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जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता कैलकुलेटर

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आत्मविश्वास की सीमा

✖आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है।ⓘ आवृत्ति कारक [K_z]			+10% -10%
✖आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है।ⓘ आकार एन के नमूने का मानक विचलन [σ_n-1]			+10% -10%
✖कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन।ⓘ कम किया गया माध्य [y_n]			+10% -10%

✖फ़्रीक्वेंसी फ़ैक्टर के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' एक रूपांतरित वेरिएबल है जो गमबेल वितरण को चरम मूल्यों को मॉडल करने के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है।ⓘ जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता [y_tf]

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जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य
y_tf = K_z*σ_n-1+y_n
यह सूत्र 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' - फ़्रीक्वेंसी फ़ैक्टर के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' एक रूपांतरित वेरिएबल है जो गमबेल वितरण को चरम मूल्यों को मॉडल करने के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है।
आवृत्ति कारक - आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है।
आकार एन के नमूने का मानक विचलन - आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है।
कम किया गया माध्य - कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

आवृत्ति कारक: 7 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
आकार एन के नमूने का मानक विचलन: 1.28 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
कम किया गया माध्य: 0.577 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

y_tf = K_z*σ_n-1+y_n --> 7*1.28+0.577

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

y_tf = 9.537

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

9.537 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

9.537 <-- आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y'

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » अभियांत्रिकी » नागरिक » इंजीनियरिंग जल विज्ञान » पानी की बाढ़ » बाढ़ के चरम की भविष्यवाणी के लिए गम्बेल की विधि » जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई मिथिला मुथम्मा पीए

कूर्ग इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (सीआईटी), कूर्ग

मिथिला मुथम्मा पीए ने इस कैलकुलेटर और 2000+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित चंदना पी देव

एनएसएस कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग (एनएसएससीई), पलक्कड़

चंदना पी देव ने इस कैलकुलेटर और 1700+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< बाढ़ के चरम की भविष्यवाणी के लिए गम्बेल की विधि कैलक्युलेटर्स

दी गई रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'

LaTeX जाओ रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' = -(0.834+2.303*log10(log10(वापसी की अवधि/(वापसी की अवधि-1))))

Gumbel की विधि में कम Variate 'Y'

LaTeX जाओ घटी हुई विविधता 'Y' = ((1.285*(पुनरावृत्ति अंतराल के साथ 'X' में परिवर्तन करें-वैरिएट X का माध्य))/Z वेरिएट नमूने का मानक विचलन)+0.577

रिटर्न अवधि के संबंध में कम भिन्नता

LaTeX जाओ रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y' = -(ln(ln(वापसी की अवधि/(वापसी की अवधि-1))))

अनंत नमूना आकार पर लागू आवृत्ति कारक

LaTeX जाओ आवृत्ति कारक = (रिटर्न अवधि के लिए कम किया गया वेरिएट 'Y'-0.577)/1.2825

और देखें >>

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता सूत्र

LaTeX जाओ

आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य
y_tf = K_z*σ_n-1+y_n

बाढ़ आवृत्ति विश्लेषण क्या है?

फ्लड फ़्रीक्वेंसी एनालिसिस एक तकनीक है जिसका उपयोग हाइड्रोलॉजिस्ट एक नदी के किनारे विशिष्ट रिटर्न पीरियड या संभाव्यता के अनुरूप प्रवाह मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं। संभावना वितरण को चुनने के बाद जो सबसे अधिक वार्षिक मैक्सिमा डेटा को फिट करता है, बाढ़ आवृत्ति घटता है।

पीक डिस्चार्ज क्या है?

जल विज्ञान में, पीक डिस्चार्ज शब्द का अर्थ बेसिन क्षेत्र से अपवाह की उच्चतम सांद्रता है। बेसिन का संकेंद्रित प्रवाह बहुत अधिक बढ़ जाता है और प्राकृतिक या कृत्रिम तट पर हावी हो जाता है, और इसे बाढ़ कहा जा सकता है।

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता की गणना कैसे करें?

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया आवृत्ति कारक (K_z), आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है। के रूप में, आकार एन के नमूने का मानक विचलन (σ_n-1), आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है। के रूप में & कम किया गया माध्य (y_n), कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन। के रूप में डालें। कृपया जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता गणना

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता कैलकुलेटर, आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' की गणना करने के लिए Reduced Variate 'Y' with Respect to Frequency = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य का उपयोग करता है। जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता y_tf को जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो घटे हुए चर को गम्बेल की विधि में एक आयामहीन चर के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 9.537 = 7*1.28+0.577. आप और अधिक जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता क्या है?

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो घटे हुए चर को गम्बेल की विधि में एक आयामहीन चर के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। है और इसे y_tf = K_z*σ_n-1+y_n या Reduced Variate 'Y' with Respect to Frequency = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य के रूप में दर्शाया जाता है।

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता की गणना कैसे करें?

जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता को जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो घटे हुए चर को गम्बेल की विधि में एक आयामहीन चर के रूप में परिभाषित किया जाता है, जो बाढ़ की चोटियों की भविष्यवाणी के लिए चरम जल विज्ञान और मौसम संबंधी अध्ययन के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन मान है। Reduced Variate 'Y' with Respect to Frequency = आवृत्ति कारक*आकार एन के नमूने का मानक विचलन+कम किया गया माध्य y_tf = K_z*σ_n-1+y_n के रूप में परिभाषित किया गया है। जब आवृत्ति कारक और मानक विचलन पर विचार किया जाता है तो कम भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको आवृत्ति कारक (K_z), आकार एन के नमूने का मानक विचलन (σ_n-1) & कम किया गया माध्य (y_n) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको आवृत्ति कारक जो वर्षा की अवधि के अनुसार 5 से 30 के बीच भिन्न होता है, पुनरावृत्ति अंतराल (T) और तिरछा गुणांक (Cs) का एक कार्य है।, आकार N के नमूने का मानक विचलन वह मात्रा है जिसे इस आधार पर व्यक्त किया जाता है कि यह समूह के लिए औसत मान से कितना भिन्न है और इसके विचरण का वर्गमूल भी है। & कम किया गया माध्य, गम्बेल के चरम मूल्य वितरण में नमूना आकार एन का एक फ़ंक्शन। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' की गणना करने के कितने तरीके हैं?

आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' आवृत्ति कारक (K_z), आकार एन के नमूने का मानक विचलन (σ_n-1) & कम किया गया माध्य (y_n) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

आवृत्ति के संबंध में कम किया गया वेरिएट 'Y' = (आवृत्ति कारक*1.2825)+0.577

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