- औसत
- 5
- मेडियन
- 4.5
- मोड
- 4
- सेंपल मानक विचलन
- 2.14
- सेंपल भिन्नता
- 4.57
- जनसंख्या मानक विचलन
- 2
- जनसंख्या में मतभेद
- 4
- गिनती
- 8
- सम
- 40
- न्यूनतम
- 2
- अधिकतम
- 9
- सीमा
- 7
- वर्ग का योग
- 232
- ज्यामितीय अर्थ
- 4.6
कैसे काम करता है
दोहराई पंक्तियाँ नया प्रमाण नहीं हैं
हर पंक्ति दोहराने से औसत और समष्टि मानक विचलन समान रहते हैं, लेकिन गिनती दोगुनी होती है। इससे अतिरिक्त स्वतंत्र अवलोकन नहीं बनते। सारांश इस्तेमाल करने से पहले आयातित रिकॉर्ड में दोहराव जाँचें।
सांख्यिकीय सार के लिए डेटा तैयार करना
गणना से पहले जाँचें कि डेटा के अवलोकन तुलनीय हैं। लापता प्रविष्टि को शून्य तभी रखें जब शून्य वास्तविक माप हो। सार उसी सूची का वर्णन करता है जो आपने दी है। सामान्य मान का संदर्भ समझने के लिए केंद्र और फैलाव के माप साथ देखें। केवल वर्णनात्मक सांख्यिकी कारण स्थापित नहीं करती और पूरी समष्टि पर निष्कर्ष का आधार नहीं बनती।
डाटासेट सारांश: सूत्र और मान्यताएँ
औसत = Σx / N; जनसंख्या में मतभेद = Σ(x − औसत² / N; सेंपल अलग- अलग होने की गणना करता है − 1.
औसत प्रत्येक मूल्य का उपयोग करता है। मध्यम एक प्रकार के डेटासेट का मध्य है। नमूना भिन्नता एक नमूना से आबादी का अनुमान लगाने के लिए सही है।
हल किया गया उदाहरण
डाटासेट सारांश उदाहरण का उपयोग करते हुए:
- संख्याएँ
- 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9
औसत = Σx / N; जनसंख्या में मतभेद = Σ(x − औसत² / N; सेंपल अलग- अलग होने की गणना करता है − 1.
उदाहरण का परिणाम
औसत: 5
मेडियन: 4.5
मोड: 4
सेंपल मानक विचलन: 2.14
सेंपल भिन्नता: 4.57
जनसंख्या मानक विचलन: 2
जनसंख्या में मतभेद: 4
गिनती: 8
सम: 40
न्यूनतम: 2
अधिकतम: 9
सीमा: 7
वर्ग का योग: 232
ज्यामितीय अर्थ: 4.6
ये उदाहरण हैं। एक अलग परिदृश्य का पता लगाने के लिए मूल्यों को बदल दें।
सूत्रों के संदर्भ
संदर्भ आधारित विधियों को समझाते हैं; वे फिनफ्लो के अनुमोदन या व्यक्तिगत पेशेवर समीक्षा का मतलब नहीं है।
सामान्य प्रश्न
क्या मुझे नमूना या जनता के बीच फर्क करना चाहिए?
जब सूची रुचि की पूरी आबादी है तो जनसंख्या भिन्नता का उपयोग करें; नमूना से फैलने का अनुमान लगाते समय नमूना भिन्नता का उपयोग करें।
क्या ये सारांश आंकड़े यह निर्धारित करते हैं कि डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है?
नहीं। मध्यम, मध्यम और मानक विचलन एक डेटासेट की विशेषताओं का वर्णन करते हैं; वे अपने आप में एक सामान्य वितरण का प्रदर्शन नहीं करते हैं।
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