ज्यामितीय वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर

✖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%

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

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सूत्र

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ज्यामितीय वितरण में भिन्नता

सूत्र

`"σ"^{"2"} = (1-"p")/("p"^2)`

उदाहरण

`"1.111111"=(1-"0.6")/(("0.6")^2)`

कैलकुलेटर

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ज्यामितीय वितरण में भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = (1-सफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2)
σ² = (1-p)/(p^2)
यह सूत्र 2 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।
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

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

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = (1-p)/(p^2) --> (1-0.6)/(0.6^2)

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 1.11111111111111

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

1.11111111111111 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

1.11111111111111 ≈ 1.111111 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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होम » गणित » संभाव्यता और वितरण » वितरण » ज्यामितीय वितरण » ज्यामितीय वितरण में भिन्नता

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 शशवती तिडके

विश्वकर्मा प्रौद्योगिकी संस्थान (वीआईटी), पुणे

शशवती तिडके ने इस कैलकुलेटर और 50+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 6 ज्यामितीय वितरण कैलक्युलेटर्स

ज्यामितीय वितरण

जाओ ज्यामितीय संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन = द्विपद वितरण में सफलता की संभावना*विफलता की संभावना^(स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की संख्या)

ज्यामितीय वितरण का मानक विचलन

जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt(द्विपद वितरण में विफलता की संभावना/(सफलता की संभावना^2))

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता

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

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता

जाओ डेटा का भिन्नता = (1-सफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2)

विफलता की संभावना को देखते हुए ज्यामितीय वितरण का माध्य

जाओ सामान्य वितरण में मतलब = 1/(1-द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)

ज्यामितीय वितरण का मतलब

जाओ सामान्य वितरण में मतलब = 1/सफलता की संभावना

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता सूत्र

डेटा का भिन्नता = (1-सफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2)
σ² = (1-p)/(p^2)

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।

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता 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 डालें। कृपया ज्यामितीय वितरण में भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता गणना

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = (1-सफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2) का उपयोग करता है। ज्यामितीय वितरण में भिन्नता σ² को ज्यामितीय वितरण सूत्र में भिन्नता को इसके जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से ज्यामितीय वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ ज्यामितीय वितरण में भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 1.111111 = (1-0.6)/(0.6^2). आप और अधिक ज्यामितीय वितरण में भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता क्या है?

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता ज्यामितीय वितरण सूत्र में भिन्नता को इसके जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से ज्यामितीय वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। है और इसे σ² = (1-p)/(p^2) या Variance of Data = (1-सफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2) के रूप में दर्शाया जाता है।

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

ज्यामितीय वितरण में भिन्नता को ज्यामितीय वितरण सूत्र में भिन्नता को इसके जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से ज्यामितीय वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। Variance of Data = (1-सफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2) σ² = (1-p)/(p^2) के रूप में परिभाषित किया गया है। ज्यामितीय वितरण में भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको सफलता की संभावना (p) 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। 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 सफलता की संभावना (p) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

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

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