Número de classes dada largura de classe Calculadora

✖O Maior Item nos Dados é o valor mais alto no conjunto de dados, indicando o extremo superior dos valores observados.ⓘ Maior item em dados [Max]			+10% -10%
✖O menor item nos dados é o valor mais baixo no conjunto de dados, indicando o extremo inferior dos valores observados.ⓘ Menor item em dados [Min]			+10% -10%
✖Largura de dados da classe é a diferença entre os limites superior e inferior de uma classe ou intervalo em uma distribuição de frequência.ⓘ Largura da classe de dados [w_Class]			+10% -10%

✖Número de Classes é a contagem de intervalos ou grupos nos quais os dados são divididos em uma distribuição de frequência.ⓘ Número de classes dada largura de classe [N_Class]

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Fórmula

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Número de classes dada largura de classe

Fórmula

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

Exemplo

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

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Número de classes dada largura de classe Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Número de aulas = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Largura da classe de dados
N_Class = (Max-Min)/w_Class
Esta fórmula usa 4 Variáveis

Variáveis Usadas

Número de aulas - Número de Classes é a contagem de intervalos ou grupos nos quais os dados são divididos em uma distribuição de frequência.
Maior item em dados - O Maior Item nos Dados é o valor mais alto no conjunto de dados, indicando o extremo superior dos valores observados.
Menor item em dados - O menor item nos dados é o valor mais baixo no conjunto de dados, indicando o extremo inferior dos valores observados.
Largura da classe de dados - Largura de dados da classe é a diferença entre os limites superior e inferior de uma classe ou intervalo em uma distribuição de frequência.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Maior item em dados: 85 --> Nenhuma conversão necessária
Menor item em dados: 5 --> Nenhuma conversão necessária
Largura da classe de dados: 4 --> Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

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

Avaliando ... ...

N_Class = 20

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

20 --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

20 <-- Número de aulas

(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

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Créditos

Criado por Anirudh Singh

Instituto Nacional de Tecnologia (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh criou esta calculadora e mais 300+ calculadoras!

Verificado por Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod verificou esta calculadora e mais 1900+ calculadoras!

< 18 Fórmulas Básicas em Estatística Calculadoras

Valor P da Amostra

Vai Valor P da amostra = (Proporção de amostra-Proporção Populacional Assumida)/sqrt((Proporção Populacional Assumida*(1-Proporção Populacional Assumida))/Tamanho da amostra)

Tamanho da amostra dado Valor P

Vai Tamanho da amostra = ((Valor P da amostra^2)*Proporção Populacional Assumida*(1-Proporção Populacional Assumida))/((Proporção de amostra-Proporção Populacional Assumida)^2)

t Estatística de Distribuição Normal

Vai t Estatística de distribuição normal = (Média da amostra-Média populacional)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))

t Estatística

Vai Estatística = (Média observada da amostra-Média Teórica da Amostra)/(Desvio Padrão da Amostra/sqrt(Tamanho da amostra))

Estatística qui-quadrado

Vai Estatística Chi Quadrado = ((Tamanho da amostra-1)*Desvio Padrão da Amostra^2)/(Desvio Padrão Populacional^2)

Estatística qui-quadrado dada amostras e variações populacionais

Vai Estatística Chi Quadrado = ((Tamanho da amostra-1)*Variância da amostra)/Variância Populacional

Expectativa de Diferença de Variáveis Aleatórias

Vai Expectativa de diferença de variáveis aleatórias = Expectativa da variável aleatória X-Expectativa da variável aleatória Y

Expectativa da Soma das Variáveis Aleatórias

Vai Expectativa de Soma de Variáveis Aleatórias = Expectativa da variável aleatória X+Expectativa da variável aleatória Y

Número de classes dada largura de classe

Vai Número de aulas = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Largura da classe de dados

Largura de classe de dados

Vai Largura da classe de dados = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Número de aulas

Número de valores individuais dados erro padrão residual

Vai Número de valores individuais = (Soma Residual de Quadrados/(Erro padrão residual de dados^2))+1

Valor F de Duas Amostras dados Desvios Padrão da Amostra

Vai Valor F de duas amostras = (Desvio Padrão da Amostra X/Desvio Padrão da Amostra Y)^2

Faixa intermediária de dados

Vai Faixa média de dados = (Valor máximo dos dados+Valor mínimo dos dados)/2

Valor F de Duas Amostras

Vai Valor F de duas amostras = Variância da Amostra X/Variância da Amostra Y

Frequência relativa

Vai Frequência relativa = Frequência Absoluta/Frequência total

Maior item em intervalo de dados determinado

Vai Maior item em dados = Faixa de dados+Menor item em dados

Menor item no intervalo dado de dados

Vai Menor item em dados = Maior item em dados-Faixa de dados

Faixa de dados

Vai Faixa de dados = Maior item em dados-Menor item em dados

Número de classes dada largura de classe Fórmula

Número de aulas = (Maior item em dados-Menor item em dados)/Largura da classe de dados
N_Class = (Max-Min)/w_Class

Qual é a Classificação dos dados em Estatística?

Para realizar a análise estatística, vários tipos de dados são coletados pelo investigador ou analista. As informações coletadas geralmente estão na forma bruta, difícil de analisar. Para tornar a análise significativa e fácil, os dados brutos são convertidos ou classificados em diferentes categorias com base em suas características. Esse agrupamento de dados em diferentes categorias ou classes com características semelhantes ou homogêneas é conhecido como Classificação de Dados. Cada divisão ou classe dos dados coletados é conhecida como uma classe. As diferentes bases de classificação da informação estatística são Geográficas, Cronológicas, Qualitativas (Simples e Múltiplas) e Quantitativas ou Numéricas. Por exemplo, se um investigador deseja determinar o nível de pobreza de um estado, ele pode fazê-lo reunindo as informações das pessoas desse estado e classificando-as com base em sua renda, educação, etc.

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