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ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक वह माप है जिसका उपयोग ची-स्क्वायर परीक्षणों में यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि आकस्मिकता तालिका में श्रेणीबद्ध चर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है या नहीं। FAQs जांचें
χ2=(N-1)s2σ2
χ2 - ची स्क्वायर आँकड़ा?N - नमूने का आकार?s2 - नमूना विचरण?σ2 - जनसंख्या भिन्नता?

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण उदाहरण

मूल्यों के साथ
इकाइयों के साथ
केवल उदाहरण

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण समीकरण जैसा दिखता है।

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ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण समाधान

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें
χ2=(N-1)s2σ2
अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान
χ2=(10-1)22581
अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें
χ2=(10-1)22581
अंतिम चरण मूल्यांकन करना
χ2=25

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण FORMULA तत्वों

चर
ची स्क्वायर आँकड़ा
ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक वह माप है जिसका उपयोग ची-स्क्वायर परीक्षणों में यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि आकस्मिकता तालिका में श्रेणीबद्ध चर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है या नहीं।
प्रतीक: χ2
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
नमूने का आकार
नमूना आकार किसी विशिष्ट नमूने में शामिल व्यक्तियों या वस्तुओं की कुल संख्या है।
प्रतीक: N
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
नमूना विचरण
नमूना भिन्नता प्रत्येक डेटा बिंदु और नमूना माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है।
प्रतीक: s2
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
जनसंख्या भिन्नता
जनसंख्या भिन्नता प्रत्येक डेटा बिंदु और जनसंख्या माध्य के बीच वर्ग अंतर का औसत है।
प्रतीक: σ2
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

ची स्क्वायर आँकड़ा खोजने के लिए अन्य सूत्र

​जाना ची स्क्वायर स्टेटिस्टिक
χ2=(N-1)s2σ2

सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र श्रेणी में अन्य सूत्र

​जाना वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या
NClass=Max-MinwClass
​जाना डेटा की वर्ग चौड़ाई
wClass=Max-MinNClass
​जाना अवशिष्ट मानक त्रुटि दिए गए अलग-अलग मानों की संख्या
n=(RSSRSE2)+1
​जाना नमूने का पी मान
P=PSample-P0(Population)P0(Population)(1-P0(Population))N

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण का मूल्यांकन कैसे करें?

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण मूल्यांकनकर्ता ची स्क्वायर आँकड़ा, ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या भिन्नता सूत्र को ची-स्क्वायर परीक्षणों में उपयोग किए जाने वाले माप के रूप में परिभाषित किया गया है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि आकस्मिकता तालिका में श्रेणीबद्ध चर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध है या नहीं, और दी गई जानकारी में नमूना और जनसंख्या दोनों के भिन्नताओं का उपयोग करके गणना की जाती है। का मूल्यांकन करने के लिए Chi Square Statistic = ((नमूने का आकार-1)*नमूना विचरण)/जनसंख्या भिन्नता का उपयोग करता है। ची स्क्वायर आँकड़ा को χ2 प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण का मूल्यांकन कैसे करें? ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, नमूने का आकार (N), नमूना विचरण (s2) & जनसंख्या भिन्नता 2) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण

ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण ज्ञात करने का सूत्र क्या है?
ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण का सूत्र Chi Square Statistic = ((नमूने का आकार-1)*नमूना विचरण)/जनसंख्या भिन्नता के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 1.333333 = ((10-1)*225)/81.
ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण की गणना कैसे करें?
नमूने का आकार (N), नमूना विचरण (s2) & जनसंख्या भिन्नता 2) के साथ हम ची स्क्वायर सांख्यिकी दिए गए नमूना और जनसंख्या प्रसरण को सूत्र - Chi Square Statistic = ((नमूने का आकार-1)*नमूना विचरण)/जनसंख्या भिन्नता का उपयोग करके पा सकते हैं।
ची स्क्वायर आँकड़ा की गणना करने के अन्य तरीके क्या हैं?
ची स्क्वायर आँकड़ा-
  • Chi Square Statistic=((Sample Size-1)*Sample Standard Deviation^2)/(Population Standard Deviation^2)OpenImg
की गणना करने के विभिन्न तरीके यहां दिए गए हैं
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