Fx कॉपी करा
LaTeX कॉपी करा
डेटाचे भिन्नता म्हणजे दिलेल्या सांख्यिकीय डेटाशी संबंधित यादृच्छिक चलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा आहे. FAQs तपासा
σ2=p(1-p)n
σ2 - डेटाची भिन्नता?p - यशाची शक्यता?n - नमुन्याचा आकार?

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक उदाहरण

मूल्यांसह
युनिट्ससह
फक्त उदाहरण

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक समीकरण मूल्यांसह सारखे कसे दिसते ते येथे आहे.

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक समीकरण युनिट्ससह सारखे कसे दिसते ते येथे आहे.

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक समीकरण सारखे कसे दिसते ते येथे आहे.

0.0037Edit=0.6Edit(1-0.6Edit)65Edit
आपण येथे आहात -
HomeIcon मुख्यपृष्ठ » Category गणित » Category संभाव्यता आणि वितरण » Category वितरण » fx प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक उपाय

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक ची गणना कशी करायची यावर आमचे चरण-दर-चरण उपाय फॉलो करा?

पहिली पायरी सूत्राचा विचार करा
σ2=p(1-p)n
पुढचे पाऊल व्हेरिएबल्सची पर्यायी मूल्ये
σ2=0.6(1-0.6)65
पुढचे पाऊल मूल्यांकन करण्याची तयारी करा
σ2=0.6(1-0.6)65
पुढचे पाऊल मूल्यांकन करा
σ2=0.00369230769230769
शेवटची पायरी गोलाकार उत्तर
σ2=0.0037

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक सुत्र घटक

चल
डेटाची भिन्नता
डेटाचे भिन्नता म्हणजे दिलेल्या सांख्यिकीय डेटाशी संबंधित यादृच्छिक चलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा आहे.
चिन्ह: σ2
मोजमाप: NAयुनिट: Unitless
नोंद: मूल्य 0 पेक्षा मोठे असावे.
यशाची शक्यता
यशाची संभाव्यता म्हणजे एका निश्चित संख्येच्या स्वतंत्र बर्नौली चाचण्यांच्या एका चाचणीमध्ये विशिष्ट परिणामाची संभाव्यता.
चिन्ह: p
मोजमाप: NAयुनिट: Unitless
नोंद: मूल्य 0 ते 1 दरम्यान असावे.
नमुन्याचा आकार
नमुना आकार म्हणजे तपासणी अंतर्गत दिलेल्या लोकसंख्येमधून काढलेल्या विशिष्ट नमुन्यात उपस्थित असलेल्या व्यक्तींची एकूण संख्या.
चिन्ह: n
मोजमाप: NAयुनिट: Unitless
नोंद: मूल्य 0 पेक्षा मोठे असावे.

डेटाची भिन्नता शोधण्यासाठी इतर सूत्रे

​जा यश आणि अपयशाच्या संभाव्यता दिलेल्या प्रमाणात नमुना वितरणातील फरक
σ2=pqBDn

नमुना वितरण वर्गातील इतर सूत्रे

​जा प्रमाणाच्या नमुना वितरणामध्ये मानक विचलन
σ=p(1-p)n
​जा यश आणि अपयशाच्या संभाव्यता दिलेल्या प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील मानक विचलन
σ=pqBDn
​जा प्रमाणाच्या नमुना वितरणामध्ये लोकसंख्येचे मानक विचलन
σ=(Σx2N)-((ΣxN)2)

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक चे मूल्यमापन कसे करावे?

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक मूल्यांकनकर्ता डेटाची भिन्नता, प्रमाण सूत्राच्या सॅम्पलिंग डिस्ट्रिब्युशनमधील फरक हे यादृच्छिक व्हेरिएबलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा म्हणून परिभाषित केले जाते जे प्रमाणाच्या नमुना वितरणाचे अनुसरण करते, त्याच्या सरासरीपासून चे मूल्यमापन करण्यासाठी Variance of Data = (यशाची शक्यता*(1-यशाची शक्यता))/नमुन्याचा आकार वापरतो. डेटाची भिन्नता हे σ2 चिन्हाने दर्शविले जाते.

हा ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता वापरून प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक चे मूल्यमापन कसे करायचे? हा ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक साठी वापरण्यासाठी, यशाची शक्यता (p) & नमुन्याचा आकार (n) प्रविष्ट करा आणि गणना बटण दाबा.

FAQs वर प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक

प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक शोधण्याचे सूत्र काय आहे?
प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक चे सूत्र Variance of Data = (यशाची शक्यता*(1-यशाची शक्यता))/नमुन्याचा आकार म्हणून व्यक्त केले आहे. येथे एक उदाहरण आहे- 0.003692 = (0.6*(1-0.6))/65.
प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक ची गणना कशी करायची?
यशाची शक्यता (p) & नमुन्याचा आकार (n) सह आम्ही सूत्र - Variance of Data = (यशाची शक्यता*(1-यशाची शक्यता))/नमुन्याचा आकार वापरून प्रमाणाच्या नमुना वितरणातील फरक शोधू शकतो.
डेटाची भिन्नता ची गणना करण्याचे इतर कोणते मार्ग आहेत?
डेटाची भिन्नता-
  • Variance of Data=(Probability of Success*Probability of Failure in Binomial Distribution)/Sample SizeOpenImg
ची गणना करण्याचे वेगवेगळे मार्ग येथे आहेत
Copied!