Estadística

Varianza sigma ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 calcular la media aritmética mu primero n = 8 mu = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 calcule la varianza sigma ^ 2 utilizando la fórmula de varianza para la población sigma ^ 2 = (suma (x-mu) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9 / 8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9 / 8) ^ 2 + (4-9 / 8) ^ 2) / 8 sigma ^ 2 = 6903/64 sigma ^ 2 = 107.8593 Dios bendiga .. Espero que la explicación sea útil. Lee mas »

211/2 o 105.5 encuentre la media: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 reste la media de cada número en los datos y cuadre el resultado: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 encuentre la media de las diferencias al cuadrado: 49/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 o 105.5 Lee mas »

Varianza de {3, 6, 7, 8, 9} = 5.3 La fórmula de varianza, s ^ 2, es color (blanco) ("XXX") s ^ 2 = (suma (x_i - barx)) / (n- 1) donde barx es la media del color del conjunto de muestra (blanco) ("XXX") en este caso, la media de {3,6,7,8,9} es (sumx_i) /5=6.6 Lee mas »

Varianza de la población: sigma _ ("pop.") ^ 2 ~ = 32.98 Varianza de la muestra: sigma _ ("muestra") ^ 2 ~ = 38.48 La respuesta depende de si los datos proporcionados son la población total o una muestra de la población . En la práctica, simplemente usaríamos una calculadora, una hoja de cálculo o algún paquete de software para determinar estos valores. Por ejemplo, una hoja de cálculo de Excel podría parecerse a: (tenga en cuenta que la columna F solo pretende documentar las funciones integradas utilizadas en la columna D) Dado que este ejercicio probablemen Lee mas »

Varianza (sigma_ "pop" ^ 2) = 31 7/12 Datos de población: color (blanco) ("XXX") {- 4,5, -7,0, -1,10} Suma de datos de población: color (blanco ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 Tamaño de la población: color (blanco) ("XXX") 6 Media: color (blanco) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0.5 Desviaciones de la media: color (blanco) (" XXX ") {(- 4-0.5), (5-0.5), (-7-0.5), (0-0.5) , (- 1-0.5), (10-0.5)} color (blanco) ("XXX") = {-4.5,4.5, -7.5, -0.5, -1.5,9.5} Cuadrados de desviaciones de la media: color (blanco ) ("XXX") {20.25,20 Lee mas »

Varianza "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Calcular la media barx primero barx = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 Varianza "" "sigma ^ 2 = (suma (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9-101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9-101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (- 1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 Dios bendiga ... Espero que la explicación sea útil. Lee mas »

La varianza poblacional del conjunto de datos es sigma ^ 2 = 35 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 puede calcular a partir de mu = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i En nuestra población, la media es mu = (-4+ Lee mas »

2.55 (3s.f.) {-7, 12, 14, 8, -10, 0, 14} significa: (-7+ 12+ 14+ 8+ -10 + 0+ 14) / 7 = 31/7 encontrar desviaciones de cada número (media n): -7 - 31/7 = - 49/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7 - 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 varianza = media de desviaciones: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7 - 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) Lee mas »

Variación sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Resuelva la media barx primero barx = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 Resuelva la varianza sigma ^ 2 sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (- 1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3-9 / 7) ^ 2 + (4-9 / 7) ^ 2 + (- 2-9 / 7) ^ 2) / 7 sigma ^ 2 = 542/49 = 11.0612 Dios bendiga ... Espero que el La explicación es útil. Lee mas »

-140.714286 La varianza se calcula utilizando la fórmula 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu), y cuando ingresa los números, obtiene los siguientes valores: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+ ( -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 Lee mas »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 De lo dado: n = 6 Primero resolvemos la media aritmética. barx = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 La fórmula para la varianza de los datos no agrupados es sigma ^ 2 = (suma (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3 ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 Dios bendiga ... Espero que la explicación sea útil. Lee mas »

La varianza es 28.472 La media de {9, -4, 7, 10, 3, -2} es (9 + (- 4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 Para la varianza de a series {x_1.x_2, ..., x_6}, cuya media es barxis dada por (Sigma (x-barx) ^ 2) / 6 y por lo tanto es 1/6 * {(23 / 6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2)) ^ 2} o 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150) /36)=28.472 Lee mas »

1913/30 Considere el conjunto "X" de los números 9, 4, -5, 7, 12, -8 Paso 1: "Media" = "Suma de los valores de X" / "N (Número de valores)" = (9 + 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 Paso 2: Para hallar la varianza, resta la media de cada uno de los valores, 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 - 19/6 = -48/6 - 19/6 = -67/6 Paso 3: Ahora enumera todas las respuestas que obtuviste de la resta. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23 Lee mas »

La distribución es una distribución exponencial. k = 2 y E (x) = 1/2, E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. El límite de la distribución es (0, oo) Para encontrar k, int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k Gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. E ( x) = # int_0 ^ Bx Lee mas »

Suponiendo que estamos buscando una varianza poblacional: color (blanco) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 Aquí están los datos en formato de hoja de cálculo (por supuesto, con los datos dados, hay una hoja de cálculo o calculadora funciones para dar la varianza sin los valores intermedios; están aquí solo para fines de instrucción). La variación de la población es (la suma de los cuadrados de las diferencias de los valores de los datos individuales de la media) color (blanco) ("XXX") dividida por (el número de valores de los datos) No es qu Lee mas »

"Varianza" _ "pop". ~~ 12.57 Teniendo en cuenta los términos: {2,9,3,2,7,7,12} Suma de términos: 2 + 9 + 3 + 2 + 7 + 7 + 12 = 42 Número de términos: 7 Media: 42 / 7 = 6 Desviaciones de la media: {abs (2-6), abs (9-6), abs (3-6), abs (2-6), abs (7-6), abs (7-6), abs (12-6)} Cuadrados de desviaciones de la media: {(2-6) ^ 2, (9-6) ^ 2, (3-6) ^ 2, (2-6 ^ 2), (7-6 ) ^ 2, (7-6) ^ 2, (12-6) ^ 2} Forma de suma de cuadrados de desviaciones Media: (2-6) ^ 2, + (9-6) ^ 2 + (3-6) ^ 2 + (2-6 ^ 2) + (7-6) ^ 2 + (7-6) ^ 2 + (12-6) ^ 2 = 88 Varianza de la población = ("Suma de cuadrados d Lee mas »

3.27 Varianza = sumx ^ 2 / n - (media) ^ 2 Media = suma (x) / n donde n en el número de términos = (4 + 7 + 4 + 2 + 1 + 4 + 5) / 7 = (27 ) / 7 = 3.857 sumx ^ 2 = 4 ^ 2 + 7 ^ 2 + 4 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2 + 4 ^ 2 + 5 ^ 2 = 127 SO Varianza = 127/7 - (3.857) ^ 2 = 3.27 Lee mas »

Sigma ^ 2 = 18.8 media = (63 + 54 + 62 + 59 + 52) / 5 media = 58 n = 5 63 x - media = 63 - 58 = 5 (x - media) ^ 2 = 5 ^ 2 = 25 54 x - media = 54 - 58 = -4 (x - media) ^ 2 = (-4) ^ 2 = 16 62 x - media = 62 - 58 = 4 (x - media) ^ 2 = 4 ^ 2 = 16 59 x - media = 59 - 58 = 1 (x - media) ^ 2 = 1 ^ 2 = 1 52 x - media = 52 - 58 = -6 (x - media) ^ 2 = (-6) ^ 2 = 36 Sigma (x - media) ^ 2 = 25 + 16 + 16 + 1 + 36 = 94 sigma ^ 2 = (Sigma (x - media) ^ 2) / n = 94/5 = 18.8 Lee mas »

Varianza (Población): sigma ^ 2 ~~ 20.9 La Varianza de la Población (color (negro) (sigma ^ 2) es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre cada elemento de datos de la población y la media de la población. Para una población {d_1, d_2 , d_3, ...} de tamaño n con un valor medio de mu sigma ^ 2 = (suma (d_i - mu) ^ 2) / n Lee mas »

Vea abajo. La normalidad estándar es la configuración normal tal que mu, sigma = 0,1, por lo que sabemos los resultados de antemano. El PDF para el estándar normal es: mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) e ^ (- z ^ 2/2) Tiene un valor medio: mu = int _ (- oo) ^ (oo) dz z mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz ze ^ (- z ^ 2/2) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) d (- e ^ (- z ^ 2/2)) = 1 / sqrt (2 pi) [e ^ (- z ^ 2/2)] _ (oo) ^ (- oo) = 0 It sigue que: Var (z) = int _ (- oo) ^ (oo) dz (z - mu) ^ 2 mathbb P (z) = 1 / sqrt (2 pi) int _ (- oo) ^ (oo) dz z ^ 2 e ^ (- z ^ 2/2) Esta vez, use IBP: Var (z Lee mas »

Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx, que puede escribirse como: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sigma_0 ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 4dx = 3/5 [x ^ 5] _- 1 ^ 1 = 6/5 Supongo que esa pregunta significa decir f (x) = 3x ^ 2 "para" -1 <x <1; 0 "de lo contrario" Encuentra la varianza? Var = sigma ^ 2 = int (x-mu) ^ 2f (x) dx Expandir: sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mucancel (intxf (x) dx) ^ mu + mu ^ 2cancel (intf (x ) dx) ^ 1 sigma ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx-2mu ^ 2 + mu ^ 2 = intx ^ 2f (x) dx - mu ^ 2 sustituye a sigma ^ 2 = 3int_-1 ^ 1 x ^ 2 * x ^ 2dx -mu ^ 2 = si Lee mas »

"b)" 7/16 "El evento opuesto es que el mínimo es"> = 1/4 "Es más fácil calcular ese evento ya que simplemente indicamos" "que tanto x como y deben ser"> = 1/4 " entonces." "Y las probabilidades para eso son simplemente" (3/4) ^ 2 = 9/16 => P ["min" <= 1/4] = 1 - 9/16 = 7/16 Lee mas »

= 0.999979973 "El evento complementario es más fácil de calcular." "Entonces calculamos la probabilidad de obtener más de 18 cabezas". "Esto es igual a la probabilidad de obtener 19 caras, más la" "probabilidad de obtener 20 caras". "Aplicamos la distribución binomial". P ["19 cabezas"] = C (20,19) (1/2) ^ 20 P ["20 cabezas"] = C (20,20) (1/2) ^ 20 "con" C (n, k ) = (n!) / ((nk)! k!) "(combinaciones)" => P ["19 o 20 cabezas"] = (20 + 1) (1/2) ^ 20 = 21/1048576 => P ["a lo más 18 cabez Lee mas »

Z = -1.5 Ya que sabemos que el tiempo requerido para terminar la prueba se distribuye normalmente, podemos encontrar el puntaje z para este tiempo en particular. La fórmula para una puntuación z es z = (x - mu) / sigma, donde x es el valor observado, mu es la media y sigma es la desviación estándar. z = (45 - 60) / 10 z = -1.5 El tiempo del estudiante es 1.5 desviaciones estándar por debajo de la media. Lee mas »

Vea abajo. El valor R ^ 2 básicamente te dice qué porcentaje de la variación en tu variable de respuesta se explica por la variación en tu variable explicativa. Proporciona una medida de la fuerza de una asociación lineal. En esta situación, R ^ 2 = 0.7569. Al multiplicar este decimal por 100, encontramos que el 75.69% de la variación en el contenido de energía de un paquete de chips se puede explicar por la variación en su contenido de grasa. Por supuesto, esto significa que el 24,31% de la variación en el contenido de energía se debe a otros factores. Lee mas »

Z: la puntuación para el intervalo de confianza del 98% es 2.33 Cómo obtener esto. La mitad de 0.98 = 0.49 Busque este valor en el área debajo de la tabla Curva normal. El valor más cercano es 0.4901. Su valor z es 2.33. Lee mas »

Z = (73-74) / (3 / sqrt (135)) = -sqrt (135) / 3 La distribución normal estándar simplemente convierte el grupo de datos en nuestra distribución de frecuencia de tal manera que la media es 0 y la desviación estándar es 1 . Podemos usar: z = (x-mu) / sigma suponiendo que tenemos sigma pero aquí tenemos SD = s; z = (x-mu) / (s / sqrt (n)); donde n es el tamaño de la muestra ... Lee mas »

La puntuación Z es -0.866 puntuación z de la variable x con la media mu, y la desviación estándar sigma viene dada por (x-mu) / (sigma / sqrtn) As mu = 55, sigma = 2, n = 3 y x = 56 La puntuación z es (56-55) / (2 / sqrt3) = ((- - 1) * sqrt3) /2=-0.866 Lee mas »

Z = 0 Tengo mi propia duda sobre la corrección del problema. El tamaño de la muestra es 5. Es apropiado encontrar la puntuación t. la puntuación z se calculará solo cuando el tamaño de la muestra es> = 30 Algunos estadísticos, si creen que la distribución de la población es normal, usan la puntuación z incluso si el tamaño de la muestra es inferior a 30. No mencionó explícitamente para qué distribución desea para calcular z. Puede ser una distribución observada o puede ser una distribución de muestreo. Ya que ha hecho la pregunta, respo Lee mas »

La puntuación z es -26.03 La puntuación z de la variable x con media mu y la desviación estándar sigma viene dada por (x-mu) / (sigma / sqrtn) As mu = 35, sigma = 5, n = 57 y x = 13 La puntuación z es (13-35) / (5 / sqrt35) = ((- - 22) * sqrt35) /5=-26.03 Lee mas »

La respuesta es z = 0.05 en una distribución normal. Para resolver este problema, necesitará acceso a una tabla z (también llamada "tabla normal estándar") para la distribución normal. Hay una buena en Wikipedia. Al preguntar cuál es el valor de z, de manera que el 52% de los datos están a su izquierda, su objetivo es encontrar un valor z en el que el área acumulada hasta el valor de z sume 0.52. Por lo tanto, necesita una tabla z acumulativa. Encuentre la entrada en la tabla z acumulativa que muestra dónde un cierto valor de z está más cerca de una salida en Lee mas »

0.38. Por favor, consulte la tabla vinculada a continuación. En general, uno debe usar una tabla como esta o un programa de computadora para determinar el puntaje z asociado con un CDF particular o viceversa. Para usar esta tabla, encuentre el valor que está buscando, en este caso 0.65. La fila te dice las unidades y el décimo lugar y la columna te dice el centésimo lugar. Entonces, para 0.65, podemos ver que el valor está entre 0.38 y 0.39. http://homes.cs.washington.edu/~jrl/normal_cdf.pdf Lee mas »

En general, creo que la decisión de usar una barra o un gráfico circular es una elección personal. Si está utilizando gráficos como parte de una presentación, concéntrese en la historia general que intenta compartir con los gráficos e imágenes gráficos. A continuación, se encuentra la guía abreviada que utilizo para evaluar si debo usar una barra o un gráfico circular: Gráfico de barras cuando se observa un rendimiento con tendencia (p. Ej., Digamos, a lo largo del tiempo) Gráfico circular cuando se muestra la distribución de todo. gastar tu di Lee mas »

P (2,3,5 o 7) = 1/2 (Probabilidad de aterrizar en un número primo) P_c = 1 - 1/2 = 1/2 (Probabilidad de no aterrizar en un primo) (Suponiendo que 1-8 significa que ambos están incluidos) Hay 4 números primos en la lista, de un total de 8 números. Por lo tanto, la probabilidad es el número de resultados favorables (4) dividido por el total de resultados posibles (8). Esto equivale a la mitad. La probabilidad del complemento de cualquier evento es P_c = 1 - P_1. El complemento del conjunto principal es {1, 4, 6, 8} Este no es el conjunto de números compuestos (ya que 1 no se considera primo ni c Lee mas »

La respuesta es 14, elija 6. Eso es: 3003 La fórmula para calcular el número de formas para seleccionar k cosas de n elementos es (n!) / [K! (N-k)!] ¡Donde a! significa el factorial de a. El factorial de un número es simplemente el producto de todos los números naturales desde 1 hasta el número dado (el número está incluido en el producto). Entonces la respuesta es (14!) / (6! 8!) = 3003 Lee mas »

1. Todas las probabilidades existen en un continuo de 0 a 1. 0 es un evento imposible y 1 es un evento determinado. Algunas propiedades de las probabilidades son que la probabilidad de que un evento NO ocurra es igual a 1 menos la probabilidad de que ocurra el evento. Debido a que la distribución de frecuencia completa contiene TODOS los resultados posibles, la probabilidad de que el evento se encuentre dentro de esa distribución de frecuencia es cierta, o 1. Lee mas »

1) La probabilidad es 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% 2) La probabilidad es 0.9xx0.92xx0.12 = 0.09936 = 9.936% Las tasas de rechazo de los tres departamentos son 0.1, 0.08 y 0.12 respectivamente. Esto significa que 0.9, 0.92 y 0.88 es la probabilidad de que el suero pase la prueba en cada departamento por separado. La probabilidad de que el suero pase la primera inspección es 0.9 La probabilidad de que falle la segunda inspección es 0.08. Por lo tanto, su probabilidad condicional es 0.9xx0.08 = 0.072 = 7.2% Para que el suero sea rechazado por el tercer departamento, primero debe pasar la primera y la segunda inspecci Lee mas »

En cualquier lugar entre 0% y poco menos del 50% Si todos los valores en un conjunto de datos de tamaño 2N + 1 son distintos, entonces N / (2N + 1) * 100% Si los elementos del conjunto de datos están organizados en orden ascendente, entonces la mediana es el valor del elemento medio. Para un conjunto de datos grande con valores distintos, el porcentaje de valores menores que la mediana será un poco menor al 50%. Considere el conjunto de datos [0, 0, 0, 1, 1].La mediana es 0 y el 0% de los valores es menor que la mediana. Lee mas »

0.420175 = P ["5 goles en 6 tiros"] + P ["6 goles en 6 tiros"] = C (6,5) (7/10) ^ 5 (3/10) + C (6,6) ( 7/10) ^ 6 = (7/10) ^ 5 (6 * 3/10 + 7/10) = (7/10) ^ 5 (25/10) = 7 ^ 5 * 25/10 ^ 6 = 420175 / 1000000 = 0.420175 Lee mas »

0.2252 "Hay 5 + 7 + 8 = 20 crayones en total." => P = C (15,4) (5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 = ((15!) 5 ^ 4 15 ^ 11) / ((11!) (4!) 20 ^ 15 ) = 0.2252 "Explicación:" "Debido a que reemplazamos, las probabilidades de dibujar un crayón azul son" "cada vez que 5/20. Expresamos que dibujamos 4 veces uno azul" "y luego 11 veces no azul por ( 5/20) ^ 4 (15/20) ^ 11 ". "Por supuesto que los azules no tienen que dibujarse primero, así que" "hay C (15,4) formas de dibujarlos, así que multiplicamos por C (15,4)". "y C (15,4)" = (15!) / (1 Lee mas »

Hay varios tipos de promedios, pero normalmente se asume que es la media aritmética. La mediana, también considerada libremente como un 'promedio', se calcula de una manera diferente. Consideremos esta lista de números que, por conveniencia. se enumeran en orden numérico: 4, 7, 8, 12, 13, 16, 20, 21 Para obtener la media aritmética, sume los números para obtener la suma. Cuente los números para obtener el conteo. Divide la suma por el recuento para obtener la media aritmética. 4 + 7 + 8 + 12 + 13 + 16 + 20 + 21 = 101 -> la suma. Hay 8 números, entonces 101/8 = 12.625 Lee mas »

Mire abajo :) Para encontrar el promedio de un conjunto de números, primero sume todos los números en el conjunto y luego divídalo por la cantidad total de números. Por ejemplo, digamos que su conjunto consta de lo siguiente: 32,40,29,45,33,33,38,41 Los sumaría: 32 + 40 + 29 + 45 + 33 + 33 + 38 + 40 = 290 Ahora usted tomaría el total de 290 y se dividiría entre la cantidad total de números, para nuestro caso tenemos un total de 8 números. 290/8 = 36.25 Nuestro promedio es 36.25 Lee mas »

"Continuo" no tiene lagunas. "Discreto" tiene valores distintos separados por regiones "sin valor". Continuo puede ser algo así como la altura, que puede variar en una población "continuamente", sin limitaciones específicas. "Discreto" podría ser la elección o los resultados de una prueba, ya sea "es" o "no es", no hay gradaciones o "continuidad" entre las opciones. http://stattrek.com/probability-distributions/discrete-continuous.aspx Lee mas »

La estadística descriptiva incluye la descripción de los datos de muestra dados, sin hacer un juicio sobre la población. Por ejemplo: la media de la muestra se puede calcular a partir de la muestra, y es una estadística descriptiva. Las estadísticas inferenciales derivan una conclusión sobre la población sobre la base de la muestra. Por ejemplo, inferir que la mayoría de las personas apoyan a un candidato (sobre la base de una muestra dada). Relación: Como no tenemos acceso a toda la población, utilizamos estadísticas descriptivas para hacer conclusiones inferenciales. Lee mas »

La prueba de Chi-cuadrado analiza los datos categóricos. La prueba de Chi-cuadrado analiza los datos categóricos. Significa que los datos han sido contados y divididos en categorías. No funcionará con datos paramétricos o continuos. Comprueba qué tan bien la distribución observada de los datos se ajusta a la distribución que se espera si las variables son independientes. Lee mas »

El modo también aumentará en el mismo número. Habrá un conjunto de datos: a_1; a_2; a_3; ...; a_n. Sea m un modo de este conjunto. Si agrega un número n a cada valor, la cantidad de números no cambiará, solo los números cambiarán, por lo tanto, si un número m tuvo la mayor cantidad de incidencias (m es el modo), después de agregar un número m + n tendrá el mayor número ocurrencias (ocurrirá en las mismas posiciones en el conjunto que m en la primera). Lee mas »

Detalle en la explicación, por ejemplo: el lanzamiento de una moneda en general, la posibilidad de cola y cabeza debería ser del 50%, pero en realidad podría ser 30% cabeza y 70% cola o 40% cabeza y 60% cola o ...... pero más veces que realiza el experimento => la muestra es más grande (generalmente más alta que 30) por CLT (teorema del límite central), finalmente convergerá al 50% 50% Lee mas »

Si tienes demasiados valores diferentes. Ejemplo: Digamos que mides la altura de 2000 hombres adultos. Y mides al milímetro más cercano. Tendrás 2000 valores, la mayoría de ellos diferentes. Ahora, si desea dar una impresión de la distribución de altura en su población, tendrá que agrupar estas medidas en clases, por ejemplo, clases de 50 mm (bajo 1.50m, 1.50- <1.55m, 1.55 - <. 160m, etc.) Hay sus límites de clase. Todos de 1.500 a 1.549 estarán en una clase, todos de 1.550 a 1.599 estarán en la siguiente clase, etc. Ahora puede tener números de clase consid Lee mas »

Cuando: 1) No conoce todos los detalles de su modelo; 2) no vale la pena modelar todos los detalles; 3) El sistema que tienes es aleatorio por naturaleza. En primer lugar, debemos definir qué son los "efectos aleatorios". Los efectos aleatorios son cualquier cosa, interna o externamente, que influya en el comportamiento de su sistema, por ejemplo. apagones en una red eléctrica de la ciudad. La gente los ve de manera diferente, por ej. A las personas de la ecología les gusta llamarles catástrofes, el caso del apagón, o demografía, en el caso de la ciudad, sería un aumento en el u Lee mas »

"a) 0.351087" "b) 7.2" "c) 0.056627" "P [la suma es 8] = 5/36" "Como hay 5 combinaciones posibles para lanzar 8:" "(2,6), (3,5 ), (4,4), (5,3) y (6,2). " "a) Esto es igual a las probabilidades que tenemos 7 veces seguidas de una" "suma diferente de 8, y estas son" (1 - 5/36) ^ 7 = (31/36) ^ 7 = 0.351087 "b ) 36/5 = 7.2 "" c) "P [" x = 8 | x> = 2 "] = (P [" x = 8, x> = 2 "]) / (P [" x> = 2 " ]) = (P ["x = 8"]) / (P ["x> = 2"]) P ["x = 8"] = 0.351087 * (5/ Lee mas »

4.1051 * 10 ^ -7% para 2 rojos, 1 amarillo sin reemplazo; 3.7037 x 10 ^ -7% para 2 rojos, 1 amarillo con reemplazo Primero, configure una ecuación que represente su problema verbal: 10 discos rojos + 10 discos verdes + 10 discos amarillos = 30 discos en total 1) Dibuje 2 discos rojos y 1 disco amarillo en sucesión sin reemplazarlos. Crearemos fracciones, donde el numerador es el disco que estás dibujando y el denominador es la cantidad de discos que quedan en la bolsa. 1 es un disco rojo y 30 es el número de discos restantes. A medida que saca los discos (¡y no los reemplaza!), La cantidad de disco Lee mas »

31 Primero, un par de definiciones: Mediana es el valor medio de un grupo de números. Promedio es la suma de un grupo de números dividido por el recuento de números. Al trabajar con esto, queda claro que el objetivo de este ejercicio es aumentar las diversas medianas. ¿Entonces cómo hacemos eso? El objetivo es organizar los conjuntos de números para que los valores medios de cada conjunto sean lo más altos posible. Por ejemplo, la mediana más alta posible es 41 con los números 42, 43, 44 y 45 siendo más altos que ellos y un grupo de cuatro números menores que ellos. Nu Lee mas »

48 veces Número de veces que se espera que golpee la pelota = P veces "Total de veces que bate" = 3/5 veces 80 = 3 / cancelar5 veces cancelar80 ^ 16 = 3 veces 16 = 48 veces Lee mas »

"Ver explicación" "Tomamos un período de tiempo con la longitud" t ", que consta de n piezas" Delta t = t / n ". Supongamos que la probabilidad de un evento" "exitoso en una pieza es" p ", luego el número total de eventos en los n "" intervalos de tiempo se distribuye binomial según "p_x (x) = C (n, x) p ^ x (1-p) ^ (nx), x = 0,1, ... , n "con" C (n, k) = (n!) / ((nk)! * (k!)) "(combinaciones)" "Ahora dejamos" n-> oo ", entonces" p-> 0 , "pero" n * p = lambda "Así que s Lee mas »

"Ver la explicación" "y es estándar normal (con media 0 y desviación estándar 1)" "Así que usamos este hecho". "1)" = P [- 1 <= (xz) / 2 <= 2] "Ahora buscamos los valores z en una tabla para los valores z para" "z = 2 y z = -1. Obtenemos" 0.9772 "y" 0.1587. => P = 0.9772 - 0.1587 = 0.8185 "2)" var = E [x ^ 2] - (E [x]) ^ 2 => E [x ^ 2] = var + (E [x]) ^ 2 " Aquí tenemos var = 1 y media = E [Y] = 0. " => E [Y ^ 2] = 1 + 0 ^ 2 = 1 "3)" P [Y <= a | B] = (P [Y <= a "AND&quo Lee mas »

M + -ts Donde t es la puntuación t asociada con el intervalo de confianza que necesita. [Si el tamaño de su muestra es mayor que 30, los límites están dados por mu = barra x + - (z xx SE)] Calcule la media de la muestra (m) y la (s) población (es) de la muestra usando las fórmulas estándar. m = 1 / Nsum (x_n) s = sqrt (1 / (N-1) sum (x_n-m) ^ 2 Si supone una población de iid distribuida normalmente (variables independientes distribuidas idénticamente con varianza finita) con un número suficiente para el El teorema del límite central se aplicará (digamos N> 35), Lee mas »

La mediana. Una puntuación extrema sesgará el valor a un lado o al otro. Hay tres medidas principales de tendencia central: media, mediana y moda. La mediana es el valor en medio de una distribución de datos cuando esos datos se organizan desde el valor más bajo al más alto. Es la relación de la media a la mediana que se usa más comúnmente para identificar cualquier sesgo en los datos. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706 Lee mas »

La media aritmética es el punto de equilibrio correcto. La media aritmética es el punto de equilibrio correcto. Se debe a que la suma total de las desviaciones positivas y las desviaciones negativas tomadas de la media aritmética se cancelan entre sí. Lee mas »

La mediana se ve menos afectada por los valores atípicos que la media. La mediana se ve menos afectada por los valores atípicos que la media. Tomemos este primer conjunto de datos sin valores atípicos como ejemplo: 20, 24, 26, 26, 26, 27, 29 La media es 25.43 y la mediana es 26. La media y la mediana son relativamente similares. En este segundo conjunto de datos con un valor atípico, hay más de una diferencia: 1, 24, 26, 26, 26, 27, 29 La media es 22.71 y la mediana es 26. La mediana no se ve afectada en absoluto por el valor atípico en este ejemplo . Consulte estas preguntas socráticas r Lee mas »

"Lo tienes correcto!" "Puedo confirmar que su enfoque es completamente correcto". "Caso 1: Interruptor 3 abierto (Probabilidad 0.3):" 0.49 + 0.49 - 0.2401 = 0.7399 "Caso 2: Interruptor 3 cerrado (Probabilidad 0.7):" (0.7 + 0.7 - 0.49) ^ 2 = 0.8281 "Así que la probabilidad general de el circuito que la corriente puede "" pasar es: "0.3 * 0.7399 + 0.7 * 0.8281 = 0.80164 Lee mas »

1) 0.180447 2) 0.48675 3) 0.37749 "Poisson: las probabilidades para k eventos en un lapso de tiempo t es" ((lambda * t) ^ k exp (-lambda * t)) / (k!) "Aquí no tenemos especificación adicional del intervalo de tiempo, por lo que "" tomamos t = 1, "lambda = 2. => P [" k eventos "] = (2 ^ k * exp (-2)) / (k!)" 1) "P [" 3 eventos "] = (2 ^ 3 * exp (-2)) / (3!) = (4/3) e ^ -2 = 0.180447" 2) "(6/10) ^ 2 = 36 / 100 = 0.36 "es la superficie de la fracción del" "círculo más pequeño en comparación con el má Lee mas »

Los datos categóricos tienen valores que no pueden ordenarse de manera obvia y convincente. El género es un ejemplo. El macho no es ni más ni menos que el femenino. El color de ojos es el otro en tu lista. Las calificaciones con letras son datos de clase: hay un orden convincente en ellas: hay que ordenarlas de alto a bajo (o de bajo a alto). Los otros ejemplos que menciona son datos más o menos continuos: hay muchos valores posibles, que puede agrupar en clases, pero tiene cierta opción sobre el ancho de la clase. Lee mas »

14.7 "rollos" P ["todos los números lanzados"] = 1 - P ["1,2,3,4,5, o 6 no lanzados"] P ["A o B o C o D o E o F"] = P [A] + P [B] + ... + P [F] - P [A y B] - P [A y C] .... + P [A y B y C] + ... "Aquí está" P_1 = 6 * (5/6) ^ n - 15 * (4/6) ^ n + 20 * (3/6) ^ n - 15 * (2/6) ^ n + 6 * ( 1/6) ^ n P = P_1 (n) - P_1 (n-1) = 6 * (5/6) ^ (n-1) (5/6 - 1) - 15 * (4/6) ^ ( n-1) (4 / 6-1) + ... = - (5/6) ^ (n-1) + 5 * (4/6) ^ (n-1) -10 * (3/6) ^ (n-1) + 10 * (2/6) ^ (n-1) -5 * (1/6) ^ (n-1) "Lo negativo de esto es nuestra probabilidad". suma n * a ^ (n-1) = su Lee mas »

Debido a que al describir un conjunto de datos, nuestro interés principal suele ser el valor central de la distribución. En estadística descriptiva, estamos explicando las características de un conjunto de datos en la mano, no estamos sacando conclusiones sobre la población más grande de donde provienen los datos (eso es estadística inferencial). Al hacerlo, nuestra pregunta principal suele ser "dónde está el centro de la distribución". Para responder a esa pregunta, normalmente empleamos la media, la mediana o el modo, según el tipo de datos. Estas tres medi Lee mas »

"Ver explicación" "Dado que" "varianza =" E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 ", que está aquí:" 1 - 1 ^ 2 = 0, "" no hay variación "." Esto significa que todos los valores de X son iguales a la media E (X) = 1. "" Entonces X es siempre 1. "" Por lo tanto, "X ^ 100 = 1. => E [X ^ 100] = 1 Lee mas »

"Respuesta D)" "Es la única respuesta lógica, las otras son imposibles". "Este es el problema de la ruina del jugador". "Un jugador comienza con k dólar". "Juega hasta que alcanza el dólar G o retrocede a 0." p = "posibilidad de que gane 1 dólar en un juego". q = 1 - p = "posibilidad de que pierda 1 dólar en un juego". "Llame a" r_k "la probabilidad (probabilidad) de que se arruine". "Entonces tenemos" r_0 = 1 r_G = 0 r_k = p * r_ {k + 1} + q * r_ {k-1}, "con" 1 <= k <= G-1 " Lee mas »

Z = 2.33 Debe buscar esto en una tabla de puntuación z (por ejemplo, http://www.had2know.com/academics/normal-distribution-table-z-scores.html) o usar una implementación numérica de la inversa normal función de densidad acumulativa de distribución (por ejemplo, normsinv en Excel). Ya que desea el intervalo de 98% por ciento que desea 1% en cada lado de + -z, busque el 99% (0.99) para z para obtener esto. El valor más cercano a 0.99 en la tabla da z = 2.32 en la tabla (2.33 en Excel), esta es su puntuación z. Lee mas »

Un R cuadrado indica qué tan bien los datos observados se ajustan a los datos esperados, pero solo le proporciona información sobre la correlación. Un valor de R cuadrado indica qué tan bien sus datos observados, o los datos que recopiló, se ajustan a una tendencia esperada. Este valor le indica la fuerza de la relación pero, como todas las pruebas estadísticas, no hay nada que le indique la causa detrás de la relación o su fuerza. En el siguiente ejemplo, podemos ver que el gráfico de la izquierda no tiene ninguna relación, como lo indica el bajo valor de R cuadrado. Lee mas »

Porque la diferencia no está definida. En los datos ordinales, los valores de los datos se pueden ordenar, es decir, podemos averiguar si A <B o no. Por ejemplo: la opción "muy satisfecho" es mayor que "ligeramente satisfecho" en una encuesta. Pero, no podemos encontrar la diferencia numérica entre estas dos opciones. La desviación estándar se define como la diferencia promedio de los valores de la media, y no se puede calcular para un dato ordinal. Lee mas »

Las muestras se utilizan cuando no sería práctico recopilar datos sobre una población completa. Siempre que una muestra sea imparcial (por ejemplo, la recopilación de datos de algunas personas que salen del baño de mujeres no sería una muestra imparcial de la población de un país), una muestra razonablemente grande reflejará las características de toda la población. Los estadísticos usan muestras para hacer afirmaciones o predicciones sobre las características generales de una población. Lee mas »

Porque hay una diferencia en el tipo de datos que presenta. En un gráfico de barras, compara datos categóricos o cualitativos. Piensa en cosas como el color de los ojos. No hay orden en ellos, ya que el verde no es 'mayor' que el marrón. De hecho, usted podría organizarlos en cualquier orden. En un histograma, los valores son cuantitativos, lo que significa que se pueden dividir en grupos ordenados. Piensa en altura o peso, donde pones tus datos en clases, como 'debajo de 1.50m', '1,50-1.60m' y así sucesivamente. Estas clases están conectadas, porque una clase comienza Lee mas »

Vea a continuación mis pensamientos: La forma general para una probabilidad binomial es: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)) La pregunta es ¿Por qué? ¿Necesitamos ese primer término, el término de combinación? Vamos a trabajar un ejemplo y luego se aclarará. Veamos la probabilidad binomial de lanzar una moneda 3 veces. Vamos a establecer que los jefes sean p y que no obtengan heads ~ p (ambos = 1/2). Cuando pasamos por el proceso de suma, los 4 términos de la suma serán iguales a 1 (en esencia, estamos encontrando todos los resultados posibles y, por lo tant Lee mas »

83% Primero escribimos P (70 <X <110) Luego necesitamos corregirlo tomando límites, para esto tomamos el .5 más cercano sin pasar, así que: P (69.5 <= Y <= 109.5) Para convertir a una puntuación Z, usamos: Z = (Y-mu) / sigma P ((69.5-100) / 10 <= Z <= (109.5-100) / 10) P (-3.05 <= Z <= 0.95) P (Z <= 0.95) -P (Z <= - 3.05) P (Z <= 0.95) - (1-P (Z <= 3.05)) 0.8289- (1-0.9989) = 0.8289-0.0011 = 0.8278 = 82.78% ~~ 83% Lee mas »

"a)" 0.08523 "b)" 0.88913 "c)" 0.28243 "Tenemos una distribución binomial con n = 12, p = 0.1." "a)" C (12,3) * 0.1 ^ 3 * 0.9 ^ 9 = 220 * 0.001 * 0.38742 = 0.08523 "con" C (n, k) = (n!) / ((nk)! k!) " (combinaciones) "" b) "0.9 ^ 12 + 12 * 0.1 * 0.9 ^ 11 + 66 * 0.1 ^ 2 * 0.9 ^ 10" = 0.9 ^ 10 * (0.9 ^ 2 + 12 * 0.1 * 0.9 + 66 * 0.1 ^ 2) = 0.9 ^ 10 * (0.81 + 1.08 + 0.66) = 0.9 ^ 10 * 2.55 = 0.88913 "c)" 0.9 ^ 12 = 0.28243 Lee mas »

Una medida de tendencia central es un valor que puede representar a la población total y actúa como la gravedad central hacia la cual se mueven todos los demás valores. Desviación estándar: como su nombre indica es una medida de la desviación. Desviación significa cambio o distancia. Pero al cambio siempre le sigue la palabra "desde". Por lo tanto, la desviación estándar es una medida de cambio o la distancia desde una medida de tendencia central, que normalmente es la media. Por lo tanto, la desviación estándar es diferente de una medida de tendencia central Lee mas »

Mire abajo :) La media no es una buena medida de la tendencia central porque tiene en cuenta cada punto de datos. Si tiene valores atípicos como en una distribución sesgada, entonces esos valores atípicos afectan a la media, uno solo puede arrastrar la media hacia arriba o hacia abajo. Es por esto que la media no es una buena medida de la tendencia central. En cambio, la mediana se utiliza como una medida de la tendencia central. Lee mas »

Debido a que la varianza se calcula en términos de las desviaciones de la media, que permanece igual en una traducción. La varianza se define como el valor de expectativa E [(x-mu) ^ 2] donde mu es el valor medio. Cuando el conjunto de datos se traduce, todos los puntos de datos se desplazan en la misma cantidad x_i -> x_i + a La media también se desplaza en la misma cantidad mu -> mu + a para que las desviaciones de la media permanezcan iguales: x_i -mu -> (x_i + a) - (mu + a) = x_i -mu Lee mas »

SSReg le SST Tenga en cuenta que R ^ 2 = ("SSReg") / (SST) donde SST = SSReg + SSE y sabemos que la suma de cuadrados siempre es ge 0. Así que SSE ge 0 implica SSReg + SSE ge SSReg implica SST ge SSReg implica (SSReg) / (SST) el archivo 1 implica R ^ 2 el archivo 1 Lee mas »

A lo sumo 3 personas en la línea serían. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0.1 + 0.3 + 0.4 + 0.1 = 0.9 Por lo tanto, P (X <= 3) = 0.9 Así la pregunta aunque sea más fácil usar la regla complementaria, ya que tiene un valor en el que no está interesado, por lo que puede restarlo de la probabilidad total. como: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0.1 = 0.9 Por lo tanto, P (X <= 3) = 0.9 Lee mas »

Esta es una CUALQUIER ... O situación. Puedes AGREGAR las probabilidades. Las condiciones son exclusivas, es decir: no puede tener 3 y 4 personas en una línea. Hay 3 personas O 4 personas en línea. Entonces agregue: P (3 o 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Verifique su respuesta (si le queda tiempo durante su prueba), calculando la probabilidad opuesta: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 Y esto y su respuesta se suman a 1.0, como deberían. Lee mas »

El número esperado en este caso se puede considerar como un promedio ponderado. Se llega mejor sumando la probabilidad de un número dado por ese número. Entonces, en este caso: 0.1 * 0 + 0.3 * 1 + 0.4 * 2 + 0.1 * 3 + 0.1 * 4 = 1.8 Lee mas »

Creo que te refieres a "lanzar una moneda tres veces" o "lanzar tres monedas". X se llama una "variable aleatoria" porque antes de lanzar las monedas no sabemos cuántas cabezas vamos a tener. Pero podemos decir algo acerca de todos los valores posibles para X. Ya que cada tirada de una moneda es independiente de otros lanzamientos, el valor posible de la variable aleatoria X es {0, 1, 2, 3}, es decir, podría obtener 0 caras. o 1 cabeza o 2 cabezas o 3 cabezas. Pruebe otro donde piense en cuatro tiros de un dado. Deje que la variable aleatoria Y denote el número de 6s en cuatro l Lee mas »

44% de probabilidad de seleccionar una manzana En la despensa, hay: 4 manzanas y 5 bananas, sumando un total de 9 frutas. Esto se puede expresar como 4 + 5 = 9. Quiere averiguar la probabilidad de elegir una manzana. Hay 4 manzanas de las 9 frutas en total. Esto se puede expresar como: 4/9 4/9 = 0.44444444444 Hay un 44% de probabilidad de que escoja una manzana. Lee mas »

0.5 o 1/2 Si tenemos una moneda justa, hay dos posibilidades: cabezas o colas. Ambos tienen la misma oportunidad. Entonces, divide las oportunidades favorables ("éxito") S por el número total de oportunidades T: S / T = 1/2 = 0.5 = 50% Otro ejemplo: ¿Cuál es la posibilidad de tirar menos de tres con un dado normal? S ("éxito") = (1 o 2) = 2 posibilidades T (total) = 6 posibilidades, todas probabilidades igualmente probables S / T = 2/6 = 1/3 Extra: Casi ninguna moneda de la vida real es completamente justa. Dependiendo de las caras de las cabezas y la cola, el centro de gravedad Lee mas »

~ 1.9% de probabilidad de que saques el As de picas. Hay 52 cartas en un mazo y un As de picas en el mazo. Esto se puede expresar como 1/52. Divide para encontrar el porcentaje. 1/52 = 0.01923076923 Hay un 1.9% de probabilidad de que saques un As de espadas. En realidad, no es necesario dividir 1/52 para conocer su probabilidad porcentual ... Vea que 1/52 puede escribirse como 2/104, lo cual ... aproximadamente .. es 2/100 que es 2% Pero recuerde que Solo lo hago porque 104 está cerca de 100 cuanto más grande sea el número de 100, mayor será la respuesta de la real Lee mas »

Depende. Se necesitarían varias suposiciones que probablemente no sean ciertas para extrapolar esta respuesta a partir de los datos proporcionados para que esta sea la verdadera probabilidad de disparar. Se puede estimar el éxito de un solo ensayo basándose en la proporción de ensayos anteriores que tuvieron éxito solo si los ensayos son independientes y están distribuidos de manera idéntica. Este es el supuesto que se hace en la distribución binomial (conteo), así como en la distribución geométrica (en espera). Sin embargo, es muy poco probable que los tiros libres de Lee mas »

K = 3 P ["1 servidor está activo"] = 0.98 => P ["al menos 1 servidor de K servidores está activo"] = 1 - P ["0 servidores fuera de K servidores están activos"] = 0.99999 = > P ["0 servidores fuera de K servidores están arriba"] = 0.00001 => (1-0.98) ^ K = 0.00001 => 0.02 ^ K = 0.00001 => K log (0.02) = log (0.00001) => K = log (0.00001) / log (0.02) = 2.94 => "Debemos tomar al menos 3 servidores, entonces K = 3". Lee mas »

0.6 P ["toma el autobús"] = 0.8 P ["llega a tiempo | toma el autobús"] = 0.75 P ["llega a tiempo"] = 4/6 = 2/3 P ["toma el autobús | NO está a tiempo "] =? P ["toma el autobús | NO está a tiempo"] * P ["no está a tiempo"] = P ["toma el autobús Y NO está a tiempo"] = P ["no está a tiempo | toma el bus "] * P [" toma el bus "] = (1-0.75) * 0.8 = 0.25 * 0.8 = 0.2 => P [" toma el bus | NO está a tiempo "] = 0.2 / (P [ "NO está a tiempo"]) = 0.2 / (1-2 / 3) Lee mas »

Vea abajo. La mediana es el valor medio en un conjunto ordenado de datos. Lee mas »

0.3828 ~~ 38.3% P ["se alivian k en 10 pacientes"] = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) "con" C (n, k) = (n!) / (k! (nk)!) "(combinaciones)" "(distribución binomial)" "Así que para k = 8, 9 o 10, tenemos:" P ["al menos 8 en 10 pacientes se alivian "] = (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) = (7 / 10) ^ 10 (1 + 30/7 + 405/49) = (7/10) ^ 10 (49 + 210 + 405) / 49 = (7/10) ^ 10 (664) / 49 = 0.3828 ~~ 38.3 % Lee mas »

Esto se conoce como un problema de probabilidad compuesta. Hay cuatro ases en una baraja de 52 cartas, por lo que la probabilidad de sacar un as es 4/52 = 1/13. Luego, hay 13 espadas en una baraja, por lo que la probabilidad de sacar un la pala es 13/52 o 1/4 Pero, como uno de esos ases también es una pala, debemos restarlo para que no lo contemos dos veces. Entonces, 4/52 + 13 / 52-1 / 52 = 16/52 = 4/13 Lee mas »

Existe una fórmula para la función de densidad binomial Sea n el número de intentos. Sea k el número de éxitos en el juicio. Sea p la probabilidad de éxito en cada prueba. Entonces, la probabilidad de tener éxito en exactamente k intentos es (n!) / (K! (Nk)!) P ^ k (1-p) ^ (nk) En este caso, n = 10, k = 8, y p = 0.2, de modo que p (8) = (10!) / (8! 2!) (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 p (8) = 45 (0.2) ^ 8 (0.8) ^ 2 Lee mas »

0.200 La probabilidad de que cuatro de las diez personas tengan ese tipo de sangre es 0.3 * 0.3 * 0.3 * 0.3 = (0.3) ^ 4. La probabilidad de que los otros seis no tengan ese tipo de sangre es (1-0.3) ^ 6 = (0.7) ^ 6. Multiplicamos estas probabilidades juntas, pero como estos resultados pueden suceder en cualquier combinación (por ejemplo, la persona 1, 2, 3 y 4 tienen el tipo de sangre, o quizás 1, 2, 3, 5, etc.), multiplicamos por color (blanco) I_10C_4. Por lo tanto, la probabilidad es (0.3) ^ 4 * (0.7) ^ 6 * color (blanco) I_10C_4 ~~ 0.200. ——— Esta es otra forma de hacerlo: dado que este tipo de sangre espec&# Lee mas »

S ^ 2 = suma ((x_i - barx) ^ 2) / (n - 1) Donde: s ^ 2 = varianza suma = suma de todos los valores en la muestra n = tamaño de la muestra barx = media x_i = observación de la muestra para cada término Paso 1 - Encuentra la media de tus términos. (3 + 6 + 7 + 8 + 9) / 5 = 6.6 Paso 2 - Restar la media de la muestra de cada término (barx-x_i). (3 - 6.6) = -3.6 (6 - 6.6) ^ 2 = -0.6 (7 - 6.6) ^ 2 = 0.4 (8 - 6.6) ^ 2 = 1.4 (9 - 6.6) ^ 2 = 2.4 Nota: La suma de estas respuestas deben ser 0 Paso 3 - Cuadrar cada uno de los resultados. (La cuadratura hace que los números negativos sean positivos.) -3.6 Lee mas »

La probabilidad es frac {5} {6} Sea A el evento de seleccionar un número divisible por 6 y B el evento de seleccionar un número no divisible por 6: P (A) = frac {1} {6} P (B) = P (no A) = 1 - P (A) = 1- frac {1} {6} = frac {5} {6} En general, si tiene n hojas de papel numeradas del 1 al N (donde N es un entero positivo grande, digamos 100) la probabilidad de seleccionar un número divisible por 6 es ~ 1/6 y si N es exactamente divisible por 6, entonces la probabilidad es exactamente 1/6, es decir, P (A) = frac {1} {6} iff N equivale 0 mod 6 si N no es divisible exactamente por 6, entonces calculará el re Lee mas »

P (alfa) = 5/12, P (beta) = 11/18 Las sumas posibles son: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 Por lo tanto, el número total de sumas posibles es 11. Sin embargo, el número de formas para llegar a un total determinado difiere. P.ej. Alcanzar un total de 2 solo es posible de 1 manera: 1 y 1, pero se puede alcanzar un total de 6 de 5 maneras: 1 y 5, 5 y 1, 2 y 4, 4 y 2, 3 y 3. Mapeo de todos Las posibles formas de alcanzar una suma dada dan como resultado lo siguiente. Suma -> No de las maneras 2 -> 1 3 -> 2 4 -> 3 5 -> 4 6 -> 5 7 -> 6 8 -> 5 9 -> 4 10 -> 3 11 -> 2 12 -> 1 Entonces Lee mas »

163 maneras. Hay 1 forma de votar por 0 personas. Hay 8 formas de votar por 1 persona. Hay (8 * 7) / 2 formas de votar por 2 personas. Hay (8 * 7 * 6) / (2 * 3) formas de votar por 3 personas. Hay (8 * 7 * 6 * 5) / (2 * 3 * 4) formas de votar por 4 personas. Esto es todo porque puedes elegir personas, pero hay formas en que puedes ordenar a las personas. Por ejemplo, hay 2 * 3 formas de ordenar las mismas 3 personas. Sumando todo, obtenemos 1 + 8 + 28 + 56 + 70 = 163. Lee mas »

Varianza poblacional = 59.1 (probablemente lo que quiere si esta es una clase introductoria) Varianza muestral = 68.9 Calcule la media frac {17 + 3 + 10 + 1 - 3 + 4 + 19} {7} = 7.2857 Encuentre la media de diferencias al cuadrado. Para hacer esto: Cuadrar la diferencia entre cada punto de datos y la media. Suma todas estas diferencias al cuadrado. (17-7.2857) ^ 2 + (3-7.2857) ^ 2 + (10 - 7.2857) ^ 2 cdots = 413.43 Si encuentra la varianza de la población, divida por el número de puntos de datos. Si encuentra la varianza de la muestra, divida por el número de puntos de datos: 1. sigma ^ 2 = frac {413.43} {7} Lee mas »

Cualquier batería con una vida útil inferior a 35 horas debe ser reemplazada. Esta es una aplicación simplificada de los principios estadísticos. Las cosas clave a tener en cuenta son la desviación estándar y el porcentaje. El porcentaje (1%) nos dice que solo queremos esa parte de la población que es menos probable que 3sigma, o 3 desviaciones estándar menos que la media (en realidad es de 99.7%). Por lo tanto, con una desviación estándar de 6 horas, la diferencia de la media para el límite inferior de la vida útil deseada es: 50 - 3xx6 = 50 - 18 = 32 horas Eso s Lee mas »

"a)" 4 "b) 0.150158" "c) 0.133705" "Tenga en cuenta que una probabilidad no puede ser negativa, por lo que supongo que" "debemos suponer que x va de 0 a 10." "Primero que todo, debemos determinar c para que la suma de todas las" "probabilidades sea 1:" int_0 ^ 10 cx ^ 2 (10 - x) "" dx = c int_0 ^ 10 x ^ 2 (10 - x) " "dx = 10 c int_0 ^ 10 x ^ 2 dx - c int_0 ^ 10 x ^ 3 dx = 10 c [x ^ 3/3] _0 ^ 10 - c [x ^ 4/4] _0 ^ 10 = 10000 c / 3 - 10000 c / 4 = 10000 c (1/3 - 1/4) = 10000 c (4 - 3) / 12 = 10000 c / 12 = 1 => c = 12/10000 = 0.0012 Lee mas »