Varianz in der Stichprobenverteilung des Anteils gegebener Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung
Gebrauchte Formel
Varianz der Daten = (Erfolgswahrscheinlichkeit*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/Probengröße
σ2 = (p*qBD)/n
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.
Erfolgswahrscheinlichkeit - Die Erfolgswahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ergebnis in einem einzelnen Versuch einer festen Anzahl unabhängiger Bernoulli-Versuche eintritt.
Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung - Die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns in der Binomialverteilung ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ergebnis in einem einzelnen Versuch einer festen Anzahl unabhängiger Bernoulli-Versuche nicht eintritt.
Probengröße - Stichprobengröße ist die Gesamtzahl der Personen, die in einer bestimmten Stichprobe vorhanden sind, die aus der untersuchten Population gezogen wurde.
SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit
Erfolgswahrscheinlichkeit: 0.6 --> Keine Konvertierung erforderlich
Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung: 0.4 --> Keine Konvertierung erforderlich
Probengröße: 65 --> Keine Konvertierung erforderlich
SCHRITT 2: Formel auswerten
Eingabewerte in Formel ersetzen
σ2 = (p*qBD)/n --> (0.6*0.4)/65
Auswerten ... ...
σ2 = 0.00369230769230769
SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit
0.00369230769230769 --> Keine Konvertierung erforderlich
ENDGÜLTIGE ANTWORT
0.00369230769230769 0.003692 <-- Varianz der Daten
(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Credits

Erstellt von Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institut für Technologie und Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary hat diesen Rechner und 500+ weitere Rechner erstellt!
Geprüft von Shweta Patil
Walchand College of Engineering (WCE), Sangli
Shweta Patil hat diesen Rechner und 1100+ weitere Rechner verifiziert!

5 Stichprobenverteilung Taschenrechner

Standardabweichung der Grundgesamtheit bei der Stichprobenverteilung des Anteils
Gehen Standardabweichung in der Normalverteilung = sqrt((Summe der Quadrate der Einzelwerte/Einwohnerzahl)-((Summe der Einzelwerte/Einwohnerzahl)^2))
Standardabweichung in der Stichprobenverteilung des Anteils gegebener Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten
Gehen Standardabweichung in der Normalverteilung = sqrt((Erfolgswahrscheinlichkeit*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/Probengröße)
Standardabweichung bei der Stichprobenverteilung des Anteils
Gehen Standardabweichung in der Normalverteilung = sqrt((Erfolgswahrscheinlichkeit*(1-Erfolgswahrscheinlichkeit))/Probengröße)
Varianz in der Stichprobenverteilung des Anteils gegebener Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten
Gehen Varianz der Daten = (Erfolgswahrscheinlichkeit*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/Probengröße
Varianz in der Stichprobenverteilung des Anteils
Gehen Varianz der Daten = (Erfolgswahrscheinlichkeit*(1-Erfolgswahrscheinlichkeit))/Probengröße

Varianz in der Stichprobenverteilung des Anteils gegebener Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten Formel

Varianz der Daten = (Erfolgswahrscheinlichkeit*Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns der Binomialverteilung)/Probengröße
σ2 = (p*qBD)/n

Was ist Stichprobenverteilung?

Die Stichprobenverteilung ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Statistik, die aus einer Zufallsstichprobe berechnet wird, die aus einer Grundgesamtheit gezogen wird. Sie beschreibt, wie wahrscheinlich der Wert der Statistik bei verschiedenen Stichproben gleicher Größe und Form, die aus derselben Grundgesamtheit stammen, variiert. Es ist ein wichtiges Konzept in der Statistik, da es uns ermöglicht, auf der Grundlage von Stichprobendaten Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen. Wenn wir beispielsweise die Stichprobenverteilung des Mittelwerts verstehen, können wir den Mittelwert einer Grundgesamtheit basierend auf dem Mittelwert einer Stichprobe schätzen und die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass die Schätzung nahe am wahren Mittelwert der Grundgesamtheit liegt.

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