We know the z score, so we can find the probability of getting anything less
than that z score using our z table. So here's 0.8 and here's the column where
it intersects 0.04. So the probability of getting less than a mean of 40 is
0.7995. So the probability of getting greater than a mean of 40 is 1 minus
0.7995, which is only about 0.2. So it's somewhat unlikely to have randomly
drawn a sample from the whole Klout population with a mean of 40. If this mean
wasn't selected by chance, then it's possible that this app, the Bieber Tweeter,
which automatically re-tweets Justin Bieber, could have played a role in
increasing these people's Klout scores. But how unlikely is a probability of
0.2? There's no set threshold. But in the next lesson, we're going to show you
how statisticians have formally decided whether or not something is likely or
unlikely.
Sabemos a nota Z,
então podemos encontrar a probabilidade
de ter menos do que esta nota,
usando a tabela Z.
Aqui está 0,8,
e aqui está a coluna onde onde se encontra com 0,04.
A probabilidade de ter uma média menor do que 40
é 0,7995.
A probabilidade de a média ser maior do que 40
é 1 - 0,7995,
que é só 0,2.
Então é meio improvável sortear uma amostra aleatória
de toda a população Klout
com a média 40.
Se a média não foi escolhida ao acaso,
é possível que este app, o Bieber Tweeter,
que compartilha automaticamente o Justin Bieber,
tenha sido um fator para aumentar a nota dessas pessoas.
Mas o quão improvável é uma probabilidade de 0,2?
Não existe um limite definido, mas na próxima aula
vamos ver como os estatísticos decidiram formalmente
se algo é provável ou improvável.
我们知道了 z 值 所以可以通过 z 表格找到
获得任何小于该 z 值的值对应的概率 这里是 0.8 这是与 0.04
交叉的列 获得均值小于 40 的样本的
概率是 0.7995 所以均值大于 40 的概率是 1-0.7995
结果大概只有 0.2 表明不太可能从整个 Klout 总体中
随机抽取一个样本 均值会是 40 如果这表明不是偶然选择的情况
那么有可能是 Bieber Tweeter 这款软件在捣鬼
这款软件会自动转推 Justin Bieber 的推文
可能提高了这些人的 Klout 分数 那么概率 0.2 的不可能程度到底是多少呢？
没有绝对的限制条件 但在下节课中 我们将介绍
统计学家如何正式地判断某项事物
是否可能发生