Como calcular a confiabilidade e probabilidade

Definir "sucesso" para o evento de interesse. Digamos que estamos interessados ​​em saber a probabilidade de rolar um quatro em um dado. Pense em cada rolo do dado como um julgamento, em que tanto "suceder" (Rolar um quatro) ou "falhou" (Rolar qualquer outro número). Em cada morrer, existe uma "sucesso" rosto e cinco "falha" rostos. Este será o seu numerador no cálculo final.

Determinar o número total de resultados possíveis para o evento de interesse. Utilizando o exemplo de uma matriz de jogar, o número total de seis resultados é, porque há seis números diferentes no molde. Este será o seu denominador no cálculo final.

Divida o possível sucesso sobre o total de resultados possíveis. No nosso exemplo dado, a probabilidade seria 1/6 (um possibilidade de sucesso para seis resultados totais possíveis para cada rolo do dado).

Calcular a probabilidade de mais de um evento multiplicando probabilidades individuais. No nosso exemplo dado, a probabilidade de rolar um quatro e rolando um seis em um rolo subsequente é o múltiplo das probabilidades individuais (1/6) x (1/6) = (1/36).

Calcular a probabilidade de mais de um evento por adição de probabilidades individuais. No nosso exemplo dado, a probabilidade de um rolamento de rolamento de quatro ou seis seria (1/6) + (1/6) = (2/6).

Avaliar a alteração na média. Se temos um grupo de cinco pessoas e pesar cada pessoa duas vezes, acabamos com duas estimativas de grupos de peso (média ou "significar"). Comparar as duas médias para determinar se a diferença entre elas é razoavelmente consistente ou se as medições diferem substancialmente. Isto é feito fazendo um teste estatístico - chamada de um teste-t - para comparar os dois meios.

Calcular o erro esperado típica, também conhecida como desvio padrão. Se medimos o peso de uma pessoa 100 vezes, gostaríamos de acabar com as medições que são muito perto do verdadeiro peso e outros que estão mais longe. Esta propagação de medições tem uma certa variação esperada e pode ser atribuído ao acaso, por vezes referido como um desvio padrão. As medições que estão fora do desvio padrão são considerados como sendo devido a algo diferente de acaso.

Calcular a correlação entre dois conjuntos de medidas. No nosso exemplo, o peso, os dois grupos de medidas podem variar desde valores não tendo em comum (correlação de zero) de ser exactamente a mesma (correlação de uma). Avaliando quão intimamente correlacionadas dois conjuntos de medições são é importante para determinar a consistência das medições. Alta correlação implica alta confiabilidade das medições. Pense sobre a variabilidade que pode ser introduzido por meio de diferentes escalas de cada vez ou ter diferentes pessoas que lêem as escalas. Em experimentos e testes estatísticos, é importante identificar o quanto a variabilidade é devida ao acaso e quanto é devido a algo que fizemos de forma diferente em nossa medição.