ڈسپلے کے طریقوں کے اعداد و شمار کے اعداد و شمار کے اعداد و شمار کے نقطہ نظر کو وسیع پیمانے پر کیسے تقسیم کیا جاتا ہے. معیاری انحراف انتہائی محاذوں سے بہت زیادہ متاثر ہوتا ہے جس میں اس کے نتیجے میں اوسط متاثر ہوتا ہے. مطلب یہ ہے کہ مطلق انحراف میڈین پر مبنی ہے، جس میں چند انتہائی اعداد و شمار پوائنٹس کی طرف سے متاثر کئے بغیر بنیادی ڈیٹا کی پیمائش فراہم کرسکتی ہے. بحریہ باجوپ کی طرف سے "بزنس اعداد و شمار" کے مطابق، میڈین مطلق انحراف (MAD) انتہائی غیر ملکیوں کے ذریعہ متاثر نہیں ہوتا ہے، جو اعداد و شمار کے تجزیے کو وسائل اور معیاری وابستہ کی بنیاد پر پھینک سکتا ہے.
آپ کی ضرورت ہو گی
-
ڈیٹا سیٹ
-
کیلکولیٹر
کیلنڈر حساب
اعداد و شمار کے سب سے بڑے سے بڑے پیمانے پر مقرر کردہ تمام مشاہدوں کی فہرست کریں. اگر ایک بار ایک سے زیادہ بار بار ہوتا ہے، تو اس وقت کی اسی فہرست کو درج کریں جیسے ہی یہ ہوتا ہے.
مشاہدات کی تعداد شمار کریں.
2. مشاہدوں کی تعداد کو تقسیم کریں 2. اگر مشاہدات کی بے شمار تعداد ہیں اور اس طرح ان کی تقسیم تقسیم نہیں ہوسکتی ہے، درمیانی مشاہدہ میڈین ہے. دوسری صورت میں، دو درمیانے درجے کی اوسط تعداد کا یہ اوسط نصف نقطہ ہے.
دو مشاہدات لیں جو آدھے راستہ سے اوپر اور نیچے سے ہیں. پھر ان دونوں مشاہدوں کا اوسط. یہ قیمت میڈین ہے.
مدین مطلق انحراف کا حساب لگانا
اعداد و شمار میں ہر قیمت کو مادہ سے الگ کریں. یہ میڈین سے ہر ڈیٹا پوائنٹ کا انحراف دیتا ہے.
اعداد و شمار کے سیٹ کے لئے تمام انحرافات کو کل. کیلکولیٹر کا استعمال کرتے ہوئے اس کی مدد کی جا سکتی ہے.
مشاہدوں کی تعداد میں مقرر کردہ اعداد و شمار کے لئے تمام وقفے کے لئے کل تقسیم کریں. نتیجہ میڈین مطلق انحراف ہے.
تجاویز
-
کتاب کے مطابق، "تجزیاتی سائنسدان کے لئے عملیاتی اعداد و شمار،" جبکہ ایم ڈی معیاری انحراف کا تخمینہ نہیں ہے، اگر ڈیٹا تقسیم تقریبا عام ہے تو، 1.4 1.4 کی طرف سے MAD کو ضائع کرنا معیاری انحراف کا تخمینہ تخمینہ فراہم کرتا ہے.
انتباہ
میڈین کی بنیاد پر اعداد و شمار چھ سگا کوالٹی کی بنیاد پر اعداد و شمار میں استعمال نہیں کیا جا سکتا.
