अवर्गीकृत डेटा या परिसर और आवृत्ति से वर्गीकृत डेटा वाले सांख्यिकीय नमूने का माध्य, माध्यिका और बहुलक ऑनलाइन निकालें। दशमलव विभाजक के रूप में बिंदु का उपयोग करें।
माध्य
माध्यिका
बहुलक
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सांख्यिकीय माध्य संख्याओं के समूह का औसत है। यह डेटा समूह के भीतर विशिष्ट या केंद्रीय मान दर्शाने का माप है।
सांख्यिकीय माध्य x̄ नमूने के सभी मान जोड़कर डेटा बिंदुओं की कुल संख्या से भाग देकर निकाला जाता है।
जहाँ:
सांख्यिकीय माध्यिका केंद्रीय प्रवृत्ति का माप है जो क्रमित डेटा सेट को दो बराबर भागों में बाँटने वाला मान दर्शाता है। माध्यिका निकालने के लिए विश्वसनीय माध्यिका कैलकुलेटर उपयोग करना आवश्यक है, विशेषकर बड़े या वर्गीकृत डेटा सेट के साथ।
माध्यिका निकालने के लिए पहले डेटा को छोटे से बड़े क्रम में लगाएँ। यदि डेटा बिंदु विषम संख्या में हों, तो माध्यिका केंद्रीय मान है। यदि सम हों, तो दो केंद्रीय मानों का औसत लें।
वर्गीकृत डेटा के लिए विशिष्ट सूत्र उपयोग होता है, जिसे हमारा माध्यिका कैलकुलेटर स्वचालित लागू करता है।
अवर्गीकृत डेटा के लिए:
वर्गीकृत डेटा के लिए:
जहाँ:
सांख्यिकीय बहुलक वह मान है जो डेटा सेट में सबसे अधिक बार आता है। बहुलक कुशलता से निकालने के लिए, विशेषकर बड़े या वर्गीकृत डेटा सेट में, विशेष बहुलक कैलकुलेटर उपयोग करने की सलाह है।
बहुलक निकालने के लिए डेटा सेट में सबसे अधिक बार आने वाले मान या मानों की पहचान करें। वर्गीकृत डेटा के लिए विशिष्ट सूत्र उपयोग होता है, जिसे हमारा बहुलक कैलकुलेटर सटीक परिणाम देने के लिए लागू करता है।
अवर्गीकृत डेटा के लिए:
वर्गीकृत डेटा के लिए:
जहाँ:
माध्यिका और बहुलक में मुख्य अंतर यह है कि माध्यिका क्रमित डेटा सेट का केंद्रीय मान दर्शाती है, जबकि बहुलक सबसे अधिक बार आने वाला मान है। माध्यिका निकालने के लिए डेटा क्रमबद्ध करना पड़ता है, जबकि बहुलक के लिए आवृत्ति गिननी पड़ती है। हमारे माध्यिका और बहुलक कैलकुलेटर दोनों गणना कुशलता से कर सकते हैं, सरल या वर्गीकृत डेटा के लिए, सेकंडों में सटीक परिणाम देते हुए।
वर्गीकृत और अवर्गीकृत डेटा सांख्यिकीय जानकारी व्यवस्थित करने के दो अलग तरीके हैं। अवर्गीकृत डेटा व्यक्तिगत मान हैं, जबकि वर्गीकृत डेटा अंतराल या श्रेणियों में व्यवस्थित होते हैं। वर्गीकृत या अवर्गीकृत डेटा चुनना माध्यिका और बहुलक निकालने के तरीके को प्रभावित करता है, इसलिए माध्यिका या बहुलक कैलकुलेटर उपयोग करते समय यह अंतर समझना महत्वपूर्ण है।
वर्गीकृत डेटा अंतराल या वर्गों में प्रस्तुत होते हैं। उदाहरण के लिए, किसी विश्वविद्यालय में छात्रों की आयु इस प्रकार वर्गीकृत हो सकती है:
इस मामले में माध्यिका या बहुलक निकालने के लिए ऊपर बताए वर्गीकृत डेटा के विशिष्ट सूत्र उपयोग करने पड़ते हैं।
अवर्गीकृत डेटा बिना वर्गीकरण के व्यक्तिगत मान हैं। आयु उदाहरण जारी रखते हुए यह हो सकता है:
इन डेटा के लिए माध्यिका निकालने में उन्हें क्रमबद्ध कर केंद्रीय मान ढूँढना शामिल है, जबकि बहुलक सबसे अधिक दोहराया गया मान होगा (इस मामले में 21 और 23 प्रत्येक दो बार आते हैं, इसलिए दो बहुलक होंगे)।