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Fórmula Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica

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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. Verifique FAQs

σ = \sqrt{\frac{n \cdot N Success \cdot (N - N Success) \cdot (N - n)}{(N^{2}) \cdot (N - 1)}}

σ - Desvio Padrão na Distribuição Normal?n - Tamanho da amostra?N_Success - Número de Sucesso?N - Tamanho da população?

Exemplo de Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica

Com valores

Com unidades

Apenas exemplo

Esta é a aparência da equação Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica com valores.

Esta é a aparência da equação Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica com unidades.

Esta é a aparência da equação Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica.

1.0448 = \sqrt{\frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}}

1.0448 = \sqrt{\frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}}

1.0448 = \sqrt{\frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}}

Dica: Use o ícone de lápis ( Pencil

) acima para editar valores de entrada e unidades.

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Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica Solução

Siga nossa solução passo a passo sobre como calcular Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica?

Primeiro passo Considere a fórmula

σ = \sqrt{\frac{n \cdot N Success \cdot (N - N Success) \cdot (N - n)}{(N^{2}) \cdot (N - 1)}}

Próxima Etapa Substituir valores de variáveis

∴

σ = \sqrt{\frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}}

Próxima Etapa Prepare-se para avaliar

∴

σ = \sqrt{\frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}}

Próxima Etapa Avalie

∴

σ = 1.04476811017584

Último passo Resposta de arredondamento

∴

σ = 1.0448

Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica Fórmula Elementos

Variáveis

Funções

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.

Símbolo: σ

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser maior que 0.

Fórmulas para encontrar Desvio Padrão na Distribuição Normal

Tamanho da amostra

O Tamanho da Amostra é o número total de indivíduos presentes em uma determinada amostra extraída da população sob investigação.

Símbolo: n

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser maior que 0.

Fórmulas para encontrar Tamanho da amostra

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.

Símbolo: N_Success

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser maior que 0.

Fórmulas para encontrar Número de Sucesso

Tamanho da população

Tamanho da população é o número total de indivíduos presentes na população sob investigação.

Símbolo: N

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor deve ser maior que 0.

Fórmulas para encontrar Tamanho da população

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.

Sintaxe: sqrt(Number)

Outras fórmulas na categoria Distribuição Hipergeométrica

Ir Média da Distribuição Hipergeométrica

μ = \frac{n \cdot N Success}{N}

Ir Variância da Distribuição Hipergeométrica

σ 2 = \frac{n \cdot N Success \cdot (N - N Success) \cdot (N - n)}{(N^{2}) \cdot (N - 1)}

Ir Distribuição Hipergeométrica

P Hypergeometric = \frac{C (m Sample, x Sample) \cdot C (N Population - m Sample, n Population - x Sample)}{C (N Population, n Population)}

Como avaliar Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica?

O avaliador Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica usa Standard Deviation in Normal Distribution = 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))) para avaliar Desvio Padrão na Distribuição Normal, A fórmula do Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica é definida como a raiz quadrada da expectativa do desvio quadrado da variável aleatória que segue a distribuição Hipergeométrica, a partir de sua média. Desvio Padrão na Distribuição Normal é denotado pelo símbolo σ.

Como avaliar Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica usando este avaliador online? Para usar este avaliador online para Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica, insira Tamanho da amostra (n), Número de Sucesso (N_Success) & Tamanho da população (N) e clique no botão calcular.

FAQs sobre Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica

Qual é a fórmula para encontrar Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica?

A fórmula de Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica é expressa como Standard Deviation in Normal Distribution = 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))). Aqui está um exemplo: 1.044768 = sqrt((65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1))).

Como calcular Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica?

Com Tamanho da amostra (n), Número de Sucesso (N_Success) & Tamanho da população (N) podemos encontrar Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica usando a fórmula - Standard Deviation in Normal Distribution = 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))). Esta fórmula também usa funções Raiz quadrada (sqrt).

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Exemplo de Desvio Padrão da Distribuição Hipergeométrica

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