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La desviación estándar en la distribución normal es la raíz cuadrada de la expectativa de la desviación al cuadrado de la distribución normal dada siguiendo los datos de su media poblacional o media muestral. Marque FAQs
σ=(Σx2N)-((ΣxN)2)
σ - Desviación estándar en distribución normal?Σx2 - Suma de cuadrados de valores individuales?N - Tamaño de la poblacion?Σx - Suma de valores individuales?

Ejemplo de Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción

Con valores
Con unidades
Solo ejemplo

Así es como se ve la ecuación Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción con Valores.

Así es como se ve la ecuación Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción con unidades.

Así es como se ve la ecuación Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción.

0.9798Edit=(100Edit100Edit)-((20Edit100Edit)2)
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HomeIcon Hogar » Category Mates » Category Probabilidad y Distribución » Category Distribución » fx Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción

Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción Solución

¿Sigue nuestra solución paso a paso sobre cómo calcular Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción?

Primer paso Considere la fórmula
σ=(Σx2N)-((ΣxN)2)
Próximo paso Valores sustitutos de variables
σ=(100100)-((20100)2)
Próximo paso Prepárese para evaluar
σ=(100100)-((20100)2)
Próximo paso Evaluar
σ=0.979795897113271
Último paso Respuesta de redondeo
σ=0.9798

Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción Fórmula Elementos

variables
Funciones
Desviación estándar en distribución normal
La desviación estándar en la distribución normal es la raíz cuadrada de la expectativa de la desviación al cuadrado de la distribución normal dada siguiendo los datos de su media poblacional o media muestral.
Símbolo: σ
Medición: NAUnidad: Unitless
Nota: El valor debe ser mayor que 0.
Suma de cuadrados de valores individuales
La suma de los cuadrados de los valores individuales es la suma total de los cuadrados de todos los valores individuales de la variable aleatoria en los datos estadísticos, la población o la muestra dados.
Símbolo: Σx2
Medición: NAUnidad: Unitless
Nota: El valor debe ser mayor que 0.
Tamaño de la poblacion
Tamaño de la población es el número total de individuos presentes en la población dada bajo investigación.
Símbolo: N
Medición: NAUnidad: Unitless
Nota: El valor debe ser mayor que 0.
Suma de valores individuales
La suma de los valores individuales es la suma total de todos los valores individuales de la variable aleatoria en los datos estadísticos, población o muestra dados.
Símbolo: Σx
Medición: NAUnidad: Unitless
Nota: El valor puede ser positivo o negativo.
sqrt
Una función de raíz cuadrada es una función que toma un número no negativo como entrada y devuelve la raíz cuadrada del número de entrada dado.
Sintaxis: sqrt(Number)

Otras fórmulas para encontrar Desviación estándar en distribución normal

​Ir Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción
σ=p(1-p)n
​Ir Desviación estándar en la distribución muestral de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso
σ=pqBDn

Otras fórmulas en la categoría Distribución muestral

​Ir Varianza en la distribución de muestreo de la proporción
σ2=p(1-p)n
​Ir Varianza en la distribución de muestreo de la proporción dadas las probabilidades de éxito y fracaso
σ2=pqBDn

¿Cómo evaluar Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción?

El evaluador de Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción usa Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2)) para evaluar Desviación estándar en distribución normal, La desviación estándar de la población en la distribución muestral de proporción se define como la raíz cuadrada de la expectativa de la desviación al cuadrado de la población asociada con la distribución muestral de proporción, a partir de su media. Desviación estándar en distribución normal se indica mediante el símbolo σ.

¿Cómo evaluar Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción usando este evaluador en línea? Para utilizar este evaluador en línea para Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción, ingrese Suma de cuadrados de valores individuales (Σx2), Tamaño de la poblacion (N) & Suma de valores individuales (Σx) y presione el botón calcular.

FAQs en Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción

¿Cuál es la fórmula para encontrar Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción?
La fórmula de Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción se expresa como Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2)). Aquí hay un ejemplo: 0.979796 = sqrt((100/100)-((20/100)^2)).
¿Cómo calcular Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción?
Con Suma de cuadrados de valores individuales (Σx2), Tamaño de la poblacion (N) & Suma de valores individuales (Σx) podemos encontrar Desviación Estándar de la Población en el Muestreo Distribución de Proporción usando la fórmula - Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((Suma de cuadrados de valores individuales/Tamaño de la poblacion)-((Suma de valores individuales/Tamaño de la poblacion)^2)). Esta fórmula también utiliza funciones Raíz cuadrada (sqrt).
¿Cuáles son las otras formas de calcular Desviación estándar en distribución normal?
Estas son las diferentes formas de calcular Desviación estándar en distribución normal-
  • Standard Deviation in Normal Distribution=sqrt((Probability of Success*(1-Probability of Success))/Sample Size)OpenImg
  • Standard Deviation in Normal Distribution=sqrt((Probability of Success*Probability of Failure in Binomial Distribution)/Sample Size)OpenImg
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