A desigualdade de Bienaymé–Chebyschev afirma que P ( | X − E ( X ) | ≥ k σ ) ≤ 1 k 2 >>> e mostra que a probabilidade de X desviar–se de E ( X ) ao longo de k desvios padrões é menor ou igual a 1 k 2 >>> . [ 38 ] Exemplo de amostras de duas populações com médias iguais e desvios padrões diferentes. A população representada em vermelho tem média 100 e desvio padrão 10. A população representada em azul tem média 100 e desvio padrão 50. L ⋅ ( P − M ) = 0 ( r , r , r ) ⋅ ( x 1 − l , x 2 − l , x 3 − l ) = 0 r ∗ ( x 1 − l + x 2 − l + x 3 − l ) = 0 r ∗ ( ∑ i x i − 3 l ) = 0 ∑ i x i − 3 l = 0 1 3 ∑ i x i = l x ¯ = l L\cdot (P-M)&=0\\(r,r,r)\cdot (x_-l,x_-l,x_-l)&=0\\r*(x_-l+x_-l+x_-l)&=0\\r*(\sum \limits _x_-3l)&=0\\\sum \limits _x_-3l&=0\\ \sum \limits _x_&=l\\ >&=l\end>> Porcentagem dentro p versus z z versus porcentagem dentro p Intervalo de confiança Proporção dentro Proporção fora Porcentagem Porcentagem Fração 0 , 674490 σ 7001500000000000000♠ 50 % 7001500000000000000♠ 50 % 1 2 >> 0 , 994458 σ 68% 32% 1 3 , 125 >> 1 σ 68,2689492% 31,7310508% 1 3 , 1514872 >> 1 , 281552 σ 80% 20% 1 5 >> 1 , 644854 σ 90% 10% 1 10 >> 1 , 959964 σ 95% 5% 1 20 >> 2 σ 95,4499736% 4,5500264% 1 21 , 977895 >> 2 , 575829 σ 99% 1% 1 100 >> 3 σ 99,7300204% 0,2699796% 1 370 , 398 >> 3 , 290527 σ 99,9% 0,1% 1 1000 >> 3 , 890592 σ 99,99% 0,01% 1 10000 >> 4 σ 99,993666% 0,006334% 1 15787 >> 4 , 417173 σ 99,999% 0,001% 1 100000 >> 4 , 5 σ 99,9993204653751% 0,0006795346249% 3 , 4 1000000 (em cada lado da média) > >> 4 , 891638 σ 7001999999000000000♠ 99.9999 % 0,0001% 1 1000000 >> 5 σ 99,9999426697% 0,0000573303% 1 1744278 >> 5 , 326724 σ 99,99999% 0,00001% 1 10000000 >> 5 , 730729 σ 99,999999% 0,000001% 1 100000000 >> 6 σ 99,9999998027% 0,0000001973% 1 506797346 >> 6 , 109410 σ 99,9999999% 0,0000001% 1 1000000000 >> 6 , 466951 σ 99,99999999% 0,00000001% 1 10000000000 >> 6 , 806502 σ 99,999999999% 0,000000001% 1 100000000000 >> 7 σ 99,9999999997440% 0,000000000256% 1 390682215445 >> Para um conjunto de dados finito, o desvio padrão é calculado a partir da raiz quadrada da média dos desvios entre os valores e a média dos valores dos dados elevado ao quadrado. [ 51 ] Estimadores Editar. Desvio padrão da média Editar.
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You have to predict if the total number of touchdown scored during the entire match will be over or under the spread indicated. Overtime Yes/No You have to predict whether there will be an overtime period in the game. Other markets offered as Period betting 3 Way – you have to predict the final result of the named period. MVP (Most Valuable Player). You have to predict which player will be named the match MVP (best player). Bets for this market are settled in accordance with NFL.com or the relevant competition organiser’s official result. Total Sacks (Under/Over) You have to predict if the total number of sacks recorded during the entire match will be over or under the spread indicated. First Scoring Play You have to predict how the first points in the match will be scored. Atletico e boca ao vivo.
__. Pari période Pari sur l'issue de chaque période d'un match ou d'un événement. Comme par exemple avec les périodes d'un match de hockey et des scores de 2-0, 0-1 et 1-1, le résultat gagnant est 1/2 /X. __. Pari système Un pari système est une combinaison de différents paris et de leurs cotes. Mais, à la différence des paris combinés, vous pouvez gagner même si toutes les combinaisons ne sont pas bonnes.
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