Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))
Esta fórmula usa 1 Funciones, 4 Variables
Funciones utilizadas
sqrt - Una función de raíz cuadrada es una función que toma un número no negativo como entrada y devuelve la raíz cuadrada del número de entrada dado., sqrt(Number)
Variables utilizadas
Desviación estándar en distribución normal - La desviación estándar en la distribución normal es la raíz cuadrada de la expectativa de la desviación al cuadrado de la distribución normal dada siguiendo los datos de su media poblacional o media muestral.
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, la población o la muestra dados.
Tamaño de la poblacion - Tamaño de la población es el número total de individuos presentes en la población dada bajo investigación.
Suma de valores individuales - La suma de los valores individuales es la suma total de todos los valores individuales de la variable aleatoria en los datos estadísticos, población o muestra dados.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Suma de cuadrados de valores individuales: 100 --> No se requiere conversión
Tamaño de la poblacion: 100 --> No se requiere conversión
Suma de valores individuales: 20 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2)) --> sqrt((100/100)-((20/100)^2))
Evaluar ... ...
σ = 0.979795897113271
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
0.979795897113271 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
0.979795897113271 0.979796 <-- Desviación estándar en distribución normal
(Cálculo completado en 00.020 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!

5 Distribución muestral Calculadoras

Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción
Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2))
Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso
Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra)
Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción
Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito))/Tamaño de la muestra)
Varianza en la distribución de muestreo de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso
Vamos Variación de datos = (Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra
Varianza en la distribución de muestreo de la proporción
Vamos Variación de datos = (Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito))/Tamaño de la muestra

Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción Fórmula

Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))

¿Qué es la distribución por muestreo?

La distribución de muestreo es la distribución de probabilidad de una estadística calculada a partir de una muestra aleatoria extraída de una población. Describe cómo es probable que varíe el valor de la estadística entre diferentes muestras del mismo tamaño y forma, extraídas de la misma población. Es un concepto importante en estadística porque nos permite hacer inferencias sobre una población con base en datos de muestra. Por ejemplo, al comprender la distribución muestral de la media, podemos estimar la media de una población en función de la media de una muestra y calcular la probabilidad de que la estimación se acerque a la verdadera media de la población.

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