आपको इस भारित औसत कैलकुलेटर के बारे में क्या जानने की आवश्यकता है

औसत, केंद्रीय प्रवृत्ति के एक उपाय के रूप में आमतौर पर अनुप्रयोगों में एक प्रतिनिधि मूल्य के रूप में उपयोग किया जाता है, मूल्यों के पूरे सेट से \(X_1, X_2, ...., X_n\)।

लेकिन कभी-कभी, यह पता चला है कि सभी मूल्य समान रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं, और हम कुछ मूल्यों को दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण मानना चाहते हैं।यह वजन और भारित औसत की अवधारणा का उपयोग करके हासिल किया जाता है।

भारित औसत का उपयोग कब करें?

जैसा कि ऊपर वर्णित किया गया था, वजन का उपयोग करने की आवश्यकता होती है जब नमूने में सभी मूल्य समान रूप से महत्वपूर्ण होते हैं, या अलग-अलग कहा जाता है, नमूने में सभी मूल्यों को वही वजन नहीं होता है।

फिर, उस मामले में, प्रत्येक मान के लिए \(X_i\) हम एक वजन \(w_i\) को जोड़ते हैं, जो एक सकारात्मक संख्या है, और यह दर्शाता है कि \(X_i\) कितना महत्वपूर्ण है।जितना बड़ा \(w_i\) है, उतना ही महत्वपूर्ण \(X_i\) इसकी प्रतिनिधित्व के संदर्भ में है।

भारित औसत समीकरण

भारित औसत सूत्र \(X_i\) और वेट \(w_i\) मानों पर आधारित है, और यह किससे मेल खाती है:

\[\text{Weighted Average}=\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{X}_{i}}{{w}_{i}}}}{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{w}_{i}}}}\]

यह भारित माध्य कैलकुलेटर आपको दिखाएगा कि उपरोक्त सूत्र चरण-दर-चरण का उपयोग कैसे करें।

क्या होगा यदि कोई भार नहीं है?

निरीक्षण करें कि यदि डेटा में सभी मान एक ही वजन लेते हैं, तो यह है, कोई भी मूल्य किसी भी अन्य से अधिक महत्वपूर्ण नहीं है, तो हमें इसका उपयोग करना चाहिए नमुना माध्य कैलकुलेटर , जो औसत की गणना करने के लिए किसी भी वजन पर विचार करने में नहीं जाता है।