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हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता फॉर्मूला

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{n \cdot N Success \cdot (N - N Success) \cdot (N - n)}{(N^{2}) \cdot (N - 1)}

σ² - डेटा का भिन्नता?n - नमूने का आकार?N_Success - सफलता की संख्या?N - जनसंख्या का आकार?

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता उदाहरण

मूल्यों के साथ

इकाइयों के साथ

केवल उदाहरण

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

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

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता समीकरण जैसा दिखता है।

1.0915 = \frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}

1.0915 = \frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}

1.0915 = \frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}

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

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वितरण » fx हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता समाधान

हाइपरज्यामितीय 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{n \cdot N Success \cdot (N - N Success) \cdot (N - n)}{(N^{2}) \cdot (N - 1)}

अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान

∴

σ 2 = \frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}

अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें

∴

σ 2 = \frac{65 \cdot 5 \cdot (100 - 5) \cdot (100 - 65)}{(100^{2}) \cdot (100 - 1)}

अगला कदम मूल्यांकन करना

∴

σ 2 = 1.0915404040404

अंतिम चरण उत्तर को गोल करना

∴

σ 2 = 1.0915

हाइपरज्यामितीय 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

नमूने का आकार

नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।

प्रतीक: n

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

नमूने का आकार खोजने के लिए सूत्र

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: N_Success

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

सफलता की संख्या खोजने के लिए सूत्र

जनसंख्या का आकार

जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।

प्रतीक: N

माप: NAइकाई: Unitless

टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.

जनसंख्या का आकार खोजने के लिए सूत्र

हाइपरज्यामितीय वितरण श्रेणी में अन्य सूत्र

जाना हाइपरज्यामितीय वितरण का मतलब

μ = \frac{n \cdot N Success}{N}

जाना हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन

σ = \sqrt{\frac{n \cdot N Success \cdot (N - N Success) \cdot (N - n)}{(N^{2}) \cdot (N - 1)}}

जाना हाइपरज्यामितीय वितरण

P Hypergeometric = \frac{C (m Sample, x Sample) \cdot C (N Population - m Sample, n Population - x Sample)}{C (N Population, n Population)}

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता का मूल्यांकन कैसे करें?

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता मूल्यांकनकर्ता डेटा का भिन्नता, हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन फॉर्मूले के वैरियंस को रैंडम वेरिएबल के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो हाइपरजियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन का अनुसरण करता है, इसके माध्य से। का मूल्यांकन करने के लिए Variance of Data = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)) का उपयोग करता है। डेटा का भिन्नता को σ² प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता का मूल्यांकन कैसे करें? हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, नमूने का आकार (n), सफलता की संख्या (N_Success) & जनसंख्या का आकार (N) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता ज्ञात करने का सूत्र क्या है?

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता का सूत्र Variance of Data = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)) के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 1.09154 = (65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1)).

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता की गणना कैसे करें?

नमूने का आकार (n), सफलता की संख्या (N_Success) & जनसंख्या का आकार (N) के साथ हम हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता को सूत्र - Variance of Data = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)) का उपयोग करके पा सकते हैं।

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हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता फॉर्मूला

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