Standardfehler der Daten bei Mittelwert Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung
Gebrauchte Formel
Standardfehler der Daten = sqrt((Summe der Quadrate einzelner Werte/(Stichprobengröße im Standardfehler^2))-((Mittelwert der Daten^2)/Stichprobengröße im Standardfehler))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))
Diese formel verwendet 1 Funktionen, 4 Variablen
Verwendete Funktionen
sqrt - Eine Quadratwurzelfunktion ist eine Funktion, die eine nicht negative Zahl als Eingabe verwendet und die Quadratwurzel der gegebenen Eingabezahl zurückgibt., sqrt(Number)
Verwendete Variablen
Standardfehler der Daten - Der Standardfehler der Daten ist die Standardabweichung der Grundgesamtheit dividiert durch die Quadratwurzel der Stichprobengröße.
Summe der Quadrate einzelner Werte - Die Summe der Quadrate einzelner Werte ist die Summe der quadrierten Differenzen zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert des Datensatzes.
Stichprobengröße im Standardfehler - Die Stichprobengröße im Standardfehler ist die Gesamtzahl der in einer bestimmten Stichprobe enthaltenen Personen oder Elemente. Es beeinflusst die Zuverlässigkeit und Präzision statistischer Analysen.
Mittelwert der Daten - Der Mittelwert der Daten ist der Durchschnittswert aller Datenpunkte in einem Datensatz. Sie stellt die zentrale Tendenz der Daten dar und wird berechnet, indem alle Werte summiert und durch die Gesamtzahl der Beobachtungen dividiert werden.
SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit
Summe der Quadrate einzelner Werte: 85000 --> Keine Konvertierung erforderlich
Stichprobengröße im Standardfehler: 100 --> Keine Konvertierung erforderlich
Mittelwert der Daten: 15 --> Keine Konvertierung erforderlich
SCHRITT 2: Formel auswerten
Eingabewerte in Formel ersetzen
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error))) --> sqrt((85000/(100^2))-((15^2)/100))
Auswerten ... ...
SEData = 2.5
SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit
2.5 --> Keine Konvertierung erforderlich
ENDGÜLTIGE ANTWORT
2.5 <-- Standardfehler der Daten
(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Credits

Creator Image
Erstellt von Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institut für Technologie und Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary hat diesen Rechner und 500+ weitere Rechner erstellt!
Verifier Image
Geprüft von Mona Gladys
St. Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys hat diesen Rechner und 1800+ weitere Rechner verifiziert!

Fehler Taschenrechner

Standardfehler der Proportion
​ LaTeX ​ Gehen Standardfehler der Proportionen = sqrt((Probenanteil*(1-Probenanteil))/Stichprobengröße im Standardfehler)
Reststandardfehler von Daten bei gegebenen Freiheitsgraden
​ LaTeX ​ Gehen Reststandardfehler der Daten = sqrt(Restquadratsumme im Standardfehler/Freiheitsgrade im Standardfehler)
Standardfehler der Daten bei gegebener Varianz
​ LaTeX ​ Gehen Standardfehler der Daten = sqrt(Varianz der Daten im Standardfehler/Stichprobengröße im Standardfehler)
Standardfehler der Daten
​ LaTeX ​ Gehen Standardfehler der Daten = Standardabweichung der Daten/sqrt(Stichprobengröße im Standardfehler)

Standardfehler der Daten bei Mittelwert Formel

​LaTeX ​Gehen
Standardfehler der Daten = sqrt((Summe der Quadrate einzelner Werte/(Stichprobengröße im Standardfehler^2))-((Mittelwert der Daten^2)/Stichprobengröße im Standardfehler))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))

Was ist Standardfehler und seine Bedeutung?

In der Statistik und Datenanalyse hat der Standardfehler eine große Bedeutung. Der Begriff „Standardfehler“ bezieht sich auf die Standardabweichung verschiedener Stichprobenstatistiken, wie z. B. Mittelwert oder Median. Beispielsweise bezieht sich der „Standardfehler des Mittelwerts“ auf die Standardabweichung der Verteilung von Stichprobenmittelwerten, die einer Grundgesamtheit entnommen wurden. Je kleiner der Standardfehler ist, desto repräsentativer ist die Stichprobe für die Gesamtpopulation. Die Beziehung zwischen dem Standardfehler und der Standardabweichung ist so, dass für einen bestimmten Stichprobenumfang der Standardfehler gleich der Standardabweichung dividiert durch die Quadratwurzel des Stichprobenumfangs ist. Der Standardfehler ist auch umgekehrt proportional zur Stichprobengröße; Je größer der Stichprobenumfang, desto kleiner der Standardfehler, da sich die Statistik dem tatsächlichen Wert annähert.

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