Calculadora Ancho de clase de datos

✖El elemento más grande de los datos es el valor más alto del conjunto de datos, lo que indica el extremo superior de los valores observados.ⓘ Elemento más grande en datos [Max]			+10% -10%
✖El elemento más pequeño de los datos es el valor más bajo del conjunto de datos, lo que indica el extremo inferior de los valores observados.ⓘ Elemento más pequeño en datos [Min]			+10% -10%
✖Número de clases es el recuento de intervalos o grupos en los que se dividen los datos en una distribución de frecuencia.ⓘ Número de clases [N_Class]			+10% -10%

✖El ancho de clase de datos es la diferencia entre los límites superior e inferior de una clase o intervalo en una distribución de frecuencia.ⓘ Ancho de clase de datos [w_Class]

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Fórmula

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Ancho de clase de datos

Fórmula

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

Ejemplo

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

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Ancho de clase de datos Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases
w_Class = (Max-Min)/N_Class
Esta fórmula usa 4 Variables

Variables utilizadas

Ancho de clase de datos - El ancho de clase de datos es la diferencia entre los límites superior e inferior de una clase o intervalo en una distribución de frecuencia.
Elemento más grande en datos - El elemento más grande de los datos es el valor más alto del conjunto de datos, lo que indica el extremo superior de los valores observados.
Elemento más pequeño en datos - El elemento más pequeño de los datos es el valor más bajo del conjunto de datos, lo que indica el extremo inferior de los valores observados.
Número de clases - Número de clases es el recuento de intervalos o grupos en los que se dividen los datos en una distribución de frecuencia.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Elemento más grande en datos: 85 --> No se requiere conversión
Elemento más pequeño en datos: 5 --> No se requiere conversión
Número de clases: 20 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

w_Class = (Max-Min)/N_Class --> (85-5)/20

Evaluar ... ...

w_Class = 4

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

4 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

4 <-- Ancho de clase de datos

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por Anirudh Singh

Instituto Nacional de Tecnología (LIENDRE), Jamshedpur

¡Anirudh Singh ha creado esta calculadora y 300+ más calculadoras!

Verificada por Urvi Rathod

Facultad de Ingeniería del Gobierno de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad

¡Urvi Rathod ha verificado esta calculadora y 1900+ más calculadoras!

< 18 Fórmulas básicas en estadística Calculadoras

Valor P de la muestra

Vamos Valor P de la muestra = (Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)/sqrt((Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/Tamaño de la muestra)

Tamaño de muestra dado valor P

Vamos Tamaño de la muestra = ((Valor P de la muestra^2)*Proporción de población supuesta*(1-Proporción de población supuesta))/((Proporción de muestra-Proporción de población supuesta)^2)

t Estadística de Distribución Normal

Vamos t Estadístico de distribución normal = (Muestra promedio-Media poblacional)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))

Estadística t

Vamos t estadística = (Media observada de la muestra-Media teórica de la muestra)/(Desviación estándar muestral/sqrt(Tamaño de la muestra))

Estadística de chi cuadrado

Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Desviación estándar muestral^2)/(Desviación estándar de población^2)

Estadístico de chi cuadrado dadas las varianzas de la muestra y la población

Vamos Estadística de chi cuadrado = ((Tamaño de la muestra-1)*Variación de la muestra)/Variación de la población

Número de clases dadas Ancho de clase

Vamos Número de clases = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Ancho de clase de datos

Ancho de clase de datos

Vamos Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases

Expectativa de diferencia de variables aleatorias

Vamos Expectativa de diferencia de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X-Expectativa de la variable aleatoria Y

Expectativa de suma de variables aleatorias

Vamos Expectativa de suma de variables aleatorias = Expectativa de la variable aleatoria X+Expectativa de la variable aleatoria Y

Valor F de dos muestras dadas las desviaciones estándar de la muestra

Vamos Valor F de dos muestras = (Desviación estándar de la muestra X/Desviación estándar de la muestra Y)^2

Número de valores individuales dados Error estándar residual

Vamos Número de valores individuales = (Suma residual de cuadrados/(Error estándar residual de datos^2))+1

Elemento más pequeño en el rango de datos dado

Vamos Elemento más pequeño en datos = Elemento más grande en datos-Rango de datos

Elemento más grande en el rango de datos dado

Vamos Elemento más grande en datos = Rango de datos+Elemento más pequeño en datos

Valor F de dos muestras

Vamos Valor F de dos muestras = Varianza de la muestra X/Varianza de la muestra Y

Rango de datos

Vamos Rango de datos = Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos

Rango medio de datos

Vamos Rango medio de datos = (Valor máximo de datos+Valor mínimo de datos)/2

Frecuencia relativa

Vamos Frecuencia relativa = Frecuencia absoluta/Frecuencia total

Ancho de clase de datos Fórmula

Ancho de clase de datos = (Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos)/Número de clases
w_Class = (Max-Min)/N_Class

¿Qué es la Clasificación de datos en Estadística?

Para realizar el análisis estadístico, el investigador o analista recopila varios tipos de datos. La información recopilada generalmente está en forma cruda, lo que es difícil de analizar. Para que el análisis sea significativo y fácil, los datos sin procesar se convierten o clasifican en diferentes categorías según sus características. Esta agrupación de datos en diferentes categorías o clases con características similares u homogéneas se conoce como Clasificación de Datos. Cada división o clase de los datos recopilados se conoce como Clase. Las diferentes bases de clasificación de la información estadística son Geográfica, Cronológica, Cualitativa (Simple y Múltiple), y Cuantitativa o Numérica. Por ejemplo, si un investigador desea determinar el nivel de pobreza de un estado, puede hacerlo reuniendo la información de las personas de ese estado y luego clasificándolas según sus ingresos, educación, etc.

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