नमूना माध्य कैलकुलेटर
सराय: इस नमूना माध्य कैलकुलेटर का उपयोग करने के लिए, कृपया नीचे दिए गए नमूना डेटा प्रदान करें और यह सॉल्वर नमूना माध्य की चरण-दर-चरण गणना प्रदान करेगा:
इस नमूना माध्य कैलकुलेटर के बारे में अधिक
The sample mean is one of the most commonly used measures of central tendency, that is used to summarize the data into one "average" value, that provides a measure of location of a distribution.
Let \(\{X_1, X_2, ..., X_n\}\) be the sample data. The following formula is used to compute the sample mean:
\[\bar X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i\]In other words, the sample mean is calculated by obtaining the नमूने में सभी मूल्यों का योग , और फिर नमूने में तत्वों की संख्या से विभाजित।
ध्यान दें कि नमूना माध्य को एक्सेल या अन्य सांख्यिकीय कैलकुलेटर के साथ गणना की जा सकती है, लेकिन इसका लाभ मतलब कैलकुलेट यह है कि यह आपको सभी कदम दिखाएगा।
मतलब गणना उदाहरण
उदाहरण के लिए, मान लें कि नमूना डेटा \(\{ 1, 2, 5, 8, 10\}\)है, फिर, नमूना माध्य की गणना निम्नानुसार है:
\[\bar X = \frac{1}{5}(1+2+5+8+10) = \frac{26}{5} = 5.2\]नमूना माध्य आमतौर पर वितरण के केंद्र के प्रतिनिधि माप के रूप में उपयोग किया जाता है।लेकिन, नमूना के साथ समस्या का मतलब यह है कि यह चरम मूल्यों के प्रति बहुत संवेदनशील है।यह इंगित करता है कि जब वितरण में काफी तिरछा हो जाता है तो नमूना का मतलब तिरछा पक्ष का अधिक प्रतिनिधित्व करेगा।
तिरछी वितरण के मामले में, यह अनुशंसित है अफ़स्या इसके बजाय केंद्रीय प्रवृत्ति के उचित उपाय के रूप में।या, यदि आप डेटा के फैलाव में रुचि रखते हैं (केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों के विपरीत), तो यह तंग आपकी सहायता करेगा
नमूना माध्य और अन्य वर्णनात्मक आंकड़े
यदि आपको सभी बुनियादी वर्णनात्मक उपायों की गणना करने की आवश्यकता है, जिसमें शामिल हैं अफ़स्या , median, quartiles, etc, you can try our सराय ।
One crucial element to understand in Statistics is that the sample mean is in itself a random variable, and you compute probabilities associated to it. If that is what you need to do, using this तमाम
क्या होगा अगर मैं आबादी की गणना करना चाहता हूं?
निरीक्षण करें कि यह एक नमूना है मतलब कैलकुलेट और जनसंख्या का मतलब कैलकुलेटर नहीं है।जनसंख्या की गणना करने के लिए, आपको एक ही सूत्र का उपयोग करने की आवश्यकता होगी, लेकिन आपको आबादी के सभी डेटा को जानना होगा (जो कभी -कभी अनंत आबादी के लिए करना मुश्किल हो सकता है)।
क्या होगा अगर मेरे पास प्रत्येक मूल्य के लिए वजन है?
यदि सभी डेटा एक ही वजन नहीं ले जाते हैं, तो नियमित रूप से तंग उचित नहीं होगा, और आपको इसके बजाय इसका उपयोग करने की आवश्यकता होगी तमाम ।
