Диапазон данных Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Диапазон данных = Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных
R = Max-Min
В этой формуле используются 3 Переменные
Используемые переменные
Диапазон данных - Диапазон данных — это разница между максимальным и минимальным значениями в наборе данных.
Самый большой элемент данных - Самый большой элемент в данных — это самое высокое значение в наборе данных, указывающее на верхний крайний предел наблюдаемых значений.
Наименьший элемент данных - Наименьший элемент в данных — это наименьшее значение в наборе данных, указывающее на нижний крайний из наблюдаемых значений.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Самый большой элемент данных: 85 --> Конверсия не требуется
Наименьший элемент данных: 5 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
R = Max-Min --> 85-5
Оценка ... ...
R = 80
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
80 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
80 <-- Диапазон данных
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Сделано Нишан Пуджари
Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи
Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!
Проверено Мона Глэдис
Колледж Святого Иосифа (SJC), Бангалор
Мона Глэдис проверил этот калькулятор и еще 1800+!

18 Основные формулы в статистике Калькуляторы

Значение P образца
Идти P-значение образца = (Образец пропорции-Предполагаемая доля населения)/sqrt((Предполагаемая доля населения*(1-Предполагаемая доля населения))/Размер образца)
Размер выборки с учетом значения P
Идти Размер образца = ((P-значение образца^2)*Предполагаемая доля населения*(1-Предполагаемая доля населения))/((Образец пропорции-Предполагаемая доля населения)^2)
t Статистика нормального распределения
Идти t Статистика нормального распределения = (Выборочное среднее-Средняя численность населения)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
т Статистика
Идти t Статистика = (Наблюдаемое среднее значение выборки-Теоретическое значение выборки)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
Чи-квадрат Статистика
Идти Статистика Чи-квадрата = ((Размер образца-1)*Пример стандартного отклонения^2)/(Стандартное отклонение населения^2)
Количество классов с учетом ширины класса
Идти Количество классов = (Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных)/Ширина класса данных
Ширина класса данных
Идти Ширина класса данных = (Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных)/Количество классов
Статистика хи-квадрата с учетом выборки и дисперсии генеральной совокупности
Идти Статистика Чи-квадрата = ((Размер образца-1)*Выборочная дисперсия)/Дисперсия населения
Количество отдельных значений с учетом остаточной стандартной ошибки
Идти Количество отдельных значений = (Остаточная сумма квадратов/(Остаточная стандартная ошибка данных^2))+1
F Значение двух образцов с заданными стандартными отклонениями выборки
Идти Значение F двух образцов = (Стандартное отклонение образца X/Стандартное отклонение образца Y)^2
Ожидание разности случайных величин
Идти Ожидание разницы случайных величин = Ожидание случайной величины X-Ожидание случайной величины Y
Ожидание суммы случайных величин
Идти Ожидание суммы случайных величин = Ожидание случайной величины X+Ожидание случайной величины Y
Средний диапазон данных
Идти Средний диапазон данных = (Максимальная ценность данных+Минимальное значение данных)/2
Самый большой элемент в заданном диапазоне данных
Идти Самый большой элемент данных = Диапазон данных+Наименьший элемент данных
Наименьший элемент в заданном диапазоне данных
Идти Наименьший элемент данных = Самый большой элемент данных-Диапазон данных
Диапазон данных
Идти Диапазон данных = Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных
Значение F двух образцов
Идти Значение F двух образцов = Отклонение образца X/Дисперсия образца Y
Относительная частота
Идти Относительная частота = Абсолютная частота/Общая частота

Диапазон данных формула

Диапазон данных = Самый большой элемент данных-Наименьший элемент данных
R = Max-Min

Что такое классификация данных в статистике?

Для проведения статистического анализа исследователь или аналитик собирает различные данные. Собранная информация обычно находится в необработанном виде, который трудно анализировать. Чтобы сделать анализ содержательным и простым, необработанные данные преобразуются или классифицируются по различным категориям в зависимости от их характеристик. Эта группировка данных по разным категориям или классам со схожими или однородными характеристиками известна как классификация данных. Каждое подразделение или класс собранных данных называется классом. Различными основами классификации статистической информации являются географические, хронологические, качественные (простые и многообразные) и количественные или числовые. Например, если исследователь хочет определить уровень бедности в штате, он может сделать это, собрав информацию о людях в этом штате, а затем классифицируя их на основе их дохода, образования и т. д.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!