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Wie werden z-Scores zur Standardisierung von Testergebnissen verwendet?

Gute Frage. z-score ändert den Mittelwert für das Datum auf 0 und die Standardabweichung auf 1. Wenn Sie mit unterschiedlichen Daten arbeiten, unterscheiden sich der Mittelwert und die Standardabweichung von den verwendeten Daten. Um die Wahrscheinlichkeit anhand der Tabelle zu ermitteln, müssen Sie Ihre Daten standardisieren. Dies erleichtert den Vergleich verschiedener Daten.

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Kann die Standardabweichung jemals negativ sein?

Ich würde vorschlagen, dass Sie sich an die Formel für die Standardabweichung erinnern. Wenn wir beispielsweise die korrigierte Standardabweichung der Stichprobe berücksichtigen, wissen wir das. s = sqrt (1 / (N-1) sum_ (i = 1) ^ N (x_i-bar x) ^ 2 Standardabweichung Wie Sie sehen, müssen Sie die Quadratwurzel des obigen Ausdrucks nehmen, um den Wert zu finden Standardabweichung, und wir wissen, dass wir innerhalb der Quadratwurzel keine negative Zahl haben können, außerdem steht das N für die Größe der Stichprobe (Personengruppe, Tiere usw.), die eine positive Zahl ist und wenn Sie den zweiten Teil erweitern Für den Ausdruck sum_ (i = 1) ^ N (x_i-bar x) ^ 2 ist es klar, dass Sie entweder Null oder eine positive Zahl haben werden, da Sie die Differenzen zum Mittelwert ausgleichen müssen Quadratwurzel ist größer als oder gleich Null und wir haben am Ende eine nicht negative Zahl für die Standardabweichung, so dass es keinen Sinn macht, über die Quadratwurzel einer negativen Zahl zu sprechen.

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Wie finden Sie den Z-Score für einen IQ-Test von 142, wenn der Mittelwert 100 und die Standardabweichung 15 beträgt?

Sie kann mit einer einfachen Formel gelöst werden: z = (gemessener Mittelwert) / (Standardabweichung) z = (barx - mu) / sigma In diesem Fall wäre das z = (142 - 100) / (15) gleich z = 2,80

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Wie finde ich den Median von 25, 25, 25, 20?

Der Median ist 25 Der Median ist die mittlere Zahl, für eine gerade Zahl von Zahlen gibt es zwei mittlere Zahlen. Um den Median in einer geraden Menge von Zahlen zu finden, können wir die beiden mittleren Zahlen mitteln. Da 25 und 25 beide mittlere Zahlen sind, können wir sie mitteln, um den Median zu erhalten, der 25 ist.

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In Anbetracht der Menge: # {1,3, x, -2, -9,12} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge 0?

Der Wert von x ist (-5). Der mittlere Balken (x) ist die Summe aller Zahlen geteilt durch ihre Anzahl. Wenn der Mittelwert gleich Null sein soll, sollte auch die Summe Null sein. Wir suchen also nach der Lösung der Gleichung: 1 + 3 + x-2-9 + 12 = 0 5 + x = 0 x = -5

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In Anbetracht der Menge: # {1,1,1, -5, x} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge 1?

x = 7 Definitionsgemäß ist der Mittelwert oder Durchschnitt einer Menge von n Datenpunkten durch den Balken x = 1 / nsum_ (I = 1) ^ n x_i gegeben. Daher erhalten wir in diesem speziellen Fall: 1 = 1/5 (1+) 1 + 1-5 + x) daher x = 7

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Wie finden Sie Mittelwert, Median und Modus von 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9?

Kein Modus (einer von jeder Zahl) Der Median ist 5 (mittlere Zahl Mittelwert 5 Mittelwert ist die Summe dividiert durch die Anzahl 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 = 45, wobei 9 Zahlen gemittelt sind = 45/9 = 5

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Können Statistiken beweisen, dass beide eine Korrelation, eine Kausalität oder keine beweisen?

Beweisen Sie: weder. Starke Unterstützung: beides. Statistiken können Beweise für die Korrelation liefern, und wenn wiederholte Experimente bei dem Versuch, versteckte Variablen zu finden und zu beseitigen, konsistente Korrelationsergebnisse liefern, kann dies Beweise für die Ursache liefern. Beachten Sie jedoch, dass Statistiken keine Korrelation oder Verursachung (mathematisch) nachweisen können; es kann nur starke Beweise dafür liefern (oder zeigen, dass es keine starken Beweise dagegen gibt). "Rauchen verursacht Krebs." Wir haben das alle schon mal gehört. Aber was heißt das wirklich? Es muss doch jemanden geben, der mindestens einmal in seinem Leben geraucht hat und keinen Krebs bekommen hat.Umgekehrt muss es jemanden geben, der Krebs hat und noch nie einmal geraucht hat. Der Ausdruck "Rauchen verursacht Krebs" kann natürlich nicht bedeuten "es ist garantiert, dass wenn Sie rauchen, Sie Krebs bekommen" oder sogar "es ist unmöglich, Krebs zu bekommen, wenn Sie nicht rauchen." Was bedeutet es wirklich? Nach dem Versuch, andere mögliche Faktoren / Erklärungen zu entfernen / zu berücksichtigen, zeigen wiederholte Experimente, dass zwischen dem Rauchen zum Zeitpunkt A und dem Auftreten von Krebs zu einem späteren Zeitpunkt B eine hohe Korrelation besteht. Bei ausreichend hohem Zusammenhang und ausreichendem Versuch, andere mögliche zu beseitigen Erklärungen kann die Nullhypothese der Verursachung nicht abgelehnt werden. Nochmals: Dies beweist keine Verursachung. Es gibt lediglich an, dass es keine eindeutigen Beweise für eine alternative Hypothese gibt.

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Wie finden Sie den Median des Datensatzes 88.6, 87.8, 85.3, 89.3, 86.8, 88.3, 85.9, 89.0, 87.4?

87.8 Der Median einer Menge von Datenwerten ist der mittlere Wert, nachdem die Werte von niedrig nach hoch sortiert wurden. Zu Beginn müssen wir also die Daten in Ordnung bringen. 85.3, 85.9, 86.8, 87.4, 87.8, 88.3, 88.6, 89.0, 89.3 Wenn wir einen Wert von jedem Ende abkreuzen, werden wir mit dem mittleren Datenwert enden. stornieren85.3, 85.9, 86.8, 87.4, 87.8, 88.3, 88.6, 89.0, stornieren89.3 stornieren85.3, stornieren85.9, 86.8, 87.4, 87.8, 88.3, 88.6, stornieren89.0, stornieren89.3 stornieren85.3, Abbrechen85.9, Abbrechen86.8, 87.4, 87.8, 88.3, Abbrechen88.6, Abbrechen89.0, Abbrechen89.3 Abbrechen85.3, Abbrechen85.9, Abbrechen86.8, Abbrechen87.4, 87.8, Abbrechen88.3, Abbrechen88.6 , cancel89.0, cancel89.3 Und wir bleiben mit dem mittleren Datenwert von 87,8, der unser Median ist. Zusätzliches: Wenn die Daten eine gerade Anzahl von Werten enthalten, werden Sie nach dem Überschreiten eines der beiden Enden möglicherweise zwei Werte in der Mitte anstelle von einem Wert haben. In diesem Fall wird der Median als Mittelwert (oder Durchschnitt) dieser beiden Mittelwerte definiert. Beispiel: Für die Menge {1, 1, 2, 3, 5, 8} sind die mittleren zwei Werte 2 und 3, und der Median dieser Menge liegt also auf halbem Weg zwischen 2 und 3, dh (2 + 3) / 2 = 5/2 = 2,5.

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Hat ein Datensatz immer einen Modus?

Datensatz muss nicht immer einen Modus haben. Modus ist ein Element, das in einer Verteilung öfter vorkommt. Hier die Verteilung, ich meine individuelle Beobachtung. Wenn in einer Einzelbeobachtung jedes Element nur einmal vorkommt, wird der Modus nicht angezeigt. Bei einer diskreten Verteilung und einer kontinuierlichen Verteilung gibt es immer einen Modus.

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In welcher Beziehung steht der Interquartilbereich zu Perzentilen?

Es ist der Bereich zwischen dem 25. und 75. Perzentil. Wenn Sie mit Quartilen arbeiten, müssen Sie Ihre Fälle nach Wert sortieren und dann in vier gleich große Gruppen einteilen. Der Interquartilbereich (abgekürzt als Q3-Q1) ist die Differenz zwischen dem ersten und dem dritten Quartil. Hierbei handelt es sich um die Grenzwerte zwischen dem ersten Viertel und dem zweiten Viertel sowie zwischen dem dritten und vierten Viertel. In diesem Bereich finden Sie 50% Ihrer Werte (das zweite und dritte Quartal Ihrer Daten).

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Frage Nr. 70d19

4/5 Der Beutel enthält also: 4 + 3 + 8 = 15 Früchte Die Wahrscheinlichkeit, eine Grapefruit zufällig zu wählen, ist: 3/15 = 1/5 Daher ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Grapefruit nicht gewählt wird,: 1- (1 / 5) = 4/5

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Wie finden Sie den Mittelwert von 7420 $, 3210 $, 6720 $, 5780 $, 1850 $, 4350 $?

Die Formel für den Mittelwert lautet (sumx) / n. Wir können den Mittelwert dieser Zahlen mithilfe der Mittelwertformel ermitteln. (sumx) / n sum ist ein Symbol und bedeutet 'Summe'. In diesem Fall müssen Sie die Summe von x verwenden, die sich auf die Werte bezieht, deren Mittelwert Sie ermitteln. n steht für die Anzahl der Begriffe im Satz. In diesem Problem gibt es 6 Zahlen. (7420 + 3210 + 6720 + 5780 + 1850 + 4350) /6 ~ 4888.3 Daher liegt der Mittelwert bei ungefähr 4888,3.

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Wie erstellen Sie ein Histogramm aus einer Häufigkeitstabelle?

Wir verwenden eine Reihe von tatsächlichen Daten, die die Noten darstellen, die von den Studenten erhalten wurden, die an der letzten Ausgabe des Bucharest English Language Contest teilgenommen haben. Wir arbeiten uns von den Rohdaten zum Histogramm und gehen dabei die Häufigkeitstabelle durch. Wir hatten 313 Studenten an dem Wettbewerb teilgenommen. Sie erhielten Noten von 65 bis 100 auf einer Skala von 0 bis 100. Ich werde die Daten in ein Google-Blattdokument einfügen. Schritt 1: Holen Sie sich die Rohdaten in Tabellenform (siehe Blatt 1 - "Rohdaten" - hier im Google-Blatt). Schritt 2: Holen Sie sich die bestellten Daten in Tabellenform (siehe Blatt 2 - "Bestelldaten ~ - hier im Google-Datenblatt). Schritt 3: Beachten Sie, dass die Markenwerte zwischen 65 und 100 liegen. Dies gibt einen Bereich von 36 an. Um diesen Bereich in gleiche Intervalle zu unterteilen, können Sie 6 Intervalle mit einem Intervallschritt von 6 wie folgt erhalten: Intervall 1: von 65 bis 70 Intervall 2: von 71 bis 76 Intervall 3: von 77 bis 82 Intervall 4: von 83 bis 88 Intervall 5: von 89 bis 94 Intervall 6: von 95 bis 100 Schritt 4: Rufen Sie die Häufigkeitstabelle für die in Schritt 3 definierten Intervalle ab (siehe Blatt 3 "Häufigkeitstabelle" - hier im Google-Datenblatt). Häufigkeit 1 ( Anzahl der Schüler, die Noten 65-70 erhalten): 3 Häufigkeit 2 (Anzahl der Schüler, die Noten 71-76 erhalten): 5 Häufigkeit 3 (Anzahl der Schüler, die Noten 77-82 erhalten): 24 Häufigkeit 4 (Anzahl der Schüler, die Noten 83-88 erhalten ): 72 Frequenz 5 (keine Schüler erhalten Noten 89-94): 114 Frequenz 6 (keine Schüler erhalten Noten 95-100): 98 Schritt 5: Ermitteln Sie anhand der in Schritt 4 erstellten Häufigkeitstabelle den Histogr bin mit einem Säulendiagramm-Typ. Marken werden auf der X-Achse und Frequenzen auf der Y-Achse dargestellt:

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Erläutern Sie, warum eine grafische Anzeige möglicherweise verzerrt ist. Wie stellen Sie sicher, dass Daten nicht verzerrt werden?

Eine grafische Anzeige, die Daten darstellt, kann durch Datenpunkte verzerrt werden, die ihre Richtung ändern. Diese Punkte müssen beseitigt werden, um die Schräglage zu verhindern. Datenpunkte, die von den normalen Daten (oberhalb oder unterhalb des normalisierten Diagramms) weit entfernt sind, werden als Ausreißer bezeichnet. Dies sind Punkte, die nicht mit den übrigen erfassten Daten übereinstimmen und möglicherweise auf Fehler bei der Erfassung oder Berichterstellung zurückzuführen sind. Aufgrund des negativen Einflusses von Ausreißern auf die Darstellung der Daten gibt es Befürworter der Verwendung des Medians anstelle des Mittelwerts für die grafische Darstellung. Dies wäre eine Methode, um den Effekt von Ausreißern beim Versetzen der Daten zu beseitigen. Eine andere Methode, um sicherzustellen, dass Daten nicht verzerrt werden, besteht darin, den Ausreißer zu beseitigen. Ein offensichtlicher Ausreißer kann einfach aus den Daten entfernt werden. Durch das Entfernen wird die Darstellung nicht so beeinflusst, wie dies der Fall wäre, wenn er vorhanden wäre. Die bevorzugte Methode besteht darin, die Daten erneut auszuwerten, auf Fehler zu prüfen oder die Datenerfassung zu wiederholen. Dies führt oft zu einer klareren Anzeige der korrekten Datenpunkte und ihrer Darstellung.

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Wie finden Sie den Durchschnitt von 32, 53,3, 77,1, 100, 24, 48, 36, 40?

51,3 Durchschnitt = (32 + 53,3 + 77,1 + 100 + 24 + 48 + 36 + 40) / 8 = 410,4 / 8 = 51,3

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Wenn wir daran interessiert sind, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein erster Erfolg in der 6. Studie auftritt, was wissen wir über die Ergebnisse der ersten 5 Studien?

Die ersten 5 Versuche dürfen keine Erfolge sein. Um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen, bei dem die Wahrscheinlichkeit p beim sechsten Versuch zuerst auftritt, muss angenommen werden, dass das Ereignis fünfmal fehlschlägt und dann erfolgreich ist. Da jeder Versuch in einer geometrischen Verteilung unabhängige, identisch verteilte binäre Ereignisse ist, können wir einfach jeden der 5 Nichterfolge und den 1 Erfolg multiplizieren. Da die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis mit der Wahrscheinlichkeit p nicht erfolgreich ist, (1 - p) erfolgreich ist, ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Ereignis das erste Mal in der sechsten Studie auftritt, gleich: (1-p) ^ 5 * p Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit von Das Ereignis, das in der n ^ "ten" Studie auftritt, ist: (1-p) ^ (n-1) * p

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Emily spielt ein Brettspiel, bei dem ein Spinner in gleiche Abschnitte mit den Nummern 1 bis 18 unterteilt ist. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Spinner auf einer geraden Zahl oder einem Vielfachen von 3 landet?

2/3 Wir möchten die Wahrscheinlichkeit einer Landung auf einer geraden Zahl oder einem Vielfachen von 3 ermitteln. Daher sollten wir die Additionsregel für die Vereinigung zweier Ereignisse verwenden: P (A oder B) = P (A) + P (B ) - P (A und B) Nehmen wir an A = die Wahrscheinlichkeit, auf einer geraden Zahl zu landen, und B = die Wahrscheinlichkeit, auf einem Vielfachen von 3 zu landen. Was ist P (A) (die Wahrscheinlichkeit, auf einer geraden Zahl zu landen? 2 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 und 18 sind alle gerade, also ist P (A) 9/18. Was ist P (B) (die Wahrscheinlichkeit, auf einem Vielfachen von 3 zu landen? 6, 9, 12, 15 und 18 sind Vielfache von 3, also ist P (B) 6/18. Was ist P (A und B) (die Wahrscheinlichkeit, auf einer geraden Zahl zu landen, die auch ein Vielfaches von 3 ist)? 6, 12 und 18 sind alle geraden AND-Vielfachen von 3. P (A und B) ist also 3/18. Nun können wir unsere Werte in die Gleichung einfügen! P (A oder B) = P (A) + P ( B) - P (A und B) P (A oder B) = 9/18 + 6/18 - 3/18 P (A oder B) = 12/18 P (A oder B) = 2/3

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Wie beurteilen Sie P (10,2)?

P (10,2) = Farbe (grün) (90) P (a, b) (oft geschrieben aPb oder P_b ^ (a) kann durch die Formelfarbe (weiß) ("XXX") (a!) / Bewertet werden.) ((ab)!) In diesem Fall Farbe (weiß) ("XXX") P (10,2) = (10!) / (8!) = (10xx9cancel (xx8xx7xx ... xx1)) / (Abbruch (8xx7xx) ... xx1)) = 90 Anders ausgedrückt: Es gibt 10 Auswahlmöglichkeiten für das erste Element, wodurch 9 Auswahlmöglichkeiten für das zweite Element übrig bleiben, was bedeutet, dass 10xx9 = 90 Möglichkeiten zur Auswahl stehen.

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Wie kann ich auf dem TI-84 Standardnormalwahrscheinlichkeiten berechnen?

Sie verwenden das DISTR-Menü. (benutzen Sie die 2., um dorthin zu gelangen) Drücken Sie die Eingabetaste bei "normalcdf". Sie erhalten dann "normalcdf" (in Ihrem Bildschirm. Sie müssen die folgenden Werte eingeben, geteilt durch ein (Komma) niedriger Wert, hoher Wert, Mittelwert, Standardabweichung, und schließen Sie mit einer schließenden Klammer, dann erhalten Sie die Wahrscheinlichkeit (als Bruch), dass Ihr Wert zwischen niedrig und hoch liegt.

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Wie finden Sie die Standardabweichung für die Zahlen 4, 4, 5, 5, 6, 6?

Standardabweichung ~~ 0.816 Es gibt 4 Schritte, um die Standardabweichung zu ermitteln: 1. Ermitteln Sie den Mittelwert der angegebenen Zahlenmenge. 2. Dann für jede Zahl: Ziehen Sie den Mittelwert ab und quadrieren Sie das Ergebnis. 3. Ermitteln Sie dann den Mittelwert dieser Zahlen Unterschiede im Quadrat. 4. Nimm die Quadratwurzel davon und wir sind fertig! Schritt 1: Um den Mittelwert für eine bestimmte Anzahl von Zahlen zu ermitteln, addieren Sie alle Zahlen zusammen und dividieren diese Summe durch die Anzahl der Zahlen. Wenn Sie beispielsweise die Zahlen (4, 4, 5, 5, 6, 6) haben, addieren Sie diese zunächst zusammen (4 + 4 + 5 + 5 + 6 + 6 = 30) und teilen dann die Antwort durch wie viele zahlen gab es (30/6 = 5). Schritt 2: Jetzt subtrahieren wir den Mittelwert (5) von jeder Zahl und quadrieren das Ergebnis, das wie folgt aussieht: ((4-5) ^ 2 = 1), ((4-5) ^ 2 = 1), (( 5-5) ^ 2 = 0), ((5-5) ^ 2 = 0), ((6-5) ^ 2 = 1) und ((6-5) ^ 2 = 1). Schritt 3: Jetzt fügen wir alle neuen Antworten zusammen (1 + 1 + 0 + 0 + 1 + 1 = 4) und teilen sie dann durch die Anzahl der neuen Antworten, die 4/6 = 2/3 waren. Schritt 4: Für den letzten Schritt nehmen wir die Quadratwurzel der Antwort aus Schritt 3, die sqrt (2/3) entspricht. ~ 0.816 # Damit wird 0,816 zur Standardabweichung, ich hoffe, das hat geholfen!

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Wie kann eine T-Statistik verwendet werden, um ein Vorhersageintervall zu erstellen?

mu = barx + -t. SE Das Folgende bestimmt das Vorhersageintervall mu = barx + -t. SE Wobei - mu = Population Mean barx = Stichprobenmittelwert t = Kritischer Wert SE = Standardfehler

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Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass Shironda eine 5 auf den Zahlenwürfel wirft und dann eine 5 aus dem Deck auswählt?

1/78 Die Wahrscheinlichkeit, dass eine 5 auf einem Standard-Würfel mit sechs Seiten rudert, ist 1/6, da auf dem Würfel 1 Zahl mit der Zahl 5 von insgesamt 6 Möglichkeiten liegt. Auf einem Deck von 52 Karten gibt es vier 5er (für jede Farbe). Die Wahrscheinlichkeit ist also 4/52 = 1/13. Diese Ereignisse sind unabhängig. Um deren P (A und B) zu berechnen, multiplizieren wir ihre Wahrscheinlichkeiten. 1/6 * 1/13 = 1/78.

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Kann ein Z-Score negativ sein?

Ja, ein Z-Score mit einem negativen Wert zeigt an, dass er unter dem Mittelwert liegt. Z-Scores können negativ sein, Bereiche oder Wahrscheinlichkeiten jedoch nicht.

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Wie finden Sie den Z-Score, für den 80% der Vertriebsfläche zwischen -z und z liegt?

Zuerst müssen wir Alpha finden, dessen Fläche wir nicht möchten. Das wäre Alpha = 1 - 80% = 1 - 0,8 = 0,2. Wir wissen auch, dass unsere Standard-Normalverteilung symmetrisch ist. Daher möchten wir den Bereich unterteilen, den wir nicht auf beiden Seiten unseres Bereichs anzeigen möchten. Daher lösen wir für: alpha / 2 = 0,2 / 2 = 0,1 jetzt wird es leicht zu lösen für -z mit unserer Tabelle. Was wir bekommen: -z = -1.285 und dann z = 1.285 Dies ist einfacher, wenn Sie es herausziehen:

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Wie finden Sie den Mittelwert der Menge der Ganzzahlen -21, 17, 15, -25, 19?

Mittelwert = 1 Der Mittelwert wird üblicherweise als Durchschnitt bezeichnet. Wir summieren die Werte und dividieren durch die Anzahl der Werte: (-21 + 17 + 15-25 + 19) / 5 = 5/5 = 1

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Wenn ein Histogramm unimodal und symmetrisch ist, an welche bekannte Kurve wird sich das Histogramm annähern?

Diese Frage weist wahrscheinlich auf eine normale Kurve hin. Die Antwort enthält jedoch noch viel mehr, und dies ist nicht immer der Fall. Während die Normalkurve die häufigste unimodale, symmetrische Verteilung ist, gibt es viele andere Verteilungen, die unimodal und symmetrisch sind. Beginnen wir mit dem Nachdenken darüber, wie diese Verteilungen aussehen werden. Zunächst muss der Modus im Zentrum der Verteilung stehen. Da die Verteilung symmetrisch ist, gibt es mindestens zwei Modi (einen auf jeder Seite des Zentrums), wenn es einen Modus gab, der sich nicht in der Mitte befand. Zweitens wissen wir, dass alle Verteilungen eine Gesamtfläche unter der Kurve von 1 haben. Dies bedeutet, dass die Fläche unter der Kurve jeder Seite gleich 0,5 ist. Was uns damit übrig bleibt, ist eine Verteilung, bei der auf der linken Seite keine Abnahme stattfindet, die Mitte erreicht und dann auf der anderen Seite genau dieselbe Umkehrung ausführt, solange die Fläche der Kurve auf jeder Seite 0,5 beträgt. Die Normalkurve passt sicherlich zu dieser Beschreibung, aber auch viele andere genannte Distributionen wie die T-Distribution und viele andere Distributionen, die Sie selbst erstellen können. Ein Beispiel dafür ist das, was ich Dreiecksverteilung nennen werde. Beachten Sie, dass die unten stehende Verteilung alle Kriterien der Frage erfüllt, sich jedoch stark von einer normalen Kurve unterscheidet:

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In Anbetracht der Menge: # {12,11,4,16, x, -19} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge 0?

3x = -24 Summe = 12 + 11 + 4 + 16-19 = 24 x = [Mittel xx Anzahl der Elemente einschließlich x] - Summe x = [0 xx 6] -24 = 0-24 = -24 #

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Wie kann die Standardabweichung in der Investitionsanalyse verwendet werden?

Da Investitionen oder besser gesagt die genannten Investmentaktien, die Sie möglicherweise investieren möchten, von Natur aus volatil sind, benötigen Sie eine Messgröße, die Unstimmigkeiten behandelt (oder wenn Sie Variationen mögen). Die Standardabweichung ist ein starkes Maß für Abweichungen vom erwarteten Wert. Daher verwenden wir Standardvariationen und Mathematik, um das Risiko besser zu verstehen.

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Frage Nr. Ed330

Siehe unten. (1/10) * (1/19) = (1/190) Der erste Schritt besteht darin, die Probengröße zu ermitteln, d. H. Wie viele Murmeln insgesamt im Beutel vorhanden sind. 4 + 6 + 2 + 8 = 20 Murmeln insgesamt Der zweite Schritt besteht darin, die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, einen grünen Marmor zu zeichnen. (2 "grüne Murmeln") / (20 "Murmeln insgesamt") = 1/10 "Wahrscheinlichkeit, einen grünen Marmor zu zeichnen" Der dritte Schritt besteht darin, die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, einen zweiten grünen Marmor zu zeichnen. Denken Sie daran, dass sich sowohl die Probengröße als auch die Anzahl der grünen Murmeln geändert haben, da Sie bereits einen grünen Marmor aus dem Beutel genommen haben. (1 "grüner Marmor") / (19 "Murmeln insgesamt") = 1/19 "Wahrscheinlichkeit, beim zweiten Ziehen einen grünen Marmor zu zeichnen" Nun nehmen Sie die beiden Wahrscheinlichkeiten und multiplizieren sie, um die Antwort zu erhalten: (1/10) * (1/19) = 1/190 "Wahrscheinlichkeit, zwei grüne Murmeln hintereinander zu ziehen" Das ist Ihre Antwort, ich hoffe, ich habe geholfen!

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Können Sie den Bereich für kategoriale Daten finden?

Nein Bei quantitativen Daten wird der Bereich verwendet, um die Werte anzuzeigen, auf denen die Daten vorhanden sind. Zum Beispiel liegt der Altersunterschied aller Menschen in den Vereinigten Staaten bei etwa 113,9. Bei kategorialen Daten ist die Reichweite jedoch nicht sinnvoll. Um dies zu visualisieren, stellen Sie sich einen Münzwurf vor. Der Bereich wäre theoretisch Kopfschwänze (nicht zu verwechseln mit der Anzahl der Köpfe - der Anzahl der Schwänze). Heads-Tails ist keine Zahl und kann nicht als Bereich verwendet werden. Der Bereich ist definiert als die numerische Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert in einem Satz. Heads und Tails sind die einzigen Werte in der Menge. Da es sich jedoch nicht um Zahlen handelt, gibt es keinen Bereich.

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In Anbetracht der Menge: # {2,1, -3, x, 1,2, -4} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge 3?

x = 22 Farbe (weiß) (xx) Balken a = 1 / nsum_ (i = 1) ^ n a_i (Mittelwert einer Menge von n Datenpunkten) Farbe (weiß) (xx) 3 = 1 / 7sum_ (i = 1) ^ 7 a_i => (x-4-3 + 1 + 1 + 2 + 2) / 7 = 3 Multiplizieren Sie beide Seiten mit Farbe (Rot). 7 Farbe (Weiß) (xx) Farbe (Rot) (7xx) ( x-4-3 + 1 + 1 + 2 + 2) / 7 = Farbe (rot) (7xx) 3 => x + 31 = 21 Fügen Sie Farbe (rot) (+ 1) zu beiden Seiten hinzu. Farbe (weiß) (xx ) x-1Farbe (rot) (+ 1) = 21Farbe (rot) (+ 1) => x = 22

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Verwenden Sie die empirische Regel, um die ungefähre Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass ein z-Wert auf der Standardnormalkurve zwischen 0 und 1 liegt.

Sie müssen eine Tabelle der Normalverteilungskurve verwenden. Es gibt verschiedene Arten von Tabellen (kumulativ, fi-Funktion, stc ..), Ihre Antwort lautet jedoch: P (0 <z <1) = 0,34 Mit der empirischen Regel können Sie die Wahrscheinlichkeit ohne Verwendung einer Tabelle schnell einschätzen. Merken Sie sich diese drei Zahlen nur: 0,34 = 34% ist weniger als eine Standardabweichung Sigma höher als der Mittelwert. Mu 0,135 = 13,5 ist zwischen Sigma und 2sigma höher als mu 0,025 = 2,5% ist mehr als 2sigma höher als mu. Die gleichen Werte gelten für unten mu, da die Normalkurve symmetrisch ist. (Sie haben also 68% Ihrer Werte zwischen mu-sigma und mu + sigma oder zwischen z = -1 und z = + 1.) Denken Sie daran, dass jedes Sigma auf der z-Skala in 1 übersetzt wird

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Frage Nr. Aa041

Dies ist eine Zählübung. P (10) = 1/12 Da die Würfel (Zahlenwürfel) jeweils sechs Seiten haben, gibt es 6 * 6 = 36 mögliche Ergebnisse für das Würfeln von zwei Würfeln. Welches davon addiert zu 10? 6 + 4 = 10 5 + 5 = 10 4 + 6 = 10 Das Ergebnis 6 + 4 bedeutet, dass der ERSTE Würfel 6 und der ZWEITE Würfel 4 zeigte. Das Ergebnis 4 + 6 ist genau das Gegenteil. Daher sind dies zwei getrennte Ergebnisse. Es gibt 3 von 36 Ergebnissen, die 10 addieren. Daher ist die Wahrscheinlichkeit 3/36, was sich auf 1/12 verringert.

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Wie finden Sie fünf Zahlen mit einem Mittelwert von 14 und einem Median von 15?

Wenn der Median 15 sein muss, dann muss die dritte Zahl (in der Reihenfolge der Größe) 15 sein. Nun müssen Sie zwei Zahlen finden, die kleiner als (oder gleich) 15 sind, und zwei, die größer als (oder gleich) sind. 15, so dass ihr Mittelwert 14 ist. Dies bedeutet, dass die Summe der fünf Zahlen 5 * 14 = 70 sein muss. Wir haben bereits die 15, so dass Sie eine beliebige Kombination von vier zusätzlichen Zahlen verwenden können, die sich auf 70-15 = 55 summieren. solange zwei von ihnen <= 15 sind und die anderen zwei>> 15 sind.

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Wie finde ich den Längenbereich in dieser Frage?

Der Bereich wäre 15 + -4,025, dh (10,975, 19,025). 75% der Zeit beträgt 0,75 / 2 = 0,375. Wenn Sie sich die Standardtabelle unten ansehen, entspricht dies dem Z - Wert von 1,15 (der genaue Bereich unter der Kurve in die Tabelle ist 0.3749). Daher ist Z = (X - "Mittelwert") / (SD) = (X - 15) / (3,5) Auflösen für X X = "Mittelwert" + - 4,025 = 15 + - 4,025.

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Wie kann das eingestellte r-Quadrat negativ sein?

Von Mary Jannausch · University of Michigan auf researchgate.net R ^ 2 wird der Koeffizient der Mehrfachbestimmung als (SS_ (REG)) / (SS_ (TOTAL)) oder entsprechend 1 - (SSE) / (SSTO) definiert. . R ^ 2 misst die proportionale Verringerung der Variation von Y, die mit der Menge von X-Prädiktoren verbunden ist. R ^ 2 wird aufgeblasen, wenn weitere X-Variablen hinzugefügt werden. Das angepasste R ^ 2 wurde daher als R_ (adj) ^ 2 = 1 - {[(n-1) / (n-p)] [(SSE) / (SSTO)]}} abgeleitet. [If] (...), n = 60, p = 10. also ist (n-1) / (n-p) = 59/50 = 1,18 und Sie haben R_ (adj) ^ 2 = 1 - (1,18) (SSE) / (SSTO). Wenn das Verhältnis (SSE) / (SSTO) nahe genug bei 1 liegt, können Sie sehen, wie R_ (adj) ^ 2. kann negativ sein. [In diesem Fall kann es als Null interpretiert werden.] [Wenn negativ] (...); Sie haben zu viele Prädiktoren, die zu wenig Informationen verfolgen (a la kleines n). Nur weil man ein Modell mit n = 60 und 10 Prädiktoren ausführen kann, heißt das nicht, dass man dies tun sollte.

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Wie ergänzen sich die Maße der zentralen Tendenz und der Streuung?

Siehe unten. Maße der zentralen Tendenz sind Mittelwert, Modus und Median. Selbst wir haben drei Arten von Mitteln, wie arithmisches Mittel, geometrisches Mittel und harmonisches Mittel. Sie geben uns den zentralen Wert an, um den die Daten verteilt werden. Betrachten Sie zum Beispiel den Datensatz 6, 8, 2, 4, 12, 5, 8, 10, 3, 4. In dieser Summe von Zahlen ist 62 und da sie zehn sind, ist der Mittelwert 62/10 = 6,2 Die kleinste Zahl ist 2 und die größte Zahl ist 12. Selbst wenn wir Zahlen als 5,6,7,5,8 gesetzt hätten und die Summe der Zahlen 31 und sie fünf sind, ist der Mittelwert immer noch 31/5 = 6,2. 5, 6, 7, 5, 8 sind jedoch viel weiter verbreitet, und daher ist die Natur der Daten nicht einfach nur aus dem Mittelwert ersichtlich.In ähnlicher Weise können wir zwei Datensätze mit demselben Median oder Modus haben, aber ihre Streuung kann unterschiedlich sein, da der Modus nur der häufigere Datenpunkt ist und der Median der Wert des zentralen Datenpunkts ist, wenn die Sammlung in zunehmender oder kleinerer Reihenfolge angeordnet ist Auftrag. Die Ausbreitungsmaße verdeutlichen die Art der Ausbreitung. In gewisser Weise geben die mittlere Abweichung oder die Standardabweichung mehr Informationen über die Art der Verbreitung der Daten. Beispielsweise haben der Datensatz 30, 40, 50, 60, 70 und der Datensatz 10, 30, 50, 70, 90 den gleichen Mittelwert, Modus und Median, aber während die mittlere Abweichung des ersten Datensatzes 12 beträgt, ist diejenige des zweiten Datensatzes 24 zeigt an, dass der zweite Datensatz zu weit verbreitet ist. Wie sieht es mit den zwei Datensätzen 30,40,50,60,70 und 130,140,150,160,170 aus? Ihre mittlere Abweichung ist gleich, d. H. 12, aber sie unterscheiden sich nicht stark, da der Mittelwert des ersten Datensatzes 50 beträgt, während der des zweiten Datensatzes 150 beträgt. Es ist offensichtlich, dass die Werte der zentralen Tendenz und die Streuungswerte sowohl wichtig als auch komplementär sind.

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In Anbetracht der Menge: # {1, -11, -4,5, x, -16} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge -2?

13 bar x = (Sigma x) / n - 2 = (1+ -11 + -4 + 5 + x + -16) / 6 = - 12 = -25 + x: x = 25-12 x = 13

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