Örnek 1
Örnek Standart Sapması (s): 10; Örneklem Boyutu (n): 50
Ortalamanın Standart Hatası (SEM): 1,414213562
Bir örneğin bir popülasyonu ne kadar doğru temsil ettiğini ölçen standart hatayı hesaplar. Genellikle ortalamanın standart hatası (SEM) ve oranın standart hatası için kullanılır.
Tek bir senaryoya güvenmek yerine girdileri dikkatle ilerletin ve ardından sonuçları karşılaştırın.
Örnek Standart Sapması (s), Örneklem Boyutu (n) → Ortalamanın Standart Hatası (SEM)
Kendi değerlerinizi girmeden önce hesaplayıcının davranışını doğrulamak için bu örnekleri kullanın.
Örnek Standart Sapması (s): 10; Örneklem Boyutu (n): 50
Ortalamanın Standart Hatası (SEM): 1,414213562
Örnek Standart Sapması (s): 15; Örneklem Boyutu (n): 100
Ortalamanın Standart Hatası (SEM): 1,5
Örnek Standart Sapması (s): 5; Örneklem Boyutu (n): 25
Ortalamanın Standart Hatası (SEM): 1
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.