Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji Kalkulator

✖Wielkość próby to całkowita liczba osób lub pozycji zawartych w określonej próbie.ⓘ Wielkość próbki [N]			+10% -10%
✖Wariancja próbki to średnia kwadratów różnic między każdym punktem danych a średnią próbki.ⓘ Odchylenie próbki [s²]			+10% -10%
✖Wariancja populacji to średnia kwadratów różnic między każdym punktem danych a średnią populacji.ⓘ Wariancja populacji [σ²]			+10% -10%

✖Statystyka chi-kwadrat jest miarą stosowaną w testach chi-kwadrat w celu ustalenia, czy istnieje istotne powiązanie między zmiennymi kategorycznymi w tabeli kontyngencji.ⓘ Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji [χ²]

⎘ Kopiuj

👎

Formuła

✖

Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji

Formuła

`"χ"^{"2"} = (("N"-1)*"s"^{"2"})/"σ"^{"2"}`

Przykład

`"25"=(("10"-1)*"225")/"81"`

Kalkulator

LaTeX

Resetowanie

👍

Pobierać Podstawowe wzory w statystyce Formuły PDF PDF Image

Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń

Formułę używana

Statystyka Chi-kwadrat = ((Wielkość próbki-1)*Odchylenie próbki)/Wariancja populacji
χ² = ((N-1)*s²)/σ²
Ta formuła używa 4 Zmienne

Używane zmienne

Statystyka Chi-kwadrat - Statystyka chi-kwadrat jest miarą stosowaną w testach chi-kwadrat w celu ustalenia, czy istnieje istotne powiązanie między zmiennymi kategorycznymi w tabeli kontyngencji.
Wielkość próbki - Wielkość próby to całkowita liczba osób lub pozycji zawartych w określonej próbie.
Odchylenie próbki - Wariancja próbki to średnia kwadratów różnic między każdym punktem danych a średnią próbki.
Wariancja populacji - Wariancja populacji to średnia kwadratów różnic między każdym punktem danych a średnią populacji.

KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową

Wielkość próbki: 10 --> Nie jest wymagana konwersja
Odchylenie próbki: 225 --> Nie jest wymagana konwersja
Wariancja populacji: 81 --> Nie jest wymagana konwersja

KROK 2: Oceń formułę

Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze

χ² = ((N-1)*s²)/σ² --> ((10-1)*225)/81

Ocenianie ... ...

χ² = 25

KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia

25 --> Nie jest wymagana konwersja

OSTATNIA ODPOWIEDŹ

25 <-- Statystyka Chi-kwadrat

(Obliczenie zakończone za 00.004 sekund)

Jesteś tutaj -

Dom » Matematyka » Statystyka » Podstawowe wzory w statystyce » Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji

Kredyty

Stworzone przez Nishan Poojary

Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi

Nishan Poojary utworzył ten kalkulator i 500+ więcej kalkulatorów!

Zweryfikowane przez Mona Gladys

St Joseph's College (SJC), Bengaluru

Mona Gladys zweryfikował ten kalkulator i 1800+ więcej kalkulatorów!

< 18 Podstawowe wzory w statystyce Kalkulatory

Wartość P próbki

Iść Wartość P próbki = (Przykładowa proporcja-Zakładana proporcja populacji)/sqrt((Zakładana proporcja populacji*(1-Zakładana proporcja populacji))/Wielkość próbki)

Wielkość próbki podana wartość P

Iść Wielkość próbki = ((Wartość P próbki^2)*Zakładana proporcja populacji*(1-Zakładana proporcja populacji))/((Przykładowa proporcja-Zakładana proporcja populacji)^2)

t Statystyka rozkładu normalnego

Iść t Statystyka rozkładu normalnego = (Próbka średnia-Średnia populacji)/(Odchylenie standardowe próbki/sqrt(Wielkość próbki))

Statystyka

Iść Statystyka = (Obserwowana średnia próbki-Teoretyczna średnia próbki)/(Odchylenie standardowe próbki/sqrt(Wielkość próbki))

Statystyka chi-kwadrat

Iść Statystyka Chi-kwadrat = ((Wielkość próbki-1)*Odchylenie standardowe próbki^2)/(Odchylenie standardowe populacji^2)

Liczba klas podana Szerokość klasy

Iść Liczba zajęć = (Największy element w danych-Najmniejszy element w danych)/Szerokość klasy danych

Szerokość klasy danych

Iść Szerokość klasy danych = (Największy element w danych-Najmniejszy element w danych)/Liczba zajęć

Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji

Iść Statystyka Chi-kwadrat = ((Wielkość próbki-1)*Odchylenie próbki)/Wariancja populacji

Oczekiwana różnica zmiennych losowych

Iść Oczekiwanie różnicy zmiennych losowych = Oczekiwanie na zmienną losową X-Oczekiwanie zmiennej losowej Y

Oczekiwanie sumy zmiennych losowych

Iść Oczekiwanie sumy zmiennych losowych = Oczekiwanie na zmienną losową X+Oczekiwanie zmiennej losowej Y

Liczba podanych wartości indywidualnych Resztowy błąd standardowy

Iść Liczba indywidualnych wartości = (Pozostała suma kwadratów/(Resztkowy błąd standardowy danych^2))+1

Wartość F dwóch próbek, dla których podano odchylenia standardowe próbki

Iść Wartość F dwóch próbek = (Odchylenie standardowe próbki X/Odchylenie standardowe próbki Y)^2

Średni zakres danych

Iść Średni zakres danych = (Maksymalna wartość danych+Minimalna wartość danych)/2

Częstotliwość względna

Iść Częstotliwość względna = Częstotliwość bezwzględna/Całkowita częstotliwość

Najmniejszy element w podanym zakresie danych

Iść Najmniejszy element w danych = Największy element w danych-Zakres danych

Największa pozycja w podanym zakresie danych

Iść Największy element w danych = Zakres danych+Najmniejszy element w danych

Zakres danych

Iść Zakres danych = Największy element w danych-Najmniejszy element w danych

Wartość F dwóch próbek

Iść Wartość F dwóch próbek = Wariancja próbki X/Wariancja próbki Y

Statystyka chi-kwadrat dla danych próbek i wariancji populacji Formułę

Statystyka Chi-kwadrat = ((Wielkość próbki-1)*Odchylenie próbki)/Wariancja populacji
χ² = ((N-1)*s²)/σ²

Jakie znaczenie ma test chi-kwadrat w statystyce?

Test chi-kwadrat to statystyczny test hipotezy stosowany w analizie tabel kontyngencji, gdy liczebność próby jest duża. Mówiąc prościej, test ten służy przede wszystkim do sprawdzenia, czy dwie zmienne kategorialne lub dwa wymiary tabeli kontyngencji są niezależne we wpływaniu na statystykę testową, czyli wartości w tabeli. W standardowych zastosowaniach tego testu obserwacje są klasyfikowane do wzajemnie wykluczających się klas. Jeśli hipoteza zerowa, że nie ma różnic między klasami w populacji, jest prawdziwa, statystyka testowa obliczona na podstawie obserwacji ma rozkład częstości chi-kwadrat. Celem testu jest ocena prawdopodobieństwa obserwowanych częstotliwości przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa.

Dom

BEZPŁATNY pliki PDF

🔍 Szukaj

Kategorie

Dzielić

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!