सांख्यिकी उदाहरण

7

$7$ ,

3

$3$ ,

7

$7$ ,

2

$2$ ,

3

$3$ ,

7

$7$ ,

9

$9$ ,

0

$0$ ,

1

$1$

चरण 1

स्टर्गेस के नियम,

N = 1 + 3.322 \log (n)

$N = 1 + 3.322 \log (n)$ के पूर्णांकित आउटपुट का उपयोग करके कक्षाओं की संख्या का अनुमान लगाया जा सकता है, जहां

N

$N$ कक्षाओं की संख्या है और

n

$n$ आंकड़ा समुच्चय में आइटम की संख्या है.

1 + 3.322 \log (6) = 3.58501845

$1 + 3.322 \log (6) = 3.58501845$

चरण 2

इस उदाहरण के लिए

4

$4$ कक्षाएं चुनें.

4

$4$

चरण 3

उच्चतम डेटा मान से न्यूनतम डेटा मान घटाकर डेटा परिसर पता करें. इस मामले में, डेटा परिसर

9 - 0 = 9

$9 - 0 = 9$ है.

9

$9$

चरण 4

वर्गों की वांछित संख्या से डेटा परिसर को विभाजित करके वर्ग चौड़ाई पता करें. इस मामले में,

\frac{9}{4} = 2.25

$\frac{9}{4} = 2.25$ .

2.25

$2.25$

चरण 5

2.25

$2.25$ को निकटतम पूर्ण संख्या तक पूर्णांक बनाएं. यह प्रत्येक समूह का आकार होगा.

3

$3$

चरण 6

0

$0$ से शुरू करें और

4

$4$ आकार के समूह

3

$3$ बनाएंं.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 \\ 3 - 5 \\ 6 - 8 \\ 9 - 11 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 \\ 3 - 5 \\ 6 - 8 \\ 9 - 11 \end{array}$

चरण 7

0.5

$0.5$ को निचली वर्ग सीमा से घटाकर और

0.5

$0.5$ को ऊपरी वर्ग सीमा में जोड़कर वर्ग की परिसीमाओं को निर्धारित करें.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 \end{array}$

चरण 8

प्रत्येक कक्षा के पास में उस कक्षा में निहित प्रत्येक मान के लिए मिलान चिह्न बनाएंँ.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & | | | \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & | | \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & | | | \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & | \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & | | | \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & | | \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & | | | \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & | \end{array}$

चरण 9

भाजक कक्षा की आवृत्ति निर्धारित करने के लिए मिलान चिह्नों की गणना करें.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 3 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 3 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 1 \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 3 \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 3 \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 1 \end{array}$

चरण 10

किसी डेटा वर्ग की आपेक्षिक आवृत्ति उस वर्ग में डेटा अवयवों का प्रतिशत है. सापेक्ष आवृत्ति की गणना सूत्र

f_{i} = \frac{f}{n}

$f_{i} = \frac{f}{n}$ का उपयोग करके की जा सकती है, जहां

f

$f$ निरपेक्ष आवृत्ति है और

n

$n$ सभी आवृत्तियों का योग है.

f_{i} = \frac{f}{n}

$f_{i} = \frac{f}{n}$

चरण 11

n

$n$ सभी आवृत्तियों का योग है. इस मामले में,

n = 3 + 2 + 3 + 1 = 9

$n = 3 + 2 + 3 + 1 = 9$ .

n = 9

$n = 9$

चरण 12

सापेक्ष आवृत्ति की गणना सूत्र

f_{i} = \frac{f}{n}

$f_{i} = \frac{f}{n}$ का उपयोग करके की जा सकती है.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 3 & \frac{3}{9} \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & \frac{2}{9} \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 3 & \frac{3}{9} \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 1 & \frac{1}{9} \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 3 & \frac{3}{9} \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & \frac{2}{9} \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 3 & \frac{3}{9} \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 1 & \frac{1}{9} \end{array}$

चरण 13

सापेक्ष आवृत्ति कॉलम को सरल करें.

\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 3 & 0.\overline{3} \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & 0.\overline{2} \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 3 & 0.\overline{3} \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 1 & 0.\overline{1} \end{array}

$\begin{array}{c} Class & Class Boundaries & Frequency (f) & f_{i} \\ 0 - 2 & - 0.5 - 2.5 & 3 & 0.\overline{3} \\ 3 - 5 & 2.5 - 5.5 & 2 & 0.\overline{2} \\ 6 - 8 & 5.5 - 8.5 & 3 & 0.\overline{3} \\ 9 - 11 & 8.5 - 11.5 & 1 & 0.\overline{1} \end{array}$

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