सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार)
σ = sqrt((p*qBD)/n)
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
सामान्य वितरण में मानक विचलन - सामान्य वितरण में मानक विचलन जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य के डेटा के बाद दिए गए सामान्य वितरण के वर्ग विचलन की अपेक्षा का वर्गमूल है।
सफलता की संभावना - सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।
द्विपद वितरण में विफलता की संभावना - द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है।
नमूने का आकार - नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।
चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें
सफलता की संभावना: 0.6 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
द्विपद वितरण में विफलता की संभावना: 0.4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नमूने का आकार: 65 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
σ = sqrt((p*qBD)/n) --> sqrt((0.6*0.4)/65)
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
σ = 0.06076436202502
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
0.06076436202502 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
0.06076436202502 0.060764 <-- सामान्य वितरण में मानक विचलन
(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 शशवती तिडके
विश्वकर्मा प्रौद्योगिकी संस्थान (वीआईटी), पुणे
शशवती तिडके ने इस कैलकुलेटर और 50+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

5 नमूने का वितरण कैलक्युलेटर्स

अनुपात के प्रतिचयन वितरण में जनसंख्या का मानक विचलन
​ जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((व्यक्तिगत मूल्यों के वर्गों का योग/जनसंख्या का आकार)-((व्यक्तिगत मूल्यों का योग/जनसंख्या का आकार)^2))
सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन
​ जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार)
अनुपात के प्रतिचयन वितरण में मानक विचलन
​ जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार)
सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता
​ जाओ डेटा का भिन्नता = (सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार
अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता
​ जाओ डेटा का भिन्नता = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन सूत्र

सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार)
σ = sqrt((p*qBD)/n)

नमूना वितरण क्या है?

सैम्पलिंग डिस्ट्रीब्यूशन जनसंख्या से लिए गए यादृच्छिक नमूने से गणना किए गए आँकड़ों का प्रायिकता बंटन है। यह वर्णन करता है कि एक ही जनसंख्या से लिए गए समान आकार और आकार के विभिन्न नमूनों में आँकड़ों का मान किस प्रकार भिन्न हो सकता है। यह आँकड़ों में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है क्योंकि यह हमें नमूना डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, माध्य के नमूनाकरण वितरण को समझकर, हम नमूने के माध्य के आधार पर जनसंख्या के माध्य का अनुमान लगा सकते हैं, और इस संभावना की गणना कर सकते हैं कि अनुमान सही जनसंख्या माध्य के करीब है।

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन की गणना कैसे करें?

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया सफलता की संभावना (p), सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है। के रूप में, द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD), द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है। के रूप में & नमूने का आकार (n), नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के रूप में डालें। कृपया सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन गणना

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन कैलकुलेटर, सामान्य वितरण में मानक विचलन की गणना करने के लिए Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार) का उपयोग करता है। सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन σ को सफलता और असफलता सूत्र की संभावनाओं के दिए गए अनुपात के नमूना वितरण में मानक विचलन को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया गया है, जो अनुपात के नमूने वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से, और सफलता और विफलता दोनों संभावनाओं का उपयोग करके गणना की जाती है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 0.060764 = sqrt((0.6*0.4)/65). आप और अधिक सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन क्या है?
सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन सफलता और असफलता सूत्र की संभावनाओं के दिए गए अनुपात के नमूना वितरण में मानक विचलन को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया गया है, जो अनुपात के नमूने वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से, और सफलता और विफलता दोनों संभावनाओं का उपयोग करके गणना की जाती है। है और इसे σ = sqrt((p*qBD)/n) या Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार) के रूप में दर्शाया जाता है।
सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन की गणना कैसे करें?
सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन को सफलता और असफलता सूत्र की संभावनाओं के दिए गए अनुपात के नमूना वितरण में मानक विचलन को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया गया है, जो अनुपात के नमूने वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से, और सफलता और विफलता दोनों संभावनाओं का उपयोग करके गणना की जाती है। Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार) σ = sqrt((p*qBD)/n) के रूप में परिभाषित किया गया है। सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन की गणना करने के लिए, आपको सफलता की संभावना (p), द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD) & नमूने का आकार (n) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।, द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है। & नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
सामान्य वितरण में मानक विचलन की गणना करने के कितने तरीके हैं?
सामान्य वितरण में मानक विचलन सफलता की संभावना (p), द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD) & नमूने का आकार (n) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 2 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -
  • सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार)
  • सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((व्यक्तिगत मूल्यों के वर्गों का योग/जनसंख्या का आकार)-((व्यक्तिगत मूल्यों का योग/जनसंख्या का आकार)^2))
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