जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता की गणना कैसे करें?
जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया आवृत्ति कारक (Kz), 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 (σn-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 & कम किया गया माध्य (yn), कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन। के रूप में डालें। कृपया जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।
जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता गणना
जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता कैलकुलेटर, आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' की गणना करने के लिए Reduced Variate 'Y' with Respect to Frequency = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य का उपयोग करता है। जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता ytf को जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो घटे हुए चर को गम्बेल की विधि में एक आयामहीन चर के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 9.537 = 7*1.28+0.577. आप और अधिक जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -