Varianza agrupada Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Varianza agrupada = (((Tamaño de la muestra X-1)*Varianza de la muestra X)+((Tamaño de la muestra Y-1)*Varianza de la muestra Y))/(Tamaño de la muestra X+Tamaño de la muestra Y-2)
VPooled = (((NX-1)*σ2X)+((NY-1)*σ2Y))/(NX+NY-2)
Esta fórmula usa 5 Variables
Variables utilizadas
Varianza agrupada - La varianza agrupada es la varianza calculada a partir de un conjunto de datos combinados o agrupados, que se utiliza frecuentemente en pruebas estadísticas que involucran múltiples grupos con características comparables.
Tamaño de la muestra X - El tamaño de la Muestra X es el número de observaciones o puntos de datos en la Muestra X.
Varianza de la muestra X - La varianza de la Muestra X es el promedio de las diferencias al cuadrado entre cada punto de datos y la media de la Muestra X.
Tamaño de la muestra Y - El tamaño de la Muestra Y es el número de observaciones o puntos de datos en la Muestra Y.
Varianza de la muestra Y - La varianza de la Muestra Y es el promedio de las diferencias al cuadrado entre cada punto de datos y la media de la Muestra Y.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Tamaño de la muestra X: 8 --> No se requiere conversión
Varianza de la muestra X: 840 --> No se requiere conversión
Tamaño de la muestra Y: 6 --> No se requiere conversión
Varianza de la muestra Y: 1765 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
VPooled = (((NX-1)*σ2X)+((NY-1)*σ2Y))/(NX+NY-2) --> (((8-1)*840)+((6-1)*1765))/(8+6-2)
Evaluar ... ...
VPooled = 1225.41666666667
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
1225.41666666667 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
1225.41666666667 1225.417 <-- Varianza agrupada
(Cálculo completado en 00.020 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!

Diferencia Calculadoras

Variación de datos
​ LaTeX ​ Vamos Variación de datos = (Suma de cuadrados de valores individuales/Número de valores individuales)-(Media de datos^2)
Varianza de la suma de variables aleatorias independientes
​ LaTeX ​ Vamos Varianza de la suma de variables aleatorias independientes = Varianza de la variable aleatoria X+Varianza de la variable aleatoria Y
Varianza de escalar múltiplo de variable aleatoria
​ LaTeX ​ Vamos Varianza del múltiplo escalar de la variable aleatoria = (Valor escalar c^2)*Varianza de la variable aleatoria X
Varianza dada la desviación estándar
​ LaTeX ​ Vamos Variación de datos = (Desviación estándar de datos)^2

Varianza agrupada Fórmula

​LaTeX ​Vamos
Varianza agrupada = (((Tamaño de la muestra X-1)*Varianza de la muestra X)+((Tamaño de la muestra Y-1)*Varianza de la muestra Y))/(Tamaño de la muestra X+Tamaño de la muestra Y-2)
VPooled = (((NX-1)*σ2X)+((NY-1)*σ2Y))/(NX+NY-2)

¿Qué es la varianza y la importancia de la varianza en las estadísticas?

La varianza es una herramienta estadística utilizada para analizar datos estadísticos. La palabra Varianza en realidad se deriva de la palabra variedad que, en términos estadísticos, significa la diferencia entre varios puntajes y lecturas. Básicamente es la expectativa de la desviación al cuadrado de la variable aleatoria asociada de su media poblacional o media muestral. La varianza garantiza la precisión, ya que más varianza se considera buena en comparación con la varianza baja o la ausencia absoluta de cualquier varianza. La varianza en estadística es importante ya que en una medida nos permite medir la dispersión del conjunto de las variables alrededor de su media. Este conjunto de variables son las variables que se están midiendo o analizando. La presencia de la varianza le permite a un estadístico sacar alguna conclusión significativa de los datos. La ventaja de Variance es que trata todas las desviaciones de la media como iguales, independientemente de su dirección.

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