통계-표기법
다음 표는 통계에서 사용되는 다양한 기호의 사용법을 보여줍니다.
자본화
일반적으로 소문자는 샘플 속성을 나타내고 대문자는 모집단 속성을 나타내는 데 사용됩니다.
$ P $-인구 비율.
$ p $-샘플 비율.
$ X $-인구 요소 집합.
$ x $-샘플 요소 세트.
$ N $-인구 크기 세트.
$ N $-샘플 크기 세트.
그리스 문자 대 로마 문자
로마 문자는 샘플 속성을 나타내고 그리스 문자는 인구 속성을 나타내는 데 사용됩니다.
$ \ mu $-인구 평균.
$ \ bar x $-샘플 평균.
$ \ delta $-모집단의 표준 편차.
$ s $-표본의 표준 편차.
인구 별 매개 변수
다음 기호는 인구 별 속성을 나타냅니다.
$ \ mu $-인구 평균.
$ \ delta $-모집단의 표준 편차.
$ {\ mu} ^ 2 $-모집단의 분산.
$ P $-특정 속성을 가진 인구 요소의 비율.
$ Q $-특정 속성이없는 인구 요소의 비율.
$ \ rho $-모집단의 모든 요소를 기반으로하는 모집단 상관 계수.
$ N $-모집단의 요소 수.
샘플 특정 매개 변수
다음 기호는 인구 별 속성을 나타냅니다.
$ \ bar x $-샘플 평균.
$ s $-표본의 표준 편차.
$ {s} ^ 2 $-표본의 분산.
$ p $-특정 속성을 갖는 샘플 요소의 비율.
$ q $-특정 속성이없는 샘플 요소의 비율.
$ r $-표본의 모든 요소를 기반으로 한 모집단 상관 계수.
$ n $-샘플의 요소 수.
선형 회귀
$ B_0 $-모집단 회귀선에서 상수 절편.
$ B_1 $-모집단 회귀선의 회귀 계수.
$ {R} ^ 2 $-결정 계수.
$ b_0 $-샘플 회귀선에서 상수 절편.
$ b_1 $-샘플 회귀선의 회귀 계수.
$ ^ {s} b_1 $-회귀선 기울기의 표준 오차.
개연성
$ P (A) $-사건 A가 발생할 확률.
$ P (A | B) $-이벤트 B가 발생한 경우 이벤트 A가 발생할 조건부 확률.
$ P (A ') $-사건 A의 보완 확률.
$ P (A \ cap B) $-사건 A와 B의 교차 확률.
$ P (A \ cup B) $-사건 A와 B의 합집 확률.
$ E (X) $-임의 변수 X의 예상 값.
$ b (x; n, P) $-이항 확률.
$ b * (x; n, P) $-음 이항 확률.
$ g (x; P) $-기하학적 확률.
$ h (x; N, n, k) $-초기 하 확률.
순열 / 조합
$ n! $-n의 계승 값.
$ ^ {n} P_r $-한 번에 r 개씩 가져 오는 n 개의 순열 수.
$ ^ {n} C_r $-한 번에 r 개씩 가져가는 n 개의 조합 수.
세트
$ A \ Cap B $-세트 A와 B의 교차점.
$ A \ Cup B $-세트 A와 B의 합집합.
$ \ {A, B, C \} $-A, B, C로 구성된 요소 집합.
$ \ emptyset $-null 또는 빈 집합.
가설 검증
$ H_0 $-귀무 가설.
$ H_1 $-대립 가설.
$ \ alpha $-유의 수준.
$ \ beta $-유형 II 오류를 범할 확률.
랜덤 변수
$ Z $ 또는 $ z $-az 점수라고도하는 표준화 된 점수.
$ z _ {\ alpha} $-누적 확률이 $ 1-\ alpha $ 인 표준화 된 점수.
$ t _ {\ alpha} $-$ 1-\ alpha $와 같은 누적 확률을 갖는 t 통계.
$ f _ {\ alpha} $-f 누적 확률이 $ 1-\ alpha $ 인 통계.
$ f _ {\ alpha} (v_1, v_2) $-f 통계는 $ 1-\ alpha $ 및 $ v_1 $ 및 $ v_2 $ 자유 도와 같은 누적 확률을 갖습니다.
$ X ^ 2 $-카이 제곱 통계.
합계 기호
$ \ sum $-값 범위에 대한 합계를 계산하는 데 사용되는 합계 기호.
$ \ sum x $ 또는 $ \ sum x_i $-n 개의 관측치 집합의 합계. 따라서 $ \ sum x = x_1 + x_2 + ... + x_n $입니다.