मानक विचलन और मीन के बीच का अंतर
मानक विचलन बनाम मीन
वर्णनात्मक और अनुमानित आंकड़ों में, कई सूचकांक एक डेटा सेट के वर्णन के लिए उपयोग किए जाते हैं इसकी केंद्रीय प्रवृत्ति, फैलाव और तिरछीता सांख्यिकीय निष्कर्ष में, इन्हें आमतौर पर अनुमानक के रूप में जाना जाता है क्योंकि वे जनसंख्या पैरामीटर मानों का अनुमान लगाते हैं।
केंद्रीय प्रवृत्ति मूल्यों के वितरण के केंद्र को संदर्भित करती है और पता करती है। एक डेटा सेट की केंद्रीय प्रवृत्ति का वर्णन करने के लिए माध्य, मोड और माध्य सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले इंडेक्स हैं। फैलाव वितरण के केंद्र से डेटा के प्रसार की मात्रा है। रेंज और मानक विचलन फैलाव के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले उपाय हैं। पियर्सन के तिरछी गुणांक का उपयोग डेटा के वितरण की ढलान का वर्णन करने में किया जाता है। यहां, स्काइवेशन का अर्थ है कि क्या डेटा सेट केंद्र के बारे में सममित है या नहीं और यदि नहीं तो यह कैसे तिरछा है।
इसका मतलब क्या है?
मध्य प्रवृत्ति का सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला सूचक मतलब है एक डेटा सेट को देखते हुए मतलब सभी डेटा मूल्यों का योग लेते हैं और फिर डेटा की संख्या से इसे विभाजित करके गणना की जाती है। उदाहरण के लिए, 10 लोग (किलोग्राम में) के वजन को 70, 62, 65, 72, 80, 70, 63, 72, 77 और 79 मापा जाता है। फिर दस लोगों का औसत वजन (किलोग्राम में) हो सकता है इस प्रकार की गणना वजन का योग 70 + 62 + 65 + 72 + 80 + 70 + 63 + 72 + 77 + 79 = 710 है। माध्य = (राशि) / (आंकड़ों की संख्या) = 710/10 = 71 (किलोग्राम में)
-2 ->इस विशेष उदाहरण के रूप में, डेटा सेट का मतलब मान सेट का डेटा बिन्दु नहीं हो सकता है लेकिन किसी दिए गए डेटा सेट के लिए अद्वितीय होगा। माध्य मूल डेटा के रूप में समान इकाइयां होगा। इसलिए, इसे डेटा के समान अक्ष पर चिह्नित किया जा सकता है और तुलना में उपयोग किया जा सकता है। इसके अलावा, डेटा सेट के मतलब के लिए कोई संकेत प्रतिबंध नहीं है। यह नकारात्मक, शून्य या सकारात्मक हो सकता है, क्योंकि डेटा सेट का योग नकारात्मक, शून्य या सकारात्मक हो सकता है।
मानक विचलन क्या है?
मानक विचलन फैलाव का सबसे अधिक इस्तेमाल किया सूचकांक है। मानक विचलन की गणना करने के लिए, पहले मतलब से डेटा मूल्यों के विचलन की गणना की जाती है। विचलन का मूल वर्ग मतलब मानक विचलन कहा जाता है।
पिछले उदाहरण में, मतलब से संबंधित विचलन (70 - 71) = -1, (62-71) = -9, (65-71) = -6, (72-71) = 1, (80-71) = 9, (70-71) = -1, (63-71) = -8, (72-71) = 1, (77-71) = 6 और (79-71) = 8 विचलन के वर्गों का योग है (-1) 2+ (-9) 2 + (-6) 2 + 1 2 +9 2 + (-1) 2 + (-8) 2 + 1 2 + 6 2 + 8 2 = 366. मानक विचलन √ (366/10) = 6. 05 (किलोग्राम में) है। इस से, यह निष्कर्ष निकाला जा सकता है कि अधिकांश डेटा अंतराल 71 ± 6 में है।05, बशर्ते डेटा सेट बहुत मुश्किल नहीं है, और यह वास्तव में इस विशेष उदाहरण में है। चूंकि मानक विचलन की मूल इकाइयों के समान इकाइयां हैं, इसलिए हमें यह बताता है कि केंद्र से डेटा कितना विचलित होता है; अधिक से अधिक मानक विचलन फैलाव से अधिक है साथ ही, डेटा सेट में डेटा की प्रकृति की परवाह किए बिना मानक विचलन, एक गैर-गहन मूल्य होगा।
मानक विचलन और मतलब के बीच अंतर क्या है?
