Gerçek popülasyon parametresini içermesi muhtemel bir örnek istatistiği (ortalama veya oran gibi) etrafındaki aralığı (+/-) hesaplar.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Güven Düzeyi (%), Örneklem Boyutu (n), Popülasyon Oranı (p) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın, Örneklem Standart Sapması (σ) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın → Z-skoru, Hata Payı (Ortalama), Hata Payı (Oran), Hata Payı
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Güven Düzeyi (%): 95 %; Örneklem Boyutu (n): 100; Popülasyon Oranı (p) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın: 0,5; Örneklem Standart Sapması (σ) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın: 0
Z-skoru: 1,96; Hata Payı (Ortalama): 0; Hata Payı (Oran): 0,098; Hata Payı: 0,098
Güven Düzeyi (%): 99 %; Örneklem Boyutu (n): 200; Popülasyon Oranı (p) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın: 0,2; Örneklem Standart Sapması (σ) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın: 0
Z-skoru: 2,58; Hata Payı (Ortalama): 0; Hata Payı (Oran): 0,07297341982; Hata Payı: 0,07297341982
Güven Düzeyi (%): 90 %; Örneklem Boyutu (n): 500; Popülasyon Oranı (p) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın: 0; Örneklem Standart Sapması (σ) - uygulanabilirse, aksi takdirde boş bırakın: 10
Z-skoru: 1,645; Hata Payı (Ortalama): 0,7356663646; Hata Payı (Oran): 0; Hata Payı: 0,7356663646
Cebir, geometri, trigonometri, olasılık, istatistik, ortalamalar, z-puanları, testler ve grafik çizimi için hesaplayıcıları kullanın.
Bu bağlantılar oturumu derinleştirmek ve kullanıcıyı yeniden aramaya göndermeden bir sonraki olası soruyu yanıtlamak için seçildi.
Bu hesap makinesi, bir veri kümesindeki belirli bir puanın yüzdelik dilimini belirler. Belirtilen puanın altında kalan veri kümesindeki değerlerin yüzdesini hesaplar.
Popülasyon oranının bir tahmini olan örnek oranı (p̂) hesaplar. Bu hesap makinesi, bir örneğin belirli bir özelliğe sahip olan oranını belirlemeye yardımcı olur.
Uygunluk veya bağımsızlık testi için Ki-Kare istatistiğini ve p-değerini hesaplar. Gözlemlenen ve beklenen frekansları veya değerleri gerektirir.
Bir Poisson sürecinde bir olayın gerçekleşme zamanıyla ilgili olasılıkları hesaplar. Üstel dağılım, ortalama bir oluşum hızı göz önüne alındığında, bir olayın gerçekleşme zamanını modellemektedir.