Desviación estándar de la distribución hipergeométrica Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo
Fórmula utilizada
Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Tamaño de la muestra*Número de éxito*(Tamaño de la poblacion-Número de éxito)*(Tamaño de la poblacion-Tamaño de la muestra))/((Tamaño de la poblacion^2)*(Tamaño de la poblacion-1)))
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))
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.
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.
Número de éxito - El número de éxitos es el número de veces que ocurre un resultado específico que se establece como el éxito del evento en un número fijo de pruebas de Bernoulli independientes.
Tamaño de la poblacion - Tamaño de la población es el número total de individuos presentes en la población dada bajo investigación.
PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base
Tamaño de la muestra: 65 --> No se requiere conversión
Número de éxito: 5 --> No se requiere conversión
Tamaño de la poblacion: 100 --> No se requiere conversión
PASO 2: Evaluar la fórmula
Sustituir valores de entrada en una fórmula
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))) --> sqrt((65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1)))
Evaluar ... ...
σ = 1.04476811017584
PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida
1.04476811017584 --> No se requiere conversión
RESPUESTA FINAL
1.04476811017584 1.044768 <-- Desviación estándar en distribución normal
(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!

Distribución Hipergeométrica Calculadoras

Distribución hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vamos Función de distribución de probabilidad hipergeométrica = (C(Número de artículos en la muestra,Número de éxitos en la muestra)*C(Número de artículos en la población-Número de artículos en la muestra,Número de éxitos en la población-Número de éxitos en la muestra))/(C(Número de artículos en la población,Número de éxitos en la población))
Desviación estándar de la distribución hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vamos Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Tamaño de la muestra*Número de éxito*(Tamaño de la poblacion-Número de éxito)*(Tamaño de la poblacion-Tamaño de la muestra))/((Tamaño de la poblacion^2)*(Tamaño de la poblacion-1)))
Varianza de la Distribución Hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vamos Variación de datos = (Tamaño de la muestra*Número de éxito*(Tamaño de la poblacion-Número de éxito)*(Tamaño de la poblacion-Tamaño de la muestra))/((Tamaño de la poblacion^2)*(Tamaño de la poblacion-1))
Media de distribución hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vamos Media en Distribución Normal = (Tamaño de la muestra*Número de éxito)/(Tamaño de la poblacion)

Desviación estándar de la distribución hipergeométrica Fórmula

​LaTeX ​Vamos
Desviación estándar en distribución normal = sqrt((Tamaño de la muestra*Número de éxito*(Tamaño de la poblacion-Número de éxito)*(Tamaño de la poblacion-Tamaño de la muestra))/((Tamaño de la poblacion^2)*(Tamaño de la poblacion-1)))
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))

¿Qué es la distribución hipergeométrica?

La distribución hipergeométrica es una distribución de probabilidad discreta que describe el número de éxitos en un número fijo de ensayos de Bernoulli (es decir, ensayos con solo dos resultados posibles: éxito o fracaso) sin reemplazo. La función de masa de probabilidad (PMF) de la distribución hipergeométrica viene dada por: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) La Distribución Hipergeométrica se utiliza para modele la probabilidad de observar un cierto número de "éxitos" en un número fijo de sorteos de una población finita, donde la probabilidad de éxito cambia en cada sorteo. Se utiliza en muchos campos, como la genética, el control de calidad y la inspección de muestreo, en los que la muestra se extrae sin reemplazo.

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