統計學問題，統計學的問題

1樓：匿名使用者

通過對時間數列相鄰各項求平均數作為趨勢值或**值的平滑或**方法,是移動平均法,它具體又分簡單移動平均法和加權移動平均法!

當採用5年移動平均法時,即k=5,就是把相鄰的5個數量相加除5的平均數,這樣算出的數我們必須擺在第三位,前面兩個就是空位,而最後兩位也是空位!這樣20-2-2=16位,答案就是選b

舉個例子!比如1,2,...20代替這個數列,計算的結果是第一位是(1+2+3+4+5)/5=3,第二為是(2+3+4+5+6)/5=4....

16位是(16+17+18+19+20)=18,共有16個數,這樣新時間數列是(3,4....18)

懂了沒?

2樓：匿名使用者

假設二十年的資料為x1,x2....x205年移動平均就是令x1'=(x1+x2+x3+x4+x5)/5x2'=(x2+x3+x4+x5+x6)/5....

x16'=(x16+x17+x18+x19+x20)/5用x1'到x16'來替代原來的x1到x20 因此選b

統計學的問題~~

3樓：匿名使用者

binompdf(numtrials,p

[,x])

給定離散二項分佈的

numtrials和每次實驗成功

概率p ,計算其在x處的

概率.binomcdf為離散二項分佈

例一：兩人遊戲，你想測定對方有至少兩個6的概率。

p（至少有兩個6的概率）= 1 - binomcdf (8 , 0.1 , 1) = 0.18670...

所以有18.69%的概率對方有至少兩個6。

例二：五人遊戲，你想測定其他玩家是否有至少四個7。

p（至少有四個7的概率）= 1 - binomcdf (32 , 0.1 , 3) = 0.3997...

所以你有39.97%的概率其他四個玩家有至少四個7。

poisspdf函式--泊松分佈的概率值

poisscdf 泊松累積分佈函式

4樓：集曦威琅

估計你本身不是學統計的，這塊我們學的時候也是感覺很繞的。

首先，p值是一個概率值，檢驗統計量發生的概率。或者說是當原假設為真的情況下，所得到的樣本觀察結果或者更極端結果出現的概率。

如果p值很小，說明這種情況發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由就越充分。

p值也可以說是反應了觀察到得實際資料與原假設之間不一致的概率值。

你要明白p值的實際意義，你要知道你的原假設是什麼。

還有之前你提到得問題，匹配樣本的均值檢驗。要看具體問題是大樣本還是小樣本，如果是大樣本的話，檢驗用z值檢驗，如果是小樣本用t值檢驗。大小樣本一30為界，我想這你知道的。

你上面寫的x+s，應該是x的均值加減δ，不是s。即是樣本的均值加減標準誤（也叫抽樣誤差）

估計我說的也不是很清楚了。如果還什麼不清楚的，儘管問好了。

5樓：泥才師詩槐

統計是數學方**，肯定是偏理的，女生學起來略吃力，不過女學霸依舊很多；就業的話財會、審計什麼的都可以，男女比例因地制宜，通常來說男生稍多

統計學問題？

統計學的幾個問題

6樓：秋子皮皮

問題好多！！！

一、資料型別

1、統計資料分為橫向資料和縱向資料

所謂橫向資料，也叫做「截面資料」，就是同一時間點上各個主體的資料。如，某年各省的糧食產量放在一起就是一組截面資料

所謂縱向資料，也叫「時間序列資料」，就是同一主體在不同時間的資料。如，吉林省從00年到07年每年的糧食產量就是一組時間序列資料

2、統計資料還可以分為定性、定量資料

定量的資料多可以使用數值表示、

定性的資料多表示一個特性，如：性別——男、女二、1、總體：是研究的物件的全體

2、樣本：是總體中被選擇出來作為代表，進行研究的物件3、引數：是研究變數與自變數，或變數之間關係的量4、統計量：

是統計理論中用來對資料進行分析、檢驗的變數5、變數：是指受其他因素影響會發生變化的研究物件

統計學問題 10

7樓：寺內莉珂

仔細看一下書的定義，看看知識點，然後看看類似這道題的題目應該就可以了

統計學問題

8樓：匿名使用者

binompdf(numtrials,p [,x]) 給定離散二抄項分佈的襲 numtrials和每次實驗成功概率p ,計算其在x處的概率. binomcdf為離散二項分佈例一：兩人遊戲，你想測定對方有至少兩個6的概率。

p（至少有兩個6的概率）= 1 - binomcdf (8 , 0.1 , 1) = 0.18670...

所以有18.69%的概率對方有至少兩個6。例二：

五人遊戲，你想測定其他玩家是否有至少四個7。 p（至少有四個7的概率）= 1 - binomcdf (32 , 0.1 , 3) = 0.

3997... 所以你有39.97%的概率其他四個玩家有至少四個7。

poisspdf函式--泊松分佈的概率值 poisscdf 泊松累積分佈函式

統計學的問題關於normal distribution的問題 10

9樓：守望者l尚

（normal distribution)一種概率分佈，也稱「常態分佈」。

正態分佈

正態分佈具有兩個引數μ和σ^2的連續型隨機變數的分佈，第一引數μ是服從正態分佈的隨機變數的均值，第二個引數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分佈記作n（μ，σ^2）。服從正態分佈的隨機變數的概率規律為取與μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分佈越集中在μ附近，σ越大，分佈越分散。

正態分佈的密度函式的特點是：關於μ對稱，並在μ處取最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點，形狀呈現中間高兩邊低，影象是一條位於x軸上方的鐘形曲線。當μ=0，σ^2 =1時，稱為標準正態分佈，記為n（0，1）。

μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分佈。多元正態分佈有很好的性質，例如，多元正態分佈的邊緣分佈仍為正態分佈，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分佈，特別它的線性組合為一元正態分佈。

正態分佈又名高斯分佈（gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈，記為：則其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。

因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。

統計學問題

10樓：匿名使用者

1、p=n1/n=（13+14）/50=54%樣本方差 δ=p（1-p）=54%*（1-54%）=0.2484抽樣誤差μ=(0.2484/50)^1/2=0.

07048=7.05%

95%概率保證下即t=1.96，抽樣誤差範圍△p=tμ=1.96*7.05%=13.814%

下限：p-△p=54%-13.814%=40.

186%上限：p+△p=54%+13.814%=67.

814%答概率95%保證下，成績80分以上的學生比重在40.186%～67.814%之間。

11樓：匿名使用者

這個你看統計書的例題吧 easy的

統計學問題:

12樓：匿名使用者

設a,b發生概率分別為p1,p2.

那麼：p1+p2-p1*p2=1/3

p1*(1-p2)=1/9

解得：p1=1/7

p2=2/9

13樓：匿名使用者

2/9因為p(a並b)=1/3

所以p(a)+p(b)-p(ab)=1/3因為p(a-b)=1/9

所以p(a)-p(ab)=1/9

p(b)=1/3-1/9=2/9

14樓：奇嘚隆咚嗆

設a發生的概率為x，b發生的概率為y

那麼：a發生且b不發生的概率為x*(1-y)b發生且a不發生的概率為y*(1-x)

a發生且b發生的概率為xy

因此，由題意

x*(1-y)＋y*(1-x)＋xy＝1/3x*(1-y)=1/9

解得x=1/7

y=2/9

統計學問題，統計學的問題

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