डेटा की रेंज उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
डेटा की रेंज = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु
R = Max-Min
यह सूत्र 3 वेरिएबल का उपयोग करता है
चर
डेटा की रेंज - डेटा की सीमा किसी डेटासेट में अधिकतम और न्यूनतम मानों 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।
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
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
R = Max-Min --> 85-5
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
R = 80
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
80 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
80 <-- डेटा की रेंज
(गणना 00.004 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 मोना ग्लेडिस
सेंट जोसेफ कॉलेज (एसजेसी), बेंगलुरु
मोना ग्लेडिस ने इस कैलकुलेटर और 1800+ 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 रेंज सूत्र

डेटा की रेंज = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु
R = Max-Min

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 रेंज की गणना कैसे करें?

डेटा की रेंज 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 डालें। कृपया डेटा की रेंज गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

डेटा की रेंज गणना

डेटा की रेंज कैलकुलेटर, डेटा की रेंज की गणना करने के लिए Range of Data = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु का उपयोग करता है। डेटा की रेंज R को डेटा फॉर्मूला की सीमा को डेटासेट में अधिकतम और न्यूनतम मानों के बीच अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है, और डेटा में सबसे बड़े और सबसे छोटे आइटम का उपयोग करके गणना की जाती है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ डेटा की रेंज गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 60 = 85-5. आप और अधिक डेटा की रेंज उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

डेटा की रेंज क्या है?
डेटा की रेंज डेटा फॉर्मूला की सीमा को डेटासेट में अधिकतम और न्यूनतम मानों के बीच अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है, और डेटा में सबसे बड़े और सबसे छोटे आइटम का उपयोग करके गणना की जाती है। है और इसे R = Max-Min या Range of Data = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु के रूप में दर्शाया जाता है।
डेटा की रेंज की गणना कैसे करें?
डेटा की रेंज को डेटा फॉर्मूला की सीमा को डेटासेट में अधिकतम और न्यूनतम मानों के बीच अंतर के रूप में परिभाषित किया गया है, और डेटा में सबसे बड़े और सबसे छोटे आइटम का उपयोग करके गणना की जाती है। Range of Data = डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु R = Max-Min के रूप में परिभाषित किया गया है। डेटा की रेंज की गणना करने के लिए, आपको डेटा में सबसे बड़ा आइटम (Max) & डेटा में सबसे छोटी वस्तु (Min) 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। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!