डेटा की वर्ग चौड़ाई कैलकुलेटर

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सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र

आवृत्ति

केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय

गुणांक, अनुपात और प्रतिगमन

डेटा का अधिकतम और न्यूनतम मान

त्रुटियाँ, वर्गों का योग, स्वतंत्रता की डिग्री और परिकल्पना परीक्षण

फैलाव के उपाय

✖डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है।ⓘ डेटा में सबसे बड़ा आइटम [Max]			+10% -10%
✖डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है।ⓘ डेटा में सबसे छोटी वस्तु [Min]			+10% -10%
✖वर्गों की संख्या उन अंतरालों या समूहों की गिनती है जिनमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया जाता है।ⓘ कक्षाओं की संख्या [N_Class]			+10% -10%

✖डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है।ⓘ डेटा की वर्ग चौड़ाई [w_Class]

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सूत्र

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डेटा की वर्ग चौड़ाई

सूत्र

`"w"_{"Class"} = ("Max"-"Min")/"N"_{"Class"}`

उदाहरण

`"4"=("85"-"5")/"20"`

कैलकुलेटर

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डेटा की वर्ग चौड़ाई उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा की कक्षा चौड़ाई = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या
w_Class = (Max-Min)/N_Class
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

डेटा की कक्षा चौड़ाई - डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है।
डेटा में सबसे बड़ा आइटम - डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है।
डेटा में सबसे छोटी वस्तु - डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है।
कक्षाओं की संख्या - वर्गों की संख्या उन अंतरालों या समूहों की गिनती है जिनमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया जाता है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

डेटा में सबसे बड़ा आइटम: 85 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
डेटा में सबसे छोटी वस्तु: 5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
कक्षाओं की संख्या: 20 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

w_Class = (Max-Min)/N_Class --> (85-5)/20

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

w_Class = 4

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

4 <-- डेटा की कक्षा चौड़ाई

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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होम » गणित » आंकड़े » सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र » डेटा की वर्ग चौड़ाई

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई अनिरुद्ध सिंह

राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईटी), जमशेदपुर

अनिरुद्ध सिंह ने इस कैलकुलेटर और 300+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित उर्वी राठौड़

विश्वकर्मा गवर्नमेंट इंजीनियरिंग कॉलेज (वीजीईसी), अहमदाबाद

उर्वी राठौड़ ने इस कैलकुलेटर और 1900+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 18 सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र कैलक्युलेटर्स

नमूने का पी मान

जाओ नमूने का पी मान = (नमूना अनुपात-अनुमानित जनसंख्या अनुपात)/sqrt((अनुमानित जनसंख्या अनुपात*(1-अनुमानित जनसंख्या अनुपात))/नमूने का आकार)

नमूना आकार दिया गया P मान

जाओ नमूने का आकार = ((नमूने का पी मान^2)*अनुमानित जनसंख्या अनुपात*(1-अनुमानित जनसंख्या अनुपात))/((नमूना अनुपात-अनुमानित जनसंख्या अनुपात)^2)

टी सांख्यिकी

जाओ टी सांख्यिकी = (नमूने का प्रेक्षित माध्य-नमूने का सैद्धांतिक माध्य)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार))

टी सामान्य वितरण के आंकड़े

जाओ टी सामान्य वितरण के आँकड़े = (नमूना माध्य-आबादी मतलब)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार))

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या

जाओ कक्षाओं की संख्या = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई

डेटा की वर्ग चौड़ाई

जाओ डेटा की कक्षा चौड़ाई = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या

ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक

जाओ ची स्क्वायर आँकड़ा = ((नमूने का आकार-1)*नमूना मानक विचलन^2)/(जनसंख्या मानक विचलन^2)

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण

जाओ ची स्क्वायर आँकड़ा = ((नमूने का आकार-1)*नमूना विचरण)/जनसंख्या भिन्नता

अवशिष्ट मानक त्रुटि दिए गए अलग-अलग मानों की संख्या

जाओ व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या = (वर्गों का अवशिष्ट योग/(डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि^2))+1

यादृच्छिक चर के योग की अपेक्षा

जाओ यादृच्छिक चरों के योग की अपेक्षा = यादृच्छिक चर X की अपेक्षा+यादृच्छिक चर Y की अपेक्षा

यादृच्छिक चर के अंतर की अपेक्षा

जाओ यादृच्छिक चर के अंतर की अपेक्षा = यादृच्छिक चर X की अपेक्षा-यादृच्छिक चर Y की अपेक्षा

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान

जाओ दो नमूनों का एफ मान = (नमूना X का मानक विचलन/नमूना Y का मानक विचलन)^2

डेटा की मध्य श्रेणी

जाओ डेटा की मध्य श्रेणी = (डेटा का अधिकतम मूल्य+डेटा का न्यूनतम मूल्य)/2

डेटा दी गई रेंज में सबसे बड़ा आइटम

जाओ डेटा में सबसे बड़ा आइटम = डेटा की रेंज+डेटा में सबसे छोटी वस्तु

डेटा दी गई रेंज में सबसे छोटा आइटम

जाओ डेटा में सबसे छोटी वस्तु = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा की रेंज

डेटा की रेंज

जाओ डेटा की रेंज = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु

दो नमूनों का एफ मान

जाओ दो नमूनों का एफ मान = नमूना X का प्रसरण/नमूना Y का प्रसरण

सापेक्ष आवृत्ति

जाओ सापेक्ष आवृत्ति = निरपेक्ष आवृत्ति/कुल आवृत्ति

डेटा की वर्ग चौड़ाई सूत्र

डेटा की कक्षा चौड़ाई = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या
w_Class = (Max-Min)/N_Class

सांख्यिकी में डेटा का वर्गीकरण क्या है?

सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए, अन्वेषक या विश्लेषक द्वारा विभिन्न प्रकार के डेटा एकत्र किए जाते हैं। एकत्र की गई जानकारी आमतौर पर कच्चे रूप में होती है जिसका विश्लेषण करना मुश्किल होता है। विश्लेषण को सार्थक और आसान बनाने के लिए, कच्चे डेटा को उनकी विशेषताओं के आधार पर विभिन्न श्रेणियों में परिवर्तित या वर्गीकृत किया जाता है। समान या सजातीय विशेषताओं वाले विभिन्न श्रेणियों या वर्गों में डेटा का यह समूह डेटा के वर्गीकरण के रूप में जाना जाता है। एकत्रित डेटा के प्रत्येक भाग या वर्ग को एक वर्ग के रूप में जाना जाता है। सांख्यिकीय सूचना के वर्गीकरण के विभिन्न आधार भौगोलिक, कालानुक्रमिक, गुणात्मक (सरल और कई गुना), और मात्रात्मक या संख्यात्मक हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई अन्वेषक किसी राज्य के गरीबी स्तर का निर्धारण करना चाहता है, तो वह उस राज्य के लोगों की जानकारी एकत्र करके और फिर उन्हें उनकी आय, शिक्षा आदि के आधार पर वर्गीकृत कर सकता है।

डेटा की वर्ग चौड़ाई की गणना कैसे करें?

डेटा की वर्ग चौड़ाई के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया डेटा में सबसे बड़ा आइटम (Max), डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है। के रूप में, डेटा में सबसे छोटी वस्तु (Min), डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है। के रूप में & कक्षाओं की संख्या (N_Class), वर्गों की संख्या उन अंतरालों या समूहों की गिनती है जिनमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया जाता है। के रूप में डालें। कृपया डेटा की वर्ग चौड़ाई गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

डेटा की वर्ग चौड़ाई गणना

डेटा की वर्ग चौड़ाई कैलकुलेटर, डेटा की कक्षा चौड़ाई की गणना करने के लिए Class Width of Data = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या का उपयोग करता है। डेटा की वर्ग चौड़ाई w_Class को डेटा सूत्र की वर्ग चौड़ाई को आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ डेटा की वर्ग चौड़ाई गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 3 = (85-5)/20. आप और अधिक डेटा की वर्ग चौड़ाई उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

डेटा की वर्ग चौड़ाई क्या है?

डेटा की वर्ग चौड़ाई डेटा सूत्र की वर्ग चौड़ाई को आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है। है और इसे w_Class = (Max-Min)/N_Class या Class Width of Data = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या के रूप में दर्शाया जाता है।

डेटा की वर्ग चौड़ाई की गणना कैसे करें?

डेटा की वर्ग चौड़ाई को डेटा सूत्र की वर्ग चौड़ाई को आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है। Class Width of Data = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या w_Class = (Max-Min)/N_Class के रूप में परिभाषित किया गया है। डेटा की वर्ग चौड़ाई की गणना करने के लिए, आपको डेटा में सबसे बड़ा आइटम (Max), डेटा में सबसे छोटी वस्तु (Min) & कक्षाओं की संख्या (N_Class) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है।, डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है। & वर्गों की संख्या उन अंतरालों या समूहों की गिनती है जिनमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया जाता है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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