भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन कैलकुलेटर

✖भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग वर्ग अवशिष्ट भिन्नता और भार के उत्पाद का जोड़ है।ⓘ भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग [ƩWV²]			+10% -10%
✖अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है।ⓘ टिप्पणियों की संख्या [n_obs]			+10% -10%

✖भारित मानक विचलन वह मानक विचलन है जो तब पाया जाता है जब प्राप्त प्रेक्षणों का भार अलग-अलग होता है।ⓘ भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन [σ_w]

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सूत्र

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भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन

सूत्र

`"σ"_{"w"} = sqrt("ƩWV"^{"2"}/("n"_{"obs"}-1))`

उदाहरण

`"22.36068"=sqrt("1500"/("4"-1))`

कैलकुलेटर

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भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

भारित मानक विचलन = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1))
σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1))
यह सूत्र 1 कार्यों, 3 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

भारित मानक विचलन - भारित मानक विचलन वह मानक विचलन है जो तब पाया जाता है जब प्राप्त प्रेक्षणों का भार अलग-अलग होता है।
भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग - भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग वर्ग अवशिष्ट भिन्नता और भार के उत्पाद का जोड़ है।
टिप्पणियों की संख्या - अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग: 1500 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
टिप्पणियों की संख्या: 4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1)) --> sqrt(1500/(4-1))

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ_w = 22.3606797749979

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

22.3606797749979 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

22.3606797749979 ≈ 22.36068 <-- भारित मानक विचलन

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » अभियांत्रिकी » नागरिक » सर्वेक्षण सूत्र » त्रुटियों का सिद्धांत » भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई चंदना पी देव

एनएसएस कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग (एनएसएससीई), पलक्कड़

चंदना पी देव ने इस कैलकुलेटर और 500+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित इशिता गोयल

मेरठ इंस्टीट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग एंड टेक्नोलॉजी (MIET), मेरठ

इशिता गोयल ने इस कैलकुलेटर और 2600+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 21 त्रुटियों का सिद्धांत कैलक्युलेटर्स

फ़ंक्शन की मानक त्रुटि जहां चर जोड़ के अधीन हैं

जाओ कार्य में मानक त्रुटि = sqrt(एक्स समन्वय में मानक त्रुटि^2+y निर्देशांक में मानक त्रुटि^2+जेड समन्वय में मानक त्रुटि^2)

अलग-अलग वेटेज के साथ सबसे संभावित मूल्य

जाओ सबसे संभावित मूल्य = add(महत्व*मापी गई मात्रा)/add(महत्व)

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन

जाओ भारित मानक विचलन = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1))

सर्वेक्षण त्रुटियों के लिए मानक विचलन का उपयोग किया जाता है

जाओ मानक विचलन = sqrt(अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1))

माध्य त्रुटि दी गई एकल मापन की निर्दिष्ट त्रुटि

जाओ माध्य की त्रुटि = एकल माप की निर्दिष्ट त्रुटि/(sqrt(टिप्पणियों की संख्या))

भारित टिप्पणियों के माध्य की मानक त्रुटि

जाओ माध्य की मानक त्रुटि = भारित मानक विचलन/sqrt(वेटेज का योग)

मीन की संभावित त्रुटि

जाओ त्रुटि का संभावित माध्य = एकल मापन में संभावित त्रुटि/(टिप्पणियों की संख्या^0.5)

माध्य त्रुटि दी गई त्रुटियों का योग

जाओ माध्य की त्रुटि = टिप्पणियों की त्रुटियों का योग/टिप्पणियों की संख्या

अवलोकन का सार

जाओ झगड़ा = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)

अवलोकन के लिए एक ही भार के साथ सबसे संभावित मूल्य

जाओ सबसे संभावित मूल्य = देखे गए मानों का योग/टिप्पणियों की संख्या

सबसे संभावित मान दिया गया अवशिष्ट त्रुटि

जाओ सबसे संभावित मूल्य = मनाया गया मूल्य-अवशिष्ट त्रुटि

अवलोकित मान दिया गया अवशिष्ट त्रुटि

जाओ मनाया गया मूल्य = अवशिष्ट त्रुटि+सबसे संभावित मूल्य

अवशिष्ट त्रुटि

जाओ अवशिष्ट त्रुटि = मनाया गया मूल्य-सबसे संभावित मूल्य

देखा गया मान दिया गया सापेक्ष त्रुटि

जाओ मनाया गया मूल्य = सच्ची त्रुटि/रिश्तेदारों की गलती

ट्रू एरर दी गई रिलेटिव एरर

जाओ सच्ची त्रुटि = रिश्तेदारों की गलती*मनाया गया मूल्य

रिश्तेदारों की गलती

जाओ रिश्तेदारों की गलती = सच्ची त्रुटि/मनाया गया मूल्य

सबसे संभावित मूल्य दिया गया अवशिष्ट भिन्नता

जाओ अवशिष्ट भिन्नता = मापित मान-सबसे संभावित मूल्य

प्रेक्षित मान दिया गया ट्रू एरर

जाओ मनाया गया मूल्य = वास्तविक मूल्य-सच्ची त्रुटि

ट्रू वैल्यू दी गई ट्रू एरर

जाओ वास्तविक मूल्य = सच्ची त्रुटि+मनाया गया मूल्य

सच्ची त्रुटि

जाओ सच्ची त्रुटि = वास्तविक मूल्य-मनाया गया मूल्य

मानक विचलन को देखते हुए सर्वाधिक संभावित त्रुटि

जाओ सर्वाधिक संभावित त्रुटि = 0.6745*मानक विचलन

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन सूत्र

भारित मानक विचलन = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1))
σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1))

वेटेज के नियम क्या हैं?

1. इकाई भार के माप के अंकगणितीय माध्य का भार अवलोकनों की संख्या के बराबर होता है। 2. भारित अंकगणित माध्य का भार व्यक्तिगत भार के योग के बराबर होता है। 3. दो या अधिक मात्राओं के बीजीय योग का वजन व्यक्तिगत भार के पारस्परिक के बराबर है। 4. यदि दिए गए वजन की मात्रा को एक कारक से गुणा किया जाता है, तो परिणाम का वजन कारक के वर्ग द्वारा उसके दिए गए वजन को विभाजित करके प्राप्त किया जाता है। 5. यदि दिए गए वजन की मात्रा को एक कारक द्वारा विभाजित किया जाता है, तो परिणाम का वजन कारक के वर्ग द्वारा उसके दिए गए वजन को गुणा करके प्राप्त किया जाता है।

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन की गणना कैसे करें?

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग (ƩWV²), भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग वर्ग अवशिष्ट भिन्नता और भार के उत्पाद का जोड़ है। के रूप में & टिप्पणियों की संख्या (n_obs), अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है। के रूप में डालें। कृपया भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन गणना

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन कैलकुलेटर, भारित मानक विचलन की गणना करने के लिए Weighted Standard Deviation = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)) का उपयोग करता है। भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन σ_w को भारित टिप्पणियों के मानक विचलन एक केंद्रीय मूल्य के बारे में भारित अवलोकन मूल्यों की सटीकता को इंगित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला मूल्य है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 22.36068 = sqrt(1500/(4-1)). आप और अधिक भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन क्या है?

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन भारित टिप्पणियों के मानक विचलन एक केंद्रीय मूल्य के बारे में भारित अवलोकन मूल्यों की सटीकता को इंगित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला मूल्य है। है और इसे σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1)) या Weighted Standard Deviation = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)) के रूप में दर्शाया जाता है।

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन की गणना कैसे करें?

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन को भारित टिप्पणियों के मानक विचलन एक केंद्रीय मूल्य के बारे में भारित अवलोकन मूल्यों की सटीकता को इंगित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला मूल्य है। Weighted Standard Deviation = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)) σ_w = sqrt(ƩWV²/(n_obs-1)) के रूप में परिभाषित किया गया है। भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन की गणना करने के लिए, आपको भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग (ƩWV²) & टिप्पणियों की संख्या (n_obs) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग वर्ग अवशिष्ट भिन्नता और भार के उत्पाद का जोड़ है। & अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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