टी सामान्य वितरण के आंकड़े कैलकुलेटर

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सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र

आवृत्ति

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गुणांक, अनुपात और प्रतिगमन

डेटा का अधिकतम और न्यूनतम मान

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

फैलाव के उपाय

✖नमूना माध्य एक विशिष्ट नमूने में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है।ⓘ नमूना माध्य [x̄]			+10% -10%
✖जनसंख्या माध्य किसी जनसंख्या के सभी मूल्यों का औसत मूल्य है।ⓘ आबादी मतलब [μ]			+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 सामान्य वितरण का आँकड़ा एक सामान्य वितरण से गणना किया गया t आँकड़ा है।ⓘ टी सामान्य वितरण के आंकड़े [t_Normal]

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सूत्र

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टी सामान्य वितरण के आंकड़े

सूत्र

`"t"_{"Normal"} = ("x̄"-"μ")/("s"/sqrt("N"))`

उदाहरण

`"4.21637"=("48"-"28")/("15"/sqrt("10"))`

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टी सामान्य वितरण के आंकड़े उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

टी सामान्य वितरण के आँकड़े = (नमूना माध्य-आबादी मतलब)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार))
t_Normal = (x̄-μ)/(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 सामान्य वितरण के आँकड़े - t सामान्य वितरण का आँकड़ा एक सामान्य वितरण से गणना किया गया t आँकड़ा है।
नमूना माध्य - नमूना माध्य एक विशिष्ट नमूने में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है।
आबादी मतलब - जनसंख्या माध्य किसी जनसंख्या के सभी मूल्यों का औसत मूल्य 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

नमूना माध्य: 48 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आबादी मतलब: 28 --> 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_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N)) --> (48-28)/(15/sqrt(10))

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

t_Normal = 4.21637021355784

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

4.21637021355784 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

4.21637021355784 ≈ 4.21637 <-- टी सामान्य वितरण के आँकड़े

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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होम » गणित » आंकड़े » सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र » टी सामान्य वितरण के आंकड़े

क्रेडिट

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!

के द्वारा सत्यापित अनामिका मित्तल

वेल्लोर प्रौद्योगिकी संस्थान (विटामिन), भोपाल

अनामिका मित्तल ने इस कैलकुलेटर और 300+ 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 सामान्य वितरण के आंकड़े सूत्र

टी सामान्य वितरण के आँकड़े = (नमूना माध्य-आबादी मतलब)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार))
t_Normal = (x̄-μ)/(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 सामान्य वितरण के आंकड़े की गणना कैसे करें?

टी सामान्य वितरण के आंकड़े के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नमूना माध्य (x̄), नमूना माध्य एक विशिष्ट नमूने में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। के रूप में, आबादी मतलब (μ), जनसंख्या माध्य किसी जनसंख्या के सभी मूल्यों का औसत मूल्य 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 सामान्य वितरण के आंकड़े गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

टी सामान्य वितरण के आंकड़े गणना

टी सामान्य वितरण के आंकड़े कैलकुलेटर, टी सामान्य वितरण के आँकड़े की गणना करने के लिए t Statistic of Normal Distribution = (नमूना माध्य-आबादी मतलब)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार)) का उपयोग करता है। टी सामान्य वितरण के आंकड़े t_Normal को t सामान्य वितरण के आँकड़े को सामान्य वितरण से गणना की गई t आँकड़ा के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ टी सामान्य वितरण के आंकड़े गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 4.21637 = (48-28)/(15/sqrt(10)). आप और अधिक टी सामान्य वितरण के आंकड़े उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

टी सामान्य वितरण के आंकड़े क्या है?

टी सामान्य वितरण के आंकड़े t सामान्य वितरण के आँकड़े को सामान्य वितरण से गणना की गई t आँकड़ा के रूप में परिभाषित किया गया है। है और इसे t_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N)) या t Statistic of Normal Distribution = (नमूना माध्य-आबादी मतलब)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार)) के रूप में दर्शाया जाता है।

टी सामान्य वितरण के आंकड़े की गणना कैसे करें?

टी सामान्य वितरण के आंकड़े को t सामान्य वितरण के आँकड़े को सामान्य वितरण से गणना की गई t आँकड़ा के रूप में परिभाषित किया गया है। t Statistic of Normal Distribution = (नमूना माध्य-आबादी मतलब)/(नमूना मानक विचलन/sqrt(नमूने का आकार)) t_Normal = (x̄-μ)/(s/sqrt(N)) के रूप में परिभाषित किया गया है। टी सामान्य वितरण के आंकड़े की गणना करने के लिए, आपको नमूना माध्य (x̄), आबादी मतलब (μ), नमूना मानक विचलन (s) & नमूने का आकार (N) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको नमूना माध्य एक विशिष्ट नमूने में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है।, जनसंख्या माध्य किसी जनसंख्या के सभी मूल्यों का औसत मूल्य 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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