समूहित डेटा कैलकुलेटर के इस नमूना भिन्नता के बारे में अधिक जानकारी

समूहित डेटा एक आम स्थिति है, जिसमें सभी जानकारी नमूना के बारे में नहीं जानती है।यह है, हम वास्तव में सभी स्कोर नहीं जानते हैं, एक-एक करके।हम केवल यह जानते हैं कि एक निश्चित सीमा (एक वर्ग) के भीतर, मूल्यों की एक निश्चित संख्या होती है।

उदाहरण के लिए, हम जान सकते हैं कि नमूना में 4.5 और 6.5 के बीच 5 मूल्य हैं, हालांकि हम नहीं जानते कि 4.5 और 6.5 के बीच वे मान हैं।इस संदर्भ में, कक्षा 4.5 - 6.5 है, और संबंधित आवृत्ति 5 है।

समूहित डेटा से निपटने का एक तरीका है।इस तरह कक्षा में उन मूल्यों के प्रतिनिधि के रूप में कक्षा के मध्य बिंदु से निपटने के होते हैं।चूंकि हम नहीं जानते कि कक्षा में उन मूल्यों में कहां है, हम उन्हें मध्यबिंदु द्वारा प्रतिनिधित्व करना चुनते हैं।गणितीय रूप से, आई-टी कक्षा के मध्य बिंदु को \(M_i\) कहा जाता है।

समूहित डेटा के नमूना भिन्नता के लिए सूत्र

मिडपॉइंट्स का उपयोग करके कक्षाओं में मूल्यों का प्रतिनिधि हैं, हम समूहित डेटा का भिन्नता प्राप्त करने के लिए इस परिचित सूत्र का उपयोग कर सकते हैं:

\[ s^2 = \frac{ 1}{N-1}\left(\sum_{i=1}^n M_i^2 \cdot f_i - \frac{1}{N}\left(\sum_{i=1}^n M_i \cdot f_i \right)^2 \right) \]

जहां मूल्य \(M_i\) मिडपॉइंट्स हैं, \(n\) कक्षाओं की कुल संख्या है, और \(N\) कुल नमूना आकार है।

आप इन वर्णनात्मक आंकड़े कैलकुलेटर भी देखना चाह सकते हैं

आप इसका भी उपयोग कर सकते हैं समूहत डेटा कैलकुलेटर का नमुना मटलब यदि आप नमूना मतलब की गणना करने में रुचि रखते हैं, क्योंकि आप फैलाव के उपायों के विपरीत केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों का विश्लेषण करने में रुचि रखते हैं

यदि आप अधिक वर्णनात्मक आंकड़ों के कैलकुलेटर में गहराई से खोदना चाहते हैं, तो इसे देखें यह कैलकुलेटर ।एक संबंधित कैलकुलेटर उपयोग करने के लिए है समूहत डेटा के लिए प्रतिपूरक कैलकुलेटर , इंटरपोलेशन की विधि का उपयोग करके प्रतिशत-दर-चरण गणना प्रदान करने के उद्देश्य से, उदाहरण के लिए, एक्सेल द्वारा उपयोग की जाने वाली विधि से थोड़ा अलग है।