Deviazione standard della popolazione nella distribuzione campionaria della proporzione Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt((Somma dei quadrati dei valori individuali/Dimensione della popolazione)-((Somma dei valori individuali/Dimensione della popolazione)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 4 Variabili
Funzioni utilizzate
sqrt - Una funzione radice quadrata è una funzione che accetta un numero non negativo come input e restituisce la radice quadrata del numero di input specificato., sqrt(Number)
Variabili utilizzate
Deviazione standard nella distribuzione normale - La deviazione standard nella distribuzione normale è la radice quadrata dell'aspettativa della deviazione al quadrato della distribuzione normale data in seguito ai dati della media della popolazione o della media campionaria.
Somma dei quadrati dei valori individuali - La somma dei quadrati dei valori individuali è la somma totale dei quadrati di tutti i valori individuali della variabile casuale nei dati statistici o nella popolazione o nel campione dati.
Dimensione della popolazione - La dimensione della popolazione è il numero totale di individui presenti nella popolazione in esame.
Somma dei valori individuali - La somma dei valori individuali è la somma totale di tutti i valori individuali della variabile casuale nei dati statistici o nella popolazione o nel campione dati.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Somma dei quadrati dei valori individuali: 100 --> Nessuna conversione richiesta
Dimensione della popolazione: 100 --> Nessuna conversione richiesta
Somma dei valori individuali: 20 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2)) --> sqrt((100/100)-((20/100)^2))
Valutare ... ...
σ = 0.979795897113271
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
0.979795897113271 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
0.979795897113271 0.979796 <-- Deviazione standard nella distribuzione normale
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creato da Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!
Verificato da Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys ha verificato questa calcolatrice e altre 1800+ altre calcolatrici!

5 Distribuzione del campionamento Calcolatrici

Deviazione standard della popolazione nella distribuzione campionaria della proporzione
Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt((Somma dei quadrati dei valori individuali/Dimensione della popolazione)-((Somma dei valori individuali/Dimensione della popolazione)^2))
Deviazione standard nella distribuzione campionaria della proporzione data probabilità di successo e fallimento
Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt((Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)/Misura di prova)
Deviazione standard nella distribuzione campionaria della proporzione
Partire Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt((Probabilità di successo*(1-Probabilità di successo))/Misura di prova)
Varianza nella distribuzione campionaria della proporzione data probabilità di successo e fallimento
Partire Varianza dei dati = (Probabilità di successo*Probabilità di fallimento nella distribuzione binomiale)/Misura di prova
Varianza nella distribuzione campionaria della proporzione
Partire Varianza dei dati = (Probabilità di successo*(1-Probabilità di successo))/Misura di prova

Deviazione standard della popolazione nella distribuzione campionaria della proporzione Formula

Deviazione standard nella distribuzione normale = sqrt((Somma dei quadrati dei valori individuali/Dimensione della popolazione)-((Somma dei valori individuali/Dimensione della popolazione)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))

Cos'è la distribuzione campionaria?

La distribuzione campionaria è la distribuzione di probabilità di una statistica calcolata da un campione casuale tratto da una popolazione. Descrive come è probabile che il valore della statistica vari tra diversi campioni della stessa dimensione e forma, tratti dalla stessa popolazione. È un concetto importante in statistica perché ci consente di fare inferenze su una popolazione sulla base di dati campione. Ad esempio, comprendendo la distribuzione campionaria della media, possiamo stimare la media di una popolazione in base alla media di un campione e calcolare la probabilità che la stima sia vicina alla vera media della popolazione.

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