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Calculadora Varianza en la distribución de muestreo de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso

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✖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 éxito [p]			+10% -10%
✖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.ⓘ Probabilidad de fallo en la distribución binomial [q_BD]			+10% -10%
✖El tamaño de la muestra es el número total de individuos presentes en una muestra particular extraída de la población dada bajo investigación.ⓘ Tamaño de la muestra [n]			+10% -10%

✖La varianza de los datos es la expectativa de la desviación al cuadrado de la variable aleatoria asociada con los datos estadísticos dados de su media poblacional o media muestral.ⓘ Varianza en la distribución de muestreo de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso [σ²]

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Varianza en la distribución de muestreo de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Variación de datos = (Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra
σ² = (p*q_BD)/n
Esta fórmula usa 4 Variables

Variables utilizadas

Variación de datos - La varianza de los datos es la expectativa de la desviación al cuadrado de la variable aleatoria asociada con los datos estadísticos dados 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

σ² = (p*q_BD)/n --> (0.6*0.4)/65

Evaluar ... ...

σ² = 0.00369230769230769

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

0.00369230769230769 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

0.00369230769230769 ≈ 0.003692 <-- Variación de datos

(Cálculo completado en 00.005 segundos)

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Créditos

Creado por Nishan Poojary

Instituto de Tecnología y Gestión Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi

¡Nishan Poojary ha creado esta calculadora y 500+ más calculadoras!

Verificada por Shweta Patil

Facultad de Ingeniería de Walchand (WCE), Sangli

¡Shweta Patil ha verificado esta calculadora y 1100+ más calculadoras!

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Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción

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

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Varianza en la distribución de muestreo de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso Fórmula

LaTeX Vamos

Variación de datos = (Probabilidad de éxito*Probabilidad de fallo en la distribución binomial)/Tamaño de la muestra
σ² = (p*q_BD)/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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