अवलोकन का सार कैलकुलेटर

✖अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग मान को जोड़कर प्राप्त किया गया मान है।ⓘ अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग [ƩV²]			+10% -10%
✖अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है।ⓘ टिप्पणियों की संख्या [n_obs]			+10% -10%

✖वेरियन को माध्य से वर्ग अंतर के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है।ⓘ अवलोकन का सार [σ²]

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सूत्र

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अवलोकन का सार

सूत्र

`"σ"^{"2"} = "ƩV"^{"2"}/("n"_{"obs"}-1)`

उदाहरण

`"1666.667"="5000"/("4"-1)`

कैलकुलेटर

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अवलोकन का सार उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

झगड़ा = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)
σ² = ƩV²/(n_obs-1)
यह सूत्र 3 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

झगड़ा - वेरियन को माध्य से वर्ग अंतर के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है।
अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग - अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग मान को जोड़कर प्राप्त किया गया मान है।
टिप्पणियों की संख्या - अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग: 5000 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
टिप्पणियों की संख्या: 4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = ƩV²/(n_obs-1) --> 5000/(4-1)

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 1666.66666666667

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

1666.66666666667 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

1666.66666666667 ≈ 1666.667 <-- झगड़ा

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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होम » अभियांत्रिकी » नागरिक » सर्वेक्षण सूत्र » त्रुटियों का सिद्धांत » अवलोकन का सार

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई चंदना पी देव

एनएसएस कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग (एनएसएससीई), पलक्कड़

चंदना पी देव ने इस कैलकुलेटर और 500+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित इशिता गोयल

मेरठ इंस्टीट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग एंड टेक्नोलॉजी (MIET), मेरठ

इशिता गोयल ने इस कैलकुलेटर और 2600+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 21 त्रुटियों का सिद्धांत कैलक्युलेटर्स

फ़ंक्शन की मानक त्रुटि जहां चर जोड़ के अधीन हैं

जाओ कार्य में मानक त्रुटि = sqrt(एक्स समन्वय में मानक त्रुटि^2+y निर्देशांक में मानक त्रुटि^2+जेड समन्वय में मानक त्रुटि^2)

अलग-अलग वेटेज के साथ सबसे संभावित मूल्य

जाओ सबसे संभावित मूल्य = add(महत्व*मापी गई मात्रा)/add(महत्व)

भारित प्रेक्षणों का मानक विचलन

जाओ भारित मानक विचलन = sqrt(भारित अवशिष्ट भिन्नता का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1))

सर्वेक्षण त्रुटियों के लिए मानक विचलन का उपयोग किया जाता है

जाओ मानक विचलन = sqrt(अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1))

माध्य त्रुटि दी गई एकल मापन की निर्दिष्ट त्रुटि

जाओ माध्य की त्रुटि = एकल माप की निर्दिष्ट त्रुटि/(sqrt(टिप्पणियों की संख्या))

भारित टिप्पणियों के माध्य की मानक त्रुटि

जाओ माध्य की मानक त्रुटि = भारित मानक विचलन/sqrt(वेटेज का योग)

मीन की संभावित त्रुटि

जाओ त्रुटि का संभावित माध्य = एकल मापन में संभावित त्रुटि/(टिप्पणियों की संख्या^0.5)

माध्य त्रुटि दी गई त्रुटियों का योग

जाओ माध्य की त्रुटि = टिप्पणियों की त्रुटियों का योग/टिप्पणियों की संख्या

अवलोकन का सार

जाओ झगड़ा = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)

अवलोकन के लिए एक ही भार के साथ सबसे संभावित मूल्य

जाओ सबसे संभावित मूल्य = देखे गए मानों का योग/टिप्पणियों की संख्या

सबसे संभावित मान दिया गया अवशिष्ट त्रुटि

जाओ सबसे संभावित मूल्य = मनाया गया मूल्य-अवशिष्ट त्रुटि

अवलोकित मान दिया गया अवशिष्ट त्रुटि

जाओ मनाया गया मूल्य = अवशिष्ट त्रुटि+सबसे संभावित मूल्य

अवशिष्ट त्रुटि

जाओ अवशिष्ट त्रुटि = मनाया गया मूल्य-सबसे संभावित मूल्य

देखा गया मान दिया गया सापेक्ष त्रुटि

जाओ मनाया गया मूल्य = सच्ची त्रुटि/रिश्तेदारों की गलती

ट्रू एरर दी गई रिलेटिव एरर

जाओ सच्ची त्रुटि = रिश्तेदारों की गलती*मनाया गया मूल्य

रिश्तेदारों की गलती

जाओ रिश्तेदारों की गलती = सच्ची त्रुटि/मनाया गया मूल्य

सबसे संभावित मूल्य दिया गया अवशिष्ट भिन्नता

जाओ अवशिष्ट भिन्नता = मापित मान-सबसे संभावित मूल्य

प्रेक्षित मान दिया गया ट्रू एरर

जाओ मनाया गया मूल्य = वास्तविक मूल्य-सच्ची त्रुटि

ट्रू वैल्यू दी गई ट्रू एरर

जाओ वास्तविक मूल्य = सच्ची त्रुटि+मनाया गया मूल्य

सच्ची त्रुटि

जाओ सच्ची त्रुटि = वास्तविक मूल्य-मनाया गया मूल्य

मानक विचलन को देखते हुए सर्वाधिक संभावित त्रुटि

जाओ सर्वाधिक संभावित त्रुटि = 0.6745*मानक विचलन

अवलोकन का सार सूत्र

झगड़ा = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1)
σ² = ƩV²/(n_obs-1)

लेवलिंग में एक सामान्य त्रुटि क्या है?

लेवलिंग में एक सामान्य त्रुटि कोलिमेशन की त्रुटि है, जो तब होती है जब टेलीस्कोप की दृष्टि रेखा पूरी तरह से क्षैतिज नहीं होती है।

अवलोकन का सार की गणना कैसे करें?

अवलोकन का सार के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग (ƩV²), अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग मान को जोड़कर प्राप्त किया गया मान है। के रूप में & टिप्पणियों की संख्या (n_obs), अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है। के रूप में डालें। कृपया अवलोकन का सार गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

अवलोकन का सार गणना

अवलोकन का सार कैलकुलेटर, झगड़ा की गणना करने के लिए Variance = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1) का उपयोग करता है। अवलोकन का सार σ² को माध्य मान के आस-पास देखे गए मानों के फैलाव या प्रसार को मापने के लिए विभिन्न प्रकार की टिप्पणियों का उपयोग किया जाता है। यह मानक विचलन का वर्ग है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ अवलोकन का सार गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 1666.667 = 5000/(4-1). आप और अधिक अवलोकन का सार उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

अवलोकन का सार क्या है?

अवलोकन का सार माध्य मान के आस-पास देखे गए मानों के फैलाव या प्रसार को मापने के लिए विभिन्न प्रकार की टिप्पणियों का उपयोग किया जाता है। यह मानक विचलन का वर्ग है। है और इसे σ² = ƩV²/(n_obs-1) या Variance = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1) के रूप में दर्शाया जाता है।

अवलोकन का सार की गणना कैसे करें?

अवलोकन का सार को माध्य मान के आस-पास देखे गए मानों के फैलाव या प्रसार को मापने के लिए विभिन्न प्रकार की टिप्पणियों का उपयोग किया जाता है। यह मानक विचलन का वर्ग है। Variance = अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग/(टिप्पणियों की संख्या-1) σ² = ƩV²/(n_obs-1) के रूप में परिभाषित किया गया है। अवलोकन का सार की गणना करने के लिए, आपको अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग (ƩV²) & टिप्पणियों की संख्या (n_obs) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग का योग अवशिष्ट भिन्नता के वर्ग मान को जोड़कर प्राप्त किया गया मान है। & अवलोकनों की संख्या दिए गए डेटा संग्रह में लिए गए अवलोकनों की संख्या को संदर्भित करती है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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