(A33 은 3 의 배열을 나타내고 A55 는 5 의 배열을 나타냅니다. 여기서 나는 모든 글자를 다른 것으로 본다. 3 R 을 포함한 것은 단지 대립 사건의 확률을 계산할 뿐이다. ) 을 참조하십시오
2. "그중 적어도 하나는 레드볼의 확률이다."
P (적어도 하나는 레드볼의 확률) = 1-P (레드 볼의 확률 없음)
=1-(1-1/3) * (1-1/2/
이 문제는 다른 사람을 차용한 것으로 아래 참고 자료에 나와 있습니다.
(1) 단순 무작위 샘플링은 동일 확률 (n >: n) 원칙에 따라 n 개 요소가 포함된 전체에서 n 개 요소를 직접 추출하는 것입니다. 이 방법은 배우기 쉽고, 자주 사용하는 방법은 추첨이다. 그러나 이는 전체 단위가 작은 경우에 적용됩니다.
(2) 시스템 샘플링은 전체 요소 수를 정렬하고 일정한 간격을 계산한 다음 고정된 수의 요소를 취하여 샘플을 형성하는 방법입니다. 큰 전체 및 샘플 양에 적합합니다. 간단한 무작위 샘플링처럼 완전한 샘플링 프레임워크가 있어야 합니다. 예를 들어, 3000 명의 학생에서 100 명의 학생을 뽑고, 3000 명의 학생 명단을 순차적으로 번호를 매긴 다음, K (샘플 간격) =N (전체 규모) /n (샘플 크기) = 3000//KLLL 공식에 따라 번호를 매깁니다.
(3) 계층 샘플링은 모든 요소를 특정 특성 또는 로고 (예: 연령, 성별, 직업 또는 지역 등) 에 따라 여러 유형 또는 계층으로 나누는 것입니다. ), 처음 두 가지 방법을 사용하여 하나의 하위 샘플을 추출합니다. 모든 하위 샘플은 총 샘플을 구성합니다. 예를 들어, 한 학교 샘플링 조사에서 먼저 군중을 남학생과 여학생으로 나눈 다음 간단한 무작위 샘플링 또는 시스템 샘플링 방법으로 각각 65,438+000 명의 남학생과 여학생을 추출하여 200 명의 학생이 샘플을 나누어 얻은 샘플을 구성할 수 있습니다.
지금의 고등학생들은 모두 돌아오는 법을 배워야 한다. 너무 신기해요. 대학에 가야 배웠다. 잘 모르겠어요. 회귀 방정식이 어느 정도인지 말씀해 주시겠습니까? 제가 가장 기본적인 것을 말씀드리겠습니다.
예를 들어, y=bx+k, 우리는 한 무더기의 (X, Y) 관측을 가지고 있으며, 매개 변수 B, K 를 얻어야 한다.
우리가 사용하는 방법은 최소 평방 추정법이다. 그것은 쓰는 것이 비교적 번거롭다. 나는 고등학교를 마스터할 필요가 없다고 생각한다. 내가 너에게 결과를 알려줄게.
B 추정 =cov(x, y)/cov(x, x)
K 의 추정 = y 의 평균 -x 의 평균 * b 의 추정
여기서 cov(x, y) 는 x 와 y 의 공분산을 나타냅니다.
질문이 있으시면 직접 전화해 주세요. 여기에 그림을 꽂을 수 없을 것 같습니다. 죄송합니다.
너에게 도움이 되었으면 좋겠다.