घातांकीय वितरणातील भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
डेटाची भिन्नता = 1/(घातांकीय वितरणाचे लोकसंख्या मापदंड^2)
σ2 = 1/(λ^2)
हे सूत्र 2 व्हेरिएबल्स वापरते
व्हेरिएबल्स वापरलेले
डेटाची भिन्नता - डेटाचे भिन्नता म्हणजे दिलेल्या सांख्यिकीय डेटाशी संबंधित यादृच्छिक चलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा आहे.
घातांकीय वितरणाचे लोकसंख्या मापदंड - घातांकीय वितरणाचे लोकसंख्या मापदंड हे वास्तविक संख्येचे मूल्य आहे जे घातांक वितरण कार्य किंवा विष वितरण कार्य परिभाषित करण्यासाठी वापरले जाते.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
घातांकीय वितरणाचे लोकसंख्या मापदंड: 2.5 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
σ2 = 1/(λ^2) --> 1/(2.5^2)
मूल्यांकन करत आहे ... ...
σ2 = 0.16
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
0.16 --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अंतिम उत्तर
0.16 <-- डेटाची भिन्नता
(गणना 00.004 सेकंदात पूर्ण झाली)

जमा

Creator Image
ने निर्मित निशान पुजारी
श्री माधवा वडिराजा तंत्रज्ञान व व्यवस्थापन संस्था (एसएमव्हीआयटीएम), उडुपी
निशान पुजारी यांनी हे कॅल्क्युलेटर आणि 500+ अधिक कॅल्क्युलेटर तयार केले आहेत!
Verifier Image
द्वारे सत्यापित अनामिका मित्तल
वेल्लोर तंत्रज्ञान संस्था (व्हीआयटी), भोपाळ
अनामिका मित्तल यानी हे कॅल्क्युलेटर आणि 300+ अधिक कॅल्क्युलेटर सत्यापित केले आहेत।

2 घातांक वितरण कॅल्क्युलेटर

घातांक वितरण
​ जा किमान दोन घटना घडण्याची शक्यता = 1-कोणतीही घटना न घडण्याची शक्यता-अगदी एक घटना घडण्याची संभाव्यता
घातांकीय वितरणातील भिन्नता
​ जा डेटाची भिन्नता = 1/(घातांकीय वितरणाचे लोकसंख्या मापदंड^2)

घातांकीय वितरणातील भिन्नता सुत्र

डेटाची भिन्नता = 1/(घातांकीय वितरणाचे लोकसंख्या मापदंड^2)
σ2 = 1/(λ^2)

व्हेरिअन्स म्हणजे काय आणि सांख्यिकीमध्ये भिन्नताचे महत्त्व?

भिन्नता हे सांख्यिकीय डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी वापरले जाणारे सांख्यिकीय साधन आहे. व्हेरिअन्स हा शब्द प्रत्यक्षात विविधता या शब्दापासून आला आहे ज्याचा अर्थ आकडेवारीच्या दृष्टीने विविध स्कोअर आणि रीडिंगमधील फरक असा होतो. मुळात ही त्याच्या लोकसंख्येच्या सरासरी किंवा नमुना मध्यापासून संबंधित यादृच्छिक चलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा आहे. भिन्नता अचूकतेची खात्री देते कारण कमी भिन्नता किंवा कोणत्याही भिन्नतेच्या अनुपस्थितीच्या तुलनेत अधिक भिन्नता चांगली मानली जाते. सांख्यिकीतील तफावत महत्त्वाची आहे कारण मापनामध्ये ते आम्हाला त्यांच्या सरासरीच्या आसपासच्या व्हेरिएबल्सच्या संचाचे फैलाव मोजू देते. व्हेरिएबल्सचा हा संच म्हणजे मोजमाप किंवा विश्लेषण केले जाणारे चल. व्हेरिअन्सची उपस्थिती सांख्यिकीशास्त्रज्ञांना डेटामधून काही अर्थपूर्ण निष्कर्ष काढू देते. व्हेरियंसचा फायदा असा आहे की ते सर्व विचलनांना त्यांची दिशा विचारात न घेता समान मानते.

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!