समान वितरण में भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश
प्रयुक्त सूत्र
डेटा का भिन्नता = ((समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु-समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु)^2)/12
σ2 = ((b-a)^2)/12
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।
समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु - समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु उस अंतराल की ऊपरी सीमा है जिसमें यादृच्छिक चर को समान वितरण के तहत परिभाषित किया गया है।
समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु - समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु उस अंतराल की निचली सीमा है जिसमें यादृच्छिक चर को समान वितरण के तहत परिभाषित किया गया है।
चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें
समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु: 10 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु: 6 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें
फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना
σ2 = ((b-a)^2)/12 --> ((10-6)^2)/12
मूल्यांकन हो रहा है ... ...
σ2 = 1.33333333333333
चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें
1.33333333333333 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आख़री जवाब
1.33333333333333 1.333333 <-- डेटा का भिन्नता
(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

क्रेडिट

Creator Image
के द्वारा बनाई गई अनिरुद्ध सिंह
राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईटी), जमशेदपुर
अनिरुद्ध सिंह ने इस कैलकुलेटर और 300+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!
Verifier Image
के द्वारा सत्यापित उर्वी राठौड़
विश्वकर्मा गवर्नमेंट इंजीनियरिंग कॉलेज (वीजीईसी), अहमदाबाद
उर्वी राठौड़ ने इस कैलकुलेटर और 1900+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

3 वर्दी वितरण कैलक्युलेटर्स

समान वितरण में भिन्नता
​ जाओ डेटा का भिन्नता = ((समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु-समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु)^2)/12
सतत् गणवेश वितरण
​ जाओ किसी भी घटना के घटित न होने की संभावना = 1-कम से कम एक घटना के घटित होने की संभावना
असतत वर्दी वितरण
​ जाओ किसी भी घटना के घटित न होने की संभावना = 1-कम से कम एक घटना के घटित होने की संभावना

समान वितरण में भिन्नता सूत्र

डेटा का भिन्नता = ((समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु-समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु)^2)/12
σ2 = ((b-a)^2)/12

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 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 एक 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।

समान वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

समान वितरण में भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु (b), समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु उस अंतराल की ऊपरी सीमा है जिसमें यादृच्छिक चर को समान वितरण के तहत परिभाषित किया गया है। के रूप में & समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु (a), समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु उस अंतराल की निचली सीमा है जिसमें यादृच्छिक चर को समान वितरण के तहत परिभाषित किया गया है। के रूप में डालें। कृपया समान वितरण में भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

समान वितरण में भिन्नता गणना

समान वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = ((समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु-समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु)^2)/12 का उपयोग करता है। समान वितरण में भिन्नता σ2 को समान वितरण सूत्र में भिन्नता को जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से समान 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 समान वितरण में भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 1.333333 = ((10-6)^2)/12. आप और अधिक समान वितरण में भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

समान वितरण में भिन्नता क्या है?
समान वितरण में भिन्नता समान वितरण सूत्र में भिन्नता को जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से समान 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 = ((b-a)^2)/12 या Variance of Data = ((समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु-समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु)^2)/12 के रूप में दर्शाया जाता है।
समान वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?
समान वितरण में भिन्नता को समान वितरण सूत्र में भिन्नता को जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से समान वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। Variance of Data = ((समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु-समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु)^2)/12 σ2 = ((b-a)^2)/12 के रूप में परिभाषित किया गया है। समान वितरण में भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु (b) & समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु (a) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको समान वितरण का अंतिम सीमा बिंदु उस अंतराल की ऊपरी सीमा है जिसमें यादृच्छिक चर को समान वितरण के तहत परिभाषित किया गया है। & समान वितरण का प्रारंभिक सीमा बिंदु उस अंतराल की निचली सीमा है जिसमें यादृच्छिक चर को समान वितरण के तहत परिभाषित किया गया है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।
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