Aspettativa di differenza di variabili casuali Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
E(X-Y) = E(X)-E(Y)
Questa formula utilizza 3 Variabili
Variabili utilizzate
Aspettativa di differenza di variabili casuali - L'aspettativa di differenza delle variabili casuali è il valore medio o la media delle differenze tra due variabili casuali.
Aspettativa della variabile casuale X - L'aspettativa della variabile casuale X è il valore medio o la media della variabile casuale X.
Aspettativa della variabile casuale Y - L'aspettativa della variabile casuale Y è il valore medio o la media della variabile casuale Y.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Aspettativa della variabile casuale X: 36 --> Nessuna conversione richiesta
Aspettativa della variabile casuale Y: 34 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
E(X-Y) = E(X)-E(Y) --> 36-34
Valutare ... ...
E(X-Y) = 2
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
2 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
2 <-- Aspettativa di differenza di variabili casuali
(Calcolo completato in 00.020 secondi)

Titoli di coda

Creato da Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!
Verificato da Anamika Mittal
Vellore Institute of Technology (VIT), Bhopal
Anamika Mittal ha verificato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!

18 Formule di base in statistica Calcolatrici

Valore P del campione
Partire Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)
Dimensione del campione dato P Value
Partire Misura di prova = ((Valore P del campione^2)*Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/((Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)^2)
t Statistica della distribuzione normale
Partire t Statistica della distribuzione normale = (Campione medio-Popolazione media)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))
t Statistica
Partire t Statistica = (Media osservata del campione-Media teorica del campione)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))
Statistica del chi quadrato
Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Deviazione standard campionaria^2)/(Deviazione standard della popolazione^2)
Numero di classi data la larghezza della classe
Partire Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati
Classe Larghezza dei dati
Partire Larghezza della classe dei dati = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Numero di classi
Statistica del chi quadrato date le varianze del campione e della popolazione
Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Varianza di campionamento)/Varianza della popolazione
Aspettativa di differenza di variabili casuali
Partire Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
Aspettativa della somma delle variabili casuali
Partire Aspettativa della somma di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X+Aspettativa della variabile casuale Y
Valore F di due campioni date le deviazioni standard del campione
Partire Valore F di due campioni = (Deviazione standard del campione X/Deviazione standard del campione Y)^2
Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo
Partire Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1
Elemento più piccolo nell'intervallo di dati specificato
Partire Elemento più piccolo nei dati = Elemento più grande nei dati-Intervallo di dati
Elemento più grande nell'intervallo di dati specificato
Partire Elemento più grande nei dati = Intervallo di dati+Elemento più piccolo nei dati
Intervallo di dati
Partire Intervallo di dati = Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati
Gamma media di dati
Partire Intervallo medio di dati = (Valore massimo dei dati+Valore minimo dei dati)/2
Valore F di due campioni
Partire Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y
Frequenza relativa
Partire Frequenza relativa = Frequenza assoluta/Frequenza totale

Aspettativa di differenza di variabili casuali Formula

Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y
E(X-Y) = E(X)-E(Y)

Qual è l'aspettativa di variabili casuali in Statistica?

Nella teoria della probabilità, il valore atteso (chiamato anche aspettativa, aspettativa, aspettativa matematica, media, media o primo momento) è una generalizzazione della media ponderata. Informalmente, il valore atteso è la media aritmetica di un gran numero di risultati selezionati in modo indipendente di una variabile casuale. Il valore atteso di una variabile casuale con un numero finito di risultati è una media ponderata di tutti i possibili risultati. Nel caso di un continuum di possibili risultati, l'aspettativa è definita dall'integrazione. Nel fondamento assiomatico della probabilità fornito dalla teoria della misura, l'aspettativa è data dall'integrazione di Lebesgue.

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