Écart-type de la population dans la distribution d'échantillonnage de la proportion Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Écart type dans la distribution normale = sqrt((Somme des carrés des valeurs individuelles/Taille de la population)-((Somme des valeurs individuelles/Taille de la population)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))
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
Écart type dans la distribution normale - L'écart type dans la distribution normale est la racine carrée de l'espérance de l'écart au carré de la distribution normale donnée à la suite des données de sa moyenne de population ou de sa moyenne d'échantillon.
Somme des carrés des valeurs individuelles - La somme des carrés des valeurs individuelles est la somme totale des carrés de toutes les valeurs individuelles de la variable aléatoire dans les données statistiques, la population ou l'échantillon donné.
Taille de la population - La taille de la population est le nombre total d'individus présents dans la population donnée à l'étude.
Somme des valeurs individuelles - La somme des valeurs individuelles est la somme totale de toutes les valeurs individuelles de la variable aléatoire dans les données statistiques données ou la population ou l'échantillon.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Somme des carrés des valeurs individuelles: 100 --> Aucune conversion requise
Taille de la population: 100 --> Aucune conversion requise
Somme des valeurs individuelles: 20 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2)) --> sqrt((100/100)-((20/100)^2))
Évaluer ... ...
σ = 0.979795897113271
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
0.979795897113271 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
0.979795897113271 0.979796 <-- Écart type dans la distribution normale
(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!

Distribution d'échantillonnage Calculatrices

Écart-type de la population dans la distribution d'échantillonnage de la proportion
​ LaTeX ​ Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt((Somme des carrés des valeurs individuelles/Taille de la population)-((Somme des valeurs individuelles/Taille de la population)^2))
Écart type dans la distribution d'échantillonnage de la proportion en fonction des probabilités de succès et d'échec
​ LaTeX ​ Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt((Probabilité de succès*Probabilité d'échec dans la distribution binomiale)/Taille de l'échantillon)
Écart type dans la distribution d'échantillonnage de la proportion
​ LaTeX ​ Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt((Probabilité de succès*(1-Probabilité de succès))/Taille de l'échantillon)
Variance dans la distribution d'échantillonnage de la proportion
​ LaTeX ​ Aller Variation des données = (Probabilité de succès*(1-Probabilité de succès))/Taille de l'échantillon

Écart-type de la population dans la distribution d'échantillonnage de la proportion Formule

​LaTeX ​Aller
Écart type dans la distribution normale = sqrt((Somme des carrés des valeurs individuelles/Taille de la population)-((Somme des valeurs individuelles/Taille de la population)^2))
σ = sqrt((Σx2/N)-((Σx/N)^2))

Qu'est-ce que la distribution d'échantillonnage ?

La distribution d'échantillonnage est la distribution de probabilité d'une statistique calculée à partir d'un échantillon aléatoire tiré d'une population. Il décrit comment la valeur de la statistique est susceptible de varier entre différents échantillons de même taille et forme, tirés de la même population. C'est un concept important en statistique car il nous permet de faire des inférences sur une population à partir de données d'échantillon. Par exemple, en comprenant la distribution d'échantillonnage de la moyenne, nous pouvons estimer la moyenne d'une population en fonction de la moyenne d'un échantillon et calculer la probabilité que l'estimation soit proche de la vraie moyenne de la population.

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