Élément le plus important dans la plage de données donnée Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Le plus grand élément de données = Plage de données+Le plus petit élément des données
Max = R+Min
Cette formule utilise 3 Variables
Variables utilisées
Le plus grand élément de données - Le plus grand élément des données est la valeur la plus élevée de l’ensemble de données, indiquant l’extrême supérieure des valeurs observées.
Plage de données - La plage de données est la différence entre les valeurs maximales et minimales d'un ensemble de données.
Le plus petit élément des données - Le plus petit élément des données est la valeur la plus basse de l'ensemble de données, indiquant l'extrême inférieure des valeurs observées.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Plage de données: 80 --> Aucune conversion requise
Le plus petit élément des données: 5 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
Max = R+Min --> 80+5
Évaluer ... ...
Max = 85
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
85 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
85 <-- Le plus grand élément de données
(Calcul effectué en 00.020 secondes)

Crédits

Creator Image
Créé par Nishan Poojary
Institut de technologie et de gestion Shri Madhwa Vadiraja (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary a créé cette calculatrice et 500+ autres calculatrices!
Verifier Image
Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

5 Formules de base en statistiques Calculatrices

Valeur P de l'échantillon
​ Aller Valeur P de l'échantillon = (Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)/sqrt((Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/Taille de l'échantillon)
Taille de l'échantillon donné Valeur P
​ Aller Taille de l'échantillon = ((Valeur P de l'échantillon^2)*Proportion présumée de la population*(1-Proportion présumée de la population))/((Proportion de l'échantillon-Proportion présumée de la population)^2)
Nombre de classes données Largeur de classe
​ Aller Nombre de cours = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Largeur de classe des données
Largeur de classe des données
​ Aller Largeur de classe des données = (Le plus grand élément de données-Le plus petit élément des données)/Nombre de cours
Nombre de valeurs individuelles données Erreur type résiduelle
​ Aller Nombre de valeurs individuelles = (Somme résiduelle des carrés/(Erreur type résiduelle des données^2))+1

Élément le plus important dans la plage de données donnée Formule

Le plus grand élément de données = Plage de données+Le plus petit élément des données
Max = R+Min

Qu'est-ce que la classification des données en statistique ?

Pour effectuer une analyse statistique, divers types de données sont recueillies par l'enquêteur ou l'analyste. Les informations recueillies sont généralement sous une forme brute difficile à analyser. Pour rendre l'analyse significative et facile, les données brutes sont converties ou classées en différentes catégories en fonction de leurs caractéristiques. Ce regroupement de données en différentes catégories ou classes présentant des caractéristiques similaires ou homogènes est connu sous le nom de classification des données. Chaque division ou classe des données recueillies est appelée une classe. Les différentes bases de classification des informations statistiques sont géographiques, chronologiques, qualitatives (simples et multiples) et quantitatives ou numériques. Par exemple, si un enquêteur souhaite déterminer le niveau de pauvreté d'un État, il peut le faire en rassemblant les informations sur les habitants de cet État, puis en les classant en fonction de leurs revenus, de leur éducation, etc.

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