Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo
Fórmula Usada
Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Tamanho da amostra*Número de Sucesso*(Tamanho da população-Número de Sucesso)*(Tamanho da população-Tamanho da amostra))/((Tamanho da população^2)*(Tamanho da população-1)))
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))
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.
Tamanho da amostra - O Tamanho da Amostra é o número total de indivíduos presentes em uma determinada amostra extraída da população sob investigação.
Número de Sucesso - Número de sucesso é o número de vezes que um resultado específico definido como o sucesso do evento ocorre em um número fixo de tentativas de Bernoulli independentes.
Tamanho da população - Tamanho da população é o número total de indivíduos presentes na população sob investigação.
ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base
Tamanho da amostra: 65 --> Nenhuma conversão necessária
Número de Sucesso: 5 --> Nenhuma conversão necessária
Tamanho da população: 100 --> Nenhuma conversão necessária
ETAPA 2: Avalie a Fórmula
Substituindo valores de entrada na fórmula
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1))) --> sqrt((65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1)))
Avaliando ... ...
σ = 1.04476811017584
PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída
1.04476811017584 --> Nenhuma conversão necessária
RESPOSTA FINAL
1.04476811017584 1.044768 <-- 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 Mona Gladys
St Joseph's College (SJC), Bengaluru
Mona Gladys verificou esta calculadora e mais 1800+ calculadoras!

Distribuição Hipergeométrica Calculadoras

Distribuição Hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vai Função de Distribuição de Probabilidade Hipergeométrica = (C(Número de itens na amostra,Número de sucessos na amostra)*C(Número de itens na população-Número de itens na amostra,Número de sucessos na população-Número de sucessos na amostra))/(C(Número de itens na população,Número de sucessos na população))
Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vai Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Tamanho da amostra*Número de Sucesso*(Tamanho da população-Número de Sucesso)*(Tamanho da população-Tamanho da amostra))/((Tamanho da população^2)*(Tamanho da população-1)))
Variância da Distribuição Hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vai Variância de dados = (Tamanho da amostra*Número de Sucesso*(Tamanho da população-Número de Sucesso)*(Tamanho da população-Tamanho da amostra))/((Tamanho da população^2)*(Tamanho da população-1))
Média da Distribuição Hipergeométrica
​ LaTeX ​ Vai Média na distribuição normal = (Tamanho da amostra*Número de Sucesso)/(Tamanho da população)

Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica Fórmula

​LaTeX ​Vai
Desvio Padrão na Distribuição Normal = sqrt((Tamanho da amostra*Número de Sucesso*(Tamanho da população-Número de Sucesso)*(Tamanho da população-Tamanho da amostra))/((Tamanho da população^2)*(Tamanho da população-1)))
σ = sqrt((n*NSuccess*(N-NSuccess)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))

O que é Distribuição Hipergeométrica?

A Distribuição Hipergeométrica é uma distribuição de probabilidade discreta que descreve o número de sucessos em um número fixo de tentativas de Bernoulli (ou seja, tentativas com apenas dois resultados possíveis: sucesso ou falha) sem reposição. A função massa de probabilidade (PMF) da distribuição hipergeométrica é dada por: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) A Distribuição Hipergeométrica é usada para modele a probabilidade de observar um certo número de "sucessos" em um número fixo de sorteios de uma população finita, onde a probabilidade de sucesso muda a cada sorteio. É usado em muitos campos, como genética, controle de qualidade e inspeção de amostragem, em que a amostra é coletada sem reposição.

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