Search

2.E: Лінійні функції (вправи)
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(OpenStax)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.E%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97_(%D0%B2%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B8)
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
4.3: Підгонка лінійних моделей до даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0_%D1%82%D0%B0_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%8F_(OpenStax)/04%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/4.03%3A_%D0%9F%D1%96%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B4%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
2.R: Лінійні функції (огляд)
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(OpenStax)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.R%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97_(%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4)
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
13.1: Коефіцієнт кореляції r
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B1%D1%96%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D1%83_(OpenStax)/13%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%8F/13.01%3A_%D0%9A%D0%BE%D0%B5%D1%84%D1%96%D1%86%D1%96%D1%94%D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%97_r
Для вибірки даних статистика r, розроблена Карлом Пірсоном на початку 1900-х років, є оцінкою кореляції населення і визначається математично як: \[r=\frac{\frac{1}{n-1} \Sigma\left(X_{1 i}-\overline{X...Для вибірки даних статистика r, розроблена Карлом Пірсоном на початку 1900-х років, є оцінкою кореляції населення і визначається математично як: $r=\frac{\frac{1}{n-1} \Sigma\left(X_{1 i}-\overline{X}_{1}\right)\left(X_{2 i}-\overline{X}_{2}\right)}{s_{x_{1}} s_{x_{2}}}\nonumber$ АБО $r=\frac{\sum X_{1 i} X_{2 i}-n \overline{X}_{1}-\overline{X}_{2}}{\sqrt{\left(\Sigma X_{1 i}^{2}-n \overline{X}_{1}^{2}\right)\left(\Sigma X_{2 i}^{2}-n \overline{X}_{2}^{2}\right)}}\nonumber$ де $sx_1$ і\(sx…
12.2: Коваріація та коефіцієнт кореляції
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D1%96%D1%8F_%D0%B9%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D1%96%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0_%D0%B9%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D1%96%D1%80%D0%BD%D1%96%D1%81%D1%82%D1%8C_(Pfeiffer)/12%3A_%D0%B4%D0%B8%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D1%96%D1%8F%2C_%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%96%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F/12.02%3A_%D0%9A%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%96%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D0%BA%D0%BE%D0%B5%D1%84%D1%96%D1%86%D1%96%D1%94%D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%97
tuappr Enter matrix [a b] of X-range endpoints [0 1] Enter matrix [c d] of Y-range endpoints [0 1] Enter number of X approximation points 200 Enter number of Y approximation points 200 Enter expressio...tuappr Enter matrix [a b] of X-range endpoints [0 1] Enter matrix [c d] of Y-range endpoints [0 1] Enter number of X approximation points 200 Enter number of Y approximation points 200 Enter expression for joint density (6/5)*(t + 2*u).*(u>=t) Use array operations on X, Y, PX, PY, t, u, and P EX = total(t.*P) EX = 0.4012 % Theoretical = 0.4 EY = total(u.*P) EY = 0.7496 % Theoretical = 0.75 VX = total(t.^2.*P) - EX^2 VX = 0.0603 % Theoretical = 0.06 VY = total(u.^2.*P) - EY^2 VY = 0.0376 % Theor…
2.4: Підгонка лінійних моделей до даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(OpenStax)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.04%3A_%D0%9F%D1%96%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B4%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
4.4: Підгонка лінійних моделей до даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0/%D0%9A%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0%3A_%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%B6_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B8_(OpenStax)/04%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/4.04%3A_%D0%9F%D1%96%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B4%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
13.13: Кореляція та взаємна інформація
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%86%D0%BD%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B5_%D1%82%D0%B0_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B1%D1%83%D0%B4%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%94%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BC%D1%96%D0%BA%D0%B0_%D1%82%D0%B0_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D1%8C_%D1%85%D1%96%D0%BC%D1%96%D1%87%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%96%D0%B2_(Woolf)/13%3A_%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D1%82%D0%B0_%D0%B9%D0%BC%D0%BE%D0%B2%D1%96%D1%80%D0%BD%D1%96%D1%81%D1%82%D1%8C_%D1%84%D0%BE%D0%BD%D1%83/13.13%3A_%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D0%B2%D0%B7%D0%B0%D1%94%D0%BC%D0%BD%D0%B0_%D1%96%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8F
Коефіцієнт кореляції вказує на силу лінійної залежності між двома величинами з випадковим розподілом; одного цього значення може бути недостатньо для оцінки системи, де ці припущення не є дійсними. Та...Коефіцієнт кореляції вказує на силу лінійної залежності між двома величинами з випадковим розподілом; одного цього значення може бути недостатньо для оцінки системи, де ці припущення не є дійсними. Таким чином, чим більше взаємної інформації між X і Y, тим менше невизначеності є в X знаючи Y або Y знаючи X. З точки зору взаємної інформації умовні ентропії А і В говорять нам про те, що з А потрібно перенести певну кількість бітів, щоб визначити В і навпаки.
2.4: Аналіз результатів
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D0%BE%D1%86%D1%96%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%96_%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%B8/%D0%9F%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D1%8F/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D0%BF%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D1%8F_1e_(OpenStax)/02%3A_%D0%9F%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D1%87%D0%BD%D1%96_%D0%B4%D0%BE%D1%81%D0%BB%D1%96%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F/2.04%3A_%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7_%D1%80%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%96%D0%B2
Як ми визначаємо, чи дійсно існує зв'язок між двома речами? І коли є стосунки, як ми можемо розрізнити, чи це пов'язано з збігом чи причинним наслідком? Кореляція означає, що існує зв'язок між двома а...Як ми визначаємо, чи дійсно існує зв'язок між двома речами? І коли є стосунки, як ми можемо розрізнити, чи це пов'язано з збігом чи причинним наслідком? Кореляція означає, що існує зв'язок між двома або більше змінними (такими як споживання морозива та злочинність), але цей зв'язок не обов'язково передбачає причину та наслідки. Коли дві змінні співвідносяться, це просто означає, що як одна змінна змінюється, так і інша.
2.5: Регресія
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(Stitz-Zeager)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%82%D0%B0_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.05%3A_%D0%A0%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F
У цьому розділі ми використовуємо деякі основні інструменти статистичного аналізу для кількісної оцінки лінійних та квадратичних тенденцій, які ми можемо бачити в даних реального світу, щоб генерувати...У цьому розділі ми використовуємо деякі основні інструменти статистичного аналізу для кількісної оцінки лінійних та квадратичних тенденцій, які ми можемо бачити в даних реального світу, щоб генерувати лінійні та квадратичні моделі. Наша мета - дати читачеві розуміння основних процесів, що беруть участь, але ми швидко направимо читача на більш просунутий курс для повного викладу цього матеріалу.
2.7: Аналіз даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D0%BE%D1%86%D1%96%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%96_%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%B8/%D0%9F%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D1%8F/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8_%D0%B4%D0%BE%D1%81%D0%BB%D1%96%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D0%B2_%D0%BF%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%96%D1%97_(Jhangiani%2C_Chiang%2C_Cuttler_%D1%82%D0%B0_Leighton)/02%3A_%D0%9E%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4_%D0%BD%D0%B0%D1%83%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%83/2.07%3A_%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Після завершення дослідження, а спостереження були зроблені та записані, дослідникам потрібно проаналізувати дані та зробити свої висновки. Як правило, дані аналізуються за допомогою як описової, так ...Після завершення дослідження, а спостереження були зроблені та записані, дослідникам потрібно проаналізувати дані та зробити свої висновки. Як правило, дані аналізуються за допомогою як описової, так і інференційної статистики. Для узагальнення даних використовується описова статистика, а для узагальнення результатів від вибірки до населення використовуються інференційні статистичні дані.