Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra)
σ = sqrt((p*qBD)/n)
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
Desviación estándar en distribución normal - La desviación estándar en la distribución normal es la raíz cuadrada de la expectativa de la desviación al cuadrado de la distribución normal dada siguiendo los datos de su media poblacional o media muestral.
Probabilidad de éxito - La probabilidad de éxito es la probabilidad de que ocurra un resultado específico en una sola prueba de un número fijo de pruebas independientes de Bernoulli.
Probabilidad de fallo en la distribución binomial - La probabilidad de fracaso en la distribución binomial es la probabilidad de que un resultado específico no ocurra en un solo ensayo de un número fijo de ensayos independientes de Bernoulli.
Tamaño de la muestra - El tamaño de la muestra es el número total de individuos presentes en una muestra particular extraída de la población dada bajo investigación.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Probabilidad de éxito: 0.6 --> No se requiere conversión
Probabilidad de fallo en la distribución binomial: 0.4 --> No se requiere conversión
Tamaño de la muestra: 65 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
σ = sqrt((p*qBD)/n) --> sqrt((0.6*0.4)/65)
Evaluar ... ...
σ = 0.06076436202502
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
0.06076436202502 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
0.06076436202502 0.060764 <-- Desviación estándar en distribución normal
(Cálculo completado en 00.006 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 Shashwati Tidke
Instituto de Tecnología Vishwakarma (VIT), Pune
¡Shashwati Tidke ha verificado esta calculadora y 50+ más calculadoras!

Distribución muestral Calculadoras

Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción
​ LaTeX ​ Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2))
Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso
​ LaTeX ​ Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra)
Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción
​ LaTeX ​ Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito))/Tamaño de la muestra)
Varianza en la distribución de muestreo de la proporción
​ LaTeX ​ Vamos Variación de datos = (Probabilidad de éxito*(1-Probabilidad de éxito))/Tamaño de la muestra

Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso Fórmula

​LaTeX ​Vamos
Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra)
σ = sqrt((p*qBD)/n)

¿Qué es la distribución por muestreo?

La distribución de muestreo es la distribución de probabilidad de una estadística calculada a partir de una muestra aleatoria extraída de una población. Describe cómo es probable que varíe el valor de la estadística entre diferentes muestras del mismo tamaño y forma, extraídas de la misma población. Es un concepto importante en estadística porque nos permite hacer inferencias sobre una población con base en datos de muestra. Por ejemplo, al comprender la distribución muestral de la media, podemos estimar la media de una población en función de la media de una muestra y calcular la probabilidad de que la estimación se acerque a la verdadera media de la población.

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