Erreur type des données fournies Moyenne Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Erreur standard des données = sqrt((Somme des carrés de valeurs individuelles/(Taille de l'échantillon en erreur standard^2))-((Moyenne des données^2)/Taille de l'échantillon en erreur standard))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 4 Variables
Fonctions utilisées
sqrt - Une fonction racine carrée est une fonction qui prend un nombre non négatif comme entrée et renvoie la racine carrée du nombre d'entrée donné., sqrt(Number)
Variables utilisées
Erreur standard des données - L'erreur type des données est l'écart type de la population divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon.
Somme des carrés de valeurs individuelles - La somme des carrés des valeurs individuelles est la somme des carrés des différences entre chaque point de données et la moyenne de l'ensemble de données.
Taille de l'échantillon en erreur standard - La taille de l'échantillon en erreur standard correspond au nombre total d'individus ou d'éléments inclus dans un échantillon spécifique. Cela influence la fiabilité et la précision des analyses statistiques.
Moyenne des données - La moyenne des données est la valeur moyenne de tous les points de données d'un ensemble de données. Il représente la tendance centrale des données et est calculé en additionnant toutes les valeurs et en divisant par le nombre total d'observations.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Somme des carrés de valeurs individuelles: 85000 --> Aucune conversion requise
Taille de l'échantillon en erreur standard: 100 --> Aucune conversion requise
Moyenne des données: 15 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error))) --> sqrt((85000/(100^2))-((15^2)/100))
Évaluer ... ...
SEData = 2.5
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
2.5 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
2.5 <-- Erreur standard des données
(Calcul effectué en 00.004 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!

les erreurs Calculatrices

Erreur type de proportion
​ LaTeX ​ Aller Erreur standard de proportion = sqrt((Proportion de l'échantillon*(1-Proportion de l'échantillon))/Taille de l'échantillon en erreur standard)
Erreur type résiduelle des données compte tenu des degrés de liberté
​ LaTeX ​ Aller Erreur type résiduelle des données = sqrt(Somme résiduelle des carrés dans l'erreur standard/Degrés de liberté en erreur standard)
Erreur type des données compte tenu de la variance
​ LaTeX ​ Aller Erreur standard des données = sqrt(Variation des données dans l'erreur standard/Taille de l'échantillon en erreur standard)
Erreur type des données
​ LaTeX ​ Aller Erreur standard des données = Écart type des données/sqrt(Taille de l'échantillon en erreur standard)

Erreur type des données fournies Moyenne Formule

​LaTeX ​Aller
Erreur standard des données = sqrt((Somme des carrés de valeurs individuelles/(Taille de l'échantillon en erreur standard^2))-((Moyenne des données^2)/Taille de l'échantillon en erreur standard))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))

Qu'est-ce que l'erreur standard et son importance ?

Dans les statistiques et l'analyse des données, l'erreur standard a une grande importance. Le terme « erreur standard » est utilisé pour désigner l'écart type de diverses statistiques d'échantillon, telles que la moyenne ou la médiane. Par exemple, "l'erreur type de la moyenne" fait référence à l'écart type de la distribution des moyennes d'échantillon tirées d'une population. Plus l'erreur type est faible, plus l'échantillon sera représentatif de la population globale. La relation entre l'erreur type et l'écart type est telle que, pour une taille d'échantillon donnée, l'erreur type est égale à l'écart type divisé par la racine carrée de la taille de l'échantillon. L'erreur type est également inversement proportionnelle à la taille de l'échantillon ; plus la taille de l'échantillon est grande, plus l'erreur type est petite, car la statistique se rapproche de la valeur réelle.

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