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✖घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर वास्तविक संख्या का मान है जो घातीय वितरण फ़ंक्शन या पॉइसन वितरण फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है।ⓘ घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर [λ]

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✖डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है।ⓘ घातीय वितरण में भिन्नता [σ²]

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घातीय वितरण में भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = 1/(घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर^2)
σ² = 1/(λ^2)
यह सूत्र 2 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

डेटा का भिन्नता - डेटा का प्रसरण, दिए गए सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से वर्ग विचलन की अपेक्षा है।
घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर - घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर वास्तविक संख्या का मान है जो घातीय वितरण फ़ंक्शन या पॉइसन वितरण फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर: 2.5 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = 1/(λ^2) --> 1/(2.5^2)

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 0.16

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

0.16 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

0.16 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » गणित » संभाव्यता और वितरण » वितरण » घातांकी रूप से वितरण » घातीय वितरण में भिन्नता

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 अनामिका मित्तल

वेल्लोर प्रौद्योगिकी संस्थान (विटामिन), भोपाल

अनामिका मित्तल ने इस कैलकुलेटर और 300+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

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घातांकी रूप से वितरण

LaTeX जाओ कम से कम दो घटनाओं के घटित होने की संभावना = 1-किसी भी घटना के घटित न होने की संभावना-बिल्कुल एक घटना के घटित होने की प्रायिकता

घातीय वितरण में भिन्नता

LaTeX जाओ डेटा का भिन्नता = 1/(घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर^2)

घातीय वितरण में भिन्नता सूत्र

LaTeX जाओ

डेटा का भिन्नता = 1/(घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर^2)
σ² = 1/(λ^2)

भिन्नता क्या है और सांख्यिकी में भिन्नता का महत्व क्या है?

भिन्नता एक सांख्यिकीय उपकरण है जिसका उपयोग सांख्यिकीय डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। वेरिएंस शब्द वास्तव में वैरायटी शब्द से बना है जिसका आँकड़ों के संदर्भ में विभिन्न स्कोर और रीडिंग के बीच अंतर है। मूल रूप से यह जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से संबद्ध यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा है। भिन्नता सटीकता सुनिश्चित करती है क्योंकि कम भिन्नता या किसी भिन्नता की बिल्कुल अनुपस्थिति की तुलना में अधिक भिन्नता को अच्छा माना जाता है। आँकड़ों में भिन्नता महत्वपूर्ण है क्योंकि एक माप में यह हमें उनके माध्य के चारों ओर चर के सेट के फैलाव को मापने की अनुमति देता है। चर के ये सेट वे चर हैं जिन्हें मापा या विश्लेषण किया जा रहा है। भिन्नता की उपस्थिति एक सांख्यिकीविद् को डेटा से कुछ सार्थक निष्कर्ष निकालने की अनुमति देती है। विचरण का लाभ यह है कि यह माध्य से सभी विचलनों को उनकी दिशा की परवाह किए बिना समान मानता है।

घातीय वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

घातीय वितरण में भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर (λ), घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर वास्तविक संख्या का मान है जो घातीय वितरण फ़ंक्शन या पॉइसन वितरण फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है। के रूप में डालें। कृपया घातीय वितरण में भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

घातीय वितरण में भिन्नता गणना

घातीय वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = 1/(घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर^2) का उपयोग करता है। घातीय वितरण में भिन्नता σ² को घातीय वितरण सूत्र में भिन्नता को जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से घातीय वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ घातीय वितरण में भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 0.16 = 1/(2.5^2). आप और अधिक घातीय वितरण में भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

घातीय वितरण में भिन्नता क्या है?

घातीय वितरण में भिन्नता घातीय वितरण सूत्र में भिन्नता को जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से घातीय वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। है और इसे σ² = 1/(λ^2) या Variance of Data = 1/(घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर^2) के रूप में दर्शाया जाता है।

घातीय वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

घातीय वितरण में भिन्नता को घातीय वितरण सूत्र में भिन्नता को जनसंख्या माध्य या नमूना माध्य से घातीय वितरण के बाद सांख्यिकीय डेटा से जुड़े यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है। Variance of Data = 1/(घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर^2) σ² = 1/(λ^2) के रूप में परिभाषित किया गया है। घातीय वितरण में भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर (λ) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको घातीय वितरण का जनसंख्या पैरामीटर वास्तविक संख्या का मान है जो घातीय वितरण फ़ंक्शन या पॉइसन वितरण फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

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