Odchylenie standardowe w rozkładzie próbkowania proporcji danego prawdopodobieństwa sukcesu i niepowodzenia Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń
Formułę używana
Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Prawdopodobieństwo sukcesu*Prawdopodobieństwo niepowodzenia w rozkładzie dwumianowym)/Wielkość próbki)
σ = sqrt((p*qBD)/n)
Ta formuła używa 1 Funkcje, 4 Zmienne
Używane funkcje
sqrt - Funkcja pierwiastka kwadratowego to funkcja, która przyjmuje jako dane wejściowe liczbę nieujemną i zwraca pierwiastek kwadratowy podanej liczby wejściowej., sqrt(Number)
Używane zmienne
Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym - Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym to pierwiastek kwadratowy oczekiwanej wartości kwadratowego odchylenia danego rozkładu normalnego po danych ze średniej populacji lub średniej z próby.
Prawdopodobieństwo sukcesu - Prawdopodobieństwo sukcesu to prawdopodobieństwo wystąpienia określonego wyniku w pojedynczej próbie ustalonej liczby niezależnych prób Bernoulliego.
Prawdopodobieństwo niepowodzenia w rozkładzie dwumianowym - Prawdopodobieństwo niepowodzenia w rozkładzie dwumianowym to prawdopodobieństwo, że określony wynik nie wystąpi w pojedynczej próbie z ustalonej liczby niezależnych prób Bernoulliego.
Wielkość próbki - Wielkość próby to całkowita liczba osobników obecnych w określonej próbie pobranej z badanej populacji.
KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową
Prawdopodobieństwo sukcesu: 0.6 --> Nie jest wymagana konwersja
Prawdopodobieństwo niepowodzenia w rozkładzie dwumianowym: 0.4 --> Nie jest wymagana konwersja
Wielkość próbki: 65 --> Nie jest wymagana konwersja
KROK 2: Oceń formułę
Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze
σ = sqrt((p*qBD)/n) --> sqrt((0.6*0.4)/65)
Ocenianie ... ...
σ = 0.06076436202502
KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia
0.06076436202502 --> Nie jest wymagana konwersja
OSTATNIA ODPOWIEDŹ
0.06076436202502 0.060764 <-- Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym
(Obliczenie zakończone za 00.020 sekund)

Kredyty

Creator Image
Stworzone przez Nishan Poojary
Shri Madhwa Vadiraja Institute of Technology and Management (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary utworzył ten kalkulator i 500+ więcej kalkulatorów!
Verifier Image
Zweryfikowane przez Shashwati Tidke
Vishwakarma Institute of Technology (VIT), Pune
Shashwati Tidke zweryfikował ten kalkulator i 50+ więcej kalkulatorów!

Dystrybucja próbek Kalkulatory

Odchylenie standardowe populacji w rozkładzie proporcji z próbkowania
​ LaTeX ​ Iść Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Suma kwadratów poszczególnych wartości/Wielkość populacji)-((Suma poszczególnych wartości/Wielkość populacji)^2))
Odchylenie standardowe w rozkładzie próbkowania proporcji danego prawdopodobieństwa sukcesu i niepowodzenia
​ LaTeX ​ Iść Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Prawdopodobieństwo sukcesu*Prawdopodobieństwo niepowodzenia w rozkładzie dwumianowym)/Wielkość próbki)
Odchylenie standardowe w próbkowaniu rozkładu proporcji
​ LaTeX ​ Iść Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Prawdopodobieństwo sukcesu*(1-Prawdopodobieństwo sukcesu))/Wielkość próbki)
Wariancja w rozkładzie próbkowania proporcji
​ LaTeX ​ Iść Rozbieżność danych = (Prawdopodobieństwo sukcesu*(1-Prawdopodobieństwo sukcesu))/Wielkość próbki

Odchylenie standardowe w rozkładzie próbkowania proporcji danego prawdopodobieństwa sukcesu i niepowodzenia Formułę

​LaTeX ​Iść
Odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym = sqrt((Prawdopodobieństwo sukcesu*Prawdopodobieństwo niepowodzenia w rozkładzie dwumianowym)/Wielkość próbki)
σ = sqrt((p*qBD)/n)

Co to jest dystrybucja próbkowania?

Rozkład próbkowania to rozkład prawdopodobieństwa statystyki obliczonej na podstawie losowej próby pobranej z populacji. Opisuje, jak wartość statystyki może się różnić w różnych próbkach o tej samej wielkości i kształcie, pobranych z tej samej populacji. Jest to ważna koncepcja w statystyce, ponieważ pozwala nam wyciągać wnioski na temat populacji na podstawie danych z próby. Na przykład, rozumiejąc rozkład próby średniej, możemy oszacować średnią populacji na podstawie średniej z próby i obliczyć prawdopodobieństwo, że oszacowanie jest zbliżone do prawdziwej średniej populacji.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!