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Statistica indossa una taglia

Vediamo su dimensione del campione statistico. campione statistico è la sezione della popolazione che ci aiuta a trarre conclusioni sulla popolazione. Accumulando ricerca dell'intero informazioni sulla popolazione non è possibile ed è molto tempo e lussuoso. Così, abbiamo bisogno di un campione adeguato, in modo che possiamo creare inferenze sulla popolazione sulla base di quel campione size.Let noi vedere circa calcolatrice dimensioni statistiche del campione. La calcolatrice è una delle macchine che vengono aiutati per calcolare la dimensione statistiche del campione. La dimensione del campione è statistiche le parti della popolazione che ci sostiene illustrare i inferenze sulla popolazione. Raccogliere esame delle informazioni raccolta sulla popolazione non è probabile ed è tempo insopportabile e contenti. Così, coinvolgiamo un campione adeguato, in modo che possiamo generare inferenze sulla fondazione della popolazione su quel test statistiche campione size.In ipotesi sono utilizzati per ottenere la probabilità di una particolare ipotesi accettabile. Ipotesi è specificata come istruzione che può o non può essere accettabile. In statistica si applicano due test di ipotesi. Sono ipotesi nulla e alternativa. Il nulla e la sperimentazione ipotesi alternative sono in conflitto ad ogni altro. Diversi test sono utilizzati in ipotesi. Ogni test stabilire attraverso una ipotesi nulla. Vediamo circa le dimensioni del campione due proportions.Formula per il campione statistico Dimensione: Vediamo la formula per la dimensione del campione statistico. La dimensione del campione statistico è descritto below.'N = (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2.'Description: n = valore standard richiesti campione size.t = Fiducia (1,96) .p = stima prevalenza value.m = margine di errore (valore standard 0,05) .Examples del campione statistico Dimensione: vediamo alcuni esempi di campione statistico size.Example 1: il valore di prevalenza stimata è del 40% (0,4) trovare il size.Solution campione statistico : Il valore stimato = 40% .N = '. (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2' = '. (1,96 * 0,4 (1-0,4)) /(0,05 ^ 2)' = 4.704.This è la dimensione del campione statistico per il dato data.Example 2: il valore di prevalenza stimata è del 35% (0,35) trovare il campione statistico size.Solution: il valore stimato = 0.35.N = '(t ^ 2 * p ( 1-p) /m ^ 2) '=' (1,96 * 0,35 (1-0,35)) /(0,05 ^ 2) '= 4.459.This è la dimensione del campione statistico per il dato data.Example 3:.. il stimato valore di prevalenza è del 20% (0,2) trovare il campione statistico size.Solution: '. (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2' il valore stimato = 20% .N = = '(1.96 * 0.2 (1-0,2)) /(0,05 ^ 2) '= 3.136.This è la dimensione del campione statistico per il dato data.Example. 4: il valore di prevalenza stimata è del 25% (0,25) trovare il size.Solution campione statistico: il valore stimato = 25% .N = '(t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2.' '= (1,96 * 0,25 (1-0,25)) /(0,05 ^ 2)' = 3.675.This è la dimensione del campione statistico per le data.Example dato 5: il valore di prevalenza stimata è del 15% (0,15) trovare il size.Solution campione statistico: il valore stimato = 15% .N = '(t ^ 2 * p (1- p)) /m ^ 2 '= 0,15 * 1,96 (1-0,15) /0.05 ^ 2. = 2.499.This è la dimensione del campione statistico per le data.Example dato 6:. il valore di prevalenza stimata è pari all'8% (0,08) trovare il size.Solution campione statistico: '. (t ^ 2 * p (1-p)) /m ^ 2' il valore stimato = 8% .N = = '(1,96 * 0,08 (1-0,08)) /0,05 ^ 2 '. = 1.443.This è la dimensione del campione statistico dei dati forniti.
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