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(shì)。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(guò)使用stempl

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

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(jiǎn)而言之，零假設(shè)表明兩個(gè)測(cè)量現(xiàn)象之間沒(méi)有有意義的關(guān)系

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

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

基本統(tǒng)計(jì)中的標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)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(cè)量的平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差的簽名數(shù)。 在統(tǒng)計(jì)

入門統(tǒng)計(jì)課程的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)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(wèn)題。其原因是它允許我們走過(guò)無(wú)限數(shù)量的正態(tài)分布。這些正態(tài)分布可以有任

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(kāi)始，然后計(jì)算這些元素的r。我們計(jì)算這些元素的方

假設(shè)我們有一個(gè)來(lái)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

單因素方差分析，也稱為方差分析，為我們提供了一種對(duì)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(duì)的方式執(zhí)行此操作。要進(jìn)行ANOVA測(cè)試，我

多次為了便于個(gè)人之間的比較，測(cè)試分?jǐn)?shù)被重新縮放。一個(gè)這樣的重新縮放是針對(duì)十點(diǎn)系統(tǒng)。結(jié)果被稱為sten分?jǐn)?shù).sten這個(gè)詞是通過(guò)縮寫名稱"標(biāo)準(zhǔn)十。&##34; Sten分?jǐn)?shù)的詳細(xì)信息st

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(wú)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(chǎng)汽車的顏色，教室學(xué)生的字母等級(jí)，罐子

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

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(lái)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

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

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(guò)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(jiǎn)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

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

完成考試成績(jī)時(shí)，您可能需要確定班級(jí)在考試中的表現(xiàn)。如果您沒(méi)有方便的計(jì)算器，則可以計(jì)算測(cè)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)

01 的05 入門在本文中，您將從頭開(kāi)始學(xué)習(xí)創(chuàng)建Access 2007數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程。在許多情況下，從模板創(chuàng)建Access 2007數(shù)據(jù)庫(kù)更容易，但并不總是有一個(gè)滿足您需求的模板。首先，打開(kāi)Microso

**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