p = 0.5, n = 100
Popülasyon Oranı (p): 0,5; Örneklem Boyutu (n): 100
Örnekleme Dağılımının Standart Sapması (σ_p̂): 0,05; Örnekleme Dağılımının Ortalaması (μ_p̂): 0,5
Örnek oranları (p̂) için örnekleme dağılımının ortalamasını ve standart sapmasını hesaplar.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Popülasyon Oranı (p), Örneklem Boyutu (n) → Örnekleme Dağılımının Standart Sapması (σ_p̂), Örnekleme Dağılımının Ortalaması (μ_p̂)
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Popülasyon Oranı (p): 0,5; Örneklem Boyutu (n): 100
Örnekleme Dağılımının Standart Sapması (σ_p̂): 0,05; Örnekleme Dağılımının Ortalaması (μ_p̂): 0,5
Popülasyon Oranı (p): 0,2; Örneklem Boyutu (n): 50
Örnekleme Dağılımının Standart Sapması (σ_p̂): 0,05656854249; Örnekleme Dağılımının Ortalaması (μ_p̂): 0,2
Popülasyon Oranı (p): 0,8; Örneklem Boyutu (n): 200
Örnekleme Dağılımının Standart Sapması (σ_p̂): 0,02828427125; Örnekleme Dağılımının Ortalaması (μ_p̂): 0,8
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.