Milieu de gamme de données Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Milieu de gamme de données = (Valeur maximale des données+Valeur minimale des données)/2
RMid = (XMax+XMin)/2
Cette formule utilise 3 Variables
Variables utilisées
Milieu de gamme de données - La plage moyenne de données est la moyenne des valeurs maximales et minimales d'un ensemble de données. Il sert de mesure de centralité, fournissant une estimation approximative du point médian de la diffusion des données.
Valeur maximale des données - La valeur maximale des données est la valeur la plus grande ou la plus élevée d'un ensemble de données donné. Il représente l'extrême supérieure des points de données et donne un aperçu de la limite supérieure des valeurs observées.
Valeur minimale des données - La valeur minimale des données est la valeur la plus petite ou la plus basse d'un ensemble de données donné. Il représente l'extrême inférieure des points de données et donne un aperçu de la limite inférieure des valeurs observées.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Valeur maximale des données: 50 --> Aucune conversion requise
Valeur minimale des données: 6 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
RMid = (XMax+XMin)/2 --> (50+6)/2
Évaluer ... ...
RMid = 28
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
28 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
28 <-- Milieu de gamme de données
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Créé par Anirudh Singh
Institut national de technologie (LENTE), Jamshedpur
Anirudh Singh a créé cette calculatrice et 300+ autres calculatrices!
Vérifié par Urvi Rathod
Collège d'ingénierie du gouvernement de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad
Urvi Rathod a validé cette calculatrice et 1900+ autres calculatrices!

7 Valeurs maximales et minimales des données Calculatrices

Valeur maximale des données données Largeur de classe
Aller Valeur maximale des données = (Nombre de cours*Largeur de classe des données)+Valeur minimale des données
Valeur minimale des données données Largeur de classe
Aller Valeur minimale des données = Valeur maximale des données-(Largeur de classe des données*Nombre de cours)
Valeur maximale des données fournies Milieu de gamme
Aller Valeur maximale des données = (2*Milieu de gamme de données)-Valeur minimale des données
Valeur minimale des données fournies Milieu de gamme
Aller Valeur minimale des données = (2*Milieu de gamme de données)-Valeur maximale des données
Milieu de gamme de données
Aller Milieu de gamme de données = (Valeur maximale des données+Valeur minimale des données)/2
Valeur maximale de la plage de données donnée
Aller Valeur maximale des données = Plage de données+Valeur minimale des données
Valeur minimale de la plage de données donnée
Aller Valeur minimale des données = Valeur maximale des données-Plage de données

18 Formules de base en statistiques Calculatrices

Valeur P de l'échantillon
Aller Valeur P de l'échantillon = (Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)/sqrt((Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/Taille de l'échantillon)
Taille de l'échantillon donné Valeur P
Aller Taille de l'échantillon = ((Valeur P de l'échantillon^2)*Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/((Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)^2)
t Statistique de distribution normale
Aller t Statistique de distribution normale = (Moyenne de l'échantillon-Population signifie)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))
t Statistique
Aller t Statistique = (Moyenne observée de l'échantillon-Moyenne théorique de l'échantillon)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))
Nombre de classes données Largeur de classe
Aller Nombre de cours = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Largeur de classe des données
Largeur de classe des données
Aller Largeur de classe des données = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Nombre de cours
Chi carré statistique
Aller Statistique du chi carré = ((Taille de l'échantillon-1)*Exemple d'écart type^2)/(Écart type de la population^2)
Chi carré statistique donnée Échantillon et variances de la population
Aller Statistique du chi carré = ((Taille de l'échantillon-1)*Écart de l'échantillon)/Variation démographique
Espérance de différence des variables aléatoires
Aller Attente de différence de variables aléatoires = Attente de la variable aléatoire X-Attente de la variable aléatoire Y
Espérance de la somme des variables aléatoires
Aller Attente de la somme de variables aléatoires = Attente de la variable aléatoire X+Attente de la variable aléatoire Y
Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle
Aller Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1
Valeur F de deux échantillons compte tenu des écarts-types des échantillons
Aller Valeur F de deux échantillons = (Écart type de l'échantillon X/Écart type de l'échantillon Y)^2
Milieu de gamme de données
Aller Milieu de gamme de données = (Valeur maximale des données+Valeur minimale des données)/2
Valeur F de deux échantillons
Aller Valeur F de deux échantillons = Variance de l'échantillon X/Variance de l'échantillon Y
Élément le plus important dans la plage de données donnée
Aller Le plus grand élément de données = Plage de données+Le plus petit élément des données
Plus petit élément dans la plage de données donnée
Aller Le plus petit élément des données = Le plus grand élément de données-Plage de données
Plage de données
Aller Plage de données = Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données
Fréquence relative
Aller Fréquence relative = Fréquence absolue/Fréquence totale

Milieu de gamme de données Formule

Milieu de gamme de données = (Valeur maximale des données+Valeur minimale des données)/2
RMid = (XMax+XMin)/2

Quelle est l'importance des valeurs maximales et minimales des données dans les statistiques ?

Dans les statistiques et l'analyse des données, il est important d'être conscient de la plage de valeurs dans les données données. Les valeurs maximales et minimales dans les données peuvent donner la plage de valeurs, et nous aurons donc une idée de la quasi-dispersion des points de données. De même, le calcul des tendances centrales telles que la moyenne et la médiane est l'un des calculs les plus fondamentaux de l'analyse des données statistiques. La moyenne et la médiane sont étroitement liées aux valeurs maximales et minimales. En fonction de l'ampleur des valeurs extrêmes (valeurs maximales et minimales), la valeur de la moyenne variera proportionnellement et la valeur de la médiane peut également être modifiée dans les données continues.

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