置信區(qū)間是推論統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵部分。我們可以使用概率分布中的一些概率和信息來使用樣本來估計(jì)總體參數(shù)。置信區(qū)間的陳述以容易被誤解的方式進(jìn)行。我們將研究置信區(qū)間的正確解釋

在看到教科書上印刷或老師在板上書寫的公式后，有時(shí)令人驚訝地發(fā)現(xiàn)，許多這些公式可以從一些基本的定義和仔細(xì)的思考中得出。在檢查組合公式時(shí)，概率尤其如此。這個(gè)公式的推導(dǎo)實(shí)際

查看散點(diǎn)圖時(shí)需要問很多問題。最常見的一種是想知道直線接近數(shù)據(jù)的程度。為了幫助回答這個(gè)問題，有一個(gè)稱為相關(guān)系數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)量。我們將看到如何計(jì)算此統(tǒng)計(jì)信息。

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統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域分為兩大類：描述性和推論性。這些細(xì)分市場(chǎng)中的每一個(gè)都很重要，提供實(shí)現(xiàn)不同目標(biāo)的不同技術(shù)。描述性統(tǒng)計(jì)描述人口或數(shù)據(jù)集中發(fā)生的事情。相比之下，推理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)允許科學(xué)

推理統(tǒng)計(jì)的主要部分之一是開發(fā)計(jì)算置信區(qū)間的方法。置信區(qū)間為我們提供了一種估計(jì)總體參數(shù)的方法。我們不是說該參數(shù)等于一個(gè)確切的值，而是說該參數(shù)落在一個(gè)值的范圍內(nèi)。這個(gè)

正態(tài)分布出現(xiàn)在整個(gè)統(tǒng)計(jì)主題中，使用這種分布進(jìn)行計(jì)算的一種方法是使用稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表的值表。使用此表可以快速計(jì)算出現(xiàn)在z分?jǐn)?shù)落在本表范圍內(nèi)的任何給定數(shù)據(jù)集的鐘形曲

當(dāng)我們測(cè)量一組數(shù)據(jù)的可變性時(shí)，有兩個(gè)密切相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：方差和標(biāo)準(zhǔn)差，它們都表明數(shù)據(jù)值是如何展開的，并且在計(jì)算中涉及類似的步驟。然而，這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)分析之間的主要區(qū)別在于標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)集的一個(gè)重要特征是確定它是否包含任何異常值。幼兒健康知識(shí)大全在我們的數(shù)據(jù)集中，異常值直觀地被認(rèn)為是與大多數(shù)其他數(shù)據(jù)有很大不同的值。當(dāng)然，這種對(duì)異常值的理解是模棱

這是**熱門電影的午夜節(jié)目。人們?cè)趧≡和馀抨?duì)等待進(jìn)去。假設(shè)你被要求找到線的中心。你會(huì)怎么做？

解決這個(gè)問題有幾種不同的方法。**，你將不得不弄清楚有多少人在線，然后取一半

統(tǒng)計(jì)表的使用是許多統(tǒng)計(jì)課程中的常見主題。雖然軟件進(jìn)行計(jì)算，閱讀表格的技巧仍然是一個(gè)重要的。我們將看到如何使用卡方分布的值表來確定臨界值。我們將使用的表格位于此處，但

一萬年前，一個(gè)相當(dāng)聰明的人可以權(quán)衡被沙齒虎吃掉或在秋季收獲前饑餓死亡的可能性。然而，今天，大多數(shù)人已經(jīng)失去了區(qū)分真實(shí)的，迫在眉睫的對(duì)他們幸福的威脅和不太可能的事件的能力

推論統(tǒng)計(jì)的一個(gè)重要部分是假設(shè)檢驗(yàn)。與學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)有關(guān)的任何東西一樣，通過幾個(gè)例子來研究是有幫助的。以下檢查假設(shè)檢驗(yàn)的示例，并計(jì)算I型和II型錯(cuò)誤的概率。

我們將假設(shè)簡單

正態(tài)分布 正態(tài)分布，通常稱為鐘形曲線，發(fā)生在整個(gè)統(tǒng)計(jì)過程中。在這種情況下，說"the"鐘形曲線實(shí)際上是不**的，因?yàn)檫@些類型的曲線有無限多。上面是一個(gè)可用于表示任何鐘形曲線作

當(dāng)且僅當(dāng)事件沒有共享結(jié)果時(shí)，兩個(gè)事件很可能被認(rèn)為是互斥的。如果我們將事件視為集合，那么當(dāng)它們的交集為空時(shí)，我們會(huì)說兩個(gè)事件是互斥的。我們可以表示事件A和B通過公式A∩B=

呼吸然后呼氣。你吸入的至少一種分子是亞伯拉罕·林肯**一次呼吸中的一種分子的概率是多少？這是一個(gè)定義明確的事件，因此它確實(shí)有概率。問題是這種情況有多可能發(fā)生？暫停一會(huì)兒

數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)使用來自數(shù)學(xué)各個(gè)分支的技術(shù)來明確證明關(guān)于統(tǒng)計(jì)的陳述是真實(shí)的。我們將看到如何使用微積分來確定上面提到的與卡方分布的**值相對(duì)應(yīng)的卡方分布的值，以及找到分布的

Chebyshev不等式表示，樣本中至少有1-1/K2的數(shù)據(jù)必須落在與平均值K的標(biāo)準(zhǔn)偏差之內(nèi)，其中K是大于1的任何正實(shí)數(shù)。這意味著我們不需要知道數(shù)據(jù)分布的形狀。只有均值和標(biāo)準(zhǔn)差，我們才

統(tǒng)計(jì)是具有許多概率分布和公式的主題。從歷史上看，涉及這些公式的許多計(jì)算都非常繁瑣。為一些更常用的發(fā)行版生成了價(jià)值表，大多數(shù)教科書仍然在附錄中打印這些表的摘錄。雖然理

您可能希望在許多應(yīng)用程序中為每個(gè)記錄添加日期/時(shí)間戳，以識(shí)別記錄添加到數(shù)據(jù)庫的時(shí)間。使用Now（）函數(shù)在Microsoft Access中很容易做到這一點(diǎn)，事實(shí)上，它不應(yīng)該'花費(fèi)超過5分鐘。在

假設(shè)檢驗(yàn)涉及仔細(xì)構(gòu)建兩個(gè)陳述：零假設(shè)和替代假設(shè)。這些假設(shè)看起來非常相似，但實(shí)際上是不同的。

我們?nèi)绾沃滥膫€(gè)假設(shè)為零，哪個(gè)假設(shè)為替代？我們將會(huì)看到有幾種方法可以說明差異