Erreur type des données Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Erreur standard des données = Écart type des données/sqrt(Taille de l'échantillon en erreur standard)
SEData = σ(Error)/sqrt(N(Error))
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 3 Variables
Fonctions utilisées
sqrt - स्क्वेअर रूट फंक्शन हे एक फंक्शन आहे जे इनपुट म्हणून नॉन-ऋणात्मक संख्या घेते आणि दिलेल्या इनपुट नंबरचे वर्गमूळ परत करते., sqrt(Number)
Variables utilisées
Erreur standard des données - L'erreur type des données est l'écart type de la population divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon.
Écart type des données - L'écart type des données est la mesure de la variation des valeurs d'un ensemble de données. Il quantifie la dispersion des points de données autour de la moyenne.
Taille de l'échantillon en erreur standard - La taille de l'échantillon en erreur standard correspond au nombre total d'individus ou d'éléments inclus dans un échantillon spécifique. Cela influence la fiabilité et la précision des analyses statistiques.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Écart type des données: 25 --> Aucune conversion requise
Taille de l'échantillon en erreur standard: 100 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
SEData = σ(Error)/sqrt(N(Error)) --> 25/sqrt(100)
Évaluer ... ...
SEData = 2.5
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
2.5 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
2.5 <-- Erreur standard des données
(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Crédits

Créé par Nishan Poojary
Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!
Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

7 les erreurs Calculatrices

Erreur type de la différence des moyennes
Aller Erreur type de différence de moyennes = sqrt(((Écart type de l'échantillon X^2)/Taille de l'échantillon X en erreur standard)+((Écart type de l'échantillon Y^2)/Taille de l'échantillon Y en erreur standard))
Erreur type des données fournies Moyenne
Aller Erreur standard des données = sqrt((Somme des carrés de valeurs individuelles/(Taille de l'échantillon en erreur standard^2))-((Moyenne des données^2)/Taille de l'échantillon en erreur standard))
Erreur type de proportion
Aller Erreur standard de proportion = sqrt((Proportion de l'échantillon*(1-Proportion de l'échantillon))/Taille de l'échantillon en erreur standard)
Erreur type résiduelle des données
Aller Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/(Taille de l'échantillon en erreur standard-1))
Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté
Aller Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/Degrés de liberté en erreur standard)
Erreur type des données compte tenu de la variance
Aller Erreur standard des données = sqrt(Variation des données dans l'erreur standard/Taille de l'échantillon en erreur standard)
Erreur type des données
Aller Erreur standard des données = Écart type des données/sqrt(Taille de l'échantillon en erreur standard)

Erreur type des données Formule

Erreur standard des données = Écart type des données/sqrt(Taille de l'échantillon en erreur standard)
SEData = σ(Error)/sqrt(N(Error))

Qu'est-ce que l'erreur standard et son importance ?

Dans les statistiques et l'analyse des données, l'erreur type a une grande importance. Le terme « erreur standard » est utilisé pour désigner l'écart type de diverses statistiques d'échantillon, telles que la moyenne ou la médiane. Par exemple, "l'erreur type de la moyenne" fait référence à l'écart type de la distribution des moyennes d'échantillon tirées d'une population. Plus l'erreur type est faible, plus l'échantillon sera représentatif de la population globale. La relation entre l'erreur type et l'écart type est telle que, pour une taille d'échantillon donnée, l'erreur type est égale à l'écart type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon. L'erreur type est également inversement proportionnelle à la taille de l'échantillon ; plus la taille de l'échantillon est grande, plus l'erreur type est petite, car la statistique se rapproche de la valeur réelle.

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