समूहित कैलकुलेटर के इस नमूने के बारे में अधिक जानकारी

कच्चे डेटा के विपरीत, समूहित डेटा के लिए यह असामान्य नहीं है।जब हम कच्चे डेटा कहते हैं, तो हमारा मतलब व्यक्तिगत डेटा है।तो, कच्चे डेटा होने का मतलब नमूना की सारी जानकारी है।

लेकिन ऐसे मामले हैं जिनमें कच्चे, व्यक्तिगत डेटा ज्ञात नहीं है, और हमने डेटा को समूहीकृत किया है।यह है, हमारे पास जानकारी हो सकती है "क्लास 3 - 5 पर 4 मानों में 4 मान हैं", जिसका अर्थ है कि हम जानते हैं कि नमूना में 3 - 5 के मूल्यों के बीच 4 मूल्य हैं, लेकिन हम बिल्कुल वो नहीं हैं4 मान हैं।हम केवल एक सीमा जानते हैं।

उस मामले में क्या होता है कि हम उस वर्ग के मूल्यों के लिए कक्षा के मध्य बिंदु का उपयोग करते हैं (हमारा सर्वोत्तम अनुमान)।

समूहीकृत डेटा के नमूने के लिए सूत्र

समूहित डेटा के लिए नमूना की गणना करने के लिए, हमने प्रत्येक वर्ग के संबंधित मिडपॉइंट्स की गणना की है।फिर, हमें निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करना होगा:

\[\text{Sample Mean of Grouped Data} = \frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^{k}{{{M}_{i}}\cdot {{f}_{i}}}\]

जहां \(M_i\) i-th वर्ग के मध्य बिंदु से मेल खाता है, और \(f_i\) i-th वर्ग की आवृत्ति के अनुरूप है।

अन्य वर्णनात्मक आंकड़े कैलकुलेटर

यदि आप केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय की तलाश नहीं कर रहे हैं और इसके बजाय आप समूहित डेटा के लिए फैलाव का एक उपाय चाहते हैं, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं समूहत डेटा के लिए नमूना भिनता कैलकुलेटर ।

समूहित डेटा उपयोग के वर्णनात्मक आंकड़ों के एक और पूर्ण विश्लेषण के लिए यह कैलकुलेटर ।इसके अलावा, आप इसका उपयोग करने में रुचि हो सकते हैं समूहत डेटा के लिए प्रतिपूरक कैलकुलेटर , जो इंटरपोलेशन फॉर्मूला का उपयोग करता है।