डेटा का भिन्नता कैलकुलेटर

✖व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है।ⓘ व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग [Σx²]			+10% -10%
✖व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है।ⓘ व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या [N]			+10% -10%
✖डेटा का माध्य किसी डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है।ⓘ डेटा का मतलब [μ]			+10% -10%

✖डेटा का प्रसरण प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है।ⓘ डेटा का भिन्नता [σ²]

⎘ कॉपी

👎

सूत्र

✖

डेटा का भिन्नता

सूत्र

`"σ"^{"2"} = ("Σx"^{"2"}/"N")-("μ"^2)`

उदाहरण

`"6.25"=("85"/"10")-(("1.5")^2)`

कैलकुलेटर

LaTeX

रीसेट

👍

डाउनलोड करना फैलाव के उपाय सूत्र पीडीएफ PDF Image

डेटा का भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = (व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मतलब^2)
σ² = (Σx²/N)-(μ^2)
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

डेटा का भिन्नता - डेटा का प्रसरण प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है।
व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग - व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है।
व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या - व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है।
डेटा का मतलब - डेटा का माध्य किसी डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग: 85 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या: 10 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
डेटा का मतलब: 1.5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = (Σx²/N)-(μ^2) --> (85/10)-(1.5^2)

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 6.25

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

6.25 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

6.25 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » गणित » आंकड़े » फैलाव के उपाय » झगड़ा » डेटा का 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 श्वेता पाटिल

वालचंद कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग (WCE), सांगली

श्वेता पाटिल ने इस कैलकुलेटर और 1100+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 5 झगड़ा कैलक्युलेटर्स

पूल किया गया विचरण

जाओ एकत्रित विचरण = (((नमूना X का आकार-1)*नमूना X का प्रसरण)+((नमूना Y का आकार-1)*नमूना Y का प्रसरण))/(नमूना X का आकार+नमूना Y का आकार-2)

डेटा का भिन्नता

जाओ डेटा का भिन्नता = (व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मतलब^2)

स्वतंत्र यादृच्छिक चर के योग का प्रसरण

जाओ स्वतंत्र यादृच्छिक चरों के योग का प्रसरण = यादृच्छिक चर X का प्रसरण+यादृच्छिक चर Y का प्रसरण

यादृच्छिक चर के अदिश गुणक का प्रसरण

जाओ यादृच्छिक चर के अदिश गुणज का प्रसरण = (अदिश मान C^2)*यादृच्छिक चर X का प्रसरण

भिन्नता को मानक विचलन दिया गया है

जाओ डेटा का भिन्नता = (डेटा का मानक विचलन)^2

डेटा का भिन्नता सूत्र

डेटा का भिन्नता = (व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मतलब^2)
σ² = (Σx²/N)-(μ^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 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।

डेटा का भिन्नता की गणना कैसे करें?

डेटा का भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx²), व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है। के रूप में, व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (N), व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है। के रूप में & डेटा का मतलब (μ), डेटा का माध्य किसी डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है। के रूप में डालें। कृपया डेटा का भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

डेटा का भिन्नता गणना

डेटा का भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = (व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मतलब^2) का उपयोग करता है। डेटा का भिन्नता σ² को डेटा फॉर्मूला के भिन्नता को प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ डेटा का भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 6.25 = (85/10)-(1.5^2). आप और अधिक डेटा का भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

डेटा का भिन्नता क्या है?

डेटा का भिन्नता डेटा फॉर्मूला के भिन्नता को प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है। है और इसे σ² = (Σx²/N)-(μ^2) या Variance of Data = (व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मतलब^2) के रूप में दर्शाया जाता है।

डेटा का भिन्नता की गणना कैसे करें?

डेटा का भिन्नता को डेटा फॉर्मूला के भिन्नता को प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं की समग्र परिवर्तनशीलता या प्रसार की मात्रा निर्धारित करता है। Variance of Data = (व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-(डेटा का मतलब^2) σ² = (Σx²/N)-(μ^2) के रूप में परिभाषित किया गया है। डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx²), व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (N) & डेटा का मतलब (μ) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है।, व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है। & डेटा का माध्य किसी डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता 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 व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx²), व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (N) & डेटा का मतलब (μ) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

डेटा का भिन्नता = (डेटा का मानक विचलन)^2

होम

मुक्त पीडीएफ़

🔍 खोज

श्रेणियाँ

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!