द्विपद वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर

✖परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है।ⓘ परीक्षणों की संख्या [N_Trials]			+10% -10%
✖सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।ⓘ सफलता की संभावना [p]			+10% -10%

✖डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है।ⓘ द्विपद वितरण में भिन्नता [σ²]

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सूत्र

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द्विपद वितरण में भिन्नता

सूत्र

`"σ"^{"2"} = "N"_{"Trials"}*"p"*(1-"p")`

उदाहरण

`"2.4"="10"*"0.6"*(1-"0.6")`

कैलकुलेटर

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द्विपद वितरण में भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना)
σ² = N_Trials*p*(1-p)
यह सूत्र 3 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

डेटा का भिन्नता - डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है।
परीक्षणों की संख्या - परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या 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।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

परीक्षणों की संख्या: 10 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
सफलता की संभावना: 0.6 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = N_Trials*p*(1-p) --> 10*0.6*(1-0.6)

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 2.4

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

2.4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

2.4 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

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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 मोना ग्लेडिस

सेंट जोसेफ कॉलेज (एसजेसी), बेंगलुरु

मोना ग्लेडिस ने इस कैलकुलेटर और 1800+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 8 द्विपद वितरण कैलक्युलेटर्स

द्विपद संभाव्यता वितरण

जाओ द्विपद संभाव्यता = (C(परीक्षणों की कुल संख्या,सफल परीक्षणों की संख्या))*द्विपद वितरण में सफलता की संभावना^सफल परीक्षणों की संख्या*विफलता की संभावना^(परीक्षणों की कुल संख्या-सफल परीक्षणों की संख्या)

द्विपद वितरण का मानक विचलन

जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt(परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)

नकारात्मक द्विपद वितरण का मानक विचलन

जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt(सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/सफलता की संभावना

नकारात्मक द्विपद बंटन का माध्य

जाओ सामान्य वितरण में मतलब = (सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/सफलता की संभावना

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण

जाओ डेटा का भिन्नता = (सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2)

द्विपद बंटन का प्रसरण

जाओ डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना

द्विपद वितरण में भिन्नता

जाओ डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना)

द्विपद वितरण का मतलब

जाओ सामान्य वितरण में मतलब = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना

द्विपद वितरण में भिन्नता सूत्र

डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना)
σ² = N_Trials*p*(1-p)

भिन्नता क्या है और सांख्यिकी में भिन्नता का महत्व क्या है?

भिन्नता एक सांख्यिकीय उपकरण है जिसका उपयोग सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। वेरिएंस शब्द वास्तव में वैरायटी शब्द से बना है जिसका आँकड़ों के संदर्भ में विभिन्न स्कोर और रीडिंग के बीच अंतर होता है। मूल रूप से यह जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से संबद्ध यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा है। भिन्नता सटीकता सुनिश्चित करती है क्योंकि कम भिन्नता या किसी भिन्नता की बिल्कुल अनुपस्थिति की तुलना में अधिक भिन्नता को अच्छा माना जाता है। आँकड़ों में भिन्नता महत्वपूर्ण है क्योंकि माप में यह हमें उनके माध्य के चारों ओर चर के सेट के फैलाव को मापने की अनुमति देता है। चर के ये सेट वे चर हैं जिन्हें मापा या विश्लेषण किया जा रहा है। भिन्नता की उपस्थिति एक सांख्यिकीविद् को डेटा से कुछ सार्थक निष्कर्ष निकालने की अनुमति देती है। विचरण का लाभ यह है कि यह माध्य से सभी विचलनों को उनकी दिशा की परवाह किए बिना समान मानता है।

द्विपद वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

द्विपद वितरण में भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया परीक्षणों की संख्या (N_Trials), परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है। के रूप में & 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 डालें। कृपया द्विपद वितरण में भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

द्विपद वितरण में भिन्नता गणना

द्विपद वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना) का उपयोग करता है। द्विपद वितरण में भिन्नता σ² को द्विपद वितरण सूत्र में भिन्नता को द्विपद वितरण के बाद एक सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है, इसके जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ द्विपद वितरण में भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 2.4 = 10*0.6*(1-0.6). आप और अधिक द्विपद वितरण में भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

द्विपद वितरण में भिन्नता क्या है?

द्विपद वितरण में भिन्नता द्विपद वितरण सूत्र में भिन्नता को द्विपद वितरण के बाद एक सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है, इसके जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से। है और इसे σ² = N_Trials*p*(1-p) या Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना) के रूप में दर्शाया जाता है।

द्विपद वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

द्विपद वितरण में भिन्नता को द्विपद वितरण सूत्र में भिन्नता को द्विपद वितरण के बाद एक सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है, इसके जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से। Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना) σ² = N_Trials*p*(1-p) के रूप में परिभाषित किया गया है। द्विपद वितरण में भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको परीक्षणों की संख्या (N_Trials) & सफलता की संभावना (p) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है। & सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

डेटा का भिन्नता की गणना करने के कितने तरीके हैं?

डेटा का भिन्नता परीक्षणों की संख्या (N_Trials) & सफलता की संभावना (p) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 2 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

डेटा का भिन्नता = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना
डेटा का भिन्नता = (सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2)

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