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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=NTrials⋅p⋅qBD
σ2 - डेटा का भिन्नता?NTrials - परीक्षणों की संख्या?p - सफलता की संभावना?qBD - द्विपद वितरण में विफलता की संभावना?

द्विपद बंटन का प्रसरण उदाहरण

मूल्यों के साथ
इकाइयों के साथ
केवल उदाहरण

द्विपद बंटन का प्रसरण समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

द्विपद बंटन का प्रसरण समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

द्विपद बंटन का प्रसरण समीकरण जैसा दिखता है।

2.4Edit=10Edit⋅0.6Edit⋅0.4Edit
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HomeIcon घर » Category गणित » Category संभाव्यता और वितरण » Category वितरण » fx द्विपद बंटन का प्रसरण

द्विपद बंटन का प्रसरण समाधान

द्विपद बंटन का प्रसरण की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें
σ2=NTrials⋅p⋅qBD
अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान
∴ σ2=10⋅0.6⋅0.4
अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें
∴ σ2=10⋅0.6⋅0.4
अंतिम चरण मूल्यांकन करना
∴σ2=2.4

द्विपद बंटन का प्रसरण 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 सूत्रOpen Variable
परीक्षणों की संख्या
परीक्षणों की संख्या समान परिस्थितियों में किसी विशेष यादृच्छिक प्रयोग की पुनरावृत्ति की कुल संख्या है।
प्रतीक: NTrials
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
परीक्षणों की संख्या खोजने के लिए सूत्रOpen Variable
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 सूत्रOpen Variable
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: qBD
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से 1 के बीच होना चाहिए.
द्विपद वितरण में विफलता की संभावना खोजने के लिए सूत्रOpen Variable

डेटा का भिन्नता खोजने के लिए अन्य सूत्र

​जाना नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण
σ2=NSuccess⋅qBDp2
​जाना द्विपद वितरण में भिन्नता
σ2=NTrials⋅p⋅(1-p)

द्विपद वितरण श्रेणी में अन्य सूत्र

​जाना द्विपद वितरण का मतलब
μ=NTrials⋅p
​जाना द्विपद वितरण का मानक विचलन
σ=NTrials⋅p⋅qBD
​जाना नकारात्मक द्विपद बंटन का माध्य
μ=NSuccess⋅qBDp
​जाना नकारात्मक द्विपद वितरण का मानक विचलन
σ=NSuccess⋅qBDp

द्विपद बंटन का प्रसरण का मूल्यांकन कैसे करें?

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

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके द्विपद बंटन का प्रसरण का मूल्यांकन कैसे करें? द्विपद बंटन का प्रसरण के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, परीक्षणों की संख्या (NTrials), सफलता की संभावना (p) & द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर द्विपद बंटन का प्रसरण

द्विपद बंटन का प्रसरण ज्ञात करने का सूत्र क्या है?
द्विपद बंटन का प्रसरण का सूत्र Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 2.4 = 10*0.6*0.4.
द्विपद बंटन का प्रसरण की गणना कैसे करें?
परीक्षणों की संख्या (NTrials), सफलता की संभावना (p) & द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD) के साथ हम द्विपद बंटन का प्रसरण को सूत्र - Variance of Data = परीक्षणों की संख्या*सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना का उपयोग करके पा सकते हैं।
डेटा का भिन्नता की गणना करने के अन्य तरीके क्या हैं?
डेटा का भिन्नता-
  • Variance of Data=(Number of Success*Probability of Failure in Binomial Distribution)/(Probability of Success^2)OpenImg
  • Variance of Data=Number of Trials*Probability of Success*(1-Probability of Success)OpenImg
 की गणना करने के विभिन्न तरीके यहां दिए गए हैं
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