شماریات

P (0 <Z <0.94) = 0.3264 پی (0 <Z <0.94) = P (Z <0.94) -P (Z <0) جدولوں سے ہم پی (0 <Z <0.94) = 0.8264-0.5 پی ( 0 <Z <0.94) = 0.3264 مزید پڑھ »

ایک بینومیل ترتیب میں، فی کوشش صرف دو ممکنہ نتائج ہیں. آپ جو چاہے اس پر منحصر ہے، آپ کو ممکنہ امکانات میں سے ایک کو ناکام اور دوسرا سکیکس کہتے ہیں. مثال: آپ ایک مردہ سکسیوں کے ساتھ 6 کو رولنگ کر سکتے ہیں، اور ایک غیر 6 ناک. کھیل کی شرائط پر منحصر ہے، 6 رولنگ آپ کو پیسہ خرچ کر سکتا ہے، اور آپ شرائط کو رد کرنا چاہتے ہیں. مختصر میں: فی آزمائشی دو ممکنہ نتائج ہیں، اور آپ ان کے نام کے طور پر آپ چاہتے ہیں کے طور پر نامزد کر سکتے ہیں: وائٹ-بلیک، سربراہان، دم، جو کچھ بھی. عام طور پر آپ کو پی کے حساب سے پی کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے (سکسیوں کا امکان) کہا جاتا ہے. مزید پڑھ »

"اس کا مطلب یہ ہے کہ ایونٹشن ای کا امکان جب واقعہ بی ہوتا ہے" "پی پی (A | B) مشروط امکان ہے." "اس کا مطلب یہ ہے کہ واقعہ A ہوتا ہے،" "شرط پر بی ہوتا ہے." "ایک مثال:" "" A = ایک موتی کے ساتھ 3 آنکھیں پھینک دیں "" B = ایک موتی کے ساتھ 4 آنکھوں سے کم پھینک دیں "" PR (A) = 1/6 "" PR (A | B) = 1/3 (now ہم صرف 1،2، یا 3 آنکھیں جان سکتے ہیں) " مزید پڑھ »

آزادی کی چائی مربع ٹیسٹ ہمیں اس سے ملنے میں مدد ملتی ہے کہ 2 یا اس سے زیادہ صفات منسلک ہو یا نہیں. مثال کے طور پر چاہے شطرنج کھیلے ہوئے بچے کو ریاضی کو فروغ دینے میں مدد ملتی ہے یا نہیں. یہ صفات کے درمیان تعلقات کی ڈگری کا اندازہ نہیں ہے. یہ صرف ہم سے کہتا ہے کہ درجہ بندی کے دو اصول تعلقات کے فارم سے متعلق کسی بھی مفہوم کے بغیر، نمایاں طور پر متعلق یا نہیں ہیں.homogeneity کے چیچ مربع ٹیسٹ آزادی کا چی مربع ٹیسٹ کی توسیع ہے ... homogeneity کے ٹیسٹ اس بات کا تعین کرنے کے لئے مفید ہیں کہ آیا 2 یا اس سے زیادہ آزاد بے ترتیب نمونہ اسی آبادی سے یا مختلف آبادی سے تیار کی جائیں. ایک نمونہ کی بجائے- جیسا کہ ہم آزادی کے ساتھ استعمال ک مزید پڑھ »

ایک اشتراکی میٹرکس ایک سادہ تعلق رکھنے والی میٹرکس کا زیادہ عام شکل ہے. باہمی تعاون covariance کا ایک چھوٹا سا ورژن ہے؛ یاد رکھیں کہ دو پیرامیٹرز ہمیشہ ایک ہی نشان (مثبت، منفی، یا 0) ہے. جب نشان مثبت ہے تو، متغیرات کو مثبت طور پر باہمی تعلق رکھنے کا کہا جاتا ہے؛ جب نشانی منفی ہے، متغیرات کو منفی طور پر منسلک کیا جاتا ہے؛ اور جب دستخط 0 ہے، متغیرات کو غیر سنجیدگی سے کہا جاتا ہے. یاد رکھیں کہ اس رابطے کو طول و عرض ہے، کیونکہ اعداد و شمار اور ڈومینٹر میں ایک ہی جسمانی یونٹس ہیں، یعنی X اور Y. بہترین لینر پریسیکٹر کی یونٹس کی مصنوعات کا خیال ہے کہ ایکس آر آر ^ ایم میں بے ترتیب ویکٹر ہے اور یہ ایک بے ترتیب ویکٹر ہے. آر آر ^ ن. مزید پڑھ »

ایک ڈھوک بے ترتیب متغیر ممکنہ اقدار کی مکمل تعداد ہے. ایک مسلسل بے ترتیب متغیر کسی بھی قدر (عام طور پر ایک مخصوص رینج کے اندر اندر) ہوسکتا ہے. ایک متقابلہ بے ترتیب متغیر عام طور پر ایک انوگر ہے اگرچہ یہ ایک منطقی حصہ ہوسکتا ہے. ایک غیر معمولی بے ترتیب متغیر متغیر مثال کے طور پر: معیاری 6 رخا کی مردہ کو رول کرنے کے ذریعہ حاصل کردہ قیمت ایک ممکنی بے ترتیب متغیر متغیر متغیر ہے جس میں صرف ممکنہ اقدار ہیں: 1، 2، 3، 4، 5، اور 6. ایک دوسری مثال کے طور پر بے ترتیب بے ترتیب متغیر: اگلے 100 گاڑیاں جو میرے ونڈو کو نیلے رنگ کے ٹرکوں کے پاس گزرے ہیں ان میں سے ایک بے ترتیب بے ترتیب متغیر (0.00 ممکنہ اقدار) 0.00 (کسی بھی) سے 1.00 (سب) کی مزید پڑھ »

ڈھوک یا مسلسل جاننے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ ڈھوک نقطہ صورت میں بڑے پیمانے پر پڑے گا، اور مسلسل نقطہ نظر میں کوئی بڑے پیمانے پر نہیں ہے. گراف کی نگرانی کرتے وقت یہ بہتر سمجھا جاتا ہے. ہمیں پہلے ڈسککریٹ کو دیکھنے دو اس کے ایس ایم ایف نوٹس پر ایک نظر ڈالیں کہ کس طرح بڑے پیمانے پر پوائنٹس پر بیٹھا ہے؟ اب اس کی سی ڈی ایف کے نوٹس پر نظر آتے ہیں کہ اقدار کس طرح اقدامات میں آتے ہیں، اور یہ کہ لائن مسلسل نہیں ہے؟ یہ بھی ظاہر کرتا ہے کہ ایس ایم ایف پر نقطہ نظر کس طرح بڑے پیمانے پر ہے اب ہم مسلسل مقدمہ کو دیکھ لیں گے اس کے پی ڈی ایف نوٹس کا مشاہدہ کریں کہ کس طرح بڑے پیمانے پر ایک پوائنٹ پر بیٹھا نہیں ہے، لیکن دو پوائنٹس کے درمیان؟ اور مزید پڑھ »

وضاحت وضاحت سیکشن آبادی متغیر = (رقم (x-barx) ^ 2) / N کہاں - مشاہدہ بارکس سیریز کا مطلب ہے N آبادی کا سائز ہے نمونہ متغیر = (رقم (x-barx) ^ 2) / (این -1) کہاں - X مشاہد بارکس سیریز کا مطلب ہے N-1 آزادی کی ڈگری (جس میں ن نمونہ کا سائز ہے.) مزید پڑھ »

دراصل تین اہم قسم کے اعداد و شمار ہیں. قابلیت یا درجہ بندی کے اعداد و شمار میں کوئی منطقی حکم نہیں ہے، اور عددی قدر میں ترجمہ نہیں کیا جا سکتا. آنکھ کا رنگ ایک مثال ہے، کیونکہ 'بھوری' زیادہ نہیں ہے یا 'نیلے' سے زیادہ نہیں ہے. مقدار کی تعداد یا عددی اعداد و شمار ہیں، اور اس طرح وہ ایک نظم کو نافذ کرتے ہیں. مثال عمر، اونچائی، وزن ہیں. لیکن دیکھو! تمام اعداد و شمار کے اعداد و شمار کو کم سے کم نہیں ہے. ایک استثناء کا ایک مثال آپ کے کریڈٹ کارڈ پر سیکیورٹی کوڈ ہے - ان کے درمیان کوئی منطقی حکم نہیں ہے. کلاس کے اعداد و شمار کو تیسری قسم سمجھا جاتا ہے. وہ مسلسل مقدار میں نہیں ہیں، لیکن انہیں حکم دیا جا سکتا ہے. ٹیسٹ مزید پڑھ »

اس پر انحصار کرتا ہے کہ آرڈر اہم ہے. مثال: آتے ہیں کہ آپ اپنی 30 کلاس کے طالب علموں کی نمائندگی کرنے کے لئے تینوں کمیٹی کا انتخاب کرتے ہیں: پہلے رکن کے لئے آپ کے پاس 30 انتخاب ہیں. آپ کے پاس 2 ہے 2 تیسرے تیسرا آپ کے پاس 28 ہے. 30 * 29 * 28 = 24360 ممکن ہے اجازت نامہ اب یہ فرض کر رہا ہے کہ انتخاب کا حکم متعلقہ ہے: سب سے پہلے 'صدر' کہا جائے گا، دوسرا 'سیکرٹری' ہوگا اور تیسرے ہی 'رکن' ہوگا. اگر یہ معاملہ نہیں ہے (تین تین برابر ہیں) تو وہ حکم جس میں وہ اٹھایا جاتا ہے وہ ضروری نہیں ہے. تین منتخب ہونے کے ساتھ 3 * 2 * 1 = 3 ہیں! = 6 ممکنہ احکامات، جو سب کچھ اسی گروپ کو دیتے ہیں. یہ مجموعی طور پر کہا جاتا ہ مزید پڑھ »

ذیل میں ملاحظہ کریں: آئیے نمبر 1، 2، 3، 4، 5 کو ملاحظہ کریں. 5. اس کا مطلب یہ ہے کہ اعداد و شمار کے مطابق تقسیم کردہ اقدار کی رقم ہے: 15/5 = 3 مریض درمیانی مدت میں ہے جب (اوپر یا نیچے اترتے ہیں! ) آرڈر، جو 3. ہے. اس صورت میں وہ برابر ہیں. مطلب کا مطلب ہے اور مادی اعداد و شمار سیٹ میں مختلف تبدیلیوں کو مختلف طریقے سے رد کرے گا. مثال کے طور پر، اگر میں 5 سے 15 تک تبدیل کروں گا، تو مطلب ضرور ضرور بدل جائے گا (25/5 = 5) لیکن مڈلین اسی میں رہیں گے 3. اگر ڈیٹا بیس تبدیل ہوجاتا ہے تو اقدار کی رقم 15 ہے لیکن درمیانی مدت تبدیلیاں، میڈین منتقل ہو جائیں گے لیکن مطلب رکھے گا: 1،1،2،3،8 - مطلب 3 ہے لیکن مادہ 2 ہے. یہ ظاہر ہوتا ہے کہ جب مزید پڑھ »

متغیر کی آزادی کا درجہ ن ہے، لیکن نمونے کے مختلف قسم کی نمونہ کی ڈگری N-1 ہے کہ "متغیر" = 1 / n sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 یہ بھی یاد رکھیں کہ "نمونہ متغیر" = 1 / (n-1) sum_ (i = 1) ^ n (x_i - bar x) ^ 2 مزید پڑھ »

میڈین 3 کا مطلب یہ ہے: 39 7/12 اعداد و شمار کے اعداد و شمار کا مطلب ان کی مقدار کی طرف سے تقسیم تمام اعداد و شمار کی رقم ہے. اس صورت میں یہ مطلب ہے: بار (x) = 475/12 = 39 7/12 نمبروں کی تیزی سے حکم دیا گیا سیٹ میڈین نمبروں کی تعداد کے ساتھ ایک سیٹ کے لئے "درمیانے" نمبر ہے 2 "وسط" کی تعداد کا مطلب تعداد کے ساتھ ایک سیٹ کے لئے. دیئے گئے سیٹ پہلے سے ہی حکم دیا گیا ہے تاکہ ہم میڈین کا حساب کرسکیں. دیئے گئے سیٹ میں 12 نمبر ہیں، لہذا ہمیں عناصر نمبر 6 اور 7 کو تلاش کرنا ہوگا اور ان کا مطلب یہ ہے کہ: میڈ = (35 + 43) / 2 = 78/2 = 39 مزید پڑھ »

ایڈجسٹ شدہ R-squared صرف ایک سے زیادہ ریگریشن کے لئے لاگو ہوتے ہیں جیسا کہ آپ ایک سے زیادہ ریگریشن میں زیادہ آزاد متغیر شامل کرتے ہیں، R-squared کی بڑھتی ہوئی قیمتوں کی قیمت آپ کو یہ تاثیر دیتا ہے کہ آپ کے پاس ایک بہتر نمونہ ہے جو ضروری نہیں ہے. گہرائی میں جانے کے بغیر، ایڈجسٹ شدہ R-squared R-squared میں اضافہ کے اس تعصب پر غور کرے گا. اگر آپ کسی سے زیادہ ریگریشن کے نتائج کی جانچ پڑتال کرتے ہیں تو، آپ کو یاد رکھیں گے کہ ایڈجسٹ شدہ R-squared اکثر R-squared سے کم ہے کیونکہ تعصب کو ہٹا دیا گیا ہے. اعداد و شمار کا مقصد آزاد متغیر کے بہترین مجموعہ کو بہتر بنانے کے لئے ہے تاکہ ایڈجسٹ شدہ R-squared کی قیمت زیادہ سے زیادہ ہو. امید مزید پڑھ »

VAR.SARP VAR.S مختلف قسم کے معتدل اعداد و شمار ایک نمونہ ہے کا حساب کرتا ہے. VAR.P انفرادی طور پر فرض کیا جاتا ہے کہ اعداد و شمار آبادی ہے. VAR.S = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {n-1} VAR.P = frac { sum (x - bar {x}) ^ 2} {ن} چونکہ آپ دونوں کے لئے اسی ڈیٹا کا استعمال کررہے ہیں، VAR.S ہمیشہ VAR.P سے کہیں زیادہ قدر دے گا. لیکن آپ کو VAR استعمال کرنا چاہئے کیونکہ اس ڈیٹا کو حقیقت میں نمونہ ڈیٹا ہے. ترمیم کریں: دو فارمول کیوں مختلف ہیں؟ بیسلیل کی اصلاح چیک کریں. مزید پڑھ »

سب سے آسان ہر ڈیٹا پوائنٹ اور مطلب کے درمیان فاصلے کی اوسط کا حساب کیا جائے گا. تاہم، اگر آپ اس کا براہ راست حساب کرتے ہیں، تو آپ صفر کے ساتھ ختم ہوجائیں گے. اس کے ارد گرد حاصل کرنے کے لئے، ہم فاصلے کے مربع کی گنتی کرتے ہیں، اوسط حاصل کریں، پھر اصل پیمانے پر حاصل کرنے کے لئے مربع جڑ. اگر اعداد و شمار x_i ہے، میں 1 سے ن، (x_1، x_2، .....، x_n) سے ہے اور اوسط بار ایکس، پھر اسٹڈی ڈو = sqrt ((رقم (x_i - بار ایکس) ^ 2) / ن) مزید پڑھ »

سیرما = چوٹسٹ ((((x-barx) ^ 2) / n یہ فارمولہ انفرادی مشاہداتی سیریز میں استعمال کیا جاسکتا ہے. سگما = sqrt (((x-barx) ^ 2) / n کہاں - ایکس مشاہدہ باریکس کا مطلب ہے سلسلہ ن کی اشیاء یا مشاہدات کی تعداد ہے مزید پڑھ »

ای (ایکس) = 1.52 + .5 س Sigma (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) ڈسکوک کیس میں X کی متوقع قدر E (x) = sum p (x) x ہے لیکن یہ رقم کے ساتھ ہے. (ایکس) = 1 یہاں دی گئی تقسیم 1 تک نہیں ہے لہذا میں سمجھتا ہوں کہ کچھ اور قیمت موجود ہے اور اسے پی (x = y) = 5 .5 اور معیاری انحراف سگا (x) = sqrt (sum (xE) x )) ^ 2p (ایکس) ای (ایکس) = 0 * .16 + 1 * .04 + 2 * .24 + 5 * .2 + * * 5 = 1.52 + .5y سگا (x) = sqrt ((0 -0 * .16) ^ 2 .16 + (1-1 * .04) ^ 2 .04 + (2-2 * .24) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (y - 5y) ^ 2 .5) سگا (x) = sqrt ((.96) ^ 2 .04 + (1.52) ^ 2 .24 + (5-5 * .2) ^ 2 * .2 + (.5y) ^ 2 .5) سگا (x) = sqrt (3.79136 + .125y ^ 2) مزید پڑھ »

Q_1 = 15 اگر آپ کے ہاتھ میں TI-84 کیلکولیٹر ہے: آپ ان اقدامات کی پیروی کر سکتے ہیں: سب سے پہلے نمبروں کو ترتیب دیں. اس کے بعد آپ کو لازمی بٹن دبائیں. پھر "1: ترمیم" کریں اور آگے بڑھیں اور اپنے اقدار درج کریں تاکہ اس کے بٹن پر دوبارہ بٹن دبائیں اور "CALC" پر جائیں اور "1: 1-Var اعدادوشمار" کو دبائیں. پھر جب تک آپ Q_1 نہیں دیکھتے ہیں تو سکرال کریں. یہ قیمت آپ کا جواب ہے :) مزید پڑھ »

ذیل میں دیکھو :) آپ سب سے پہلے Q_1 اور Q_3 کی قیمت کا تعین کرتے ہیں. ایک بار جب آپ نے ان اقدار کو محسوس کیا ہے تو آپ کو ذرا ذہنی طور پر: Q_3-Q_1 یہ مداخلت کی حد کہا جاتا ہے. اب آپ اپنے نتائج کو 1.5 (Q_3-Q_1) XX 1.5 = R R = "آپ کا نتیجہ" کے ذریعہ ضرب کر دیں گے تو آپ اپنے نتائج (R) کو Q_3 R + Q_3 میں شامل کریں اور ذرا ذوق کریں Q_1- R آپ کے پاس دو نمبر ہوں گے یہ ایک حد ہو گی. اس رینج کے باہر واقع کسی بھی نمبر پر غور کرنا ہے. اگر آپ کو مزید وضاحت کی ضرورت ہو تو برائے مہربانی پوچھیں! مزید پڑھ »

کم از کم چوکوں لکیری رجریشن کے لئے مساوات: y = mx + b جہاں میٹر = (رقم (x_iy_i) - (رقم x_i رقم y_i) / ن) / (رقم x_i ^ 2 - ((خلاصہ x_i) ^ 2) / ن) اور بی = (رقم y_i - m sum x_i) / n n جوڑوں کے جمع کرنے کے لئے (x_i، y_i) یہ جانچنے کے لئے خوفناک لگتا ہے (اور یہ ہے، اگر آپ اسے ہاتھ سے کر رہے ہیں)؛ لیکن کمپیوٹر کا استعمال کرتے ہوئے (مثال کے طور پر، کالم کے ساتھ اسپریڈ شیٹ: y، x، xy، اور x ^ 2) یہ بہت برا نہیں ہے. مزید پڑھ »

7.35 یاد رکھو کہ دو نمبروں کے درمیان جغرافیائی مطلب ایک اور ب رنگ ہے (بھوری) (sqrt (ab) تو، 3 اور 18 کے درمیان ہندسی معنی rarrsqrt (3 * 18) rarrsqrt (54) رنگ (سبز) (آر آر 7.35 مزید پڑھ »

"جی ایم کی" 81 اور 4، "تعریف کی طرف سے،" sqrt (81xx4) = 18 ہے. مزید پڑھ »

رینج 0.532 ہے نمبروں کی سیٹ کی حد کو تلاش کرنے کے لئے، آپ کو کم قیمت اور سب سے بڑی قیمت کے درمیان فرق تلاش. لہذا، سب سے پہلے، کم از کم سے زیادہ سے زیادہ تعداد کو دوبارہ ترتیب دیں. 0.118، 0.167، 0.321، 0.427، 0.541، 0.65 آپ دیکھ سکتے ہیں، جیسا کہ اوپر دکھایا گیا ہے، کہ سب سے چھوٹی تعداد 0.118 ہے اور سب سے بڑی نمبر 0.65 ہے. چونکہ ہمیں فرق تلاش کرنے کی ضرورت ہے، اگلے مرحلے میں سب سے بڑی قدر سے چھوٹا سا قدر کم کرنا ہے. 0.65 - 0.118 = 0.532 تو، حد 0.532 ہے مزید پڑھ »

ہارمونک کا مطلب مندرجہ ذیل فارمولہ کی نمائندگی کرتا ہے. H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n). ہارمونک کا مطلب ایک مخصوص قسم کا اوسط ہوتا ہے جب یونٹس یا شرحوں کے اوسط کا حساب لگاتا ہے، جیسے رفتار کی رفتار. یہ ریاضی کا مطلب سے مختلف ہے اور ہمیشہ کم ہے. فارمولہ یہ ہے: H = n / (1 / x_1 + 1 / x ^ 2 ... + 1 / x_n) n ڈیٹا سیٹ میں شرائط کی تعداد کی نمائندگی کرتا ہے. x_1 سیٹ میں پہلی قیمت کی نمائندگی کرتا ہے. مثال کے طور پر، مندرجہ ذیل مسئلہ کو لے لو. 2،4،5،8،10 کا ہارمونک کا مطلب کیا ہے؟ H = 5 / (1/2 + 1/4 + 1/5 + 1/8 + 1/10) H = 5 / (1.175) H = 4.255 مزید پڑھ »

141 اگر ایکس = ریاضی سکور اور Y = زبانی سکور، ای (ایکس) = 720 اور ایسڈی (ایکس) = 100 ای (Y) = 640 اور ایسڈی (Y) = 100 آپ معیار کو تلاش کرنے کے لئے ان معیاری انحراف کو شامل نہیں کرسکتے ہیں. جامع سکور کے لئے انحراف؛ تاہم، ہم مختلف قسم کے شامل کر سکتے ہیں. متغیر معیاری انحراف کا مربع ہے. var (X + Y) = var (X) + var (Y) = SD ^ 2 (X) + SD ^ 2 (Y) = 100 ^ 2 + 100 ^ 2 = 20000 ویار (ایکس + Y) = 20000، لیکن چونکہ ہم معیاری انحراف چاہتے ہیں، صرف اس نمبر کا مربع جڑ لے لیں. ایسڈی (X + Y) = sqrt (ویار (ایکس + Y)) = sqrt20000 141 اس طرح، کلاس میں طالب علموں کے لئے جامع سکور کی معیاری انحراف 141 ہے. مزید پڑھ »

دو فہرستوں میں سب سے پہلے ڈیٹا درج کریں. میں کوکٹر استعمال کرتا ہوں کہ کیلکولیٹر اور تمام کیپز پر بٹن کو اشارہ کرنے کے لۓ استعمال کیا جائے کہ اس کا استعمال کیا کام ہے. ایکس اور Y دو پوائنٹس کی جمع کرنے کے مطابق آپ کے دو متغیر بنیں. دبائیں [STAT] اور پھر EDIT کا انتخاب کریں یا پریس کریں [ENTER]. اس فہرستوں کو کھولیں گے جہاں آپ ڈیٹا درج کریں گے. ایکس میں سبھی اقدار درج کریں 1، ایک میں سے ایک. ایک قدر میں ڈالیں، پھر اگلے لائن پر جائیں [ENTER] کو دبائیں. اب Y کی فہرست 2 میں اسی قدر درج کریں. اب پھر [STAT] پر دبائیں. افعال کی CALC کی فہرست میں منتقل کرنے کے لئے تیر والے بٹنوں کا استعمال کریں. یہ اعداد وشماری کا حساب ہے. شے کو م مزید پڑھ »

تفصیلی اعداد و شمار کے گرافنگ یا تجزیہ کے بغیر نمونے کی تقسیم کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لئے ایک ھسٹگرام ایک فوری طریقہ ہے. ایک اچھا گرافک پروگرام کرنے کی ضرورت کے بغیر، ہسٹگرام آپ کو آپ کے ڈیٹا کی تقسیم کے فوری نقطہ نظر کو دے سکتا ہے. بہترین 'وک' سائز (اعداد و شمار کے گروہوں) کو منتخب کرنے کے لئے یہ ضروری ہے کہ بہترین وکر سنجیدگی حاصل کریں. اگر یہ ایرر برقرار رہے تو ہمارے ہیلپ ڈیسک سے رابطہ کریں. غلط استعمال کی اطلاع دیتے ہوئے ایرر آ گیا ہے. براہ مہربانی دوبارہ کوشش کریں. اگر یہ ایرر برقرار رہے تو ہمارے ہیلپ ڈیسک سے رابطہ کریں. غلط استعمال کی اطلاع دیتے ہوئے ایرر آ گیا ہے. براہ مہربانی دوبارہ کوشش کریں. اگر مزید پڑھ »

تشریحی اعداد و شمار معقول طور پر معلومات کے جمع کے اہم خصوصیات، یا مقدار کی وضاحت خود کی وضاحت کی نظم و ضبط ہے. تشریحی اعداد و شمار بہت اہم ہیں کیونکہ اگر ہم صرف ہمارے خام ڈیٹا پیش کرتے ہیں تو اعداد و شمار کو دکھایا گیا ہے، خاص طور پر اگر اس کا بہت کچھ ہوتا ہے تو اس سے نمٹنے کے لئے مشکل ہو گا. تشریحی اعداد و شمار اس وجہ سے ہمیں قابل قدر طریقے سے ڈیٹا پیش کرنے کے قابل بناتا ہے، جو اعداد و شمار کی آسان تشریح کی اجازت دیتا ہے. مثال کے طور پر، اگر ہمارے طالب علموں کے نصاب کے 100 ٹکڑے ٹکڑے کا نتیجہ تھا، تو ہم ان طالب علموں کی مجموعی کارکردگی میں دلچسپی رکھتے ہیں. ہم نشستوں کی تقسیم یا پھیلانے میں دلچسپی رکھتے ہیں. بیاناتی اعداد مزید پڑھ »

IQR = 16 "ascending order میں ڈیٹا سیٹ ترتیب" 71color (سفید) (ایکس) 72color (سفید) (ایکس) رنگ (میگینٹا) (73) رنگ (سفید) (ایکس) 82 رنگ (سفید) (ایکس) 85color (سرخ (سفید) (ایکس) رنگ (سفید) (ایکس) 86 (سور) (ایکس) 86 رنگ (سفید) (ایکس) رنگ (میگنیہ) (89) رنگ (سفید) (ایکس) 91color (سفید) (x) 92 "کوارٹجائل اعداد و شمار 4 گروپوں میں تقسیم کریں "" میڈین "رنگ (لال) (Q_2) = (85 + 86) /2=85.5" نچل کوارٹیٹل "رنگ (میگنیہ) (Q_1) = رنگ (میگنا) (73)" اوپری کوارٹیٹائل "رنگ (میگینٹا) (Q_3) = رنگ (میگنا) (89)" مداخلت کی حد "(IQR) = Q_3-Q_1 رنگ (سفید) (مداخلت لیبلیکس XXXxx) = 89-73 رنگ مزید پڑھ »

IQR = 19 (یا 17، وضاحت کے اختتام پر نوٹ دیکھیں) انٹرویوائل رینج (IQR) اقدار کے سیٹ کے 3rd کوارٹیل قیمت (Q3) اور 1st کوارٹیل قیمت (Q1) کے درمیان فرق ہے. اس کو تلاش کرنے کے لئے، ہمیں آگے بڑھنے کے حکم میں اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے: 55، 58، 59، 62، 67، 67، 72، 75، 76، 79، 80، 80، 85 اب ہم اس فہرست کا مادہ مقرر کرتے ہیں. عام طور پر عام طور پر عام طور پر معلوم ہوتا ہے کہ نمبرز اقدار کی فہرست کی فہرست میں "مرکز" ہے. مختلف نمبروں کی اندراجوں کے ساتھ فہرستوں کے لئے، یہ کرنا آسان ہے کیونکہ ایک واحد قدر ہے جس کے برابر ایک ہی تعداد میں اندراج کم یا برابر اور اس سے زیادہ یا برابر ہے. ہماری ترتیب کردہ فہرست میں، ہم دیکھ سک مزید پڑھ »

31/48 = 64.583333٪ = 0.6453333 اس مسئلے کو حل کرنے میں پہلا قدم یہ ہے کہ بچوں کی مجموعی رقم کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے تاکہ آپ اس بات کا اندازہ کر سکیں کہ کتنے بچے آپ کے پاس کل کتنے بچے ہیں. یہ 124 / ٹی کی طرح کچھ نظر آئے گا، جہاں ٹی کل بچوں کی نمائندگی کرتا ہے. یہ معلوم کرنے کے لئے کہ کیا کوئی تعلق نہیں ہے، ہم 68 + 124 کو تلاش کرتے ہیں کیونکہ اس سے ہمیں سروے کئے گئے تمام بچوں کی رقم فراہم کرتا ہے. 68 + 124 = 192 اس طرح، 192 = ہماری ہماری رائے 124/192 ہوجاتی ہے. اب آسان بنانے کے لئے: (124-: 4) / (192-: 4) = 31/48 32 کے بعد سے ایک اہم نمبر ہے، ہم اب مزید آسان نہیں کرسکتے ہیں. آپ حصوں کو ایک بارش یا ایک فیصد میں تبدیل کر سکتے مزید پڑھ »

0 مربع فرق کا استعمال کرتے ہوئے 0 مختلف طریقے سے متغیر (x-mu) ^ 2. یقینا دیگر اختیارات ہیں لیکن عام طور پر آخر نتیجہ منفی نہیں ہوگا. عام طور پر سب سے کم ممکنہ قیمت 0 ہے کیونکہ اگر x = mu rightarrow (x-mu) ^ 2 = 0 x> mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 x <mu rightarrow (x-mu) ^ 2> 0 مزید پڑھ »

Mu_ {X} = E [X] = sum_ {i = 1} ^ {infty} x_ {i} * p_ {i} ایک بے ترتیب بے ترتیب بے ترتیب X کا مطلب (متوقع قیمت) ہو جو اقدار پر لے جا سکتا ہے x_ { 1}، x_ {2}، x_ {3}، ... امکانات کے ساتھ P (X = x_ {i}) = p_ {i} (یہ فہرستیں مکمل یا لامحدود ہوسکتی ہیں اور رقم مکمل یا لامحدود ہو سکتی ہے). متغیر sigma_ {X} ^ {2} = ای [(X-mu_ {X}) ^ 2] = sum_ {i = 1} ^ {infty} (x_ {i} -mu_ {x}) ^ 2 * p_ {i} پچھلا پیراگراف متغیر sigma_ {X} ^ {2} کی تعریف ہے. متوقع قیمت آپریٹر ای کی صفائیت کا استعمال کرتے ہوئے، بیج کے مندرجہ ذیل تھوڑا سا، اس کے لئے ایک متبادل فارمولا ظاہر کرتا ہے، جو اکثر استعمال کرنا آسان ہے. sigma_ {X} ^ {2} = ای [(X-mu_ {X}) ^ 2 مزید پڑھ »

فارمولا ایک ہی ہے کہ آیا یہ ایک بے ترتیب بے ترتیب متغیر یا مسلسل بے ترتیب متغیر ہے. بے ترتیب متغیر کی قسم کے مطابق، متغیر کے لئے فارمولا سگا ^ 2 = ای (ایکس ^ 2) - [ای (ایکس)] ^ 2. تاہم، اگر بے ترتیب متغیر متقابل ہے تو ہم سمن عمل کا استعمال کرتے ہیں. مسلسل بے ترتیب بے ترتیب کے معاملے میں، ہم انضمام کا استعمال کرتے ہیں. ای (X ^ 2) = int_-infty ^ infty x ^ 2 f (x) dx. ای (ایکس) = int_-infty ^ infty ایکس f (x) dx. اس سے، ہم سگنل ^ 2 متبادل کی طرف سے حاصل کرتے ہیں. مزید پڑھ »

مطلب E (X) = 0 اور متغیر "ویر" (X) = 6/5. نوٹ کریں کہ ای (X) = int_-1 ^ 1 x * (3x ^ 2) "" dx = int_-1 ^ 3x 3x3 "" dx = 3 * [x ^ 4/4] _ ("-" 1 (1 ")") = 0 یہ بھی یاد رکھیں کہ "Var" (x) = E (X ^ 2) - (E (X)) ^ 2 = 3 * [X ^ 5/5] _ (" 1، 1 ")") - 0 ^ 2 = 3/5 * (1 + 1) = 6/5 مزید پڑھ »

مشروط احتساب کسی واقعے کی ممکنہ امکانات کا حامل ہے کہ آپ کسی دوسرے ایونٹ کا نتیجہ جانتے ہیں. اگر دو واقعات آزاد ہیں تو، ایک واقعہ کی مشروط امکان دوسری صورت میں صرف اس واقعے کی مجموعی امکان کے برابر ہے. دیئے گئے بی کے امکانات پی (A | B) کے طور پر لکھا جاتا ہے. مثال کے طور پر دو انحصار متغیر لے لو. A "بے ترتیب امریکی صدر کا پہلا نام جورج ہے" کے طور پر بیان کریں اور بی بننے کے لئے "بے ترتیب امریکی صدر کے آخری نام بش ہے." مجموعی طور پر، وہاں 44 صدر ہیں جن میں سے 3 کو جارج نام دیا گیا ہے. 44 میں سے 2 بش کو نامزد کیا گیا ہے. تو، پی (اے) = 3/44 اور پی (بی) = 2/44. تاہم، پی (A | B) = 2/2، ان 2 صدر بش کے نام سے مزید پڑھ »

مطلب = 4 113/600 میڈین = 3.98 موڈ = 1.20 معنی نمبروں کا اوسط ہے "مطلب" = (3.56 + 4.4 + 6.25 + 1.2 + 8.52 + 1.2) / 6 "مطلب" = 4 113/600 میڈین " درمیانے "نمبر جب آپ اپنے نمبروں پر قابو پانے کے لۓ 1.20،1.20.3.56،4.40.6.25.8.52.22 میں 6 نمبر ہیں، تو" درمیانی نمبر "آپ کی تیسری اور چوتھا نمبر" median "= (3.56+ 4.40) / 2 / 3.98 موڈ یہ ہے کہ اس صورت میں ہے جو اس کیس میں سب سے زیادہ 1.20 ہے کیونکہ یہ دو مرتبہ ہوتا ہے مزید پڑھ »

مطلب = 14.25، میڈین = 15، موڈ = 15 معنی: 14 + 15 + 22 + 15 + 2 + 16 + 17 + 13 = 114 114/8 = 14.25 تمام نمبروں میں اضافہ کریں تو اس کے بعد تقسیم کیا جاسکتا ہے. مادیان: 2، 13، 14، 15، 15، 16، 17، 22 نمبروں کو سب سے کم سے زیادہ سے زیادہ ترتیب دیں اور پھر درمیانی قدر کا انتخاب کریں، اس صورت میں اگر کوئی بھی قدر کی قیمتیں موجود ہیں تو دونوں کے درمیان آدھے راستہ درمیان میں. موڈ: اگر آپ احتیاط سے چیک کریں تو سب سے عام قیمت 15 ہے. امید ہے کہ یہ مددگار ہے ... مزید پڑھ »

مطلب اعداد و شمار کے ایک سیٹ کا اوسط ہے، اعداد و شمار کا ایک سیٹ میں ہوتا ہے کہ سب سے زیادہ مسلسل تعداد ہے، اور اعداد و شمار کے سیٹ کے وسط میں مڈلین نمبر ہے. مطلب یہ ہے کہ تمام نمبروں کو شامل کرکے حساب کیا جائے گا نمبروں کی تعداد میں تقسیم اور تقسیم (6 نمبر) میں موجود ہیں. 1 + 4 + 5 + 6 + 10 + 25 = 51 51/6 = 8.5 rarr یہ مطلب ہے چونکہ آپ کے سیٹ میں تمام نمبر ایک بار واقع ہوتے ہیں، کوئی موڈ نہیں ہے. اگر آپ کا سیٹ ایک اضافی 4 یا تین 5 تھا، مثال کے طور پر، تو اس کے پاس ایک الگ موڈ ہوگا. تمام نمبروں کو کم از کم سب سے زیادہ کرنے کے لئے ترتیب دیں. سب سے کم نمبر پر کراس، پھر سب سے زیادہ، پھر دوسرا سب سے کم، پھر دوسرا سب سے اوپر، ا مزید پڑھ »

مطلب = 30 میڈین = 30 موڈ = 30، 31 مطلب یہ ہے "اوسط" - اقدار کی تعداد کی طرف سے تقسیم کردہ اقدار کی رقم: (31 + 28 + 30 + 31 + 30) / 5 = 150/5 = 30 میڈین سب سے زیادہ سے زیادہ قیمتوں میں درج اقدار کی تار میں درمیانی قیمت ہے (یا سب سے زیادہ کم از کم - وہ صرف سکوبی نہیں کیا جا سکتا): 28،30،30،31،31 median = 30 موڈ کا قدر ہے یہ اکثر اکثر درج کیا جاتا ہے. اس صورت میں، 30 اور 31 دونوں کو دو مرتبہ درج کیا جاتا ہے، لہذا وہ دونوں موڈ ہیں. مزید پڑھ »

باریکس = 14 ایم = 12 ز = 12 مطلب باریکس = (سمکس) / ن = 70/5 = 14 باریکس = 14 میڈین ایم = (ن + 1) / 2 و شے = (5 + 1) / 2 = 6/2 = 3 rd شے ایم = 12 موڈ [Z] ہے جو زیادہ تر وقت ظاہر ہوتا ہے میں دی گئی تقسیم 12 میں 2 بار ہوتی ہے. Z = 12 مزید پڑھ »

مطلب: 87.5 موڈ: کوئی موڈ میڈین: 88 معنی = "تمام نمبروں کی رقم" / "کتنے نمبر ہیں" 6 نمبر ہیں اور ان کی رقم 525 ہے لہذا، ان کا مطلب 525/6 = 87.5 موڈ ہے. سب سے زیادہ فریکوئنسی کے ساتھ، جس میں تعداد میں سب سے زیادہ ہوتا ہے اس معاملے میں، اس صورت میں، کوئی موڈ نہیں ہے کیونکہ ہر نمبر وہاں صرف ایک بار ظاہر ہوتا ہے جب میڈین مڈل نمبر ہے جب آپ تعداد میں نمبر 79، 85، 86، 90، 92 پر رکھتے ہیں. ، 93 درمیانی نمبر 86 اور 90 کے درمیان ہے. لہذا آپ کی درمیانی نمبر (86 + 90) / 2 = 88 کی طرف سے پایا جاسکتا ہے لہذا آپ کا مریض 88 ہے مزید پڑھ »

ذیل میں ملاحظہ کریں ہمیں نمبر گن، 0، 1.1، 2.8،3،4.6٪ نمبر ڈالنے کی ضرورت ہے میڈین = مڈل نمبر 0، 1.1، رنگ (سرخ) (2.8)، 3،4.6 2.8 موڈ = زیادہ سے زیادہ مسلسل نمبر. فہرست میں کوئی ایسی تعداد نہیں ہے، کوئی موڈ رینج = سب سے بڑی تعداد کی حد = 4.6-0 = 4.6 معنی = ایکس (x_i / n) باریکس = (0 + 1.1 + 2.8 + 3 4.6) / 5 باریکس = 11.5 / 5 = 2.3 مزید پڑھ »

رینج = 7 میڈین = 6 طریقوں = 3،6،8 معنی = 5.58 2،3،3،3،3،4،4،5،6،6،6،6،7،7،8،8، 8.9 سب سے پہلے اقدار کی تعداد شمار کریں: 19 رینج ہیں: سب سے زیادہ اور سب سے کم اقدار کے درمیان فرق: رنگ (نیلے رنگ) (2)، 3،3،3،3،4،4،5،6،6،6، 6،7،7،8،8،8،8، رنگ (نیلے رنگ) (9) رینج = رنگ (نیلا) (9-2 = 7) میڈین: بالکل ترتیب کے اعداد و شمار کے وسط کے درمیان میں. 19 اقدار ہیں لہذا یہ ایک تلاش کرنا آسان ہے. یہ (19 + 1) / 2 ویں = 10 = 19 + 9 + 1 + 9 رنگ (سرخ) (2،3،3،3،3،4،4،5،6)، 6، رنگ ( سرخ) (6،6،7،7،8،8،8،8،9) رنگ (سفید) (wwwwwwwwwwww) uarr رنگ (سفید) (wwwwwwwwwwwww) median = 6 میڈین: سب سے زیادہ تعدد کے ساتھ قیمت - ایک یہ سب سے زیادہ ہوتا ہے: 2، ر مزید پڑھ »

66، 66، کوئی بھی نہیں، 27 مطلب ریاضی اوسط ہے (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 میڈین رینج الٹراسمینٹس سے متعدد قدر مساوات ہے. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5؛ 13.5 + 52.5 = 66 نوٹ: اعداد و شمار کے اس سیٹ میں یہ مطلب کے طور پر ایک ہی قدر ہے، لیکن یہ عام طور پر نہیں ہے. موڈ ایک سیٹ میں سب سے زیادہ عام قدر ہے. اس سیٹ میں کوئی بھی نہیں ہے (کوئی نقل نہیں ہے). رینج کم از کم اور سب سے زیادہ اقدار کے درمیان فرق کی عددی قدر ہے. 79.5 - 52.5 = 27 مزید پڑھ »

8.32،7.6،7.6 "کا مطلب بیان کیا جاتا ہے" • "مطلب" = ("تمام اقدامات کی رقم") / ("اقدامات کی تعداد") آرآر "مطلب" = (7.6 + 7.6 + 6.1 + 6 + 14.3 ) / 5 رنگ (سفید) (آر آرر "کا مطلب" x) = 8.32 • "موڈ سب سے زیادہ معمول کی پیمائش ہے" rArr "موڈ" = 7.6larr "صرف ایک بار دو بار ہونے کے لئے" • "median ایک درمیانی پیمانے پر پیمائش ہے حکم کے حکم "رنگ (سفید) (XXX)" اقدامات "" تدابیر "کے اوپر تدابیر کا انتظام" 6، رنگ (سفید) (ایکس) 6.1، رنگ (سفید) (ایکس) رنگ (میگینٹا) (7.6)، رنگ ( سفید) (ایکس) 7.6، رنگ (سفید) (ایکس) 14. مزید پڑھ »

مطلب: 21.14 میڈین: 12 رینج: 3 موڈ: 12 معنی: (11 + 12 + 13 + 12 + 14 + 11 + 12) / 7 یا 85/7 یا 12.1428 میڈین: منسوخ کریں (رنگ (سرخ) (11))، منسوخ کریں (رنگ (سبز) (11))، منسوخ کریں (رنگ (نیلے رنگ) (12))، 12، منسوخ کریں (رنگ (نیلے رنگ) (12))، منسوخ کریں (رنگ (سبز) (13))، منسوخ کریں (رنگ ( سرخ (11)، رنگ (سرخ) (11)، رنگ (نیلے رنگ) (12) سرخ رنگ (سرخ) (14)) رینج: رنگ (سرخ) (14) - رنگ (سرخ) (11) = 3 موڈ: رنگ (سرخ) رنگ (نیلا) (12)، رنگ (نیلے رنگ) (12)، رنگ (گلابی) (13)، رنگ (سنتری) (14) رنگ (سفید) (............. .........) رنگ (نیلے رنگ) (12). مزید پڑھ »

یہ 9 ہے - 8 اور 10 'میڈین' کے درمیان معنی درمیانی قدر کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، ایک بار جب ڈیٹا بیس قیمت کے مطابق حکم دیا جاتا ہے. تو آپ کے معاملے میں یہ 2 8 10 دے گا 16. اگر دو درمیانی اقدار ہیں تو، مادی کو ان کے درمیان معنی کے طور پر بیان کیا جاتا ہے. بڑے اعداد و شمار سیٹ کے ساتھ یہ عام طور پر زیادہ اہمیت نہیں رکھتا ہے، کیونکہ درمیانی اقدار قریبی رہتی ہیں. مثال کے طور پر 1000 بالغ مردوں، یا ایک شہر کے لوگوں کی آمدنی کے بلندیوں. آپ کے طور پر چھوٹے کے طور پر ایک ڈیٹا مقرر میں کسی بھی مرکز یا پھیلاؤ اقدامات دینے میں ہچکچاہٹ. چیلنج: کوشش کریں اور یہ ایک باکس پلاٹ بنائیں! مزید پڑھ »

مزید پڑھ »

0.4335 "تکمیلی ایونٹ یہ ہے کہ زیادہ سے زیادہ برابر ہے یا" "25 سے بھی کم ہے، تاکہ تین ٹکٹ سب سے پہلے 25" کے درمیان تین ہیں. اس کے لئے مشکلات ہیں: "(25/30) (24/29) (23/28) = 0.5665 "لہذا پوچھا امکانات یہ ہے:" 1 - 0.5665 = 0.4335 "مزید وضاحت:" P (A اور B اور C) = P (A) P (B | A) P (C | AB) "سب سے پہلے اس مشکلات کو اپنی طرف متوجہ کریں کہ پہلا ٹکٹ نمبر کم ہے" یا 25 سے زائد برابر ہے (25/30). تو P (A) = 25/30. " "دوسرا ٹکٹ ڈرائیو کرتے وقت،" "بیگ میں بائیں جانب صرف 29 ٹکٹ ہیں اور ان میں سے 5 کی تعداد" 25 "سے زیادہ ہے اگر پہلی ٹکٹ نمبر <= 25، تو مزید پڑھ »

معنی = 19.133 میڈین = 19 موڈ = 19 معنی ریاضی اوسط ہے، 19.133 میڈین ہے "([ڈیٹا نمبرز + + 2) + 2 'یا PLACE قیمت مساوات (عددی طور پر) ایک حکم میں حد کی حد سے سیٹ کریں اس سیٹ پر مشتمل ہے 15 نمبر، ترتیب کے مطابق 5،13،13،15،15،18،19،19،19،20،22،26،27،27،29. تو درمیانی جگہ (15 + 1) / 2 = 8 ویں پوزیشن ہے. اس مقام کی تعداد 19 ہے. وضع ایک سیٹ میں سب سے زیادہ عام قدر ہے. اس صورت میں یہ 19 ہے، سیٹ میں تین واقعات کے ساتھ. ان تینوں اقدامات کے قربت کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا 'عام طور پر تقسیم کیا' ہے. مزید پڑھ »

اس سیٹ میں کوئی موڈ نہیں ہے. وضاحت ملاحظہ کریں. ڈیٹا سیٹ کے موڈ (موڈل قدر) سیٹ میں سب سے زیادہ بار بار قیمت ہے. لیکن ایک سیٹ میں ایک سے زیادہ موڈل اقدار موجود ہیں یا کوئی موڈل قدر نہیں کرسکتے ہیں. ایک سیٹ میں کوئی موڈل قدر نہیں ہے اگر تمام اقدار اسی واقعے کی اسی تعداد میں ہیں (جیسے دی گئی مثال میں). ایک سیٹ میں ایک سے زیادہ موڈل قدر بھی ہوسکتا ہے. مثال: S = {1،1،1،2،3،4،5،5،6،6،6} اس سیٹ طریقوں میں 1 اور 6 ہیں 3 واقعے کے ساتھ. مزید پڑھ »

کوئی موڈ نہیں ہے. "موڈ" سب سے زیادہ مسلسل تعداد ہے؛ قیمت جو اکثر اکثر ظاہر ہوتا ہے. لیکن اس معاملے میں، ہر قیمت ہر ایک میں بالکل ایک بار ظاہر ہوتا ہے، لہذا کوئی "زیادہ تر بار بار" نہیں ہے. اگر ایک سے زیادہ تعداد میں سے ایک دو بار بھی ہوا تو، اس کا موڈ ہوگا، لیکن یہ معاملہ نہیں ہے. لہذا نمبروں کی اس فہرست کے لئے کوئی موڈ نہیں ہے. مزید پڑھ »

یہ صرف ایک موڈ ہے، جو 12 ہے، اس سے 12 کے بعد سے اعداد و شمار سیٹ میں بار بار کیا جاتا ہے اور اعداد و شمار میں کوئی بار بار نہیں ہے، اس اعداد و شمار سیٹ کا موڈ مقرر ہے. اس اعداد و شمار سیٹ میڈین 15 ہے. مزید پڑھ »

0.1841 سب سے پہلے، ہم بائنومیلیل کے ساتھ شروع کرتے ہیں: X ~ B (10 ^ 4،6 * 10 ^ -5)، اگرچہ پی بہت چھوٹا ہے، ن بڑے ہے. لہذا ہم معمول کا استعمال کرتے ہوئے اس سے اندازہ کر سکتے ہیں. X ~ B (n، p)؛ Y ~ N (np، np (1-p)) کے لئے، ہمارے پاس Y ~ N (0.6،0.9 99 994) ہے. ہم P (x> = 2) چاہتے ہیں، عام استعمال کے مطابق سرحدوں میں، ہمارے پاس پی (Y = = 1.5) Z = (Y-mu) / sigma = (Y-NP) / sqrt (np (1-p)) (1.5-0.6) / sqrt (0.99994) 0.90 ہے. P (Z = = 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) Z-میز کا استعمال کرتے ہوئے، ہم جانتے ہیں کہ Z = 0.90 دیتا ہے P (Z <= 0.90) = 0.8159 P (Z> = 0.90) = 1-P (Z <= 0.90) = 1-0،8159 = 0.1841 مزید پڑھ »

لکیری رجعت کا بنیادی استعمال یہ ہے کہ 2 سیٹوں کے اعداد و شمار کے مطابق ایک سطر فٹ اور اس کا تعین کیا جاسکتا ہے کہ وہ کتنے متعلق ہیں. مثال کے طور پر: اسٹاک کی قیمتوں میں بارش اور فصل پیداوار کے مطالعہ کے گھنٹے اور گریڈوں کے 2 سیٹوں کے مطابق رابطے کے سلسلے میں، عام اتفاق رائے ہے: 0.8 یا اس سے زیادہ کے رابطے کے لحاظ سے ایک مضبوط باہمی تعلق سے انکار کیا گیا ہے. 0.5 یا اس سے زیادہ کی 0.8 کنکشن کے مطابق اقدار ایک کمزور باہمی رابطے سے تعلق رکھتے ہیں. 0.5 سے کم اقدار ایک بہت کمزور رابطے f لینر ریگریشن اور رابطے کیلکولیٹر کی نشاندہی کرتا ہے مزید پڑھ »

((14)، (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) 0.2095 کسی بھی فلپ پر ایک سر حاصل کرنے کی امکان 1/2 ہے. کسی بھی پلٹائیں پر ٹیلوں کو حاصل کرنے کے امکانات کے ساتھ ہی. ہمیں جاننے کی ضرورت ہے جس کی وجہ سے ہمسایہات اور ٹیل کے نتائج کا نظم کر سکتے ہیں. اور یہ ((14)، (7)) ہے. مجموعی طور پر، ہم ہیں: ((14)، (7)) (1/2) ^ 7 (1/2) ^ 7 = 3432 (0.0078125) (0.0078125) 0.2095 مزید پڑھ »

"ایماندار" 6 رخا کے جواب کو مرنے کے طور پر قبول کرتے ہوئے کہا کہ سنینی کا کہنا ہے کہ "1/6" ہے. اگر ممکن ہے کہ ممکنہ نتائج کے برابر تمام ممکنہ نتائج کا امکان ہو تو، کسی خاص نتیجے کے امکانات (آپ کے کیس میں، "3 حاصل کرنا") ہے. اگر آپ غیر جانبدار مریض کو 6 کل ممکنہ نتائج ہیں: 1، 2، 3، 4، 5، اور 6. خاص دلچسپی جس میں آپ دلچسپی رکھتے ہیں، ایک 3، صرف ایک ہی طریقہ ہوتا ہے. لہذا امکان ہے 1/6. اگر آپ نے "3 یا کم" حاصل کرنے کے امکانات کے بارے میں پوچھا تھا تو ممکنہ نتائج کی کل تعداد اسی طرح کی ہے، لیکن خاص نتائج (1، 2، یا 3) حاصل کرنے کے 3 طریقے ہیں. "3 یا کم" 3/6 = 1/2 ہو گی. مزید پڑھ »

P _ ((x = 4 سر)) = 0.15625 پی = 0.5 ق = 0.5 پی _ ((x = 4 سر)) = "^ nC_xp ^ xp ^ (nx) پی _ ((x = 4 سر)) =" ^ 5C_4 () 0.5) ^ 4 (0.5) ^ (5-4) پی _ ((x = 4 سر)) = = 5 (0.5) ^ 4 (0.5) ^ 1 پی _ ((x = 4 سر)) = = 5 (0.0625) (0.5) پی _ ((x = 4 سر)) = 0.15625 مزید پڑھ »

N = 115 کیا آپ کا مطلب 5٪ کی غلطی کے ساتھ ایک تناسب کے لئے اعتماد کے وقفہ کے لئے فارمولہ ٹوپی پی + - ME، جہاں ME = Z * * SE (ٹوپی پی) کی طرف سے دیا جاتا ہے. ٹوپی پی نمونہ تناسب ز * Z کی اہم قیمت ہے، جسے آپ گرافنگ کیلکولیٹر سے حاصل کرسکتے ہیں یا میز SE (ٹوپی پی) نمونہ تناسب کی معیاری غلطی ہے، جس میں sqrt ((ٹوپی پی) ٹوپی ق) / ن)، جہاں ٹوپی q = 1 - ٹوپی پی اور ن نمونہ سائز ہے ہم جانتے ہیں کہ غلطی کے مارجن 0.05 ہونا چاہئے. 90٪ اعتماد کے وقفے کے ساتھ، ز * 1.64. ME = Z * * SE (ٹوپی پی) 0.05 = 1.64 * sqrt ((0.88 * 0.12) / ن) ہم اب جغرافیائی طور پر حل کرسکتے ہیں. ہم این 114.2 حاصل کرتے ہیں، جو ہم 115 تک پہنچتے ہیں کیونکہ 114 کا ای مزید پڑھ »

L_1 = 3، L_2 = 7، L_ (n + 1) = 2L_n + L_ (n-1) "" (n> = 2) سب سے پہلے ہمیں L_1 اور L_2 تلاش کرنا پڑتا ہے. L_1 = 3 کے طور پر وہاں صرف تین سٹرنگ ہیں: (0) (1) (2). L_2 = 7، جیسا کہ ملحقہ 0 اور 2 کے بغیر تمام تاریں (0،0)، (0،1)، (1،0)، (1،1)، (1،2)، (2،1)، (( 2،2) اب ہم L_n (n> = 3) کی بار بار تلاش کرنے جا رہے ہیں. اگر تار 1 میں ختم ہوجاتا ہے، تو ہم اس کے بعد کسی بھی لفظ کو لکھ سکتے ہیں. تاہم، اگر 0 میں قطار ختم ہوسکتے ہیں تو ہم صرف 0 یا 1. ڈال سکتے ہیں. اگر ہم قطعے 2 میں ختم ہوجائیں تو ہم صرف 1 یا 2 رکھ سکتے ہیں. 2. P_n، Q_n، R_n کے ارد گرد 0 اور 2 کے بغیر تار کی تعداد بننے دو حیثیت اور اس میں بالترتیب 0،1،2 م مزید پڑھ »

اسے دیکھو . گوراو بانسل سے کریڈٹ میں اس کی وضاحت کرنے کا بہترین طریقہ سوچنے کی کوشش کر رہا تھا اور میں نے ایک ایسے صفحے میں ڈھیر لگایا جو واقعی اچھا کام کرتا ہے. میں اس لڑکے کو وضاحت کے لۓ کریڈٹ دونگا. اگر کوئی لنک کام کے لئے کام نہیں کرتا تو میں نے ذیل میں کچھ معلومات شامل کی ہیں. صرف بیان کیا گیا ہے: R ^ 2 قیمت صرف رابطے کی گنجائش آر کے مربع ہے. ایک ماڈل کے تعلق سے متعلق گنجائش (R) متغیرات (X اور Y کے ساتھ کہتے ہیں) -1 اور 1 کے درمیان اقدار لیتا ہے. یہ وضاحت کرتا ہے کہ کس طرح ایکس اور Y ہیں باہمی تعلقاگر X اور Y کامل اتحاد میں ہو تو، اس قدر مثبت ہو جائے گا 1 اگر ایکس بڑھتی ہے اور بالکل صحیح طریقے سے کم ہوجاتا ہے، تو یہ ق مزید پڑھ »

اس کا {1،2،3،4،5،6} جس میں اصل میں ممکنہ نتائج کا ایک سیٹ نمونہ کی جگہ کی وضاحت کرتا ہے. جب آپ 6 رخا پاؤس کھولتے ہیں، تو سب سے اوپر چہرہ پر نقطہ نظر کی تعداد کا نتیجہ کہا جاتا ہے. اب، جب بھی ایک موٹی پھنس جاتا ہے تو ہم سب سے اوپر چہرے پر 1، 2،3،4،5 یا 6 ڈاٹ حاصل کرسکتے ہیں. اب نتیجہ ہے. یہاں تک کہ یہاں استعمال "6 چہرے کا سامنا کرنا پڑتا ہے" اور ممکنہ نتائج کی فہرست "{1،2،3،4،5،6}" ہے. اس کی تعریف کی طرف سے نمونہ کی جگہ ایک تجربے کے تمام ممکنہ نتائج کی فہرست ہے. لہذا آپ کے سوال کا جواب S = {1،2،3،4،5،6} ہے. میں اس کی واضح امید کرتا ہوں. مزید پڑھ »

0.563 موقع آپ کو ممکنہ طور پر درخت آریھری بنانے کی ضرورت ہے لہذا آپ کو مشکلات سے باہر کام کر سکتے ہیں: مجموعی طور پر آپ کو 8/11 (سیاہ قلم کی اصل رقم) کے ساتھ ختم ہو جائے گا 7/10 (باکس میں چھوڑ دیا سیاہ قلم کی رقم) 3/11 (سرخ قلم کی مجموعی رقم) میں 2/10 (باکس میں چھوڑ دیا سرخ قلم کی رقم) کی طرف سے ضرب. یہ = 0.563 موقع ہے کہ آپ ایک ہی رنگ کے 2 قلم منتخب کریں گے، چاہے وہ 2 سیاہ یا 2 سرخ ہوں. مزید پڑھ »

آپ کو سمجھنے کے لئے مکمل جواب دیکھنے کی ضرورت ہے کہ مجھے مکمل طور پر معلوم نہیں ہے کہ آپ کا مطلب یہ ہے کہ آپ کا مطلب یہ ہے کہ آپ اپنے اعداد و شمار کو کہاں حاصل کرتے ہیں جہاں آپ x پر ریفریجریشن حاصل کرنے کے لۓ یہ پتہ چلیں کہ ایکس اثرات میں تبدیلی کس طرح ہے. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 اور آپ x اور y کے درمیان رشتہ تلاش کرنا چاہتے ہیں لہذا آپ کو یقین ہے کہ ماڈل y = mx + c یا اعداد و شمار میں y = beta_0 + beta_1x + u ان beta_0، بیٹا ہیں آبادی میں پیرامیٹرز اور آپ غیر متغیر متغیرات کا اثر دوسری صورت میں غلطی کی اصطلاح کہا جاتا ہے تاکہ آپ چاہتے ہیں کہ تخمینہ کرنے والے hateteta_0، hatbeta_1 تو توقع ہے کہ ٹوپی = hatbeta_0 + hatbeta_1x مزید پڑھ »

اگر Gauss-Markof مفادات کو پکڑتا ہے تو OLS کسی بھی لینکر کے تخمینہ کے سب سے کم معیاری غلطی فراہم کرتا ہے تاکہ ان مفکوموں کو بہتر طور پر لکیری غیر جانبدار تخمینہ دینے والا متعدد صفر ہو، اس کا مطلب یہ ہے کہ beta_0 اور beta_1 لکیری ہیں لیکن ایکس متغیر نہیں ہے. لکیری ہونا یہ x ^ 2 ہو سکتا ہے ڈیٹا کو بے ترتیب نمونہ سے لے لیا گیا ہے، کوئی کامل کثیر-کال لائنیت نہیں ہے تاکہ دو متغیر مطابقت پذیر نہیں ہو. ای (u / x_j) = 0 مطلب ہے کہ مشروط مفہوم صفر ہے، مطلب یہ ہے کہ x_j متغیر غیر مبنی متغیر کے معنی کے بارے میں کوئی معلومات نہیں فراہم کرتا ہے. مختلف قسم کے ایکس آئی وی (u) = sigma ^ 2 کے لئے متغیر ہیں پھر OLS لکیری تخمینوں کی آبادی می مزید پڑھ »

معیاری انحراف {1، 2، 3، 4، 5} = [(5 ^ 2-1) / (12)] ^ (1/2) = sqrt2 ہمیں ایک عمومی فارمولہ تیار کرنے کے بعد ایک خاص طور پر آپ کو معیاری انحراف حاصل ہے. 1، 2، 3، 4 اور 5 کے. اگر ہمارے پاس {1، 2،3، ....، ن} ہے اور ہمیں اس نمبروں کے معیاری انحراف کو تلاش کرنا ہوگا. نوٹ کریں کہ "Var" (X) = 1 / n sum_ {i = 1} ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 "Var" (X) = 1 کا مطلب ہے / n sum_ {i = 1} ^ ni ^ 2 - (1 / n sum _ (i = 1) ^ ni) ^ 2 "Var" (X) = 1 / n * (n (n + 1) (2n +1) (/ 6) - (1 / n * (n (n + 1)) / 2) ^ 2 "Var" (X) = ((+ n + 1) (2n + 1)) / (6 ) (((ن + 1) / 2) ^ 2 کا مطلب ہے " مزید پڑھ »

صفر اگر آپ کے پاس صرف ایک نمبر یا ایک ملین نمبر ہیں جو بالکل وہی ہیں (جیسے سب 25 ہیں)، معیاری انحراف صفر ہو گی. صفر سے معیاری انحراف سے زیادہ ہونے کے لۓ، آپ کو ایک ایسا نمونہ ہونا چاہیے جو اقدار پر مشتمل ہے جو اسی طرح نہیں ہیں. لہذا، کم سے کم، آپ کو از کم از کم دو اقدار کے ساتھ نمونہ کی ضرورت ہے جو صفر سے معیاری انحراف سے زیادہ ہے. امید ہے کہ مدد ملتی ہے مزید پڑھ »

"حصہ 1" 0.80164 "" حصہ 2) 0.31125 "" 5 سوئچز کی بجائے کھلی یا بند ہو سکتی ہے. " "اس طرح زیادہ سے زیادہ" 2 ^ 5 = 32 "مقدمات کی تحقیقات کرنے کے لئے ہیں." "ہم چند شارٹ کٹس لے سکتے ہیں اگرچہ:" "اگر 1 اور 4 دونوں کھلے ہیں یا دونوں 2 اور 5 کھلی ہیں، موجودہ" "پاس نہیں ہوسکتی ہے." "تو (1 یا 4) اور (2 یا 5) کو بند کرنا لازمی ہے." "لیکن اضافی معیارات ہیں:" "اگر (4 اور 2) کھلے ہیں تو، 3 بند ہونا لازمی ہے." "اگر (1 اور 5) کھلے ہیں تو، 3 بند ہونا ضروری ہے." "لہذا اگر ہم نوٹ کریں (اے، سی، او، سی، سی) 1، اور 3 مزید پڑھ »

نامعلوم غلط پیرامیٹر سگما (معیاری انحراف) کے لئے معیاری غلطی ہمارے تخمینہ ہے. معیاری غلطی متغیر تخمینہ کے مربع جڑ ہے. s.e. = sqrt (ٹوپی سیرما ^ 2). یہ اوسط عمودی فاصلہ کی ایک پیمائش ہے جس میں ہمارے مشاہدات میں سے ایک حساب حساب رجریشن لائن سے ہے. اس طرح، یہ نامعلوم مقدار سگما کا اندازہ کرتا ہے، جو کہ ہم کتنے عرصے سے حقیقی رجریشن لائن (جس لائن نے ہم نے کم از کم چوکوں کا تخمینہ حاصل کر لیا ہے) سے ممکنہ مشاہدے کی توقع کی ہے. مزید پڑھ »

سات، ایک یا دو ایک یا تو ڈرائنگ کا امکان 3/13 ہے. ایک یا زیادہ ایک یا ایک ڈرائنگ کا امکان، ایک اککا ڈرائنگ کے امکان کے ساتھ ساتھ سات کے امکان کے امکانات کے طور پر سات یا دو ایک امکان ہے. P = P_ (ace) + P_ (seven) + P_ (two) ڈیک میں چار ایلیوں ہیں، لہذا امکانات 52 (تمام امکانات) کی تعداد میں (امکانات کی تعداد 4): P_ (اک ) = 4/52 = 1/13 چونکہ دونوں میں سے Twos اور سیونز ہیں 4، ہم اسی منطق کو استعمال کر سکتے ہیں کہ یہ معلوم کریں کہ ممکنہ طور پر ہر تین کے لئے ایک ہی ہے: P_ (سات) = P_ (دو) = P_ ( اکس) = 1/13 اس کا مطلب یہ ہے کہ ہم واپس اپنے اصل امکانات میں واپس جا سکتے ہیں: P = 1/13 + 1/13 + 1/13 = 3/13 لہذا، ایک یا دو، دو یا ا مزید پڑھ »

1884 میں عام طور پر آپ کو مردوں کے لئے 8 کا انتخاب 6 اور عورتوں کے لئے 5 کا انتخاب کیا جا سکتا ہے. مجھ سے مت پوچھو کیوں کہ آپ کے پاس زیادہ عورتیں ہیں اور آپ کی کمیٹی کم نمائندگی کی درخواست کر رہی ہے لیکن یہ ایک اور کہانی ہے. ٹھیک ہے تو پکڑ یہ ہے کہ ان میں سے ایک لوگ ان لڑکیوں میں سے ایک کے ساتھ کام کرنے سے انکار کر دیتے ہیں. لہذا اس خاص شخص کو تمام لڑکوں کے ساتھ استعمال نہیں کیا جاسکتا ہے لہذا ہم 8 سے 1 کا خاتمہ کریں اور اس کے مجموعے کو مجموعی طور پر 7 طریقوں کا انتخاب کریں. لہذا دوسرے لوگوں کے ساتھ شروع کریں (7!) / ((7-6)! 6 =) = 7 اب ان کے ساتھ مل کر کیا جا سکتا ہے (10!) / ((10-5)! 5)) = 252 طریقوں کے لئے خواتین یا 7 * 2 مزید پڑھ »

"630" (7!)) / ((2!) ^ 3) = 630 "جب عام طور پر ہم ن اشیاء کا بندوبست کرتے ہیں، جہاں وہاں مختلف ہیں." "i = 1،2" ، ...، k "، پھر ہم" "ہے" (ن!) / ((ن_1)! (n_2)! ... (n_k)!) "ان کے انتظام کرنے کے امکانات." "لہذا ہمیں یہ شمار کرنے کی ضرورت ہے کہ اشیاء کتنے بار آتے ہیں:" "ہمارے پاس 7 اشیاء ہیں: دو 579 اور ایک 6، تو" (7!) / (2! 2! 2! 1!) = 630 "امکانات" یہ ایک کثیر مقصدی گنجائش کہا جاتا ہے. " "اس کے پیچھے فلسفہ بہت سادہ ہے. ہم ان کے نزدیک ہیں" "ان کا بندوبست" اگر وہ مختلف تھے، لیکن اسی طرح کی چیزیں "" n_i! مزید پڑھ »

Q_1 = 24 اگر آپ کے ہاتھ میں TI-84 کیلکولیٹر ہے: آپ ان اقدامات پر عمل کر سکتے ہیں: سب سے پہلے نمبروں کو ترتیب دیں. اس کے بعد آپ کو لازمی بٹن دبائیں. پھر "1: ترمیم" کریں اور آگے بڑھیں اور اپنے اقدار درج کریں تاکہ اس کے بٹن پر دوبارہ بٹن دبائیں اور "CALC" پر جائیں اور "1: 1-Var اعدادوشمار" کو دبائیں. پھر جب تک آپ Q_1 نہیں دیکھتے ہیں تو سکرال کریں. یہ قیمت آپ کا جواب ہے :) مزید پڑھ »

چھوٹے نمونہ، معمولی تقسیم اور آپ معیاری انحراف اور معتبر کر سکتے ہیں، ٹی اعداد وشمار استعمال کیا جاتا ہے ایک بڑے نمونہ کے لئے، Z اعداد و شمار (Z سکور) تقریبا ایک معیاری عام تقسیم ہے. جب نمونہ چھوٹا ہے تو، Z کی تقسیم میں تبدیلی کی بے ترتیب سے پیدا ہوتا ہے. اس کا مطلب یہ ہے کہ امکانات کی تقسیم معیاری معمول کی تقسیم کے مقابلے میں زیادہ پھیلا جائے گی. جب ن نمونہ نمبر اور df = n-1، T سکور (ٹی کے اعداد و شمار) ٹی = (x¯ -μ0) / (s / n ^ 0.5) x¯ = نمونہ معنی μ0 = hypothesized آبادی کا مطلب ہے = نمونہ معیاری انحراف n = نمونہ سائز مزید پڑھ »

متغیر سیگما ^ 2 = 15.81 ہے اور معیاری انحراف سگما تقریبا 3.98 ہے. بائنومیلیل ڈیوائس میں ہم نے مطلب اور متضاد کے لئے بہت اچھا فارمولا ہیں: mu = Np ٹیکسٹری اور sigma ^ 2 = NP (1-p) لہذا، متغیر سگا ^ 2 = این پی (1-پی) = 124 * 0.85 * 0.15 = 15.81. معیاری انحراف (معمول کے طور پر) ہے، متغیر کی مربع جڑ: سگما = sqrt (سیرما ^ 2) = sqrt (15.81) تقریبا 3.98. مزید پڑھ »

رنگ (سرخ) (سیرما ^ 2 = 3.25) متغیر کو تلاش کرنے کے لئے، ہمیں سب سے پہلے کا مطلب کا حساب کرنے کی ضرورت ہے. مطلب کا حساب کرنے کے لئے، صرف اعداد و شمار کے پوائنٹس کی تعداد میں تقسیم ہونے والے تمام ڈیٹا پوائنٹس کو شامل کریں. مطلب mu کے لئے فارمولا mu = (sum_ (k = 1) ^ nx_k) / n = (x_1 + x_2 + x_3 + cdots + x_n) / n کہاں x_k kth ڈیٹا پوائنٹ ہے، اور n اعداد و شمار کی تعداد ہے پوائنٹس ہمارے ڈیٹا سیٹ کے لئے، ہمارے پاس ہے: n = 4 {x_1، x_2، x_3، x_4} = {2، 4، 5، 7} تو اس کا مطلب mu = (2 + 4 + 5 + 7) / 4 = 18 / 4 = 9/2 = 4.5 اب متغیر کا حساب کرنے کے لئے، ہم یہ جانتے ہیں کہ ہر اعداد و شمار کا مطلب یہ ہے کہ ہر ایک کی طرف اشارہ ہے، پھر مزید پڑھ »

وییرنس 27500 ہے، ڈیٹا بیس کا مطلب ان اعداد و شمار (Sigmax) / N کی طرف سے تقسیم کردہ اعداد و شمار کی طرف سے دیا جاتا ہے لہذا اس کا مطلب 1/4 (1000 + 600 + 800 + 1000) = 3400/4 = 850 متغیر کی طرف سے دیا جاتا ہے (Sigmax ^ 2) / N - ((Sigmax) / N) ^ 2 (Sigmax ^ 2) / N = 1/4 (1000 ^ 2 + 600 ^ 2 + 800 ^ 2 + 1000 ^ 2) = 1/4 ( 1000000 + 360000 + 640000 + 1000000) = 300000/4 = 750000 لہذا متغیر 750000- (850) ^ 2 = 750000-722500 = 27500 مزید پڑھ »

آبادی کے متغیرات: 56.556 نمونہ متغیرات: 67.867 متغیر کا حساب کرنے کے لئے: ریاضی کی اوسط کا حساب (مطلب) ہر اعداد و شمار کی قدر کے مربع کے لئے اس ڈیٹا کی قدر اور مطلب کے درمیان فرق فرق شدہ اختلافات کی مقدار کی تخصیص کریں اگر آپ کا ڈیٹا پوری آبادی کی نمائندگی کرتا ہے: 4. اعداد و شمار کے اقدار کو حاصل کرنے کے لئے اعداد و شمار کے اقدار کی تعداد میں تقسیم شدہ اختلافات کا حصہ تقسیم کریں اگر آپ کا اعداد و شمار صرف ایک آبادی سے بڑی آبادی سے لے کر ایک نمونہ کی نمائندگی کرتا ہے. 4. اعداد و شمار کے اقدار کی تعداد سے کم کی طرف سے squared اختلافات کی رقم تقسیم کریں. نمونہ متغیر حاصل کرنے کے لئے مزید پڑھ »

وییرنس 25.14 ڈیٹا ہے؛ D = {12، 6، -2، 9، 5، -1} متغیر (سیرما ^ 2) مطلب سے فرق کی شرح کا اوسط ہوتا ہے. معنی ہے (سوم) / 6 = 29/6 4.83 (2 ڈی پی) سگا ^ 2 = {(12-4.83) ^ 2 + (6-4.83) ^ 2 + (-2-4.83) ^ 2 + (9- 4.83) ^ 2 + (5-4.83) ^ 2 + (-1 -4.83) ^ 2} / 6 = 150.83 / 6 25.14 (2 ڈی پی) متغیر 25.14 ہے [جواب] مزید پڑھ »

اس پر منحصر ہے کہ آیا دی گئی اعداد و شمار کو پوری آبادی (تمام اقدار) یا کچھ بڑی آبادی سے نمونہ کے طور پر لیا جانا چاہئے: آبادی متغیر سگا ^ 2 ~ = 66.7 نمونہ متغیرات ^ ^ ~ 77.8 یہ معیاری تعمیر کا استعمال کرتے ہوئے مقرر کیا جا سکتا ہے- ایک سائنسی کیلکولیٹر یا فیلٹ شیٹ کے افعال میں: (یا ذیل میں): ... یا اس کے طور پر اقدامات میں شمار کیا جاسکتا ہے: اعداد و شمار کی قیمتوں کا تعین کرنے کے اعداد و شمار کے اعداد و شمار کی رقم کو حاصل کرنے کے لئے اعداد وشمار کے اعداد و شمار کو تقسیم کریں. مطلب ہر اعداد و شمار کی قدر کے لئے مطلب * انفرادیت سے انحراف حاصل کرنے کے لئے اعداد و شمار کے قیمت سے مطلب * کم کر دیں ** مطلب سے اعداد و شمار کے مزید پڑھ »

اعداد و شمار کے سیٹ کے متغیر 6.29 ہے. نوٹ کریں کہ حساب کے مقصد کے لئے مختلف قسم کے فارمولا 1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i ^ 2 - (1 / n sum_ (i = 1) ^ n x_i) ^ 2 جہاں ن دیئے گئے ڈیٹا سیٹ. آپ کے دیئے گئے اعداد و شمار میں ہمارے پاس = = 7، اور x_i کی قدر ہے 15، 14، 13، 13، 12، 10، 7}. لہذا، آپ کے متغیر = 1/7 [15 ^ 2 + 14 ^ 2 + 13 ^ 2 + 13 ^ 2 + 12 ^ 2 + 10 ^ 2 + 7 ^ 2] - (1/7 * [15 + 14 + 13 + 13 + 12 +10 +7]) ^ 2 = 150. 29 -144 = 6.29 مزید پڑھ »

47.9 میں سمجھتا ہوں کہ آپ کا آبادی متغیر کا مطلب ہے (نمونہ متغیر تھوڑا سا مختلف ہوگا). سگا ^ 2 = (سگمکس ^ 2- (سگمکس) ^ 2 / ن) / ن برائے مہربانی دو کے درمیان متعدد متعدد. پہلا نشانی کا کہنا ہے کہ "آپ کے نمبروں کے چوکوں کو شامل کریں" کہتے ہیں "سب سے پہلے شامل کریں، اس سلسلے میں مربع" Sigmax ^ 2 = 15 ^ 2 + 4 ^ 2 + ... + 10 ^ 2 = 458 (Sigmax) ^ 2 = (15 + 4 + 2 + ...) ^ 2 = 1024 ن = 6 سگا ^ 2 = (458- (1024/6)) / 6 = 47.9 مزید پڑھ »

متغیر سگما ^ 2 = 1054/25 = 42.16 ہم ریاضی کا مطلب پہلے mu = (15 + 9 + (- 3) + 8 + 0) / 5 mu = 2/5 متغیر سگری ^ ^ 2 کے لئے شمار کرنے کے لئے فارمولا سگا استعمال کرتے ہیں. ^ 2 = (رقم (x-mu) ^ 2) / این sigma ^ 2 = ((15-29 / 5) ^ 2 + (9-29 / 5) ^ 2 + (- 3-29 / 5) ^ 2 + (8-29 / 5) ^ 2 + (0-29 / 5) ^ 2) / 5 سگا ^ 2 = 1054/25 = 42.16 خدا کی رحمت ... مجھے امید ہے کہ وضاحت مفید ہے. مزید پڑھ »

متغیر سیگما ^ 2 = 6903/64 = 107.8593 ریاضی کا معنی یوم پہلا شمار = = 2 ملی میٹر = (- 2 + 5 + 18 + (- 8) + (- 10) +14 + (- 12) +4) / 8 mu = (- 32 + 41) / 8 mu = 9/8 آبادی سنیما ^ 2 = (رقم (x-mu) ^ 2) / این sigma ^ 2 = ((- 2-9 / 8) ^ 2 + (5-9 / 8) ^ 2 + (18-9 / 8) ^ 2 + (- 8-9 / 8) ^ 2 + (- 10-9/8) ^ 2 + (14-9 / 8) ^ 2 + (- 12-9/8) ^ 2 + (4 9/8) ^ 2) / 8 سگا ^ 2 = 6903/64 سگما ^ 2 = 107.8593 خدا کی رحمت ..میں امید ہے کہ وضاحت مفید ہے. مزید پڑھ »

211/2 یا 105.5 معنی تلاش کریں: -3 + -6 + 7 + 0 + 3 + 2 = 3 3/6 = 1/2 ڈیٹا میں ہر نمبر سے مطلب کو خارج کردیں اور نتیجہ مربع: -3 - 1 / 2 = -7/2 -6 - 1/2 = -13/2 7 - 1/2 = 13/2 0 - 1/2 = -1/2 3 - 1/2 = 5/2 2 - 1/2 = 3/2 (-7/2) ^ 2 = 49/4 (-13/2) ^ 2 = 169/4 (13/2) ^ 2 = 169/4 (-1/2) ^ 2 = 1 / 4 (5/2) ^ 2 = 25/4 (3/2) ^ 2 = 9/4 چوکوں کا فرق تلاش کریں: 4/4/4 + 169/4 + 169/4 + 1/4 + 25/4 + 9/4 = 422/4 = 211/2 یا 105.5 مزید پڑھ »

(3، 6، 7، 8، 9) = 5.3 کے تفاوت = 5.3 متغیر، ے ^ 2 کے لئے فارمولا رنگ ہے (سفید) ("XXX") s ^ 2 = (رقم (x_i - barx)) / (n- 1) جہاں باریکس اس نمونے میں نمونہ سیٹ رنگ (سفید) ("XXX") کا مطلب ہے {3،6،7،8،9} کا مطلب ہے (sumx_i) / 5 / 6.6 مزید پڑھ »

آبادی کے متغیرات: سگما _ ("پاپ.") ^ 2 ~ = 32.98 نمونہ متغیر: سگما _ ("نمونہ") ^ 2 ~ = 38.48 جواب پر منحصر ہے کہ کیا اعداد و شمار کو پوری آبادی یا آبادی سے نمونہ کرنے کا ارادہ رکھتا ہے . عملی طور پر ہم ان اقدار کا تعین کرنے کے لئے صرف ایک کیلکولیٹر، اسپریڈ شیٹ، یا کچھ سافٹ ویئر پیکج استعمال کریں گے. مثال کے طور پر، ایکسل اسپریڈ شیٹ کی طرح ایسا لگتا ہے کہ: (یاد رکھیں کہ کالم ایف ایف کالم میں استعمال کردہ بلائنٹ افعال کو صرف دستاویز کرنا ہے) چونکہ یہ مشق شاید اس بات کا ارادہ رکھتا ہے کہ براہ راست میکانیکل / الیکٹرانک ذرائع کے بغیر مختلف قسم کی مختلف حالتوں کا حساب کیا جاسکے. مندرجہ ذیل سپریڈ شیٹ اس حساب کے مزید پڑھ »

مختلف قسم کے اعداد و شمار کے رنگ: سفید (سفید) ("سفید") ) ("XXX") (- 4) +5 + (- 7) +0 + (- 1) + 10 = 3 آبادی کا سائز: رنگ (سفید) ("XXX") 6 مطلب: رنگ (سفید) ("XXX ") 3/6 = 1/2 = 0.5 معنی: رنگ (سفید) (" XXX ") سے ویوشن ((4-0.5)، (5-0.5)، (-7-0.5)، (0-0.5) ، (- 1-0.5)، (10-0.5)} رنگ (سفید) ("XXX") = {-4.5،4.5، -7.5، -0.5، -1.5.9.5} مطلب: رنگ (سفید ) ("XXX") {20.25،20.25،56.25،0.25،2.25،90.25} مطلب: رنگ (سفید) ("XXX") 189.5 متغیرات: sigma_ "پاپ" ^ 2 = ("کا خلاصہ مطلب "(" آبادی کا سائز ") رنگ (سفید) (" XXX ") 1 مزید پڑھ »

متغیر "" "sigma ^ 2 = 27694/121 = 228.876 مطلب باریکس کی پہلی بارکس = (51 + 3 + 9 + 15 + 3 + (- 9) +20 + (- 1) + 5 + 3 + 2) / 11 = 101/11 متغیر "" "sigma ^ 2 = (رقم (x-barx) ^ 2) / n" "" sigma ^ 2 = ((51-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (9 -101 / 11) ^ 2 + (15-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (- 9 -101 / 11) ^ 2 + (20-101 / 11 ) ^ 2 + (-1-101 / 11) ^ 2 + (5-101 / 11) ^ 2 + (3-101 / 11) ^ 2 + (2-101 / 11) ^ 2) / 11 "" " سگما ^ 2 = 27694/121 = 228.876 خدا برکت .... مجھے امید ہے کہ وضاحت مفید ہے. مزید پڑھ »

اعداد و شمار سیٹ کی آبادی کے متغیر سگا ^ 2 = 35 پہلا ہے، چلو یہ سمجھتے ہیں کہ یہ اقدار کی پوری آبادی ہے. لہذا ہم آبادی کے متغیر کی تلاش کر رہے ہیں. اگر یہ تعداد بڑے آبادی سے نمونے کا ایک سیٹ تھا تو، ہم نمونہ مختلف قسم کی تلاش کریں گے جو آبادی کے مختلف عوامل سے نمٹنے کے لۓ n / (n-1) کی طرف سے مختلف ہوتی ہے. آبادی کے متغیر کے لئے فارمولہ سگا ^ 2 = 1 / ن sum_ (i = 1) ^ ن (x_i-mu) ^ 2 جہاں میون آبادی کا مطلب ہے، جس میں شمار = 1 / N sum_ (i = 1) ^ N x_i سے ہماری آبادی میں ہے کا مطلب یہ ہے کہ mu = (-4 + 5 + 8 -1 + 0 +4 -12 + 4) / 8 = 4/8 = 1/2 اب ہم مختلف قسم کے حساب سے حساب کر سکتے ہیں: سگما ^ 2 = ((- 4-1 / 2) ^ 2 + (5-1 / 2) ^ مزید پڑھ »

2.55 (3s.f.) {-7، 12، 14، 8، -10، 0، 14} مطلب ہے: (-7 + 12 + 14 + 8 + -10 + 0 + 14) / 7 = 31/7 تلاش کریں ہر نمبر کا انعقاد (ن-مطلب): -7- 31/7 = - 4 9/7 - 31/7 = 80/7 12 - 31/7 = 84/7 - 31/7 = 53/7 14 - 31 / 7 = 98/7 - 31/7 = 67/7 8 - 31/7 = 56/7 - 31/7 = 25/7 -10 - 31/7 = -70/7- 31/7 = -101/7 0 - 31/7 = -31/7 14 - 31/7 = 98/7 - 67/7 = 32/7 متغیر = وحدت کا مطلب: (80/7 + 53/7 + 67/7 + 25/7) 101/7 -31/7 +32/7) / 7 = 125/49 = 2.55 (3s.f.) مزید پڑھ »

متغیر سگا ^ 2 = 542/49 = 11.0612 معنی باریکس کو حل کریں پہلے باریکس = (7 + 3 + (- 1) +1 + (- 3) +4 + (- 2)) / 7 = 9/7 متغیر متغیر سیرما ^ 2 س Sigma ^ 2 = ((7-9 / 7) ^ 2 + (3-9 / 7) ^ 2 + (-1-9 / 7) ^ 2 + (1-9 / 7) ^ 2 + (- 3/7/7) ^ 2 + (4 9/7) ^ 2 + (- 2/7/7) ^ 2) / 7 سگما ^ 2 = 542/49 = 11.0612 خدا برکت .... مجھے امید ہے کہ وضاحت مفید ہے. مزید پڑھ »

-140.714286 متغیر فارمولہ 1 / N sum_ (N = 1) ^ N (x_i-mu) کا استعمال کرتے ہوئے شمار کیا جاتا ہے، اور جب آپ تعداد میں ذیلی ہیں تو آپ مندرجہ ذیل اقدار حاصل کرتے ہیں: mu = 8 (-14-8) ^ 2 = (- 22) ^ 2 = -484 (-9-8) ^ 2 = (- 17) ^ 2 = -289 (-7-8) ^ 2 = (- 15) ^ 2 = -225 (8- 8) ^ 2 = 0 (8-8) ^ 2 = 0 (10-8) ^ 2 = (2) ^ 2 = 4 (12-8) ^ 2 = (3) ^ 2 = 9 (-484+) -289) + (- 225) + 0 + 0 + 4 + 9) / 7 = -140.714286 مزید پڑھ »

Sigma ^ 2 = 428/9 = 47.5556 دیئے گئے سے: n = 6 ہم پہلے سے ریاضی کی معنی کے لئے حل کرتے ہیں. باریکس = (8 + 19 + 10 + 0 + 1 + 0) / 6 = 38/6 = 19/3 غیر متفرقہ اعداد و شمار کے متغیر کے لئے فارمولا سگما ^ 2 = (رقم (x-barx) ^ 2) / n sigma ^ 2 = ((8-19 / 3) ^ 2 + (19-19 / 3) ^ 2 + (10-19 / 3) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2 + (1-19 / 3) ) ^ 2 + (0-19 / 3) ^ 2) / 6 سگا ^ 2 = 428/9 = 47.5556 خدا برکت .... مجھے امید ہے کہ وضاحت مفید ہے. مزید پڑھ »

متغیر ہے 28.472 کا مطلب 9، -4، 7، 10، 3، -2} ہے (9 + (4) + 7 + 10 + 3 + (- 2)) / 6 = 23/6 سیریز {x_1.x_2، ...، x_6}، جن کا مطلب بارکس کو دیا جاتا ہے (سگما (x-barx) ^ 2) / 6 اور اس وجہ سے یہ 1/6 * {(23/6-9) ^ 2 + (23/6 - (- 4)) ^ 2+ (23 / 6-7) ^ 2 + (23 / 6-10) ^ 2 + (23 / 6-3) ^ 2 + (23/6 - (- 2) (2)} یا 1/6 * {(- 31/6) ^ 2 + (47/6) ^ 2 + (- 19/6) ^ 2 + (- 37/6) ^ 2 + (5 / 6) ^ 2 + (35/6) ^ 2} = 1/6 * {961/36 + 2209/36 + 361/36 + 1369/36 + 25/36 + 1225/36} = 1/6 * (6150 /36)=28.472 مزید پڑھ »

1913/30 نمبر 9، 4، -5، 7، 12، -8 مرحلہ 1: "معنی" = "ایکس ایکس اقدار" / "ن (قدر کی تعداد)" = (9 +) کے سیٹ "X" سیٹ پر غور کریں. 4 + (-5) + 7 + 12 + (-8)) / 6 = 19/6 مرحلہ نمبر 2: متغیر کو تلاش کرنے کے لئے، ہر اقدار سے معنی کو کم کریں، 9 - 19/6 = 54/6 - 19/6 = 35/6 4 - 19/6 = 24/6 - 19/6 = 5/6 -5 - 19/6 = -30/6 - 19/6 = -49/6 7 - 19/6 = 42/6 - 19/6 = 23/6 12 - 19/6 = 72/6 - 19/6 = 53/6 -8 -19 / 6 = -48/6- 19/6 = -67/6 مرحلہ 3: اب آپ کے تمام جوابات جن میں آپ کو چھوٹا سا حصہ تھا. (35/6) ^ 2 = 1225/36 (5/6) ^ 2 = 25/36 (-49/6) ^ 2 = 2401/36 (23/6) ^ 2 = 52 9/36 (53/6) ^ 2 = 2809/36 (-67/6) مزید پڑھ »

تقسیم ایک مسلسل تقسیم ہے. K = 2 اور E (x) = 1/2، E (x ^ 2) = 1/2 => V (x) = E (x ^ 2) - {E (x)} ^ 2 - 1/2 - (1/2) ^ 2 = 1/2 - 1/4 = 1/4. تقسیم کی حد (0، oo) ہے، k، int_0 ^ B ke ^ - (2x) dx = k gamma (1) / 2 = 1 => k / 2 = 1 => k = 2. e ( ایکس) = # int_0 ^ بی ایکس مزید پڑھ »

فرض کرتے ہیں کہ ہم آبادی متغیر کی تلاش کر رہے ہیں: رنگ (سفید) ("XXX") sigma _ ("pop") ^ 2 = 150.64 یہاں اسپریڈ شیٹ کی شکل میں اعداد و شمار ہے (بالکل، دیئے گئے اعداد و شمار کے ساتھ، اسپریڈ شیٹ یا کیلکولیٹر ہیں افعال انٹرمیڈیٹ اقدار کے بغیر متغیر دینے کے لئے؛ وہ یہاں صرف تعلیمی ہدایات کے لئے ہیں). آبادی متغیر ہے (رنگ کے ذریعہ انفرادی اعداد و شمار کے اقدار کے اختلافات کی تعداد) رنگ (سفید) ("XXX") کی طرف سے تقسیم کیا گیا ہے (اعداد و شمار کی قیمتوں کی تعداد) یہ نہیں کہ اگر ڈیٹا کا مقصد صرف کچھ بڑی آبادی سے ایک نمونہ آپ کو "نمونہ متغیر" کا شمار کرنا چاہئے جس کے لئے ڈویژن (اعداد و شمار کے ا مزید پڑھ »