सांख्यिकी में मानक विचलन क्या है?
सांख्यिकी में, मानक विचलन मूल्यों के एक सेट की भिन्नता या फैलाव की मात्रा का एक उपाय है। एक निम्न मानक विचलन इंगित करता है कि मान सेट के माध्य (जिसे अपेक्षित मान भी कहा जाता है) के करीब होते हैं, जबकि एक उच्च मानक विचलन इंगित करता है कि मान एक व्यापक श्रेणी में फैले हुए हैं। मानक विचलन का एक उपयोगी गुण यह है कि, प्रसरण के विपरीत, इसे डेटा के समान इकाई में व्यक्त किया जाता है। एक यादृच्छिक चर, नमूना, सांख्यिकीय जनसंख्या, डेटा सेट, या संभाव्यता वितरण के मानक विचलन को परिभाषित किया जाता है और इसकी गणना इसके विचरण के वर्गमूल के रूप में की जाती है।
डेटा का मानक विचलन की गणना कैसे करें?
डेटा का मानक विचलन के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग (Σx2), व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग प्रत्येक डेटा बिंदु और डेटासेट के माध्य के बीच वर्ग अंतर का योग है। के रूप में, व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या (N), व्यक्तिगत मानों की संख्या किसी डेटासेट में अलग-अलग डेटा बिंदुओं की कुल संख्या है। के रूप में & व्यक्तिगत मूल्यों का योग (Σx), व्यक्तिगत मूल्यों का योग एक डेटासेट में सभी डेटा बिंदुओं का योग है। के रूप में डालें। कृपया डेटा का मानक विचलन गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।
डेटा का मानक विचलन गणना
डेटा का मानक विचलन कैलकुलेटर, डेटा का मानक विचलन की गणना करने के लिए Standard Deviation of Data = sqrt((व्यक्तिगत मानों के वर्गों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)-((व्यक्तिगत मूल्यों का योग/व्यक्तिगत मूल्यों की संख्या)^2)) का उपयोग करता है। डेटा का मानक विचलन σ को डेटा फॉर्मूला के मानक विचलन को इस माप के रूप में परिभाषित किया गया है कि डेटासेट में मान कितने भिन्न हैं। यह माध्य के आसपास डेटा बिंदुओं के फैलाव की मात्रा निर्धारित करता है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ डेटा का मानक विचलन गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 5.267827 = sqrt((85/10)-((15/10)^2)). आप और अधिक डेटा का मानक विचलन उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -