सांख्यिकी में गुणांकों का क्या महत्व है?
सांख्यिकी में, बहुत सारे जाने-माने संख्यात्मक गुणांक हैं। अधिकतर वे एक नमूने या जनसंख्या से संबंधित कुछ महत्वपूर्ण मापदंडों के अनुपात होते हैं, और कभी-कभी उन अनुपातों को प्रतिशत के रूप में दर्शाया जाएगा। ऐसे गुणांकों का प्राथमिक महत्व डेटा के बारे में अनुमान या निष्कर्ष निकालना है। बड़ी आबादी के साथ काम करते समय, सभी अवलोकनों के माध्यम से निष्कर्ष निकालना बहुत मुश्किल होगा। इसलिए पहले कुछ गुणांक या प्रतिशत की गणना उन मापदंडों का उपयोग करके करें जो सभी डेटा जैसे माध्य, भिन्नता, मानक विचलन आदि पर निर्भर करते हैं। फिर उन मूल्यों का उपयोग करके हम डेटा के विकास, क्षय, रैखिकता, प्रदर्शन आदि के बारे में विभिन्न निष्कर्ष या निर्णय ले सकते हैं। .
भिन्नता अनुपात का गुणांक की गणना कैसे करें?
भिन्नता अनुपात का गुणांक के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया डेटा का मानक विचलन (σ), डेटा का मानक विचलन यह मापता है कि डेटासेट में मान कितने भिन्न हैं। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं के फैलाव की मात्रा निर्धारित करता है। के रूप में & डेटा का मतलब (μ), डेटा का माध्य किसी डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का औसत मूल्य है। यह डेटा की केंद्रीय प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है और इसकी गणना सभी मूल्यों को जोड़कर और अवलोकनों की कुल संख्या से विभाजित करके की जाती है। के रूप में डालें। कृपया भिन्नता अनुपात का गुणांक गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।
भिन्नता अनुपात का गुणांक गणना
भिन्नता अनुपात का गुणांक कैलकुलेटर, गुणांक का परिवर्तन की गणना करने के लिए Coefficient of Variation = डेटा का मानक विचलन/डेटा का मतलब का उपयोग करता है। भिन्नता अनुपात का गुणांक CV को भिन्नता अनुपात सूत्र के गुणांक को डेटा के मानक विचलन और माध्य के अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है। यह मानक विचलन को माध्य के प्रतिशत के रूप में व्यक्त करता है और इसका उपयोग डेटासेट की परिवर्तनशीलता की तुलना करने के लिए किया जाता है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ भिन्नता अनुपात का गुणांक गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 0.4 = 7/10. आप और अधिक भिन्नता अनुपात का गुणांक उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -