Media combinada de datos múltiples Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Media combinada de múltiples datos = ((Tamaño de muestra de la variable aleatoria X*Media de la variable aleatoria X)+(Tamaño de muestra de la variable aleatoria Y*Media de la variable aleatoria Y))/(Tamaño de muestra de la variable aleatoria X+Tamaño de muestra de la variable aleatoria Y)
μCombined = ((NX*μX)+(NY*μY))/(NX+NY)
Esta fórmula usa 5 Variables
Variables utilizadas
Media combinada de múltiples datos - La media combinada de datos múltiples es el promedio de los valores obtenidos al combinar datos de diferentes fuentes o grupos. Representa la media general cuando se combinan datos de varias poblaciones.
Tamaño de muestra de la variable aleatoria X - El tamaño de la muestra de la variable aleatoria X es el número de observaciones o puntos de datos en la muestra correspondiente a la variable aleatoria X.
Media de la variable aleatoria X - La media de la variable aleatoria X es el valor promedio o valor esperado de la variable aleatoria X.
Tamaño de muestra de la variable aleatoria Y - El tamaño de la muestra de la variable aleatoria Y es el número de observaciones o puntos de datos en la muestra correspondiente a la variable aleatoria Y.
Media de la variable aleatoria Y - La media de la variable aleatoria Y es el valor promedio o valor esperado de la variable aleatoria Y.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Tamaño de muestra de la variable aleatoria X: 40 --> No se requiere conversión
Media de la variable aleatoria X: 36 --> No se requiere conversión
Tamaño de muestra de la variable aleatoria Y: 80 --> No se requiere conversión
Media de la variable aleatoria Y: 48 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
μCombined = ((NXX)+(NYY))/(NX+NY) --> ((40*36)+(80*48))/(40+80)
Evaluar ... ...
μCombined = 44
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
44 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
44 <-- Media combinada de múltiples datos
(Cálculo completado en 00.004 segundos)

Créditos

Creator Image
Creado por Nishan Poojary
Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!
Verifier Image
Verificada por Mona Gladys
Colegio de San José (SJC), Bangalore
¡Mona Gladys ha verificado esta calculadora y 1800+ más calculadoras!

Significar Calculadoras

Media de los datos dada la desviación estándar
​ LaTeX ​ Vamos Media de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Número de valores individuales)-(Desviación estándar de datos^2))
Media de los datos dados Coeficiente de variación Porcentaje
​ LaTeX ​ Vamos Media de datos = (Desviación estándar de datos/Coeficiente de variación porcentual)*100
Media de los datos dados Coeficiente de variación
​ LaTeX ​ Vamos Media de datos = Desviación estándar de datos/Coeficiente de variación
Media de los datos dados mediana y moda
​ LaTeX ​ Vamos Media de datos = ((3*Mediana de datos)-Modo de datos)/2

Media combinada de datos múltiples Fórmula

​LaTeX ​Vamos
Media combinada de múltiples datos = ((Tamaño de muestra de la variable aleatoria X*Media de la variable aleatoria X)+(Tamaño de muestra de la variable aleatoria Y*Media de la variable aleatoria Y))/(Tamaño de muestra de la variable aleatoria X+Tamaño de muestra de la variable aleatoria Y)
μCombined = ((NX*μX)+(NY*μY))/(NX+NY)

¿Qué es la media y su importancia?

En Estadística, la medida de tendencia central más utilizada es la Media. La palabra 'media' es el término estadístico utilizado para el 'promedio'. La media se puede utilizar para representar el valor típico y, por lo tanto, sirve como criterio para todas las observaciones. Por ejemplo, si quisiéramos saber cuántas horas de media dedica un empleado a la formación en un año, podemos encontrar la media de horas de formación de un grupo de empleados. Una de las principales importancias de la media de las otras medidas de tendencias centrales es que la media toma en consideración todos los elementos en los datos dados. Calcula el valor medio del conjunto de datos. No puede ser una medida precisa para la distribución sesgada. Si la media es igual a la mediana, entonces la distribución es normal.

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