Стандартное отклонение взвешенных наблюдений Калькулятор

✖Сумма взвешенной остаточной вариации представляет собой сложение произведения квадрата остаточной вариации и веса.ⓘ Сумма взвешенной остаточной вариации [ƩWV²]			+10% -10%
✖Количество наблюдений относится к количеству наблюдений, сделанных в данном наборе данных.ⓘ Количество наблюдений [n_obs]			+10% -10%

✖Взвешенное стандартное отклонение — это стандартное отклонение, найденное, когда сделанные наблюдения имеют разный вес.ⓘ Стандартное отклонение взвешенных наблюдений [σ_w]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Стандартное отклонение взвешенных наблюдений

Формула

`"σ"_{"w"} = sqrt("ƩWV"^{"2"}/("n"_{"obs"}-1))`

Пример

`"22.36068"=sqrt("1500"/("4"-1))`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Теория ошибок Формулы PDF PDF Image

Стандартное отклонение взвешенных наблюдений Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Взвешенное стандартное отклонение = sqrt(Сумма взвешенной остаточной вариации/(Количество наблюдений-1))
σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1))
В этой формуле используются 1 Функции, 3 Переменные

Используемые функции

sqrt - Функция извлечения квадратного корня — это функция, которая принимает на вход неотрицательное число и возвращает квадратный корень из заданного входного числа., sqrt(Number)

Используемые переменные

Взвешенное стандартное отклонение - Взвешенное стандартное отклонение — это стандартное отклонение, найденное, когда сделанные наблюдения имеют разный вес.
Сумма взвешенной остаточной вариации - Сумма взвешенной остаточной вариации представляет собой сложение произведения квадрата остаточной вариации и веса.
Количество наблюдений - Количество наблюдений относится к количеству наблюдений, сделанных в данном наборе данных.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Сумма взвешенной остаточной вариации: 1500 --> Конверсия не требуется
Количество наблюдений: 4 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1)) --> sqrt(1500/(4-1))

Оценка ... ...

σ_w = 22.3606797749979

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

22.3606797749979 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

22.3606797749979 ≈ 22.36068 <-- Взвешенное стандартное отклонение

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Гражданская » Формулы съемки » Теория ошибок » Стандартное отклонение взвешенных наблюдений

Кредиты

Сделано Чандана П. Дев

Инженерный колледж NSS (NSSCE), Палаккад

Чандана П. Дев создал этот калькулятор и еще 500+!

Проверено Ишита Гоял

Инженерно-технологический институт Меерута (МИЭТ), Меерут

Ишита Гоял проверил этот калькулятор и еще 2600+!

< 21 Теория ошибок Калькуляторы

Стандартная ошибка функции, когда переменные подвергаются сложению

Идти Стандартная ошибка в функции = sqrt(Стандартная ошибка в координате x^2+Стандартная ошибка в координате y^2+Стандартная ошибка в координате z^2)

Наиболее вероятное значение с разным весом

Идти Наиболее вероятное значение = add(Вес*Измеренное количество)/add(Вес)

Стандартное отклонение взвешенных наблюдений

Идти Взвешенное стандартное отклонение = sqrt(Сумма взвешенной остаточной вариации/(Количество наблюдений-1))

Стандартное отклонение, используемое для ошибок опроса

Идти Среднеквадратичное отклонение = sqrt(Сумма квадрата остаточной вариации/(Количество наблюдений-1))

Средняя ошибка при расчетной погрешности одиночного измерения

Идти Ошибка среднего = Заданная погрешность одиночного измерения/(sqrt(Количество наблюдений))

Стандартная ошибка среднего взвешенного наблюдения

Идти Стандартная ошибка среднего = Взвешенное стандартное отклонение/sqrt(Сумма веса)

Вероятная ошибка среднего

Идти Вероятное среднее значение ошибки = Вероятная ошибка в одиночном измерении/(Количество наблюдений^0.5)

Наиболее вероятное значение с одинаковым весом для наблюдений

Идти Наиболее вероятное значение = Сумма наблюдаемых значений/Количество наблюдений

Дисперсия наблюдений

Идти Дисперсия = Сумма квадрата остаточной вариации/(Количество наблюдений-1)

Остаточная вариация с учетом наиболее вероятного значения

Идти Остаточная вариация = Измеренное значение-Наиболее вероятное значение

Наиболее вероятное значение с учетом остаточной ошибки

Идти Наиболее вероятное значение = Наблюдаемая ценность-Остаточная ошибка

Наблюдаемое значение с учетом остаточной ошибки

Идти Наблюдаемая ценность = Остаточная ошибка+Наиболее вероятное значение

Остаточная ошибка

Идти Остаточная ошибка = Наблюдаемая ценность-Наиболее вероятное значение

Средняя ошибка с учетом суммы ошибок

Идти Ошибка среднего = Сумма ошибок наблюдений/Количество наблюдений

Наблюдаемое значение с учетом относительной ошибки

Идти Наблюдаемая ценность = Истинная ошибка/Относительная ошибка

Истинная ошибка с учетом относительной ошибки

Идти Истинная ошибка = Относительная ошибка*Наблюдаемая ценность

Относительная ошибка

Идти Относительная ошибка = Истинная ошибка/Наблюдаемая ценность

Наблюдаемое значение с учетом истинной ошибки

Идти Наблюдаемая ценность = Истинная ценность-Истинная ошибка

Истинное значение с учетом истинной ошибки

Идти Истинная ценность = Истинная ошибка+Наблюдаемая ценность

Истинная ошибка

Идти Истинная ошибка = Истинная ценность-Наблюдаемая ценность

Наиболее вероятная ошибка с учетом стандартного отклонения

Идти Наиболее вероятная ошибка = 0.6745*Среднеквадратичное отклонение

Стандартное отклонение взвешенных наблюдений формула

Взвешенное стандартное отклонение = sqrt(Сумма взвешенной остаточной вариации/(Количество наблюдений-1))
σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1))

Каковы законы веса?

1. Вес среднего арифметического измерений единицы веса равен количеству наблюдений. 2. Вес взвешенного среднего арифметического равен сумме отдельных весов. 3. Вес алгебраической суммы двух или более величин равен обратным величинам отдельных весов. 4. Если величина данного веса умножается на коэффициент, вес результата получается путем деления данного веса на квадрат коэффициента. 5. Если количество данного веса делится на коэффициент, вес результата получается путем умножения данного веса на квадрат фактора.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!