व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' कैलकुलेटर

✖वापसी अवधि के साथ एक यादृच्छिक हाइड्रोलॉजिकल श्रृंखला के पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें।ⓘ पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें [x_T]			+10% -10%
✖आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है।ⓘ आवृत्ति कारक [K_z]			+10% -10%
✖आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है।ⓘ आकार एन के नमूने का मानक विचलन [σ_n-1]			+10% -10%

✖वापसी अवधि के साथ एक यादृच्छिक हाइड्रोलॉजिकल श्रृंखला के वैरिएट एक्स का माध्य।ⓘ व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' [x_m]

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सूत्र

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व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x'

सूत्र

`"x"_{"m"} = "x"_{"T"}-("K"_{"z"}*"σ"_{"n-1"})`

उदाहरण

`"0.47"="9.43"-("7"*"1.28")`

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व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

वैरिएट X का माध्य = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-(आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन)
x_m = x_T-(K_z*σ_n-1)
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

वैरिएट X का माध्य - वापसी अवधि के साथ एक यादृच्छिक हाइड्रोलॉजिकल श्रृंखला के वैरिएट एक्स का माध्य।
पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें - वापसी अवधि के साथ एक यादृच्छिक हाइड्रोलॉजिकल श्रृंखला के पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें।
आवृत्ति कारक - आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है।
आकार एन के नमूने का मानक विचलन - आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें: 9.43 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आवृत्ति कारक: 7 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आकार एन के नमूने का मानक विचलन: 1.28 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

x_m = x_T-(K_z*σ_n-1) --> 9.43-(7*1.28)

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

x_m = 0.469999999999999

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

0.469999999999999 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

0.469999999999999 ≈ 0.47 <-- वैरिएट X का माध्य

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई मिथिला मुथम्मा पीए

कूर्ग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (सीआईटी), कूर्ग

मिथिला मुथम्मा पीए ने इस कैलकुलेटर और 2000+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित चंदना पी देव

एनएसएस कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग (एनएसएससीई), पलक्कड़

चंदना पी देव ने इस कैलकुलेटर और 1700+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 14 बाढ़ के चरम की भविष्यवाणी के लिए गम्बेल की विधि कैलक्युलेटर्स

दी गई रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'

जाओ रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' = -(0.834+2.303*log10(log10(वापसी की अवधि/(वापसी की अवधि-1))))

Gumbel की विधि में कम Variate 'Y'

जाओ घटी हुई विविधता 'Y' = ((1.285*(पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-वैरिएट X का माध्य))/Z वेरिएट नमूने का मानक विचलन)+0.577

रिटर्न अवधि के संबंध में कम भिन्नता

जाओ रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' = -(ln(ln(वापसी की अवधि/(वापसी की अवधि-1))))

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x'

जाओ वैरिएट X का माध्य = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-(आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन)

रिटर्न अवधि के संबंध में फ़्रीक्वेंसी फ़ैक्टर को वेरिएट 'x' दिया गया है

जाओ आवृत्ति कारक = (पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-वैरिएट X का माध्य)/Z वेरिएट नमूने का मानक विचलन

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावृत्ति अंतराल के साथ Gumbel के वैरिएट 'x'

जाओ पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें = वैरिएट X का माध्य+आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन

हाइड्रोलॉजिकल फ्रिक्वेंसी एनालिसिस का सामान्य समीकरण

जाओ पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें = वैरिएट X का माध्य+आवृत्ति कारक*Z वेरिएट नमूने का मानक विचलन

बाढ़ आवृत्ति अध्ययन में भिन्नता का मतलब

जाओ वैरिएट X का माध्य = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-आवृत्ति कारक*Z वेरिएट नमूने का मानक विचलन

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता

जाओ आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य

जब भिन्नता और घटे हुए माध्य पर विचार किया जाता है तो मानक विचलन कम हो जाता है

जाओ मानक विचलन में कमी = (रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-कम किया गया माध्य)/आवृत्ति कारक

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है

जाओ कम किया गया माध्य = रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-(आवृत्ति कारक*मानक विचलन में कमी)

व्यावहारिक उपयोग के लिए Gumbel के समीकरण में आवृत्ति कारक

जाओ आवृत्ति कारक = (रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-कम किया गया माध्य)/मानक विचलन में कमी

जब फ़्रीक्वेंसी फ़ैक्टर पर विचार किया जाता है तो रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट

जाओ आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' = (आवृत्ति कारक*1.2825)+0.577

अनंत नमूना आकार पर लागू आवृत्ति कारक

जाओ आवृत्ति कारक = (रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-0.577)/1.2825

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' सूत्र

वैरिएट X का माध्य = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-(आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन)
x_m = x_T-(K_z*σ_n-1)

बाढ़ आवृत्ति विश्लेषण क्या है?

फ्लड फ़्रीक्वेंसी एनालिसिस एक तकनीक है जिसका उपयोग हाइड्रोलॉजिस्ट एक नदी के किनारे विशिष्ट रिटर्न पीरियड या संभाव्यता के अनुरूप प्रवाह मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं। संभावना वितरण को चुनने के बाद जो सबसे अधिक वार्षिक मैक्सिमा डेटा को फिट करता है, बाढ़ आवृत्ति घटता है।

पीक डिस्चार्ज क्या है?

जल विज्ञान में, पीक डिस्चार्ज शब्द का अर्थ बेसिन क्षेत्र से अपवाह की उच्चतम सांद्रता है। बेसिन का संकेंद्रित प्रवाह बहुत अधिक बढ़ जाता है और प्राकृतिक या कृत्रिम तट पर हावी हो जाता है, और इसे बाढ़ कहा जा सकता है।

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' की गणना कैसे करें?

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें (x_T), वापसी अवधि के साथ एक यादृच्छिक हाइड्रोलॉजिकल श्रृंखला के पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें। के रूप में, आवृत्ति कारक (K_z), आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है। के रूप में & आकार एन के नमूने का मानक विचलन (σ_n-1), आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है। के रूप में डालें। कृपया व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' गणना

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' कैलकुलेटर, वैरिएट X का माध्य की गणना करने के लिए Mean of the Variate X = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-(आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन) का उपयोग करता है। व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' x_m को व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावृत्ति अंतराल के साथ दिए गए माध्य भिन्नता को गम्बेल की विधि में आयाम रहित चर के रूप में परिभाषित किया गया है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययनों के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 0.468 = 9.43-(7*1.28). आप और अधिक व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' क्या है?

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावृत्ति अंतराल के साथ दिए गए माध्य भिन्नता को गम्बेल की विधि में आयाम रहित चर के रूप में परिभाषित किया गया है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययनों के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। है और इसे x_m = x_T-(K_z*σ_n-1) या Mean of the Variate X = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-(आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन) के रूप में दर्शाया जाता है।

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' की गणना कैसे करें?

व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' को व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावृत्ति अंतराल के साथ दिए गए माध्य भिन्नता को गम्बेल की विधि में आयाम रहित चर के रूप में परिभाषित किया गया है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययनों के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। Mean of the Variate X = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-(आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन) x_m = x_T-(K_z*σ_n-1) के रूप में परिभाषित किया गया है। व्यावहारिक उपयोग के लिए पुनरावर्ती अंतराल के साथ दिया गया माध्य भिन्न 'x' की गणना करने के लिए, आपको पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें (x_T), आवृत्ति कारक (K_z) & आकार एन के नमूने का मानक विचलन (σ_n-1) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको वापसी अवधि के साथ एक यादृच्छिक हाइड्रोलॉजिकल श्रृंखला के पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें।, आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है। & आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

वैरिएट X का माध्य की गणना करने के कितने तरीके हैं?

वैरिएट X का माध्य पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें (x_T), आवृत्ति कारक (K_z) & आकार एन के नमूने का मानक विचलन (σ_n-1) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

वैरिएट X का माध्य = पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-आवृत्ति कारक*Z वेरिएट नमूने का मानक विचलन

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