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Car Inventory
| Find the total cost, the new cost after tax and the accounting cost after 25% depreciation | |||||
| Car | Price | Discount | New Price | Number of units | Total |
| 2004 Mazda RX8 | $ 5,800.00 | 3 | |||
| 2012 Nissan Altima | $ 9,755.00 | 5 | |||
| 2014 Scion tC | $ 10,495.00 | 7 | |||
| 2011 Nissan Altima | $ 10,981.00 | 8 | |||
| 2015 Scion tC | $ 11,888.00 | 1 | |||
| 2015 Honda Civic LX | $ 12,787.00 | 2 | |||
| Total Cost | |||||
| 8.5% Tax | |||||
| Total | |||||
| 25% depreciation | |||||
| New Total | |||||
| CAR 1 AND 2 GET 10% DISCOUNT | |||||
| CAR 3 AND 4 GET 15% DISCOUNT | |||||
| CAR 5 AND 6 GET 25% DISCOUNT |
Freq dist data
| Disorganized | ||
| Fifty staff members of a construction company were surveyed to find out what their weekly salary | 466 | |
| was to the nearest dollar. The results are as follows: | 470 | |
| a) Choose an 7 classes interval and present these data in a frequency distribution table. | 486 | |
| b) Find the class width | 490 | |
| c) Find the class limits | 543 | |
| d) Find the midpoint | 519 | |
| d) Find the frequencies | 527 | |
| e) Find the relative frequency of the class | 470 | |
| f) Find the cummulative frequency of a the class | 440 | |
| g) Build the histogram based on the frequency and the relative frequencies, using the midpoints | 564 | |
| h) Build a frequency poligon | 499 | |
| i) Build a cummulative frequency graph (ogive) | 523 | |
| 484 | ||
| 463 | ||
| 461 | ||
| 437 | ||
| 555 | ||
| 525 | ||
| 461 | ||
| 539 | ||
| 521 | ||
| 517 | ||
| 463 | ||
| 478 | ||
| 473 | ||
| 514 | ||
| 542 | ||
| 519 | ||
| 522 | ||
| 523 | ||
| 546 | ||
| 487 | ||
| 486 | ||
| 473 | ||
| 514 | ||
| 476 | ||
| 497 | ||
| 511 | ||
| 484 | ||
| 513 | ||
| 471 | ||
| 470 | ||
| 441 | ||
| 466 | ||
| 443 | ||
| 481 | ||
| 502 | ||
| 528 | ||
| 459 | ||
| 548 | ||
| ERROR:#REF! |
Charts & Graphs
| Construct a stem and leaf plot | Pie Chart | Use only the columns for GDPpc and Life Expectancy to create your scatter plot | ||||||||||||||||||||
| 437 | Stems | Leaf | Leaf | Leaf | Leaf | Leaf | SCATTER PLOT | |||||||||||||||
| 440 | Majors | Frequency | Relative Frequency | Country | GDPpc (X) | Life expectancy (Y) | ||||||||||||||||
| 441 | Economics | 581 | Sierra Leone | 500 | 42.84 | |||||||||||||||||
| 443 | Marketing | 880 | Somalia | 500 | 47.34 | |||||||||||||||||
| 459 | HRM | 763 | Tanzania | 600 | 44.56 | |||||||||||||||||
| 461 | Finance | 621 | Burundi | 600 | 43.2 | |||||||||||||||||
| 461 | Accounting | 845 | Gaza Strip | 600 | 71.4 | |||||||||||||||||
| 463 | Malawi | 600 | 37.98 | |||||||||||||||||||
| 463 | Congo, Rep | 700 | 50.02 | |||||||||||||||||||
| 466 | Congo, Dem Rep | 700 | 48.93 | |||||||||||||||||||
| 466 | Ethiopia | 700 | 41.24 | |||||||||||||||||||
| 470 | Afghanistan | 800 | 46.97 | |||||||||||||||||||
| 470 | Niger | 800 | 42.21 | |||||||||||||||||||
| 470 | Guinea-Bissau | 800 | 46.97 | |||||||||||||||||||
| 471 | Madagascar | 800 | 56.14 | |||||||||||||||||||
| 473 | Yemen | 800 | 60.97 | |||||||||||||||||||
| 473 | Zambia | 800 | 35.25 | |||||||||||||||||||
| 476 | Nigeria | 900 | 51.01 | |||||||||||||||||||
| 478 | Mali | 900 | 45.43 | |||||||||||||||||||
| 481 | Liberia | 1000 | 48.15 | |||||||||||||||||||
| 484 | Kenya | 1000 | 45.22 | |||||||||||||||||||
| 484 | Tajikistan | 1000 | 64.37 | |||||||||||||||||||
| 486 | Burkina Faso | 1100 | 44.46 | |||||||||||||||||||
| 486 | West Bank | 1100 | 72.68 | |||||||||||||||||||
| 487 | Benin | 1100 | 51.08 | |||||||||||||||||||
| 490 | Central African Republic | 1100 | 41.71 | |||||||||||||||||||
| 497 | Chad | 1200 | 48.51 | |||||||||||||||||||
| 499 | Mozambique | 1200 | 31.3 | |||||||||||||||||||
| 502 | Pareto Chart | Sao Tome and Principe | 1200 | 66.28 | ||||||||||||||||||
| 511 | Rwanda | 1300 | 39.33 | |||||||||||||||||||
| 513 | Majors | Frequency | Korea, North | 1300 | 70.79 | |||||||||||||||||
| 514 | Economics | 581 | Cote d'Ivoire | 1400 | 42.65 | |||||||||||||||||
| 514 | Marketing | 880 | Nepal | 1400 | 59 | |||||||||||||||||
| 517 | HRM | 763 | Bhutan | 1400 | 53.58 | |||||||||||||||||
| 519 | Finance | 621 | Uganda | 1400 | 44.88 | |||||||||||||||||
| 519 | Accounting | 845 | Togo | 1500 | 53.43 | |||||||||||||||||
| 521 | Iraq | 1500 | 67.81 | |||||||||||||||||||
| 522 | Kyrgyzstan | 1600 | 63.66 | |||||||||||||||||||
| 523 | Haiti | 1600 | 51.61 | |||||||||||||||||||
| 523 | Senegal | 1600 | 56.37 | |||||||||||||||||||
| Uzbekistan | 1700 | 64 | ||||||||||||||||||||
| Laos | 1700 | 54.3 | ||||||||||||||||||||
| Gambia, The | 1700 | 54.38 | ||||||||||||||||||||
| Cameroon | 1800 | 48.05 | ||||||||||||||||||||
| Burma | 1800 | 55.79 | ||||||||||||||||||||
| Moldova | 1800 | 64.88 | ||||||||||||||||||||
| Mauritania | 1800 | 51.93 | ||||||||||||||||||||
| Mongolia | 1800 | 63.81 | ||||||||||||||||||||
| Bangladesh | 1900 | 61.33 | ||||||||||||||||||||
| Angola | 1900 | 36.96 | ||||||||||||||||||||
| Cambodia | 1900 | 57.92 | ||||||||||||||||||||
| Sudan | 1900 | 57.73 | ||||||||||||||||||||
| Zimbabwe | 1900 | 39.01 | ||||||||||||||||||||
| Guinea | 2100 | 49.54 | ||||||||||||||||||||
| Pakistan | 2100 | 62.2 | ||||||||||||||||||||
| Papua New Guinea | 2200 | 64.19 | ||||||||||||||||||||
| Ghana | 2200 | 56.53 | ||||||||||||||||||||
| Nicaragua | 2300 | 69.68 | ||||||||||||||||||||
| Bolivia | 2400 | 64.78 | ||||||||||||||||||||
| Georgia | 2500 | 64.76 | ||||||||||||||||||||
| Vietnam | 2500 | 70.05 | ||||||||||||||||||||
| Honduras | 2600 | 66.65 | ||||||||||||||||||||
| Mayotte | 2600 | 60.6 | ||||||||||||||||||||
| India | 2900 | 63.62 | ||||||||||||||||||||
| Vanuatu | 2900 | 61.71 | ||||||||||||||||||||
| Cuba | 2900 | 76.8 | ||||||||||||||||||||
| Lesotho | 3000 | 36.94 | ||||||||||||||||||||
| Indonesia | 3200 | 68.94 | ||||||||||||||||||||
| Ecuador | 3300 | 71.89 | ||||||||||||||||||||
| Syria | 3300 | 69.39 | ||||||||||||||||||||
| Azerbaijan | 3400 | 63.16 | ||||||||||||||||||||
| Armenia | 3500 | 66.68 | ||||||||||||||||||||
| Sri Lanka | 3700 | 72.62 | ||||||||||||||||||||
| Jamaica | 3900 | 75.85 | ||||||||||||||||||||
| Morocco | 4000 | 70.04 | ||||||||||||||||||||
| Suriname | 4000 | 69.23 | ||||||||||||||||||||
| Egypt | 4000 | 70.41 | ||||||||||||||||||||
| Guyana | 4000 | 63.09 | ||||||||||||||||||||
| Guatemala | 4100 | 65.23 | ||||||||||||||||||||
| Jordan | 4300 | 77.88 | ||||||||||||||||||||
| Albania | 4500 | 72.37 | ||||||||||||||||||||
| Philippines | 4600 | 69.29 | ||||||||||||||||||||
| Paraguay | 4700 | 74.4 | ||||||||||||||||||||
| Lebanon | 4800 | 72.07 | ||||||||||||||||||||
| El Salvador | 4800 | 70.62 | ||||||||||||||||||||
| Venezuela | 4800 | 73.81 | ||||||||||||||||||||
| Swaziland | 4900 | 39.47 | ||||||||||||||||||||
| China | 5000 | 72.22 | ||||||||||||||||||||
| Peru | 5100 | 70.88 | ||||||||||||||||||||
| Ukraine | 5400 | 66.5 | ||||||||||||||||||||
| Gabon | 5500 | 57.12 | ||||||||||||||||||||
| Dominica | 5500 | 74.12 | ||||||||||||||||||||
| Fiji | 5800 | 68.88 | ||||||||||||||||||||
| Turkmenistan | 5800 | 61.19 | ||||||||||||||||||||
| Dominican Republic | 6000 | 67.96 | ||||||||||||||||||||
| Algeria | 6000 | 70.54 | ||||||||||||||||||||
| Bosnia and Herzegovina | 6100 | 72.29 | ||||||||||||||||||||
| Belarus | 6100 | 68.43 | ||||||||||||||||||||
| Colombia | 6300 | 71.14 | ||||||||||||||||||||
| Panama | 6300 | 72.32 | ||||||||||||||||||||
| Kazakhstan | 6300 | 63.48 | ||||||||||||||||||||
| Libya | 6400 | 76.07 | ||||||||||||||||||||
| Macedonia | 6700 | 74.49 | ||||||||||||||||||||
| Turkey | 6700 | 71.8 | ||||||||||||||||||||
| Tunisia | 6900 | 74.4 | ||||||||||||||||||||
| Romania | 7000 | 70.62 | ||||||||||||||||||||
| Iran | 7000 | 69.35 | ||||||||||||||||||||
| Namibia | 7200 | 42.77 | ||||||||||||||||||||
| Thailand | 7400 | 71.24 | ||||||||||||||||||||
| Brazil | 7600 | 71.13 | ||||||||||||||||||||
| Bulgaria | 7600 | 71.8 | ||||||||||||||||||||
| Guadeloupe | 7900 | 77.53 | ||||||||||||||||||||
| French Guiana | 8300 | 76.69 | ||||||||||||||||||||
| Russia | 8900 | 67.66 | ||||||||||||||||||||
| Botswana | 9000 | 32.26 | ||||||||||||||||||||
| Mexico | 9000 | 72.3 | ||||||||||||||||||||
| Malaysia | 9000 | 71.67 | ||||||||||||||||||||
| Costa Rica | 9100 | 76.43 | ||||||||||||||||||||
| Trinidad and Tobago | 9500 | 69.59 | ||||||||||||||||||||
| Chile | 9900 | 76.35 | ||||||||||||||||||||
| Latvia | 10200 | 69.31 | ||||||||||||||||||||
| Croatia | 10600 | 74.37 | ||||||||||||||||||||
| South Africa | 10700 | 46.56 | ||||||||||||||||||||
| Poland | 11100 | 73.91 | ||||||||||||||||||||
| Argentina | 11200 | 75.48 | ||||||||||||||||||||
| Netherlands Antilles | 11400 | 75.38 | ||||||||||||||||||||
| Mauritius | 11400 | 71.8 | ||||||||||||||||||||
| Lithuania | 11400 | 69.6 | ||||||||||||||||||||
| Saudi Arabia | 11800 | 68.73 | ||||||||||||||||||||
| Estonia | 12300 | 70.31 | ||||||||||||||||||||
| Uruguay | 12800 | 75.87 | ||||||||||||||||||||
| Oman | 13100 | 72.58 | ||||||||||||||||||||
| Slovakia | 13300 | 74.43 | ||||||||||||||||||||
| Hungary | 13900 | 72.17 | ||||||||||||||||||||
| Martinique | 14400 | 78.72 | ||||||||||||||||||||
| New Caledonia | 15000 | 73.52 | ||||||||||||||||||||
| Czech Republic | 15700 | 75.18 | ||||||||||||||||||||
| Barbados | 15700 | 71.84 | ||||||||||||||||||||
| Bahamas, The | 16700 | 65.71 | ||||||||||||||||||||
| Puerto Rico | 16800 | 77.26 | ||||||||||||||||||||
| Bahrain | 16900 | 73.72 | ||||||||||||||||||||
| French Polynesia | 17500 | 75.45 | ||||||||||||||||||||
| Malta | 17700 | 78.43 | ||||||||||||||||||||
| Korea, South | 17800 | 75.36 | ||||||||||||||||||||
| Portugal | 18000 | 76.35 | ||||||||||||||||||||
| Kuwait | 19000 | 76.65 | ||||||||||||||||||||
| Slovenia | 19000 | 75.51 | ||||||||||||||||||||
| Macau | 19400 | 81.87 | ||||||||||||||||||||
| Israel | 19800 | 79.02 | ||||||||||||||||||||
| Greece | 20000 | 78.89 | ||||||||||||||||||||
| Qatar | 21500 | 73.14 | ||||||||||||||||||||
| New Zealand | 21600 | 78.32 | ||||||||||||||||||||
| Spain | 22000 | 79.23 | ||||||||||||||||||||
| United Arab Emirates | 23200 | 74.75 | ||||||||||||||||||||
| Taiwan | 23400 | 76.87 | ||||||||||||||||||||
| Brunei | 23600 | 74.3 | ||||||||||||||||||||
| Singapore | 23700 | 80.42 | ||||||||||||||||||||
| Italy | 26700 | 79.4 | ||||||||||||||||||||
| Andorra | 26800 | 83.49 | ||||||||||||||||||||
| Sweden | 26800 | 79.97 | ||||||||||||||||||||
| Finland | 27400 | 77.92 | ||||||||||||||||||||
| France | 27600 | 79.28 | ||||||||||||||||||||
| Germany | 27600 | 78.42 | ||||||||||||||||||||
| United Kingdom | 27700 | 78.16 | ||||||||||||||||||||
| Japan | 28200 | 80.93 | ||||||||||||||||||||
| Isle of Man | 28500 | 77.98 | ||||||||||||||||||||
| Netherlands | 28600 | 78.74 | ||||||||||||||||||||
| Hong Kong | 28800 | 79.93 | ||||||||||||||||||||
| Australia | 29000 | 80.13 | ||||||||||||||||||||
| Belgium | 29100 | 78.29 | ||||||||||||||||||||
| Ireland | 29600 | 77.35 | ||||||||||||||||||||
| Canada | 29800 | 79.83 | ||||||||||||||||||||
| Austria | 30000 | 78.17 | ||||||||||||||||||||
| Iceland | 30900 | 79.8 | ||||||||||||||||||||
| Denmark | 31100 | 77.1 | ||||||||||||||||||||
| Switzerland | 32700 | 79.99 | ||||||||||||||||||||
| Bermuda | 36000 | 77.41 | ||||||||||||||||||||
| Norway | 37800 | 79.09 | ||||||||||||||||||||
| United States | 37800 | 77.14 | ||||||||||||||||||||
| Jersey | 40000 | 78.93 | ||||||||||||||||||||
| Guernsey | 40000 | 80.04 | ||||||||||||||||||||
| Luxembourg | 55100 | 77.66 |
time series
| Volume | Moving Average | |
| 24-Feb-14 | 23,874,000 | |
| 21-Feb-14 | 26,881,700 | |
| 20-Feb-14 | 25,234,100 | |
| 19-Feb-14 | 30,294,400 | |
| 18-Feb-14 | 16,217,800 | |
| 14-Feb-14 | 18,780,600 | |
| 13-Feb-14 | 20,639,800 | |
| 12-Feb-14 | 23,626,300 | |
| 11-Feb-14 | 22,982,800 | |
| 10-Feb-14 | 19,630,100 | |
| 7-Feb-14 | 37,875,700 | |
| 6-Feb-14 | 33,905,600 | |
| 5-Feb-14 | 32,535,500 | |
| 4-Feb-14 | 31,286,900 | |
| 3-Feb-14 | 42,977,600 | |
| 31-Jan-14 | 33,425,100 | |
| 30-Jan-14 | 39,940,700 | |
| 29-Jan-14 | 54,018,100 | |
| 28-Jan-14 | 24,780,900 | |
| 27-Jan-14 | 39,675,300 | |
| 24-Jan-14 | 59,057,100 | |
| 23-Jan-14 | 34,832,200 | |
| 22-Jan-14 | 20,841,100 | |
| 21-Jan-14 | 27,567,400 | |
| 17-Jan-14 | 33,934,500 | |
| 16-Jan-14 | 62,946,800 | |
| 15-Jan-14 | 33,688,100 | |
| 14-Jan-14 | 17,771,000 | |
| 13-Jan-14 | 21,110,300 | |
| 10-Jan-14 | 22,485,900 | |
| 9-Jan-14 | 21,803,700 | |
| 8-Jan-14 | 25,989,800 | |
| 7-Jan-14 | 28,840,400 | |
| 6-Jan-14 | 28,503,100 | |
| 3-Jan-14 | 26,884,900 | |
| 2-Jan-14 | 16,479,700 | |
| 31-Dec-13 | 10,706,800 | |
| 30-Dec-13 | 11,506,000 | |
| 27-Dec-13 | 11,814,500 | |
| 26-Dec-13 | 8,882,900 | |
| 24-Dec-13 | 5,302,600 | |
| 23-Dec-13 | 13,627,500 | |
| 20-Dec-13 | 27,871,300 | |
| 19-Dec-13 | 20,156,300 | |
| 18-Dec-13 | 32,921,300 | |
| 17-Dec-13 | 17,951,700 | |
| 16-Dec-13 | 20,312,000 | |
| 13-Dec-13 | 16,743,600 | |
| 12-Dec-13 | 27,240,800 | |
| 11-Dec-13 | 24,600,000 | |
| 10-Dec-13 | 20,025,700 | |
| 9-Dec-13 | 16,653,500 | |
| 6-Dec-13 | 19,714,300 | |
| 5-Dec-13 | 23,556,900 | |
| 4-Dec-13 | 32,108,800 | |
| 3-Dec-13 | 20,588,400 | |
| 2-Dec-13 | 19,854,900 | |
| 29-Nov-13 | 10,952,100 | |
| 27-Nov-13 | 13,075,200 | |
| 26-Nov-13 | 17,661,000 | |
| 25-Nov-13 | 32,610,000 | |
| 22-Nov-13 | 26,051,300 | |
| 21-Nov-13 | 22,868,900 | |
| 20-Nov-13 | 18,347,200 | |
| 19-Nov-13 | 20,113,300 | |
| 18-Nov-13 | 26,353,400 |
central Tend & Var
| Date | Close | x-(x-bar) use the dollar sign as $A$32 | [x-(x-bar)]^2 | Weighted Mean | ||||||||
| 11/26/18 | 7330.540039 | |||||||||||
| 12/3/18 | 6969.25 | Budget | ||||||||||
| 12/10/18 | 6910.660156 | |||||||||||
| 12/17/18 | 6332.990234 | Rate of Return (x) | weight (w) | (x)*(w) | ||||||||
| 12/24/18 | 6584.52002 | Investmen A | 10% | 0.50 | ||||||||
| 12/31/18 | 6738.859863 | Investment B | 6% | 0.15 | ||||||||
| 1/7/19 | 6971.47998 | Investmen C | 3% | 0.20 | ||||||||
| 1/14/19 | 7157.22998 | Investmen D | 20% | 0.10 | ||||||||
| 1/21/19 | 7164.859863 | Investmen E | 15% | 0.05 | ||||||||
| 1/28/19 | 7263.870117 | 1.00 | Sum (x*w) | |||||||||
| 2/4/19 | 7298.200195 | Rate of Investment | [Sum (x*w)]/w | |||||||||
| 2/11/19 | 7472.410156 | |||||||||||
| 2/18/19 | 7527.540039 | |||||||||||
| 2/25/19 | 7595.350098 | |||||||||||
| 3/4/19 | 7408.140137 | |||||||||||
| 3/11/19 | 7688.529785 | |||||||||||
| 3/18/19 | 7642.669922 | |||||||||||
| 3/25/19 | 7729.319824 | |||||||||||
| 4/1/19 | 7938.689941 | |||||||||||
| 4/8/19 | 7984.160156 | Mean for frequency distribution | ||||||||||
| 4/15/19 | 7998.060059 | Lower Limit | Upper Limit | Midpoint (x) | Frequency (f) | (x)*(f) | ||||||
| 4/22/19 | 8146.399902 | 100 | 199 | 5 | ||||||||
| 4/29/19 | 8164 | 200 | 299 | 9 | ||||||||
| 5/6/19 | 7916.939941 | 300 | 399 | 12 | ||||||||
| 5/13/19 | 7816.279785 | 400 | 499 | 10 | ||||||||
| 5/20/19 | 7637.009766 | 500 | 599 | 8 | ||||||||
| 5/24/19 | 7637.008789 | 600 | 699 | 4 | ||||||||
| MINIMUM | sum of squares | 700 | 799 | 2 | ||||||||
| MAXIMUM | Variance (sum of squares divided by n-1) | Total Freq | 50 | Sum (x)*(f) | ||||||||
| RANGE | Standard Deviation (Squared root of Variance) | Freq Dist Mean | [Sum (x)*(f)]/n | |||||||||
| SAMPLE MEAN (x-bar) | ||||||||||||
| MEDIAN | ||||||||||||
| MODE | ||||||||||||
| SAMPLE VARIANCE | ||||||||||||
| SAMPLE STANDARD DEVIATION |
QUARTILE-PERCENTILE
| https://www.worldatlas.com/citypops.htm |
| OPEN THIS WEBSITE. COPY AND PASTE THE INFORMATION FOR THE 150 LARGEST CITIES |
| PROVIDE THE VALUES FOR THE QUARTILES AND THE 5 POINT SUMMARY |
| IDENTIFY PERCENTILE 65 |
| WHAT PERCENTILE REPRESENTS CHICAGO, USA |
Fact, Permut, Combin
| FACTORIAL | |||||
| Excel Function | |||||
| 0! | |||||
| 1! | |||||
| 5! | |||||
| 10! | |||||
| 15! | |||||
| 20! | |||||
| (8!*15!)/7! | |||||
| https://www.youtube.com/watch?v=KwIHas6Q3Uo | |||||
| PERMUTATION | |||||
| Excel Function | n | r | Use formula --> | Formula= n!/(n-r)! or =FACT(n)/((FACT(n-r))) | |
| 30P2 | 30 | 2 | |||
| 17P5 | 17 | 5 | |||
| 10P3 | 10 | 3 | |||
| 25P22 | 25 | 22 | |||
| COMBINATION | |||||
| Excel Function | n | r | Use formula | Formula= n!/(r!*(n-r)!) or =FACT(n)/((FACT(r)*FACT(n-r))) | |
| 30C2 | 30 | 2 | |||
| 17C5 | 17 | 5 | |||
| 10C3 | 10 | 3 | |||
| 25C22 | 25 | 22 | |||
Discrete Prob
| DISCRETE PROBABILITY | BINOMIAL DISTRIBUTION | ||||||||||||||||||||||
| Watch the following video presentation on how to build a BINOMIAL table: | |||||||||||||||||||||||
| x | P(x) | x P(x) | x-Mu | x-Mu^2 | x-Mu^2*P(x) | ||||||||||||||||||
| 0 | 0.0167 | https://www.youtube.com/watch?v=JsDgLF0Npww (part 1) | |||||||||||||||||||||
| 1 | 0.0896 | https://www.youtube.com/watch?v=KcywOUZDP8s (part 2) | |||||||||||||||||||||
| 2 | 0.209 | Unusual? | |||||||||||||||||||||
| 3 | 0.2787 | trials | n | 9 | np (mean) | μ = np | Bell Shape | Lower | Upper | ||||||||||||||
| 4 | 0.2322 | Success Probability | p | 0.75 | St Dev | ||||||||||||||||||
| 5 | 0.1239 | np*(1-p)>=10 | m - 2 s | m + 2 s | |||||||||||||||||||
| 6 | 0.0413 | ||||||||||||||||||||||
| 7 | 0.0079 | ||||||||||||||||||||||
| 8 | 0.0007 | P(more than 3)= | |||||||||||||||||||||
| Variance | P(less than 7) | ||||||||||||||||||||||
| Expected Value | StDev | P(at least 5)= | |||||||||||||||||||||
| or Mean | P(5)= | ||||||||||||||||||||||
| P(at most 5)= | |||||||||||||||||||||||
| Histogram | type =binom.dist(x,n,p,false) | Number Successes | Probability | Cumulative Probability (*) | HISTOGRAM: | ||||||||||||||||||
| type =binom.dist(x,n,p,true) | 0 | ||||||||||||||||||||||
| 1 | |||||||||||||||||||||||
| 2 | |||||||||||||||||||||||
| 3 | |||||||||||||||||||||||
| 4 | |||||||||||||||||||||||
| 5 | |||||||||||||||||||||||
| 6 | |||||||||||||||||||||||
| 7 | |||||||||||||||||||||||
| 8 | |||||||||||||||||||||||
| 9 | |||||||||||||||||||||||
| (*) Same formula but using the statement "TRUE" | 0 | ||||||||||||||||||||||
| POISSON DISTRIBUTION | GEOMETRIC DISTRIBUTION | HYPERGEOMETRIC DISTRIBUTION | |||||||||||||||||||||
| https://www.youtube.com/watch?v=CRroD7Mdv0o | https://www.youtube.com/watch?v=_2E9lIoetFo | https://www.youtube.com/watch?v=NMeVWPdo7e4 | |||||||||||||||||||||
| Build your POISSON tables and histograms: | Go to the end of chapter 4 and select 3 problems for the Geometric Distribution | Go to the end of chapter 4 and select 3 problems for the Hypergeometric Distribution | |||||||||||||||||||||
| Go to the end of chapter 4, then select 3 exercises for the POISSON Distirbution | Use excel (as in the video) to obtain the results | Use excel (as in the video) to obtain the results | |||||||||||||||||||||
| X | P(x) | X | P(x) | X | P(x) | a) | b) | c) | |||||||||||||||
Continuous Prob
| UNIFORM DISTRIBUTION | EXPONENTIAL DISTRIBUTION | ||||||||
| https://www.youtube.com/watch?v=mkcCFtgMSmg | https://www.youtube.com/watch?v=NSpBjtrIKqM | ||||||||
| https://www.youtube.com/watch?v=fpb96YOb5gs | |||||||||
| Build your Uniform Distribuitions | |||||||||
| Go to the end of chapter 5, then select 3 exercises | Build your Exponential Distributions | ||||||||
| Go to the end of chapter 5, then select 3 exercises |
! ( )
( )! ! x n x x n x
n x n
P x C p q p q n x x
- -= = -
!
()
() !!
xnx xnx
nx
n
Px Cpq pq
nx x
--
==
-
npqs =
npqs=