t Statistique de distribution normale Calculatrice

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✖La moyenne de l'échantillon est la valeur moyenne de tous les points de données d'un échantillon spécifique.ⓘ Moyenne de l'échantillon [x̄]			+10% -10%
✖La moyenne de la population est la valeur moyenne de toutes les valeurs d’une population.ⓘ Population signifie [μ]			+10% -10%
✖L’écart type de l’échantillon est la mesure de la variation des valeurs d’un échantillon spécifique.ⓘ Exemple d'écart type [s]			+10% -10%
✖La taille de l'échantillon est le nombre total d'individus ou d'éléments inclus dans un échantillon spécifique.ⓘ Taille de l'échantillon [N]			+10% -10%

✖La statistique t de distribution normale est la statistique t calculée à partir d'une distribution normale.ⓘ t Statistique de distribution normale [t_Normal]

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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))
t_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N))
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 5 Variables

Fonctions utilisées

sqrt - Une fonction racine carrée est une fonction qui prend un nombre non négatif comme entrée et renvoie la racine carrée du nombre d'entrée donné., 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

t_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N)) --> (48-28)/(15/sqrt(10))

Évaluer ... ...

t_Normal = 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)

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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!

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Valeur P de l'échantillon

LaTeX 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)

Nombre de classes données Largeur de classe

LaTeX 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

LaTeX Aller Largeur de classe des données = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Nombre de cours

Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle

LaTeX Aller Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1

t Statistique de distribution normale Formule

LaTeX Aller

t Statistique de distribution normale = (Moyenne de l'échantillon-Population signifie)/(Exemple d'écart type/sqrt(Taille de l'échantillon))
t_Normal = (x̄-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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