rifkanya.blogspot !!

0 hp tranparan(tembus pandang)

Diposting oleh me?? R-!-F-K-A!! Minggu, 24 Juli 2011

Ponsel Transparan adalah konsep sel baru telepon namun memang agak canggung untuk mengasumsikan keberadaan itu dalam kenyataan ketika kita mulai bertanya-tanya tentang pembicara, kamera, akomodasi baterai internal (siapa tahu kita mungkin akan melihat mereka menjadi kenyataan!).

Menjaga manfaat nyata dari membuat konsep ponsel belakang, mari kita melihat ke dalam beberapa konsep transparan yang terbaik dan indah ponsel.
Transparan Ponsel oleh Mac

Sebuah konsep yang sangat baik dari Mac Funamizu Tokyo yang merancang konsep ponsel yang telah online cukup populer.

sandal ibu telepon transparan Indah Telepon Seluler Transparan Konsep ponsel layar jempol transparan Indah Transparan Konsep Telepon Seluler

layar ponsel kaca jempol Indah Transparan Konsep Telepon Seluler transparan ponsel jempol Indah your Konsep Telepon Transparan

Konsep ponsel kaca transparan adalah membuka flip ponsel terbuat dari kaca rapuh. Cukup keren! Harapan itu bisa dipecahkan juga.
Jendela Transparan Cellphone

Ini adalah ponsel lain yang mengagumkan yang tidak hanya terbatas pada alam transparan, tetapi juga mencakup modus otomatis cuaca yang aktif dengan sendirinya tergantung pada kondisi cuaca. Check out pics

hujan jempol konsep ponsel Indah Telepon Seluler Konsep salju Transparan ponsel jempol Indah your Konsep Telepon Transparan

Ini windows mobile telepon terbuat dari lembaran tipis dan sekali Anda meniup pada layar akan berubah ke mode tulisan tangan, dan gunakan jari Anda untuk pesan teks atau panggilan.

sel transparan telepon ibu Indah Transparan Konsep Telepon Seluler pukulan jempol konsep transparan Indah your Konsep Telepon Transparan

Free Template Blogger collection template Hot Deals BERITA_wongANteng SEO

0 rumus statistik untuk dummies

Diposting oleh me?? R-!-F-K-A!!

Dari Statistik For Dummies, 2nd Edition oleh Deborah Rumsey-Johnson
Apakah Anda sedang belajar untuk ujian atau hanya ingin memahami data sekitar Anda setiap hari, mengetahui bagaimana dan kapan menggunakan teknik analisis data dan formula statistik akan membantu. Mampu membuat koneksi antara teknik statistik dan formula mungkin bahkan lebih penting. Hal ini membangun rasa percaya diri ketika menyerang masalah statistik dan membeku strategi Anda untuk menyelesaikan proyek-proyek statistik.Memahami Rumus Statistik Umum
Setelah data telah dikumpulkan, langkah pertama dalam menganalisis itu adalah krisis beberapa statistik deskriptif untuk mendapatkan perasaan untuk data. Sebagai contoh:

    Dimana pusat data yang terletak?

    Bagaimana menyebar adalah data?

    Bagaimana korelasinya adalah data dari dua variabel?
Statistik deskriptif yang paling umum adalah dalam tabel berikut, bersama dengan formula mereka dan deskripsi singkat dari apa yang masing-masing langkah.
image0.jpgStatistik Mengira Ukuran Sampel
Ketika merancang sebuah penelitian, ukuran sampel adalah suatu pertimbangan penting karena semakin besar ukuran sampel, data yang Anda miliki, dan hasil Anda akan lebih tepat (dengan asumsi data berkualitas tinggi). Jika Anda mengetahui tingkat presisi yang Anda inginkan (yaitu, marjin yang Anda inginkan dari kesalahan), Anda dapat menghitung ukuran sampel yang dibutuhkan untuk mencapainya.
Untuk menemukan ukuran sampel yang dibutuhkan untuk memperkirakan rata-rata populasi (μ), gunakan rumus berikut:image0.jpg
Dalam rumus ini, MOE merupakan margin yang diinginkan dari kesalahan (yang Anda mengatur depan waktu), dan σ merupakan deviasi standar populasi. Jika σ tidak diketahui, Anda dapat memperkirakan dengan standar deviasi sampel, s, dari sebuah studi pilot; z * adalah nilai penting untuk tingkat kepercayaan diri Anda butuhkan.Survei Interval Keyakinan statistik
Dalam statistik, interval kepercayaan adalah tebakan tentang beberapa karakteristik dari populasi. Sebuah interval kepercayaan berisi perkiraan awal plus atau minus margin of error (jumlah dimana Anda mengharapkan hasil Anda untuk bervariasi, jika sampel yang berbeda diambil). Tabel berikut menunjukkan rumus untuk komponen interval kepercayaan yang paling umum dan kunci untuk kapan harus menggunakannya.
image0.jpgMemeriksa Out Nilai Interval Keyakinan statistik Kritis
Nilai-nilai kritis (z *- nilai-nilai) adalah komponen penting dari interval kepercayaan (teknik statistik untuk mengestimasi parameter populasi). Z *- nilai, yang muncul dalam margin kesalahan rumus, mengukur jumlah kesalahan standar yang akan ditambahkan dan dikurangkan untuk mencapai tingkat kepercayaan yang diinginkan Anda (kepercayaan persentase yang Anda inginkan). Tabel berikut menunjukkan tingkat kepercayaan umum dan berhubungan z *- nilai-nilai.Tingkat Keyakinan nilai z *-80% 1,2885% 1,4490% 1,6495% 1,9698% 2,3399% 2.58Penanganan Pengujian Hipotesis statistik
Anda menggunakan tes hipotesis untuk menantang apakah beberapa klaim tentang populasi adalah benar (misalnya, klaim bahwa 40 persen orang Amerika memiliki ponsel). Untuk menguji hipotesis statistik, Anda mengambil sampel, mengumpulkan data, bentuk statistik, standarisasi untuk membentuk suatu statistik uji (sehingga dapat ditafsirkan pada skala standar), dan memutuskan apakah statistik uji membantah klaim tersebut. Tabel berikut menjabarkan rincian penting untuk tes hipotesis.
image0.jpg
Read more: http://www.dummies.com/how-to/content/statistics-for-dummies-cheat-sheet.html # ixzz1T0Y6LkIb

Free Template Blogger collection template Hot Deals BERITA_wongANteng SEO

0 statistical formulas for dummies

Diposting oleh me?? R-!-F-K-A!!

From Statistics For Dummies, 2nd Edition by Deborah Rumsey-Johnson

Whether you’re studying for an exam or just want to make sense of data around you every day, knowing how and when to use data analysis techniques and formulas of statistics will help. Being able to make the connections between those statistical techniques and formulas is perhaps even more important. It builds confidence when attacking statistical problems and solidifies your strategies for completing statistical projects.

Understanding Formulas for Common Statistics

After data has been collected, the first step in analyzing it is to crunch out some descriptive statistics to get a feeling for the data. For example:

Where is the center of the data located?
How spread out is the data?
How correlated are the data from two variables?

The most common descriptive statistics are in the following table, along with their formulas and a short description of what each one measures.

Statistically Figuring Sample Size

When designing a study, the sample size is an important consideration because the larger the sample size, the more data you have, and the more precise your results will be (assuming high-quality data). If you know the level of precision you want (that is, your desired margin of error), you can calculate the sample size needed to achieve it.
To find the sample size needed to estimate a population mean (µ), use the following formula:

In this formula, MOE represents the desired margin of error (which you set ahead of time), and σ represents the population standard deviation. If σ is unknown, you can estimate it with the sample standard deviation, s, from a pilot study; z* is the critical value for the confidence level you need.

Surveying Statistical Confidence Intervals

In statistics, a confidence interval is an educated guess about some characteristic of the population. A confidence interval contains an initial estimate plus or minus a margin of error (the amount by which you expect your results to vary, if a different sample were taken). The following table shows formulas for the components of the most common confidence intervals and keys for when to use them.

Checking Out Statistical Confidence Interval Critical Values

Critical values (z*-values) are an important component of confidence intervals (the statistical technique for estimating population parameters). The z*-value, which appears in the margin of error formula, measures the number of standard errors to be added and subtracted in order to achieve your desired confidence level (the percentage confidence you want). The following table shows common confidence levels and their corresponding z*-values.

Confidence Level	z*- value
80%	1.28
85%	1.44
90%	1.64
95%	1.96
98%	2.33
99%	2.58

Handling Statistical Hypothesis Tests

You use hypothesis tests to challenge whether some claim about a population is true (for example, a claim that 40 percent of Americans own a cellphone). To test a statistical hypothesis, you take a sample, collect data, form a statistic, standardize it to form a test statistic (so it can be interpreted on a standard scale), and decide whether the test statistic refutes the claim. The following table lays out the important details for hypothesis tests.