ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനെ ശതമാന ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഫോർമുല എന്നും വിളിക്കുന്നു ഒരു പ്രത്യേക ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ വ്യത്യസ്ത സംഖ്യകൾ ശരാശരിക്ക് ചുറ്റും എങ്ങനെ ചിതറിക്കിടക്കുന്നുവെന്ന് നമ്മോട് പറയുന്ന ഡീവിയേഷൻ മെഷർമെന്റ്. … ഉൽപ്പന്നം കുറവാണെങ്കിൽ, സംഖ്യകൾ അതിന്റെ ശരാശരിയേക്കാൾ അടുത്താണ്.
ഇവിടെ, രസതന്ത്രത്തിലെ RSD എന്താണ്? ചായ ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ (RSD അല്ലെങ്കിൽ %RSD) എന്നത് വ്യതിയാനത്തിന്റെ ഗുണകത്തിന്റെ കേവല മൂല്യമാണ്. … ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഒരു വിശകലനത്തിന്റെ കൃത്യതയും ആവർത്തനക്ഷമതയും പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അനലിറ്റിക്കൽ കെമിസ്ട്രിയിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
വ്യതിയാനം എങ്ങനെയാണ് കണക്കാക്കുന്നത്?
- സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഫോർമുല ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്നതായി തോന്നിയേക്കാം, പക്ഷേ ഞങ്ങൾ അത് പൊളിച്ചതിനുശേഷം അത് അർത്ഥമാക്കും. …
- ഘട്ടം 1: ശരാശരി കണ്ടെത്തുക.
- ഘട്ടം 2: ഓരോ ഡാറ്റാ പോയിന്റിനും, ശരാശരിയിലേക്കുള്ള ദൂരത്തിന്റെ ചതുരം കണ്ടെത്തുക.
- ഘട്ടം 3: ഘട്ടം 2-ൽ നിന്നുള്ള മൂല്യങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക.
- ഘട്ടം 4: ഡാറ്റ പോയിന്റുകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് ഹരിക്കുക.
- ഘട്ടം 5: സ്ക്വയർ റൂട്ട് എടുക്കുക.
കൂടാതെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെ ആപേക്ഷിക വ്യതിയാനം എന്താണ്? ആപേക്ഷിക വ്യതിയാനം
ആപേക്ഷിക ശരാശരി ഡീവിയേഷൻ, സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പോലെ, ഒരു ശരാശരിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ എങ്ങനെ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. … വ്യതിയാനം കണക്കാക്കുക, d=|xi – x|, ഓരോ ഡാറ്റയുടെയും. ഈ വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുക. വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ശരാശരിയെ ഡാറ്റയുടെ ശരാശരി കൊണ്ട് ഹരിക്കുക.
ആപേക്ഷിക വ്യതിയാനം എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം? ആപേക്ഷിക വ്യതിയാനമാണ് വ്യത്യാസം, ശരാശരിയുടെ കേവല മൂല്യം കൊണ്ട് ഹരിച്ചിരിക്കുന്നു (s2/|x̄|). ശതമാനം RV ലഭിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഫലത്തെ 100 കൊണ്ട് ഗുണിക്കാനും കഴിയും.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനും ആർഎസ്ഡിയും എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം?
ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ (RSD) പലപ്പോഴും കൂടുതൽ സൗകര്യപ്രദമാണ്. ഇത് ശതമാനത്തിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുകയും ആണ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ 100 കൊണ്ട് ഗുണിച്ച് ഈ ഉൽപ്പന്നത്തെ ശരാശരി കൊണ്ട് ഹരിച്ചാൽ ലഭിക്കും.
ആപേക്ഷിക കൃത്യത നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് കണക്കാക്കുന്നത്? ആപേക്ഷിക പ്രിസിഷൻ ഫോർമുല ആണ്: എസ്t/ടി. ഇത് സാധാരണയായി ഒരു അനുപാതമായി (ഉദാ: 5/8) അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ശതമാനമായി നൽകുന്നു. ഒരു അളവുകോലിനുള്ള ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേള കാണിക്കുന്നതിനും ആപേക്ഷിക കൃത്യത ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, RP 10% ആണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ അളവ് 220 ഡിഗ്രി ആണെങ്കിൽ, ആത്മവിശ്വാസ ഇടവേള 220 ഡിഗ്രി ± 22 ഡിഗ്രിയാണ്.
എന്താണ് ഒരു നല്ല RSD മൂല്യം? ആവർത്തിക്കാനുള്ള "സാധാരണ" സ്വീകാര്യമായ പരിധി 2% (എന്നാൽ അനലിറ്റിന്റെ കോൺസൺട്രേഷൻ നിലയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു). CV% (കോഫിഫിഷ്യന്റ് ഓഫ് വേരിയേഷൻ) സംബന്ധിച്ച് നിങ്ങൾ പറഞ്ഞത് ശരിയാണ്, ഇത് RSD (ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ) പോലെയാണ്.
ഉദാഹരണത്തോടൊപ്പം സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഫോർമുല എന്താണ്?
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഫോർമുല ഉദാഹരണം:
ഓരോ സംഖ്യയിൽ നിന്നും ശരാശരി കുറയ്ക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് (1 – 4) = –3, (3 – 4) = –1, (5 – 4) = +1 ലഭിക്കും, കൂടാതെ (7 - 4) = +3. ഈ ഫലങ്ങളിൽ ഓരോന്നും സ്ക്വയർ ചെയ്താൽ, നിങ്ങൾക്ക് 9, 1, 1, 9 എന്നിവ ലഭിക്കും. ഇവ കൂട്ടിയാൽ തുക 20 ആണ്. … ഈ നാല് ക്വിസ് സ്കോറുകൾക്കായുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ 2.58 പോയിന്റാണ്.
കൂടാതെ എന്താണ് വ്യതിയാനത്തിന്റെ ഉദാഹരണം? സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ശരാശരി മൂല്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റയുടെ വ്യാപനം അളക്കുന്നു. … ഉദാഹരണത്തിന്, ഇനിപ്പറയുന്ന രണ്ടിന്റെയും ശരാശരി ഒന്നുതന്നെയാണ്: 15, 15, 15, 14, 16, 2, 7, 14, 22, 30. എന്നിരുന്നാലും, രണ്ടാമത്തേത് വ്യക്തമായി കൂടുതൽ വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു സെറ്റിന് കുറഞ്ഞ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഉണ്ടെങ്കിൽ, മൂല്യങ്ങൾ വളരെയധികം വ്യാപിക്കില്ല.
എന്താണ് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ രീതി?
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ആണ് വ്യതിയാനത്തിന്റെ പോസിറ്റീവ് സ്ക്വയർ റൂട്ട്. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ എന്നത് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന രീതികളിൽ ഒന്നാണ്. … നമുക്ക് ഒരു താഴ്ന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ അതിനർത്ഥം മൂല്യങ്ങൾ ശരാശരിയോട് അടുത്താണ് എന്നാണ്, അതേസമയം ഉയർന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ മൂല്യങ്ങൾ ശരാശരി മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് വളരെ അകലെയാണെന്ന് പറയുന്നു.
ആപേക്ഷിക ശ്രേണി നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കണ്ടെത്തും? പരമാവധി ഒന്നിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മൂല്യം കുറയ്ക്കുക പരിധി കണക്കാക്കാൻ. ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, പരിധി $41.12 - $34.68 = $6.44 ആണ്. ശ്രേണിയെ ശരാശരി മൂല്യം കൊണ്ട് ഹരിക്കുക, തുടർന്ന് ആപേക്ഷിക ശതമാനം ശ്രേണി കണക്കാക്കാൻ ഫലത്തെ 100 കൊണ്ട് ഗുണിക്കുക.
ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷന്റെ ഫോർമുല എന്താണ്?
ഫോർമുല ഉപയോഗിച്ച് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ കണ്ടെത്തുക 1 N - fi (xi - x ˉ) 2 frac{1}{N}sqrt{sum f_{i}(x_{i}-bar{x})^{2}} N1∑fi(xi−xˉ)2 .
ക്വാർട്ടൈൽ ഡീവിയേഷനും ക്വാർട്ടൈൽ ഡീവിയേഷന്റെ ഗുണകവും നിങ്ങൾ എങ്ങനെ കണ്ടെത്തും?
എന്താണ് ക്വാർട്ടൈൽ വ്യതിയാനം?
- ക്വാർട്ടൈൽ ഡിവിയേഷൻ = (മൂന്നാം ക്വാർട്ടൈൽ - ഫസ്റ്റ് ക്വാർട്ടിൽ) / 2.
- ക്വാർട്ടൈൽ വ്യതിയാനം =(Q 3 – ക്യു 1 ) / 2. ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്ത ഡാറ്റയ്ക്കും ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റയ്ക്കും ക്വാർട്ടൈൽ ഡീവിയേഷൻ കണക്കാക്കാം. …
- ക്വാർട്ടൈൽ വ്യതിയാനത്തിന്റെ ഗുണകം = (Q 3 – ക്യു 1 ) / (ക്യു 3 +Q 1 ) ക്വാർട്ടൈൽ വ്യതിയാനം എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം? …
- ബന്ധപ്പെട്ട വിഷയങ്ങൾ.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ശരാശരി കൊണ്ട് ഹരിച്ചാൽ എന്താണ്? വ്യതിയാനത്തിന്റെ ഗുണകം (CV) ആപേക്ഷിക വ്യതിയാനത്തിന്റെ അളവുകോലാണ്. ഇത് ശരാശരി (ശരാശരി) യിലേക്കുള്ള സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷന്റെ അനുപാതമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, "സാധാരണ വ്യതിയാനം ശരാശരിയുടെ 15% ആണ്" എന്ന പ്രയോഗം ഒരു CV ആണ്.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഏത് യൂണിറ്റിലാണ്? സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു യഥാർത്ഥ മൂല്യങ്ങളുടെ അതേ യൂണിറ്റുകൾ (ഉദാ, മിനിറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ മീറ്റർ). വളരെ വലിയ യൂണിറ്റുകളിൽ വ്യത്യാസം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു (ഉദാ, മീറ്റർ സ്ക്വയർ).
എന്താണ് ആപേക്ഷിക ശതമാനം കൃത്യത?
ആപേക്ഷിക കൃത്യത:- പലിശയുടെ അളവിന്റെ അംശമായി അനിശ്ചിതത്വം പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു. 20% ± 10% വ്യാപനത്തിന്റെ ഉദാഹരണത്തിന്, ആപേക്ഷിക അനിശ്ചിതത്വം 10% ന്റെ 20% ആണ്, ഇത് 2% ന് തുല്യമാണ്.
സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ കൃത്യത അളക്കുമോ? ചായ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഒരു ടെസ്റ്റിന്റെ കൃത്യത അളക്കുന്നു; അതായത്, വ്യക്തിഗത അളവുകൾ പരസ്പരം എത്ര അടുത്താണ്. (സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ പക്ഷപാതത്തെ അളക്കുന്നില്ല, ഇതിന് നിങ്ങളുടെ പിയർ ഗ്രൂപ്പ് പോലുള്ള ടാർഗെറ്റ് മൂല്യവുമായി നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.)
കൃത്യതയും അനിശ്ചിതത്വവും എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം?
RSD കൃത്യതയോ കൃത്യതയോ? ചായ RSD നിങ്ങളുടെ ഫലങ്ങളുടെ ശരാശരിയുടെ കൃത്യത അളക്കുന്നു. … കണക്കാക്കിയ ആപേക്ഷിക സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ചെറുതാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ കൃത്യമായ അളവെടുക്കും. ഇത് പലപ്പോഴും രസതന്ത്രത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, കണക്കുകൂട്ടാൻ വളരെ ലളിതമാണ്.
ഉയർന്ന ആപേക്ഷിക നിലവാര വ്യതിയാനം നല്ലതോ ചീത്തയോ?
ഇതിനർത്ഥം 1-ൽ കൂടുതൽ വ്യത്യാസമുള്ള വിതരണങ്ങൾ ഉയർന്ന വ്യതിയാനമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു, അതേസമയം 1-ൽ താഴെയുള്ള CV ഉള്ളവ കുറഞ്ഞ വ്യത്യാസമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനുകൾ "നല്ലത്" അല്ലെങ്കിൽ "മോശം" അല്ലെന്ന് ഓർക്കുക. … നല്ലതോ പരമാവധി കൂടിയതോ ആയ വ്യതിയാനം ഒന്നുമില്ല.
എങ്ങനെയാണ് പവർപോയിന്റിൽ RSD കണക്കാക്കുന്നത്? ആപേക്ഷിക വ്യതിയാനം
- ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള എല്ലാ ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് ശരാശരി, ˉx കണക്കാക്കുക.
- വ്യതിയാനം കണക്കാക്കുക, d=|x i ഓരോ ഡാറ്റയുടെയും – ˉx|
- ഈ വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുക.
- വ്യതിയാനങ്ങളുടെ ശരാശരിയെ ഡാറ്റയുടെ ശരാശരി കൊണ്ട് ഹരിക്കുക. ഈ സംഖ്യ സാധാരണയായി ആയിരത്തിൽ (ppt) ഭാഗങ്ങളായി പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു.