हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता कैलकुलेटर

✖नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।ⓘ नमूने का आकार [n]			+10% -10%
✖सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है।ⓘ सफलता की संख्या [N_Success]			+10% -10%
✖जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।ⓘ जनसंख्या का आकार [N]			+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।ⓘ हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता [σ²]

⎘ कॉपी

👎

सूत्र

✖

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता

सूत्र

`"σ"^{"2"} = ("n"*"N"_{"Success"}*("N"-"N"_{"Success"})*("N"-"n"))/(("N"^2)*("N"-1))`

उदाहरण

`"1.09154"=("65"*"5"*("100"-"5")*("100"-"65"))/((("100")^2)*("100"-1))`

कैलकुलेटर

LaTeX

रीसेट

👍

डाउनलोड करना वितरण सूत्र पीडीएफ PDF Image

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1))
σ² = (n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1))
यह सूत्र 4 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।
नमूने का आकार - नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।
सफलता की संख्या - सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है।
जनसंख्या का आकार - जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

नमूने का आकार: 65 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
सफलता की संख्या: 5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
जनसंख्या का आकार: 100 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = (n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1)) --> (65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1))

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 1.0915404040404

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

1.0915404040404 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

1.0915404040404 ≈ 1.09154 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » गणित » संभाव्यता और वितरण » वितरण » हाइपरज्यामितीय वितरण » हाइपरज्यामितीय वितरण 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 मोना ग्लेडिस

सेंट जोसेफ कॉलेज (एसजेसी), बेंगलुरु

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

< 4 हाइपरज्यामितीय वितरण कैलक्युलेटर्स

हाइपरज्यामितीय वितरण

जाओ हाइपरजियोमेट्रिक संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन = (C(नमूने में वस्तुओं की संख्या,नमूने में सफलताओं की संख्या)*C(जनसंख्या में वस्तुओं की संख्या-नमूने में वस्तुओं की संख्या,जनसंख्या में सफलताओं की संख्या-नमूने में सफलताओं की संख्या))/(C(जनसंख्या में वस्तुओं की संख्या,जनसंख्या में सफलताओं की संख्या))

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन

जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)))

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता

जाओ डेटा का भिन्नता = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1))

हाइपरज्यामितीय वितरण का मतलब

जाओ सामान्य वितरण में मतलब = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या)/(जनसंख्या का आकार)

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता सूत्र

हाइपरज्यामितीय वितरण क्या है?

हाइपरज्यामितीय वितरण एक असतत संभाव्यता वितरण है जो बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में सफलताओं की संख्या का वर्णन करता है (यानी केवल दो संभावित परिणामों के साथ परीक्षण: सफलता या विफलता) प्रतिस्थापन के बिना। अतिज्यामितीय वितरण का प्रायिकता द्रव्यमान फलन (PMF) निम्न द्वारा दिया जाता है: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) अतिज्यामितीय वितरण का उपयोग किया जाता है एक परिमित आबादी से एक निश्चित संख्या में ड्रॉ में "सफलताओं" की एक निश्चित संख्या को देखने की संभावना को मॉडल करें, जहां प्रत्येक ड्रा पर सफलता की संभावना बदल जाती है। इसका उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है जैसे आनुवंशिकी, गुणवत्ता नियंत्रण और नमूना निरीक्षण, जिसमें नमूना बिना प्रतिस्थापन के निकाला जाता है।

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता की गणना कैसे करें?

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नमूने का आकार (n), नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के रूप में, सफलता की संख्या (N_Success), सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है। के रूप में & जनसंख्या का आकार (N), जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के रूप में डालें। कृपया हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता गणना

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)) का उपयोग करता है। हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता σ² को हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन फॉर्मूले के वैरियंस को रैंडम वेरिएबल के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 1.09154 = (65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1)). आप और अधिक हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता क्या है?

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन फॉर्मूले के वैरियंस को रैंडम वेरिएबल के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। है और इसे σ² = (n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1)) या Variance of Data = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)) के रूप में दर्शाया जाता है।

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता की गणना कैसे करें?

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता को हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन फॉर्मूले के वैरियंस को रैंडम वेरिएबल के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। Variance of Data = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)) σ² = (n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1)) के रूप में परिभाषित किया गया है। हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको नमूने का आकार (n), सफलता की संख्या (N_Success) & जनसंख्या का आकार (N) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।, सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है। & जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

होम

मुक्त पीडीएफ़

🔍 खोज

श्रेणियाँ

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!