Errore standard dei dati data la varianza Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Errore standard dei dati = sqrt(Varianza dei dati nell'errore standard/Dimensione del campione nell'errore standard)
SEData = sqrt(σ2Error/N(Error))
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 3 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
Errore standard dei dati - L'errore standard dei dati è la deviazione standard della popolazione divisa per la radice quadrata della dimensione del campione.
Varianza dei dati nell'errore standard - La varianza dei dati nell'errore standard è la media delle differenze al quadrato tra ciascun punto dati e la media del set di dati.
Dimensione del campione nell'errore standard - La dimensione del campione in errore standard è il numero totale di individui o elementi inclusi in un campione specifico. Influenza l’affidabilità e la precisione delle analisi statistiche.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Varianza dei dati nell'errore standard: 625 --> Nessuna conversione richiesta
Dimensione del campione nell'errore standard: 100 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
SEData = sqrt(σ2Error/N(Error)) --> sqrt(625/100)
Valutare ... ...
SEData = 2.5
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
2.5 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
2.5 <-- Errore standard dei dati
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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!

7 Errori Calcolatrici

Errore standard della differenza delle medie
Partire Errore standard della differenza delle medie = sqrt(((Deviazione standard del campione X^2)/Dimensione del campione X nell'errore standard)+((Deviazione standard del campione Y^2)/Dimensione del campione Y nell'errore standard))
Errore standard dei dati forniti Media
Partire Errore standard dei dati = sqrt((Somma dei quadrati dei valori individuali/(Dimensione del campione nell'errore standard^2))-((Media dei dati^2)/Dimensione del campione nell'errore standard))
Errore standard di proporzione
Partire Errore standard di proporzione = sqrt((Proporzione del campione*(1-Proporzione del campione))/Dimensione del campione nell'errore standard)
Errore standard residuo dei dati
Partire Errore standard residuo dei dati = sqrt(Somma residua dei quadrati nell'errore standard/(Dimensione del campione nell'errore standard-1))
Errore standard residuo dei dati dati i gradi di libertà
Partire Errore standard residuo dei dati = sqrt(Somma residua dei quadrati nell'errore standard/Gradi di libertà nell'errore standard)
Errore standard dei dati data la varianza
Partire Errore standard dei dati = sqrt(Varianza dei dati nell'errore standard/Dimensione del campione nell'errore standard)
Errore standard dei dati
Partire Errore standard dei dati = Deviazione standard dei dati/sqrt(Dimensione del campione nell'errore standard)

Errore standard dei dati data la varianza Formula

Errore standard dei dati = sqrt(Varianza dei dati nell'errore standard/Dimensione del campione nell'errore standard)
SEData = sqrt(σ2Error/N(Error))

Che cos'è l'errore standard e la sua importanza?

In Statistica e analisi dei dati l'errore standard ha una grande importanza. Il termine "errore standard" è usato per riferirsi alla deviazione standard di varie statistiche campionarie, come la media o la mediana. Ad esempio, l '"errore standard della media" si riferisce alla deviazione standard della distribuzione delle medie campionarie prelevate da una popolazione. Minore è l'errore standard, più rappresentativo sarà il campione della popolazione complessiva. La relazione tra l'errore standard e la deviazione standard è tale che, per una data dimensione del campione, l'errore standard è uguale alla deviazione standard divisa per la radice quadrata della dimensione del campione. L'errore standard è anche inversamente proporzionale alla dimensione del campione; maggiore è la dimensione del campione, minore è l'errore standard perché la statistica si avvicinerà al valore effettivo.

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