Rango de datos Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Rango de datos = Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos
R = Max-Min
Esta fórmula usa 3 Variables
Variables utilizadas
Rango de datos - El rango de datos es la diferencia entre los valores máximo y mínimo en un conjunto de datos.
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.
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
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
R = Max-Min --> 85-5
Evaluar ... ...
R = 80
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
80 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
80 <-- Rango de datos
(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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!

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

Rango de datos Fórmula

Rango de datos = Elemento más grande en datos-Elemento más pequeño en datos
R = Max-Min

¿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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