Proporzione del campione raggruppato Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Proporzione del campione raggruppato = ((Dimensione del campione X*Proporzione del campione X)+(Dimensione del campione Y*Proporzione del campione Y))/(Dimensione del campione X+Dimensione del campione Y)
PPooled = ((NX*PX)+(NY*PY))/(NX+NY)
Questa formula utilizza 5 Variabili
Variabili utilizzate
Proporzione del campione raggruppato - La proporzione del campione raggruppato è la proporzione combinata di successi di due o più campioni indipendenti.
Dimensione del campione X - La dimensione del campione X è il numero di individui o elementi nel campione X. Rappresenta il campione specifico utilizzato per l'analisi e l'inferenza riguardo alla caratteristica o al risultato di interesse.
Proporzione del campione X - La proporzione del campione X è il rapporto tra il numero di successi nel campione X e la dimensione totale del campione X. Indica la frazione del campione X che presenta una caratteristica o un risultato specifico.
Dimensione del campione Y - La dimensione del campione Y è il numero di individui o elementi nel campione Y. Rappresenta il campione specifico utilizzato per l'analisi e l'inferenza, consentendo confronti con il campione X o altri gruppi.
Proporzione del campione Y - La proporzione del campione Y è il rapporto tra il numero di successi nel campione Y e la dimensione totale del campione Y. Rappresenta la frazione del campione Y che presenta una caratteristica o un risultato specifico.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Dimensione del campione X: 10 --> Nessuna conversione richiesta
Proporzione del campione X: 0.6 --> Nessuna conversione richiesta
Dimensione del campione Y: 30 --> Nessuna conversione richiesta
Proporzione del campione Y: 0.8 --> Nessuna conversione richiesta
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
PPooled = ((NX*PX)+(NY*PY))/(NX+NY) --> ((10*0.6)+(30*0.8))/(10+30)
Valutare ... ...
PPooled = 0.75
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
0.75 --> Nessuna conversione richiesta
RISPOSTA FINALE
0.75 <-- Proporzione del campione raggruppato
(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!

Proporzione Calcolatrici

Proporzione del campione raggruppato
​ LaTeX ​ Partire Proporzione del campione raggruppato = ((Dimensione del campione X*Proporzione del campione X)+(Dimensione del campione Y*Proporzione del campione Y))/(Dimensione del campione X+Dimensione del campione Y)
Proporzione della popolazione
​ LaTeX ​ Partire Proporzione della popolazione = Numero di successi/Dimensioni della popolazione
Proporzione del campione
​ LaTeX ​ Partire Proporzione del campione = Numero di successi/Misura di prova

Proporzione del campione raggruppato Formula

​LaTeX ​Partire
Proporzione del campione raggruppato = ((Dimensione del campione X*Proporzione del campione X)+(Dimensione del campione Y*Proporzione del campione Y))/(Dimensione del campione X+Dimensione del campione Y)
PPooled = ((NX*PX)+(NY*PY))/(NX+NY)

Che cos'è una proporzione statistica e la sua importanza?

In Statistica, alcuni rapporti numerici particolari che collegano alcune variabili o parametri importanti associati ai dati o alla distribuzione dati sono chiamati proporzioni statistiche. Il confronto di più dati è il vantaggio principale di queste proporzioni. Nell'analisi dei dati statistici varie proporzioni hanno un'ampia applicazione. Ad esempio, al momento di confrontare due dati diversi, confrontare la performance di un'azienda con la performance dello scorso anno, confrontare la qualità di un set di prodotti con il successivo set di prodotti, ecc. se confrontiamo una proporzione fissa di ciascun gruppo di dati , possiamo trarre molte utili conclusioni.

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