Numero di classi data la larghezza della classe calcolatrice

✖L'elemento più grande nei dati è il valore più alto nel set di dati, che indica l'estremo superiore dei valori osservati.ⓘ Elemento più grande nei dati [Max]			+10% -10%
✖L'elemento più piccolo nei dati è il valore più basso nel set di dati, che indica l'estremo inferiore dei valori osservati.ⓘ Elemento più piccolo nei dati [Min]			+10% -10%
✖La larghezza della classe dei dati è la differenza tra i limiti superiore e inferiore di una classe o intervallo in una distribuzione di frequenza.ⓘ Larghezza della classe dei dati [w_Class]			+10% -10%

✖Numero di classi è il conteggio di intervalli o gruppi in cui i dati sono divisi in una distribuzione di frequenza.ⓘ Numero di classi data la larghezza della classe [N_Class]

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Formula

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Numero di classi data la larghezza della classe

Formula

`"N"_{"Class"} = ("Max"-"Min")/"w"_{"Class"}`

Esempio

`"20"=("85"-"5")/"4"`

Calcolatrice

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Numero di classi data la larghezza della classe Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati
N_Class = (Max-Min)/w_Class
Questa formula utilizza 4 Variabili

Variabili utilizzate

Numero di classi - Numero di classi è il conteggio di intervalli o gruppi in cui i dati sono divisi in una distribuzione di frequenza.
Elemento più grande nei dati - L'elemento più grande nei dati è il valore più alto nel set di dati, che indica l'estremo superiore dei valori osservati.
Elemento più piccolo nei dati - L'elemento più piccolo nei dati è il valore più basso nel set di dati, che indica l'estremo inferiore dei valori osservati.
Larghezza della classe dei dati - La larghezza della classe dei dati è la differenza tra i limiti superiore e inferiore di una classe o intervallo in una distribuzione di frequenza.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Elemento più grande nei dati: 85 --> Nessuna conversione richiesta
Elemento più piccolo nei dati: 5 --> Nessuna conversione richiesta
Larghezza della classe dei dati: 4 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

N_Class = (Max-Min)/w_Class --> (85-5)/4

Valutare ... ...

N_Class = 20

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

20 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

20 <-- Numero di classi

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Anirudh Singh

Istituto nazionale di tecnologia (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh ha creato questa calcolatrice e altre 300+ altre calcolatrici!

Verificato da Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod ha verificato questa calcolatrice e altre 1900+ altre calcolatrici!

< 18 Formule di base in statistica Calcolatrici

Valore P del campione

Partire Valore P del campione = (Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)/sqrt((Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/Misura di prova)

Dimensione del campione dato P Value

Partire Misura di prova = ((Valore P del campione^2)*Proporzione della popolazione presunta*(1-Proporzione della popolazione presunta))/((Proporzione del campione-Proporzione della popolazione presunta)^2)

t Statistica della distribuzione normale

Partire t Statistica della distribuzione normale = (Campione medio-Popolazione media)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))

t Statistica

Partire t Statistica = (Media osservata del campione-Media teorica del campione)/(Deviazione standard campionaria/sqrt(Misura di prova))

Statistica del chi quadrato

Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Deviazione standard campionaria^2)/(Deviazione standard della popolazione^2)

Numero di classi data la larghezza della classe

Partire Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati

Classe Larghezza dei dati

Partire Larghezza della classe dei dati = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Numero di classi

Statistica del chi quadrato date le varianze del campione e della popolazione

Partire Statistica del Chi quadrato = ((Misura di prova-1)*Varianza di campionamento)/Varianza della popolazione

Aspettativa di differenza di variabili casuali

Partire Aspettativa di differenza di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X-Aspettativa della variabile casuale Y

Aspettativa della somma delle variabili casuali

Partire Aspettativa della somma di variabili casuali = Aspettativa della variabile casuale X+Aspettativa della variabile casuale Y

Valore F di due campioni date le deviazioni standard del campione

Partire Valore F di due campioni = (Deviazione standard del campione X/Deviazione standard del campione Y)^2

Numero di valori individuali dato l'errore standard residuo

Partire Numero di valori individuali = (Somma residua dei quadrati/(Errore standard residuo dei dati^2))+1

Elemento più piccolo nell'intervallo di dati specificato

Partire Elemento più piccolo nei dati = Elemento più grande nei dati-Intervallo di dati

Elemento più grande nell'intervallo di dati specificato

Partire Elemento più grande nei dati = Intervallo di dati+Elemento più piccolo nei dati

Intervallo di dati

Partire Intervallo di dati = Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati

Gamma media di dati

Partire Intervallo medio di dati = (Valore massimo dei dati+Valore minimo dei dati)/2

Valore F di due campioni

Partire Valore F di due campioni = Varianza del campione X/Varianza del campione Y

Frequenza relativa

Partire Frequenza relativa = Frequenza assoluta/Frequenza totale

Numero di classi data la larghezza della classe Formula

Numero di classi = (Elemento più grande nei dati-Elemento più piccolo nei dati)/Larghezza della classe dei dati
N_Class = (Max-Min)/w_Class

Qual è la classificazione dei dati in Statistica?

Per eseguire analisi statistiche, vari tipi di dati vengono raccolti dall'investigatore o dall'analista. Le informazioni raccolte sono solitamente in forma grezza che è difficile da analizzare. Per rendere l'analisi significativa e semplice, i dati grezzi vengono convertiti o classificati in diverse categorie in base alle loro caratteristiche. Questo raggruppamento di dati in diverse categorie o classi con caratteristiche simili o omogenee è noto come classificazione dei dati. Ogni divisione o classe dei dati raccolti è nota come Classe. Le diverse basi di classificazione delle informazioni statistiche sono Geografiche, Cronologiche, Qualitative (Semplici e Molteplici) e Quantitative o Numeriche. Ad esempio, se un investigatore vuole determinare il livello di povertà di uno stato, può farlo raccogliendo le informazioni delle persone di quello stato e classificandole in base al loro reddito, istruzione, ecc.

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