos: Contable: Número de hijos. Variable de clase: color de ojos Lee mas »

Vea a continuación: Veamos los números 1, 2, 3, 4, 5. La media es la suma de los valores divididos por el recuento: 15/5 = 3 La mediana es el término medio cuando se enumera en forma ascendente (¡o descendente! ) orden, que es 3. Así que en este caso son iguales. La media y la mediana reaccionarán de manera diferente a diferentes cambios en el conjunto de datos. Por ejemplo, si cambio el 5 a un 15, la media definitivamente cambiará (25/5 = 5) pero la mediana se mantendrá igual en 3. Si el conjunto de datos cambia donde la suma de los valores es 15 pero el término medio cambios, Lee mas »

Los grados de libertad de varianza son n, pero los grados de libertad de varianza de muestra son n-1 Tenga en cuenta que "Varianza" = 1 / n suma_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2 También tenga en cuenta que "Muestra de varianza" = 1 / (n-1) suma_ (i = 1) ^ n (x_i - barra x) ^ 2 Lee mas »

La mediana es 39 La media es: 39 7/12 La media de la serie de números es la suma de todos los números divididos por su cantidad. En este caso, la media es: barra (x) = 475/12 = 39 7/12 La mediana de un conjunto de números cada vez más ordenados es El número "medio" para un conjunto con una cantidad impar de números La media de 2 números "medios" Para un conjunto con cantidad de números par. El conjunto dado ya está ordenado para que podamos calcular la mediana. En el conjunto dado hay 12 números, así que tenemos que encontrar los elementos núme Lee mas »

El R cuadrado ajustado se aplica solo a regresión múltiple A medida que agrega más variables independientes a una regresión múltiple, el valor de R cuadrado aumenta dándole la impresión de que tiene un modelo mejor, lo que no es necesariamente el caso. Sin profundizar, el R cuadrado ajustado tendrá en cuenta este sesgo de aumentar R cuadrado. Si examina cualquier resultado de regresión múltiple, notará que el R cuadrado ajustado SIEMPRE es menor que R cuadrado porque se eliminó el sesgo. El objetivo del estadístico es optimizar la mejor combinación de va Lee mas »

VAR.S> VAR.P VAR.S calcula la varianza asumiendo que los datos dados son una muestra. VAR.P calcula la varianza asumiendo que los datos dados son una población. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {N} Como está utilizando los mismos datos para ambos, VAR.S dará un valor más alto que VAR.P, siempre. Pero debe usar VAR.S porque los datos proporcionados son datos de muestra. Edit: ¿Por qué las dos fórmulas difieren? Echa un vistazo a la corrección de Bessel. Lee mas »

Lo más fácil sería calcular el promedio de la distancia entre cada punto de datos y la media. Sin embargo, si lo calcula directamente, terminaría con cero. Para solucionar esto, calculamos el cuadrado de la distancia, obtenemos el promedio y luego la raíz cuadrada para recuperar la escala original. Si los datos son x_i, i es de 1 a n, (x_1, x_2, ....., x_n) y el promedio es barra x, entonces Std dev = sqrt ((suma (x_i - barra x) ^ 2) / norte) Lee mas »

Sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n Esta fórmula se puede usar en una serie de observaciones individuales. sigma = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n) Donde - x es la barra de observación es Mean De la serie n es el número de elementos u observaciones. Lee mas »

E (x) = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) el valor esperado de x en el caso discreto es E (x) = suma p (x) x pero esto es con la suma p (x) = 1 la distribución dada aquí no suma 1, por lo que asumiré que existe otro valor y lo llamaré p (x = y) = .5 y la desviación estándar sigma (x) = sqrt (suma (xE (x )) ^ 2p (x) E (x) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + y * .5 = 1.52 + .5y sigma (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04+ (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - .5y) ^ 2 .5) sigma (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04+ (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y Lee mas »

Q_1 = 15 Si tiene una calculadora TI-84 en la mano: Puede seguir estos pasos: Primero ponga los números en orden. Luego presiona el botón de estadísticas. Luego, "1: Editar" y siga adelante e ingrese sus valores en orden. Después de esto, presione nuevamente el botón de estado, vaya a "CALC" y presione "Estadísticas 1: 1-Var" y presione calcular. Luego desplácese hacia abajo hasta que vea Q_1. Ese valor es tu respuesta :) Lee mas »

Mire abajo :) Primero determina el valor de Q_1 y Q_3. Una vez que haya encontrado estos valores, restará: Q_3-Q_1 Esto se llama el rango intercuartil. Ahora multiplicas tu resultado por 1.5 (Q_3-Q_1) xx 1.5 = R R = "tu resultado" Luego sumas tu resultado (R) a Q_3 R + Q_3 y restas Q_1 - R Tendrás dos números, esto será un rango. Cualquier número ubicado fuera de este rango es considerado un valor atípico. Si necesita alguna aclaración adicional por favor pregunte! Lee mas »

3/7 de octubre tiene 31 días. Los primeros 28 días tendrán 4 domingos. Ahora, los últimos 3 días podrían ser cualquiera de los 7 días restantes de la semana. Si el día 29 es viernes, sábado o domingo, entonces habrá 5 domingos en el mes; de lo contrario, permanecerá 4. P (5 domingos) = P (el día 29 es viernes / sábado / domingo) = 3/7 Lee mas »

Ecuación para la regresión lineal de mínimos cuadrados: y = mx + b donde m = (suma (x_iy_i) - (suma x_i suma y_i) / n) / (suma x_i ^ 2 - ((suma x_i) ^ 2) / n) y b = (suma y_i - m suma x_i) / n para una colección de n pares (x_i, y_i) Esto parece horrible de evaluar (y lo es, si lo está haciendo a mano); pero usar una computadora (con, por ejemplo, una hoja de cálculo con columnas: y, x, xy y x ^ 2) no es tan malo. Lee mas »

~~ 7.35 Recuerde que la media geométrica entre dos números a y b es color (marrón) (sqrt (ab) Por lo tanto, la media geométrica entre 3 y 18 es rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) color (verde) (rArr ~~ 7.35 Lee mas »

3.742 "" redondeado a 3 lugares decimales La media geométrica de 2 números se puede escribir como: 2 / x = x / 7 "" larr multiplicación cruzada da: x ^ 2 = 2xx7 x ^ 2 = 14 x = sqrt14 x = 3.742 " " Lee mas »

"El GM de" 81 y 4, "por definición, es" sqrt (81xx4) = 18. Lee mas »

El rango es 0.532 Para encontrar el rango de un conjunto de números, encuentra la diferencia entre el valor más pequeño y el valor más grande. Entonces, primero que nada, reorganiza los números de menor a mayor. 0.118, 0.167, 0.321, 0.427, 0.541, 0.65 Puede ver, como se muestra arriba, que el número más pequeño es 0.118 y el número más grande es 0.65. Ya que necesitamos encontrar la diferencia, el siguiente paso es restar el valor más pequeño del valor más grande. 0.65 - 0.118 = 0.532 Entonces, el rango es 0.532 Lee mas »

La media armónica es un tipo de promedio representado por la siguiente fórmula. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). La media armónica es un tipo específico de promedio utilizado al calcular promedios de unidades o tasas, como la velocidad. Es diferente a la media aritmética y siempre es menor. La fórmula es: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n representa el número de términos en el conjunto de datos. x_1 representa el primer valor en el conjunto. Por ejemplo, tome el siguiente problema. ¿Cuál es la media armónica de 2,4,5,8,10? H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1 Lee mas »

141 Si X = la puntuación de matemáticas y Y = la puntuación verbal, E (X) = 720 y SD (X) = 100 E (Y) = 640 y SD (Y) = 100 No puede agregar estas desviaciones estándar para encontrar el estándar desviación para la puntuación compuesta; Sin embargo, podemos añadir variaciones. La varianza es el cuadrado de la desviación estándar. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var (X + Y) = 20000, pero Ya que queremos la desviación estándar, simplemente tome la raíz cuadrada de este número. SD (X + Y) = sqrt (var (X + Lee mas »

Introduzca los datos en dos listas primero. Usaré corchetes para indicar un botón en la calculadora y TODAS LAS CAPS para indicar qué función usar. Deje que X e Y sean sus dos variables, correspondientes a una colección de puntos. Presione [STAT] y luego elija EDITAR o presione [ENTER]. Esto abrirá las listas donde ingresará los datos. Ingrese todos los valores para X en la lista 1, uno por uno. Ingrese un valor, luego presione [ENTER] para bajar a la siguiente línea. Ahora ingrese todos los valores para Y en la lista 2 de la misma manera. Ahora presiona [STAT] otra vez. Use las tecl Lee mas »

Un histograma es una forma rápida de obtener información sobre una distribución de muestra sin gráficos ni análisis estadísticos detallados. Sin la necesidad de tener un buen programa de gráficos, trazar un histograma puede brindarle una visualización rápida de su distribución de datos. Es importante seleccionar el tamaño correcto de 'bin' (grupos de datos) para obtener la mejor aproximación de la curva. Esta gráfica le mostrará si sus valores de datos están centrados (normalmente distribuidos), sesgados hacia un lado u otro, o si tienen m&# Lee mas »

La estadística descriptiva es la disciplina de describir cuantitativamente las características principales de una recopilación de información, o la descripción cuantitativa en sí misma. Las estadísticas descriptivas son muy importantes porque si simplemente presentáramos nuestros datos sin procesar sería difícil visualizar lo que los datos mostraban, especialmente si había mucha información. Por lo tanto, las estadísticas descriptivas nos permiten presentar los datos de una manera más significativa, lo que permite una interpretación más sencill Lee mas »

IQR = 16 "organizar el conjunto de datos en orden ascendente" 71color (blanco) (x) 72color (blanco) (x) color (magenta) (73) color (blanco) (x) 82color (blanco) (x) 85color (rojo) ) (uarr) color (blanco) (x) 86color (blanco) (x) 86color (blanco) (x) color (magenta) (89) color (blanco) (x) 91color (blanco) (x) 92 "los cuartiles divida los datos en 4 grupos "color mediano" (rojo) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5 color "el cuartil inferior" (magenta) (Q_1) = color (magenta) (73) "el Cuartil superior "color (magenta) (Q_3) = color (magenta) (89)" rango intercuartil "(IQR) = Q_3-Q Lee mas »

IQR = 19 (o 17, vea la nota al final de la explicación) El rango intercuartil (IQR) es la diferencia entre el valor del tercer cuartil (Q3) y el valor del primer cuartil (Q1) de un conjunto de valores. Para encontrar esto, primero debemos ordenar los datos en orden ascendente: 55, 58, 59, 62, 67, 67, 72, 75, 76, 79, 80, 80, 85 Ahora determinamos la mediana de la lista. La mediana generalmente se conoce como el número es el "centro" de la lista de valores ordenada ascendente. Para listas con un número impar de entradas, esto es fácil de hacer ya que hay un solo valor para el cual un número Lee mas »

31/48 = 64.583333% = 0.6453333 El primer paso para resolver este problema es calcular la cantidad total de niños para poder calcular cuántos niños viajaron a Europa con respecto a cuántos niños tienen en total. Se verá algo así como 124 / t, donde t representa la cantidad total de niños. Para averiguar qué es t, encontramos 68 + 124 ya que eso nos da la suma de todos los niños que fueron encuestados. 68 + 124 = 192 Por lo tanto, 192 = t Nuestra expresión se convierte en 124/192. Ahora para simplificar: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 Dado que 32 es un número primo, Lee mas »

0 intuitivamente 0 varianza usando suma cuadrada la diferencia es (x-mu) ^ 2. Por supuesto, hay otras opciones, pero generalmente el resultado final no será negativo. En general, el valor más bajo posible es 0 porque si x = mu de derecha (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu de derecha (x-mu) ^ 2> 0 x <mu de derecha (x-mu) ^ 2> 0 Lee mas »

Sea mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} sea la media (valor esperado) de una variable aleatoria discreta X que puede tomar valores x_ { 1}, x_ {2}, x_ {3}, ... con probabilidades P (X = x_ {i}) = p_ {i} (estas listas pueden ser finitas o infinitas y la suma puede ser finitas o infinitas). La varianza es sigma_ {X} ^ {2} = E [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {X}) ^ 2 * p_ {i} El párrafo anterior es la definición de la varianza sigma_ {X} ^ {2}. El siguiente bit de álgebra, utilizando la linealidad del operador de valor esperado E, muestra una fórmula alternativa Lee mas »

La fórmula es la misma ya sea una variable aleatoria discreta o una variable aleatoria continua. independientemente del tipo de variable aleatoria, la fórmula de varianza es sigma ^ 2 = E (X ^ 2) - [E (X)] ^ 2. Sin embargo, si la variable aleatoria es discreta, usamos el proceso de suma. En el caso de una variable aleatoria continua, usamos la integral. E (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. E (X) = int_-infty ^ infty x f (x) dx. De esto, obtenemos sigma ^ 2 por sustitución. Lee mas »

Media E (X) = 0 y varianza "Var" (X) = 6/5. Tenga en cuenta que E (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 1 3x ^ 3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("(" - 1, 1 ")") = 0 También tenga en cuenta que "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _ ("(" - 1, 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 Lee mas »

La probabilidad condicional es la probabilidad de que un evento dado suponga que conoce el resultado de otro evento. Si dos eventos son independientes, la probabilidad condicional de un evento dado el otro es simplemente igual a la probabilidad general de ese evento. La probabilidad de A dado B se escribe como P (A | B). Tomemos por ejemplo dos variables dependientes. Defina A como "El primer nombre de un presidente estadounidense al azar es George" y B será "El apellido de un presidente estadounidense al azar es Bush". En total, ha habido 44 presidentes, de los cuales 3 han sido nombrados George. Lee mas »

Media = 4 113/600 Mediana = 3.98 Modo = 1.20 Media es el promedio de los números "media" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "media" = 4 113/600 La mediana es la " número medio cuando colocas tus números en orden ascendente 1.20,1.20,3.56,4.40,6.25,8.52 Ya que hay 6 números, entonces el "número medio" es el promedio de tu tercer y cuarto número "median" = (3.56+ 4.40) /2=3.98 El modo es el número que ocurre más, lo que en este caso es 1.20, ya que ocurre dos veces Lee mas »

Media = 14.25, mediana = 15, modo = 15 Media: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 suma todos los números y luego divide por cuántos hay. Mediana: 2, 13, 14, 15, 15, 16, 17, 22 Alinee los números en orden de menor a mayor y luego elija el valor medio, en este caso, si hay un número par de valores, vaya a la mitad entre los dos en el medio. Modo: El valor más común es 15, si lo comprueba cuidadosamente. Esperemos que esto sea útil ... Lee mas »

La media es el promedio de un conjunto de datos, el modo es el número más frecuente que aparece en un conjunto de datos y la mediana es el número en medio del conjunto de datos. La media se calcularía sumando todos los números arriba y dividiendo por la cantidad de números que hay en el conjunto (6 números). 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr Esta es la media Dado que todos los números en su conjunto aparecen todos una vez, no hay modo. Si su set tuviera un extra de 4 o tres 5, por ejemplo, entonces tendría un modo distinto. Alinea todos los números en orden de me Lee mas »

Media = 30 Mediana = 30 Modo = 30, 31 La media es el "promedio", la suma de los valores dividida por el recuento de los valores: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 La mediana es el valor medio en una cadena de valores enumerados de menor a mayor (o de mayor a menor; simplemente no se pueden mezclar): 28,30,30,31,31 mediana = 30 El modo es el valor que aparece más a menudo. En este caso, tanto el 30 como el 31 se enumeran dos veces, por lo que ambos son el modo. Lee mas »

Barx = 14 M = 12 Z = 12 barx media = (sumx) / n = 70/5 = 14 barx = 14 M mediana (n + 1) / 2ª partida = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3er elemento M = 12 El modo [Z] es el que aparece la mayor parte del tiempo En la distribución dada, 12 se produce 2 veces. Z = 12 Lee mas »

Media: 87.5 Modo: NO Modo Mediana: 88 Media = "suma de todos los números" / "cuántos números hay" Hay 6 números y su suma es 525 Por lo tanto, su media es 525/6 = 87.5 El modo es el número con la frecuencia más alta, es decir, qué número aparece más en la secuencia En este caso, NO hay modo porque cada número aparece solo una vez que Mediana es el número central cuando coloca los números en orden ascendente 79, 85, 86, 90, 92 , 93 El número del medio está entre 86 y 90. Entonces, tu número del medio se puede encontrar en (86 + 90 Lee mas »

Ver a continuación necesitamos poner el número sin orden 0, 1.1, 2.8,3,4.6% números Mediana = número medio 0, 1.1, color (rojo) (2.8), 3,4.6 2.8 modo = número más frecuente. No hay ningún número de este tipo en la lista, no hay modo Rango = número mayor-menor Rango = 4.6-0 = 4.6 media = suma (x_i / n) barx = (0+ 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6) / 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 Lee mas »

Rango = 7 Mediana = 6 Modos = 3,6,8 Media = 5,58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8 8,9 Primero, cuente el número de valores: Hay 19 Rango: Diferencia entre los valores más altos y más bajos: color (azul) (2), 3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6 6,7,7,8,8,8,8, color (azul) (9) Rango = color (azul) (9-2 = 7) Mediana: Valor exactamente en medio de un conjunto de datos ordenados en orden. Hay 19 valores por lo que este es fácil de encontrar. Será el valor (19 + 1) / 2 th = 10th 19 = 9 + 1 + 9 color (rojo) (2,3,3,3,3,4,4,5,6), 6, color ( rojo) (6,6,7,7,8,8,8,8,9) color (blanco) (wwwwwwwwwwww) color uarr (blanco) (www Lee mas »

66, 66, Ninguno, 27 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) del rango de los extremos. 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). El rango es el valor numérico de la diferencia entre los valores más bajos y más altos. 79.5 - 52.5 = 27 Lee mas »

8.32,7.6,7.6 "la media se define como" • "mean" = ("suma de todas las medidas") / ("el número de medidas") rArr "mean" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 color (blanco) (rArr "mean" x) = 8.32 • "el modo es la medida más frecuente" rArr "mode" = 7.6larr "solo uno ocurre dos veces" • "la mediana es la medida media en un el conjunto de medidas "color (blanco) (xxx)" ordenadas "" ordena las medidas en orden ascendente "6, color (blanco) (x) 6.1, color (blanco) (x) color (magenta) (7.6), color ( bla Lee mas »

Media: 21,14 Mediana: 12 Rango: 3 Modo: 12 Media: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 o 85/7 o 12.1428 Mediana: cancelar (color (rojo) (11)), cancelar (color (verde) (11)), cancelar (color (azul) (12)), 12, cancelar (color (azul) (12)), cancelar (color (verde) (13)), cancelar (color ( rojo) (14)) Rango: color (rojo) (14) -color (rojo) (11) = 3 Modo: color (rojo) (11), color (rojo) (11), color (azul) (12) , color (azul) (12), color (azul) (12), color (rosa) (13), color (naranja) (14) color (blanco) (............. .........) color (azul) (12). Lee mas »

Es 9: la media entre 8 y 10 'Mediana' se define como el valor medio, una vez que el conjunto de datos se ordena de acuerdo con el valor. Entonces, en su caso, esto daría 2 8 10 16. Si hay dos valores medios, la mediana se define como la media entre ellos. Por lo general, con conjuntos de datos más grandes, esto no importa mucho, ya que los valores medios tienden a estar cerca. P.ej. las alturas de, por ejemplo, 1000 hombres adultos, o los ingresos de la gente de una ciudad. En un conjunto de datos tan pequeño como el suyo, dudaría en proporcionar cualquier centro o medidas de propagación. D Lee mas »

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0.4335 "El evento complementario es que el máximo es igual o" "menor que 25, por lo que los tres boletos están entre los tres" "primeros 25. Las probabilidades son:" (25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "Entonces la probabilidad solicitada es:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "Explicación adicional:" P (A y B y C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "En el primer sorteo, la probabilidad de que el primer boleto tenga un número menor de" "o igual a 25 es (25/30). Entonces P (A) = 25/30." "Al dibujar el segundo boleto," "solo quedan 29 boletos e Lee mas »

Media = 19.133 Mediana = 19 Modo = 19 La Media es el promedio aritmético, 19.133 La Mediana es "([el número de puntos de datos] + 1) ÷ 2" o el valor de LUGAR equidistante (numéricamente) de los extremos de rango en una conjunto. Este conjunto contiene 15 números, ordenados como 5,13,13,15,15,18,19,19,19,20,22,26,27,27,29. Así que el lugar medio es (15 + 1) / 2 = 8ª posición. El número en esa ubicación es 19. El Modo es el valor (es) más común (es) en un conjunto. En este caso es 19, con tres apariciones en el conjunto. La proximidad de estas tres medidas Lee mas »

Este set no tiene modo. Ver explicacion El modo (valor modal) de un conjunto de datos es el valor más frecuente en el conjunto. Pero un conjunto puede tener más de un valor modal o no tener ningún valor modal. Un conjunto no tiene valores modales si todos los valores tienen el mismo número de ocurrencias (como en el ejemplo dado). Un conjunto también puede tener más de un valor modal. Ejemplo: S = {1,1,1,2,3,4,5,5,6,6,6,6} En este conjunto, los modos son 1 y 6 con 3 apariciones. Lee mas »

No hay modo. El "modo" es el número más frecuente; El valor que aparece más a menudo. Pero en este caso, cada valor aparece exactamente una vez, por lo que no hay "más frecuentes". Si uno de los números hubiera ocurrido incluso dos veces, ese habría sido el modo, pero ese no es el caso. Así que no hay modo para esta lista de números. Lee mas »

Solo tiene un modo, que es 12 Dado que 12 se repite en el conjunto de datos y no hay otro número repetido en el conjunto de datos, el modo de este conjunto de datos es 12. La mediana de este conjunto de datos es 15. Lee mas »

La media, o media aritmética. La media es la medida MÁS común de la tendencia central utilizada en una amplia variedad de datos. Esto se debe a que es uno de los primeros cálculos aprendidos en matemáticas generales que también se aplica a las estadísticas. Es usado (y con frecuencia mal usado) por la mayoría de las personas porque es la forma más fácil de entender y calcular para ellos. Lee mas »

0.1841 Primero, comenzamos con un binomio: X ~ B (10 ^ 4,6 * 10 ^ -5), aunque p es extremadamente pequeño, n es masivo. Por lo tanto podemos aproximar esto usando normal. Para X ~ B (n, p); Y ~ N (np, np (1-p)) Por lo tanto, tenemos Y ~ N (0.6,0.99994) Queremos P (x> = 2), corrigiendo la normal usando límites, tenemos P (Y> = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-np) / sqrt (np (1-p)) = (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) ~~ 0.90 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) Usando una tabla Z, encontramos que z = 0.90 da P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) = 1-0,8159 = 0.1841 Lee mas »

El uso principal de la regresión lineal es ajustar una línea a 2 conjuntos de datos y determinar cuánto están relacionados. Los ejemplos son: 2 series de precios de las acciones, las horas y los grados de estudio de la producción de cultivos. Con respecto a la correlación, el consenso general es: Los valores de correlación de 0,8 o más indican una correlación fuerte Los valores de correlación de 0,5 o más altos y hasta 0,8 indican una correlación débil Correlación los valores inferiores a 0,5 indican una correlación muy débil f Regresión l Lee mas »

((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 La probabilidad de obtener una cabeza en cualquier tirón dado es 1/2. Lo mismo con la probabilidad de obtener colas en cualquier tirón dado. Lo que necesitamos saber es la cantidad de formas en que podemos ordenar los resultados de Heads and Tails, y eso es ((14), (7)). En general, tenemos: ((14), (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) ~~ 0.2095 Lee mas »

Suponiendo que un dado de 6 lados "honesto" muera, la respuesta como dice Syamini es "1/6". Si todos los resultados posibles son igualmente probables, la probabilidad de un resultado en particular (en su caso, "obtener un 3") es la cantidad de formas de obtener el resultado en particular dividido por la cantidad total de resultados posibles. Si tiras un dado imparcial, hay 6 resultados totales posibles: 1, 2, 3, 4, 5 y 6. El resultado particular en el que estás interesado, un 3, sucede de una sola manera. Por lo tanto la probabilidad es 1/6. Si ha solicitado la probabilidad de obtener un Lee mas »

P _ ((x = 4 cabezas)) = 0.15625 p = 0.5 q = 0.5 P _ ((x = 4 cabezas)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) P _ ((x = 4 cabezas)) =" ^ 5C_4 ( 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) P _ ((x = 4 cabezas)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 P _ ((x = 4 cabezas)) = = 5 (0.0625) (0.5) P _ ((x = 4 cabezas)) = 0.15625 Lee mas »

N = 115 ¿Quieres decir con un margen de error del 5%? La fórmula para un intervalo de confianza para una proporción viene dada por hat p + - ME, donde ME = z * * SE (hat p). hat p es la proporción de la muestra z * es el valor crítico de z, que puede obtener de una calculadora gráfica o una tabla SE (hat p) es el error estándar de la proporción de la muestra, que se puede encontrar utilizando sqrt ((hat p hat q) / n), donde hat q = 1 - hat p y n es el tamaño de la muestra Sabemos que el margen de error debe ser 0.05. Con un intervalo de confianza del 90%, z * ~~ 1.64. ME = z * * Lee mas »

L_1 = 3, L_2 = 7, L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) Primero tenemos que encontrar L_1 y L_2. L_1 = 3 ya que solo hay tres cadenas: (0) (1) (2). L_2 = 7, ya que todas las cadenas sin 0 y 2 adyacentes son (0,0), (0,1), (1,0), (1,1), (1,2), (2,1), ( 2,2) Ahora vamos a encontrar la recurrencia de L_n (n> = 3). Si la cadena termina en 1, podemos poner cualquier palabra después de eso. Sin embargo, si las cadenas terminan en 0 podemos poner solo 0 o 1. Similarmente, si las cadenas terminan en 2, podemos poner solo 1 o 2. Deje que P_n, Q_n, R_n sea el número de cadenas sin 0 y 2 en adyacentes Posi Lee mas »

Mira esto . Crédito a Gaurav Bansal. Estaba tratando de pensar en la mejor manera de explicar esto y me topé con una página que hace un buen trabajo. Preferiría darle a este tipo el crédito por la explicación. En caso de que el enlace no funcione para algunos, he incluido algunos datos a continuación. En pocas palabras: el valor R ^ 2 es simplemente el cuadrado del coeficiente de correlación R. El coeficiente de correlación (R) de un modelo (por ejemplo, con las variables x e y) toma valores entre -1 y 1. Describe cómo son x y y correlacionado.Si x e y están en perfect Lee mas »

Su {1,2,3,4,5,6}, que en realidad es un conjunto de todos los resultados posibles según lo especifica la definición de espacio muestral. Cuando lanza un dado de 6 caras, se llama la cantidad de puntos en la cara superior como resultado. Ahora, cuando se tira un dado, podemos obtener 1, 2,3,4,5 o 6 puntos en la cara más alta ... eso es el resultado. Entonces, el experimento aquí es "Tirar un dado de 6 caras" y la lista de posibles resultados es "{1,2,3,4,5,6}". El espacio de muestra según su definición es una lista de todos los resultados posibles de un experimento. Así Lee mas »

0.563 probabilidad Debe hacer un diagrama de árbol de probabilidad para calcular las probabilidades: En general, terminará con 8/11 (cantidad original de plumas negras) multiplicado por 7/10 (cantidad de plumas negras que quedan en la caja) + 3/11 (cantidad total de bolígrafos rojos) multiplicado por 2/10 (cantidad de bolígrafos rojos que quedan en la caja). Esto = 0.563 de probabilidad de que escojas 2 corrales del mismo color, ya sean 2 negros o 2 rojos. Lee mas »

Necesitas ver la respuesta completa para comprender. No sé a qué te refieres antes de que obtengas el conjunto de datos en el que registras y sobre x para descubrir cómo afecta un cambio en x y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Y quieres encontrar la relación entre xey, entonces dices que crees que el modelo es como y = mx + c o en stats y = beta_0 + beta_1x + u estos beta_0, beta_1 son los parámetros en la población yu es el efecto de las variables no observadas, también llamadas el término de error, por lo que desea los estimadores hatbeta_0, hatbeta_1 So haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Esto l Lee mas »

Si las suposiciones de Gauss-Markof se mantienen, OLS proporciona el error estándar más bajo de cualquier estimador lineal, por lo que es el mejor estimador imparcial. Dadas estas suposiciones Los coeficientes de los parámetros son lineales, esto simplemente significa que beta_0 y beta_1 son lineales pero la variable x no tiene para ser lineal puede ser x ^ 2 Los datos se tomaron de una muestra aleatoria No existe una multicolinealidad perfecta, por lo que dos variables no están perfectamente correlacionadas. E (u / x_j) = 0 La suposición condicional media es cero, lo que significa que las variable Lee mas »

La desviación estándar de {1, 2, 3, 4, 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 Vamos a desarrollar una fórmula general y luego, como particular, obtienes la desviación estándar de 1, 2, 3, 4 y 5. Si tenemos {1, 2,3, ...., n} y necesitamos encontrar la desviación estándar de estos números. Tenga en cuenta que "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n suma _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 implica "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1)) / (6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 imp Lee mas »

Cero Si solo tiene un número o un millón de números que son exactamente iguales (como que todos son 25), la desviación estándar será cero. Para tener una desviación estándar mayor que cero, debe tener una muestra que contenga valores que no sean iguales. Entonces, como mínimo, necesita una muestra con al menos dos valores que no sean equivalentes para tener una desviación estándar mayor que cero. Espero que ayude Lee mas »

"Parte 1) 0.80164" "Parte 2) 0.31125" "Hay 5 interruptores que pueden estar abiertos o cerrados." "Por lo tanto, hay como máximo" 2 ^ 5 = 32 "casos para investigar". "Sin embargo, podemos tomar algunos atajos:" "Si tanto el 1 como el 4 están abiertos O los 2 y el 5 están abiertos, la" "corriente no puede pasar". "Entonces (1 O 4) Y (2 O 5) debe estar cerrado". "Pero hay criterios adicionales:" "Si (4 y 2) están abiertos, 3 deben estar cerrados". "Si (1 y 5) están abiertos, 3 deben esta Lee mas »

El error estándar es nuestra estimación para el parámetro desconocido sigma (desviación estándar). El error estándar es la raíz cuadrada de la estimación de varianza. es decir, sqrt (hat sigma ^ 2). Es una medida de la distancia vertical promedio que una de nuestras observaciones corresponde a la línea de regresión calculada. De esta manera, estima la cantidad desconocida sigma, que sería la distancia que esperaríamos que fuera cualquier observación potencial de la línea de regresión real (la línea para la que obtuvimos nuestra estimación Lee mas »

La probabilidad de sacar un siete, un dos o un as es 3/13. La probabilidad de obtener un as, un siete o un dos es la misma que la probabilidad de obtener un as más la probabilidad de un siete más la probabilidad de un dos. P = P_ (as) + P_ (siete) + P_ (dos) Hay cuatro ases en el mazo, por lo que la probabilidad debe ser 4 (el número de posibilidades "buenas") sobre 52 (todas las posibilidades): P_ (as ) = 4/52 = 1/13 Dado que hay 4 de dos y siete, podemos usar la misma lógica para determinar que la probabilidad es la misma para los tres: P_ (siete) = P_ (dos) = P_ ( as) = 1/13 Esto significa Lee mas »

En general, en 1884 puedes tener 8, elige 6 para los hombres y 10 elige 5 para las mujeres. No me preguntes por qué tienes más mujeres y tu comité está solicitando menos representación, pero esa es otra historia. Bueno, el problema es que 1 de estos chicos se niega a trabajar con una de estas chicas. Entonces, esta persona en particular no se puede usar con todos los muchachos, así que restamos 1 de 8 y sumamos sus combinaciones al total de 7 formas 1 elegidas al final. Así que comencemos con los otros muchachos (7!) / ((7-6)! 6!) = 7 ahora estos pueden combinarse con (10!) / ((10-5)! 5!) Lee mas »

"630" (7!) / ((2!) ^ 3) = 630 "En general, cuando organizamos n elementos, donde hay k" "elementos diferentes que ocurren cada" n_i "veces, para" i = 1,2 , ..., k ", entonces" "tenemos" (n!) / ((n_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "posibilidades de organizarlos". "Así que necesitamos contar cuántas veces ocurren los elementos:" "Aquí tenemos 7 elementos: dos 579 y uno 6, así que" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "posibilidades" " Esto se llama un coeficiente multinomial ". "La filosofía detrás de Lee mas »

Q_1 = 24 Si tiene una calculadora TI-84 en la mano: Puede seguir estos pasos: Primero ponga los números en orden. Luego presiona el botón de estadísticas. Luego, "1: Editar" y siga adelante e ingrese sus valores en orden. Después de esto, presione nuevamente el botón de estado, vaya a "CALC" y presione "Estadísticas 1: 1-Var" y presione calcular. Luego desplácese hacia abajo hasta que vea Q_1. Ese valor es tu respuesta :) Lee mas »

Muestra pequeña, distribución normal y puede calcular la desviación estándar y se usa la estadística t, para una muestra grande, la estadística Z (puntuación Z) tiene 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 t = (x¯ Lee mas »

La varianza es sigma ^ 2 = 15.81 y la desviación estándar es sigma aprox. 3.98. En una distribución binomial tenemos fórmulas bastante buenas para la media y la precaución: mu = Np textr y sigma ^ 2 = Np (1-p) Entonces, la varianza es sigma ^ 2 = Np (1-p) = 124 * 0,85 * 0,15 = 15,81. La desviación estándar es (como es habitual) la raíz cuadrada de la varianza: sigma = sqrt (sigma ^ 2) = sqrt (15.81) aproximadamente 3.98. Lee mas »

Color (rojo) (sigma ^ 2 = 3.25) Para encontrar la varianza, primero debemos calcular la media. Para calcular la media, simplemente agregue todos los puntos de datos, luego divida por el número de puntos de datos. La fórmula para la media mu es mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n Donde x_k es el punto de datos kth, y n es el número de datos puntos. Para nuestro conjunto de datos, tenemos: n = 4 {x_1, x_2, x_3, x_4} = {2, 4, 5, 7} Entonces la media es mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 Ahora, para calcular la varianza, descubrimos qué tan lejos está cada pu Lee mas »

La varianza es 27500. La media del conjunto de datos viene dada por la suma de los datos dividida por su número, es decir (Sigmax) / N. Por lo tanto, la media es 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 La varianza viene dada por (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 Por lo tanto, la varianza es de 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 Lee mas »

Varianza de la población: 56.556 Varianza de la muestra: 67.867 Para calcular la varianza: Calcule la media aritmética (la media) Para cada valor de datos cuadrar la diferencia entre ese valor de los datos y la media Calcular la suma de las diferencias al cuadrado Si sus datos representan a toda la población: 4. Divida la suma de las diferencias al cuadrado por el número de valores de datos para obtener la varianza de la población. Si sus datos representan solo una muestra de una población mayor. 4. Divida la suma de las diferencias al cuadrado por 1 menos que el número de valores de dato Lee mas »

La varianza es de 25.14 datos; D = {12, 6, -2, 9, 5, -1} La variación (sigma ^ 2) es el promedio de la diferencia al cuadrado de la media. La media es (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) La varianza es de 25.14 [Respuesta] Lee mas »

Dependiendo de si los datos proporcionados deben tomarse como la población total (todos los valores) o una muestra de una población más grande: Varianza de la población sigma ^ 2 ~ = 66.7 Varianza de la muestra s ^ 2 ~ = 77.8 Esto se puede determinar utilizando el estándar construido en funciones de una calculadora científica o una hoja de cálculo (como se muestra a continuación): ... o se puede calcular en pasos como: Determine la suma de los valores de los datos Divida la suma de los valores de los datos por el número de valores de datos para obtener el media Para cada valor d Lee mas »

La varianza del conjunto de datos es 6.29. Tenga en cuenta que la fórmula de varianza para fines de cálculo es 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 donde n es el número total de valores en el conjunto de datos dado. En sus datos dados tenemos n = 7 y los valores de x_i's son {15, 14, 13, 13, 12, 10, 7}. Entonces, su varianza = 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 Lee mas »

47.9 Voy a suponer que significa la varianza de la población (la varianza de la muestra será ligeramente diferente). sigma ^ 2 = (Sigmax ^ 2- (Sigmax) ^ 2 / N) / N Por favor, distinga entre los dos. La primera señal dice "suma los cuadrados de tus números", la segunda dice "suma primero, LUEGO ajusta la suma" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 N = 6 sigma ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 Lee mas »

Varianza sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Calculamos la media aritmética primero mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 29/5 Para calcular la varianza sigma ^ 2 use la fórmula sigma ^ 2 = (suma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 sigma ^ 2 = 1054/25 = 42.16 Dios bendiga ... Espero que la explicación sea útil. Lee mas »