Статистика — Нотации

Следующая таблица показывает использование различных символов, используемых в статистике

капитализация

Обычно строчные буквы представляют атрибуты выборки, а заглавные буквы используются для представления атрибутов населения.

• $P$ — доля населения.

• $p$ — выборочная пропорция.

• $X$ — набор элементов населения.

• $x$ — набор элементов выборки.

• $N$ — набор численности населения.

• $N$ — набор размеров выборки.

$P$ — доля населения.

$p$ — выборочная пропорция.

$X$ — набор элементов населения.

$x$ — набор элементов выборки.

$N$ — набор численности населения.

$N$ — набор размеров выборки.

Греческие против римских букв

Латинские буквы обозначают типовые атрибуты, а греческие буквы используются для обозначения атрибутов населения.

• $\ mu$ — средняя численность населения.

• $\ bar x$ — выборочное среднее.

• $\ delta$ — стандартное отклонение популяции.

• $s$ — стандартное отклонение выборки.

$\ mu$ — средняя численность населения.

$\ bar x$ — выборочное среднее.

$\ delta$ — стандартное отклонение популяции.

$s$ — стандартное отклонение выборки.

Популяционные параметры

Следующие символы представляют специфические атрибуты населения.

• $\ mu$ — средняя численность населения.

• $\ delta$ — стандартное отклонение популяции.

• ${\ mu} ^ 2$ — дисперсия населения.

• $P$ — доля элементов населения, имеющих определенный атрибут.

• $Q$ — доля элементов населения, не имеющих определенного атрибута.

• $\ rho$ — коэффициент корреляции населения, основанный на всех элементах населения.

• $N$ — количество элементов в популяции.

$\ mu$ — средняя численность населения.

$\ delta$ — стандартное отклонение популяции.

${\ mu} ^ 2$ — дисперсия населения.

$P$ — доля элементов населения, имеющих определенный атрибут.

$Q$ — доля элементов населения, не имеющих определенного атрибута.

$\ rho$ — коэффициент корреляции населения, основанный на всех элементах населения.

$N$ — количество элементов в популяции.

Пример конкретных параметров

Следующие символы представляют специфические атрибуты населения.

$\ bar x$ — выборочное среднее.

$s$ — стандартное отклонение выборки.

${s} ^ 2$ — дисперсия выборки.

$p$ — доля элементов выборки, имеющих определенный атрибут.

$q$ — доля элементов выборки, не имеющих определенного атрибута.

$r$ — коэффициент корреляции населения, основанный на всех элементах выборки.

$n$ — количество элементов в выборке.

$B_0$ — константа перехвата в линии регрессии населения.

$B_1$ — коэффициент регрессии в линии регрессии населения.

${R} ^ 2$ — коэффициент детерминации.

$b_0$ — константа перехвата в выборочной линии регрессии.

$b_1$ — коэффициент регрессии в выборочной линии регрессии.

sb1$^ {s} b_1$ — стандартная ошибка наклона линии регрессии.

$P (A)$ — вероятность того, что событие A произойдет.

$P (A | B)$ — условная вероятность того, что событие A произойдет, учитывая, что событие B произошло.

$P (A ')$ — вероятность дополнения события A.

$P (A \ cap B)$ — вероятность пересечения событий A и B.

$P (A \ cup B)$ — вероятность объединения событий A и B.

$E (X)$ — ожидаемое значение случайной величины X.

$b (x; n, P)$ — биномиальная вероятность.

$b * (x; n, P)$ — отрицательная биномиальная вероятность.

$g (x; P)$ — геометрическая вероятность.

$h (x; N, n, k)$ — гипергеометрическая вероятность.

$ n! $ — факториальное значение n.

nPr$^ {n} P_r$ — количество перестановок из n вещей, взятых по r за раз.

nCr$^ {n} C_r$ — количество комбинаций из n вещей, взятых по r за раз.

$A \ Cap B$ — пересечение множеств A и B.

$A \ Cup B$ — объединение множеств A и B.

$\ {A, B, C \}$ — множество элементов, состоящих из A, B и C.

$\ emptyset$ — нулевое или пустое множество.

$H_0$ — нулевая гипотеза.

$H_1$ — альтернативная гипотеза.

$\ alpha$ — уровень значимости.

$\ beta$ — вероятность совершения ошибки типа II.

$Z$ или $z$ — стандартизированная оценка, также известная как оценка z.

$z _ {\ alpha}$ — стандартизированная оценка, совокупная вероятность которой равна $1 - \ alpha$.

$t _ {\ alpha}$ — t статистика, которая имеет кумулятивную вероятность, равную $1 - \ alpha$.

Статистика $f _ {\ alpha}$ — f, совокупная вероятность которой равна $1 - \ alpha$.

Статистика $f _ {\ alpha} (v_1, v_2)$ — f, совокупная вероятность которой равна степеням свободы $1 - \ alpha$ и $v_1$ и $v_2$.

$X ^ 2$ — статистика хи-квадрат.

$\ sum$ — символ суммирования, используемый для вычисления сумм по диапазону значений.

$\ sum x$ или $\ sum x_i$ — сумма множества из n наблюдений. Таким образом, $\ sum x = x_1 + x_2 + ... + x_n$.