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image-1/14.1 introducton什么样的品质让一座城市成为洗衣粉节最特别的主妇?一种方法是找出对他们的要求。某台机器生产出的产品比例是什么样的有缺陷?我们可以检查机器生产的所有物品,保留物品的缺陷记录,但是我们找不到。一个城市某些地区成年人的平均年龄是多少?我们可以采访住在这个地区的每个成年人,询问他或她的年龄。不用说,在大多数情况下,这些方法对于获得这些问题的答案是不切实际的。

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因此,我们开始对这些问题的答案进行采样。取样并不新鲜,即使在最近的人类经验中也是如此。在历史上的取食或品尝或化验记录中,先于其他材料的一小部分,无疑是一种常见的做法。然而,直到最近几年,人们很少关注发展中国家的抽样方法,这种方法具有理想的性能。抽样不重要,只要材料或总体的抽样方法一致就行,因为。这种情况下。任何种类的样本都会提供大致相同的结果。

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依次有两条评论。首先,许多作者使用n1(不是N)来定义样本方差。后面我们会看到这是有理论根的,在测量值的个数n很小时特别合适。两个版本的样本差异总是通过显示适当的表达式来区分。第二,虽然过去用符号s2表示样本方差,但我们最终会考虑主对角线上样本方差的个数。在这种情况下,使用双下标表示方差是很方便的,它可以指示它在数组中的位置。

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如果你现在觉得累了,说明你做得很好。我觉得英语的翻译比较合适。这是一本书的名字,好像也被翻拍成电影了。想法很对,但是不容易。二楼回答了,这里补充一下:汉语思维是无法培养英语的,必须用英语培养英语的语感。也就是说,为了达到英语思维,汉语思维只能使用或脱离英语思维。

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虽然样本的相关和协方差在特征上是相同的,但是相关的范围是有界的,所以相关显然更适合分析。综上所述,样本相关性r具有以下特征:r的值必须在数学统计发展的一个重要成就的20世纪的封闭区间内,是英国遗传学家和统计学家戈尔的launch,和现代统计学家的founders的neoft。统计相关和回归理论的发展,

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与中位数相比,分布的平均值更敏感,因为平均值受每次观察的影响,而中位数不受影响。在(4,8,9,10,14)的示例中,平均值和中值都是9。如果其中一个观察值发生变化,平均值也会发生变化。(4,8,9,10,14)的平均值为y9,而(4,8,9,10,149)的平均值为y36;但两组数字的中位数是M9。哪个值代表更典型的观察结果?

这取决于数据的性质和研究的目的。如果你需要一个考虑样本中所有观察值的指标,那么选择平均值,如果一组数据中有一些最大值或最小值会给分布带来不适当的影响,那么就选择中位数。比如,很多与个人收入相关的数据处理都采用中位数表达式,因为结果不会受到最富或最穷人群收入的影响,所以中位数更能反映一个群体的收入水平。


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