t Статистика нормального распределения Калькулятор

↳

Статистика

Алгебра

Арифметика

Вероятность и распределение

Геометрия

Комбинаторика

Множества, отношения и функции

Последовательность и серия

Тригонометрия и обратная тригонометрия

⤿

Основные формулы в статистике

Коэффициенты, пропорция и регрессия

Максимальные и минимальные значения данных

Меры рассеивания

Меры центральной тенденции

Ошибки, сумма квадратов, степени свободы и проверка гипотез

Частота

✖Выборочное среднее — это среднее значение всех точек данных в конкретной выборке.ⓘ Выборочное среднее [x̄]			+10% -10%
✖Среднее значение населения — это среднее значение всех значений в популяции.ⓘ Средняя численность населения [μ]			+10% -10%
✖Стандартное отклонение выборки — это мера того, насколько варьируются значения в конкретной выборке.ⓘ Пример стандартного отклонения [s]			+10% -10%
✖Размер выборки — это общее количество лиц или предметов, включенных в конкретную выборку.ⓘ Размер образца [N]			+10% -10%

✖t Статистика нормального распределения — это t статистика, рассчитанная на основе нормального распределения.ⓘ t Статистика нормального распределения [t_Normal]

⎘ копия

👎

Формула

✖

t Статистика нормального распределения

Формула

`"t"_{"Normal"} = ("x̄"-"μ")/("s"/sqrt("N"))`

Пример

`"4.21637"=("48"-"28")/("15"/sqrt("10"))`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Основные формулы в статистике Формулы PDF

t Статистика нормального распределения Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

t Статистика нормального распределения = (Выборочное среднее-Средняя численность населения)/(Пример стандартного отклонения/sqrt(Размер образца))
t_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N))
В этой формуле используются 1 Функции, 5 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

t Статистика нормального распределения - t Статистика нормального распределения — это t статистика, рассчитанная на основе нормального распределения.
Выборочное среднее - Выборочное среднее — это среднее значение всех точек данных в конкретной выборке.
Средняя численность населения - Среднее значение населения — это среднее значение всех значений в популяции.
Пример стандартного отклонения - Стандартное отклонение выборки — это мера того, насколько варьируются значения в конкретной выборке.
Размер образца - Размер выборки — это общее количество лиц или предметов, включенных в конкретную выборку.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Выборочное среднее: 48 --> Конверсия не требуется
Средняя численность населения: 28 --> Конверсия не требуется
Пример стандартного отклонения: 15 --> Конверсия не требуется
Размер образца: 10 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

t_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N)) --> (48-28)/(15/sqrt(10))

Оценка ... ...

t_Normal = 4.21637021355784

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

4.21637021355784 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

4.21637021355784 ≈ 4.21637 <-- t Статистика нормального распределения

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » математика » Статистика » Основные формулы в статистике » t Статистика нормального распределения

Кредиты

Сделано Нишан Пуджари

Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи

Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!

Проверено Анамика Миттал

Технологический институт Веллора (VIT), Бхопал

Анамика Миттал проверил этот калькулятор и еще 300+!

< 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

t Статистика нормального распределения формула

Что такое t-критерий в статистике?

Стьюдентный тест — это статистический тест, который используется для сравнения средних значений двух групп. Он часто используется при проверке гипотез, чтобы определить, действительно ли процесс или лечение влияет на интересующую популяцию или две группы отличаются друг от друга. Существует три t-критерия для сравнения средних: t-критерий с одной выборкой, t-критерий с двумя выборками и парный t-критерий.

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!