समूहीकृत डेटा का तरीका कैलकुलेटर

✖मोडल क्लास की निचली सीमा मोडल क्लास अंतराल में सबसे छोटा मान है, जिसकी आवृत्ति वितरण में सबसे अधिक आवृत्ति होती है।ⓘ मोडल क्लास की निचली सीमा [l_Lower]			+10% -10%
✖मोडल क्लास की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में उच्चतम आवृत्ति वाले वर्ग में अवलोकनों की गिनती है।ⓘ मोडल क्लास की आवृत्ति [f₁]			+10% -10%
✖मोडल क्लास से पहले की कक्षा की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास से ठीक पहले की कक्षा में अवलोकनों की गिनती है।ⓘ मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति [f₀]			+10% -10%
✖मोडल क्लास के बाद आने वाली कक्षा की आवृत्ति आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास के तुरंत बाद कक्षा में अवलोकनों की गिनती है।ⓘ मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति [f₂]			+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 कक्षा चौड़ाई [w_Class]			+10% -10%

✖डेटा का मोड वह मान या मान है जो किसी डेटासेट में सबसे अधिक बार दिखाई देता है। यह सबसे सामान्य या दोहराए गए मानों का प्रतिनिधित्व करता है।ⓘ समूहीकृत डेटा का तरीका [Mode]

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समूहीकृत डेटा का तरीका

सूत्र

`"Mode" = "l"_{"Lower"}+(("f"_{"1"}-"f"_{"0"})/((2*"f"_{"1"})-"f"_{"2"}-"f"_{"0"}))*"w"_{"Class"}`

उदाहरण

`"60"="30"+(("14"-"11")/((2*"14")-"15"-"11"))*"20"`

कैलकुलेटर

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समूहीकृत डेटा का तरीका उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का तरीका = मोडल क्लास की निचली सीमा+((मोडल क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति)/((2*मोडल क्लास की आवृत्ति)-मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति))*डेटा की कक्षा चौड़ाई
Mode = l_Lower+((f₁-f₀)/((2*f₁)-f₂-f₀))*w_Class
यह सूत्र 6 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

डेटा का तरीका - डेटा का मोड वह मान या मान है जो किसी डेटासेट में सबसे अधिक बार दिखाई देता है। यह सबसे सामान्य या दोहराए गए मानों का प्रतिनिधित्व करता है।
मोडल क्लास की निचली सीमा - मोडल क्लास की निचली सीमा मोडल क्लास अंतराल में सबसे छोटा मान है, जिसकी आवृत्ति वितरण में सबसे अधिक आवृत्ति होती है।
मोडल क्लास की आवृत्ति - मोडल क्लास की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में उच्चतम आवृत्ति वाले वर्ग में अवलोकनों की गिनती है।
मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति - मोडल क्लास से पहले की कक्षा की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास से ठीक पहले की कक्षा में अवलोकनों की गिनती है।
मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति - मोडल क्लास के बाद आने वाली कक्षा की आवृत्ति आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास के तुरंत बाद कक्षा में अवलोकनों की गिनती है।
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।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

मोडल क्लास की निचली सीमा: 30 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
मोडल क्लास की आवृत्ति: 14 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति: 11 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति: 15 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
डेटा की कक्षा चौड़ाई: 20 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

Mode = l_Lower+((f₁-f₀)/((2*f₁)-f₂-f₀))*w_Class --> 30+((14-11)/((2*14)-15-11))*20

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

Mode = 60

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

60 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

60 <-- डेटा का तरीका

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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होम » गणित » आंकड़े » केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय » तरीका » समूहीकृत डेटा का तरीका

क्रेडिट

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!

के द्वारा सत्यापित मोना ग्लेडिस

सेंट जोसेफ कॉलेज (एसजेसी), बेंगलुरु

मोना ग्लेडिस ने इस कैलकुलेटर और 1800+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 2 तरीका कैलक्युलेटर्स

समूहीकृत डेटा का तरीका

जाओ डेटा का तरीका = मोडल क्लास की निचली सीमा+((मोडल क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति)/((2*मोडल क्लास की आवृत्ति)-मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति))*डेटा की कक्षा चौड़ाई

दिए गए डेटा का मोड माध्य और माध्यिका

जाओ डेटा का तरीका = (3*डेटा का माध्यिका)-(2*डेटा का मतलब)

समूहीकृत डेटा का तरीका सूत्र

बहुलक क्या है और सांख्यिकी में इसका क्या महत्व है?

मोड सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण में केंद्रीय प्रवृत्ति के तीन बुनियादी उपायों में से एक है। इसे दिए गए डेटा में सबसे अधिक दोहराव वाले अवलोकन, या उच्चतम आवृत्ति वाले डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के मान के रूप में परिभाषित किया गया है। उदाहरण के लिए, यदि प्रेक्षण 5, 6, 2, 5, 9, 3, 5, 3, 6, 5, 8 हैं तो 5 सबसे अधिक दोहराव वाला मान है, और इसलिए इस डेटा का बहुलक 5 है। बहुलक सबसे अधिक उपयोगी है क्योंकि श्रेणीबद्ध डेटा की जांच करते समय केंद्रीय प्रवृत्ति का एक उपाय, जैसे कि कारों के मॉडल या सोडा के स्वाद, जिसके लिए ऑर्डर देने के आधार पर गणितीय औसत औसत मूल्य की गणना नहीं की जा सकती। यदि हम प्रेक्षणों को आलेखीय रूप से आलेखित करते हैं, तो उच्चतम शिखर वाला प्रेक्षण बहुलक होता है। और व्यावहारिक रूप से, एक दुकान के मालिक के लिए सबसे अधिक बिकने वाली वस्तु का उनके व्यवसाय में प्राथमिक महत्व होता है, और सबसे अधिक बिकने वाली वस्तु को सांख्यिकीय रूप से मोड कहा जाता है।

समूहीकृत डेटा का तरीका की गणना कैसे करें?

समूहीकृत डेटा का तरीका के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया मोडल क्लास की निचली सीमा (l_Lower), मोडल क्लास की निचली सीमा मोडल क्लास अंतराल में सबसे छोटा मान है, जिसकी आवृत्ति वितरण में सबसे अधिक आवृत्ति होती है। के रूप में, मोडल क्लास की आवृत्ति (f₁), मोडल क्लास की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में उच्चतम आवृत्ति वाले वर्ग में अवलोकनों की गिनती है। के रूप में, मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति (f₀), मोडल क्लास से पहले की कक्षा की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास से ठीक पहले की कक्षा में अवलोकनों की गिनती है। के रूप में, मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति (f₂), मोडल क्लास के बाद आने वाली कक्षा की आवृत्ति आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास के तुरंत बाद कक्षा में अवलोकनों की गिनती है। के रूप में & डेटा की कक्षा चौड़ाई (w_Class), डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है। के रूप में डालें। कृपया समूहीकृत डेटा का तरीका गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

समूहीकृत डेटा का तरीका गणना

समूहीकृत डेटा का तरीका कैलकुलेटर, डेटा का तरीका की गणना करने के लिए Mode of Data = मोडल क्लास की निचली सीमा+((मोडल क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति)/((2*मोडल क्लास की आवृत्ति)-मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति))*डेटा की कक्षा चौड़ाई का उपयोग करता है। समूहीकृत डेटा का तरीका Mode को समूहीकृत डेटा फॉर्मूला के मोड को उस मान या मान के रूप में परिभाषित किया जाता है जो किसी डेटासेट में सबसे अधिक बार दिखाई देता है। यह सबसे सामान्य या दोहराए गए मानों का प्रतिनिधित्व करता है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ समूहीकृत डेटा का तरीका गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 60 = 30+((14-11)/((2*14)-15-11))*20. आप और अधिक समूहीकृत डेटा का तरीका उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

समूहीकृत डेटा का तरीका क्या है?

समूहीकृत डेटा का तरीका समूहीकृत डेटा फॉर्मूला के मोड को उस मान या मान के रूप में परिभाषित किया जाता है जो किसी डेटासेट में सबसे अधिक बार दिखाई देता है। यह सबसे सामान्य या दोहराए गए मानों का प्रतिनिधित्व करता है। है और इसे Mode = l_Lower+((f₁-f₀)/((2*f₁)-f₂-f₀))*w_Class या Mode of Data = मोडल क्लास की निचली सीमा+((मोडल क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति)/((2*मोडल क्लास की आवृत्ति)-मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति))*डेटा की कक्षा चौड़ाई के रूप में दर्शाया जाता है।

समूहीकृत डेटा का तरीका की गणना कैसे करें?

समूहीकृत डेटा का तरीका को समूहीकृत डेटा फॉर्मूला के मोड को उस मान या मान के रूप में परिभाषित किया जाता है जो किसी डेटासेट में सबसे अधिक बार दिखाई देता है। यह सबसे सामान्य या दोहराए गए मानों का प्रतिनिधित्व करता है। Mode of Data = मोडल क्लास की निचली सीमा+((मोडल क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति)/((2*मोडल क्लास की आवृत्ति)-मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति-मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति))*डेटा की कक्षा चौड़ाई Mode = l_Lower+((f₁-f₀)/((2*f₁)-f₂-f₀))*w_Class के रूप में परिभाषित किया गया है। समूहीकृत डेटा का तरीका की गणना करने के लिए, आपको मोडल क्लास की निचली सीमा (l_Lower), मोडल क्लास की आवृत्ति (f₁), मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति (f₀), मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति (f₂) & डेटा की कक्षा चौड़ाई (w_Class) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको मोडल क्लास की निचली सीमा मोडल क्लास अंतराल में सबसे छोटा मान है, जिसकी आवृत्ति वितरण में सबसे अधिक आवृत्ति होती है।, मोडल क्लास की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में उच्चतम आवृत्ति वाले वर्ग में अवलोकनों की गिनती है।, मोडल क्लास से पहले की कक्षा की आवृत्ति, आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास से ठीक पहले की कक्षा में अवलोकनों की गिनती है।, मोडल क्लास के बाद आने वाली कक्षा की आवृत्ति आवृत्ति वितरण में मोडल क्लास के तुरंत बाद कक्षा में अवलोकनों की गिनती है। & डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

डेटा का तरीका की गणना करने के कितने तरीके हैं?

डेटा का तरीका मोडल क्लास की निचली सीमा (l_Lower), मोडल क्लास की आवृत्ति (f₁), मोडल क्लास से पहले वाली क्लास की आवृत्ति (f₀), मोडल क्लास के बाद आने वाली क्लास की आवृत्ति (f₂) & डेटा की कक्षा चौड़ाई (w_Class) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

डेटा का तरीका = (3*डेटा का माध्यिका)-(2*डेटा का मतलब)

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