Стандартное отклонение в выборочном распределении пропорций с учетом вероятностей успеха и неудачи Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt((Вероятность успеха*Вероятность неудачи при биномиальном распределении)/Размер образца)
σ = sqrt((p*qBD)/n)
В этой формуле используются 1 Функции, 4 Переменные
Используемые функции
sqrt - Функция квадратного корня — это функция, которая принимает в качестве входных данных неотрицательное число и возвращает квадратный корень заданного входного числа., sqrt(Number)
Используемые переменные
Стандартное отклонение в нормальном распределении - Стандартное отклонение в нормальном распределении — это квадратный корень из ожидаемого квадрата отклонения заданного нормального распределения после получения данных от его среднего значения по совокупности или выборочного среднего.
Вероятность успеха - Вероятность успеха — это вероятность того, что конкретный исход произойдет в одном испытании из фиксированного числа независимых испытаний Бернулли.
Вероятность неудачи при биномиальном распределении - Вероятность неудачи при биномиальном распределении — это вероятность того, что конкретный результат не произойдет ни в одном испытании из фиксированного числа независимых испытаний Бернулли.
Размер образца - Размер выборки — это общее количество лиц, присутствующих в конкретной выборке, взятой из данной исследуемой совокупности.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Вероятность успеха: 0.6 --> Конверсия не требуется
Вероятность неудачи при биномиальном распределении: 0.4 --> Конверсия не требуется
Размер образца: 65 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
σ = sqrt((p*qBD)/n) --> sqrt((0.6*0.4)/65)
Оценка ... ...
σ = 0.06076436202502
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
0.06076436202502 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
0.06076436202502 0.060764 <-- Стандартное отклонение в нормальном распределении
(Расчет завершен через 00.012 секунд)

Кредиты

Creator Image
Сделано Нишан Пуджари
Институт технологий и менеджмента Шри Мадхвы Вадираджи (SMVITM), Удупи
Нишан Пуджари создал этот калькулятор и еще 500+!
Verifier Image
Проверено Шашвати Тидке
Технологический институт Вишвакармы (VIT), Пуна
Шашвати Тидке проверил этот калькулятор и еще 50+!

Выборочное распределение Калькуляторы

Стандартное отклонение совокупности в выборочном распределении доли
​ LaTeX ​ Идти Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt((Сумма квадратов отдельных значений/Численность населения)-((Сумма отдельных значений/Численность населения)^2))
Стандартное отклонение в выборочном распределении пропорций с учетом вероятностей успеха и неудачи
​ LaTeX ​ Идти Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt((Вероятность успеха*Вероятность неудачи при биномиальном распределении)/Размер образца)
Стандартное отклонение выборочного распределения доли
​ LaTeX ​ Идти Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt((Вероятность успеха*(1-Вероятность успеха))/Размер образца)
Дисперсия в выборочном распределении доли
​ LaTeX ​ Идти Отклонение данных = (Вероятность успеха*(1-Вероятность успеха))/Размер образца

Стандартное отклонение в выборочном распределении пропорций с учетом вероятностей успеха и неудачи формула

​LaTeX ​Идти
Стандартное отклонение в нормальном распределении = sqrt((Вероятность успеха*Вероятность неудачи при биномиальном распределении)/Размер образца)
σ = sqrt((p*qBD)/n)

Что такое выборочное распределение?

Распределение выборки — это распределение вероятностей статистики, рассчитанной на основе случайной выборки, взятой из населения. Он описывает, как значение статистики, вероятно, будет варьироваться в разных выборках одинакового размера и формы, взятых из одной и той же совокупности. Это важное понятие в статистике, поскольку оно позволяет нам делать выводы о населении на основе выборочных данных. Например, понимая выборочное распределение среднего значения, мы можем оценить среднее значение совокупности на основе среднего значения выборки и рассчитать вероятность того, что оценка близка к истинному среднему значению совокупности.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!