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हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन कैलकुलेटर

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✖नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।ⓘ नमूने का आकार [n]			+10% -10%
✖सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है।ⓘ सफलता की संख्या [N_Success]			+10% -10%
✖जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।ⓘ जनसंख्या का आकार [N]			+10% -10%

✖सामान्य वितरण में मानक विचलन जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य के डेटा के बाद दिए गए सामान्य वितरण के वर्ग विचलन की अपेक्षा का वर्गमूल है।ⓘ हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन [σ]

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हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)))
σ = sqrt((n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1)))
यह सूत्र 1 कार्यों, 4 वेरिएबल का उपयोग करता है

उपयोग किए गए कार्य

sqrt - वर्गमूल फ़ंक्शन एक ऐसा फ़ंक्शन है जो एक गैर-ऋणात्मक संख्या को इनपुट के रूप में लेता है और दी गई इनपुट संख्या का वर्गमूल लौटाता है।, sqrt(Number)

चर

सामान्य वितरण में मानक विचलन - सामान्य वितरण में मानक विचलन जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य के डेटा के बाद दिए गए सामान्य वितरण के वर्ग विचलन की अपेक्षा का वर्गमूल है।
नमूने का आकार - नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।
सफलता की संख्या - सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है।
जनसंख्या का आकार - जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

नमूने का आकार: 65 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
सफलता की संख्या: 5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
जनसंख्या का आकार: 100 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ = sqrt((n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1))) --> sqrt((65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1)))

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ = 1.04476811017584

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

1.04476811017584 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

1.04476811017584 ≈ 1.044768 <-- सामान्य वितरण में मानक विचलन

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

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क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई निशां पूजारी

श्री माधव वदिराजा प्रौद्योगिकी और प्रबंधन संस्थान (SMVITM), उडुपी

निशां पूजारी ने इस कैलकुलेटर और 500+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित मोना ग्लेडिस

सेंट जोसेफ कॉलेज (एसजेसी), बेंगलुरु

मोना ग्लेडिस ने इस कैलकुलेटर और 1800+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

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हाइपरज्यामितीय वितरण

LaTeX जाओ हाइपरजियोमेट्रिक संभाव्यता वितरण फ़ंक्शन = (C(नमूने में वस्तुओं की संख्या,नमूने में सफलताओं की संख्या)*C(जनसंख्या में वस्तुओं की संख्या-नमूने में वस्तुओं की संख्या,जनसंख्या में सफलताओं की संख्या-नमूने में सफलताओं की संख्या))/(C(जनसंख्या में वस्तुओं की संख्या,जनसंख्या में सफलताओं की संख्या))

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1)))

हाइपरज्यामितीय वितरण का भिन्नता

LaTeX जाओ डेटा का भिन्नता = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1))

हाइपरज्यामितीय वितरण का मतलब

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मतलब = (नमूने का आकार*सफलता की संख्या)/(जनसंख्या का आकार)

और देखें >>

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन सूत्र

LaTeX जाओ

हाइपरज्यामितीय वितरण क्या है?

हाइपरज्यामितीय वितरण एक असतत संभाव्यता वितरण है जो बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में सफलताओं की संख्या का वर्णन करता है (यानी केवल दो संभावित परिणामों के साथ परीक्षण: सफलता या विफलता) प्रतिस्थापन के बिना। अतिज्यामितीय वितरण का प्रायिकता द्रव्यमान फलन (PMF) निम्न द्वारा दिया जाता है: P(X = x) = (C(K,x) * C(NK,nx)) / C(N,n) अतिज्यामितीय वितरण का उपयोग किया जाता है एक परिमित आबादी से एक निश्चित संख्या में ड्रॉ में "सफलताओं" की एक निश्चित संख्या को देखने की संभावना को मॉडल करें, जहां प्रत्येक ड्रा पर सफलता की संभावना बदल जाती है। इसका उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है जैसे आनुवंशिकी, गुणवत्ता नियंत्रण और नमूना निरीक्षण, जिसमें नमूना बिना प्रतिस्थापन के निकाला जाता है।

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन की गणना कैसे करें?

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नमूने का आकार (n), नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के रूप में, सफलता की संख्या (N_Success), सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है। के रूप में & जनसंख्या का आकार (N), जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के रूप में डालें। कृपया हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन गणना

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन कैलकुलेटर, सामान्य वितरण में मानक विचलन की गणना करने के लिए Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1))) का उपयोग करता है। हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन σ को हाइपरज्यामितीय वितरण सूत्र के मानक विचलन को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से हाइपरज्यामितीय वितरण का अनुसरण करता है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 1.044768 = sqrt((65*5*(100-5)*(100-65))/((100^2)*(100-1))). आप और अधिक हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन क्या है?

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन हाइपरज्यामितीय वितरण सूत्र के मानक विचलन को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से हाइपरज्यामितीय वितरण का अनुसरण करता है। है और इसे σ = sqrt((n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1))) या Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1))) के रूप में दर्शाया जाता है।

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन की गणना कैसे करें?

हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन को हाइपरज्यामितीय वितरण सूत्र के मानक विचलन को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के वर्गमूल के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से हाइपरज्यामितीय वितरण का अनुसरण करता है। Standard Deviation in Normal Distribution = sqrt((नमूने का आकार*सफलता की संख्या*(जनसंख्या का आकार-सफलता की संख्या)*(जनसंख्या का आकार-नमूने का आकार))/((जनसंख्या का आकार^2)*(जनसंख्या का आकार-1))) σ = sqrt((n*N_Success*(N-N_Success)*(N-n))/((N^2)*(N-1))) के रूप में परिभाषित किया गया है। हाइपरज्यामितीय वितरण का मानक विचलन की गणना करने के लिए, आपको नमूने का आकार (n), सफलता की संख्या (N_Success) & जनसंख्या का आकार (N) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है।, सफलता की संख्या उस संख्या की संख्या है जो एक विशिष्ट परिणाम जो घटना की सफलता के रूप में सेट की जाती है, स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों की एक निश्चित संख्या में होती है। & जनसंख्या का आकार जांच के तहत दी गई आबादी में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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