ව්‍යාකරණ, ‍ශෛලිය, සංගතිය, ස්වාස්ථය හෝ අක්ෂර වින්‍යාසය අරභයා මෙම පිටුව විෂයයෙහි පිටපත-සංස්කරණය සිදු කිරීම අවශ්‍ය බව පෙනේ. එය සංස්කරණය කිරීමෙන් ඔබ හට උපකාර විය හැක. ලක්ෂණ ඕනෑම වර්ග පදයක් ශූන්‍ය හෝ ධන සංඛ්‍යාවක් වන නිසා විචලතාව ඍණ අගයක් නොගනී. සසම්භාවී විචල්‍යයක විචලතාව ශූන්‍ය වනුයේ විචල්‍යයේ යම් දෝශ සහගත තත්වයන් පැවතුනහොත් පමණක් එනම් එය සම්භාවිතාව 1වන නියත අගයක් ගනී. තවද විචල්‍ය දත්ත සමූහයක විචලතාව o වෙන්නේ සියලුම විචල්‍යවලට එකම අගය පැවතුණහොත් පමණි. ස්ථානීය පරාමිතිය අනුව විචලතාව විචලනය නොවේ. එනම් යම් නියත අගයක් සියලුම විචල්‍යයන්ට එකතු කළ විට විචලතාව වෙනස් නොවේ. සියලුම විචල්‍යයන් නියත අගයකට අනුව පරිමාණ ගත කළ විට විචලතාව එම නියත අගයේ වර්ගයට අනුව පරිමාණ ගතවේ. මෙම ගති ලක්ෂණ දෙක පහත සූත්‍රයෙන් ප්‍රකාශ කළ හැක. සහසම්බන්ධයක් රහිත සසම්භාවී විචල්‍යවල පරිමිත ඓක්‍යයක විචලතාව ඒවායේ විචලතාවල ඓක්‍යයට සමාන වේ. 1. කිසියම් නිරීක්ෂණයක් තවත් දෙවන විචල්‍යයක් ඇසුරෙන් වෙනත් උප සමූහවලට බෙදිය හැකි යයි උපකල්පනය කරමු. එවිට සමස්ත ඒකකයේ විචලතාව උප සමූහවල විචලතාවයන්ගේ මධ්‍ය නිසා සහ උප සමූහවල මධ්‍යන්‍යයයේ විචලතාවය යන දෙකේ එකතුවට සමාන වේ. මෙම ලක්ෂණය විචලතා විහේදනය නැත්නම් , සමස්ත විචලතාව පිළිබද නීතිය ලෙස හැදින්වෙන අතර එය විචල්‍ය විෂ්ලේෂණයේ දී වැදගත් ක්‍රියාදාමයක් ඉටු කරයි. උදාහරණයක් ලෙස කිසියම් කණ්ඩායමක් සමාන පිරිමින් හා ගැහැණුන් ප්‍රමාණයකින් සමන්විත උප සමූහ දෙකකින් සෑදී ඇතැයි උපකල්පනය කරමු. තවද පිරිමින්ගේ උසෙහි මධ්‍යන්‍යය 180 යැයි ද විචලතාව 100 යැයිද ගැහැණුන්ගේ උසෙහි මධ්‍යන්‍යය 160 යැයි ද විචලතාව 50 යැයි ද සිතමු.මෙවිට විචලතාවයන්ගේ මධ්‍යන්‍ය (100 + 50) / 2 = 75 වේ. මධ්‍යන්‍යවල විචලතාව 180 හා 160 විචලතාව වන 100 වේ. එවිට සමස්ත ඒකකයේම උසෙහි විචලතාව 175 වේ. වඩාත් සාධාරණ අවස්ථාවක දී උප සමූහයන් ප්‍රමාණයෙන් අසමාන වන විට මධ්‍යන්‍ය සහ විචලතාව නිර්ණය කිරීමේ දී ඒවායේ ප්‍රමාණයන්ට සමානුපාතික වන පරිදි බර තැබිය යුතුය. ඉහත සූත්‍රය උප සමූහ දෙකකට වඩා පවතින අවස්ථාවලදී ද උප සමූහ බෙදී යාම දිගින් දිගටම සිදුවන අවස්ථාවලට ද අනුකූලවේ. සමස්ත කණ්ඩායමේ විචලතාව උප සමූහයන්ගේ විචලතාවයන්හි මධ්‍යන්‍යයට වඩා කුඩා විය නොහැකි බව මෙම සූත්‍රයෙන් ගම්‍ය වේ. එහෙත් සමස්ත විචලතාව එක් එක් උප සමූහයේ විචලතාවයට වඩා අනිවාර්යෙන්ම විශාල විය යුතු නැත. ඉහත දක්වන ලද උදාහරණයෙහි උප සමූහයන් වෙන් වෙන් වශයෙන් විශ්ලේෂණය කළ විට විචලතාවට බලපාන්නේ පිරිමි - පිරිමි අතර සහ ගැහැණු - ගැහැණු අතර පවතින වෙනස්කම් පමණි. නමුත් කණ්ඩායම් දෙක එකතු කළ විට ගැහැණු - පිරිමි අතර පවතින වෙනස්කම් ද විචලතාවට බලපායි. 2. විචලතාව පිළිබද බොහෝ ආගණන සූත්‍ර “විචලතාව , වර්ගවල මධ්‍යන්‍යයෙන් මධ්‍යන්‍යයේ වර්ගය අඩු කළ විට ලැබෙන අගයට සමාන වේ” යන ගුණය මත රදා පවතී. උදාහරණයක් ලෙස අපි 1,2, 3, 4 යන ඉලක්කම් සලකමු. මෙවිට වර්ගවල මධ්‍යන්‍යය (1 x 1 + 2 x 2 + 3 x 3 + 4 x 4) / 4 = 7.5 වේ. මෙම සංඛ්‍යාවල මධ්‍යන්‍යය 2.5 වේ. එමනිසා මධ්‍යන්‍යයේ වර්ගය 6.25 වේ. එමගින් විචලතාව 7.5 – 6.25 = 1.25 වේ. මෙම අගය අර්ථ දැක්වීම් මගින් ගොඩනගන ලද සූත්‍ර මගින් ගණනය කරන අගයට සමාන වේ. ඇල්ගෝරිතමවලදී මෙම ක්‍රමය භාවිතා‍වේ. එමගින් ඔවුන්ට ආගණනයන් සිදු කිරීමේ දී සියලුම දත්ත මත‍කයේ නොතබා ගෙන දත්ත ඇතුල් කරන අතරතුරේදීම විචලතාව ලබා ගැනීමට ඉඩ සැලසේ. ඇල්ගෝරිතමවලදී තව දත්තයක් ඇතුල් කිරීමේ දී වෙනස් කළ යුතු වන්නේ විචල්‍ය තුනකි. ඇතුළත් කරන ලද දත්ත ප්‍රමාණය (n) ඇතුළත් කළ සියලු දත්තයන්ගේ ඓක්‍යය (s) ඇතුල් කළ සියලු දත්තයන්ගේ වර්ග පදවල ඓක්‍යය (ss) උදාහරණයක් ලෙස දත්තයන් 1,2,3,4 ලෙස සලකමු. ප්‍රථම දත්තය ඇතුල් කළ පසු n = 1 , s = 1 සහ ss = 1 වේ. දැන් දෙවන දත්තය වන (2) ඇතුල් කළ විට n = 2 , s = 3 සහ ss = 50 සියලුම දත්ත ඇතුල් කළ පසු n = 4 , s = 10 සහ ss = 30 වේ. මධ්‍යන්‍යය M = s/n ලෙස ගණනය වේ. මෙම උදාහරණයේ දී අවසාන ප්‍රතිඵලය 30/4 – 2.5 x 2.5 = 7.5 – 6.25 = 1.25 වේ. නොනැඹුරු දත්තයන් සමූහයක් ආගණනය කිරීමේ දී අවසාන ප්‍රතිඵලය n/(n-1) න් ගුණ කළ යුතුය. මෙම උදාහරණයේ දී 1.667 වේ. References[සංස්කරණය] http://en.wikipedia.org/wiki/Variance#Properties
The copy of the subject is required to edit the subject of the subject.Editing it can help you.The variance does not take a negative value because any type of features are zero or wealth.The variance of a random variable is zero only, if there are any unique conditions in the variable, it is probably the probability of 1st.And the variables of a variable data settings only if all variables have the same value.The variation is not vary according to the location parameter.That is, the variance does not change when a constant value is added to all variables.When all variables are scale in a constant value, the variance is scaled by that constant type.These two traits can be stated in the formula below.The variance of a seriesive sum of random variables is similar to their variants.1. Let us assume any observation can be divided into other subgroups with another second variable.Then the variance of the entire unit is equal to the sum of the variances of the subgroups and the sum of the subgroups.This feature is not known as a variance regarding variation, and it plays an important procedure in variable scribes.For example, let's assume that a group is made up of two subgroups with similar men and women.There are also 500, the mean of women's height, which is 160, and 75 is the mean of women's height.The median variance is 100 and 100 variquiity.The variance of the height of the entire unit is 175.When the subgroups are unequal to the size of the most fair, they must be able to determine the mean and variation to their size.The above formula is more than two subgroups and the subgroup is constantly constantly constantly.This formula is imposed that the variance of the overall team variances cannot be smaller than the mean of the variance.But the overall variance is definitely larger than the variation of each sub group.When the subgroups of the above is analyzed separately, the variance affects the variance between male-men and females - only between the females.But when the two groups are added, the differences between the female and males are also affected by variance.2. Most meritious formulas of variance "variation is dependent on the value of the mearage of varieties."For example, we consider the digits of 1,2, 3, 4.These are the median of the types (1 x 1 + 2 x 2 x 3 x 3 x 4 x 4 x 4 x 4) / 4 = 7.5.These numbers are 2.5.Therefore, the center type is 6.25.It is 7.5 - 6.25 = 1.25.The formulas built by this value are equal to the value of the formulas built by definitions.This method is used in Also.It allows them to get variance while entering the data while entering all the data when they do not recruit them.In the alboritarity, the variables should be changed in the insertion.For example, the sum execution of all the data entered (s) entered (s) includes all the data entered (SS) as 2,2,3,4 data.Once the first data is inserted, n = 1, s = 1 and ss = 1.Once the second data is inserted (2), n = 2, s = 3 and ss = 50 is n = 4, s = 10 and 30 ss = 30.The mean is calculated as m = s / n.The end result in this example is 30/4 - 2.5 x 2.5 = 7.5 = 1.25.The end result should be multiplied by N / (N-1) in the eldesticlation of a group of surveying.In this example is 1.667.References http://en.wikipedia.org/wiki/variance#Properties
विषय के विषय को संपादित करने के लिए विषय की प्रति की आवश्यकता होती है।यह संपादन आपकी मदद कर सकता है।विचरण एक नकारात्मक मूल्य नहीं लेता है क्योंकि किसी भी प्रकार की विशेषताएं शून्य या धन हैं।एक यादृच्छिक चर का विचरण केवल शून्य है, यदि चर में कोई अनूठी स्थिति है, तो यह संभवतः 1 की संभावना है।और एक चर डेटा सेटिंग्स के चर केवल तभी जब सभी चर समान मूल्य हो।स्थान पैरामीटर के अनुसार भिन्नता भिन्न नहीं है।यही है, जब सभी चर में एक निरंतर मूल्य जोड़ा जाता है, तो विचरण नहीं बदलता है।जब सभी चर एक निरंतर मूल्य में पैमाने पर होते हैं, तो विचरण को उस निरंतर प्रकार द्वारा बढ़ाया जाता है।इन दोनों लक्षणों को नीचे दिए गए सूत्र में कहा जा सकता है।यादृच्छिक चर के एक श्रृंखला के योग का विचरण उनके वेरिएंट के समान है।1। आइए मान लें कि किसी भी अवलोकन को दूसरे उपसमूहों में दूसरे दूसरे चर के साथ विभाजित किया जा सकता है।तब पूरी इकाई का विचरण उपसमूहों के संस्करण और उपसमूहों के योग के बराबर होता है।इस सुविधा को भिन्नता के बारे में एक विचरण के रूप में नहीं जाना जाता है, और यह चर स्क्रिब्स में एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया निभाता है।उदाहरण के लिए, मान लें कि एक समूह समान पुरुषों और महिलाओं के साथ दो उपसमूहों से बना है।500 भी हैं, महिलाओं की ऊंचाई का मतलब है, जो 160 है, और 75 महिलाओं की ऊंचाई का मतलब है।औसत विचरण 100 और 100 variquiity है।पूरी इकाई की ऊंचाई का विचरण 175 है।जब उपसमूह सबसे निष्पक्ष के आकार के लिए असमान होते हैं, तो उन्हें अपने आकार के लिए माध्य और भिन्नता निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए।उपरोक्त सूत्र दो उपसमूहों से अधिक है और उपसमूह लगातार लगातार लगातार लगातार है।यह सूत्र लगाया जाता है कि समग्र टीम संस्करणों का विचरण विचरण के माध्यम से छोटा नहीं हो सकता है।लेकिन समग्र विचरण निश्चित रूप से प्रत्येक उप समूह की भिन्नता से बड़ा है।जब उपरोक्त उपसमूहों का अलग -अलग विश्लेषण किया जाता है, तो विचरण पुरुष -पुरुषों और महिलाओं के बीच विचरण को प्रभावित करता है - केवल महिलाओं के बीच।लेकिन जब दोनों समूहों को जोड़ा जाता है, तो मादा और पुरुषों के बीच अंतर भी विचरण से प्रभावित होते हैं।2। विचरण के अधिकांश मेरिटिक सूत्र "भिन्नता किस्मों के mearage के मूल्य पर निर्भर है।"उदाहरण के लिए, हम 1,2, 3, 4 के अंकों पर विचार करते हैं।ये प्रकारों के माध्य हैं (1 x 1 + 2 x 2 x 3 x 3 x 4 x 4 x 4 x 4 x 4) / 4 = 7.5।ये संख्या 2.5 हैं।इसलिए, केंद्र प्रकार 6.25 है।यह 7.5 - 6.25 = 1.25 है।इस मान द्वारा निर्मित सूत्र परिभाषाओं द्वारा निर्मित सूत्रों के मूल्य के बराबर हैं।इस विधि का उपयोग भी किया जाता है।यह उन्हें भर्ती नहीं होने पर सभी डेटा दर्ज करते समय डेटा दर्ज करते समय उन्हें विचरण प्राप्त करने की अनुमति देता है।Alboritarity में, चर को सम्मिलन में बदला जाना चाहिए।उदाहरण के लिए, दर्ज किए गए सभी डेटा के योग निष्पादन (एस) (एस) में दर्ज किए गए सभी डेटा (एसएस) को 2,2,3,4 डेटा के रूप में शामिल किया गया है।एक बार पहला डेटा डाला जाता है, n = 1, s = 1 और ss = 1।एक बार दूसरा डेटा डाला जाता है (2), n = 2, s = 3 और ss = 50 n = 4, s = 10 और 30 ss = 30 है।माध्य की गणना m = s / n के रूप में की जाती है।इस उदाहरण में अंतिम परिणाम 30/4 - 2.5 x 2.5 = 7.5 = 1.25 है।अंतिम परिणाम को सर्वेक्षण के एक समूह के eldesterslation में n / (n-1) द्वारा गुणा किया जाना चाहिए।इस उदाहरण में 1.667 है।संदर्भ http://en.wikipedia.org/wiki/viance#properties