Media combinata di più dati Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Media combinata di più dati = ((Dimensione campionaria della variabile casuale X*Media della variabile casuale X)+(Dimensione campionaria della variabile casuale Y*Media della variabile casuale Y))/(Dimensione campionaria della variabile casuale X+Dimensione campionaria della variabile casuale Y)
μCombined = ((NX*μX)+(NY*μY))/(NX+NY)
Questa formula utilizza 5 Variabili
Variabili utilizzate
Media combinata di più dati - La media combinata di più dati è la media dei valori ottenuti combinando dati provenienti da diverse fonti o gruppi. Rappresenta la media complessiva quando i dati vengono raggruppati da varie popolazioni.
Dimensione campionaria della variabile casuale X - La dimensione campionaria della variabile casuale X è il numero di osservazioni o punti dati nel campione corrispondenti alla variabile casuale X.
Media della variabile casuale X - La media della variabile casuale X è il valore medio o il valore atteso della variabile casuale X.
Dimensione campionaria della variabile casuale Y - La dimensione campionaria della variabile casuale Y è il numero di osservazioni o punti dati nel campione corrispondenti alla variabile casuale Y.
Media della variabile casuale Y - La media della variabile casuale Y è il valore medio o il valore atteso della variabile casuale Y.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Dimensione campionaria della variabile casuale X: 40 --> Nessuna conversione richiesta
Media della variabile casuale X: 36 --> Nessuna conversione richiesta
Dimensione campionaria della variabile casuale Y: 80 --> Nessuna conversione richiesta
Media della variabile casuale Y: 48 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
μCombined = ((NXX)+(NYY))/(NX+NY) --> ((40*36)+(80*48))/(40+80)
Valutare ... ...
μCombined = 44
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
44 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
44 <-- Media combinata di più dati
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary ha creato questa calcolatrice e altre 500+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys ha verificato questa calcolatrice e altre 1800+ altre calcolatrici!

Significare Calcolatrici

Media dei dati data la deviazione standard
​ LaTeX ​ Partire Media dei dati = sqrt((Somma dei quadrati dei valori individuali/Numero di valori individuali)-(Deviazione standard dei dati^2))
Media dei dati forniti Coefficiente di variazione Percentuale
​ LaTeX ​ Partire Media dei dati = (Deviazione standard dei dati/Coefficiente di variazione percentuale)*100
Media dei dati dato il coefficiente di variazione
​ LaTeX ​ Partire Media dei dati = Deviazione standard dei dati/Coefficiente di variazione
Media dei dati data mediana e moda
​ LaTeX ​ Partire Media dei dati = ((3*Mediana dei dati)-Modalità dei dati)/2

Media combinata di più dati Formula

​LaTeX ​Partire
Media combinata di più dati = ((Dimensione campionaria della variabile casuale X*Media della variabile casuale X)+(Dimensione campionaria della variabile casuale Y*Media della variabile casuale Y))/(Dimensione campionaria della variabile casuale X+Dimensione campionaria della variabile casuale Y)
μCombined = ((NX*μX)+(NY*μY))/(NX+NY)

Cos'è Mean e la sua importanza?

In statistica, la misura più comunemente usata della tendenza centrale è la media. La parola "media" è il termine statistico utilizzato per la "media". La media può essere utilizzata per rappresentare il valore tipico e quindi funge da metro di paragone per tutte le osservazioni. Ad esempio, se volessimo sapere quante ore in media un dipendente dedica alla formazione in un anno, possiamo trovare le ore medie di formazione di un gruppo di dipendenti. Una delle principali importanza della media rispetto alle altre misure delle tendenze centrali è che la media prende in considerazione tutti gli elementi nei dati forniti. Calcola il valore medio dell'insieme di dati. Non può essere una misura accurata per la distribuzione distorta. Se la media è uguale alla mediana, allora la distribuzione è normale.

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