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Examen

WGU C784 Statistics FULL COURSE REVIEW Questions with verified answers

Note
-
Vendu
-
Pages
8
Qualité
A+
Publié le
21-03-2025
Écrit en
2024/2025

WGU C784 Statistics FULL COURSE REVIEW Questions with verified answers

Établissement
C784
Cours
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École, étude et sujet

Établissement
C784
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C784

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Publié le
21 mars 2025
Nombre de pages
8
Écrit en
2024/2025
Type
Examen
Contenu
Questions et réponses

Sujets

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WGU C784 Statistics FULL COURSE REVIEW Questions
with verified answers
3 Types of Percentages on a Two-Way Frequency Table Ans✓✓✓ OVERALL% -
(aka Relative Frequencies) When all of the counts are divided by the overall total


CONDITIONAL ROW% - when the explanatory variable is in rows; calculated by
dividing the joint frequencies of each row by the row total


CONDITIONAL COLUMN% - when the explanatory variable is in the columns;
calculated by dividing joint frequencies of each column by column total


5 Number Summary Ans✓✓✓ Min - Q1 - Median - Q3 - Max


Because "at least one X" and "no X" are complements, it is always true that
Ans✓✓✓ P(at least one X) = 1 - P(no X)


Center & Spread Measures Ans✓✓✓ SYMMETRIC - Mean (center) / Standard
Deviation (spread)


SKEWED - Median (center) / IQR (spread)


CATEGORICAL - Mode (center) / no spread


Complementary Event Ans✓✓✓ an event NOT happening

, Conditional Probability of Dependent Events Ans✓✓✓ P(B | A) = probability of
event B happening given that A occurred


P(B | A) = P(A and B)/P(A) this is "both" divided by "given"


Correlation Coefficient Ans✓✓✓ aka "r", describes the direction and strength of
the relationship of variables on a scatterplot.


Between -1 and +1


0 = no correlation
-1 = perfect negative correlation
1 = perfect positive correlation


Define Explanatory vs Response Variable Ans✓✓✓ EXPLANATORY VARIABLE
(x/independent) - presumed to possible cause change in the response variable


RESPONSE VARIABLE (y/dependent) presumed to be affected by the explanatory
variable


Disjoint Event Ans✓✓✓ Event that cannot overlap or occur at the same time.


P (A and B) = 0


P(A and B) = P(A) + P(B)

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