टी सांख्यिकी कैलकुलेटर

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सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र

आवृत्ति

केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय

गुणांक, अनुपात और प्रतिगमन

डेटा का अधिकतम और न्यूनतम मान

त्रुटियाँ, वर्गों का योग, स्वतंत्रता की डिग्री और परिकल्पना परीक्षण

फैलाव के उपाय

✖नमूने का प्रेक्षित माध्य एक विशिष्ट नमूने में डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है।ⓘ नमूने का प्रेक्षित माध्य [μ_Observed]			+10% -10%
✖नमूने का सैद्धांतिक माध्य एक नमूने का अपेक्षित औसत मूल्य है, जो अक्सर सैद्धांतिक गणना या मान्यताओं पर आधारित होता है।ⓘ नमूने का सैद्धांतिक माध्य [μ_Theoretical]			+10% -10%
✖नमूना मानक विचलन यह माप है कि किसी विशिष्ट नमूने में मान कितने भिन्न हैं।ⓘ नमूना मानक विचलन [s]			+10% -10%
✖नमूना आकार किसी विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है।ⓘ नमूने का आकार [N]			+10% -10%

✖t आँकड़ा एक t-परीक्षण से प्राप्त मूल्य है, जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दो समूहों के साधनों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है।ⓘ टी सांख्यिकी [t]

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सूत्र

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टी सांख्यिकी

सूत्र

`"t" = ("μ"_{"Observed"}-"μ"_{"Theoretical"})/("s"/sqrt("N"))`

उदाहरण

`"4.638007"=("64"-"42")/("15"/sqrt("10"))`

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टी सांख्यिकी उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

टी सांख्यिकी = (नमूने का प्रेक्षित माध्य-नमूने का सैद्धांतिक माध्य)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार))
t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N))
यह सूत्र 1 कार्यों, 5 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

टी सांख्यिकी - t आँकड़ा एक t-परीक्षण से प्राप्त मूल्य है, जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दो समूहों के साधनों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है।
नमूने का प्रेक्षित माध्य - नमूने का प्रेक्षित माध्य एक विशिष्ट नमूने में डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है।
नमूने का सैद्धांतिक माध्य - नमूने का सैद्धांतिक माध्य एक नमूने का अपेक्षित औसत मूल्य है, जो अक्सर सैद्धांतिक गणना या मान्यताओं पर आधारित होता है।
नमूना मानक विचलन - नमूना मानक विचलन यह माप है कि किसी विशिष्ट नमूने में मान कितने भिन्न हैं।
नमूने का आकार - नमूना आकार किसी विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

नमूने का प्रेक्षित माध्य: 64 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नमूने का सैद्धांतिक माध्य: 42 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नमूना मानक विचलन: 15 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नमूने का आकार: 10 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N)) --> (64-42)/(15/sqrt(10))

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

t = 4.63800723491362

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

4.63800723491362 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

4.63800723491362 ≈ 4.638007 <-- टी सांख्यिकी

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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होम » गणित » आंकड़े » सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र » टी सांख्यिकी

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई प्राची

कमला नेहरू कॉलेज, दिल्ली विश्वविद्यालय (केएनसी), नई दिल्ली

प्राची ने इस कैलकुलेटर और 50+ 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!

< 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

टी सांख्यिकी सूत्र

टी सांख्यिकी = (नमूने का प्रेक्षित माध्य-नमूने का सैद्धांतिक माध्य)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार))
t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N))

सांख्यिकी में टी परीक्षण क्या है?

एक टी परीक्षण एक सांख्यिकीय परीक्षण है जिसका उपयोग दो समूहों के साधनों की तुलना करने के लिए किया जाता है। यह अक्सर परिकल्पना परीक्षण में प्रयोग किया जाता है यह निर्धारित करने के लिए कि क्या प्रक्रिया या उपचार वास्तव में ब्याज की जनसंख्या पर प्रभाव डालता है, या क्या दो समूह एक दूसरे से अलग हैं। साधनों की तुलना करने के लिए तीन t परीक्षण हैं: एक-नमूना t परीक्षण, एक दो-नमूना t परीक्षण और एक युग्मित t परीक्षण।

टी सांख्यिकी की गणना कैसे करें?

टी सांख्यिकी के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नमूने का प्रेक्षित माध्य (μ_Observed), नमूने का प्रेक्षित माध्य एक विशिष्ट नमूने में डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। के रूप में, नमूने का सैद्धांतिक माध्य (μ_Theoretical), नमूने का सैद्धांतिक माध्य एक नमूने का अपेक्षित औसत मूल्य है, जो अक्सर सैद्धांतिक गणना या मान्यताओं पर आधारित होता है। के रूप में, नमूना मानक विचलन (s), नमूना मानक विचलन यह माप है कि किसी विशिष्ट नमूने में मान कितने भिन्न हैं। के रूप में & नमूने का आकार (N), नमूना आकार किसी विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है। के रूप में डालें। कृपया टी सांख्यिकी गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

टी सांख्यिकी गणना

टी सांख्यिकी कैलकुलेटर, टी सांख्यिकी की गणना करने के लिए t Statistic = (नमूने का प्रेक्षित माध्य-नमूने का सैद्धांतिक माध्य)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार)) का उपयोग करता है। टी सांख्यिकी t को t सांख्यिकी सूत्र को टी-परीक्षण से प्राप्त मूल्य के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि दो समूहों के साधनों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ टी सांख्यिकी गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 10.54093 = (64-42)/(15/sqrt(10)). आप और अधिक टी सांख्यिकी उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

टी सांख्यिकी क्या है?

टी सांख्यिकी t सांख्यिकी सूत्र को टी-परीक्षण से प्राप्त मूल्य के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि दो समूहों के साधनों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं। है और इसे t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N)) या t Statistic = (नमूने का प्रेक्षित माध्य-नमूने का सैद्धांतिक माध्य)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार)) के रूप में दर्शाया जाता है।

टी सांख्यिकी की गणना कैसे करें?

टी सांख्यिकी को t सांख्यिकी सूत्र को टी-परीक्षण से प्राप्त मूल्य के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि दो समूहों के साधनों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर है या नहीं। t Statistic = (नमूने का प्रेक्षित माध्य-नमूने का सैद्धांतिक माध्य)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार)) t = (μ_Observed-μ_Theoretical)/(s/sqrt(N)) के रूप में परिभाषित किया गया है। टी सांख्यिकी की गणना करने के लिए, आपको नमूने का प्रेक्षित माध्य (μ_Observed), नमूने का सैद्धांतिक माध्य (μ_Theoretical), नमूना मानक विचलन (s) & नमूने का आकार (N) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको नमूने का प्रेक्षित माध्य एक विशिष्ट नमूने में डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है।, नमूने का सैद्धांतिक माध्य एक नमूने का अपेक्षित औसत मूल्य है, जो अक्सर सैद्धांतिक गणना या मान्यताओं पर आधारित होता है।, नमूना मानक विचलन यह माप है कि किसी विशिष्ट नमूने में मान कितने भिन्न हैं। & नमूना आकार किसी विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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