Comment calculer la fiabilité et la probabilité

Définir "le succès" pour l`événement d`intérêt. Disons que nous sommes intéressés à connaître la probabilité d`obtenir un quatre sur un dé. Pensez à chaque rouleau de la matrice comme un procès, dans lequel nous soit "réussir" (Rouler quatre) ou "échouer" (Rouler tout autre nombre). Sur chaque filière, il y a une "le succès" visage et cinq "échec" visages. Cela va devenir votre numérateur dans le calcul final.

Déterminer le nombre total de résultats possibles pour l`événement d`intérêt. En utilisant l`exemple de lancer un dé, le nombre total de résultats est de six, parce qu`il ya six numéros différents sur la filière. Cela va devenir votre dénominateur dans le calcul final.

Diviser le succès possible sur l`ensemble des résultats possibles. Dans notre exemple, la filière, la probabilité serait 1/6 (une possibilité de succès pour le total des six résultats possibles pour chaque rouleau de la filière).

Calculer la probabilité de plus d`un événement en multipliant les probabilités individuelles. Dans notre exemple, la filière, la probabilité d`obtenir un quatre et six rouler un rouleau sur un ultérieur est le multiple des probabilités individuelles (1/6) x (1/6) = (1/36).

Calculer la probabilité de plus d`un événement en y ajoutant les probabilités individuelles. Dans notre exemple, la filière, la probabilité d`obtenir un quatre ou six laminer un serait (1/6) + (6/1) = (6/2).

Évaluer le changement dans la moyenne. Si nous avons un groupe de cinq personnes et pèse chaque personne deux fois, nous nous retrouvons avec deux estimations de groupe de poids (la moyenne ou "signifier"). Comparer les deux moyennes pour déterminer si la différence entre eux est raisonnablement stable ou si les mesures diffèrent sensiblement. Cela se fait en faisant un test statistique - appelé un test t - pour comparer les deux moyens.

Calculer l`erreur attendue typique, également connu comme l`écart type. Si nous avons mesuré le poids d`une personne 100 fois, nous finirions avec des mesures qui sont très proche du poids réel et d`autres qui sont plus loin. Cette propagation de mesures a une certaine variation attendue et peut être attribuée au hasard aléatoire, parfois appelé un écart-type. Les mesures qui sont en dehors de l`écart type sont considérés comme étant dus à autre chose que le hasard.

Calculer la corrélation entre les deux séries de mesures. Dans notre exemple de poids, les deux groupes de mesures peuvent aller de ne comportant pas de valeurs communes (corrélation de zéro) pour être identiques (la corrélation d`un seul). Évaluer comment étroitement corrélée deux séries de mesures sont est importante pour déterminer la cohérence des mesures. Corrélation élevée implique une grande fiabilité des mesures. Pensez à la variabilité qui pourrait être introduit en utilisant des échelles différentes à chaque fois ou ayant des gens qui lisent les échelles. Dans des expériences et des tests statistiques, il est important d`identifier à quel point la variabilité est due au hasard aléatoire et combien est dû à quelque chose que nous avons fait différemment dans notre mesure.