İstatistikler - Gösterimler

Aşağıdaki tablo İstatistiklerde kullanılan çeşitli sembollerin kullanımını göstermektedir.

Kapitalizasyon

Genellikle küçük harfler örnek öznitelikleri temsil eder ve büyük harfler, nüfus özniteliklerini temsil etmek için kullanılır.

  • $ P $ - nüfus oranı.

  • $ p $ - örnek oran.

  • $ X $ - popülasyon öğeleri kümesi.

  • $ x $ - örnek öğeler kümesi.

  • $ N $ - nüfus büyüklüğü seti.

  • $ N $ - numune boyutu seti.

Yunan Vs Roma harfleri

Roma harfleri örnek nitelikleri temsil eder ve Yunan harfleri Nüfus özelliklerini temsil etmek için kullanılır.

  • $ \ mu $ - nüfus anlamı.

  • $ \ bar x $ - örnek ortalama.

  • $ \ delta $ - popülasyonun standart sapması.

  • $ s $ - bir örneğin standart sapması.

Popülasyona özgü Parametreler

Aşağıdaki semboller popülasyona özgü nitelikleri temsil eder.

  • $ \ mu $ - nüfus anlamı.

  • $ \ delta $ - popülasyonun standart sapması.

  • $ {\ mu} ^ 2 $ - popülasyonun varyansı.

  • $ P $ - belirli bir özelliğe sahip popülasyon öğelerinin oranı.

  • $ Q $ - belirli bir özelliği olmayan popülasyon öğelerinin oranı.

  • $ \ rho $ - bir popülasyondaki tüm öğelere dayalı nüfus korelasyon katsayısı.

  • $ N $ - popülasyondaki öğe sayısı.

Numuneye özgü Parametreler

Aşağıdaki semboller popülasyona özgü nitelikleri temsil eder.

  • $ \ bar x $ - örnek ortalama.

  • $ s $ - bir örneğin standart sapması.

  • $ {s} ^ 2 $ - bir örneğin varyansı.

  • $ p $ - belirli bir özelliğe sahip örnek öğelerin oranı.

  • $ q $ - belirli bir özelliği olmayan örnek elemanların oranı.

  • $ r $ - bir örnekteki tüm öğelere dayalı nüfus korelasyon katsayısı.

  • $ n $ - bir örnekteki öğe sayısı.

Doğrusal Regresyon

  • $ B_0 $ - popülasyon regresyon çizgisinde kesişme sabiti.

  • $ B_1 $ - popülasyon regresyon çizgisindeki regresyon katsayısı.

  • $ {R} ^ 2 $ - belirleme katsayısı.

  • $ b_0 $ - örnek bir regresyon çizgisindeki kesişim sabiti.

  • $ b_1 $ - örnek bir regresyon çizgisindeki regresyon katsayısı.

  • $ ^ {s} b_1 $ - bir regresyon doğrusunun eğiminin standart hatası.

Olasılık

  • $ P (A) $ - A olayının meydana gelme olasılığı.

  • $ P (A | B) $ - B olayının meydana gelmesi durumunda, A olayının meydana gelmesinin koşullu olasılığı.

  • $ P (A ') $ - A olayının tamamlanma olasılığı.

  • $ P (A \ cap B) $ - A ve B olaylarının kesişme olasılığı

  • $ P (A \ cup B) $ - A ve B olaylarının birleşme olasılığı

  • $ E (X) $ - rastgele X değişkeninin beklenen değeri.

  • $ b (x; n, P) $ - iki terimli olasılık.

  • $ b * (x; n, P) $ - negatif iki terimli olasılık.

  • $ g (x; P) $ - geometrik olasılık.

  • $ h (x; N, n, k) $ - hipergeometrik olasılık.

Permütasyon / Kombinasyon

  • $ n! $ - n'nin faktöriyel değeri.

  • $ ^ {n} P_r $ - bir seferde r alınan n şeyin permütasyonlarının sayısı.

  • $ ^ {n} C_r $ - bir seferde r alınan n şeyin kombinasyonlarının sayısı.

Ayarlamak

  • $ A \ Cap B $ - A ve B kümesinin kesişimi

  • $ A \ Cup B $ - A ve B kümesinin birleşimi

  • $ \ {A, B, C \} $ - A, B ve C'den oluşan öğeler kümesi.

  • $ \ emptyset $ - null veya boş küme.

Hipotez testi

  • $ H_0 $ - boş hipotez.

  • $ H_1 $ - alternatif hipotez.

  • $ \ alpha $ - önem düzeyi.

  • $ \ beta $ - Tip II hata yapma olasılığı.

Rastgele değişkenler

  • $ Z $ veya $ z $ - standartlaştırılmış puan, aynı zamanda az puanı olarak da bilinir.

  • $ z _ {\ alpha} $ - kümülatif olasılığı 1 $ - \ alpha $ 'a eşit olan standartlaştırılmış puan.

  • $ t _ {\ alpha} $ - t istatistiği, kümülatif olasılığı 1 $ - \ alpha $ 'a eşittir.

  • $ f _ {\ alpha} $ - f istatistiği, kümülatif olasılığı 1 $ - \ alpha $ 'a eşittir.

  • $ f _ {\ alpha} (v_1, v_2) $ - f istatistiği, kümülatif olasılığı $ 1 - \ alpha $ ve $ v_1 $ ve $ v_2 $ serbestlik derecelerine eşittir.

  • $ X ^ 2 $ - ki-kare istatistiği.

Toplama Sembolleri

  • $ \ sum $ - bir dizi değer üzerinden toplamları hesaplamak için kullanılan toplama sembolü.

  • $ \ sum x $ veya $ \ sum x_i $ - bir dizi n gözlemin toplamı. Böylece, $ \ sum x = x_1 + x_2 + ... + x_n $.