ਇਕ ਸਮੀਕਰਨ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਦਰਜ ਕਰੋ
ਕੈਮਰਾ ਇਨਪੁਟ ਪਛਾਣਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਿਆ!

ਹੱਲ - ਅੰਕੜੇ

ਜੋੜ: 35.47
35.47
ਅਰਥ ਮੀਣ: x̄=7.094
x̄=7.094
Median: 7.6
7.6
ਪੰਜਾਈ (Range): 2.78
2.78
ਵਰਿਏਂਸ: s2=1.360
s^2=1.360
ਮਾਨਕ ਭਟਕਾਅ: s=1.166
s=1.166

ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ

ਅੰਕੜੇ

ਕਦਮ-ਬਾ-ਕਦਮ ਸਮਝਾਉਣਾ

1. ਜੋੜ ਲੱਭੋ

ਸਾਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ:

7.45+5.02+7.6+7.6+7.8=3547100

ਜੋੜ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 3547100

2. ਔਸਤ ਲੱਭੋ

ਜੋੜਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਵੰਡੋ:

ਜੋੜ
3547100
ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
5

x̄=3547500=7.094

ਔਸਤ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 7.094

3. ਮਧਿਅਾਂਕ ਲੱਭੋ

ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਚੜਤੀ ਕ੍ਰਮਬੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਾ ਕਰੋ:
5.02,7.45,7.6,7.6,7.8

ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ:
ਇਸ ਵਿੱਚ (5) ਸ਼ਬਦ ਹਨ

ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜੇਹੀ ਸੰਖਿਆ ਹੈ, ਮੱਧਮੁੱਖ ਹੈ:
5.02,7.45,7.6,7.6,7.8

The median equals 7.6

4. ਪੇਜ ਖੋਜੋ

ਪੇਜ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਮਨਾ ਮੁੱਲ ਮਨੁੱਖੀ ਕਰੋ.

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 7.8
ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 5.02

7.85.02=2.78

The range equals 2.78

5. ਬਿਖਰਾਵ ਖੋਜੋ

ਨਮੂਨਾ ਬਿਖਰਾਵ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਹਰ ਮੁੱਦੇ ਅਤੇ ਔਸਤ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਲੱਭੋ, ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਰਗ ਕਰੋ, ਸਾਰੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ, ਅਤੇ ਜੋੜਨੂੰ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਘਟਾਓ 1 ਨਾਲ ਵੰਡੋ.

ਔਸਤ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 7.094

ਹਰ ਸ਼ਬਦ ਤੋਂ ਔਸਤ ਨੂੰ ਮਿਨਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਰਗ ਬਣਾਓ:

(7.457.094)2=0.127

(5.027.094)2=4.301

(7.67.094)2=0.256

(7.67.094)2=0.256

(7.87.094)2=0.498

ਸੈਂਪਲ ਕਿਊਰੀਅੇਂਸ ਭੱਜਨ ਲਈ, ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਜਮੇ ਕੁਲ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਤੁਲਣਾ ਕਰੋ ਜੋ 1 ਘਟ ਹੋਵੇ

Sum:
0.127+4.301+0.256+0.256+0.498=5.438
Number of terms:
5
Number of terms minus 1:
4

Variance:
5.4384=1.360

ਸੈਂਪਲ ਵਰਿਏਂਸ (s2) equals 1.36

6. ਮਾਨਕ ਵਿਚਲਨ ਲੱਭੋ

ਨਮੂਨਾ ਦਾ ਮਾਨਕ ਵਿਚਲਨ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਨਮੂਨਾ ਬਿਖਰਾਵ ਦਾ ਵਰਗਮੂਲ. ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਵਰਿਐਂਸ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਰਗ ਚਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਬਿਖਰਾਵ: s2=1.36

ਵਰਗ ਮੂਲ ਲੱਭੋ:
s=(1.36)=1.166

The standard deviation (s) equals 1.166

ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ

ਅੰਕੜੇ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿਣ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਰਥ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਰਨ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸਕਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਸਾਮ੍ਰਾਜਿਕ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁੱਢਲੇ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਸਾਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ, ਮਾਣਵ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਤਾਜੇ ਵੇਲੇ ਹੀ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿਣ ਦਾ ਅਧਿਕ ਤੁਲਨਾ ਕਿਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਿਉਟਰਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀਆਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਨੋਨੀਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਨ, ਅੰਕੜਾਂਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਸ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ