Anzahl der Klassen mit Klassenbreite Taschenrechner

✖„Größtes Element in den Daten“ ist der höchste Wert im Datensatz und gibt das obere Extrem der beobachteten Werte an.ⓘ Größtes Element in den Daten [Max]			+10% -10%
✖„Kleinstes Element in den Daten“ ist der niedrigste Wert im Datensatz und gibt das untere Extrem der beobachteten Werte an.ⓘ Kleinstes Element in den Daten [Min]			+10% -10%
✖Die Klassenbreite der Daten ist die Differenz zwischen der oberen und unteren Grenze einer Klasse oder eines Intervalls in einer Häufigkeitsverteilung.ⓘ Klassenbreite der Daten [w_Class]			+10% -10%

✖Die Anzahl der Klassen ist die Anzahl der Intervalle oder Gruppen, in die die Daten in einer Häufigkeitsverteilung unterteilt werden.ⓘ Anzahl der Klassen mit Klassenbreite [N_Class]

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Formel

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Anzahl der Klassen mit Klassenbreite

Formel

`"N"_{"Class"} = ("Max"-"Min")/"w"_{"Class"}`

Beispiel

`"20"=("85"-"5")/"4"`

Taschenrechner

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Anzahl der Klassen mit Klassenbreite Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Anzahl der Klassen = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/Klassenbreite der Daten
N_Class = (Max-Min)/w_Class
Diese formel verwendet 4 Variablen

Verwendete Variablen

Anzahl der Klassen - Die Anzahl der Klassen ist die Anzahl der Intervalle oder Gruppen, in die die Daten in einer Häufigkeitsverteilung unterteilt werden.
Größtes Element in den Daten - „Größtes Element in den Daten“ ist der höchste Wert im Datensatz und gibt das obere Extrem der beobachteten Werte an.
Kleinstes Element in den Daten - „Kleinstes Element in den Daten“ ist der niedrigste Wert im Datensatz und gibt das untere Extrem der beobachteten Werte an.
Klassenbreite der Daten - Die Klassenbreite der Daten ist die Differenz zwischen der oberen und unteren Grenze einer Klasse oder eines Intervalls in einer Häufigkeitsverteilung.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Größtes Element in den Daten: 85 --> Keine Konvertierung erforderlich
Kleinstes Element in den Daten: 5 --> Keine Konvertierung erforderlich
Klassenbreite der Daten: 4 --> Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

N_Class = (Max-Min)/w_Class --> (85-5)/4

Auswerten ... ...

N_Class = 20

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

20 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

20 <-- Anzahl der Klassen

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

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Zuhause » Mathe » Statistiken » Grundformeln in der Statistik » Anzahl der Klassen mit Klassenbreite

Credits

Erstellt von Anirudh Singh

Nationales Institut für Technologie (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh hat diesen Rechner und 300+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod hat diesen Rechner und 1900+ weitere Rechner verifiziert!

< 18 Grundformeln in der Statistik Taschenrechner

P-Wert der Probe

Gehen P-Wert der Probe = (Probenanteil-Angenommener Bevölkerungsanteil)/sqrt((Angenommener Bevölkerungsanteil*(1-Angenommener Bevölkerungsanteil))/Probengröße)

Stichprobengröße bei gegebenem P-Wert

Gehen Probengröße = ((P-Wert der Probe^2)*Angenommener Bevölkerungsanteil*(1-Angenommener Bevölkerungsanteil))/((Probenanteil-Angenommener Bevölkerungsanteil)^2)

t Statistik

Gehen t Statistik = (Beobachteter Mittelwert der Stichprobe-Theoretischer Mittelwert der Stichprobe)/(Beispiel einer Standardabweichung/sqrt(Probengröße))

t Statistik der Normalverteilung

Gehen t Statistik der Normalverteilung = (Stichprobenmittelwert-Bevölkerungsdurchschnitt)/(Beispiel einer Standardabweichung/sqrt(Probengröße))

Chi-Quadrat-Statistik

Gehen Chi-Quadrat-Statistik = ((Probengröße-1)*Beispiel einer Standardabweichung^2)/(Bevölkerungsstandardabweichung^2)

Anzahl der Klassen mit Klassenbreite

Gehen Anzahl der Klassen = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/Klassenbreite der Daten

Klassenbreite der Daten

Gehen Klassenbreite der Daten = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/Anzahl der Klassen

Erwartung der Summe der Zufallsvariablen

Gehen Erwartungswert der Summe zufälliger Variablen = Erwartung der Zufallsvariablen X+Erwartung der Zufallsvariablen Y

Erwartung der Differenz von Zufallsvariablen

Gehen Erwartung der Differenz zufälliger Variablen = Erwartung der Zufallsvariablen X-Erwartung der Zufallsvariablen Y

Chi-Quadrat-Statistik bei Stichproben- und Populationsvarianzen

Gehen Chi-Quadrat-Statistik = ((Probengröße-1)*Stichprobenvarianz)/Populationsvarianz

F-Wert von zwei Stichproben bei gegebenen Stichproben-Standardabweichungen

Gehen F-Wert von zwei Proben = (Standardabweichung von Probe X/Standardabweichung der Probe Y)^2

Anzahl der Einzelwerte mit Reststandardfehler

Gehen Anzahl der Einzelwerte = (Restquadratsumme/(Reststandardfehler der Daten^2))+1

Kleinstes Element im angegebenen Datenbereich

Gehen Kleinstes Element in den Daten = Größtes Element in den Daten-Datenbereich

Größtes Element im angegebenen Datenbereich

Gehen Größtes Element in den Daten = Datenbereich+Kleinstes Element in den Daten

Datenbereich

Gehen Datenbereich = Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten

Mittlerer Datenbereich

Gehen Mittlerer Datenbereich = (Maximaler Datenwert+Mindestwert der Daten)/2

F-Wert von zwei Proben

Gehen F-Wert von zwei Proben = Varianz von Probe X/Varianz der Stichprobe Y

Relative Frequenz

Gehen Relative Frequenz = Absolute Frequenz/Gesamthäufigkeit

Anzahl der Klassen mit Klassenbreite Formel

Anzahl der Klassen = (Größtes Element in den Daten-Kleinstes Element in den Daten)/Klassenbreite der Daten
N_Class = (Max-Min)/w_Class

Was ist die Klassifizierung von Daten in der Statistik?

Zur Durchführung statistischer Analysen werden verschiedene Arten von Daten vom Ermittler oder Analysten gesammelt. Die gesammelten Informationen liegen normalerweise in Rohform vor, die schwer zu analysieren ist. Um die Analyse aussagekräftig und einfach zu gestalten, werden die Rohdaten anhand ihrer Eigenschaften in verschiedene Kategorien umgerechnet bzw. eingeordnet. Diese Gruppierung von Daten in verschiedene Kategorien oder Klassen mit ähnlichen oder homogenen Merkmalen wird als Datenklassifikation bezeichnet. Jede Abteilung oder Klasse der gesammelten Daten wird als Klasse bezeichnet. Die unterschiedlichen Grundlagen der Klassifizierung statistischer Informationen sind geografisch, chronologisch, qualitativ (einfach und vielfältig) und quantitativ oder numerisch. Wenn ein Ermittler beispielsweise das Armutsniveau eines Staates bestimmen möchte, kann er/sie dies tun, indem er/sie die Informationen der Menschen dieses Staates sammelt und sie dann auf der Grundlage ihres Einkommens, ihrer Bildung usw. klassifiziert.

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