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如何在統(tǒng)計(jì)中確定異常值?
異常值是與一組數(shù)據(jù)中的大多數(shù)數(shù)據(jù)差別很大的數(shù)據(jù)值。這些值超出了數(shù)據(jù)中存在的總體趨勢。仔細(xì)檢查一組數(shù)據(jù)以尋找異常值會(huì)導(dǎo)致一些困難。雖然很容易看出,可能通過使用stempl
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什么是方差分析?
很多時(shí)候,當(dāng)我們研究一個(gè)群體時(shí),我們真的在比較兩個(gè)群體。根據(jù)我們感興趣的這個(gè)小組的參數(shù)和我們處理的條件,有幾種技術(shù)可用。涉及兩個(gè)種群比較的統(tǒng)計(jì)推斷程序通常不能應(yīng)用于三
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在假設(shè)檢驗(yàn)中,“不拒絕”意味著什么
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,科學(xué)家可以進(jìn)行許多不同的顯著性檢驗(yàn),以確定兩種現(xiàn)象之間是否存在關(guān)系。他們通常執(zhí)行的第一個(gè)是零假設(shè)檢驗(yàn)。簡而言之,零假設(shè)表明兩個(gè)測量現(xiàn)象之間沒有有意義的關(guān)系
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聯(lián)想和交換性質(zhì)
統(tǒng)計(jì)和概率中使用了幾個(gè)數(shù)學(xué)屬性;其中兩個(gè),交換和關(guān)聯(lián)屬性,通常與整數(shù),基本原理和實(shí)數(shù)的基本算術(shù)相關(guān)聯(lián),盡管它們也出現(xiàn)在更**的數(shù)學(xué)中。
這些性質(zhì)-交換和關(guān)聯(lián)-非常相似并且可 -
了解統(tǒng)計(jì)
我們每人早餐吃多少卡路里?大家今天旅行有多遠(yuǎn)?我們打電話回家的地方有多大?還有多少人把它叫回家?為了理解所有這些信息,某些工具和思維方式是必要的。稱為統(tǒng)計(jì)的數(shù)學(xué)科學(xué)有助于
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計(jì)算統(tǒng)計(jì)中的Z分?jǐn)?shù)
基本統(tǒng)計(jì)中的標(biāo)準(zhǔn)問題類型是計(jì)算值的z得分,假設(shè)數(shù)據(jù)是正態(tài)分布的,并且還給出了均值和標(biāo)準(zhǔn)差。該z分?jǐn)?shù)或標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)是數(shù)據(jù)點(diǎn)'值高于正在測量的平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差的簽名數(shù)。 在統(tǒng)計(jì)
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Z分?jǐn)?shù)工作表
入門統(tǒng)計(jì)課程的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)問題是計(jì)算特定值的z-分?jǐn)?shù)。這是一個(gè)非?;镜挠?jì)算,但是這是一個(gè)非常重要的問題。其原因是它允許我們走過無限數(shù)量的正態(tài)分布。這些正態(tài)分布可以有任
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組合和排列工作表
排列和組合是與概率思想相關(guān)的兩個(gè)概念。這兩個(gè)主題非常相似,很容易混淆。在這兩種情況下,我們都從一個(gè)包含總共n個(gè)元素的集合開始,然后計(jì)算這些元素的r。我們計(jì)算這些元素的方
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探索**似然估計(jì)示例
假設(shè)我們有一個(gè)來自感興趣人群的隨機(jī)樣本。我們可能有一個(gè)關(guān)于人口分布方式的理論模型。但是,可能有幾個(gè)人口參數(shù),我們不知道這些參數(shù)。**似然估計(jì)是一種確定這些未知參數(shù)的方
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方差分析計(jì)算的例子
單因素方差分析,也稱為方差分析,為我們提供了一種對幾種總體均值進(jìn)行多重比較的方法。我們可以同時(shí)查看所有正在考慮的方法,而不是以成對的方式執(zhí)行此操作。要進(jìn)行ANOVA測試,我
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人際交往基本常識(shí)-Sten分?jǐn)?shù)及其在重新縮放測試分?jǐn)?shù)中的應(yīng)用
多次為了便于個(gè)人之間的比較,測試分?jǐn)?shù)被重新縮放。一個(gè)這樣的重新縮放是針對十點(diǎn)系統(tǒng)。結(jié)果被稱為sten分?jǐn)?shù).sten這個(gè)詞是通過縮寫名稱"標(biāo)準(zhǔn)十。&##34; Sten分?jǐn)?shù)的詳細(xì)信息st
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定性數(shù)據(jù)定義和示例
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,有時(shí)被稱為分類數(shù)據(jù)的定性數(shù)據(jù)是可以根據(jù)身體特征,性別,顏色或與之無關(guān)的任何內(nèi)容排列成類別的數(shù)據(jù)。 **隊(duì)球員的頭發(fā)顏色,停車場汽車的顏色,教室學(xué)生的字母等級,罐子
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二項(xiàng)分布使用矩生成函數(shù)
具有二項(xiàng)式概率分布的隨機(jī)變量X的均值和方差可能難以直接計(jì)算。雖然可以清楚使用X和X2的期望值的定義需要做什么,但這些步驟的健康步道知識(shí)實(shí)際執(zhí)行是一個(gè)棘手的代數(shù)和求和的
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新冠肺炎疫情健康科普知識(shí)-什么是餅圖,為什么它們有用?
以圖形方式表示數(shù)據(jù)的最常用方法之一是餅圖。它的名字來自它的外觀:一個(gè)已經(jīng)切成幾個(gè)切片的圓形餡餅。這種圖形在繪制定性數(shù)據(jù)時(shí)很有用,其中信息描述的是特征或?qū)傩?,而不是?shù)字
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科普寫作 平方和公式快捷方式
樣本方差或標(biāo)準(zhǔn)偏差的計(jì)算通常表示為分?jǐn)?shù)。該分?jǐn)?shù)的分子涉及與平均值的平方偏差之和。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,這個(gè)總平方和的公式是 ∑(x-x?)2 這里符號(hào)x?是指樣本均值,符號(hào)∑告訴我們將
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如何使用二項(xiàng)分布的正態(tài)近似
二項(xiàng)分布涉及離散的隨機(jī)變量。二項(xiàng)式設(shè)置中的概率可以通過使用二項(xiàng)式系數(shù)的公式以直接的方式計(jì)算。雖然理論上這是一個(gè)簡單的計(jì)算,但實(shí)際上計(jì)算二項(xiàng)式概率可能變得非常繁瑣甚
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什么是負(fù)二項(xiàng)分布?
負(fù)二項(xiàng)分布是與離散隨機(jī)變量一起使用的概率分布。這種類型的分布涉及為了獲得預(yù)定數(shù)量的成功而必須進(jìn)行的試驗(yàn)次數(shù)。正如我們將看到的,負(fù)二項(xiàng)分布與二項(xiàng)分布有關(guān)。此外,這種分
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如何制作莖葉圖
完成考試成績時(shí),您可能需要確定班級在考試中的表現(xiàn)。如果您沒有方便的計(jì)算器,則可以計(jì)算測試分?jǐn)?shù)的平均值或中位數(shù)?;蛘?,查看分?jǐn)?shù)的分布方式也很有幫助。它們像鐘形曲線嗎?分?jǐn)?shù)
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如何在Access 2007中從頭開始創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫
01 的05 入門在本文中,您將從頭開始學(xué)習(xí)創(chuàng)建Access 2007數(shù)據(jù)庫的過程。在許多情況下,從模板創(chuàng)建Access 2007數(shù)據(jù)庫更容易,但并不總是有一個(gè)滿足您需求的模板。首先,打開Microso
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沖洗的可能性是多少
**中有許多不同的養(yǎng)發(fā)護(hù)發(fā)小知識(shí)命名手。一個(gè)容易解釋的手被稱為沖洗。這種手由每一張具有相同西裝的牌組成。
一些組合技術(shù)或計(jì)數(shù)研究可用于計(jì)算在**中繪制某些類型手的概