Calculadora Error estándar de los datos dados Media

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✖La suma de los cuadrados de los valores individuales es la suma total de los cuadrados de todos los valores individuales de la variable aleatoria en los datos estadísticos proporcionados.ⓘ Suma de cuadrados de valores individuales [Σx²]			+10% -10%
✖Tamaño de la muestra es el número total de individuos presentes en la muestra dada bajo investigación.ⓘ Tamaño de la muestra [N]			+10% -10%
✖La media de datos es el promedio de los valores individuales en los datos estadísticos dados.ⓘ Medio de datos [μ]			+10% -10%

✖El error estándar de datos es la desviación estándar de las medias muestrales de diferentes muestras dentro de una sola población.ⓘ Error estándar de los datos dados Media [σ_μ]

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Fórmula

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Error estándar de los datos dados Media

Fórmula

`"σ"_{"μ"} = sqrt(("Σx"^{"2"}/("N"^2))-(("μ"^2)/"N"))`

Ejemplo

`"2.258318"=sqrt(("1000"/(("10")^2))-((("7")^2)/("10")))`

Calculadora

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Error estándar de los datos dados Media Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Error estándar de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/(Tamaño de la muestra^2))-((Medio de datos^2)/Tamaño de la muestra))
σ_μ = sqrt((Σx²/(N^2))-((μ^2)/N))
Esta fórmula usa 1 Funciones, 4 Variables

Funciones utilizadas

sqrt - Squre root function, sqrt(Number)

Variables utilizadas

Error estándar de datos - El error estándar de datos es la desviación estándar de las medias muestrales de diferentes muestras dentro de una sola población.
Suma de cuadrados de valores individuales - La suma de los cuadrados de los valores individuales es la suma total de los cuadrados de todos los valores individuales de la variable aleatoria en los datos estadísticos proporcionados.
Tamaño de la muestra - Tamaño de la muestra es el número total de individuos presentes en la muestra dada bajo investigación.
Medio de datos - La media de datos es el promedio de los valores individuales en los datos estadísticos dados.

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

Suma de cuadrados de valores individuales: 1000 --> No se requiere conversión
Tamaño de la muestra: 10 --> No se requiere conversión
Medio de datos: 7 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

σ_μ = sqrt((Σx²/(N^2))-((μ^2)/N)) --> sqrt((1000/(10^2))-((7^2)/10))

Evaluar ... ...

σ_μ = 2.25831795812724

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

2.25831795812724 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

2.25831795812724 <-- Error estándar de datos

(Cálculo completado en 00.000 segundos)

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Créditos

Creado por Nishan Poojary

Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi

¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!

Verificada por Mona Gladys

Colegio de San José (SJC), Bangalore

¡Mona Gladys ha verificado esta calculadora y 1800+ más calculadoras!

< 7 Errores Calculadoras

Error estándar de diferencia de medias

Vamos Error estándar de diferencia de medias = sqrt(((Desviación estándar de la muestra X^2)/Tamaño de la muestra X)+((Desviación estándar de la muestra Y^2)/Tamaño de la muestra Y))

Error estándar de los datos dados Media

Vamos Error estándar de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/(Tamaño de la muestra^2))-((Medio de datos^2)/Tamaño de la muestra))

Error estándar de proporción

Vamos Error estándar de proporción = sqrt((Proporción de muestra*(1-Proporción de muestra))/Tamaño de la muestra)

Error estándar residual de datos

Vamos Error estándar residual de datos = sqrt(Suma Residual de Cuadrados/(Tamaño de la muestra-1))

Error estándar residual de datos dados grados de libertad

Vamos Error estándar residual de datos = sqrt(Suma Residual de Cuadrados/Grados de libertad)

Error estándar de datos

Vamos Error estándar de datos = Desviación estándar de datos/sqrt(Tamaño de la muestra)

Error estándar de los datos dada la varianza

Vamos Error estándar de datos = sqrt(Varianza de datos/Tamaño de la muestra)

Error estándar de los datos dados Media Fórmula

Error estándar de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/(Tamaño de la muestra^2))-((Medio de datos^2)/Tamaño de la muestra))
σ_μ = sqrt((Σx²/(N^2))-((μ^2)/N))

¿Qué es el error estándar y su importancia?

En Estadística y análisis de datos el error estándar tiene gran importancia. El término "error estándar" se usa para referirse a la desviación estándar de varias estadísticas de muestra, como la media o la mediana. Por ejemplo, el "error estándar de la media" se refiere a la desviación estándar de la distribución de las medias muestrales tomadas de una población. Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra de la población general. La relación entre el error estándar y la desviación estándar es tal que, para un tamaño de muestra dado, el error estándar es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. El error estándar también es inversamente proporcional al tamaño de la muestra; cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar porque la estadística se acercará al valor real.

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