Fx कॉपी करा
LaTeX कॉपी करा
डेटाचे भिन्नता म्हणजे दिलेल्या सांख्यिकीय डेटाशी संबंधित यादृच्छिक चलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा आहे. FAQs तपासा
σ2=NSuccessqBDp2
σ2 - डेटाची भिन्नता?NSuccess - यशाची संख्या?qBD - द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता?p - यशाची शक्यता?

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता उदाहरण

मूल्यांसह
युनिट्ससह
फक्त उदाहरण

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता समीकरण मूल्यांसह सारखे कसे दिसते ते येथे आहे.

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता समीकरण युनिट्ससह सारखे कसे दिसते ते येथे आहे.

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता समीकरण सारखे कसे दिसते ते येथे आहे.

5.5556Edit=5Edit0.4Edit0.6Edit2
आपण येथे आहात -
HomeIcon मुख्यपृष्ठ » Category गणित » Category संभाव्यता आणि वितरण » Category वितरण » fx नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता उपाय

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता ची गणना कशी करायची यावर आमचे चरण-दर-चरण उपाय फॉलो करा?

पहिली पायरी सूत्राचा विचार करा
σ2=NSuccessqBDp2
पुढचे पाऊल व्हेरिएबल्सची पर्यायी मूल्ये
σ2=50.40.62
पुढचे पाऊल मूल्यांकन करण्याची तयारी करा
σ2=50.40.62
पुढचे पाऊल मूल्यांकन करा
σ2=5.55555555555556
शेवटची पायरी गोलाकार उत्तर
σ2=5.5556

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता 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 संख्या
यशाची संख्या ही ठराविक वेळा स्वतंत्र बर्नौली चाचण्यांमध्ये इव्हेंटचे यश म्हणून सेट केलेल्या विशिष्ट निकालाची संख्या असते.
चिन्ह: NSuccess
मोजमाप: NAयुनिट: Unitless
नोंद: मूल्य 0 पेक्षा मोठे असावे.
द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता
द्विपदी वितरणातील अपयशाची संभाव्यता म्हणजे एका निश्चित संख्येच्या स्वतंत्र बर्नौली चाचण्यांच्या एका चाचणीमध्ये विशिष्ट परिणाम न येण्याची संभाव्यता.
चिन्ह: qBD
मोजमाप: NAयुनिट: Unitless
नोंद: मूल्य 0 ते 1 दरम्यान 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.

डेटाची भिन्नता शोधण्यासाठी इतर सूत्रे

​जा द्विपदी वितरणाचे भिन्नता
σ2=NTrialspqBD
​जा द्विपदी वितरणातील भिन्नता
σ2=NTrialsp(1-p)

द्विपदी वितरण वर्गातील इतर सूत्रे

​जा द्विपदी वितरणाचा मध्य
μ=NTrialsp
​जा द्विपदी वितरणाचे मानक विचलन
σ=NTrialspqBD
​जा नकारात्मक द्विपदी वितरणाचा मध्य
μ=NSuccessqBDp
​जा नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे मानक विचलन
σ=NSuccessqBDp

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता चे मूल्यमापन कसे करावे?

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता मूल्यांकनकर्ता डेटाची भिन्नता, नकारात्मक द्विपदी वितरण सूत्राची भिन्नता ही यादृच्छिक चलच्या वर्ग विचलनाची अपेक्षा म्हणून परिभाषित केली जाते जी नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे अनुसरण करते, त्याच्या मध्यापासून चे मूल्यमापन करण्यासाठी Variance of Data = (यशाची संख्या*द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता)/(यशाची शक्यता^2) वापरतो. डेटाची भिन्नता हे σ2 चिन्हाने दर्शविले जाते.

हा ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता वापरून नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता चे मूल्यमापन कसे करायचे? हा ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता साठी वापरण्यासाठी, यशाची संख्या (NSuccess), द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता (qBD) & यशाची शक्यता (p) प्रविष्ट करा आणि गणना बटण दाबा.

FAQs वर नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता

नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता शोधण्याचे सूत्र काय आहे?
नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता चे सूत्र Variance of Data = (यशाची संख्या*द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता)/(यशाची शक्यता^2) म्हणून व्यक्त केले आहे. येथे एक उदाहरण आहे- 5.555556 = (5*0.4)/(0.6^2).
नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता ची गणना कशी करायची?
यशाची संख्या (NSuccess), द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता (qBD) & यशाची शक्यता (p) सह आम्ही सूत्र - Variance of Data = (यशाची संख्या*द्विपदी वितरणामध्ये अयशस्वी होण्याची शक्यता)/(यशाची शक्यता^2) वापरून नकारात्मक द्विपदी वितरणाचे भिन्नता शोधू शकतो.
डेटाची भिन्नता ची गणना करण्याचे इतर कोणते मार्ग आहेत?
डेटाची 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
ची गणना करण्याचे वेगवेगळे मार्ग येथे आहेत
Copied!