Fx प्रतिलिपि
LaTeX प्रतिलिपि
डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है। FAQs जांचें
σ2=p(1-p)n
σ2 - डेटा का भिन्नता?p - सफलता की संभावना?n - नमूने का आकार?

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता उदाहरण

मूल्यों के साथ
इकाइयों के साथ
केवल उदाहरण

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता समीकरण जैसा दिखता है।

0.0037Edit=0.6Edit(1-0.6Edit)65Edit
प्रतिलिपि
रीसेट
शेयर करना
आप यहां हैं -
HomeIcon घर » Category गणित » Category संभाव्यता और वितरण » Category वितरण » fx अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता समाधान

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें
σ2=p(1-p)n
अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान
σ2=0.6(1-0.6)65
अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें
σ2=0.6(1-0.6)65
अगला कदम मूल्यांकन करना
σ2=0.00369230769230769
अंतिम चरण उत्तर को गोल करना
σ2=0.0037

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता FORMULA तत्वों

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।
प्रतीक: σ2
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
सफलता की संभावना
सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।
प्रतीक: p
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से 1 के बीच होना चाहिए.
नमूने का आकार
नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।
प्रतीक: n
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

डेटा का भिन्नता खोजने के लिए अन्य सूत्र

​जाना सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता
σ2=pqBDn

नमूने का वितरण श्रेणी में अन्य सूत्र

​जाना अनुपात के प्रतिचयन वितरण में मानक विचलन
σ=p(1-p)n
​जाना सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन
σ=pqBDn
​जाना अनुपात के प्रतिचयन वितरण में जनसंख्या का मानक विचलन
σ=(Σx2N)-((ΣxN)2)

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता का मूल्यांकन कैसे करें?

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता मूल्यांकनकर्ता डेटा का भिन्नता, अनुपात सूत्र के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से अनुपात के नमूनाकरण वितरण का अनुसरण करता है। का मूल्यांकन करने के लिए Variance of Data = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार का उपयोग करता है। डेटा का भिन्नता को σ2 प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता का मूल्यांकन कैसे करें? अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, सफलता की संभावना (p) & नमूने का आकार (n) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता ज्ञात करने का सूत्र क्या है?
अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता का सूत्र Variance of Data = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 0.003692 = (0.6*(1-0.6))/65.
अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?
सफलता की संभावना (p) & नमूने का आकार (n) के साथ हम अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता को सूत्र - Variance of Data = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार का उपयोग करके पा सकते हैं।
डेटा का भिन्नता की गणना करने के अन्य तरीके क्या हैं?
डेटा का भिन्नता-
  • Variance of Data=(Probability of Success*Probability of Failure in Binomial Distribution)/Sample SizeOpenImg
की गणना करने के विभिन्न तरीके यहां दिए गए हैं
Copied!