Error estándar de los datos dados Media Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Error estándar de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/(Tamaño de muestra en error estándar^2))-((Media de datos^2)/Tamaño de muestra en error estándar))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))
Esta fórmula usa 1 Funciones, 4 Variables
Funciones utilizadas
sqrt - Una función de raíz cuadrada es una función que toma un número no negativo como entrada y devuelve la raíz cuadrada del número de entrada dado., sqrt(Number)
Variables utilizadas
Error estándar de datos - El error estándar de los datos es la desviación estándar de la población dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.
Suma de cuadrados de valores individuales - La suma de cuadrados de valores individuales es la suma de las diferencias al cuadrado entre cada punto de datos y la media del conjunto de datos.
Tamaño de muestra en error estándar - El tamaño de la muestra en error estándar es el número total de individuos o elementos incluidos en una muestra específica. Influye en la fiabilidad y precisión de los análisis estadísticos.
Media de datos - La media de datos es el valor promedio de todos los puntos de datos en un conjunto de datos. Representa la tendencia central de los datos y se calcula sumando todos los valores y dividiéndolos por el número total de observaciones.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Suma de cuadrados de valores individuales: 85000 --> No se requiere conversión
Tamaño de muestra en error estándar: 100 --> No se requiere conversión
Media de datos: 15 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error))) --> sqrt((85000/(100^2))-((15^2)/100))
Evaluar ... ...
SEData = 2.5
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
2.5 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
2.5 <-- Error estándar de datos
(Cálculo completado en 00.013 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!

Errores Calculadoras

Error estándar de proporción
​ LaTeX ​ Vamos Error estándar de proporción = sqrt((Proporción de muestra*(1-Proporción de muestra))/Tamaño de muestra en error estándar)
Error estándar residual de datos dados grados de libertad
​ LaTeX ​ Vamos Error estándar residual de datos = sqrt(Suma residual de cuadrados en error estándar/Grados de libertad en el error estándar)
Error estándar de los datos dada la varianza
​ LaTeX ​ Vamos Error estándar de datos = sqrt(Varianza de datos en error estándar/Tamaño de muestra en error estándar)
Error estándar de datos
​ LaTeX ​ Vamos Error estándar de datos = Desviación estándar de datos/sqrt(Tamaño de muestra en error estándar)

Error estándar de los datos dados Media Fórmula

​LaTeX ​Vamos
Error estándar de datos = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/(Tamaño de muestra en error estándar^2))-((Media de datos^2)/Tamaño de muestra en error estándar))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))

¿Qué es el error estándar y su importancia?

En Estadística y análisis de datos el error estándar tiene gran importancia. El término "error estándar" se usa para referirse a la desviación estándar de varias estadísticas de muestra, como la media o la mediana. Por ejemplo, el "error estándar de la media" se refiere a la desviación estándar de la distribución de las medias muestrales tomadas de una población. Cuanto menor sea el error estándar, más representativa será la muestra de la población general. La relación entre el error estándar y la desviación estándar es tal que, para un tamaño de muestra dado, el error estándar es igual a la desviación estándar dividida por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. El error estándar también es inversamente proporcional al tamaño de la muestra; cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor será el error estándar porque la estadística se acercará al valor real.

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