सर्वाधिक संभाव्य मूल्य दिलेले अवशिष्ट भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
अवशिष्ट भिन्नता = मोजलेले मूल्य-सर्वाधिक संभाव्य मूल्य
V = m-MPV
हे सूत्र 3 व्हेरिएबल्स वापरते
व्हेरिएबल्स वापरलेले
अवशिष्ट भिन्नता - अवशिष्ट भिन्नता म्हणजे मोजलेले मूल्य आणि सर्वात संभाव्य मूल्य यांच्यातील फरक.
मोजलेले मूल्य - मोजलेले मूल्य हे मूल्य आहे जे सर्वेक्षकाने प्रक्रियेदरम्यान लक्षात घेतले आहे.
सर्वाधिक संभाव्य मूल्य - प्रमाणाचे सर्वात संभाव्य मूल्य असे आहे की ज्याचे सत्य असण्याची शक्यता इतर कोणत्याही प्रमाणापेक्षा जास्त आहे. ते ज्या अनेक मोजमापांवर आधारित आहे त्यावरून ते काढले जाते.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
मोजलेले मूल्य: 99.9 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
सर्वाधिक संभाव्य मूल्य: 79 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
V = m-MPV --> 99.9-79
मूल्यांकन करत आहे ... ...
V = 20.9
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
20.9 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अंतिम उत्तर
20.9 <-- अवशिष्ट भिन्नता
(गणना 00.004 सेकंदात पूर्ण झाली)

जमा

Creator Image
ने निर्मित चंदना पी देव
एनएसएस अभियांत्रिकी महाविद्यालय (एनएसएससीई), पलक्कड
चंदना पी देव यांनी हे कॅल्क्युलेटर आणि 500+ अधिक कॅल्क्युलेटर तयार केले आहेत!
Verifier Image
द्वारे सत्यापित इशिता गोयल
मेरठ इंस्टीट्यूट ऑफ इंजीनियरिंग अँड टेक्नॉलॉजी (एमआयईटी), मेरठ
इशिता गोयल यानी हे कॅल्क्युलेटर आणि 2600+ अधिक कॅल्क्युलेटर सत्यापित केले आहेत।

त्रुटींची सिद्धांत कॅल्क्युलेटर

एकल मापनाची निर्दिष्ट त्रुटी दिलेली सरासरी त्रुटी
​ LaTeX ​ जा एरर ऑफ मीन = एकल मापनाची निर्दिष्ट त्रुटी/(sqrt(निरीक्षणांची संख्या))
क्षुद्र संभाव्य त्रुटी
​ LaTeX ​ जा त्रुटीचा संभाव्य अर्थ = एकल मापन मध्ये संभाव्य त्रुटी/(निरीक्षणांची संख्या^0.5)
त्रुटींची बेरीज दिलेली सरासरी त्रुटी
​ LaTeX ​ जा एरर ऑफ मीन = निरीक्षणातील त्रुटींची बेरीज/निरीक्षणांची संख्या
खरी चूक
​ LaTeX ​ जा खरी चूक = खरे मूल्य-निरीक्षण मूल्य

सर्वाधिक संभाव्य मूल्य दिलेले अवशिष्ट भिन्नता सुत्र

​LaTeX ​जा
अवशिष्ट भिन्नता = मोजलेले मूल्य-सर्वाधिक संभाव्य मूल्य
V = m-MPV

अवशिष्ट भिन्नता सांख्यिकीय मॉडेल्सच्या अचूकतेवर कसा परिणाम करते?

अवशिष्ट भिन्नता हे सांख्यिकीय मॉडेल डेटाशी किती चांगले बसते याचे मोजमाप आहे. अवशिष्ट भिन्नता कमी, मॉडेल अधिक अचूक. उच्च अवशिष्ट भिन्नता सूचित करते की डेटामध्ये अद्यापही बरेच अस्पष्टीकरण भिन्नता आहे आणि मॉडेल कदाचित योग्य नाही.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!