Variance de la distribution hypergéométrique Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Variation des données = (Taille de l'échantillon*Nombre de succès*(Taille de la population-Nombre de succès)*(Taille de la population-Taille de l'échantillon))/((Taille de la population^2)*(Taille de la population-1))
σ2 = (n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))
Cette formule utilise 4 Variables
Variables utilisées
Variation des données - La variance des données est l'attente de l'écart carré de la variable aléatoire associée aux données statistiques données par rapport à sa moyenne de population ou à sa moyenne d'échantillon.
Taille de l'échantillon - La taille de l'échantillon est le nombre total d'individus présents dans un échantillon particulier tiré de la population donnée à l'étude.
Nombre de succès - Le nombre de succès est le nombre de fois qu'un résultat spécifique défini comme le succès de l'événement se produit dans un nombre fixe d'essais Bernoulli indépendants.
Taille de la population - La taille de la population est le nombre total d'individus présents dans la population donnée à l'étude.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Taille de l'échantillon: 65 --> Aucune conversion requise
Nombre de succès: 5 --> Aucune conversion requise
Taille de la population: 100 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
σ2 = (n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)) --> (65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1))
Évaluer ... ...
σ2 = 1.0915404040404
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
1.0915404040404 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
1.0915404040404 1.09154 <-- Variation 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!
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Vérifié par Mona Gladys
Collège St Joseph (SJC), Bengaluru
Mona Gladys a validé cette calculatrice et 1800+ autres calculatrices!

Distribution hypergéométrique Calculatrices

Distribution hypergéométrique
​ LaTeX ​ Aller Fonction de distribution de probabilité hypergéométrique = (C(Nombre d'articles dans l'échantillon,Nombre de réussites dans l'échantillon)*C(Nombre d'éléments dans la population-Nombre d'articles dans l'échantillon,Nombre de succès dans la population-Nombre de réussites dans l'échantillon))/(C(Nombre d'éléments dans la population,Nombre de succès dans la population))
Écart type de la distribution hypergéométrique
​ LaTeX ​ Aller Écart type dans la distribution normale = sqrt((Taille de l'échantillon*Nombre de succès*(Taille de la population-Nombre de succès)*(Taille de la population-Taille de l'échantillon))/((Taille de la population^2)*(Taille de la population-1)))
Variance de la distribution hypergéométrique
​ LaTeX ​ Aller Variation des données = (Taille de l'échantillon*Nombre de succès*(Taille de la population-Nombre de succès)*(Taille de la population-Taille de l'échantillon))/((Taille de la population^2)*(Taille de la population-1))
Moyenne de distribution hypergéométrique
​ LaTeX ​ Aller Moyenne en distribution normale = (Taille de l'échantillon*Nombre de succès)/(Taille de la population)

Variance de la distribution hypergéométrique Formule

​LaTeX ​Aller
Variation des données = (Taille de l'échantillon*Nombre de succès*(Taille de la population-Nombre de succès)*(Taille de la population-Taille de l'échantillon))/((Taille de la population^2)*(Taille de la population-1))
σ2 = (n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))

Qu'est-ce que la distribution hypergéométrique ?

La distribution hypergéométrique est une distribution de probabilité discrète qui décrit le nombre de succès dans un nombre fixe d'essais de Bernoulli (c'est-à-dire des essais avec seulement deux résultats possibles : succès ou échec) sans remplacement. La fonction de masse de probabilité (PMF) de la distribution hypergéométrique est donnée par : P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) La distribution hypergéométrique est utilisée pour modéliser la probabilité d'observer un certain nombre de "succès" dans un nombre fixe de tirages d'une population finie, où la probabilité de succès change à chaque tirage. Il est utilisé dans de nombreux domaines tels que la génétique, le contrôle qualité et l'inspection d'échantillonnage, dans lesquels l'échantillon est prélevé sans remise.

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