Veranschaulicht, wie sich die Stichprobenverteilung des Mittelwerts der Normalität nähert, wenn die Stichprobengröße zunimmt.
Gehen Sie die Eingaben bewusst durch und vergleichen Sie dann die Ausgaben, statt sich auf nur ein Szenario zu verlassen.
Populationsmittelwert (μ), Populationsstandardabweichung (σ), Stichprobengröße (n) → Z-Score (für einen bestimmten Wert - hier nicht berechnet, dies dient dem konzeptionellen Verständnis), Mittelwert der Stichprobenverteilung, Standardfehler des Mittelwerts
Nutzen Sie diese Beispiele, um das Verhalten des Rechners zu prüfen, bevor Sie Ihre eigenen Werte eingeben.
Populationsmittelwert (μ): 50; Populationsstandardabweichung (σ): 5; Stichprobengröße (n): 10
Z-Score (für einen bestimmten Wert - hier nicht berechnet, dies dient dem konzeptionellen Verständnis): 0; Mittelwert der Stichprobenverteilung: 50; Standardfehler des Mittelwerts: 1,58113883
Populationsmittelwert (μ): 50; Populationsstandardabweichung (σ): 5; Stichprobengröße (n): 100
Z-Score (für einen bestimmten Wert - hier nicht berechnet, dies dient dem konzeptionellen Verständnis): 0; Mittelwert der Stichprobenverteilung: 50; Standardfehler des Mittelwerts: 0,5
Populationsmittelwert (μ): 50; Populationsstandardabweichung (σ): 20; Stichprobengröße (n): 10
Z-Score (für einen bestimmten Wert - hier nicht berechnet, dies dient dem konzeptionellen Verständnis): 0; Mittelwert der Stichprobenverteilung: 50; Standardfehler des Mittelwerts: 6,32455532
Nutzen Sie Rechner für Algebra, Geometrie, Trigonometrie, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Mittelwerte, z-Werte, Tests und Diagrammerstellung.
Diese Links sind darauf ausgelegt, die Sitzung zu vertiefen und die nächste wahrscheinliche Frage zu beantworten, ohne Nutzer zurück zur Suche zu schicken.
Führt einen F-Test durch, um die Varianzen zweier Populationen zu vergleichen.
Berechnet Wahrscheinlichkeiten und Perzentile, die mit der Standardnormalverteilung (Z) oder einer beliebigen Normalverteilung verbunden sind.
Führt einen T-Test (Ein-Stichproben-, Zwei-Stichproben- oder gepaart) durch, um Mittelwerte zu vergleichen und die statistische Signifikanz zu bestimmen.
Hilft bei der Bestimmung von Klassenintervallen und -häufigkeiten für die Erstellung eines Histogramms (visuelle Darstellung der Häufigkeitsverteilung).