नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
दो नमूनों का एफ मान = (नमूना X का मानक विचलन/नमूना Y का मानक विचलन)^2
F = (σX/σY)^2
यह सूत्र 3 वेरिएबल का उपयोग करता है
चर
दो नमूनों का एफ मान - दो नमूनों का एफ मान दो अलग-अलग नमूनों से भिन्नता का अनुपात है, जिसका उपयोग अक्सर भिन्नता (एनोवा) परीक्षणों के विश्लेषण में किया जाता है।
नमूना X का मानक विचलन - नमूना X का मानक विचलन यह मापता है कि नमूना X में मान कितने भिन्न हैं।
नमूना Y का मानक विचलन - नमूना Y का मानक विचलन यह मापता है कि नमूना Y में मान कितने भिन्न हैं।
चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें
नमूना X का मानक विचलन: 24 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नमूना Y का मानक विचलन: 16 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
F = (σXY)^2 --> (24/16)^2
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
F = 2.25
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
2.25 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
2.25 <-- दो नमूनों का एफ मान
(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

क्रेडिट

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के द्वारा बनाई गई अनिरुद्ध सिंह
राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईटी), जमशेदपुर
अनिरुद्ध सिंह ने इस कैलकुलेटर और 300+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!
Verifier Image
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

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान सूत्र

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

सांख्यिकी में एफ-टेस्ट क्या है?

एक एफ-परीक्षण कोई भी सांख्यिकीय परीक्षण है जिसमें शून्य परिकल्पना के तहत परीक्षण आंकड़े का एफ-वितरण होता है। डेटा सेट में फिट किए गए सांख्यिकीय मॉडल की तुलना करते समय इसका सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, ताकि उस मॉडल की पहचान की जा सके जो उस आबादी के लिए सबसे उपयुक्त है जिससे डेटा का नमूना लिया गया था। सटीक "एफ-परीक्षण" मुख्य रूप से तब उत्पन्न होते हैं जब मॉडल को कम से कम वर्गों का उपयोग करके डेटा में फिट किया जाता है। एफ-परीक्षणों के उपयोग के सामान्य उदाहरणों में निम्नलिखित मामलों का अध्ययन शामिल है: (i) यह परिकल्पना कि सामान्य रूप से वितरित आबादी के दिए गए सेट के साधन, सभी समान मानक विचलन वाले हैं, बराबर हैं। यह शायद सबसे प्रसिद्ध एफ-टेस्ट है, और विचरण (एनोवा) के विश्लेषण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। (ii) परिकल्पना कि एक प्रस्तावित प्रतिगमन मॉडल डेटा को अच्छी तरह से फिट करता है। वर्गों का अभाव-योग्य योग देखें। (iii) परिकल्पना है कि एक प्रतिगमन विश्लेषण में एक डेटा सेट दो प्रस्तावित रैखिक मॉडल के सरलतम का अनुसरण करता है जो एक दूसरे के भीतर नेस्टेड हैं।

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान की गणना कैसे करें?

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नमूना X का मानक विचलन (σX), नमूना X का मानक विचलन यह मापता है कि नमूना X में मान कितने भिन्न हैं। के रूप में & नमूना Y का मानक विचलन (σY), नमूना Y का मानक विचलन यह मापता है कि नमूना Y में मान कितने भिन्न हैं। के रूप में डालें। कृपया नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान गणना

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान कैलकुलेटर, दो नमूनों का एफ मान की गणना करने के लिए F Value of Two Samples = (नमूना X का मानक विचलन/नमूना Y का मानक विचलन)^2 का उपयोग करता है। नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान F को दिए गए दो नमूनों का एफ मान नमूना मानक विचलन सूत्र को दो अलग-अलग नमूनों से भिन्नता के अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसे अक्सर भिन्नता (एनोवा) परीक्षणों के विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, और दी गई जानकारी में दोनों नमूनों के मानक विचलन का उपयोग करके गणना की जाती है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 32.65306 = (24/16)^2. आप और अधिक नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान क्या है?
नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान दिए गए दो नमूनों का एफ मान नमूना मानक विचलन सूत्र को दो अलग-अलग नमूनों से भिन्नता के अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसे अक्सर भिन्नता (एनोवा) परीक्षणों के विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, और दी गई जानकारी में दोनों नमूनों के मानक विचलन का उपयोग करके गणना की जाती है। है और इसे F = (σXY)^2 या F Value of Two Samples = (नमूना X का मानक विचलन/नमूना Y का मानक विचलन)^2 के रूप में दर्शाया जाता है।
नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान की गणना कैसे करें?
नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान को दिए गए दो नमूनों का एफ मान नमूना मानक विचलन सूत्र को दो अलग-अलग नमूनों से भिन्नता के अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसे अक्सर भिन्नता (एनोवा) परीक्षणों के विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, और दी गई जानकारी में दोनों नमूनों के मानक विचलन का उपयोग करके गणना की जाती है। F Value of Two Samples = (नमूना X का मानक विचलन/नमूना Y का मानक विचलन)^2 F = (σXY)^2 के रूप में परिभाषित किया गया है। नमूना मानक विचलन दिए गए दो नमूनों का एफ मान की गणना करने के लिए, आपको नमूना X का मानक विचलन X) & नमूना Y का मानक विचलन Y) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको नमूना X का मानक विचलन यह मापता है कि नमूना X में मान कितने भिन्न हैं। & नमूना Y का मानक विचलन यह मापता है कि नमूना Y में मान कितने भिन्न हैं। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
दो नमूनों का एफ मान की गणना करने के कितने तरीके हैं?
दो नमूनों का एफ मान नमूना X का मानक विचलन X) & नमूना Y का मानक विचलन Y) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -
  • दो नमूनों का एफ मान = नमूना X का प्रसरण/नमूना Y का प्रसरण
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