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अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर

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✖सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है।ⓘ सफलता की संभावना [p]			+10% -10%
✖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%

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

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अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

डेटा का भिन्नता = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार
σ² = (p*(1-p))/n
यह सूत्र 3 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।
सफलता की संभावना - सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना 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।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

सफलता की संभावना: 0.6 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नमूने का आकार: 65 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

σ² = (p*(1-p))/n --> (0.6*(1-0.6))/65

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

σ² = 0.00369230769230769

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

0.00369230769230769 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

0.00369230769230769 ≈ 0.003692 <-- डेटा का भिन्नता

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » गणित » संभाव्यता और वितरण » वितरण » नमूने का वितरण » अनुपात के नमूनाकरण 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 श्वेता पाटिल

वालचंद कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग (WCE), सांगली

श्वेता पाटिल ने इस कैलकुलेटर और 1100+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< नमूने का वितरण कैलक्युलेटर्स

अनुपात के प्रतिचयन वितरण में जनसंख्या का मानक विचलन

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((व्यक्तिगत मूल्यों के वर्गों का योग/जनसंख्या का आकार)-((व्यक्तिगत मूल्यों का योग/जनसंख्या का आकार)^2))

सफलता और असफलता की संभावनाओं को देखते हुए अनुपात के नमूनाकरण वितरण में मानक विचलन

LaTeX जाओ सामान्य वितरण में मानक विचलन = sqrt((सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार)

अनुपात के प्रतिचयन वितरण में मानक विचलन

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

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता

LaTeX जाओ डेटा का भिन्नता = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार

और देखें >>

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता सूत्र

LaTeX जाओ

डेटा का भिन्नता = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार
σ² = (p*(1-p))/n

नमूना वितरण क्या है?

सैम्पलिंग डिस्ट्रीब्यूशन जनसंख्या से लिए गए यादृच्छिक नमूने से गणना किए गए आँकड़ों का प्रायिकता बंटन है। यह वर्णन करता है कि एक ही जनसंख्या से लिए गए समान आकार और आकार के विभिन्न नमूनों में आँकड़ों का मान किस प्रकार भिन्न हो सकता है। यह आँकड़ों में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है क्योंकि यह हमें नमूना डेटा के आधार पर जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, माध्य के नमूनाकरण वितरण को समझकर, हम नमूने के माध्य के आधार पर जनसंख्या के माध्य का अनुमान लगा सकते हैं, और इस संभावना की गणना कर सकते हैं कि अनुमान सही जनसंख्या माध्य के करीब है।

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया सफलता की संभावना (p), सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है। के रूप में & 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 डालें। कृपया अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता गणना

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता कैलकुलेटर, डेटा का भिन्नता की गणना करने के लिए Variance of Data = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार का उपयोग करता है। अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता σ² को अनुपात सूत्र के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से अनुपात के नमूनाकरण वितरण का अनुसरण करता है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 0.003692 = (0.6*(1-0.6))/65. आप और अधिक अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता क्या है?

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता अनुपात सूत्र के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से अनुपात के नमूनाकरण वितरण का अनुसरण करता है। है और इसे σ² = (p*(1-p))/n या Variance of Data = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार के रूप में दर्शाया जाता है।

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता की गणना कैसे करें?

अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता को अनुपात सूत्र के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता को यादृच्छिक चर के वर्ग विचलन की अपेक्षा के रूप में परिभाषित किया गया है जो इसके माध्य से अनुपात के नमूनाकरण वितरण का अनुसरण करता है। Variance of Data = (सफलता की संभावना*(1-सफलता की संभावना))/नमूने का आकार σ² = (p*(1-p))/n के रूप में परिभाषित किया गया है। अनुपात के नमूनाकरण वितरण में भिन्नता की गणना करने के लिए, आपको सफलता की संभावना (p) & नमूने का आकार (n) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको सफलता की संभावना एक निश्चित संख्या में स्वतंत्र बर्नौली परीक्षणों के एकल परीक्षण में होने वाले एक विशिष्ट परिणाम की संभावना है। & नमूना आकार जांच के तहत दी गई आबादी से लिए गए किसी विशेष नमूने में मौजूद व्यक्तियों की कुल संख्या है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

डेटा का भिन्नता की गणना करने के कितने तरीके हैं?

डेटा का भिन्नता सफलता की संभावना (p) & नमूने का आकार (n) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 1 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

डेटा का भिन्नता = (सफलता की संभावना*द्विपद वितरण में विफलता की संभावना)/नमूने का आकार

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