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ज्यामितीय वितरण का भिन्नता फॉर्मूला

जानाज्यामितीय वितरण में भिन्नता FORMULA

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

σ 2 = \frac{q BD}{p^{2}}

σ² - डेटा का भिन्नता?q_BD - द्विपद वितरण में विफलता की संभावना?p - सफलता की संभावना?

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता उदाहरण

मूल्यों के साथ

इकाइयों के साथ

केवल उदाहरण

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता समीकरण जैसा दिखता है।

1.1111 = \frac{0.4}{{0.6}^{2}}

1.1111 = \frac{0.4}{{0.6}^{2}}

1.1111 = \frac{0.4}{{0.6}^{2}}

बख्शीश: इनपुट मान और इकाइयों को संपादित करने के लिए ऊपर दिए गए पेंसिल ( Pencil

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वितरण » fx ज्यामितीय वितरण का भिन्नता

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता समाधान

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें

σ 2 = \frac{q BD}{p^{2}}

अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान

∴

σ 2 = \frac{0.4}{{0.6}^{2}}

अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें

∴

σ 2 = \frac{0.4}{{0.6}^{2}}

अगला कदम मूल्यांकन करना

∴

σ 2 = 1.11111111111111

अंतिम चरण उत्तर को गोल करना

∴

σ 2 = 1.1111

ज्यामितीय वितरण का 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.

डेटा का भिन्नता खोजने के लिए सूत्र

द्विपद वितरण में विफलता की संभावना

द्विपद वितरण में विफलता की संभावना स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या के एकल परीक्षण में एक विशिष्ट परिणाम नहीं होने की संभावना है।

प्रतीक: q_BD

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मान 0 से 1 के बीच होना चाहिए.

द्विपद वितरण में विफलता की संभावना खोजने के लिए सूत्र

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.

सफलता की संभावना खोजने के लिए सूत्र

डेटा का भिन्नता खोजने के लिए अन्य सूत्र

जाना ज्यामितीय वितरण में भिन्नता

σ 2 = \frac{1 - p}{p^{2}}

ज्यामितीय वितरण श्रेणी में अन्य सूत्र

जाना ज्यामितीय वितरण का मतलब

μ = \frac{1}{p}

जाना ज्यामितीय वितरण का मानक विचलन

σ = \sqrt{\frac{q BD}{p^{2}}}

जाना विफलता की संभावना को देखते हुए ज्यामितीय वितरण का माध्य

μ = \frac{1}{1 - q BD}

जाना ज्यामितीय वितरण

P Geometric = p BD \cdot q^{n Bernoulli}

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता का मूल्यांकन कैसे करें?

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता मूल्यांकनकर्ता डेटा का भिन्नता, ज्यामितीय वितरण सूत्र के भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो ज्यामितीय वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। का मूल्यांकन करने के लिए Variance of Data = द्विपद वितरण में विफलता की संभावना/(सफलता की संभावना^2) का उपयोग करता है। डेटा का भिन्नता को σ² प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके ज्यामितीय वितरण का भिन्नता का मूल्यांकन कैसे करें? ज्यामितीय वितरण का भिन्नता के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (q_BD) & सफलता की संभावना (p) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर ज्यामितीय वितरण का भिन्नता

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता ज्ञात करने का सूत्र क्या है?

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता का सूत्र Variance of Data = द्विपद वितरण में विफलता की संभावना/(सफलता की संभावना^2) के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 1.111111 = 0.4/(0.6^2).

ज्यामितीय वितरण का भिन्नता की गणना कैसे करें?

द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (q_BD) & सफलता की संभावना (p) के साथ हम ज्यामितीय वितरण का भिन्नता को सूत्र - Variance of Data = द्विपद वितरण में विफलता की संभावना/(सफलता की संभावना^2) का उपयोग करके पा सकते हैं।

डेटा का भिन्नता की गणना करने के अन्य तरीके क्या हैं?

डेटा का भिन्नता-

Variance of Data=(1-Probability of Success)/(Probability of Success^2)

की गणना करने के विभिन्न तरीके यहां दिए गए हैं

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डेटा का भिन्नता खोजने के लिए अन्य सूत्र

ज्यामितीय वितरण श्रेणी में अन्य सूत्र

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FAQs पर ज्यामितीय वितरण का भिन्नता

Variable Name

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