Desvio Padrão na Distribuição Amostral da Proporção dadas as Probabilidades de Sucesso e Falha Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo
Fórmula Usada
Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Probabilidade de sucesso*Probabilidade de falha na distribuição binomial)/Tamanho da amostra)
σ = sqrt((p*qBD)/n)
Esta fórmula usa 1 Funções, 4 Variáveis
Funções usadas
sqrt - Uma função de raiz quadrada é uma função que recebe um número não negativo como entrada e retorna a raiz quadrada do número de entrada fornecido., sqrt(Number)
Variáveis Usadas
Desvio Padrão na Distribuição Normal - Desvio padrão na distribuição normal é a raiz quadrada da expectativa do desvio quadrado da distribuição normal fornecida seguindo os dados de sua média populacional ou média amostral.
Probabilidade de sucesso - A probabilidade de sucesso é a probabilidade de um resultado específico ocorrer em uma única tentativa de um número fixo de tentativas de Bernoulli independentes.
Probabilidade de falha na distribuição binomial - Probabilidade de falha na distribuição binomial é a probabilidade de um resultado específico não ocorrer em uma única tentativa de um número fixo de tentativas independentes de Bernoulli.
Tamanho da amostra - O Tamanho da Amostra é o número total de indivíduos presentes em uma determinada amostra extraída da população sob investigação.
ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base
Probabilidade de sucesso: 0.6 --> Nenhuma conversão necessária
Probabilidade de falha na distribuição binomial: 0.4 --> Nenhuma conversão necessária
Tamanho da amostra: 65 --> Nenhuma conversão necessária
ETAPA 2: Avalie a Fórmula
Substituindo valores de entrada na fórmula
σ = sqrt((p*qBD)/n) --> sqrt((0.6*0.4)/65)
Avaliando ... ...
σ = 0.06076436202502
PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída
0.06076436202502 --> Nenhuma conversão necessária
RESPOSTA FINAL
0.06076436202502 0.060764 <-- Desvio Padrão na Distribuição Normal
(Cálculo concluído em 00.004 segundos)

Créditos

Creator Image
Criado por Nishan Poojary
Instituto Shri Madhwa Vadiraja de Tecnologia e Gestão (SMVITM), Udupi
Nishan Poojary criou esta calculadora e mais 500+ calculadoras!
Verifier Image
Verificado por Shashwati Tidke
Instituto de Tecnologia Vishwakarma (VIT), Pune
Shashwati Tidke verificou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!

Distribuição de amostras Calculadoras

Desvio Padrão da População em Distribuição Amostral de Proporção
​ LaTeX ​ Vai Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Soma dos Quadrados dos Valores Individuais/Tamanho da população)-((Soma dos Valores Individuais/Tamanho da população)^2))
Desvio Padrão na Distribuição Amostral da Proporção dadas as Probabilidades de Sucesso e Falha
​ LaTeX ​ Vai Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Probabilidade de sucesso*Probabilidade de falha na distribuição binomial)/Tamanho da amostra)
Desvio padrão na distribuição amostral de proporção
​ LaTeX ​ Vai Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Probabilidade de sucesso*(1-Probabilidade de sucesso))/Tamanho da amostra)
Variação na Distribuição Amostral de Proporção
​ LaTeX ​ Vai Variância de dados = (Probabilidade de sucesso*(1-Probabilidade de sucesso))/Tamanho da amostra

Desvio Padrão na Distribuição Amostral da Proporção dadas as Probabilidades de Sucesso e Falha Fórmula

​LaTeX ​Vai
Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Probabilidade de sucesso*Probabilidade de falha na distribuição binomial)/Tamanho da amostra)
σ = sqrt((p*qBD)/n)

O que é Distribuição Amostral?

A distribuição de amostragem é a distribuição de probabilidade de uma estatística calculada a partir de uma amostra aleatória extraída de uma população. Descreve como é provável que o valor da estatística varie em diferentes amostras do mesmo tamanho e forma, extraídas da mesma população. É um conceito importante em estatística porque nos permite fazer inferências sobre uma população com base em dados amostrais. Por exemplo, ao entender a distribuição amostral da média, podemos estimar a média de uma população com base na média de uma amostra e calcular a probabilidade de que a estimativa esteja próxima da verdadeira média da população.

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