समूहीकृत डेटा का वर्णनात्मक सांख्यिकी कैलकुलेटर
निर्देश : समूहीकृत डेटा के लिए यह वर्णनात्मक सांख्यिकी कैलकुलेटर समूहीकृत डेटा के लिए नमूना माध्य, विचरण और मानक विचलन की गणना करता है। समूहीकृत डेटा को अलग-अलग मानों के बजाय वर्ग समूहों में निर्दिष्ट किया जाता है। यह आवृत्ति से जुड़े मानों की श्रेणी के साथ आता है। उदाहरण के लिए, एक श्रेणी 2 - 6 हो सकती है और आवृत्ति हो सकती है, मान लीजिए, 8, दूसरी श्रेणी 7 - 10 हो सकती है, 4 की आवृत्ति के साथ, आदि।
समूहीकृत डेटा के लिए इस वर्णनात्मक सांख्यिकी कैलकुलेटर का उपयोग कैसे करें?
समूहीकृत डेटा के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना करना डेटा के नियमित नमूने के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना के समान है, केवल समूहबद्ध डेटा के मामले में, हमारे पास डेटा के बारे में कम जानकारी है। हम डेटा के सटीक मूल्यों को नहीं जानते हैं, लेकिन हमारे पास ऐसी श्रेणियां हैं जहां डेटा निहित है
यह कैलकुलेटर प्रदान की गई अंतराल जानकारी के माध्य बिंदु के अनुमानों का उपयोग करके माध्य, मानक विचलन, विचरण, माध्यिका और चतुर्थक की गणना करेगा।
सिद्धांत रूप में, समूहीकृत डेटा के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना करने के लिए हमें अंतराल के मध्य बिंदु की गणना करके, एक निश्चित वर्ग/अंतराल से संबंधित मानों के लिए प्रॉक्सी का अनुमान लगाने की आवश्यकता होती है। ऐसा मध्यबिंदु सर्वोत्तम संभव के रूप में कार्य करेगा प्रतिनिधि कक्षा के सभी बिंदुओं में से।
एक बार मध्यबिंदुओं की गणना करने के बाद, नमूना माध्य, विचरण और मानक विचलन निम्नानुसार प्राप्त किए जाते हैं:
\[ \bar X = \frac{ 1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right) \] \[ var(X) = \frac{ 1}{n-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right) \] \[ SD(X) = \sqrt{\frac{ 1}{n-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right)}\]यदि इसके बजाय आप असमूहीकृत डेटा के साथ काम कर रहे हैं, तो आप हमारे . का उपयोग कर सकते हैं अवर्गीकृत डेटा के लिए वर्णनात्मक सांख्यिकी कैलकुलेटर .
साथ ही, आप निम्न जैसे टूल का उपयोग करके नमूना डेटा के ग्राफ़िकल प्रतिनिधित्व के बारे में अधिक जानने में रुचि ले सकते हैं हिस्टोग्राम और यह रेखा - चित्र .
