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जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है फॉर्मूला

Fx प्रतिलिपि

LaTeX प्रतिलिपि

कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन। FAQs जांचें

y n = y T - (K z \cdot S n)

y_n - कम किया गया माध्य?y_T - रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'?K_z - आवृत्ति कारक?S_n - मानक विचलन में कमी?

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है उदाहरण

मूल्यों के साथ

इकाइयों के साथ

केवल उदाहरण

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है समीकरण जैसा दिखता है।

0.58 = 4.08 - (7 \cdot 0.5)

0.58 = 4.08 - (7 \cdot 0.5)

0.58 = 4.08 - (7 \cdot 0.5)

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इंजीनियरिंग जल विज्ञान » fx जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है समाधान

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें

y n = y T - (K z \cdot S n)

अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान

∴

y n = 4.08 - (7 \cdot 0.5)

अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें

∴

y n = 4.08 - (7 \cdot 0.5)

अंतिम चरण मूल्यांकन करना

∴

y n = 0.58

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है FORMULA तत्वों

चर

कम किया गया माध्य

कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन।

प्रतीक: y_n

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मूल्य सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है.

कम किया गया माध्य खोजने के लिए सूत्र

रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'

रिटर्न पीरियड के लिए रिड्यूस्ड वेरिएट 'वाई' एक रूपांतरित वेरिएबल है जिसे गम्बेल वितरण के लिए अनुमति दी जाती है, जिसका उपयोग चरम मूल्यों और रिटर्न अवधि टी को मॉडल करने के लिए किया जाता है, अपेक्षित वर्ष जब एक निश्चित घटना घटित होगी।

प्रतीक: y_T

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' खोजने के लिए सूत्र

आवृत्ति कारक

आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है।

प्रतीक: K_z

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

आवृत्ति कारक खोजने के लिए सूत्र

मानक विचलन में कमी

कम मानक विचलन, नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन एक माप है जो दर्शाता है कि गंबेल की वितरण तालिका में माध्य से कितनी भिन्नता मौजूद है।

प्रतीक: S_n

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मूल्य सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है.

मानक विचलन में कमी खोजने के लिए सूत्र

बाढ़ के चरम की भविष्यवाणी के लिए गम्बेल की विधि श्रेणी में अन्य सूत्र

जाना Gumbel की विधि में कम Variate 'Y'

y = (\frac{1.285 \cdot (x T - x m)}{σ}) + 0.577

जाना रिटर्न अवधि के संबंध में कम भिन्नता

y T = - (\ln (\ln (\frac{T r}{T r - 1})))

जाना दी गई रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'

y T = - (0.834 + 2.303 \cdot \log 10 (\log 10 (\frac{T r}{T r - 1})))

जाना अनंत नमूना आकार पर लागू आवृत्ति कारक

K z = \frac{y T - 0.577}{1.2825}

और देखें

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है का मूल्यांकन कैसे करें?

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है मूल्यांकनकर्ता कम किया गया माध्य, जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो घटे हुए माध्य को गम्बेल की विधि में एक आयामहीन चर के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययनों के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। का मूल्यांकन करने के लिए Reduced Mean = रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-(आवृत्ति कारक*मानक विचलन में कमी) का उपयोग करता है। कम किया गया माध्य को y_n प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है का मूल्यांकन कैसे करें? जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' (y_T), आवृत्ति कारक (K_z) & मानक विचलन में कमी (S_n) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है ज्ञात करने का सूत्र क्या है?

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है का सूत्र Reduced Mean = रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-(आवृत्ति कारक*मानक विचलन में कमी) के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 0.58 = 4.08-(7*0.5).

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है की गणना कैसे करें?

रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' (y_T), आवृत्ति कारक (K_z) & मानक विचलन में कमी (S_n) के साथ हम जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो माध्य कम हो जाता है को सूत्र - Reduced Mean = रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-(आवृत्ति कारक*मानक विचलन में कमी) का उपयोग करके पा सकते हैं।

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