統計

1/435 = 0.0023 "私はあなたが22枚のカードが表示されているとあなたは言っていると思います、そのため52-22 = 30の未知のカードしかありません。" msgstr "" "4つのスーツがあり、すべてのカードにはランクがあります。すべてのカードに番号があるわけではないので、これは数字で表しているものと同じ" "と思います。" "それで2枚のカードが選ばれ、誰かがスーツとそれらのランクを推測しなければなりません。そのためのオッズは" 2 *（1/30）*（1/29）= 1/435 = 0.0023 = 0.23％ "です説明：裏返しのカードの1つではないことがわかっているので、1枚目のカードには30種類、2枚目のカードには29種類しかない可能性があります。 ""でも構いませんので、最初に2枚目のカード、次に1枚目のカードも正しいと思います。 " 続きを読む »

Msgstr "" "4面ダイを投げることで起こりうる結果は以下の通りです：" 1、2、3、4。 "つまり平均は（1 + 2 + 3 + 4）/ 4 = 2.5です。" "分散はE [x 2] - （E [x]）2 =（1 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2）/ 4 -2.5 2" "= 30/4 - 2.5 2 = 7.5 - 6.25 = 1.25" " 8面のサイコロを投げた場合の可能性のある結果は次のとおりです： "" 1、2、3、4、5、6、7、または8。したがって、平均は4.5です。 「分散は（1 2 + 2 2 + ... + 8 2）/ 8 - 4.5 2 = 5.25に等しい。」 「2つのサイコロの合計の平均は、平均の合計です。」したがって、2.5 + 4.5 = 7となります。「」分散は、2つの分散の合計でもあります。「1.25 + 5.25 = 6.5」標準偏差は単なる分散の平方根です： ""標準偏差= "sqrt（6.5）"したがって、30個の4面ダイスと30個の8面ダイスがあれば、次のようになります。 "" mean = 7 * 30 = 210 ""分散= 6.5 * 30 = 195 "&q 続きを読む »

A = 1.7以下の図は、長方形の面積が1である範囲の一様分布を示しています。（6-1）k = 1 => k = 1/5 P（X <= a）= 0.14が必要です。図の灰色の網掛け部分のように、（a-1）k = 0.14（a-1）xx1 / 5 = 0.14 a-1 = 0.14xx5 = 0.7：.a = 1.7 続きを読む »

K = 3/4 P（x> 1）= 1/2 E（X）= 1 V（X）= 1/5 kを求めるには、int_0 ^ 2f（x）dx = int_0 ^ 2k（2x-x）を使います。 ^ 2）dx = 1：。 k [2x ^ 2/2-x ^ 3/3] _0 ^ 2 = 1 k（4-8 / 3）= 1 => 4 / 3k = 1 => k = 3/4 P（x> 1）を計算する）、P（X> 1）= 1-P（0 <x <1）= 1-int_0 ^ 1（3/4）（2x-x ^ 2）= 1-3 / 4 [2x ^ 2 / 2-x ^ 3/3] _0 ^ 1 = 1-3 / 4（1-1 / 3）= 1-1 / 2 = 1/2 E（X）を計算するにはE（X）= int_0 ^ 2xf（x） ）dx = int_0 ^ 2（3/4）（2x ^ 2-x ^ 3）dx = 3/4 [2x ^ 3/3-x ^ 4/4] _0 ^ 2 = 3/4（16 / 3-） 16/4）= 3/4 * 16/12 = 1 V（X）を計算するにはV（X）= E（X ^ 2） - （E（X））^ 2 = E（X ^ 2）-1 E （X ^ 2）= int_0 ^ 2x ^ 2f（x）dx = int_0 ^ 2（3/4）（2x ^ 3-x ^ 4）dx = 3/4 [2x ^ 4/4-x ^ 5/5 ] _0 ^ 2 = 3/4（8-32 / 続きを読む »

1 - 0.2 sqrt（10）= 0.367544 "名前" P [R] = "1つのRワンドが最終的に青くなる確率" P [Y] = "1つのYワンドが最終的に青に変わる確率"P [" RY "] =" R&Yワンドの両方が青いイベントを発動することが予想されます。 " "P [" RR "] =" 2つのRワンドが青いイベントに変わる確率。 " "P [" YY "] =" 2本のYワンドが青いイベントに変わる確率。 " "それから、P [" RY "] = P [R] * P [Y] P [" RR "] =（P [R]）^ 2 P [" YY "] =（P [Y]）^ 2 "それで我々は二つの変数P [R]とP [Y]で二つの方程式を得る：" P [Y] = 1/4 +（1/4）P [Y] +（1/2）P [Y] ^ 2 => 2 P [Y] ^ 2 - 3 P [Y] + 1 = 0 => P [Y] = 1/2 "OR" cancel（1）=> P [Y] = 1/2 "（P [Y] = 1は不 続きを読む »

44データセットの平均を計算するには、すべてのデータを合計し、データ項目数で割ります。 7番目の教えの年齢をxとする。それにより、教師の年齢の平均は次のように計算されます。{52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} = 38それから私たちは7を乗じて得ることができます：{52 + 30 + 23 + 28 + 44 + 45 + x} / {7} x x 7 = 38 xx 7 => 52 + 30 + 23 + 28 + 44 +45 + x = 266他の年齢をすべて引くと、x = 266-52-となります。 30-23-28-44-45 = 44。 続きを読む »

平均= 7.4標準偏差~~ 1.715分散= 2.94平均は、すべてのデータポイントの合計をデータポイントの数で割ったものです。この場合、（5 + 5 + 5 + 5 + 6 + 6 + 6 + 6 + 7 + 8 + 8 + 8 + 8 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 9 + 10 + 10）/ 20 = 148/20 = 7.4分散は、「平均からの距離の2乗の平均」です。 http://www.mathsisfun.com/data/standard-deviation.htmlこれは、すべてのデータポイントを平均値から減算し、答えを2乗してから、それらを合計してデータポイント数で除算するということです。この質問では、これは次のようになります。4（5-7.4）= 4（-2.4）^ 2 = 4（5.76）= 23.04このデータセットには4が5なので、角かっこの前に4を追加します。それから、残りの数に対してこれを行います。4（6-7.4）^ 2 = 7.84 1（7-7.4）^ 2 = 0.16 4（8-7.4）^ 2 = 1.44 5（9-7.4）^ 2 = 12.8 2（10-7.4）^ 2 = 13.52最後のステップは、それらをすべて足し合わせて、それらをいくつあるかで割り算することです。（23.04 + 7.84 + 0.16 + 1.44 + 12.8 + 13.52）/ 20 = 58.8 / 20 = 2.94 続きを読む »

17160/6497400全部で52枚のカードがあり、そのうち13枚はスペードです。最初のスペードを引く確率は、13/52です。2番目のスペードを引く確率は、12/51です。これは、スペードを選んだときに、残されたスペードが12しかなく、その結果、合計51のカードしか残っていないためです。 3枚目のスペードを引く確率：11/50 4枚目のスペードを引く確率：10/49次々にスペードを引く確率を求めるには、これらすべてを乗算する必要があります。13/52 * 12/51 * 11 / 50 * 10/49 = 17160/6497400したがって、置き換えなしで同時に4つのスペードを描画する確率は次のとおりです。17160/6497400 続きを読む »

Y = -1.226666 + 0.1016666 * XバーX =（12 + 13 + 14 + ... + 20）/ 9 = 9 *（12 + 20）/（2 * 9）= 16バーY =（0 + 0.1 +） 0.2 + 0.2 + 0.5 + 0.5 + 0.5 + 0.6 + 0.7 + 0.8）/ 9 = 0.4ハットbeta_2 =（sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i * y_i）/（sum_ {i = 1} ^ {i = 9} x_i ^ 2） "x_i = X_i - バーX"、 "y_i = Y_i - バーY =>ハットbeta_2 =（4 * 0.4 + 3 * 0.3 + 2 * 0.2 + 0.2 + 0.1 + 2 * 0.2） + 3 * 0.3 + 4 * 0.4）/（（4 ^ 2 + 3 ^ 2 + 2 ^ 2 + 1 ^ 2）* 2）=（1.6 + 0.9 + 0.4 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6）/ 60 = 6.1 / 60 = 0.10166666 =>ハットbeta_1 =バーY - ハットbeta_2 *バーX = 0.4 - （6.1 / 60）* 16 = -1.226666 "だから回帰直線は" Y = -1.226666 + 0.1016666 * X 続きを読む »

X = 5 3,4,5,8、x mean = mode =中央値sumx_i =（20 + x）/ 5 = 4 + x / 5モードが必要であるためx：0 = x = 0 > barx = 4、 "median" = 4 "しかしモードはありません" x = 5 => barx = 4 + 5/5 = 5 3,4,5,5,8 median = 5 mode = 5：。 x = 5 続きを読む »

6つの数字の意味は "" 270/6 = 45です。ここには3つの異なる数字のセットがあります。 6個セット、2個セット、8個すべてのセット。各セットには独自の意味があります。 "mean" = "Total" / "number of numbers" "" OR M = T / N平均値とその数がわかっていれば、合計値を見つけることができます。 T = M xx Nあなたは数を加えることができます、あなたは合計を加えることができますが、あなたは一緒に平均を加えることはできません。つまり、8つすべての数の合計：8 xx 41 = 328 2つの数の合計：2xx29 = 58したがって6つの数の合計は328-58 = 270となります6つの数の平均は270 / 6 = 45 続きを読む »

259459200これを正しく読んでいるのなら、審査官が2の倍数でしか印をつけることができないのであれば、これは30の印のうち15の選択肢しかないことを意味するでしょう。 30/2 = 15次に、8つの質問に15の選択肢があります。並べ替えの公式を使用すると、（n！）/（（n - r）！）nはオブジェクトの数になります（この場合、グループは2のグループになります）。そしてrは一度に何個取られるか（この場合8つの質問）です。だから（15！）/（（15 - 8）！）=（15！）/（7！）= 259459200です。 続きを読む »

7！ = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 5040。この問題は順列です。並べ替えと組み合わせの違いは、並べ替えでは順序の問題があることを思い出してください。問題が学生が不況のためにどれだけ多くの方法を並べることができるか（すなわち、いくつの異なる注文）を尋ねるとすれば、これは順列です。ここでは、ポジション1とポジション2の2つのポジションのみを記入していると想像してみてください。学生を区別するために、順序が重要なので、AからGまでの各文字を割り当てます。一度にA、B、C、D、E、F、Gという7つの選択肢を埋めることができます。学生はすでに配置されています。一例として、Ａが位置１にあると仮定する。次に、我々の２つの位置について可能な次数は、ＡＢ（すなわち、位置１にＡ、位置２にＢ）、ＡＣ、ＡＤ、ＡＥ、ＡＦ、ＡＧである。ただし、最初のポジションには7つのオプションがあるため、これはすべての注文の可能性を説明するものではありません。したがって、Bが位置1にある場合、可能性としてBA、BC、BD、BE、BF、およびBGがあります。 7 * 6 = 42最初の問題を振り返ってみると、ポジション1に配置できるのは7人の学生です（ここでも、ポジション1から7までを順番に埋めるとします）。ポジション1が満たされると、6人の学生がポジション2に配置されます。ポジション1と2が満たされると、5人はポジション3に配置されます。このように、オ 続きを読む »

この問題への取り組み方についての方法論の問題に対する答えは、母集団内の同一アイテムとの組み合わせ（n個のタイプA、B、Cを持つ4n枚のカードを持つことなど）であると思います。 、Ｄ）は組み合わせ式の計算能力の範囲外である。代わりに、mathforum.orgのDr. Dr. Mathによると、オブジェクトを別々のセルに配置するという2つのテクニックと、包含/除外の原則が必要になります。私はこの記事（http://mathforum.org/library/drmath/view/56197.html）を何度も何度も何度も何度も計算する方法の問題を直接扱っていますが、最終的には答えはどこかにあるので、ここで答えを出すつもりはありません。私たちのエキスパート数学の達人の一人が参加してあなたにもっと良い答えを与えてくれることを願っています。 続きを読む »

75％四分位数を扱う場合は、まず値でケースを並べ替えます。あなたはそれから4つの等しいグループにあなたのケースを分けます。第1四半期と第2四半期の境界でのケースの値は、第1四半期またはQ1と呼ばれます。第2と第3の間はQ2 =中央値で、第3と第4の間はQ3です。あなたの価値観これは75％です。 Extra：大きなデータセットではパーセンタイルも使用されます（その後ケースは100のグループに分けられます）。値が75パーセンタイルにあると言われる場合、これはケースの75％がより低い値を持つことを意味します。 続きを読む »

N = 3 p（n）= "n回目の試行で1回目のヒット" => p（n）= 0.8 ^（n-1）* 0.2 "不等式の境界" 625 p ^ 2 - 175 p + 12 = 0 ""は "p"の二次方程式の解です： "" disc： "175 ^ 2 - 4 * 12 * 625 = 625 = 25 ^ 2 => p =（175 pm 25）/ 1250 = "3/25"または "4/25" "したがって、" p（n） "はこれら2つの値の間で負になります。" p（n）= 3/25 = 0.8 ^（n-1）* 0.2 => 3/5 = 0.8 ^（n-1）=> log（3/5）=（n-1）log（0.8）= > n = 1 + log（3/5）/ log（0.8）= 3.289 .... p（n）= 4/25 = ... => n = 1 + log（4/5）/ log（0.8 ）= 2 "だから" 2 <n <3.289 ... => n = 3 "（nは整数なので）" 続きを読む »

22平均値は、値の合計を取って値のカウントで割ることによって測定されます： "mean" = "sum" / "count" Katieはすでに4回の試験を受けていますが、5回目であるため、76になります。 ７４、９０、８８、およびｘ。彼女は自分の全体的な平均が少なくとも70であることを望んでいます。最小スコアxが少なくとも70を達成するために必要であることを知りたいのです。70 =（76 + 74 + 90 + 88 + x）/ 5そして今xについて解きます。 328 + x = 350 x = 22 続きを読む »

122平均=テストの合計をテストの総数で割ったものx = 5番目のテストスコアとします。平均=（76 + 74 + 90 + 88 + x）/ 5 = 90最初に方程式の両側に5を掛けて解きます。 =（5（76 + 74 + 90 + 88 + x））/ 5 = 90 * 5 = 76 + 74 + 90 + 88 + x = 450 xについて解く：x = 450 - 76-74-90-88 = 122 続きを読む »

"I）P = 0.3085" "II）P = 0.4495" "分散= 25" => "標準偏差" = sqrt（25）= 5 "N（10、5）から正規化正規分布に行きます。" I） ｚ （７．５ １０）／ ５ ０．５ Ｐ ０．３０８５”（ｚ値の表）” ＩＩ）ｚ （１３．５ １０）／ ５ ０．７ Ｐ ０．７５８０”（ｚ の表） "）=> P（" 8から13 "の間）= 0.7580 - 0.3085 = 0.4495"離散値に対する連続性の補正のため、8と13の代わりに7.5と13.5。 続きを読む »

20個のリンクのそれぞれについて、7つの選択肢があり、その選択は前の選択とは独立しているため、製品を選択できます。選択の総数= 7 * 7 * 7 ... * 7 = = 7 ^（20）しかし、連鎖は逆になる可能性があるので、異なるシーケンスを数える必要があります。最初に、我々は対称シーケンスの数を数える。すなわち、最後の１０個のリンクは最初の１０個のリンクの鏡像をとる。対称シーケンスの数=ウェイの数なので最初の10リンクを選択= 7 ^（10）これらの対称シーケンスを除いて、非対称シーケンスを逆にして新しいチェーンを作成することができます。これは、非対称シーケンスの半分だけが一意であることを意味します。ユニークシーケンス数=（非対称数）/ 2 +対称シーケンス数=（7 ^ 20 - 7 ^ 10）/ 2 + 7 ^ 10 = 39896133290043625 続きを読む »

N = 13 "袋の中のビー玉の数を指定してください"、n。 「それでは」（x / n）（（x-1）/（n-1））= 5/26 x = n - 7 =>（（n-7）/ n）（（n-8）/ （n-1）= 5/26 => 26（n-7）（n-8）= 5 n（n-1）=> 21 n ^ 2 - 385 n + 1456 = 0 "disc：" 385 ^ 2 - 4 * 21 * 1456 = 25921 = 161 ^ 2 => n =（385 pm 161）/ 42 = 16/3 "または" 13 "nは整数なので、2番目の解（13）をとる必要があります。 => n = 13 続きを読む »

0,0,12,19,19が1つの可能性Tylerが10ポイントの平均と12ポイントの中央値を記録した5つのバスケットボールの試合があります。中央値は中央値なので、彼が得点したポイントは12より下の2つの値と上記の2つの値を持っています。平均は、値を合計してカウントで割ることによって計算されます。 5ゲームで10ポイントの平均を得るには、 "mean" = "得点の合計" / "ゲーム数" => 10 = 50/5とします。したがって、5ゲームで得点の数は50です。ポイント私たちは12が1ゲームで得点されたことを知っています、そして残りのポイントは等しくなります：12-12の上の2つと12の下の2つの値で、再び50-12 = 38 12点より、彼はそれぞれ0点を獲得した。残りの2つのゲームで38-2（0）= 38であるため、他の2つのゲームでそれぞれ19点を獲得しました。 0、0、12、19、19（バスケットボールでは、バスケットは2ポイントですが、1ポイントを獲得するフリースローと3ポイントを獲得する3ポイントショットがあるので、奇数のポイントを安全に獲得できます。 ） 続きを読む »

説明の項を参照してください。z値の計算に必要な手順は次のとおりです。系列の平均を計算します。シリーズの標準偏差を計算します。最後に、式z = sum（x-barx）/ sigmaを使用して、各x値のz値を計算します。計算によると、209のz値は2より大きくなります。以下の表を参照してください。 続きを読む »

箱ひげ図は、5つの数字からなる要約からの統計を持つグラフの一種です。例を示します。5つの数字からなる要約は、次のもので構成されています。Minumum：最小値/観測値Lower四分位数またはQ1：データの下半分の「中央値」。データの25％にある中央値：中央値/観測値上位四分位数または第3四半期：データの上半分の「中央値」。最大：最高値/観測値四分位範囲（IQR）は、下位四分位数（Q1）および上位四分位数（Q2）の範囲です。時々、外れ値もあります。異常値は、Q1-1.5（IQR）またはQ3 + 1.5（IQR）の範囲外にあると発生します。異常値が発生した場合は、箱ひげ図にドットとして表示されます。たとえば、ここでの外れ値はデータ値95です。注：外れ値は最小値または最大値ではありません。外れ値が最も低い点である場合、次に2番目に低い点が最小になります。外れ値が最高点であれば、2番目に高い点が最高点になります。お役に立てれば！ 続きを読む »

クラスで値をグループ化するときは、制限を設定する必要があります。例あなたが10,000人の大人の身長を測定するとしましょう。これらの高さはmm（0.001 m）まで正確に測定されます。これらの値を処理してそれらについて統計を行う、またはヒストグラムを作成するには、このような細かい除算は機能しません。それであなたは値をクラスにグループ化します。私たちの場合で言うと、50 mm（0.05 m）の間隔を使います。それから私達は1.50- <1.55 m、1.55- <1.60 m等のクラスを持つでしょう。実際には1.50-1.55 mクラスは1.495（切り上げられる）から1.544（切り捨てられるでしょう）まで全員を持つでしょう。たった1つの例：年齢、49歳は真夜中のパーティーを始めたばかりか、50歳の誕生日から1分後にこの場合、クラスの制限は49.000 ...と49.999 ...です。 続きを読む »

国勢調査ではなくサンプルを使用する主な利点は効率です。誰かが、議会の平均的な意見が個人の１８〜２４の間にあるものを知りたい（すなわち、彼らが議会の承認評価がこの人口統計学の中にあるものを知りたい）と仮定する。米国の国勢調査によると、2010年には、米国内にその年齢範囲内に3000万人以上の個人がいました。これらの3000万人の人々のそれぞれに行き、彼らの意見を尋ねることは確かに非常に正確な結果につながりますが（誰も嘘をついていないと仮定して）、時間とリソースの面で非常に費用がかかります。さらに、ある個人の個人的な反応が全体的な結果に与える影響はごくわずかであるため、この国勢調査を収集するためのリソースの投資から得られる利益は非常に少なくなります。ただし、真にランダムで適切なサイズのサンプルを使用すると、時間とリソースの支出を大幅に削減しながら、必要なデータを許容誤差範囲内に近づけることができます。したがって、上記の個人は、各議会地区から10,000人、またはおそらく100人の無作為標本を選択することを望むかもしれません。しかしながら、非ランダム標本は標本統計量と母集団パラメータの間に劇的な違いをもたらす可能性が非常に高いということを強調しなければなりません。例として、上記の個人が、登録された民主党員のリストから、各州で18歳から24歳までの500人を選択したとします。調査対象者の政治的所属が、人 口の「平均的な」構成員によって提供されたもの 続きを読む »

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二項式の設定では、イベントごとに2つの結果が考えられます。最初に2項設定を使用するための重要な条件は、次の2つです。GoodまたはFailと呼ばれる2つの可能性しかありません。GoodとFailの比率が試行中に変わることはありません。 1回試しても次のものには影響しません。例：あなたはダイスを（一度に1つずつ）振ります。これは二項式の典型的な例です：2つの可能性だけがあります：6（チャンス= 1/6）またはnot-6（チャンス= 5/6）それで、次の各ロールはまだ同じ確率を持っています。あなたはチャンスツリーを設定することができますが、あなたはまた5/6 * 5/6 * 5/6 = 125/216である3つの失敗のチャンスを計算することができますそして1-125 / 216 = 91/216 続きを読む »

「円グラフ」の重要な特徴「円グラフ」を作成する前に、いくつか重要なことが必要です。私たちが持っている必要があります：トップ5重要な要素2つ以上のデータ。簡単に私たちのデータを見るために完璧な色を選択してください。私たちのチャートの前にヘッドタイトルを入れてください。チャートに凡例を入れる（左または右）チャートの説明文をチャートの下部に追加します。 （短い方）絵も見てください。 続きを読む »

算術平均~~ 424.4標準偏差~~ 642.44入力データセット：{115、89、230、-12、1700}算術平均=（1 / n）* Sigma（x_i）ここで、Sigma x_iはすべての合計を表します入力データセット内の要素nは要素の総数です。標準偏差sigma = sqrt [1 / n * Sigma（x_i - バーx）^ 2）Sigma（x_i - バーx）^ 2は、平均値からの差の2乗の平均を表します。算術平均~~ 424.4標準偏差~~ 642.44それが助けを願っています。 続きを読む »

平均は3.5、標準偏差は1.83です。項の合計は35です。したがって、{2,3,3,5,1,5,4,4,2,6}の平均は35/10 = 3.5です。用語標準偏差では、平均からの項の偏差を二乗平均して、その平方根を求める必要があります。偏差は{-3.5、-0.5、-0.5、1.5、-2.5、1.5、0.5、0.5、-1.5、2.5}であり、それらの二乗和は（12.25 + 0.25 + 0.25 + 2.25 + 6.25 + 2.25 + 0.25 +）です。 ０．２５ ２．２５ ６．２５）／ １０または３３．５０ ／ １０すなわち３．３５。したがって、標準偏差はsqrt3.35、すなわち1.83です。 続きを読む »

平均値= 5.25色（白）（ "XXX"）中央値= 4.5色（白）（ "XXX"）モード= 4母集団：分散= 3.44色（白）（ "XXX"）標準偏差= 1.85サンプル：色（白） ）（ "X"）分散= 43.93色（白）（ "XXX"）標準偏差= 1.98平均はデータ値の算術平均です。中央値はデータ値がソートされたときの中央値（または2の平均）です。偶数のデータ値がある場合は中央値。最頻値は、最も頻度が高いデータ値です。分散と標準偏差は、データが母集団全体であると仮定されるのか、母集団全体からのサンプルのみであると仮定されるのかによって異なります。母集団分散（色（黒）（sigma _（ "pop"）^ 2））は、各データ値と平均値の差の2乗の合計をデータ値の数で割ったものです。母集団標準偏差（色（黒）（sigma_ "pop"））はsigma_ "pop"の平方根です^ 2標本分散（色（黒）（sigma_ "smpl" ^ 2））はの二乗和です各データ値と平均値の差を、データ値の数より1小さい値で割った値。標本標準偏差（色（黒）（sigma_ "smpl"））は、sigma_ "smpl" ^ 2の平方根です。 続きを読む »

平均（平均）および中央値（中点）。いくつかはモードを追加します。たとえば、一連の値が68.4、65.7、63.9、79.5、52.5の場合、平均は算術平均です。（68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5）/ 5 = 66中央値は、から等距離（数値）です。範囲の極値79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66注：このデータセットでは、平均値と同じ値ですが、通常そうではありません。モードはセット内で最も一般的な値です。このセットには何もありません（重複はありません）。それは中心的傾向の統計的尺度として一般的に含まれています。統計を使った私の個人的な経験は、それが間違いなく「傾向」を示すことができる一方で、それが「中心的」なものではないことが多いということです。中心的傾向に適用されるその他の一般的な尺度は、分散と標準偏差です。しかし、やはり、これらは中心的傾向が導き出されるデータの分析に関する改良点である。それ自体は「中心的」傾向の尺度ではありません。 続きを読む »

平均値（平均）と標準偏差は、統計モードで電卓から直接取得できます。厳密に言えば、サンプル空間内のすべてのデータ点は整数であるため、有効数字の正しい数に対する整数としても平均値を表現する必要があります。すなわち、barx = 220標本と母集団の標準偏差のどちらを希望するかに応じて、2つの標準偏差が最も近い整数値（s_x = 291とsigma_x = 280）に丸められます。範囲は単にx_（max）-x_（min）= 1100-（ ９０） １１９０。中央値を見つけるには、中央の値を見つけるために点のサンプル空間を数値の昇順に並べる必要があります。 Ｘ ｛ - ９０、 ２６、 ２０，１４２，１４７，１６４，１６９，２１２，２３４，２６１，２７２，２９２，１１００｝。中央のデータ値は中央値で、169です。 続きを読む »

与えられたデータが母集団全体の場合、次のようになります。color（white）（ "XXX"）sigma_ "pop" ^ 2 = 1.62; sigma_ "pop" = 1.27与えられたデータが母集団の標本の場合、color（white）（ "XXX"）です。sigma_ "sample" ^ 2 = 1.80; sigma_ "sample" = 1.34母集団の分散（sigma_ "pop" ^ 2）と標準偏差（sigma_ "pop"）を求めるには母集団値の合計を求めます母集団の値の数で除算して平均を求めます各母集団の値について、その値と平均の差を計算し、その差の2乗を計算します。2乗の差の合計を計算する2乗の差の合計を母集団データの数で割ることによって母集団分散（sigma_ "pop" ^ 2）を計算します。値母集団分散の（一次）平方根を取り、母集団の標準偏差（sigma_ "pop"）を取得します。データが母集団から抽出された標本のみを表す場合は、標本分散（sigma_ "sample" ^ 2）を見つける必要があります。 ）および標本標準偏差（sigma_ "sample"）。このた 続きを読む »

分散= 3,050,000（3s.f。）シグマ= 1750（3s.f.）で最初に平均を求めます。average =（1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 7000 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1）/ 15 = 7014/15 = 467.6各数字の偏差を求める - これは平均を引くことによって行われます：1 - 467.6 = -466.6 7000 - 467.6 = 6532.4それから各偏差の2乗：（-466.6）^ 2 = 217,715.56 6532.4 ^ 2 = 42,672,249.76分散はこれらの値の平均です。分散=（（14 * 217715.56）+ 42672249.76）/ 15 = 3,050,000（3s.f。）標準偏差は分散の平方根です。Sigma = sqrt（3050000）= 1750（3s.f.） 続きを読む »

母集団の分散は、sigma ^ 2〜= 476.7で、母集団の標準偏差は、この値の平方根です。sigma〜= 21.83まず、これが値の母集団全体であると仮定しましょう。したがって、人口の分散を探しています。これらの数がより大きな母集団からの標本の集合である場合、母集団分散とn //（n-1）の係数だけ異なる標本分散を探します。母集団分散の式は、σ^ 2 =です。 1 / N sum_（i = 1）^ N（x_i-mu）^ 2ここで、muは母集団の平均です。これは、mu = 1 / N sum_（i = 1）^ N x_iから計算できます。 mu =（1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 80 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1）/12=91/12=7.58bar3これで分散計算を進めることができます。sigma ^ 2 =（ 11 *（1-7.58bar3）^ 2 +（80-7.58bar3）^ 2）/ 12 sigma ^ 2〜= 476.7で、標準偏差はこの値の平方根です。sigma〜= 21.83 続きを読む »

サンプルだけでなく母集団全体を扱っていると仮定します。分散σ2 = 44,383.45標準偏差σ= 210.6738ほとんどの科学計算機やスプレッドシートでは、これらの値を直接決定できます。もっと体系的な方法でそれを行う必要がある場合：与えられたデータ値の合計を決定します。合計をデータエントリ数で割って平均を計算します。各データ値について、平均値からデータ値を減算することによって、平均値からの偏差を計算します。平均値からの各データ値の偏差に対して、偏差を二乗することによって平均値からの二乗偏差を計算します。偏差の二乗和を求める母集団の分散を求めるために偏差の二乗の和を元のデータ値の数で割る標本分散と標本標準偏差を求めるには母集団の分散の平方根を求めます：ステップ6で、元のデータ値の数より1少ない数で割ります。ここでそれは詳細なスプレッドシートイメージです：注：私は通常単に関数color（white）（ "XXX"）VARP（B2：B11）とcolor（white）（ "XXX"）STDEVP（B2：B11）を使いますこれらすべての詳細のうち 続きを読む »

S = sigma ^ 2 = 815.41 - >分散sigma = 28.56 - > 1標準偏差分散は、最適線に関するデータの変動の一種の平均測定です。 sigma ^ 2 =（sum（x-barx））/ nここで、sumはそれをすべて加算したものです。barxは平均値です（時々、muを使用します）。nは使用されたデータの数です。sigma ^ 2は分散です。 （時々彼らはsを使う）sigmaは標準偏差の一つです。この方程式は、ちょっとした操作で次のようになります。sigma ^ 2 =（sum（x ^ 2））/ n - barx ^ 2 ""分散σ= sqrt（（ sum（x ^ 2））/ n - barx ^ 2） "" 1標準偏差 '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~むしろ私は私のために仕事をするために電卓を使用した値のテーブルを構築するよりも：シグマ^ 2 =（SUM（X ^ 2））/ n - でBARX ^ 2 ""は次のようになります。sigma ^ 2 = 14759 / 10-（25.7）^ 2 s = sigma ^ 2 = 815.41 - >分散sigma = 28.56 - > 1標準偏差 続きを読む »

分散（母集団）：sigma_ "pop" ^ 2 = 12.57標準偏差（母集団）：sigma_ "pop" = 3.55データ値の合計は42ですデータ値の平均（mu）は42/7 = 6ですデータ値から、データ値と平均値の差を計算し、その差を2乗することができます。差の2乗の合計をデータ値の数で割ったものが母集団分散（sigma_ "pop" ^ 2）です。母集団分散の平方根は母集団の標準偏差（sigma_ "pop"）を表します。注：データ値は母集団全体を表すと仮定しました。データ値がより大きな母集団のサンプルにすぎない場合は、上記の方法を使用してサンプル分散s ^ 2とサンプル標準偏差sを計算する必要があります。ただし、分散を求めるための除算は（データ値の数より1少ない数）によって。注2：通常の統計分析は、これらの値を提供するための組み込み関数を備えたコンピューター（例えばExcelを使用）の助けを借りて行われます。 続きを読む »

F検定は、データが正規分布しており、サンプルは互いに独立していることを前提としています。 F検定は、データが正規分布しており、サンプルは互いに独立していることを前提としています。正規分布と異なるデータは、いくつかの理由が考えられます。データが歪んでいるか、サンプルサイズが小さすぎて正規分布に達することができない可能性があります。理由に関係なく、F検定は正規分布を仮定し、データがこの分布と大幅に異なる場合は不正確な結果になります。 F検定はまた、データ点が互いに独立していると仮定します。例えば、あなたはキリンの集団を研究していて、体の大きさと性別がどのように関連しているか知りたいのです。あなたは女性が男性より大きいことをあなたは見つけるが、あなたは人口の成人の実質的により多くが男性より女性であることを考慮に入れなかった。したがって、あなたのデータセットでは、性別は年齢と無関係ではありません。 続きを読む »

カイ二乗分布は、二乗和の関数である統計量を記述するために使用することができます。カイ二乗分布は、k個の正規分布確率変数の二乗和である値の分布です。 Q = sum_（i = 1）^ k Z_i ^ 2カイ2乗分布のPDFは、次の式で与えられます。f（x; k）= 1 /（2 ^（k / 2）Gamma（k / 2））x ^ （k / 2-1）e ^（ - x / 2）ここで、kは自由度の数、xは確率を求めるQの値です。 Chi 2乗分布の有用性は、2乗値の合計を含むものをモデル化することにあります。 2つの具体的な例は次のとおりです。分散分析のテスト（分散は二乗値の合計）適合度（誤差が二乗値の合計である最小二乗適合の場合）次のものから取得された：http://en.wikipedia.org/ウィキ/ Chi-squared_distribution 続きを読む »

それは変数間の関係の形を明らかにする。回帰分析とは何かについての私の回答を参照してください。それは変数間の関係の形を明らかにする。たとえば、関係が強い正の関係にあるのか、強い否定的な関係にあるのか、または関係がないかなどです。例えば、降雨量と農業生産性は強い相関関係があるとされていますが、関係は不明です。農業生産性を表すために作物収量を特定し、作物収量yと降雨量xの2つの変数を考えます。 x上のyの回帰直線の作成は意味があり、作物収量の降雨量への依存性を示すことができます。そうすれば、限られた誤差で降雨量を考慮した作物収量を推定することができます。これには、観測された降雨量と生産性の値を使用し、誤差が最小になるような近似を見つけようとします（関係からの偏差が到達した）。 続きを読む »

Zスコアは、データが正規分布をしているときに、標準偏差で測定された、残りの分布に対する観測の位置を示します。通常、位置は観測値の実際の値を示すX値として表示されます。これは直感的ですが、異なる分布からの観測値を比較することはできません。また、XスコアをZスコアに変換して、標準正規分布表を使用してZスコアに関連する値を検索できるようにする必要があります。たとえば、8歳のピッチング速度が彼または彼女のリーグと比較して異常に良いかどうかを知りたいです。平均リトルリーグピッチ速度が30 mphで標準偏差が4 mphの場合、38 mphピッチは異常ですか？ 4 mphはXスコアです。この式でZスコアに変換します。Z =（X-mu）/ sigmaしたがって、ZスコアはZ =（38-30）/ 4 = 2です。2のZスコアの確率は0.022です。これにより、この小さなリーグのピッチャーは異常に速くなりました。プロの平均ピッチが89 mphで標準偏差が3 mphの場合、彼または彼女は92 mphのピッチでプロのプレーヤーより珍しいですか？専門家のZスコアは次のとおりです。Z =（92-89）/ 3 = 1小さなリーガーのZスコアは2で、プロフェッショナルのスコアは1なので、小さなリーガーのほうが彼または彼女のプロのカウンターパートより珍しいです。 Xスコアを比較してもわかりません。 続きを読む »

下記参照。与えられた：not p - > [（p ^^ q）vv〜p]論理演算子： "not p：" not p、〜p; "and：" ^^;または論理論理表、否定：ul（| "p |" "q |" "〜p |" "〜q |）" "T |" "T |" "F |" F | "" T | "" F | "" F | "" T | " "" F | "" T | "" T | "" F | "" F | "" F | "" T | "" T | ul（| "" p | "" q | "" p ^^ q "" | "" qvvq "" |）| "" T | "" T | "" T "" | " "T&q 続きを読む »

〜= 0.9391質問そのものに入る前に、それを解決する方法について話しましょう。たとえば、公正なコインを3回弾いたときに考えられるすべての結果を説明したいとしましょう。 HHH、TTT、TTH、およびHHTを取得できます。 Hの確率は1/2で、Tの確率も1/2です。 HHHとTTTの場合、それはそれぞれ1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8です。 TTHとHHTについても、それぞれ1 / 2xx1 / 2xx1 / 2 = 1/8ですが、結果を得るには3つの方法があるので、それぞれ3xx1 / 8 = 3/8になります。これらの結果をまとめると、1/8 + 3/8 + 3/8 + 1/8 = 1となります。つまり、コインフリップで考えられるすべての結果が考慮されたことになります。 Hをpに設定し、したがってTを〜pに設定し、さらにPascalのTriangle（1,3,3,1）から線を引くと、次の形式を設定したことに注意してください。sum_（ k = 0）^（n）C_（n、k）（p）^ k（（〜p）^（nk））したがって、この例では、次のようになります。= C_（3,0）（1/2） ^ 0（1/2）^ 3 + C_（3,1）（1/2）^ 1（1/2）^ 2 + C_（3,2）（1/2）^ 2（1/2）^ 1 + C_（3,3）（1/2）^ 3（1/2）^ 0 = 1（1）（1/8）+ 3（1/2）（1/4）+ 3（1/4） 続きを読む »

トピックの名前が示すように、分散は「変動の尺度」です分散は変動の尺度です。それはあなたが言うことができるデータのセットのためにあなたが言うことができることを意味します：「より高い分散、より多くのデータ」。例わずかな違いがある一連のデータ。 A = {1,3,3,3,3,4} bar（x）=（1 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4）/ 6 = 18/6 = 3シグマ^ 2 = 1/6 *（ （2-3）^ 2 + 4 *（3-3）^ 2 +（4-3）^ 2）シグマ^ 2 = 1/6 *（1 + 1）シグマ^ 2 = 1/3データの集合大きな違いがあります。 Ｂ ｛２，４，２，４，２，４｝バー（ｘ） （２ ４ ２ ４ ２ ４）／ ６ １８ ／ ６ ３シグマ ２ １ ／ ６ ＊（ 3 *（2-3）^ 2 + 3 *（4-3）^ 2）シグマ^ 2 = 1/6 *（3 * 1 + 3 * 1）シグマ^ 2 = 1/6 *（6）シグマ^ 2 = 1集合Aには、平均以外に2つの数しかなく、差は1です。分散は小さいです。集合Bにはmeanに等しい要素はありません、そしてこの事実は分散をより大きくします。 続きを読む »

（32/52）カードのデッキでは、カードの半分が赤（26）で、（ジョーカーがいないと仮定して）4つのジャック、4つのクイーン、4つのキングがあります（12）。ただし、絵カードのうち、2つのジャック、2つの女王、および2人の王は赤です。私たちが見つけたいのは、「赤いカードまたは絵カードを引く可能性」です私たちの関連する確率は、赤いカードまたは絵カードを引くことです。 Ｐ（赤） （２６／５２）Ｐ（絵） （１２／５２）結合イベントに対して、我々は式を使用する：Ｐ（Ａ ｕ Ｂ） Ｐ（Ａ） Ｐ（Ｂ） Ｐ（Ａ ｎｎ）これは、Ｐ（絵または赤） Ｐ（赤） Ｐ（絵） Ｐ（赤および絵）Ｐ（絵または赤） （２６／５２） （１２／５２） - （６）となる。 / 52）P（絵または赤）=（32/52） 続きを読む »

予測区間と信頼区間はどちらも平均に近いほど狭くなります。これは対応する誤差範囲の公式で簡単にわかります。以下は信頼区間の誤差の範囲です。 E = t _ { alpha / 2、df = n-2} times s_e sqrt {（ frac {1} {n} + frac {（x_0 - bar {x}）^ 2} {S_ {xx以下は、予測区間E = t _ { alpha / 2、df = n-2} times s_e sqrt {（1 + frac {1} {n} + frac {（）の場合の誤差の範囲です。 x_0 - bar {x}）^ 2} {S_ {xx}}）}これらの両方に、（x_0 - bar {x}）^ 2という用語があります。これは、の距離の2乗に比例します。平均からの予測点CIとPIが平均で最も狭いのはこのためです。 続きを読む »

約61.5％ラップトップが故障している確率は（6/22）ラップトップが故障していない確率は（16/22）少なくとも1つのラップトップが故障している確率は、次の式で与えられます。この確率は累積的であるため、（2不良）+ P（3不良）。欠陥があるとわかったラップトップの数をXとします。 P（X = 1）=（3を選ぶ1）（6/22）^ 1倍（16/22）^ 2 = 0.43275 P（X = 2）=（3を選ぶ2）（6/22）^ 2倍（ 16/22）^ 1 = 0.16228 P（X = 3）=（3を選ぶ3）（6/22）^ 3 = 0.02028（すべての確率の合計）= 0.61531約0.615 続きを読む »

文字「bi」は2つを意味します。したがって、二峰性分布には2つのモードがあります。たとえば、{1,2,3,3,3,5,8,12,12,12,12,18}は別々のモードとして3と12の両方を持つ2峰性です。モードが同じ周波数を持つ必要はないことに注意してください。 http://www.fao.org/wairdocs/ilri/x5469e/x5469e0e.htmに役立つことを願っています 続きを読む »

同じ母集団からのカテゴリカルデータの2つ以上のグループ間に有意な関係がある場合は、独立性検定のカイ2乗検定。同じ母集団からのカテゴリカルデータの2つ以上のグループ間に有意な関係がある場合は、独立性検定のカイ2乗検定。この検定の帰無仮説は、関係がないということです。これは統計学で最も一般的に使用される検定の1つです。この検定を使用するには、観測値は独立しており、期待値は5より大きくなければなりません。カイ二乗を手動で計算するための方程式は次のとおりです。カイ二乗を計算したら、自由度（1つの変数のレベル数から1を引いた値に他の変数のレベル数から1を引いた値） ）次に、カイ二乗分布表を参照して、計算値が表の値よりも大きいかどうかを確認します。それがテーブルより高い場合は、帰無仮説を棄却します。詳しくはこちらのリンクをご覧ください。 続きを読む »

以下を参照してください。組み合わせは、グループ化の順序に関係なく、異なるオブジェクトをグループ化したものです。例として、ポーカーハンドはコンビネーションです - カードをどのような順番で配っても構いません。ロイヤルフラッシュ（または3枚組）を持っているだけです。組み合わせを見つけるための公式は、C =（n、k）=（（n）、（k））=（n！）/（（k！）（nk）！）であり、n = "母集団"、k = "例えば、可能な5カードポーカーハンドの数は、次のとおりです。C_（52,5）=（52！）/（（5）！（52-5）！）=（52！）/（（ 5！）（47！））評価しましょう。 （52xx51xxcancelcolor（橙）（50）^ 10xx49xxcancelcolor（赤）48 ^ 2xxcancelcolor（褐色）（47！））/（キャンセル色（オレンジ）5xxcancelcolor（赤）（4xx3xx2）xxcancelcolor（褐色）（47！）= 52xx51xx10xx49xx2 = 2,598,960 続きを読む »

FテストF検定は、母集団の分散が等しいかどうかを検定するために設計された統計的検定メカニズムです。分散の比率を比較することによってこれを行います。したがって、分散が等しい場合、分散の比率は1になります。すべての仮説検定は、帰無仮説が真であるという仮定の下で行われます。 続きを読む »

一元配置分散分析は、2つ以上の条件を持つ独立変数が1つあるANOVAです。 2つ以上の独立変数の場合は、二元配置分散分析を使用します。一元配置分散分析は、2つ以上の条件を持つ独立変数が1つあるANOVAです。これは、2つの独立変数があり、それぞれに複数の条件がある二元配置分散分析とは対照的です。たとえば、心拍数に対するコーヒーブランドの影響を判断したい場合は、一元配置分散分析を使用します。あなたの独立変数はコーヒーブランドです。コーヒーブランドと自己申告による不安レベルが心拍数に与える影響を判断したい場合は、二元配置分散分析を使用します。 2つの独立した変数は、1）コーヒーブランドと2）自己申告による不安レベルです。 続きを読む »

イベントの概念は確率論において非常に重要です。実のところ、これはGeometryのポイントやAlgebraの方程式のような基本概念の1つです。まず第一に、我々はランダムな実験 - ある数の結果を持つあらゆる身体的または精神的行為 - を検討します。たとえば、財布の中のお金を数えたり、明日の株価指数を予測したりします。これらの個々の結果は基本事象と呼ばれ、特定のランダム実験に関連するそのようなすべての基本事象はまとめて1つのこの実験のサンプル空間より厳密には、任意のランダム実験のサンプル空間はSETであり、すべての個々の基本的なイベント（つまり、この実験の個々の結果）はこのセットの要素です。これで、財布の中の正確な金額のような個々の基本的な出来事だけでなく、そのような基本的な出来事の組み合わせを考えることができます。例えば、私達は私達のお金を数える実験の結果が5ドル未満であると考えることができます。これは、基本イベント$ 0、$ 1、$ 2、$ 3、および$ 4からなる複合イベントです。これと他の基本イベントの組み合わせは、ランダムイベントと呼ばれます。私たちのSET用語を使うと、ランダムイベントはすべての基本イベントのSETのSUBSETです（言い換えれば、サンプル空間のSUBSET）。そのようなSUBSETは、ランダムイベントと呼ばれます。確率論には、各基本事象に関連した確率の概念があります。基本事象の数が有限または可算である場合、この確 続きを読む »

これは、すべての数値が完全なサンプルサイズの割合またはパーセンテージとして表される頻度分布です。それ以上はありません。あなたは総計=あなたのサンプルサイズを得るためにすべての周波数数を合計します。次に、すべての周波数番号をサンプルサイズで割って相対周波数比を求めます。割合を取得するには、この分数に100を掛けます。これらのパーセンテージ（または分数）は、頻度番号の後の別の列に挿入できます。累積度数1から10までのスケールのテストスコアのように値を順序付けしている場合は、累積度数を使用することをお勧めします。それらは「この値までのすべて」を意味します。スコアを取りましょう。 "1"の後ろの行には周波数番号を記入し、 "2"の後ろには "1"と "2"のように番号を追加します。チェック！最後の数はあなたのサンプルサイズと同じであるべきです！このコラムを完了すると、次のような質問に簡単に答えることができます。失敗した生徒の数（スコア<"6"）？累積相対頻度頻度から相対頻度への変換と同じ方法で変換できます。だから今、あなたは何パーセント（またはどのような割合）が特定の値まで得点したかを言っている列を持っています。統計を簡単に作成できるようになりました。累積相対頻度が50％（または0.5）のマークを通過する値が中央値です。 25％（Q1）および7 続きを読む »

標本共分散は、標本内で変数が互いにどれだけ大きく異なるかの尺度です。共分散は、2つの変数が線形スケールで互いにどのように関連しているかを示します。たとえば、共分散が0より大きい場合、これはXが大きくなるにつれてYも大きくなることを意味します。統計のサンプルは、より大きな母集団またはグループの単なるサブセットです。たとえば、国内のすべての小学校からデータを収集するのではなく、国内の1つの小学校のサンプルを取得できます。したがって、標本共分散は単純に標本内に見られる共分散です。標本共分散の公式は、ここにあります。 続きを読む »

単峰型分布は、1つのモードをもつ分布です。単峰型分布は、1つのモードをもつ分布です。データに明らかなピークが1つあります。下の画像は単峰性分布を示しています。対照的に、二峰性分布は次のようになります。最初の画像では、1つのピークが見えます。 2番目の画像では、2つのピークがあることがわかります。単峰型分布は正規分布にすることができますが、そうである必要はありません。 続きを読む »

カテゴリデータと定性データ - 数値データと非数値データ - 変数がカテゴリ形式の観測値を持つ場合、さらに2種類のデータセットがあります。公称ｂ。通常のa.ノミナルデータは名前付きカテゴリを持っています。結婚歴は、以下のカテゴリーで観察されるため、名目上のデータになります。未婚、既婚、離婚/別居、未亡人b。通常のデータにも名前付きカテゴリーがありますが、カテゴリーにはランクがあります。例えば病院ベースの感染症にかかるリスクは、高、中、低の数値データのようなカテゴリーを持つ序数データセットを持ちます。変数は数値を取ります。これもまた2つのタイプになります。離散ｂ。連続的です。離散データは、可算で整数セットに属する個別の値セットを持ちます。クラスの生徒数この変数は、0から100以上の値を取りますが、可算数になります。一方、b。連続データは範囲を定義しており、観測値はその範囲内で任意の値をとることができます。この場合、値は与えられた間隔内の実数の集合に属します。例えば最初のクラスの生徒の身長この変数は2.5フィートから4フィートの間の任意の値を取ることができます 続きを読む »

ピアソンのカイ二乗検定は、独立性の検定または適合度検定のことです。 「ピアソンのカイ2乗検定」を参照するとき、2つの検定の1つ、ピアソンのカイ2乗検定またはピアソンのカイ2乗適合度検定を参照することができます。適合度検定は、データセットの分布が理論上の分布と大きく異なるかどうかを判断します。データは不対でなければなりません。独立性の検定は、2つの変数の対応のない観測が互いに独立しているかどうかを判断します。観測値期待値カイ2乗公式を使用して、カイ2乗統計、自由度、および有意水準を決定し、結果をカイ2乗分布表と比較します。上記のデータでは、カイ二乗検定を使用して、男女で宿題に費やした時間（週あたり15時間以上）が異なるかどうかを判断できます。どちらの検定も対応のないカテゴリカルデータを分析し、データがノンパラメトリックの場合に使用されます。注：ペアではないということは、カテゴリは互いに独立しているということです。これらのテストは、5未満の期待値など、非常に少ないセル数でも使用できません。カイ二乗検定の結果は、観測値が期待値に適合するかどうか（これらの値が期待分布に適合するかどうか、または2つの変数が互いに独立しているかどうか）のみを示します。これらのテストでは、観測値の違いがわかりません。ここには非常に良いチュートリアルがあります。ここでは例を詳細に説明しています。 続きを読む »

一方の裾が他方より長い場合、分布は歪んでいます。データセットを見ると、基本的に3つの可能性があります。データセットはほぼ対称的です。つまり、中央値の左側には右側とほぼ同じ数の項があります。これは偏った分布ではありません。データセットは負のスキューを持ちます。つまり、中央値の負の側にテールがあります。これには多くの肯定的な用語があるので、右に向かって大きなスパイクで現れています。これは歪んだ分布です。データセットは中央値の正の側に尾を持つ正のスキューを持ちます。これはもっと否定的な言葉があることを意味します。 続きを読む »

平均値= 9.22中央値= 9モード= 10範囲= 2平均値（平均）xタリーマーク頻度10 |||| 4 9 ||| 3 8 || 2合計fx =（10 x x 4）+（9 x x 3）+（8 x x 2）= 40 + 27 + 16 = 83合計周波数= 4 + 3 + 2 = 9 bar x =（83）/ 9 = 9.22 - 10、10、9、9、10、8、9、10、および8昇順に並べます8、8、9、9、9、10、10、10、10の中央値=（（n + 1） / 2）番目の項目=（9 + 1）/ 2 = 5番目の項目= 9モード=より頻繁に出現する項目モード= 10範囲=最大値 - 最小値範囲=（10-8）範囲= 2 続きを読む »

表から、Ｐ（０ Ｚ ０．９４） ０．３２６４ Ｐ（０ Ｚ ０．９４） Ｐ（Ｚ ０．９４） Ｐ（Ｚ ０）Ｐ（０ Ｚ ０．９４） ０．８２６４〜０．５Ｐ（ 0 <Z <0.94）= 0.3264 続きを読む »

「これは、イベントBが発生したときのイベントAの確率を意味します」「Pr（A | B）は条件付き確率です。」 msgstr "" "これはBが起こるという条件でイベントAが起こる確率を意味します。" "例：" "A =サイコロで3つ目を投げる" "B =サイコロで4つ未満の目を投げる" "Pr（A）= 1/6" "Pr（A | B）= 1/3私たちは1、2、または3つの目しかできないことを知っています。」 続きを読む »

独立性のカイ二乗検定は、2つ以上の属性が関連付けられているかどうかを判断するのに役立ちます。チェスをすることが子供の数学を向上させるのに役立つかどうか。それは属性間の関係の程度の尺度ではありません。それは、関係の形式に関する仮定を参照せずに、2つの分類原則が有意に関連しているかどうかを示すだけです。均質性のカイ二乗検定は、独立性のカイ二乗検定の拡張です...均質性の検定は、2つ以上の独立した無作為標本が同じ母集団から抽出されたのか、異なる母集団から抽出されたのかを判断するのに役立ちます。独立性の問題で使用する1つのサンプルの代わりに、ここでは2つ以上のサンプルがあります。どちらの種類のテストも、相互分類されたデータに関係しています。どちらも同じ検定統計量を使用します。しかし、彼らはお互いに異なります。独立性の検定は、ある属性が他の属性から独立しているかどうかに関係し、母集団からの単一のサンプルを含みます。一方、同質性検定は、異なる標本が同じ母集団に由来するかどうかをテストします。それは、２つ以上の独立した試料 - 問題の各集団からの１つを含む。 続きを読む »

共分散行列は、単純な相関行列のより一般化された形式です。相関は、共分散のスケールを変えたものです。 2つのパラメーターは常に同じ符号（正、負、または0）を持つことに注意してください。符号が正の場合、変数は正の相関があると言われます。符号が負の場合、変数は負の相関があると言われます。符号が0の場合、変数は無相関であると言われます。分子と分母は同じ物理単位、すなわちXとYの単位の積を持つので、相関は無次元であることにも注意してください。最良の線形予測子XがRR ^ mのランダムベクトルで、Yがランダムベクトルであるとします。 RR ^ nで。 a = bX、ここでaはRR ^ n、bはRR ^ {nxxm}の形でXの関数を求めることに興味があります。これは平均二乗の意味でYに最も近いものです。この形式の関数は、単一変数の場合の線形関数に似ています。ただし、a = 0でない限り、このような関数は線形代数の意味での線形変換ではないため、正しい項はXのアフィン関数です。ランダムベクトルX、予測子ベクトルが観測可能な場合、この問題は統計的に重要です。応答ベクトルであるランダムベクトルYではありません。ここでの議論は、XとYが確率変数であるときの一次元の場合を一般化したものです。その問題は共分散と相関のセクションで解決されました。 http://www.math.uah.edu/stat/expect/Covariance.html 続きを読む »

不連続または連続を知る1つの方法は、不連続の場合には点には質量があり、連続では点には質量がないことです。これはグラフを見るとよく理解できます。まずDiscreteを見てみましょう。そのpmfを見てみましょう。マスがどのようにポイントに乗っているのか。今そのCDFを見て値がどのように段階的に上昇し、そして行が連続的ではないことに気づく？これは、pmf上の点に質量があることも示しています。次に、Continuousの場合を見てみましょう。ここでCDFを見ると、関数が連続的であることがCDF上でわかりますが、ディスクリートの場合とは異なります。私はこれらのウィキペディアの画像を引っ張ってきたので、これがページへの参照です。そこではトピックについてもう少し詳しく読むことができます。離散一様分布連続一様分布 続きを読む »

説明のセクションを参照してください。母集団分散=（sum（x-barx）^ 2）/ Nここで、 - xは観測値、barxは系列の平均、Nは母集団のサイズです。標本分散=（sum（x-barx）^ 2）/ （n-1）ここで、 - xは観測値、barxは級数の平均です。n-1は自由度です（nは標本のサイズ）。 続きを読む »

実際には3つの主な種類のデータがあります。定性的データまたはカテゴリカルデータには論理的な順序はなく、数値に変換することはできません。 「茶色」は「青」よりも高くも低くもないので、目の色はその一例です。定量的データまたは数値データは数値であり、そのようにして順序を「強制」します。例は年齢、身長、体重です。しかし、それを見てください。すべての数値データが定量的なわけではありません。例外の一例はあなたのクレジットカードのセキュリティコードです - それらの間に論理的な順序はありません。クラスデータは3番目のタイプと見なされます。それらは定量的データのように連続的ではありませんが、順序付けすることができます。最もよく知られている例はテスト用の文字グレードです。用途：定量データは、3つすべての中心測定値（平均値、中央値、最頻値）およびすべてのスプレッド測定値で使用できます。クラスデータは中央値とモードで使用できます定性的データはモードでのみ使用できます。 続きを読む »

下記を参照してください。1、2、3、4、5の数字を見てみましょう。平均は、値の合計をカウントで割った値です。15/5 = 3中央値は、昇順（または降順）でリストされたときの中期です。だから、この場合、彼らは等しいです。平均値と中央値は、データセットに対するさまざまな変更に対して異なる反応をします。たとえば、5を15に変更すると、平均値は確実に変更されます（25/5 = 5）が、中央値は3のままになります。値の合計が15で中間値が変更される場合1,1,2,3,8 - 平均は3ですが中央値は2です。これは、大きなデータセットを扱うときに中心のさまざまな尺度が異なるためです。データをわかりやすく説明するために使用されます。 続きを読む »

中央値は39です。意味は：39 7/12です。数字のセットの平均は、すべての数字の合計を数量で割ったものです。この場合、平均値は次のとおりです。bar（x）= 475/12 = 39 7/12数が増える順序のセットの中央値は次のとおりです。奇数個のセットの場合の "中央"番号2つの "中央"番号の平均偶数個の数字を含むセットの場合。与えられた集合はすでに順序付けされているので中央値を計算することができます。与えられた集合には12個の数があるので、要素数6と7を見つけてそれらの平均を計算しなければなりません：Med =（35 + 43）/ 2 = 78/2 = 39 続きを読む »

VAR.S> VAR.P VAR.Sは、与えられたデータがサンプルであると仮定して分散を計算します。 VAR.Pは、与えられたデータが母集団であると仮定して分散を計算します。 VAR.S = frac { sum（x - bar {x}）^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum（x - bar {x}）^ 2} {N}両方に同じデータを使用しているので、VAR.Sは常にVAR.Pより高い値を与えます。与えられたデータは実際にはサンプルデータであるためしかし、あなたはVAR.Sを使うべきです。編集：2つの式が違うのはなぜ？ Bessel's Correctionを調べてください。 続きを読む »

E（x）= 1.52 + 0.5y sigma（x）= sqrt（3.79136 + .125y ^ 2）離散値の場合のxの期待値はE（x）= sum p（x）xですが、これはsum pと同じです。 （x）= 1ここで与えられた分布は1にならないので、他の値が存在すると仮定してそれをp（x = y）= .5、標準偏差sigma（x）= sqrt（sum（xE（x）） ））2p（x）E（x）= 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 *。2 + y *。5 = 1.52 +。5 sigma（x）= sqrt（（0） -0 * .16）^ 2 .16 +（1-1 * .04）^ 2 .04 +（2-2 *。24）^ 2。24 +（5-5 *。2）^ 2 *。2 +（y - 。5 y）^ 2。5）sigma（x）= sqrt（（。96）^ 2。0 4 +（1.5 2）^ 2。24 +（5 - 5 *。2）^ 2 * 2 + （0.5y）^ 2。5）sigma（x）= sqrt（3.79136 +。125y ^ 2） 続きを読む »

Q_1 = 15あなたがTI-84電卓を持っているならば：あなたはこれらのステップに従うことができます：まず順番に番号を入れてください。その後、あなたはステータスボタンを押します。その後、 "1：Edit"をクリックして順番に値を入力します。この後、もう一度statボタンを押して "CALC"に移動し、 "1：1-Var Stats"を押して計算を押します。次にQ_1が表示されるまで下にスクロールします。その値があなたの答えです:) 続きを読む »

以下を見てください:)あなたは最初にQ_1とQ_3の値を決めます。これらの値を見つけたら、あなたは引きます：Q_3-Q_1これは四分位範囲と呼ばれます。今あなたの結果に1.5（Q_3-Q_1）を掛けますxx 1.5 = R R = "あなたの結果"あなたはあなたの結果（R）をQ_3に加えますこの範囲外にある数値はすべて異常値と見なされます。さらに説明が必要な場合は、質問してください。 続きを読む »

「81と4」のGMは、定義上、「sqrt（81xx4）= 18です。 続きを読む »

調和平均とは、次式で表される平均の一種です。 H = n /（1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n）。調和平均は、速度や速度など、単位またはレートの平均を計算するときに使用される特定のタイプの平均です。それは算術平均とは異なり、常に低くなります。式は次のとおりです。H = n /（1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n）nは、データセット内の項の数を表します。 x_1はセット内の最初の値を表します。たとえば、次のような問題があります。 2,4,5,8,10の調和平均とは何ですか？ H = 5 /（1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10）H = 5 /（1.175）H = 4.255 続きを読む »

141 X =数学の得点でY =口頭の得点の場合、E（X）= 720、SD（X）= 100、E（Y）= 640、SD（Y）= 100となります。複合スコアに対する偏差。ただし、分散を追加することはできます。分散は標準偏差の2乗です。 var（X + Y）= var（X）+ var（Y）= SD ^ 2（X）+ SD ^ 2（Y）= 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 var（X + Y）= 20000標準偏差が必要なので、単にこの数の平方根を取ります。 SD（X + Y）= sqrt（var（X + Y））= sqrt20000このように、このクラスの生徒の複合スコアの標準偏差は141です。 続きを読む »

最初に2つのリストにデータを入力してください。電卓のボタンを示すために括弧を使用し、どの機能を使用するかを示すためにALL CAPSを使用します。点の集合に対応するXとYを2つの変数とします。 [STAT]を押してからEDITを選択するか[ENTER]を押します。これにより、データを入力するリストが開きます。リスト1のXの値をすべて1つずつ入力します。値を入力してから[ENTER]を押して、次の行に移動します。今度は同じ方法で、リスト2にYのすべての値を入力します。もう一度[STAT]を押します。矢印キーを使用して、CALC機能リストに移動します。これらは統計計算です。 LinReg（ax + b）というラベルの付いたアイテム[4]を選択します。つまり、これはTI-83の線形回帰関数です。次の画面で、[2nd] [1] [、] [2nd] [2]と入力します。カンマボタンが必要です。これは回帰に使用するリストを計算機に伝えます。 [2nd] [1]は、例えばList 1を意味します。次に[ENTER]を押してください。 続きを読む »

記述統計は、情報の集まりの主な特徴を定量的に記述するための規律、または定量的記述そのものです。記述統計は非常に重要です。なぜなら、生のデータを単に提示しただけでは、データが何を示しているのかを視覚化するのは困難だからです。したがって、記述統計により、データをより意味のある方法で表示することができます。これにより、データの解釈が簡単になります。たとえば、100個の生徒の授業の結果が得られた場合、それらの生徒の全体的なパフォーマンスに興味があるかもしれません。私達はまた印の配布か広がりに興味があるだろう。記述統計により、これが可能になります。統計やグラフを使用してデータを適切に記述する方法は重要なトピックであり、他のLaerd Statisticsガイドで説明されています。通常、データの記述に使用される統計には2つの一般的なタイプがあります。中心傾向の尺度：これらは、データグループの頻度分布の中心位置を記述するための方法です。この場合、頻度分布は、最低から最高まで100人の生徒によって採点されたマークの分布とパターンにすぎません。スプレッドの尺度：これらは、スコアがどのようにスプレッドされているかを説明することによってデータのグループを要約する方法です。たとえば、100人の学生の平均スコアが100人中65人になる場合があります。ただし、すべての学生が65ポイントを獲得するわけではありません。そうではなく、彼らのスコアは広がるでしょう。いくつかは 続きを読む »

IQR = 16 "データセットを昇順に並べ替える" 71色（白）（x）72色（白）（x）色（マゼンタ）（73）色（白）（x）82色（白）（x）85色（赤） ）（色）（白）（x）86色（白）（x）86色（白）（x）色（マゼンタ）（89）色（白）（x）91色（白）（x）92 "四分位数データを4つのグループに分けます。 "中央値"色（赤）（Q_2）=（85 + 86）/2=85.5 "下四分位数"色（マゼンタ）（Q_1）=色（マゼンタ）（73）四分位数 "色（マゼンタ）（Q_3）=色（マゼンタ）（89）"四分位範囲 "（IQR）= Q_3-Q_1色（白）（四分位範囲xxxxxx）= 89-73色（白）（四分位） rangexxxxx）= 16 続きを読む »

IQR = 19（または17、説明の最後にある注を参照）四分位範囲（IQR）は、一連の値の第3四半期値（Q3）と第1四半期値（Q1）の差です。これを見つけるには、最初にデータを昇順に並べ替える必要があります。55、58、59、62、67、67、72、75、76、79、80、80、85ここでリストの中央値を求めます。中央値は、数値が昇順の値リストの「中心」であることで一般に知られています。奇数個のエントリーを持つリストの場合、同数のエントリーがそれ以下で、それ以上である単一の値があるので、これは簡単に行えます。ソートされたリストでは、72という値は、それよりも6つ小さい値と6より大きい値を持っています。color（blue）（55、58、59、62、67、67、）color（red）（72 、）color（green）（75、76、79、80、80、85）中央値（第2四分位数とも呼ばれる[Q2]）がわかれば、次の中央値を見つけることでQ1とQ3を決定できます。中央値の上下の値のリスト。 Q1の場合、私たちのリスト（上の青い色）は55、58、59、62、67、および67です。したがって、このリストには偶数のエントリがあるため、偶数の中央値を見つけるために使用する一般的な規則があります。 listは、リストの中で最も「中心にある」2つのエントリを取り出して、それらの平均を求める[算術平均]です。したがって、Q1 =（59 + 62）/ 2 = 1 続きを読む »

31/48 = 64.583333％= 0.6453333この問題を解決するための最初のステップは、子供の総数を計算することです。これにより、合計で何人の子供がいるのかを超えて、ヨーロッパに行った子供の数を知ることができます。これは124 / tのようになります。tは子供の合計数を表します。 tが何であるかを理解するために、68 + 124がそれで調査されたすべての子供たちの合計を与えるのでそれを見つけます。 68 + 124 = 192したがって、192 = tとなります。簡単にすると、（124-：4）/（192-：4）= 31/48 32は素数なので、簡単にすることはできません。端数を小数またはパーセントに変換することもできます。 31-：48 = 0.64583333 0.64583333 = 64.583333％〜= 65％だから、ヨーロッパに旅行した子供を無作為に選ぶ確率（P）は、31/48 = 64.583333％= 0.6453333です。 続きを読む »

Mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i}を、値x_ {をとることができる離散確率変数Xの平均（期待値）とします。 １（ｘ ｛２｝、ｘ ｛３｝、・・・、確率Ｐ（Ｘ ｘ ｛ｉ｝） ｐ ｛ｉ｝である（これらのリストは有限または無限であり、合計は有限または無限であり得る）。分散は次のとおりです。sigma_ {X} ^ {2} = E [（X-mu_ {X}）^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty}（x_ {i} -mu_ {X}）^ 2 * p_ {i}前の段落は、分散sigma_ {X} ^ {2}の定義です。次の代数のビットは、期待値演算子Eの線形性を使用して、代わりの公式を示しています。 sigma_ {X} ^ {2} = E [（X-mu_ {X}）^ 2] = E [X ^ 2-2mu_ {X} X + mu_ {X} ^ {2}] = E [X ^ 2 ] -2mu_ {X} E [X] + mu_ {X} ^ {2} = E [X ^ 2] -2mu_ {X} ^ {2} + mu_ {X} ^ {2} = E [X ^ 2] ] -mu_ {X} ^ {2} = E [X ^ {2}] - （E [X]）^ 2ここで、E [X ^ {2}] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} ^ {2} * p_ {i} 続きを読む »

式は、離散確率変数でも連続確 率変数でも同じです。確率変数の種類に関係なく、分散の式は、sigma ^ 2 = E（X ^ 2） - [E（X）] ^ 2です。ただし、確率変数が離散的な場合は、総和処理を使用します。連続確率変数の場合は、積分を使います。 E（X ^ 2）= int_-infty ^ infty x ^ 2 f（x）dx。 Ｅ（Ｘ） ｉｎｔ＿ ｉｎｆｔｙ ｉｎｆｔｙ ｘ ｆ（ｘ）ｄｘ。これから、私達は代入によってシグマ^ 2を得る。 続きを読む »

平均Ｅ（Ｘ） ０および分散「Ｖａｒ」（Ｘ） ６ ／ ５。 E（X）= int_-1 ^ 1 x *（3 x ^ 2） "" d x = int _-1 ^ 1 3 x ^ 3 "" d x = 3 * [x ^ 4/4] _（ "（" - 1、1 "）"）= 0 "Var"（x）= E（X ^ 2） - （E（X））^ 2 = 3 * [x ^ 5/5] _（ "（" - 1、1 "）"） - 0 ^ 2 = 3/5 *（1 + 1）= 6/5 続きを読む »

条件付き確率は、特定のイベントが別のイベントの結果を知っていると仮定した場合のその確率です。 2つのイベントが独立している場合、他のイベントが与えられた場合の一方のイベントの条件付き確率は、単にそのイベントの全体的な確率と等しくなります。 BがAの確率はP（A | B）と表記されます。たとえば2つの従属変数を考えます。 Aを「ランダムなアメリカ大統領の姓はジョージ」、Bは「ランダムなアメリカ大統領の姓はブッシュ」と定義します。全体的に見て、44人の大統領があり、そのうち3人はジョージと名付けられています。 44人中2人がBushと命名されています。したがって、P（A）= 3/44、P（B）= 2/44です。しかし、P（A | B）= 2/2、ブッシュという2人の大統領のために、2人はジョージと命名されています。 続きを読む »

平均= 4 113/600メジアン= 3.98モード= 1.20平均は "平均" =（3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2）/ 6 "平均" = 4 113/600メジアンは " 1.20、1.20、3.56、4.40、6.25、8.52の順に数字を並べると、中央の数字が3番目と4番目の数字の平均になります。「中央値」=（3.56+） 4.40）/2=3.98モードは最も多く発生する数で、この場合は2回発生するため1.20です。 続きを読む »

平均値はデータセットの平均値、モードはデータセット内で最も頻繁に発生する数字、中央値はデータセットの中央にある数字です。平均値はすべての数字を加算して計算されます。セットに含まれている数の量（6の数字）で割り算します。 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarrこれは平均値です。セット内のすべての数値はすべて1回出現するため、モードはありません。たとえば、セットに4が追加された場合や5が3つ追加された場合は、別のモードになります。すべての数字を最小から最大の順に並べます。最小数、次に最大数、次に2番目に小さい数、次に2番目に大きい数の順に削除します。中央の数字は中央値になります。ただし、セットには6つの番号があるため、中央に2つの番号が残ります。これが起こるとき、2つの数の平均を取りなさい。あなたは1、25、4、10を交差したはずです。残りの2つの数、5と6の平均は5.5です。あなたの平均は8.5、あなたの中央値は5.5です。 続きを読む »

平均値= 30中央値= 30モード= 30、31平均値は「平均」 - 値の合計で割った値の合計 - （31 + 28 + 30 + 31 + 30）/ 5 = 150/5 = 30中央値は、最低値から最高値（または最高値から最低値まで - リストアップすることはできません）からリストされた一連の値の中央値です。28,30,30,31,31 median = 30モードは値です。それが最も頻繁にリストされています。この場合、30と31の両方が2回リストされているので、それらは両方ともモードです。 続きを読む »

Barx = 14 M = 12 Z = 12平均barx =（sumx）/ n = 70/5 = 14 barx = 14メジアンM =（n + 1）/ 2番目の項目=（5 + 1）/ 2 = 6/2 = 3番目の項目M = 12モード[Z]は、ほとんどの場合に現れるものです。与えられた分布では、12が2回発生します。 Z = 12 続きを読む »

平均：87.5モード：NOモード中央値：88平均= "すべての数の合計" / "数がある" 6つの数があり、それらの合計は525です。したがって、それらの平均は525/6 = 87.5ですこの場合、昇順で番号を並べると中央値が中央値になるため、中央値は1回だけ表示されます。この場合、NOモードはありません。 、93ミドルナンバーは86から90です。ミドルナンバーは（86 + 90）/ 2 = 88となります。 続きを読む »

下記を参照してください私たちは0、1.1、2.8、3、4.6％の数の正弦を入れる必要があります。リストにそのような数はありません、モードはありません範囲=最大値 - 最小値範囲= 4.6-0 = 4.6平均値=合計（x_i / n）barx =（0 + 1.1 + 2.8 + 3 + 4.6）/ 5 barx = 11.5 / 5 = 2.3 続きを読む »

範囲= 7中央値= 6モード= 3,6,8平均= 5.58 2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,6,7,7,8,8,8、 8,9最初に値の数を数えます：19の範囲があります：最高値と最低値の差：色（青）（2）、3,3,3,3,4,4,5,6,6,6、 6,7,7,8,8,8,8、色（青）（9）範囲=色（青）（9-2 = 7）中央値：順番に並べられたデータセットのちょうど中央にある値。 19の値があるのでこれを見つけるのは簡単です。それは（19 + 1）/ 2番目の値= 10番目19 = 9 + 1 + 9色（赤）（2,3,3,3,3,4,4,5,6）、6、色（赤）（6,6,7,7,8,8,8,8,9）色（白）（wwwwwwwwwwww）色（白）（wwwwwwwwwww）中央値= 6中央値：最も頻度の高い値 - その1それは最も頻繁に発生します：2、色（石灰）（3、3、3、3）、4、4、5、色（石灰）（6、6、6、6）、7、7、色（石灰） （8,8,8,8）、9それぞれ4回出現する3つの値があります。これはトライモーダル分布で、モードは3,6と8です。Mean：通常平均と呼ばれるもの。すべての値が同じであれば、どうなるでしょうか。それらすべてを表す1つの値を見つけます。平均値：すべての値を足して19で割る2 2 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4 + 4 + 5 + 6 + 6 + 6 + 7 + 7 + 8 + 8 + 8 + 続きを読む »

8.32,7.6,7.6 "平均は次のように定義されます。" ""平均 "=（"すべての小節の合計 "）/（"小節数 "）rArr"平均 "=（7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ）/ 5色（白）（rArr "mean" x）= 8.32• "モードは最も頻繁に使われる尺度です。" rArr "mode" = 7.6larr "1回だけ2回発生する"• "中央値は中央値です順序付けられた "色（白）（xxx）"小節のセット ""小節を昇順に並べ替える "6、色（白）（x）6.1、色（白）（x）色（マゼンタ）（7.6）、色（白）（x）7.6、色（白）（x）14.3 r「中央値」= 7.6 続きを読む »

平均値：21.14中央値：12範囲：3モード：12平均値：（11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12）/ 7または85/7または12.1428中央値：キャンセル（色（赤）（11））キャンセル（色（緑）（11））、キャンセル（色（青）（12））、12、キャンセル（色（青）（12））、キャンセル（色（緑）（13））、キャンセル（色（緑（11））範囲：色（赤）（14） - 色（赤）（11）= 3モード：色（赤）（11）、色（赤）（11）、色（青）（12） 、色（青）（12）、色（青）（12）、色（ピンク）（13）、色（オレンジ）（14）色（白）（............. .........）色（青）（12） 続きを読む »

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0.4335 "補完的なイベントは、最大" "が25以下であるため、3つのチケットがすべて最初の25のうち3つになるということです。"（25/30）（24/29） （23/28）= 0.5665 "だから、求められる確率は次のとおりです。" 1 - 0.5665 = 0.4335 "詳細な説明：" P（AとBとC）= P（A）P（B | A）P（C | AB） "最初の引き分けで最初のチケットの番号が25以下である確率は（25/30）です。だからP（A）= 25/30です。" msgstr "" "2枚目のチケットを引くとき" "バッグの中に残っているチケットは29枚だけで、最初のチケットの番号が25以下の場合は5枚のうち25枚よりも大きい番号があります" "P（B | A）= 24/29」 "3回目の引き分けでは、28枚のチケットが残っています。前の引き分けも<= 25の場合、そのうち23枚は<= 25です。（23/28）" "だからP（C | AB）= 23/28。" 続きを読む »

平均値= 19.133中央値= 19モード= 19平均値は算術平均、19.133中央値は "（[[データポイント数] + 1）÷2"）または順序付けられた範囲の極値から等距離（数値）のPLACE値です。セット。このセットには、5、13、13、15、15、18、19、19、19、20、22、26、27、27、29の順に並べられた15個の数字が含まれています。そのため、中央の位置は（15 + 1）/ 2 = 8番目の位置です。その位置の数は19です。モードはセットの中で最も一般的な値です。この場合は19で、セット内に3回出現します。これら3つの測定値すべてが近いということは、データが「正規分布」であることを意味します。 続きを読む »