মানচিত্রের মান

নমুনা বা জনসংখ্যার মানদণ্ড বিভ্রাট, বৈচিত্র্য এবং গড় গণনা করো ।

মানগুলিকে কমন বা শূণ্যস্থান দ্বারা পৃথক করুন ।
মানচিত্র —
ভারসাম্য —
গড় —
বর্গমূলক বিভ্রাটের সমষ্টি —
সর্বনিম্ন —
সর্বোচ্চ —
সীমা —
গণনা —

টাইপ করার সময় ফলাফল আপডেট করা হবে ।

এই ক্যালকুলেটর কি আপনাকে সঠিক উত্তর দিয়েছে?

এই ক্যালকুলেটর সম্পর্কে

Standard deviation measures how spread out a data set is around its mean: a small value means the numbers cluster tightly near the average, a large one means they are widely scattered. This calculator computes both the sample standard deviation (dividing the sum of squared deviations by n − 1, Bessel’s correction) and the population standard deviation (dividing by n), and reports the variance, mean, range and the sum of squared deviations it used. Choose sample when your numbers are a subset drawn from a larger group, and population when they are the entire group.

The method has four steps: find the mean, subtract it from each value to get the deviations, square those deviations and add them up, then divide by n − 1 (sample) or n (population) and take the square root. The square root returns the answer to the same units as the original data, which is why standard deviation is usually preferred over variance for interpretation.

Worked example: for 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 the mean is 5. The squared deviations sum to 32, so the population variance is 32 ÷ 8 = 4 and the population standard deviation is √4 = 2; the sample version divides 32 by 7, giving about 4.57 and a standard deviation of roughly 2.14. The deviation table below shows each value’s distance from the mean and its squared deviation so you can follow the calculation.

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

নমুনা এবং জনসংখ্যার মানদণ্ডের মধ্যে পার্থক্য কি?

জনসংখ্যা সূত্র বর্গমূল বিভক্তির সমষ্টিকে n দ্বারা ভাগ করে; নমুনা সূত্র বর্গমূল বিভক্তিকে n − 1 দ্বারা ভাগ করে । n − 1 (বেসেলের সংশোধন) এই সত্যের জন্য ক্ষতিপূরণ করে যে একটি নমুনা জনসংখ্যার সত্য বিস্তারকে অপ্রত্যাশিতভাবে কম করে দেখায় যা থেকে এটি এসেছে ।

কেন বিভ্রান্তির বর্গক্ষেত্র?

বর্গমূলকরণ প্রত্যেক বিভবকে ধনাত্মক করে তোলে যাতে তারা বাতিল না হয়, এবং বড় বিভবকে আরও বেশি গুরুত্ব দেয় । শেষে বর্গমূল গ্রহণ করলে পরিমাপটি প্রাথমিক তথ্যের এককগুলিতে ফিরে আসে ।

আমি কিভাবে নিজে হাতে মানদণ্ড বিভ্রাট গণনা করব?

গড় খুঁজে বের করো, প্রত্যেক মান থেকে এটি বাদ দাও ঝুঁকি পাওয়ার জন্য, প্রত্যেক ঝুঁকি বর্গ এবং তাদের যোগ করো, তারপর n - 1 দ্বারা ভাগ করো একটি নমুনার জন্য অথবা n একটি জনসংখ্যার জন্য এবং সেই ফলাফলটির বর্গমূল নিন ।

ভাল মানদণ্ড বিভ্রাট কি?

কোন সার্বজনীন "ভালো" মান নেই - এটি সম্পূর্ণরূপে আপনার তথ্যের পরিমাপ এবং প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে। একটি মানদণ্ড বিভ্রাট শুধুমাত্র মাঝের পাশে অর্থপূর্ণ; একই বিস্তার যা ঘর মূল্যের জন্য ছোট হতে পারে পরীক্ষা স্কোরের জন্য বিশাল হতে পারে। বৈচিত্রের সূচক তুলনা করার জন্য মাঝের শতাংশ হিসাবে প্রকাশ করে।

মানদণ্ড বিভ্রাট শূন্য অথবা ঋণাত্মক হতে পারে?

এটি শূন্য হতে পারে, যা শুধুমাত্র তখনই ঘটে যখন প্রত্যেকটি মান একই এবং কোন বিস্তার নেই । এটি কখনোই ঋণাত্মক হতে পারে না, কারণ এটি বর্গ সংখ্যার গড়ের বর্গমূল ।

কেন নমুনা গণনা অন্তত দুই মান প্রয়োজন?

নমুনা সূত্র n - 1 দ্বারা ভাগ করে, তাই একটি একক মান শূন্য দ্বারা ভাগ করা হবে এবং অবিন্যস্ত রাখা হবে । একটি নমুনা আদর্শ বিচ্যুতি শুধুমাত্র মানে যখন আপনি তুলনা করতে দুই বা বেশী পর্যবেক্ষণ আছে ।

❤️ ভালবাসা Calculator.Free? শেয়ার করো

𝕏  X Facebook Reddit
API — কোড থেকে এই ক্যালকুলেটর ব্যবহার করুন

এই ক্যালকুলেটরকে একটি মুক্ত JSON Endpoint হিসাবে ডাকুন - কোন কী প্রয়োজন নেই। নিচের ক্ষেত্রগুলির মানগুলি অনুসন্ধান পরামিতি বা JSON হিসাবে প্রেরণ করুন। আপনি যা কিছু বাদ দেন তা এই পাতার পূর্ব- পূরণকৃত ডিফল্ট ব্যবহার করে; অজানা প্যারামিটার হল ৪০০, কখনো নিরব শূন্য নয় । সম্পূর্ণ API ডকুমেন্টেশন পড়ুন →

শেষ বিন্দু

GET https://calculator.free/api/v1/standard-deviation/

curl

curl "https://calculator.free/api/v1/standard-deviation/?numbers=9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4&type=sample"

JavaScript fetch()

const r = await fetch(
  "https://calculator.free/api/v1/standard-deviation/?" + new URLSearchParams({
    "numbers": "9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, 4, 10, 9, 6, 9, 4",
    "type": "sample"
  }));
const data = await r.json();
console.log(data.results);

ফলাফল সাধারণ নির্দেশনা জন্য শুধুমাত্র অনুমান, আর্থিক, চিকিৎসা বা কর পরামর্শ নয়।