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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=NSuccessqBDp2
σ2 - डेटा का भिन्नता?NSuccess - सफलता की संख्या?qBD - द्विपद वितरण में विफलता की संभावना?p - सफलता की संभावना?

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण उदाहरण

मूल्यों के साथ
इकाइयों के साथ
केवल उदाहरण

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

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

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण समीकरण जैसा दिखता है।

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HomeIcon घर » Category गणित » Category संभाव्यता और वितरण » Category वितरण » fx नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण समाधान

नकारात्मक 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=NSuccessqBDp2
अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान
σ2=50.40.62
अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें
σ2=50.40.62
अगला कदम मूल्यांकन करना
σ2=5.55555555555556
अंतिम चरण उत्तर को गोल करना
σ2=5.5556

नकारात्मक 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.
सफलता की संख्या
सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है।
प्रतीक: NSuccess
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
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.
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.

डेटा का भिन्नता खोजने के लिए अन्य सूत्र

​जाना द्विपद बंटन का प्रसरण
σ2=NTrialspqBD
​जाना द्विपद वितरण में भिन्नता
σ2=NTrialsp(1-p)

द्विपद वितरण श्रेणी में अन्य सूत्र

​जाना द्विपद वितरण का मतलब
μ=NTrialsp
​जाना द्विपद वितरण का मानक विचलन
σ=NTrialspqBD
​जाना नकारात्मक द्विपद बंटन का माध्य
μ=NSuccessqBDp
​जाना नकारात्मक द्विपद वितरण का मानक विचलन
σ=NSuccessqBDp

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण का मूल्यांकन कैसे करें?

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण मूल्यांकनकर्ता डेटा का भिन्नता, ऋणात्मक द्विपद बंटन सूत्र के प्रसरण को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो ऋणात्मक द्विपद वितरण का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। का मूल्यांकन करने के लिए Variance of Data = (सफलता की संख्या*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 नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण का मूल्यांकन कैसे करें? नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, सफलता की संख्या (NSuccess), द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD) & सफलता की संभावना (p) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण

नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण ज्ञात करने का सूत्र क्या है?
नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण का सूत्र Variance of Data = (सफलता की संख्या*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/(सफलता की संभावना^2) के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 5.555556 = (5*0.4)/(0.6^2).
नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण की गणना कैसे करें?
सफलता की संख्या (NSuccess), द्विपद वितरण में विफलता की संभावना (qBD) & सफलता की संभावना (p) के साथ हम नकारात्मक द्विपद बंटन का प्रसरण को सूत्र - Variance of Data = (सफलता की संख्या*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=Number of Trials*Probability of Success*Probability of Failure in Binomial DistributionOpenImg
  • 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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