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Fórmula Erro padrão da média das observações ponderadas

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O erro padrão da média limita o limite de erro dentro do qual se encontra o verdadeiro valor da média. Verifique FAQs

σ nw = \frac{σ w}{\sqrt{ƩW}}

σ_nw - Erro Padrão da Média?σ_w - Desvio Padrão Ponderado?ƩW - Soma do Peso?

Exemplo de Erro padrão da média das observações ponderadas

Com valores

Com unidades

Apenas exemplo

Esta é a aparência da equação Erro padrão da média das observações ponderadas com valores.

Esta é a aparência da equação Erro padrão da média das observações ponderadas com unidades.

Esta é a aparência da equação Erro padrão da média das observações ponderadas.

100.1388 = \frac{950}{\sqrt{90}}

100.1388 = \frac{950}{\sqrt{90}}

100.1388 = \frac{950}{\sqrt{90}}

Dica: Use o ícone de lápis ( Pencil

) acima para editar valores de entrada e unidades.

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Erro padrão da média das observações ponderadas Solução

Siga nossa solução passo a passo sobre como calcular Erro padrão da média das observações ponderadas?

Primeiro passo Considere a fórmula

σ nw = \frac{σ w}{\sqrt{ƩW}}

Próxima Etapa Substituir valores de variáveis

∴

σ nw = \frac{950}{\sqrt{90}}

Próxima Etapa Prepare-se para avaliar

∴

σ nw = \frac{950}{\sqrt{90}}

Próxima Etapa Avalie

∴

σ nw = 100.138792571999

Último passo Resposta de arredondamento

∴

σ nw = 100.1388

Erro padrão da média das observações ponderadas Fórmula Elementos

Variáveis

Funções

Erro Padrão da Média

O erro padrão da média limita o limite de erro dentro do qual se encontra o verdadeiro valor da média.

Símbolo: σ_nw

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor pode ser positivo ou negativo.

Fórmulas para encontrar Erro Padrão da Média

Desvio Padrão Ponderado

O desvio padrão ponderado é o desvio padrão encontrado quando as observações feitas têm pesos diferentes.

Símbolo: σ_w

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor pode ser positivo ou negativo.

Fórmulas para encontrar Desvio Padrão Ponderado

Soma do Peso

A soma do peso é a soma do peso de cada valor observado se o peso for diferente para cada valor.

Símbolo: ƩW

Medição: NAUnidade: Unitless

Observação: O valor pode ser positivo ou negativo.

Fórmulas para encontrar Soma do Peso

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 Teoria dos Erros

Ir Erro Provável da Média

PE m = \frac{PE s}{{n obs}^{0.5}}

Ir Erro médio dado a soma dos erros

E m = \frac{ΣE}{n obs}

Ir Erro médio dado o erro especificado de medição única

E m = \frac{E s}{\sqrt{n obs}}

Ir Erro Verdadeiro

ε x = X - x

Ver mais

Como avaliar Erro padrão da média das observações ponderadas?

O avaliador Erro padrão da média das observações ponderadas usa Standard Error of Mean = Desvio Padrão Ponderado/sqrt(Soma do Peso) para avaliar Erro Padrão da Média, O erro padrão da média das observações ponderadas é o desvio padrão dos valores médios dos valores ponderados observados. Limita o limite de erro dentro do qual se encontra o verdadeiro valor da média. Erro Padrão da Média é denotado pelo símbolo σ_nw.

Como avaliar Erro padrão da média das observações ponderadas usando este avaliador online? Para usar este avaliador online para Erro padrão da média das observações ponderadas, insira Desvio Padrão Ponderado (σ_w) & Soma do Peso (ƩW) e clique no botão calcular.

FAQs sobre Erro padrão da média das observações ponderadas

Qual é a fórmula para encontrar Erro padrão da média das observações ponderadas?

A fórmula de Erro padrão da média das observações ponderadas é expressa como Standard Error of Mean = Desvio Padrão Ponderado/sqrt(Soma do Peso). Aqui está um exemplo: 100.1388 = 950/sqrt(90).

Como calcular Erro padrão da média das observações ponderadas?

Com Desvio Padrão Ponderado (σ_w) & Soma do Peso (ƩW) podemos encontrar Erro padrão da média das observações ponderadas usando a fórmula - Standard Error of Mean = Desvio Padrão Ponderado/sqrt(Soma do Peso). Esta fórmula também usa funções Raiz quadrada (sqrt).

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