प्रकीर्णन की माप - Revision history

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	== उदाहरण ==		== उदाहरण ==
	उदाहरण 1: मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। <math>A</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है।		'''उदाहरण 1''': मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। <math>A</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है।

	इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो आँकडों के समुच्चय <math>A</math> और <math>B</math> के बीच तुलना करने में सहायता करता है।		इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो आँकडों के समुच्चय <math>A</math> और <math>B</math> के बीच तुलना करने में सहायता करता है।

	उदाहरण 2: निम्नलिखित संख्याओं का विचरण और मानक विचलन ज्ञात करें: <math>1, 3, 5, 5, 6, 7, 9, 10</math> ।		'''उदाहरण 2''': निम्नलिखित संख्याओं का विचरण और मानक विचलन ज्ञात करें: <math>1, 3, 5, 5, 6, 7, 9, 10</math> ।

	समाधान: माध्य <math>= \frac{ (1+ 3+ 5+ 5+ 6+ 7+ 9+ 10)}{8} = \frac{46}{8} = 5.75</math>		समाधान: माध्य <math>= \frac{ (1+ 3+ 5+ 5+ 6+ 7+ 9+ 10)}{8} = \frac{46}{8} = 5.75</math>

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2024-11-25T10:55:50Z

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 == परिचय ==
 प्रकीर्णन के माप, आँकडों में परिवर्तनशीलता का वर्णन करने में सहायताकरते हैं। प्रकीर्णन एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जा सकता है कि आँकडें किस हद तक बिखरा हुआ है। इस प्रकार, प्रकीर्णन  के माप कुछ प्रकार के माप हैं जिनका उपयोग आँकडों के प्रकीर्णन को मापने के लिए किया जाता है।
 == परिभाषा ==
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 == उदाहरण ==
-मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। A का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय  <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है। इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो आँकडों के समुच्चय <math>A</math> और <math>B</math> के बीच तुलना करने में सहायता करता है।
+उदाहरण 1: मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। <math>A</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय  <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है।
 == प्रकीर्णन के माप के  प्रकार ==

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	प्रकीर्णन, बिखरा हुआ होने या फैला हुआ होने की स्थिति है। सांख्यिकीय प्रकीर्णन का मतलब है कि संख्यात्मक आँकडों की किस सीमा तक औसत मूल्य के बारे में भिन्न होने की संभावना है। दूसरे शब्दों में, प्रकीर्णन, आँकडों के वितरण को समझने में सहायता करता है।		प्रकीर्णन, बिखरा हुआ होने या फैला हुआ होने की स्थिति है। सांख्यिकीय प्रकीर्णन का मतलब है कि संख्यात्मक आँकडों की किस सीमा तक औसत मूल्य के बारे में भिन्न होने की संभावना है। दूसरे शब्दों में, प्रकीर्णन, आँकडों के वितरण को समझने में सहायता करता है।



	प्रकीर्णन की माप, गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्याएँ हैं जो किसी केंद्रीय मान के बारे में आँकडों के प्रसार को मापने में सहायता करते हैं। ये माप, यह निर्धारित करने में सहायता करते हैं कि दिया गया आँकडा कितना प्रकीर्णन हुआ है या खींचा हुआ है। प्रकीर्णन के पाँच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले माप हैं। ये हैं [[परिसर]], प्रसरण , मानक विचलन, [[माध्य विचलन]] और चतुर्थक विचलन।		प्रकीर्णन की माप, गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्याएँ हैं जो किसी केंद्रीय मान के बारे में आँकडों के प्रसार को मापने में सहायता करते हैं। ये माप, यह निर्धारित करने में सहायता करते हैं कि दिया गया आँकडा कितना प्रकीर्णन हुआ है या खींचा हुआ है। प्रकीर्णन के पाँच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले माप हैं। ये हैं [[परिसर]], प्रसरण , मानक विचलन, [[माध्य विचलन]] और चतुर्थक विचलन।
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	== परिभाषा ==		== परिभाषा ==
	प्रकीर्णन के माप को सकारात्मक [[वास्तविक संख्याएँ\|वास्तविक संख्याओं]] के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो मापते हैं कि दिया गया आँकडें कितना समरूप या विषम है। यदि आँकडों के समुच्चय में आँकडें बिंदु समान हैं, तो प्रकीर्णन के माप का मान <math>0 </math> होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे आँकडों की परिवर्तनशीलता बढ़ती है, प्रकीर्णन के माप का मान भी बढ़ता है		प्रकीर्णन के माप को सकारात्मक [[वास्तविक संख्याएँ\|वास्तविक संख्याओं]] के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो मापते हैं कि दिया गया आँकडें कितना समरूप या विषम है। यदि [[आँकड़ों का संग्रह\|आँकडों]] के समुच्चय में आँकडें बिंदु समान हैं, तो प्रकीर्णन के माप का मान <math>0 </math> होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे आँकडों की परिवर्तनशीलता बढ़ती है, प्रकीर्णन के माप का मान भी बढ़ता है

	== उदाहरण ==		== उदाहरण ==

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	मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। A का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है। इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो आँकडों के समुच्चय <math>A</math> और <math>B</math> के बीच तुलना करने में सहायता करता है।		मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। A का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है। इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो आँकडों के समुच्चय <math>A</math> और <math>B</math> के बीच तुलना करने में सहायता करता है।

	== प्रकार ==		== प्रकीर्णन के माप के प्रकार ==
	प्रकीर्णन के माप को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। ये प्रकीर्णन के निरपेक्ष माप और प्रकीर्णन के सापेक्ष माप हैं। परिसर, प्रसरण , मानक विचलन, माध्य विचलन और चतुर्थक विचलन, विचलन के निरपेक्ष माप की श्रेणी में आते हैं। इन मापों की इकाई वही होती है जिसकी जांच की जा रही आँकडें होते है। प्रकीर्णन के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं। ऐसे प्रकीर्णन माप सदैव आयामहीन होते हैं।		प्रकीर्णन के माप को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। ये प्रकीर्णन के निरपेक्ष माप और प्रकीर्णन के सापेक्ष माप हैं। परिसर, प्रसरण , मानक विचलन, माध्य विचलन और चतुर्थक विचलन, विचलन के निरपेक्ष माप की श्रेणी में आते हैं। इन मापों की इकाई वही होती है जिसकी जांच की जा रही आँकडें होते है। प्रकीर्णन के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं। ऐसे प्रकीर्णन माप सदैव आयामहीन होते हैं।

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	~~फैलाव फैलने~~ या ~~फैलने~~ की स्थिति है। सांख्यिकीय ~~फैलाव~~ का मतलब है कि संख्यात्मक ~~डेटा~~ किस हद तक औसत मूल्य के बारे में भिन्न होने की संभावना है। दूसरे शब्दों में, ~~फैलाव डेटा~~ के वितरण को समझने में ~~मदद~~ करता है।		प्रकीर्णन, बिखरा हुआ होने या फैला हुआ होने की स्थिति है। सांख्यिकीय प्रकीर्णन का मतलब है कि संख्यात्मक आँकडों की किस सीमा तक औसत मूल्य के बारे में भिन्न होने की संभावना है। दूसरे शब्दों में, प्रकीर्णन, आँकडों के वितरण को समझने में सहायता करता है।


	फैलाव के उपाय गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्याएँ हैं जो किसी केंद्रीय मान के बारे में डेटा के प्रसार को मापने में मदद करते हैं। ये उपाय यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि दिया गया डेटा कितना फैला हुआ या निचोड़ा हुआ है। फैलाव के पाँच सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले उपाय हैं। ये हैं रेंज, विचरण, मानक विचलन, माध्य विचलन और चतुर्थक विचलन।

	~~फैलाव~~ के ~~उपायों का सबसे महत्वपूर्ण उपयोग यह है कि वे डेटा~~ के ~~वितरण~~ को ~~समझने~~ में ~~मदद~~ करते हैं। ~~जैसे-जैसे डेटा अधिक विविध होता जाता~~ है~~, फैलाव~~ के माप ~~का मूल्य बढ़ता जाता है। इस लेख में~~, ~~हम फैलाव के उपायों~~, ~~उनके प्रकारों~~ और उदाहरणों के साथ-साथ इन उपायों से संबंधित विभिन्न महत्वपूर्ण पहलुओं के बारे में जानेंगे।		प्रकीर्णन की माप, गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्याएँ हैं जो किसी केंद्रीय मान के बारे में आँकडों के प्रसार को मापने में सहायता करते हैं। ये माप, यह निर्धारित करने में सहायता करते हैं कि दिया गया आँकडा कितना प्रकीर्णन हुआ है या खींचा हुआ है। प्रकीर्णन के पाँच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले माप हैं। ये हैं [[परिसर]], प्रसरण , मानक विचलन, [[माध्य विचलन]] और चतुर्थक विचलन।

	~~parichay~~		प्रकीर्णन के माप का सबसे महत्वपूर्ण उपयोग यह है कि वे आँकडों के वितरण को समझने में सहायता करते हैं। जैसे-जैसे आँकडा अधिक विविध होता जाता है, प्रकीर्णन के माप का मान बढ़ता जाता है। इस लेख में, हम प्रकीर्णन के माप , उनके प्रकारों और उदाहरणों के साथ-साथ इन माप से संबंधित विभिन्न महत्वपूर्ण पहलुओं के बारे में जानेंगे।

	~~फैलाव~~ के माप ~~डेटा~~ में परिवर्तनशीलता का वर्णन करने में ~~मदद करते~~ हैं। ~~फैलाव~~ एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जा सकता है कि ~~डेटा~~ किस हद तक बिखरा हुआ है। इस प्रकार, ~~फैलाव~~ के माप कुछ प्रकार के माप हैं जिनका उपयोग ~~डेटा~~ के ~~फैलाव~~ को मापने के लिए किया जाता है।		== परिचय ==
			प्रकीर्णन के माप, आँकडों में परिवर्तनशीलता का वर्णन करने में सहायताकरते हैं। प्रकीर्णन एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जा सकता है कि आँकडें किस हद तक बिखरा हुआ है। इस प्रकार, प्रकीर्णन के माप कुछ प्रकार के माप हैं जिनका उपयोग आँकडों के प्रकीर्णन को मापने के लिए किया जाता है।

	== परिभाषा ==		== परिभाषा ==
	~~फैलाव~~ के माप को सकारात्मक वास्तविक संख्याओं के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो मापते हैं कि दिया गया ~~डेटा~~ कितना समरूप या विषम है। यदि ~~डेटा सेट~~ में ~~डेटा~~ बिंदु समान हैं, तो ~~फैलाव~~ के माप का मान 0 होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे ~~डेटा~~ की परिवर्तनशीलता बढ़ती है, ~~फैलाव~~ के माप का मान भी बढ़ता है		प्रकीर्णन के माप को सकारात्मक [[वास्तविक संख्याएँ\|वास्तविक संख्याओं]] के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो मापते हैं कि दिया गया आँकडें कितना समरूप या विषम है। यदि आँकडों के समुच्चय में आँकडें बिंदु समान हैं, तो प्रकीर्णन के माप का मान <math>0 </math> होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे आँकडों की परिवर्तनशीलता बढ़ती है, प्रकीर्णन के माप का मान भी बढ़ता है

	== उदाहरण ==		== उदाहरण ==
	मान लीजिए हमारे पास दो ~~डेटा सेट~~ A = {3, 1, 6, 2} और B = {1, 5, 9, 10} हैं। A का विचरण (जनसंख्या) 3.5 है और B का विचरण (जनसंख्या) 12.68 है। इसका मतलब है कि ~~डेटा सेट~~ B, ~~डेटा सेट~~ A से ~~ज़्यादा~~ परिवर्तनशील है। इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो ~~डेटा सेट~~ A और B के बीच तुलना करने में ~~मदद~~ करता है।		मान लीजिए हमारे पास दो आँकडों के समुच्चय <math>A = \{3, 1, 6, 2\}</math> और <math>B = \{{1, 5, 9, 10}\}</math>हैं। A का विचरण (जनसंख्या) <math>3.5</math> है और <math>B</math> का विचरण (जनसंख्या) <math>12.68</math>है। इसका मतलब है कि आँकडों के समुच्चय <math>B</math>, आँकडों के समुच्चय <math>A</math> से अधिक परिवर्तनशील है। इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो आँकडों के समुच्चय <math>A</math> और <math>B</math> के बीच तुलना करने में सहायता करता है।

	== प्रकार ==		== प्रकार ==
	~~फैलाव~~ के माप को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। ये ~~फैलाव~~ के निरपेक्ष माप और ~~फैलाव~~ के सापेक्ष माप हैं। ~~रेंज~~, ~~विचरण~~, मानक विचलन और ~~माध्य~~ विचलन विचलन के निरपेक्ष माप की श्रेणी में आते हैं। इन मापों की इकाई वही होती है जिसकी जांच की जा रही ~~डेटा होती~~ है। ~~फैलाव~~ के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं। ऐसे ~~फैलाव~~ माप ~~हमेशा~~ आयामहीन होते हैं। ~~आगामी अनुभाग इन मापों के बारे में और विस्तार से बताएंगे।~~		प्रकीर्णन के माप को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। ये प्रकीर्णन के निरपेक्ष माप और प्रकीर्णन के सापेक्ष माप हैं। परिसर, प्रसरण , मानक विचलन, माध्य विचलन और चतुर्थक विचलन, विचलन के निरपेक्ष माप की श्रेणी में आते हैं। इन मापों की इकाई वही होती है जिसकी जांच की जा रही आँकडें होते है। प्रकीर्णन के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं। ऐसे प्रकीर्णन माप सदैव आयामहीन होते हैं।

	== महत्वपूर्ण टिप्पणियाँ ==		== महत्वपूर्ण टिप्पणियाँ ==
	फैलाव के मापों का उपयोग डेटा के प्रसार को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। उन्हें एक केंद्रीय मान के बारे में मापा जाता है।

	~~फैलाव~~ के मापों को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, यानी ~~फैलाव~~ के निरपेक्ष और सापेक्ष माप।		* प्रकीर्णन के मापों का उपयोग आँकडों के प्रसार को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। उन्हें एक केंद्रीय मान के बारे में मापा जाता है।
			* प्रकीर्णन के मापों को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, यानी प्रकीर्णन के निरपेक्ष और सापेक्ष माप।
			* विचलन के निरपेक्ष मापों की इकाइयाँ आँकडों के समान होती हैं और सापेक्ष माप इकाई रहित होते हैं।
			* परिसर, प्रसरण , मानक विचलन, माध्य विचलन और चतुर्थक विचलन, विचलन के निरपेक्ष माप हैं।
			* प्रकीर्णन के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं।

	विचलन के निरपेक्ष मापों की इकाइयाँ डेटा के समान होती हैं और सापेक्ष माप इकाई रहित होते हैं।

	रेंज, विचरण, मानक विचलन, चतुर्थक विचलन और माध्य विचलन विचलन के निरपेक्ष माप हैं

	~~फैलाव के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं~~
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	~~Measures of Dispersion~~		फैलाव फैलने या फैलने की स्थिति है। सांख्यिकीय फैलाव का मतलब है कि संख्यात्मक डेटा किस हद तक औसत मूल्य के बारे में भिन्न होने की संभावना है। दूसरे शब्दों में, फैलाव डेटा के वितरण को समझने में मदद करता है।


			फैलाव के उपाय गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्याएँ हैं जो किसी केंद्रीय मान के बारे में डेटा के प्रसार को मापने में मदद करते हैं। ये उपाय यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि दिया गया डेटा कितना फैला हुआ या निचोड़ा हुआ है। फैलाव के पाँच सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले उपाय हैं। ये हैं रेंज, विचरण, मानक विचलन, माध्य विचलन और चतुर्थक विचलन।

			फैलाव के उपायों का सबसे महत्वपूर्ण उपयोग यह है कि वे डेटा के वितरण को समझने में मदद करते हैं। जैसे-जैसे डेटा अधिक विविध होता जाता है, फैलाव के माप का मूल्य बढ़ता जाता है। इस लेख में, हम फैलाव के उपायों, उनके प्रकारों और उदाहरणों के साथ-साथ इन उपायों से संबंधित विभिन्न महत्वपूर्ण पहलुओं के बारे में जानेंगे।

			parichay

			फैलाव के माप डेटा में परिवर्तनशीलता का वर्णन करने में मदद करते हैं। फैलाव एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जा सकता है कि डेटा किस हद तक बिखरा हुआ है। इस प्रकार, फैलाव के माप कुछ प्रकार के माप हैं जिनका उपयोग डेटा के फैलाव को मापने के लिए किया जाता है।

			== परिभाषा ==
			फैलाव के माप को सकारात्मक वास्तविक संख्याओं के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो मापते हैं कि दिया गया डेटा कितना समरूप या विषम है। यदि डेटा सेट में डेटा बिंदु समान हैं, तो फैलाव के माप का मान 0 होगा। हालाँकि, जैसे-जैसे डेटा की परिवर्तनशीलता बढ़ती है, फैलाव के माप का मान भी बढ़ता है

			== उदाहरण ==
			मान लीजिए हमारे पास दो डेटा सेट A = {3, 1, 6, 2} और B = {1, 5, 9, 10} हैं। A का विचरण (जनसंख्या) 3.5 है और B का विचरण (जनसंख्या) 12.68 है। इसका मतलब है कि डेटा सेट B, डेटा सेट A से ज़्यादा परिवर्तनशील है। इस प्रकार, विचरण परिवर्तनशीलता के आधार पर दो डेटा सेट A और B के बीच तुलना करने में मदद करता है।

			== प्रकार ==
			फैलाव के माप को दो व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। ये फैलाव के निरपेक्ष माप और फैलाव के सापेक्ष माप हैं। रेंज, विचरण, मानक विचलन और माध्य विचलन विचलन के निरपेक्ष माप की श्रेणी में आते हैं। इन मापों की इकाई वही होती है जिसकी जांच की जा रही डेटा होती है। फैलाव के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं। ऐसे फैलाव माप हमेशा आयामहीन होते हैं। आगामी अनुभाग इन मापों के बारे में और विस्तार से बताएंगे।

			== महत्वपूर्ण टिप्पणियाँ ==
			फैलाव के मापों का उपयोग डेटा के प्रसार को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। उन्हें एक केंद्रीय मान के बारे में मापा जाता है।

			फैलाव के मापों को दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है, यानी फैलाव के निरपेक्ष और सापेक्ष माप।

			विचलन के निरपेक्ष मापों की इकाइयाँ डेटा के समान होती हैं और सापेक्ष माप इकाई रहित होते हैं।

			रेंज, विचरण, मानक विचलन, चतुर्थक विचलन और माध्य विचलन विचलन के निरपेक्ष माप हैं

			फैलाव के गुणांक विचलन के सापेक्ष माप हैं
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	Measures of Dispersion		Measures of Dispersion
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