Odchylenie standardowe rozkładu hipergeometrycznego Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń
Formułę używana
Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Wielkość próbki*Liczba sukcesów*(Wielkość populacji-Liczba sukcesów)*(Wielkość populacji-Wielkość próbki))/((Wielkość populacji^2)*(Wielkość populacji-1)))
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))
Ta formuła używa 1 Funkcje, 4 Zmienne
Używane funkcje
sqrt - Funkcja pierwiastka kwadratowego to funkcja, która przyjmuje jako dane wejściowe liczbę nieujemną i zwraca pierwiastek kwadratowy podanej liczby wejściowej., sqrt(Number)
Używane zmienne
Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym - Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym to pierwiastek kwadratowy oczekiwanej wartości kwadratowego odchylenia danego rozkładu normalnego po danych ze średniej populacji lub średniej z próby.
Wielkość próbki - Wielkość próby to całkowita liczba osobników obecnych w określonej próbie pobranej z badanej populacji.
Liczba sukcesów - Liczba sukcesów to liczba przypadków, w których określony wynik, który jest ustawiony jako sukces zdarzenia, występuje w ustalonej liczbie niezależnych prób Bernoulliego.
Wielkość populacji - Wielkość populacji to całkowita liczba osobników obecnych w badanej populacji.
KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową
Wielkość próbki: 65 --> Nie jest wymagana konwersja
Liczba sukcesów: 5 --> Nie jest wymagana konwersja
Wielkość populacji: 100 --> Nie jest wymagana konwersja
KROK 2: Oceń formułę
Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))) --> sqrt((65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1)))
Ocenianie ... ...
σ = 1.04476811017584
KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia
1.04476811017584 --> Nie jest wymagana konwersja
OSTATNIA ODPOWIEDŹ
1.04476811017584 1.044768 <-- Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym
(Obliczenie zakończone za 00.004 sekund)

Kredyty

Creator Image
Stworzone przez Nishan Poojary LinkedIn Logo
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary utworzył ten kalkulator i 500+ więcej kalkulatorów!
Verifier Image
Zweryfikowane przez Mona Gladys LinkedIn Logo
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys zweryfikował ten kalkulator i 1800+ więcej kalkulatorów!

Rozkład hipergeometryczny Kalkulatory

Rozkład hipergeometryczny
​ LaTeX ​ Iść Funkcja rozkładu prawdopodobieństwa hipergeometrycznego = (C(Liczba elementów w próbce,Liczba sukcesów w próbce)*C(Liczba elementów w populacji-Liczba elementów w próbce,Liczba sukcesów w populacji-Liczba sukcesów w próbce))/(C(Liczba elementów w populacji,Liczba sukcesów w populacji))
Odchylenie standardowe rozkładu hipergeometrycznego
​ LaTeX ​ Iść Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Wielkość próbki*Liczba sukcesów*(Wielkość populacji-Liczba sukcesów)*(Wielkość populacji-Wielkość próbki))/((Wielkość populacji^2)*(Wielkość populacji-1)))
Wariancja rozkładu hipergeometrycznego
​ LaTeX ​ Iść Rozbieżność danych = (Wielkość próbki*Liczba sukcesów*(Wielkość populacji-Liczba sukcesów)*(Wielkość populacji-Wielkość próbki))/((Wielkość populacji^2)*(Wielkość populacji-1))
Średnia rozkładu hipergeometrycznego
​ LaTeX ​ Iść Średnia w rozkładzie normalnym = (Wielkość próbki*Liczba sukcesów)/(Wielkość populacji)

Odchylenie standardowe rozkładu hipergeometrycznego Formułę

​LaTeX ​Iść
Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Wielkość próbki*Liczba sukcesów*(Wielkość populacji-Liczba sukcesów)*(Wielkość populacji-Wielkość próbki))/((Wielkość populacji^2)*(Wielkość populacji-1)))
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))

Co to jest dystrybucja hipergeometryczna?

Rozkład hipergeometryczny to dyskretny rozkład prawdopodobieństwa opisujący liczbę sukcesów w ustalonej liczbie prób Bernoulliego (tj. prób z tylko dwoma możliwymi wynikami: sukcesem lub porażką) bez zwracania. Funkcja masy prawdopodobieństwa (PMF) rozkładu hipergeometrycznego jest dana wzorem: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) Rozkład hipergeometryczny jest używany do modelować prawdopodobieństwo zaobserwowania określonej liczby „sukcesów” w ustalonej liczbie losowań ze skończonej populacji, gdzie prawdopodobieństwo sukcesu zmienia się przy każdym losowaniu. Jest stosowany w wielu dziedzinach, takich jak genetyka, kontrola jakości i kontrola pobierania próbek, w których próbka jest pobierana bez wymiany.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!