Thống kê - Ký hiệu

Bảng sau đây cho thấy việc sử dụng các ký hiệu khác nhau được sử dụng trong Thống kê

viết hoa

Nói chung, các chữ cái viết thường đại diện cho các thuộc tính mẫu và các chữ cái viết hoa được sử dụng để biểu thị các thuộc tính dân số.

  • $ P $ - tỷ lệ dân số.

  • $ p $ - tỷ lệ mẫu.

  • $ X $ - tập hợp các phần tử của quần thể.

  • $ x $ - tập hợp các phần tử mẫu.

  • $ N $ - tập hợp quy mô dân số.

  • $ N $ - tập hợp cỡ mẫu.

Chữ cái Hy Lạp Vs La Mã

Các chữ cái La Mã thể hiện các thuộc tính mẫu và các chữ cái Hy Lạp được sử dụng để biểu thị các thuộc tính Dân số.

  • $ \ mu $ - dân số trung bình.

  • $ \ bar x $ - trung bình của mẫu.

  • $ \ delta $ - độ lệch chuẩn của một tập hợp.

  • $ s $ - độ lệch chuẩn của một mẫu.

Các thông số cụ thể về dân số

Các ký hiệu sau đại diện cho các thuộc tính cụ thể của dân số.

  • $ \ mu $ - dân số trung bình.

  • $ \ delta $ - độ lệch chuẩn của một tập hợp.

  • $ {\ mu} ^ 2 $ - phương sai của một tập hợp.

  • $ P $ - tỷ lệ các phần tử dân số có một thuộc tính cụ thể.

  • $ Q $ - tỷ lệ các phần tử dân số không có thuộc tính cụ thể.

  • $ \ rho $ - hệ số tương quan dân số dựa trên tất cả các phần tử của một tập hợp.

  • $ N $ - số phần tử trong một tập hợp.

Các thông số cụ thể mẫu

Các ký hiệu sau đại diện cho các thuộc tính cụ thể của dân số.

  • $ \ bar x $ - trung bình của mẫu.

  • $ s $ - độ lệch chuẩn của một mẫu.

  • $ {s} ^ 2 $ - phương sai của một mẫu.

  • $ p $ - tỷ lệ phần tử mẫu có một thuộc tính cụ thể.

  • $ q $ - tỷ lệ phần tử mẫu không có thuộc tính cụ thể.

  • $ r $ - hệ số tương quan dân số dựa trên tất cả các phần tử từ một mẫu.

  • $ n $ - số phần tử trong một mẫu.

Hồi quy tuyến tính

  • $ B_0 $ - hằng số chặn trong đường hồi quy dân số.

  • $ B_1 $ - hệ số hồi quy trong một đường hồi quy tổng thể.

  • $ {R} ^ 2 $ - hệ số xác định.

  • $ b_0 $ - hằng số chặn trong một đường hồi quy mẫu.

  • $ b_1 $ - hệ số hồi quy trong một đường hồi quy mẫu.

  • $ ^ {s} b_1 $ - sai số tiêu chuẩn của độ dốc của đường hồi quy.

Xác suất

  • $ P (A) $ - xác suất để biến cố A xảy ra.

  • $ P (A | B) $ - xác suất có điều kiện để sự kiện A xảy ra, cho rằng sự kiện B đã xảy ra.

  • $ P (A ') $ - xác suất của phần bù của biến cố A.

  • $ P (A \ cap B) $ - xác suất giao điểm của các sự kiện A và B.

  • $ P (A \ cup B) $ - xác suất của sự kết hợp của các sự kiện A và B.

  • $ E (X) $ - giá trị kỳ vọng của biến ngẫu nhiên X.

  • $ b (x; n, P) $ - xác suất nhị thức.

  • $ b * (x; n, P) $ - xác suất nhị thức âm.

  • $ g (x; P) $ - xác suất hình học.

  • $ h (x; N, n, k) $ - xác suất siêu phương.

Hoán vị / Kết hợp

  • $ n! $ - giá trị giai thừa của n.

  • $ ^ {n} P_r $ - số hoán vị của n thứ lấy r tại một thời điểm.

  • $ ^ {n} C_r $ - số kết hợp của n thứ được thực hiện tại một thời điểm.

Bộ

  • $ A \ Cap B $ - giao điểm của tập A và B.

  • $ A \ Cup B $ - hợp nhất của tập hợp A và B.

  • $ \ {A, B, C \} $ - tập hợp các phần tử bao gồm A, B và C.

  • $ \ blankset $ - tập hợp rỗng hoặc rỗng.

Kiểm tra giả thuyết

  • $ H_0 $ - giả thuyết vô hiệu.

  • $ H_1 $ - giả thuyết thay thế.

  • $ \ alpha $ - mức ý nghĩa.

  • $ \ beta $ - xác suất mắc lỗi Loại II.

Biến ngẫu nhiên

  • $ Z $ hoặc $ z $ - điểm chuẩn, còn được gọi là điểm az.

  • $ z _ {\ alpha} $ - điểm chuẩn có xác suất tích lũy bằng $ 1 - \ alpha $.

  • $ t _ {\ alpha} $ - t thống kê có xác suất tích lũy bằng $ 1 - \ alpha $.

  • $ f _ {\ alpha} $ - f thống kê có xác suất tích lũy bằng $ 1 - \ alpha $.

  • Thống kê $ f _ {\ alpha} (v_1, v_2) $ - f có xác suất tích lũy bằng $ 1 - \ alpha $ và $ v_1 $ và $ v_2 $ bậc tự do.

  • $ X ^ 2 $ - thống kê chi bình phương.

Biểu tượng tổng kết

  • $ \ sum $ - ký hiệu tổng, được sử dụng để tính tổng trên một dải giá trị.

  • $ \ sum x $ hoặc $ \ sum x_i $ - tổng của một tập hợp n quan sát. Do đó, $ \ sum x = x_1 + x_2 + ... + x_n $.