Varianz der hypergeometrischen Verteilung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung
Gebrauchte Formel
Varianz der Daten = (Probengröße*Anzahl der Erfolge*(Einwohnerzahl-Anzahl der Erfolge)*(Einwohnerzahl-Probengröße))/((Einwohnerzahl^2)*(Einwohnerzahl-1))
σ2 = (n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))
Diese formel verwendet 4 Variablen
Verwendete Variablen
Varianz der Daten - Die Varianz der Daten ist die Erwartung der quadratischen Abweichung der Zufallsvariablen, die den gegebenen statistischen Daten zugeordnet ist, von ihrem Grundgesamtheits- oder Stichprobenmittelwert.
Probengröße - Stichprobengröße ist die Gesamtzahl der Personen, die in einer bestimmten Stichprobe vorhanden sind, die aus der untersuchten Population gezogen wurde.
Anzahl der Erfolge - Die Anzahl der Erfolge ist die Häufigkeit, mit der ein bestimmtes Ergebnis, das als Erfolg des Ereignisses festgelegt wird, in einer festgelegten Anzahl unabhängiger Bernoulli-Versuche auftritt.
Einwohnerzahl - Populationsgröße ist die Gesamtzahl der Individuen, die in der untersuchten Population vorhanden sind.
SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit
Probengröße: 65 --> Keine Konvertierung erforderlich
Anzahl der Erfolge: 5 --> Keine Konvertierung erforderlich
Einwohnerzahl: 100 --> Keine Konvertierung erforderlich
SCHRITT 2: Formel auswerten
Eingabewerte in Formel ersetzen
σ2 = (n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)) --> (65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1))
Auswerten ... ...
σ2 = 1.0915404040404
SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit
1.0915404040404 --> Keine Konvertierung erforderlich
ENDGÜLTIGE ANTWORT
1.0915404040404 1.09154 <-- Varianz der Daten
(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Credits

Creator Image
Erstellt von Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institut für Technologie und Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary hat diesen Rechner und 500+ weitere Rechner erstellt!
Verifier Image
Geprüft von Mona Gladys
St. Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys hat diesen Rechner und 1800+ weitere Rechner verifiziert!

4 Hypergeometrische Verteilung Taschenrechner

Hypergeometrische Verteilung
​ Gehen Hypergeometrische Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion = (C(Anzahl der Artikel in der Stichprobe,Anzahl der Erfolge in der Stichprobe)*C(Anzahl der Elemente in der Bevölkerung-Anzahl der Artikel in der Stichprobe,Anzahl der Erfolge in der Bevölkerung-Anzahl der Erfolge in der Stichprobe))/(C(Anzahl der Elemente in der Bevölkerung,Anzahl der Erfolge in der Bevölkerung))
Standardabweichung der hypergeometrischen Verteilung
​ Gehen Standardabweichung in der Normalverteilung = sqrt((Probengröße*Anzahl der Erfolge*(Einwohnerzahl-Anzahl der Erfolge)*(Einwohnerzahl-Probengröße))/((Einwohnerzahl^2)*(Einwohnerzahl-1)))
Varianz der hypergeometrischen Verteilung
​ Gehen Varianz der Daten = (Probengröße*Anzahl der Erfolge*(Einwohnerzahl-Anzahl der Erfolge)*(Einwohnerzahl-Probengröße))/((Einwohnerzahl^2)*(Einwohnerzahl-1))
Mittelwert der hypergeometrischen Verteilung
​ Gehen Mittelwert in Normalverteilung = (Probengröße*Anzahl der Erfolge)/(Einwohnerzahl)

Varianz der hypergeometrischen Verteilung Formel

Varianz der Daten = (Probengröße*Anzahl der Erfolge*(Einwohnerzahl-Anzahl der Erfolge)*(Einwohnerzahl-Probengröße))/((Einwohnerzahl^2)*(Einwohnerzahl-1))
σ2 = (n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))

Was ist hypergeometrische Verteilung?

Die hypergeometrische Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Anzahl der Erfolge in einer festen Anzahl von Bernoulli-Versuchen (dh Versuchen mit nur zwei möglichen Ausgängen: Erfolg oder Misserfolg) ohne Ersatz beschreibt. Die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (PMF) der hypergeometrischen Verteilung ist gegeben durch: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) Die hypergeometrische Verteilung wird verwendet Modellieren Sie die Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Anzahl von "Erfolgen" bei einer festen Anzahl von Ziehungen aus einer endlichen Population zu beobachten, wobei sich die Erfolgswahrscheinlichkeit bei jeder Ziehung ändert. Es wird in vielen Bereichen wie Genetik, Qualitätskontrolle und Stichprobenkontrolle eingesetzt, bei denen die Probe ersatzlos gezogen wird.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!