Statistiken


Statistiken

Wie finden Sie den Mittelwert von Datensatz 10, 0, 2 und 8?

5 Nehmen Sie alle Werte und addieren Sie sie: 10 + 0 + 2 + 8 = 20 Teilen Sie nun die Anzahl der Daten, die vorhanden sind. In diesem Fall gibt es 4 Zahlen: 20/4 = 5

Weiterlesen
Statistiken

In Anbetracht der Menge: # {-3,2, -5,1, x, 7} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge 3?

x = 16 Der Mittelwert oder Durchschnitt ist definitionsgemäß: barx = 1 / nsum_ (I = 1) ^ nx_i. Durch Einsetzen der angegebenen Werte in diese Formel erhalten wir 3 = 1/6 (-3 + 2-5 + 1 + x + 7), also x = 16.

Weiterlesen
Statistiken

In Anbetracht der Menge: # {5, x, 11, -3, -12,19,10} #, für welches x wäre der Mittelwert der Menge 0?

x = -30 sumx_i / n = 0 (5 + x + 11-3-12 + 19 + 10) / 7 = 0 lösen für x (30 + x) / 7 = 0 x = -30

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie den Median von 33 35 31 30 17 4 18 1 11 19 39 6 14 20?

18.5 Der Median ist der mittlere Wert. Um es zu finden, müssen wir zuerst die Zahlen in der folgenden Reihenfolge schreiben: 1,4,6,11,14,17,18,19,20,30,31,33, 35,39 Wir haben 14 Werte, was bedeutet, dass es 2 mittlere Werte gibt Werte - Einer vom kleinsten nach oben und der andere vom größten nach unten (14 Werte und so 7 nach oben und 7 nach unten): 18, 19 Wir nehmen den einfachen Mittelwert dieser beiden Werte: (18 + 19) /2=18.5 und ende bis zum Median.

Weiterlesen
Statistiken

Was sagen Ihnen die Standardabweichung und der Bereich zu einem Datensatz im Gegensatz zu dem, was der Mittelwert Ihnen sagt?

SD: gibt Ihnen einen numerischen Wert für die Variation der Daten. Range: gibt Ihnen die maximalen und minimalen Werte aller Daten. Mittelwert: ein Zwischenwert, der den Durchschnittswert der Daten darstellt. Repräsentiert nicht die Wahrheit in assimetrischen Verteilungen und wird durch Ausreißer beeinflusst

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie den Median von 6 Zahlen?

Siehe die Erklärung. Lassen Sie die 6 Nr. sei x_1, x_2, x_3, x_4, x_5 und x_6. Ordnen Sie sie in aufsteigender Reihenfolge an, zum Beispiel x_1 le x_2 le x_3 le x_4 le x_5 le x_6. Dann ist der "Median" M = (x_3 + x_4) / 2.

Weiterlesen
Statistiken

Wie hängt das Gesetz großer Zahlen von der Wahrscheinlichkeit ab?

Es gibt zwei große Gesetze (waek und strong), und sie sind Wahrscheinlichkeitsgesetze.

Weiterlesen
Statistiken

Frage Nr. D4389

5/6 35 der 42 Studenten waren am Montag anwesend (in der Grafik). Daher ist der Anteil der am Montag anwesenden Studenten 35/42. Wir können dies weiter vereinfachen: 35/42 -: 7/7 = 5/6 5/6 der Klasse war am Montag anwesend.

Weiterlesen
Statistiken

Frage # 3cd19

210 Möglichkeiten Sie beginnen mit dem Platzieren von Alice, es gibt drei Möglichkeiten. Dann gibt es zwei Möglichkeiten, Jack zu platzieren. Wir haben also 6 Möglichkeiten, Alice und Jack zu platzieren. Im Auto mit Alice gibt es ¹ C = (10!) / (7! * 3!) = (10 * 9 * 8) / (1 * 2 * 3) = 120 Wege für das erste Auto. Für das zweite Auto können Sie Jack haben oder nicht. Wenn Jack sich im zweiten Wagen befindet, gibt es C = (7!) / (4! * 3!) = (7 * 6 * 5) / (1 * 2 * 3) = 35 Wege für den zweiten Wagen. Für das dritte Auto gibt es 1 Weg. Wenn Jack nicht im dritten Wagen ist, haben wir C = (7!) / (3! * 4!) = 35 Wege für den zweiten Wagen und 1 Weg für den dritten Wagen. Alles zusammen setzen = 6 * (35) = 210 Wege

Weiterlesen
Statistiken

Wie finde ich den Durchschnitt von 36.995 $, 32.507 $ und 37.286 $?

35596 $ wäre der Durchschnittsbetrag. Im Grunde ist das Finden des Durchschnitts das Gleiche wie das Finden des Mittelwerts. Um den Mittelwert zu finden, würden Sie jede Zahl addieren und dann durch die Anzahl der Zahlen, die Sie gerade summiert haben, dividieren. In diesem Fall wäre dies 3. (36.995 + 32.507 + 37.286) / 3 = 35596

Weiterlesen
Statistiken

Konstruieren Sie ein Frequenzpolygon mit sechs Klassen und einer Klassenbreite von 3?

Bitte überprüfen Sie meine Arbeit (geprüft; siehe oberste Antwort), da die Klassenbreite die Werte für die obere und untere Klassengrenze enthält: 33-35 36-38 39-41 42-44 45-47 48-50 Ich weiß nicht, wie man konstruiert ein Polygon auf dieser Seite ...

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie den Median der Datenmenge? 1, 2, 7, 9, 15, 26, 27?

9 Die Nummern sind bereits für Sie organisiert. Finde die Nummer in der Mitte. Es gibt 7 Zahlen, was bedeutet, dass die vierte Zahl der Median ist.

Weiterlesen
Statistiken

Für eine Menge # {-3,2, -1, x} #, für welches x wäre der Mittelwert der Gruppe -5?

x = -18 mean = (Sigmax_i) / n oder "die Summe aller Elemente geteilt durch die Anzahl der Elemente" (da wir hier von einer Menge sprechen.) Wir wissen bereits, dass der Mittelwert -5 ist sind 4 Elemente: -3, 2, -1 und x. Wenn wir also alle unsere Elemente zusammenfassen und durch die Anzahl teilen, sollte es einen Mittelwert von -5 geben. Wir werden also mit einer Gleichung enden, die wir für x lösen können. -5 = (- 3 + 2-1 + x) / 4 so x-2 = -20 x = -18

Weiterlesen
Statistiken

Angenommen, die IQ-Werte sind normal verteilt, mit einem Mittelwert von # mu # von 100 und der Standardabweichung # sigma # von 15. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Person einen IQ-Wert zwischen 105 und 110 hat?

Diese Frage wurde bereits beantwortet. Siehe die eingefügte Antwort unten: 89.9 Da die Daten als normalverteilt definiert sind, benötigen wir nur die Parameter, nämlich μ und σ. Sobald wir diese haben, müssen wir den Wert bestimmen, der dem z-Wert zugeordnet ist, bei dem die kumulative Dichtefunktion gleich 0,25 ist, was bedeutet, dass 25% der Werte unter diesem Wert liegen. Sie können mit der Z-Score-Formel lösen, dh z = X μσ. Mit einem Computerprogramm oder einer Tabelle können wir feststellen, dass CDF 1 (.25) = -. 674. Auflösen nach X in der Gleichung .674 = X 10015, X = 89,9.

Weiterlesen
Statistiken

Wie unterscheidet sich die Standardabweichung vom Standardfehler?

Die Standardabweichung einer Probe ist ein Standardfehler

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie bei einer Normalverteilung mit u = 20 und der Standardabweichung = 2,5 den Wert von x, der (a) 25% der Verteilungsfläche links und (b) 45% der Verteilungsfläche rechts hat ?

Zuerst müssen wir uns die Z-Score-Formel anschauen, nämlich z = (barx - mu) / sigma. Jetzt können wir hinzufügen, was wir bisher in unsere Formel aufgenommen haben. z = (barx - 20) / (2,5) jetzt in Frage a sagt es uns, dass Phi (z) = 0,25 (beachten Sie, dass sie 25% nach links sagten). Phi ist das Symbol, das Sie über die CDF der Normalverteilung Um z zu lösen, können wir einfach die Z-Score-Tabelle verwenden, die wir erhalten werden. (Die Tabelle gibt uns die Fläche oder die Wahrscheinlichkeit nach links.) Also werden ~ 0,675 dann in unsere Formel eingetragen. -0.675 = (barx - 20) /2.5 dann lösen wir barx barx = 18.3125, um zur Frage b zu gelangen. Beachten Sie, dass in Abschnitt b hier 45% rechts vom Punkt angefordert werden, und unsere Tabellen geben uns die links vom Punkt. Da unsere Tabelle eine CDF verwendet, wissen wir, dass die Gesamtfläche unter der Kurve gleich 1 wird, was uns die Summe hinterlassen wird. 1 - Phi (z) = 0,45, also suchen wir tatsächlich nach Phi (z) = 0,55. Somit erhalten wir diese z ~~ 0,13, indem wir unsere Tabelle verwenden. Geben Sie den Wert in unsere Formel und wir bekommen. 0,13 = (barx-20) / 2,5, dann lösen wir nach barx barx = 20,325 auf

Weiterlesen
Statistiken

Für eine Menge # {3,6,2, -5, x, -12} #, für welche x wäre der Mittelwert der Gruppe -10?

x = -54 Der Mittelwert oder Durchschnitt einer Menge {X_i} von Datenpunkten ist definiert als barx = 1 / nsum_ (i = 1) ^ nx_i Wenn also der Mittelwert -10 ist, dann ist -10 = 1 / 6 (3 + 6 + 2-5 + x-12) daher -60 = -6 + x daher x = -54

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie den Bereich und den Interquartilbereich für 3, 7, 4, 6 und 5?

Der Bereich ist 4 und der Interquartilbereich (IQR) ist 3. Um den Bereich zu finden, ordnen Sie einfach die Zahlen von klein nach groß an und ziehen Sie die kleinste Zahl von der größten Zahl ab. 3,4,5,6,7 7-3 = 4 Daher ist der Bereich 4. Um die IQR zu finden, müssen die Zahlen in Quartilen organisiert werden, und das erste Quartil muss vom dritten abgezogen werden. In diesem Fall: 3 ist das Minimum (0%). 3.5 ist das erste Quartil (25%). 5 ist das zweite Quartil (50%). 6.5 ist das dritte Quartil (75%) und 7 ist das Maximum (100%). da 6,5 das dritte Quartil und 6,5 das erste Quartil ist, lautet der Ausdruck für die Ermittlung des IQR 6,5-3,5, was 3 entspricht.

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie einen Zahlensatz, der die folgenden Bedingungen erfüllt?

3, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 und 45. Das Set enthält 20 Zahlen. Da dies eine gerade Anzahl von Elementen ist, wird der Median als Ergebnis der Mittelwertbildung der beiden Werte in der Mitte des Satzes ermittelt. Um sicherzustellen, dass der Median 24 ist, können wir entweder beide Zahlen 24 sein oder zwei Zahlen mit einem Durchschnitt von 24 (wie 23 und 25) auswählen. Der Bereich ist die Differenz zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert. Um 42 zu sein, muss max - min = 42 sein. Der Mittelwert der 20 Zahlen sollte ungefähr 24 sein. Dies bedeutet, dass die Summe der 20 Zahlen ungefähr 20 * 24 = 480 sein sollte. Wenn wir 24 und 24 als innersten Zahlen, die für 480 Zahlen übrig bleiben: 480 - 24 - 24 = 432. Wir können die Min- und Max-Werte um ein Zentrum von 24 "ausräumen", indem wir die Werte 3 und 45 verwenden (wodurch jeweils die Hälfte des Bereichs oberhalb und unterhalb platziert wird). Das bedeutet 432 - 3 - 45 = 384 für 16 Zahlen. Wie sich herausstellt, ist 384 durch 16 vollständig teilbar, was 24 ergibt. Es wäre schön, wenn wir sagen könnten, dass alle 16 Zahlen 24 sind, aber uns wird gesagt, dass nicht mehr als 3 Zahlen gleich sind. Daher können wir die Zahlen einfach paarweise um 24: 23 und 25, 22 und 26, 21 und 27, 20 und 28, 19 und 29, 18 und 30, 17 und 31 und 16 und 32 ausgeben. Dies gibt uns : 3, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 und 45.

Weiterlesen
Statistiken

5473ca8c581e2a3f28523bd8

Sie müssen die Energie mit der Autokorrelation in Beziehung setzen: Energie: E = int_0 ^ A | f (t) | ^ 2 dt Autokorrelation ist die Faltung des Signals auf sich selbst. R (tau) = int_0 ^ A f (t) f (t-tau) dt Die Autokorrelation definiert also die Signalenergie bei Nullpunktverschiebung, dh: E = R (0) = int f (t) [f (t-tau)] _ (tau = 0) dt = int f ^ 2 (t) dt. Die Antwort lautet also: Ja. Realistisch gesehen, wenn Sie die Struktur f (t) kennen, können Sie die Autokorrelation berechnen, indem Sie sich mit sich selbst wickeln ... Hoffe, das hilft ... Mit freundlichen Grüßen

Weiterlesen
Statistiken

In einem Restaurant können Sie aus 2 Vorspeisen, 4 Hauptgerichten und 3 Desserts wählen. Wie viele verschiedene Mahlzeiten, bestehend aus einer Vorspeise, einem Hauptgang und einem Dessert, können erstellt werden?

24 Zuerst müssen Sie den Prozess der Auswahl und Anordnung verstehen. Angenommen, Sie haben 4 Nummern - 1, 2, 3, 4, und Sie müssen mit allen diesen Nummern mindestens einmal dreistellige Nummern bilden (beispielsweise ist 111 nicht zulässig). Wie würdest du das tun? Also müssen wir im ersten Schritt 3 Zahlen von diesem Stapel auswählen. Wir können entweder 1,2,3 oder 1,2,4 oder 2,3,4 und so weiter wählen. Aber woher wissen Sie die Auswahl definitiv? Hier kommt das Konzept der Kombinationen. Die grundlegende Formel für Kombinationen lautet: Wenn Sie n Dinge haben und r Dinge auswählen müssen, wird die Anzahl der Auswahlen durch "" ^ nC_r und "" ^ nC_r = (n!) / ((Nr)! (R) angegeben !)) wo n! bedeutet Produkt aller natürlichen Zahlen von n bis 1. (z. B. wenn n = 5, dann ist n! = 5xx4xx3xx2xx1 = 120. Hier ist n = 4 und r = 3, also "" nC_r = "" ^ 4C_3 = 4 (was 1 ist , 2,3 und 1,2,4 und 2,3,4 und 1,3,4) Nun müssen Sie diese Zahlen aufstellen: Für dieses Konzept kommen Permutationen ins Spiel, aber ich lasse das für ein anderes Mal Da es für die von Ihnen gestellte Frage nicht relevant ist, muss ich in Ihrer Frage nur 1 Vorspeise aus 2 Vorspeisen UND 1 Hauptgang aus 4 Hauptgerichten UND 1 Dessert aus 3 Desserts auswählen. Beachten Sie, wie ich UND groß geschrieben habe AND ist hier ein Schlüsselwort: Nun müssen wir eine individuelle Auswahl aus den drei Fällen erhalten und diese multiplizieren ODER ein Dessert, dann hätten wir die Auswahlen hinzugefügt.) Für 1. Selektionen = "" ^ 2C_1 = 2 Für 2. Selektionen = "" ^ 4C_1 = 4 Für 3. Selektionen = "" ^ 3C_1 = 3 Gesamtmöglichkeiten = "" ^ 2C_1 xx "^ 4C_1 xx" ^ 3C_1 = 2xx4xx3 = 24

Weiterlesen
Statistiken

Für eine Menge # {13, x, -1, 11} #, für welche x wäre der Mittelwert der Menge 3?

x = (- 11) Summe: 13 + x + (- 1) +11 = 23 + x Mittelwert: ("Summe") / ("Zählung") = (23 + x) / 4 Wenn Mittelwert = 3 Farbe (weiß) ("XXX") (23 + x) / 4 = 3 Farbe (weiß) ("XXX") 23 + x = 12 Farbe (weiß) ("XXX") x = -11

Weiterlesen
Statistiken

Es wurde festgestellt, dass die Höhen einer bestimmten Gruppe von erwachsenen Papageien normal verteilt waren. Die mittlere Höhe beträgt 36 cm bei einer Standardabweichung von 7 cm. In einer Gruppe von 1200 dieser Vögel wären wie viele mehr als 29 cm groß?

1010 Sei X die Höhe der Vögel. X ist normal verteilt, also schreiben wir es: X ~ N (36, 7 ^ 2). Die erwartete Anzahl von Vögeln, die mehr als 29 cm groß sind, wird 1200 multipliziert mit P (Vogel ist größer als 29 cm). P (X> 29) Standardisieren Sie zunächst die Norm, indem Sie sie als Z-Wert festlegen. = P (Z> frac {29-36} {7}) = P (Z> -1) Und in der Normalverteilung: P (Z> -z) = P (Z <z) So P (Z> - 1) = P (Z <1). Mit statischen Tabellen können Sie P (Z <1) = 0.8413 finden. Also die erwartete Nr. Vögel größer als 29 cm sind 0,8413 * 1200 = 1010 auf die nächste Nr. gerundet. Vögel

Weiterlesen
Statistiken

Der Mittelwert eines Datensatzes beträgt 4,11 und seine Standardabweichung beträgt 3,03. Was ist der Z-Score für einen Wert von 10,86?

z ~~ 2.23 Sei mu und Sigma der Mittelwert bzw. die Standardabweichung. Dann ist z-Wert von x, z = (x-mu) / Sigma "Hier", mu = 4,11, Sigma = 3,03:. z = (10,86–4,11) /3,03 = 6,75/3,03 ~ 2,23.

Weiterlesen
Statistiken

Für eine Menge # {12, x, 17} #, für welche x wäre der Mittelwert 14?

x = 13 Farbe (weiß) (xx) Balken a = 1 / nsum_ (i = 1) ^ n a_i (Mittelwert einer Menge von n Datenpunkten) Farbe (weiß) (xx) 14 = 1 / 3sum_ (i = 1) ^ 3 a_i => (12 + x + 17) / 3 = 14 Multipliziere beide Seiten mit 3 Farben (weiß) (xx) Farbe (rot) (3 *) (12 + x + 17) / 3 = Farbe ( rot) (3 *) 14 => x + 29 = 42 Fügen Sie -29 zu beiden Seiten hinzu. Farbe (weiß) (xx) x + 29 Farbe (rot) (- 29) = 42 Farbe (rot) (- 29) => x = 13

Weiterlesen
Statistiken

Was können Chi-Quadrat-Tests über kategoriale Daten aussagen?

Mit dem Chi-Quadrat-Test kann geschätzt werden, wie genau die Verteilung einer kategorialen Variablen mit einer erwarteten Verteilung übereinstimmt. Dies ist der sogenannte Anpassungsprüfungstest. Es kann auch verwendet werden, um zu schätzen, ob zwei kategoriale Variablen voneinander unabhängig sind. Dies ist der Unabhängigkeitstest. Das Schlüsselwort lautet test zwischen kategorialen Variablen. Wir verwenden den Chi-Quadrat-Test, um Muster zwischen kategorialen Variablen zu untersuchen, wie zum Beispiel Geschlechter, politische Kandidaten, Orte oder Präferenzen usw. Der Chi-2-Test testet auf "Passgenauigkeit". Dieser Test befasst sich mit der Verteilung einer kategorialen Variablen im Vergleich zu einer anderen. Die Null- und Alternativhypothesen werden wie folgt gesetzt: H_0: Die Bevölkerungsverteilung der Variablen ist die gleiche wie die vorgeschlagene Verteilung. H_A: Die Verteilungen sind unterschiedlich. Chi ^ 2 = (Observed-Expected) ^ 2 / (Expected) Observed = tatsächliche Anzahl Werte in jeder Kategorie Expected = die vorhergesagten (erwarteten) Zählungen in jeder Kategorie, wenn die Nullhypothese wahr ist Wie führen Sie einen Chi ^ 2-Test durch? Genauso wie bei den bekannteren Tests Z-Test oder T-Test. Folgen Sie den gleichen Schritten und vergleichen Sie einen berechneten Wert mit einem Wert in einer Verteilungstabelle, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass die Ergebnisse erzielt werden, wenn die Nullhypothese zutrifft, genau wie bei den Z- und T-Tests.

Weiterlesen
Statistiken

Acht Autos unterschiedlicher Farbe (rot, blau, schwarz, grau, weiß, grün, braun, gold) fahren hintereinander zu einem Campingplatz. Das rote Auto muss führen und das grüne Auto muss das letzte sein. Wie viele unterschiedliche Bestellungen gibt es?

720 Ignoriere das rote und grüne Auto, da es an erster Stelle und an letzter Stelle stehen muss. So bleiben sechs Autos übrig. Wenn Sie solche Listen machen, tun Sie: 6xx5xx4xx3xx2xx1 = 6! (6 Fakultät) = 720 Die Grundvoraussetzung ist, dass alle sechs direkt hinter dem roten Auto fahren könnten, aber sobald einer von ihnen da ist, stehen nur fünf Autos im nächsten Slot zur Verfügung und so weiter.

Weiterlesen
Statistiken

Wie berechnen Sie die Standardabweichung einer begrenzten Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion?

sqrt (int_a ^ bx ^ 2 * f (x) dx - (int_a ^ b xf (x) dx) ^ 2) Wird die Erwartung eingeschränkt oder nicht verwendet, nehmen Sie die folgende PDF-Datei f (x) an, a <x <b und dann die Erwartung für die Standardabweichung wird berechnet als sqrt (VAR (x)) = sqrt (E (x ^ 2) - E (x) ^ 2) = sqrt (int_a ^ bx ^ 2 * f (x) dx - (int_a ^ b xf (x) dx) ^ 2)

Weiterlesen
Statistiken

Kann die Standardabweichung größer sein als der Mittelwert?

In einer perfekten Normalverteilung kann es sein. In der idealen Normalverteilung sind theoretisch ALLE Werte möglich, von -oo bis + oo. Und dann ist jedes Standardabweichungs-Sigma möglich. In der realen Welt arbeiten wir mit Datensätzen, die von einer Normalverteilung oft gut beschrieben werden können. Angenommen, Sie haben eine Abfüllmaschine für Kilosäcke Zucker. Das tatsächliche Gewicht der Beutel kann als normale Verteilung mit einem mittleren Gewicht von 1000 Gramm beschrieben werden. In diesem Fall wäre ein Sigma von mehr als 1000 undenkbar, da dies bedeuten würde, dass 18% Ihrer Taschen ein negatives Gewicht hätten! (Eine Maschine, die so unzuverlässig ist, wäre sowieso undenkbar!). Schlussbeantwortung: Theoretisch: JA - in der Praxis: (fast) NIE BTW: In einer standardisierten Normalverteilung wird der Mittelwert m auf 0 zurückgerechnet und das Standardabweichungs-Sigma auf 1 reduziert, so dass die Antwort dort immer JA ist.

Weiterlesen
Statistiken

Was ist eine latente Variable?

Eine latente Variable ist eine Variable, die nicht direkt beobachtbar ist und von der angenommen wird, dass sie die Antwortvariablen (Manifestvariablen) beeinflusst ... Weitere Informationen zu Latent-Variablen finden Sie in der Erklärung ... Prost! Betrachten Sie den folgenden Satz: „Einstein wäre nicht in der Lage gewesen, sein e mc2 zu entwickeln, wenn er nicht solch eine außergewöhnliche Intelligenz besitzt.“ Was drückt dieser Satz aus? Sie verbindet beobachtbares Verhalten (Einsteins Schreiben e mc2) mit einem nicht beobachtbaren Attribut (seiner außergewöhnlichen Intelligenz), und zwar indem er dem nicht beobachtbaren Attribut eine ursächliche Rolle bei der Verwirklichung von Einsteins Verhalten zuweist. In der Psychologie gibt es viele Konstrukte, die diese Art von Rolle in Theorien des menschlichen Verhaltens spielen. Beispiele sind Konstrukte wie Extraversion, räumliche Fähigkeiten, Selbstwirksamkeit und Einstellungen. Solche Variablen werden normalerweise als latente Variablen bezeichnet. Es ist üblich, die Struktur und den Effekt von nicht beobachtbaren Daten wie Intelligenz durch die Analyse von Daten zu interindividuellen Unterschieden zu untersuchen, indem die Kovariation zwischen beobachteten Variablen und latenten Variablen statistisch in Beziehung gesetzt wird. Dies geschieht beispielsweise im weit verbreiteten Faktormodell. Die Idee ist, dass, obwohl die Anpassung eines latenten Variablenmodells an die Daten die Existenz von kausal operierenden latenten Variablen nicht beweisen kann, das Modell dies als Hypothese formuliert; Folglich kann die Übereinstimmung solcher Modelle als Beweis für diese Hypothese herangezogen werden. Abschließend wird häufig vorgeschlagen, dass die Art der kausalen Beziehung, die bei der Modellierung latenter Variablen getestet wird, der Beziehung zwischen Einsteins Intelligenz und Verhalten im obigen Beispiel ähnelt. das heißt, die latente Variable übt Einfluss auf der Ebene des Individuums aus. Angesichts der intuitiven Anziehungskraft des Erklärens eines breiten Spektrums von Verhaltensweisen durch Aufrufen einer begrenzten Anzahl latenter Variablen ist es nicht überraschend, dass die Analyse latenter Variablen zu einer populären Technik in der post-behavioristischen Psychologie geworden ist. Der konzeptionelle Rahmen der Analyse latenter Variablen ist jedoch älter als die kognitive Psychologie und geht auf die Arbeit von Spearman (1904) zurück, der faktoranalytische Modelle für kontinuierliche Variablen im Rahmen der Intelligenztests entwickelte. Die statistische Grundidee der Analyse latenter Variablen ist einfach. Wenn einer latenten Variablen eine Anzahl beobachteter Variablen zugrunde liegt, werden die beobachteten Variablen durch die Konditionierung dieser latenten Variablen statistisch unabhängig. Dies ist als Prinzip der lokalen Unabhängigkeit bekannt. Das Problem der Analyse latenter Variablen besteht darin, einen Satz latenter Variablen zu finden, der diese Bedingung für einen bestimmten Satz beobachteter Variablen erfüllt.

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie den Mittelwert und den Medianwert des Datensatzes: Es gibt 28, 30, 29, 26, 31 und 30 Schüler in den sechs Algebra-Klassen einer Schule?

Siehe Erklärung. Um den Mittelwert eines Datensatzes zu ermitteln, müssen Sie alle Werte addieren und die Summe durch die Anzahl der Daten dividieren: Balken (x) = (28 + 30 + 29 + 26 + 31 + 30) / 6 = 174/6 = 29 Um den Median zu berechnen, müssen Sie den Satz zuerst bestellen. Das bestellte Set ist: 26,28,29,30,30,31 Nun müssen Sie im geordneten Set nach dem mittleren Begriff suchen. Wenn die Anzahl aller Daten ungerade ist, dann gibt es nur eine solche Anzahl, ansonsten gibt es zwei solche Zahlen. Im ersten Fall ist die Zahl der Median, im zweiten Fall müssen Sie den Mittelwert aus zwei mittleren Zahlen ermitteln. Dieser Satz hat 6 Elemente, also gibt es 2 mittlere Zahlen: 26,28, Farbe (rot) (29), Farbe (rot) (30), 30,31 Me = (29 + 30) / 2 = 59/2 29.5 Antwort: Der Mittelwert ist Balken (x) = 29. Der Median ist Me = 29,5. Hinweis: Es gibt eine Möglichkeit zu überprüfen, ob Sie die richtigen Zahlen für die Berechnung des Medians ausgewählt haben. Auf beiden Seiten der mittleren Zahl (n) sollte dieselbe Anzahl von Daten vorhanden sein.

Weiterlesen
Statistiken

Die Längen einer bestimmten Schlange sind mit einem gegebenen Mittelwert von 15 Zoll und einer Standardabweichung von 0,8 Zoll ungefähr normal verteilt. Welcher Prozentsatz der Schlangen ist länger als 16,6 Zoll?

.02275 oder 2.275% Wenn Sie einen Grafikrechner haben, können Sie ihn verwenden, um die Antwort zu finden! Klicken Sie auf 2nd> VARS> 2: normalcdf (Dies fordert Sie zur Eingabe der unteren und oberen Grenze, des Mittelwerts (mu) und der Standardabweichung (Sigma) auf. Füllen Sie zuerst Ihre untere und obere Grenze aus Schlangen sind länger als 16,6 Zoll, was 16,6 und alles darüber bedeutet. Untere Schranke = 16,6 Obergrenze: 999. Füllen Sie den Mittelwert (15) und den Sigma (die Standardabweichung) als 0,8 aus (diese Werte sind in angegeben Dann drücken Sie Einfügen und die Eingabetaste, und Sie sollten eine Antwort von ungefähr 0,02275 oder 2,275% erhalten.

Weiterlesen
Statistiken

Für welche Daten würden Sie ein Dotplot oder ein Stemplot erstellen?

Dotplots und Stemplots eignen sich zur visuellen Darstellung von numerischen (quantitativen) Daten, insbesondere für kleine bis mittlere Datensätze. Für kategoriale (qualitative) Daten ist das Balkendiagramm die bevorzugte visuelle Darstellung.

Weiterlesen
Statistiken

Sie wiegen 30 Menschen, die täglich trainieren, und Sie wiegen 30 Personen, die sich nicht regelmäßig bewegen. Die Übungsgruppe hat ein mittleres Gewicht, das 22 Pfund weniger als das Mittel der Nichtübungsgruppe ist. Können Sie daraus schließen, dass die Übungen dazu führen, dass die Menschen weniger wiegen?

Nein, du kannst nicht. Zunächst ist es ziemlich sicher, für dieses Beispiel einen unabhängigen Z-Test mit zwei Stichproben durchzuführen. Da wir den Mittelwert einer Stichprobe mit 30 oder mehr Personen vergleichen, gibt der zentrale Grenzwertsatz an, dass sich die resultierende Verteilung des Mittelwerts einer Normalverteilung annähert. Um einen Z-Test durchzuführen, sind jedoch zwei Informationen erforderlich. Erstens braucht man den Unterschied in den Mitteln. Zweitens muss man die Standardabweichungen der Proben kennen. Dies ermöglicht zwei wichtige Schritte.Erstens kann man feststellen, ob es sinnvoll ist, eine gleiche Varianz zwischen den beiden Stichproben anzunehmen. Zweitens und vor allem kann man den Standardfehler (SE) der Schätzung berechnen. Die z-Statistik ist gleich ("mittlere Differenz") / ("Standardfehler"). Beachten Sie die folgenden Beispiele, da der Standardfehler groß sein kann, wenn die Standardabweichung ausreichend groß ist. Wenn der SE = 22 ist, ist z = 22/22 = 1 und daher p = 0,32. Wenn jedoch SE = 10 ist, dann ist z = 22/10 = 2,2 und p = 0,04. Da wir nur feststellen können, dass es einen Unterschied gibt, wenn wir die Null abweisen, dass es keinen Unterschied gibt, können wir keine Schlussfolgerung über den Hypothesentest ziehen, ohne den Standardfehler zu kennen, der in der Frage nicht angegeben ist.

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie den Bereich und den Interquartilbereich für 37, 19, 13, 11, 10?

Der Bereich ist 27 und der Interquartilsbereich ist 17 1/2. Lassen Sie uns sie zuerst in aufsteigender Reihenfolge anordnen, und die Daten erscheinen als 10,11,13,19,37. Da der Bereich die Differenz zwischen Maximum und Nimimum ist. Range ist 37-10 = 27. Der Median ist der Wert von ((n + 1) / 2 ) (th) -Term, dh (5 + 1) / 2 = 3 ^ (rd) -Term, dh 13 Das erste Quartil Q_1 ist ((n + 1) / 4) ^ (th) = (1 1/2) ^ (th ) term und drittes Quartil Q_3 ist 3 ((n + 1) / 4) ^ (th) = (4 1/2) ^ (th). Daher können wir Q_1 als (10 + 11) / 2 = 10 1/2 und Q_3 als (19 + 37) / 2 = 28 annehmen. Da der Interquartilsbereich Q_3-Q_1 ist, beträgt er 28-10 1/2 = 17 1/2

Weiterlesen
Statistiken

Wie kann die Behälterbreite die Form eines Histogramms beeinflussen?

Die Bin-Breite (und damit die Anzahl der Kategorien oder Bereiche) beeinflusst die Fähigkeit eines Histogramms, lokale Regionen mit höherer Inzidenz zu identifizieren. Zu groß, und Sie werden nicht genug differenzieren. Zu klein, und die Daten können nicht gruppiert werden. Ein gutes Histogramm zeigt Bereiche mit höherer Inzidenz eines Parameters, die uns dabei helfen können, ursächliche Faktoren in einem System zu identifizieren. Eine unpassende Behältergröße wird somit den Zweck des Histogramms zunichte machen. Die Extreme können dabei helfen, den Effekt zu visualisieren. EIN "Bin" zeigt nur die Grundgesamtheit oder die Gesamtgröße der Stichprobe. Ein 'bin' für jeden Abtastpunkt gibt uns keine weiteren Informationen, sondern dehnt nur die Breite des Diagramms aus. Eine gute Behälterbreite zeigt normalerweise eine erkennbare Normalverteilungskurve, es sei denn, die Daten sind wirklich multimodal. Dann könnten zwei oder mehr unterschiedliche "Buckel" im Histogramm-Diagramm vorhanden sein.

Weiterlesen
Statistiken

In einer Box mit 24 iPods sind 3 defekt. Wenn 3 verkauft werden, ermitteln Sie die Wahrscheinlichkeit, dass alle fehlerhaft sind. Halten Sie es für wahrscheinlich oder unwahrscheinlich, dass dieses Ereignis eintritt?

Sehr unwahrscheinlich. 3/24 sind defekt, so dass die Wahrscheinlichkeit, 3 alle defekten zu verkaufen, 3/24 * 2/23 * 1/22 = 1/2024 ist, wir entfernen jeweils 1 von den defekten ipads und jeweils einen aus der Summe.

Weiterlesen
Statistiken

Wie finden Sie die Kovarianz einer kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion?

1 / (n) Σ_i ^ n (x_i - barx) (y_i - bary) wobei barx = 1 / nΣ_i ^ nx_i und bary = 1 / nΣ_i ^ ny_i. Vielleicht meinen Sie eine stetige Zufallsvariable? In diesem Fall verwenden Sie einfach die folgende Formel 1 / (n) Σ_i ^ n (x_i - barx) (y_i - bary) wobei barx = 1 / nΣ_i ^ nx_i und bary = 1 / nΣ_i ^ ny_i ist

Weiterlesen
Statistiken

Wie ist ein Z-Score beim Vergleich zweier verschiedener Verteilungen hilfreich?

Dies ist eine etwas komplizierte und differenzierte Frage. Zuerst muss man wissen, welchen Hypothesentest sie durchführen. Wenn man die wahre Verteilung kennt, dann ist es nur eine Frage des Vergleichs der Mittelwerte dieser Parameter, da die wahre Verteilung eine Konstante ist. Wo Z-Scores am hilfreichsten sind, ist der Vergleich zweier Proben, um zu sehen, ob sie aus derselben Verteilung stammen oder nicht. Der Z-Score ist für den Vergleich von Stichproben aus normalverteilten Verteilungen am hilfreichsten. Der Theorem für den zentralen Grenzwert besagt außerdem, dass der Vergleich des Mittelwerts einer Normalverteilung nahe kommt. Die Berechnungen sind unterschiedlich, wenn die beiden Proben übereinstimmen oder nicht übereinstimmen. Für beide können Sie die Unterschiede zwischen Probe 1 und Probe 2 mit einer Normalverteilung mit Mittelwert 0 und Standardfehler auf der Grundlage der Standardabweichung (en) und der Größe (n) der Proben vergleichen. Der Hauptunterschied besteht darin, wie Sie den Standardfehler berechnen. Wenn Sie die mittlere Differenz zwischen den beiden Verteilungen (Balken (X)) und dem Standardfehler SE haben, ist Ihre Z-Statistik z = Balken (X) / (SE). Damit können Sie einen p-Wert berechnen. Wenn zum Beispiel | z | > 1,96, dann ist der p-Wert <0,05.

Weiterlesen
Statistiken

Bestimmen Sie die Anzahl der vierstelligen Zahlen größer als 3000, die ohne Wiederholungen aus Primzahlen von 1 bis 10 gebildet werden können. (Kann nicht gelöst werden, indem die möglichen Ergebnisse ohne Berechnungen aufgeführt werden)?

18 Zunächst sei darauf hingewiesen, dass die Primzahlen zwischen 1 und 10 wie folgt lauten: 2, 3, 5, 7 1 ist keine Primzahl (siehe warum). Wir wollen vierstellige Zahlen, die größer als 3000 sind, was bedeutet, dass wir nicht mit der 2 beginnen können. Daher gibt es drei Zahlen, die an der ersten Stelle stehen können (3, 5, 7). In den folgenden 3 Positionen gibt es 3 Nummern, die 3 sind! Wege. Alles in allem haben wir 3xx3! = 3xx6 = 18

Weiterlesen