परिभाषा झगड़ा

विचरण की धारणा आमतौर पर सांख्यिकी के क्षेत्र में उपयोग की जाती है । यह अंग्रेजी के गणितज्ञ और वैज्ञानिक रोनाल्ड फिशर ( 1890 - 1962 ) द्वारा संचालित एक शब्द है और यह इस के औसत मूल्य को देखते हुए यादृच्छिक चरित्र के एक चर के द्विघात विचलन के अर्थ की पहचान करने का कार्य करता है

झगड़ा

इसलिए, यादृच्छिक चर का विचलन, इसके फैलाव से जुड़ा हुआ एक उपाय होता है । यह उस चर के विचलन के वर्ग की आशा है जिसे उसके औसत के खिलाफ माना जाता है और एक अलग इकाई में मापा जाता है। उदाहरण के लिए: ऐसे मामलों में जहां चर किलोमीटर में दूरी मापता है, इसका विचरण किलोमीटर वर्ग में व्यक्त किया जाता है।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि फैलाव के उपाय ( परिवर्तनशीलता के उपायों के नाम से भी पहचाने जाते हैं) एक संख्या के माध्यम से वितरण की परिवर्तनशीलता को व्यक्त करने के लिए जिम्मेदार हैं, ऐसे मामलों में जहां चर के विभिन्न स्कोर औसत से बहुत दूर हैं। । फैलाव माप का मूल्य जितना अधिक होगा, परिवर्तनशीलता उतनी ही अधिक होगी। दूसरी ओर, कम मूल्य पर, अधिक समरूपता।

यादृच्छिक चर की परिवर्तनशीलता को स्थापित करने के लिए विचरण क्या करता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि, कुछ मामलों में, वितरण की विशेषताओं से पहले फैलाव के अन्य उपायों का उपयोग करना बेहतर होता है।

जब किसी नमूने के आधार पर किसी समुदाय, समूह या जनसंख्या की गणना की जाती है, तो इसे नमूना विचरण कहा जाता है। दूसरी ओर कोवरियनस, चर की एक जोड़ी के संयुक्त फैलाव का माप है।

विशेषज्ञ सांख्यिकीय मॉडल के संग्रह और उनकी संबद्ध प्रक्रियाओं का नाम देने के लिए विचरण के विश्लेषण के बारे में बात करते हैं, जिसमें विचरण विभिन्न घटकों में विभाजित दिखाई देता है।

मानक या मानक विचलन

विचरण से संबंधित सबसे महत्वपूर्ण अवधारणाओं में से एक मानक विचलन है, जिसे मानक विचलन के रूप में भी जाना जाता है, जो अंतराल और अनुपात चर के फैलाव का परिमाण दर्शाता है, और वर्णनात्मक आंकड़ों के क्षेत्र में बहुत उपयोगी है। इसे प्राप्त करने के लिए, हम बस विचरण से शुरू करते हैं और इसकी वर्गमूल गणना करते हैं

व्यवहार में, यदि हमारे पास मान (मिलीमीटर में व्यक्त किए गए) 14 मिमी, 11 मिमी, 10 मिमी, 6 मिमी और 4 मिमी हैं, तो हम उन्हें जोड़कर उनके औसत की गणना कर सकते हैं और परिणाम को 5 से विभाजित कर सकते हैं, जो तत्वों की संख्या है। हमें 9 एम.एम. विचरण को जानने के लिए, हमें हर एक मान को नए निकाले गए औसत से घटाना चाहिए, प्रत्येक परिणाम को चुकता करना चाहिए (अध्ययन को प्रभावित करने वाले नकारात्मक संख्याओं से बचने के लिए), उन्हें एक-दूसरे में जोड़ें और अंत में, सब कुछ 5 से विभाजित करें।, 8 वर्ग मिलीमीटर। अंत में, मानक विचलन को खोजने के लिए, हम वर्गमूल की गणना करते हैं, जो हमें 9.68 मिमी (इकाई फिर से मिलीमीटर है) ध्यान दें।

ये डेटा जानकारी का विश्लेषण और वर्णन करने के लिए बहुत उपयोगी और आवश्यक हैं, यह देखते हुए कि वे हमें अलग-अलग दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, साथ ही साथ डेटा के विभिन्न रुझान जो कि वस्तु को चरित्र में चित्रित करते हैं और तुलनात्मक मापदंडों को केवल पृथक मूल्यों की तुलना में अधिक जटिल और गतिशील स्थापित करने की अनुमति देते हैं या बस उनके अंकगणित औसत के लिए प्रस्तुत किया।

एक सिद्धांत की जांच करने की प्रक्रिया में, संभावित परिणामों का अनुमान लगाना महत्वपूर्ण है, और विचलन का उपयोग उनके औसत के आसपास मूल्यों के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। यह नए बिंदुओं को स्थापित करता है जो अलग-अलग वर्गीकरण और डेटा के लिए दरवाजे खोलते हैं जिन्हें पहले नहीं माना जा सकता था।

मूल्यों के एक सेट के बीच केवल औसत का उपयोग करना, यह जानना संभव नहीं है कि क्या उनमें से कोई भी उस संदर्भ में मौजूदा "सामान्यता" से अत्यधिक दूर जा रहा है। मानक विचलन केंद्रीय रेखा के चारों ओर दो नई सीमाएं स्थापित करने की अनुमति देता है, यह जानने के लिए कि कोई तत्व बहुत छोटा या बड़ा है।

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