"नमूना माध्य का नमूना वितरण" और "नमूना माध्य" (विस्तृत विश्लेषण) के बीच अंतर - सभी अंतर
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प्रति मिनट जनसंख्या दर बढ़ रही है, क्योंकि जन्म दर मृत्यु दर से कहीं अधिक है। इसका अर्थ है कि हर मिनट, प्राकृतिक संसाधनों, कृषि वस्तुओं, औद्योगिक वस्तुओं, और अन्य सभी आवश्यकताओं और विलासिता के वितरण को संशोधित किया जाना चाहिए और पूरी आबादी के बीच उचित रूप से वितरित किया जाना चाहिए।
लेकिन तथ्यों और आंकड़ों के बावजूद कुल जनसंख्या, संसाधन वितरित नहीं हैं। समान रूप से, अभी भी कुछ ऐसे क्षेत्र, जनजातियाँ और शहर हैं जहाँ आवश्यक खाद्य पदार्थ सभी के हाथ में नहीं हैं।
माध्य का नमूना वितरण, जब आप एक नमूना चुनते हैं तो संभावित नमूनों का वितरण होता है। जनसंख्या से। प्रतिचयन वितरण का मानक उस कुल जनसंख्या के माध्य को संदर्भित करता है जिससे प्राप्तांकों का प्रतिचयन किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि जनसंख्या का माध्य Μ है, तो मानक के नमूना वितरण का माध्य भी Μ है।
क्या आप जानते हैं कि "नमूना माध्य" की गणना क्यों की जाती है?
<0 नमूना माध्य को डेटा के सेट के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। नमूना माध्य का उपयोग केंद्रीय प्रवृत्ति, मानक विचलन और डेटा सेट के विचरण की गणना के लिए किया जा सकता है।यादृच्छिक आबादी में औसत की गणना के लिए "नमूना माध्य" का उपयोग किया जा सकता है। इसे नमूने में एक चर के मूल्यों के अंकगणितीय औसत की गणना के माध्यम से प्राप्त आंकड़ों के रूप में भी परिभाषित किया जा सकता है।
अगर सैंपल को पिंच किया गया हैसंभाव्यता वितरण से और एक सामान्य अपेक्षित मूल्य है, तो यह कहना सही है कि नमूना माध्य उस अपेक्षित मूल्य का एक अनुमानक है।
नमूना वितरण के बारे में अधिक जानने के लिए यह वीडियो देखें
"नमूना माध्य के नमूना वितरण" को कैसे परिभाषित करें?
किसी निश्चित जनसंख्या के एक महत्वपूर्ण नमूना आकार से प्राप्त आंकड़ों के संभाव्यता वितरण को " नमूने का नमूना वितरण" के रूप में जाना जाता है मतलब ।"
जनसंख्या आंकड़ों के लिए विभिन्न प्रकार के संभावित परिणामों की आवृत्ति एक विशिष्ट जनसंख्या का नमूना वितरण बनाती है।
डेटा की एक बड़ी मात्रा एकत्र की जाती है बड़ी आबादी के आकार के अनुसंधान कार्यकर्ताओं, सांख्यिकीविदों और अकादमिक से संबंधित लोगों द्वारा। इस एकत्र किए गए डेटा को एक नमूना कहा जाता है, जो उस विशेष आबादी का एक सबसेट है।
डेटा
"नमूना मतलब" बनाम "नमूना मतलब का नमूना वितरण"
| फीचर्स | सैंपल का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन मीन | सैंपल मीन | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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| परिभाषा | "नमूना माध्य का नमूना वितरण" आमतौर पर उस जनसंख्या के माध्य के रूप में परिभाषित किया जाता है जिससे डेटा एकत्र किया जाता है। यह आज की दुनिया में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। | "नमूना माध्य" को इस तरह से परिभाषित किया जा सकता है जैसे नमूना सेट में वस्तुओं की संख्या को जोड़ना और फिर नमूने में वस्तुओं की संख्या से योग को विभाजित करना।सेट। | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| समीकरण | "एक नमूना माध्य का नमूना वितरण" की गणना पद्धति में एक सरल लेकिन अधिक प्रभावी सूत्र शामिल है। इस सूत्र का उपयोग करके, नमूने के नमूना वितरण का माध्य आसानी से मिल जाता है: ΜM = Μ
| नमूने की गणना प्रक्रिया मतलब नमूना सेट में मौजूद वस्तुओं की संख्या को जोड़ना जितना आसान है। नमूना सेट में आइटमों की संख्या से कुल को विभाजित करें। एक सूत्र का उपयोग किया जा सकता है: x̄ = (Σ xi) / n यह सभी देखें: क्या वी.एस. नहीं है: अर्थ और amp; उपयोग अंतर - सभी अंतर | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| सांख्यिकी | नमूनाकरण वितरण नमूना आंकड़ों के वितरण पर विचार करता है | नमूना माध्य जनसंख्या डेटा से प्राप्त टिप्पणियों पर विचार करता है | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| अर्थ | एक नमूना वितरण एक विशिष्ट आबादी से बड़ी संख्या में लिए गए नमूनों से प्राप्त आंकड़ों का एक संभावित वितरण है; एक आवश्यक जनसंख्या का नमूनाकरण वितरण विभिन्न परिणामों की एक श्रृंखला की आवृत्तियों का बिखराव है जो संभवतः किसी जनसंख्या के आंकड़ों के लिए हो सकता है। डेटा की एक बड़ी आबादी। यह जनसंख्या तक पहुँचने का एक अच्छा साधन है, जिसका अर्थ है कि यदि नमूना आकार बड़ा है और सांख्यिकीय शोधकर्ता जनसंख्या से बेतरतीब ढंग से अंश लेते हैं। | |||||||||||||||||||||||||||||||||
| उदाहरण | उदाहरण के लिए, 1000 बिल्ली के मतदान के बजायमालिकों के बारे में कि उनके पालतू जानवर क्या खाते हैं और उनके भोजन खाने में प्राथमिकताएँ हैं, तो आप अपने मतदान को कई बार दोहरा सकते हैं। | माध्यम के नमूने के उदाहरण के लिए, जब आप बेसबॉल का खेल देखते हैं, और आप खिलाड़ियों को मिद्यान की बल्लेबाजी करते हुए देखते हैं। यह संख्या हिट की कुल संख्या को एक खिलाड़ी द्वारा बल्लेबाजी करते हुए दिखाई देने की संख्या से विभाजित करके दिखाती है। सरल शब्दों में, यह संख्या एक माध्य है। 2>दैनिक जीवन में नमूने का नमूना वितरण बहुत उपयोगी है क्योंकि यह हमें यादृच्छिक नमूने से कोई विशिष्ट माध्य प्राप्त करने की संभावना बता सकता है। किसी नमूने के वितरण का प्रभाव हमारे दैनिक जीवन में बहुत व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। जनसंख्या।
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नमूना माध्य की गणना करना
यह सभी देखें: नाम और मैं और मैं और नाम के बीच क्या अंतर है? (तथ्य प्रकट) - सभी मतभेदनमूना माध्य की गणना करने के लिए, जनसंख्या के उपरोक्त सेट की सभी आयु संख्याओं को जोड़ें।
75+45+57+63+41+59+66+82+33+78+39+80 +40+52+65=875
अब, इस नमूने में व्यक्तियों की कुल संख्या की गणना करें, उदाहरण के लिए, 15.
"नमूना माध्य" की गणना करने के लिए, आइए "a" को विभाजित करें कुल आयु" द्वारा "कुल संख्या। प्रतिभागियों की संख्या। 5>
नमूना माध्य का नमूना वितरण तीन प्रकार का होता है:
- अनुपात का नमूना वितरण
- माध्य का नमूना वितरण
- टी-वितरण
आप कैसे खोजते हैंनमूने का वितरण?
नमूना माध्य के नमूना वितरण की गणना करने के लिए, आपको जनसंख्या के माध्य और मानक विचलन को जानना होगा। अब आपको इन सभी मूल्यों को एक साथ जोड़ना होगा और अंत में इस मूल्य को नमूने में मौजूद कुल टिप्पणियों से विभाजित करना होगा ।
नमूना माध्य का नमूना वितरण
निष्कर्ष
- इसे योग करने के लिए, नमूना माध्य का नमूना वितरण एक विशिष्ट आकार के सभी संभावित नमूनों से साधनों के सेट को संदर्भित करता है, जिसे n <के रूप में जाना जाता है। 3> एक विशिष्ट जनसंख्या से चयनित।
- जबकि नमूना माध्य एक निश्चित सीमा तक जनसंख्या माध्य से चुने गए नमूना मूल्यों का औसत है। जनसंख्या की तुलना में, नमूना आकार छोटा है और n द्वारा दर्शाया गया है।
- कुल मिलाकर, " नमूनाकरण माध्य " एक औसत है डेटा का एक सेट, और इसका व्यापक रूप से केंद्रीय प्रवृत्ति, मानक विचलन और डेटा के सेट के भिन्नता की गणना करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
- माध्य का नमूना वितरण बहुत महत्वपूर्ण है। चूंकि जनसंख्या आम तौर पर बड़ी होती है, इसलिए नमूना वितरण का उपयोग करना महत्वपूर्ण है ताकि आप बेतरतीब ढंग से पूरी आबादी का एक सबसेट चुन सकें।
