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✖डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है।ⓘ डेटा में सबसे बड़ा आइटम [Max]			+10% -10%
✖डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है।ⓘ डेटा में सबसे छोटी वस्तु [Min]			+10% -10%
✖डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है।ⓘ डेटा की कक्षा चौड़ाई [w_Class]			+10% -10%

✖वर्गों की संख्या उन अंतरालों या समूहों की गिनती है जिनमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया जाता है।ⓘ वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या [N_Class]

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वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

कक्षाओं की संख्या = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई
N_Class = (Max-Min)/w_Class
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

कक्षाओं की संख्या - वर्गों की संख्या उन अंतरालों या समूहों की गिनती है जिनमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया जाता है।
डेटा में सबसे बड़ा आइटम - डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है।
डेटा में सबसे छोटी वस्तु - डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है।
डेटा की कक्षा चौड़ाई - डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

डेटा में सबसे बड़ा आइटम: 85 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
डेटा में सबसे छोटी वस्तु: 5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
डेटा की कक्षा चौड़ाई: 4 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

N_Class = (Max-Min)/w_Class --> (85-5)/4

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

N_Class = 20

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

20 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

20 <-- कक्षाओं की संख्या

(गणना 00.005 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » गणित » आंकड़े » सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र » वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई अनिरुद्ध सिंह

राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईटी), जमशेदपुर

अनिरुद्ध सिंह ने इस कैलकुलेटर और 300+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित उर्वी राठौड़

विश्वकर्मा गवर्नमेंट इंजीनियरिंग कॉलेज (वीजीईसी), अहमदाबाद

उर्वी राठौड़ ने इस कैलकुलेटर और 1900+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< सांख्यिकी में बुनियादी सूत्र कैलक्युलेटर्स

नमूने का पी मान

LaTeX जाओ नमूने का पी मान = (नमूना अनुपात-अनुमानित जनसंख्या अनुपात)/sqrt((अनुमानित जनसंख्या अनुपात*(1-अनुमानित जनसंख्या अनुपात))/नमूने का आकार)

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या

LaTeX जाओ कक्षाओं की संख्या = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई

डेटा की वर्ग चौड़ाई

LaTeX जाओ डेटा की कक्षा चौड़ाई = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/कक्षाओं की संख्या

अवशिष्ट मानक त्रुटि दिए गए अलग-अलग मानों की संख्या

LaTeX जाओ व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या = (वर्गों का अवशिष्ट योग/(डेटा की अवशिष्ट मानक त्रुटि^2))+1

और देखें >>

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या सूत्र

LaTeX जाओ

कक्षाओं की संख्या = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई
N_Class = (Max-Min)/w_Class

सांख्यिकी में डेटा का वर्गीकरण क्या है?

सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए, अन्वेषक या विश्लेषक द्वारा विभिन्न प्रकार के डेटा एकत्र किए जाते हैं। एकत्र की गई जानकारी आमतौर पर कच्चे रूप में होती है जिसका विश्लेषण करना मुश्किल होता है। विश्लेषण को सार्थक और आसान बनाने के लिए, कच्चे डेटा को उनकी विशेषताओं के आधार पर विभिन्न श्रेणियों में परिवर्तित या वर्गीकृत किया जाता है। समान या सजातीय विशेषताओं वाले विभिन्न श्रेणियों या वर्गों में डेटा का यह समूह डेटा के वर्गीकरण के रूप में जाना जाता है। एकत्रित डेटा के प्रत्येक भाग या वर्ग को एक वर्ग के रूप में जाना जाता है। सांख्यिकीय सूचना के वर्गीकरण के विभिन्न आधार भौगोलिक, कालानुक्रमिक, गुणात्मक (सरल और कई गुना), और मात्रात्मक या संख्यात्मक हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई अन्वेषक किसी राज्य के गरीबी स्तर का निर्धारण करना चाहता है, तो वह उस राज्य के लोगों की जानकारी एकत्र करके और फिर उन्हें उनकी आय, शिक्षा आदि के आधार पर वर्गीकृत कर सकता है।

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या की गणना कैसे करें?

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया डेटा में सबसे बड़ा आइटम (Max), डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है। के रूप में, डेटा में सबसे छोटी वस्तु (Min), डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है। के रूप में & डेटा की कक्षा चौड़ाई (w_Class), डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है। के रूप में डालें। कृपया वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या गणना

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या कैलकुलेटर, कक्षाओं की संख्या की गणना करने के लिए Number of Classes = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई का उपयोग करता है। वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या N_Class को वर्ग चौड़ाई सूत्र दिए गए वर्गों की संख्या को अंतराल या समूहों की गिनती के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया गया है, और डेटा की वर्ग चौड़ाई का उपयोग करके गणना की जाती है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 15 = (85-5)/4. आप और अधिक वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या क्या है?

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या वर्ग चौड़ाई सूत्र दिए गए वर्गों की संख्या को अंतराल या समूहों की गिनती के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया गया है, और डेटा की वर्ग चौड़ाई का उपयोग करके गणना की जाती है। है और इसे N_Class = (Max-Min)/w_Class या Number of Classes = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई के रूप में दर्शाया जाता है।

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या की गणना कैसे करें?

वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या को वर्ग चौड़ाई सूत्र दिए गए वर्गों की संख्या को अंतराल या समूहों की गिनती के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें डेटा को आवृत्ति वितरण में विभाजित किया गया है, और डेटा की वर्ग चौड़ाई का उपयोग करके गणना की जाती है। Number of Classes = (डेटा में सबसे बड़ा आइटम-डेटा में सबसे छोटी वस्तु)/डेटा की कक्षा चौड़ाई N_Class = (Max-Min)/w_Class के रूप में परिभाषित किया गया है। वर्ग चौड़ाई दी कक्षाओं की संख्या की गणना करने के लिए, आपको डेटा में सबसे बड़ा आइटम (Max), डेटा में सबसे छोटी वस्तु (Min) & डेटा की कक्षा चौड़ाई (w_Class) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको डेटा में सबसे बड़ा आइटम डेटासेट में उच्चतम मान है, जो देखे गए मानों के ऊपरी चरम को दर्शाता है।, डेटा में सबसे छोटा आइटम डेटासेट में सबसे कम मान है, जो देखे गए मानों के निचले चरम को दर्शाता है। & डेटा की वर्ग चौड़ाई आवृत्ति वितरण में किसी वर्ग या अंतराल की ऊपरी और निचली सीमाओं के बीच का अंतर है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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