They are different because the stan

They are different because the standard error of all possible sample mean is always smaller than the population standard deviation. Thus for the same grade score (both are 85, though in a) it’s the grade of one student, in b) it’s the mean grade of 9 students), z-value in the sampling distribution is higher. For this, the area under the curve from z=0 to the z-value is larger in the sampling distribution, and thus smaller if we look for the area under the curve (which is probability) from z-value to positive infinity.

In the context of the course grade, the probability from z=0 to z-value is bigger in the sampling distribution means it’s easier to guess a mean grade of 9 students than guessing the grade of 1 student). To find the probability of “guessing one student’s grade that is higher than 85” comparing to the probability of “guessing a mean grade of 9 students higher than 85”, the conclusion is reverse, eg, the first probability is smaller (thus, harder to guess) than the latter.

Kết quả (Việt) 1:

Họ là khác nhau vì lỗi chuẩn của tất cả các mẫu có thể có nghĩa là luôn luôn nhỏ hơn so với độ lệch chuẩn của dân. Vì thế cho cùng lớp điểm (cả hai đều là 85, mặc dù trong một) nó lớp một học sinh, năm b) nó là lớp 9 học sinh, có nghĩa là), z-phân phối lấy mẫu là cao hơn. Đối với điều này, diện tích dưới đường cong từ z = 0 vào các giá trị z là lớn hơn trong việc phân phối lấy mẫu, và do đó nhỏ hơn nếu chúng ta nhìn cho diện tích dưới đường cong (mà xác suất) từ z-giá trị về dương vô cực.Trong bối cảnh các lớp khóa học, xác suất từ z = 0 để giá trị z là lớn hơn phân phối lấy mẫu nghĩa là nó dễ dàng để đoán một lớp có ý nghĩa của 9 sinh viên hơn đoán lớp 1 học sinh). Để tìm xác suất "đoán một học sinh lớp cao hơn 85" so sánh với xác suất "đoán một lớp 9 học sinh cao hơn 85 có nghĩa là", kết luận là đảo ngược, ví dụ, khả năng đầu tiên là nhỏ hơn (vì vậy, khó đoán) hơn sau này.

Kết quả (Việt) 2:

Họ là khác nhau, vì sai số chuẩn của tất cả các bình mẫu có thể luôn luôn nhỏ hơn so với độ lệch tiêu chuẩn dân số. Do đó đối với số điểm cùng loại (cả hai đều 85 tuổi, mặc dù trong một) đó là lớp của một học sinh, trong b) đó là lớp trung bình của 9 sinh viên), giá trị z trong việc phân phối lấy mẫu cao hơn. Đối với điều này, diện tích dưới đường cong từ z = 0 đến giá trị z lớn hơn trong việc phân phối lấy mẫu, và do đó nhỏ hơn nếu chúng ta tìm kiếm diện tích dưới đường cong (đó là xác suất) từ giá trị z đến vô cùng tích cực.

Trong bối cảnh của lớp học, xác suất từ z = 0 đến z-giá trị lớn trong việc phân phối lấy mẫu có nghĩa là nó dễ dàng hơn để đoán một lớp trung bình của 9 sinh viên so với đoán lớp của 1 học sinh). Để tìm xác suất của "đoán lớp một học sinh đó là cao hơn 85" so với khả năng "đoán một lớp trung bình của 9 sinh viên cao hơn 85", kết luận là ngược lại, ví dụ, xác suất đầu tiên là nhỏ hơn (do đó, khó khăn hơn đoán) hơn sau này.