Błąd standardowy podanych danych Średnia Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń
Formułę używana
Standardowy błąd danych = sqrt((Suma kwadratów poszczególnych wartości/(Wielkość próbki w błędzie standardowym^2))-((Średnia danych^2)/Wielkość próbki w błędzie standardowym))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))
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
Standardowy błąd danych - Błąd standardowy danych to odchylenie standardowe populacji podzielone przez pierwiastek kwadratowy wielkości próby.
Suma kwadratów poszczególnych wartości - Suma kwadratów poszczególnych wartości to suma kwadratów różnic między każdym punktem danych a średnią zbioru danych.
Wielkość próbki w błędzie standardowym - Wielkość próby w błędzie standardowym to całkowita liczba osób lub pozycji zawartych w określonej próbie. Wpływa to na rzetelność i precyzję analiz statystycznych.
Średnia danych - Średnia danych to średnia wartość wszystkich punktów danych w zbiorze danych. Reprezentuje centralną tendencję danych i jest obliczana poprzez zsumowanie wszystkich wartości i podzielenie przez całkowitą liczbę obserwacji.
KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową
Suma kwadratów poszczególnych wartości: 85000 --> Nie jest wymagana konwersja
Wielkość próbki w błędzie standardowym: 100 --> Nie jest wymagana konwersja
Średnia danych: 15 --> Nie jest wymagana konwersja
KROK 2: Oceń formułę
Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error))) --> sqrt((85000/(100^2))-((15^2)/100))
Ocenianie ... ...
SEData = 2.5
KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia
2.5 --> Nie jest wymagana konwersja
OSTATNIA ODPOWIEDŹ
2.5 <-- Standardowy błąd danych
(Obliczenie zakończone za 00.004 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 Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys zweryfikował ten kalkulator i 1800+ więcej kalkulatorów!

Błędy Kalkulatory

Standardowy błąd proporcji
​ LaTeX ​ Iść Standardowy błąd proporcji = sqrt((Przykładowa proporcja*(1-Przykładowa proporcja))/Wielkość próbki w błędzie standardowym)
Resztkowy błąd standardowy danych przy danych stopniach swobody
​ LaTeX ​ Iść Resztkowy błąd standardowy danych = sqrt(Resztkowa suma kwadratów błędu standardowego/Stopnie swobody błędu standardowego)
Błąd standardowy danej wariancji danych
​ LaTeX ​ Iść Standardowy błąd danych = sqrt(Wariancja danych w błędzie standardowym/Wielkość próbki w błędzie standardowym)
Standardowy błąd danych
​ LaTeX ​ Iść Standardowy błąd danych = Odchylenie standardowe danych/sqrt(Wielkość próbki w błędzie standardowym)

Błąd standardowy podanych danych Średnia Formułę

​LaTeX ​Iść
Standardowy błąd danych = sqrt((Suma kwadratów poszczególnych wartości/(Wielkość próbki w błędzie standardowym^2))-((Średnia danych^2)/Wielkość próbki w błędzie standardowym))
SEData = sqrt((Σx2/(N(Error)^2))-((μ^2)/N(Error)))

Co to jest błąd standardowy i jakie ma znaczenie?

W statystyce i analizie danych błąd standardowy ma duże znaczenie. Termin „błąd standardowy” jest używany w odniesieniu do odchylenia standardowego różnych statystyk próbek, takich jak średnia lub mediana. Na przykład „błąd standardowy średniej” odnosi się do odchylenia standardowego rozkładu średnich z próby pobranych z populacji. Im mniejszy błąd standardowy, tym bardziej reprezentatywna będzie próba dla całej populacji. Zależność między błędem standardowym a odchyleniem standardowym jest taka, że dla danej wielkości próby błąd standardowy jest równy odchyleniu standardowemu podzielonemu przez pierwiastek kwadratowy z wielkości próby. Błąd standardowy jest również odwrotnie proporcjonalny do wielkości próby; im większy rozmiar próby, tym mniejszy błąd standardowy, ponieważ statystyka będzie zbliżać się do rzeczywistej wartości.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!