t Statistique de distribution normale Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
t Statistique de distribution normale = (Moyenne de l'échantillon-Population signifie)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))
tNormal = (-μ)/(s/sqrt(N))
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 5 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
t Statistique de distribution normale - La statistique t de distribution normale est la statistique t calculée à partir d'une distribution normale.
Moyenne de l'échantillon - La moyenne de l'échantillon est la valeur moyenne de tous les points de données d'un échantillon spécifique.
Population signifie - La moyenne de la population est la valeur moyenne de toutes les valeurs d’une population.
Exemple d'écart type - L’écart type de l’échantillon est la mesure de la variation des valeurs d’un échantillon spécifique.
Taille de l'échantillon - La taille de l'échantillon est le nombre total d'individus ou d'éléments inclus dans un échantillon spécifique.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Moyenne de l'échantillon: 48 --> Aucune conversion requise
Population signifie: 28 --> Aucune conversion requise
Exemple d'écart type: 15 --> Aucune conversion requise
Taille de l'échantillon: 10 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
tNormal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N)) --> (48-28)/(15/sqrt(10))
Évaluer ... ...
tNormal = 4.21637021355784
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
4.21637021355784 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
4.21637021355784 4.21637 <-- t Statistique de distribution normale
(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 Anamika Mittal
Institut de technologie de Vellore (VIT), Bhopal
Anamika Mittal a validé cette calculatrice et 300+ autres calculatrices!

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

t Statistique de distribution normale Formule

t Statistique de distribution normale = (Moyenne de l'échantillon-Population signifie)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))
tNormal = (-μ)/(s/sqrt(N))

Qu'est-ce que le test t en statistique ?

Un test t est un test statistique utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes. Il est souvent utilisé dans les tests d'hypothèses pour déterminer si un processus ou un traitement a réellement un effet sur la population d'intérêt, ou si deux groupes sont différents l'un de l'autre. Il existe trois tests t pour comparer les moyennes : un test t à un échantillon, un test t à deux échantillons et un test t apparié.

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