दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
डेटा का मतलब = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-डेटा का भिन्नता)
Mean = sqrt((Σx2/NValues)-σ2)
यह सूत्र 1 कार्यों, 4 वेरिएबल का उपयोग करता है
उपयोग किए गए कार्य
sqrt - वर्गमूल फ़ंक्शन एक ऐसा फ़ंक्शन है जो एक गैर-नकारात्मक संख्या को इनपुट के रूप में लेता है और दिए गए इनपुट संख्या का वर्गमूल लौटाता है।, sqrt(Number)
चर
डेटा का मतलब - डेटा का माध्य किसी डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है।
व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग - व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है।
व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या - व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है।
डेटा का भिन्नता - डेटा का प्रसरण प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है।
चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें
व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग: 62500 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या: 10 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
डेटा का भिन्नता: 625 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
Mean = sqrt((Σx2/NValues)-σ2) --> sqrt((62500/10)-625)
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
Mean = 75
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
75 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
75 <-- डेटा का मतलब
(गणना 00.020 सेकंड में पूरी हुई)

क्रेडिट

Creator Image
के द्वारा बनाई गई निशां पूजारी
श्री माधव वदिराजा प्रौद्योगिकी और प्रबंधन संस्थान (SMVITM), उडुपी
निशां पूजारी ने इस कैलकुलेटर और 500+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!
Verifier Image
के द्वारा सत्यापित शशवती तिडके
विश्वकर्मा प्रौद्योगिकी संस्थान (वीआईटी), पुणे
शशवती तिडके ने इस कैलकुलेटर और 50+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

7 अर्थ कैलक्युलेटर्स

एकाधिक डेटा का संयुक्त माध्य
​ जाओ एकाधिक डेटा का संयुक्त माध्य = ((यादृच्छिक चर X का नमूना आकार*यादृच्छिक चर का माध्य X)+(यादृच्छिक चर Y का नमूना आकार*यादृच्छिक चर का माध्य Y))/(यादृच्छिक चर X का नमूना आकार+यादृच्छिक चर Y का नमूना आकार)
दिए गए मानक विचलन का माध्य
​ जाओ डेटा का मतलब = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मानक विचलन^2))
दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण
​ जाओ डेटा का मतलब = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-डेटा का भिन्नता)
डेटा का मतलब
​ जाओ डेटा का मतलब = व्यक्तिगत मूल्यों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या
भिन्नता प्रतिशत के दिए गए गुणांक का माध्य
​ जाओ डेटा का मतलब = (डेटा का मानक विचलन/भिन्नता प्रतिशत का गुणांक)*100
दिए गए आंकड़ों का माध्य माध्यिका और बहुलक
​ जाओ डेटा का मतलब = ((3*डेटा का माध्यिका)-डेटा का तरीका)/2
भिन्नता गुणांक दिए गए डेटा का माध्य
​ जाओ डेटा का मतलब = डेटा का मानक विचलन/गुणांक का परिवर्तन

दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण सूत्र

डेटा का मतलब = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-डेटा का भिन्नता)
Mean = sqrt((Σx2/NValues)-σ2)

माध्य क्या है और इसका क्या महत्व है?

सांख्यिकी में, केंद्रीय प्रवृत्ति का सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला माप माध्य है। 'माध्य' शब्द 'औसत' के लिए प्रयुक्त सांख्यिकीय शब्द है। औसत का उपयोग विशिष्ट मूल्य का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जा सकता है और इसलिए सभी अवलोकनों के लिए एक मानदंड के रूप में कार्य करता है। उदाहरण के लिए, यदि हम जानना चाहते हैं कि एक कर्मचारी एक वर्ष में प्रशिक्षण में औसतन कितने घंटे खर्च करता है, तो हम कर्मचारियों के एक समूह के औसत प्रशिक्षण घंटे पा सकते हैं। केंद्रीय प्रवृत्तियों के अन्य उपायों से माध्य का एक मुख्य महत्व यह है कि माध्य दिए गए डेटा में सभी तत्वों को ध्यान में रखता है। यह डेटा के सेट के औसत मूल्य की गणना करता है। यह विषम वितरण के लिए सटीक माप नहीं हो सकता। यदि माध्य माध्यिका के बराबर है, तो वितरण सामान्य है।

दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण की गणना कैसे करें?

दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx2), व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है। के रूप में, व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (NValues), व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है। के रूप में & डेटा का भिन्नता (σ2), डेटा का प्रसरण प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है। के रूप में डालें। कृपया दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण गणना

दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण कैलकुलेटर, डेटा का मतलब की गणना करने के लिए Mean of Data = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-डेटा का भिन्नता) का उपयोग करता है। दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण Mean को दिए गए डेटा का माध्य वेरिएंस फॉर्मूला एक डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं के औसत मूल्य के रूप में परिभाषित किया गया है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है, और डेटा के विचरण का उपयोग करके गणना की जाती है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 78.96835 = sqrt((62500/10)-625). आप और अधिक दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण क्या है?
दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण दिए गए डेटा का माध्य वेरिएंस फॉर्मूला एक डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं के औसत मूल्य के रूप में परिभाषित किया गया है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है, और डेटा के विचरण का उपयोग करके गणना की जाती है। है और इसे Mean = sqrt((Σx2/NValues)-σ2) या Mean of Data = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-डेटा का भिन्नता) के रूप में दर्शाया जाता है।
दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण की गणना कैसे करें?
दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण को दिए गए डेटा का माध्य वेरिएंस फॉर्मूला एक डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं के औसत मूल्य के रूप में परिभाषित किया गया है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है, और डेटा के विचरण का उपयोग करके गणना की जाती है। Mean of Data = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-डेटा का भिन्नता) Mean = sqrt((Σx2/NValues)-σ2) के रूप में परिभाषित किया गया है। दिए गए आंकड़ों का माध्य प्रसरण की गणना करने के लिए, आपको व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx2), व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (NValues) & डेटा का भिन्नता 2) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है।, व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है। & डेटा का प्रसरण प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
डेटा का मतलब की गणना करने के कितने तरीके हैं?
डेटा का मतलब व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx2), व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (NValues) & डेटा का भिन्नता 2) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 5 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -
  • डेटा का मतलब = ((3*डेटा का माध्यिका)-डेटा का तरीका)/2
  • डेटा का मतलब = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मानक विचलन^2))
  • डेटा का मतलब = डेटा का मानक विचलन/गुणांक का परिवर्तन
  • डेटा का मतलब = (डेटा का मानक विचलन/भिन्नता प्रतिशत का गुणांक)*100
  • डेटा का मतलब = व्यक्तिगत मूल्यों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या
Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!