वर्णनात्मक सांख्यिकी कैलकुलेटर

वर्णनात्मक आँकड़े उन उपायों और चार्ट से मेल खाते हैं जो व्युत्पन्न हैं कसना और अध्ययन की जा रही आबादी के बारे में जानकारी प्रदान करने के लिए है।वर्णनात्मक आँकड़े के दो बुनियादी प्रकार हैं तेरमस और यह तंग ।

मैं वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना कैसे करूं

निम्नलिखित विशिष्ट चरण हैं जिनका आप वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना करने के लिए पालन करेंगे:

• स : Identify clearly the sample data, and take note of the sample size n, which is the total number of data in the sample, included repeated values
• च च दो : Often times, you will want to sort the data in ascending order. Though this is not required to compute the mean and standard deviation, you will need to do it to compute the median and quartiles
• Rayrण 3 : Build classes with the data if you want to build a histogram. See the हिस्टोग्राम कैलकुलेटर विस्तार से देखने के लिए कि इन वर्गों का निर्माण कैसे किया जाए
• Rayrण 4 : संख्यात्मक वर्णनात्मक आंकड़ों के एक सेट और एक हिस्टोग्राम द्वारा प्रदान किए गए एक चित्रमय चित्रण के साथ, अब आप डेटा के वितरण के बारे में कुछ निष्कर्ष निकालने की स्थिति में हैं

आप वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग क्या करते हैं?

केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय वितरण के स्थान का विचार देने का इरादा रखते हैं।केंद्रीय प्रवृत्ति उपायों के उदाहरण नमूना का मतलब है \(\bar X\), माध्यिका और साधन ।फैलाव के उपायों के उदाहरण हैं नमूना विचरण \(s^2\), मानक विचलन\(s\), और दूसरों के बीच रेंज।

The तंग केंद्रीय प्रवृत्ति के सबसे विशिष्ट उपायों का उपयोग किया जाता है, जैसा कि मानक विचलन है जो फैलाव का सबसे अधिक रिपोर्ट किया गया माप है।

उन का एकमात्र संभव दोष यह है कि वे बहुत संवेदनशील हैं तमाम , जिसका अर्थ है कि उनका मूल्य एक या दो मजबूत आउटलेर्स के साथ नाटकीय रूप से बदल सकता है, अगर अनिर्धारित या उसके लिए सही किया गया हो।

केंद्रीय प्रवृत्ति और फैलाव के अन्य सामान्य उपाय

जैसा कि हमने पिछले पैराग्राफ में उल्लेख किया है, आउटलेयर और दृढ़ता से तिरछा वितरण नाटकीय रूप से माध्य और मानक विचलन के मूल्य को प्रभावित कर सकता है।

वैकल्पिक रूप से, अत्यधिक तिरछी डेटा के लिए आप माध्यिका या का उपयोग कर सकते हैं मध्य स्तर केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों के रूप में, और अनthurcurauth शtra फैलाव के एक उपाय के रूप में।

रेखांकन का उपयोग करके वर्णनात्मक आंकड़े

आमतौर पर एक वर्णनात्मक सांख्यिकी रिपोर्ट में प्रस्तुत चार्ट हैं तमाम और रत्न , जो उस चर के वितरण की एक बहुत स्पष्ट तस्वीर देता है जिसे नमूना लिया जा रहा है।

कुछ मामलों के लिए विभिन्न उपाय दूसरों की तुलना में अधिक उपयुक्त हैं।उदाहरण के लिए, माध्य जैसे कुछ उपाय आउटलेयर के प्रति बहुत संवेदनशील होते हैं, और इसलिए, जब एक नमूने में मजबूत आउटलेर होते हैं या यह बहुत तिरछा होता है, तो केंद्रीय प्रवृत्ति का पसंदीदा उपाय इसके बजाय माध्यिका होगा तंग

Descriptive statistics typically reported

आमतौर पर, अलग -अलग प्रारूपों का उपयोग किया जाता है, जो नमूना डेटा के संदर्भ के आधार पर होता है।अक्सर बार, 5-संख्या का सारांश बताया जाता है, जिसमें शामिल हैं कांपना , the first quartile, the median, the third quartile and अधिकतम ।

What if i have grouped data

समूहीकृत डेटा को अलग -अलग तरीके से संभाला जाना चाहिए, उपयोग करके तमाम ।जब समूहित डेटा होता है, विशेष रूप से डेटा का प्रकार जहां हम डेटा की एक सीमा से जुड़ी आवृत्ति को जानते हैं, तो हमें डेटा की एक सीमा का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक मिडपॉइंट के एक अनुमान का उपयोग करके अलग तरह से आगे बढ़ने की आवश्यकता है।

उस स्थिति में आप इसके बजाय इसका उपयोग करेंगे समूहीकृत आंकड़ों आंकड़ों के लिए लिए लिए लिए लिए लिए लिए ।

तालिकाओं और रेखांकन के साथ वर्णनात्मक आँकड़े

अक्सर बार, महत्वपूर्ण जनसंख्या मापदंडों जैसे कि माध्य और मानक विचलन का बिंदु अनुमान बेहद उपयोगी होता है और आप जिस आबादी का विश्लेषण कर रहे हैं, उसके बारे में आपको बहुत कुछ बता सकते हैं।

लेकिन एक ही समय में, दृश्य उपकरणों का उपयोग करना वास्तव में महत्वपूर्ण है।उदाहरण के लिए, आप इसका उपयोग कर सकते हैं सोरस नमूना डेटा को समूहों में संघनित करने के लिए, और देखें कि डेटा कैसे क्लस्टर किया जाता है।

या आप औपचारिक रूप से कर सकते हैं अफ़सिफ़क , so to get a good depiction of the distribution of the population where the sample data is drawn from.