चौरसांची बेरीज उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
चौरसांची बेरीज = डेटाची भिन्नता*चौरसाच्या बेरीजमध्ये नमुना आकार
SS = σ2*N(SS)
हे सूत्र 3 व्हेरिएबल्स वापरते
व्हेरिएबल्स वापरलेले
चौरसांची बेरीज - स्क्वेअर्सची बेरीज ही डेटा सेटच्या मध्यापासून वैयक्तिक डेटा बिंदूंच्या वर्ग विचलनाची बेरीज आहे.
डेटाची भिन्नता - डेटाचे भिन्नता हे डेटा सेटमधील मूल्ये किती भिन्न आहेत याचे मोजमाप आहे.
चौरसाच्या बेरीजमध्ये नमुना आकार - स्क्वेअरच्या बेरीजमधील नमुना आकार म्हणजे अभ्यास किंवा प्रयोगात गोळा केलेल्या निरीक्षणांची किंवा डेटा पॉइंटची संख्या.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
डेटाची भिन्नता: 16 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चौरसाच्या बेरीजमध्ये नमुना आकार: 15 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
SS = σ2*N(SS) --> 16*15
मूल्यांकन करत आहे ... ...
SS = 240
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
240 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अंतिम उत्तर
240 <-- चौरसांची बेरीज
(गणना 00.004 सेकंदात पूर्ण झाली)

जमा

Creator Image
ने निर्मित अनिरुद्ध सिंह
राष्ट्रीय तंत्रज्ञान संस्था (एनआयटी), जमशेदपूर
अनिरुद्ध सिंह यांनी हे कॅल्क्युलेटर आणि 300+ अधिक कॅल्क्युलेटर तयार केले आहेत!
Verifier Image
द्वारे सत्यापित उर्वी राठोड
विश्वकर्मा शासकीय अभियांत्रिकी महाविद्यालय (व्हीजीईसी), अहमदाबाद
उर्वी राठोड यानी हे कॅल्क्युलेटर आणि 1900+ अधिक कॅल्क्युलेटर सत्यापित केले आहेत।

3 चौरसांची बेरीज कॅल्क्युलेटर

चौरसांची अवशिष्ट बेरीज
​ जा चौरसांची अवशिष्ट बेरीज = (अवशिष्ट मानक त्रुटी^2)*वर्गांच्या बेरजेमध्ये स्वातंत्र्याच्या अंश
अवशिष्ट मानक त्रुटी दिलेल्या चौरसांची अवशिष्ट बेरीज
​ जा चौरसांची अवशिष्ट बेरीज = (अवशिष्ट मानक त्रुटी^2)*(चौरसाच्या बेरीजमध्ये नमुना आकार-1)
चौरसांची बेरीज
​ जा चौरसांची बेरीज = डेटाची भिन्नता*चौरसाच्या बेरीजमध्ये नमुना आकार

चौरसांची बेरीज सुत्र

चौरसांची बेरीज = डेटाची भिन्नता*चौरसाच्या बेरीजमध्ये नमुना आकार
SS = σ2*N(SS)

सांख्यिकीमध्ये डेटा मूल्यांच्या वर्गांच्या बेरजेचे महत्त्व काय आहे?

सांख्यिकीमध्ये, चौरसांच्या बेरजेच्या गणनेला मूलभूत स्तर आणि प्रगत स्तर दोन्हीमध्ये खूप महत्त्व आहे. प्रसरण, मानक विचलन, मानक त्रुटी इ. सारख्या विखुरण्याच्या मूलभूत उपायांसाठी जर आपण त्यांच्या व्याख्येतील बेरीजचे अनुसरण केले तर गणना खूप कठीण होईल. परंतु ती बेरीज दुसर्‍या फॉर्ममध्ये सरलीकृत केली जाऊ शकते ज्यामध्ये डेटा बिंदूंच्या वर्गांची बेरीज समाविष्ट असते. मग गणना करणे सोपे होईल आणि प्रत्येक मूल्याचे वर्गीकरण करून आम्ही काही डेटा मूल्ये ऋणात्मक असताना नकारात्मक चिन्हांच्या समस्या टाळू शकतो.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!