شمارياتي ڊيٽا ۾ ڪوارٽائل، ڊيسيلز ۽ فيصد ڪيئن ڳڻجي انگن اکرن ۾، اسان کي اڪثر ڊيٽا سيٽ اندر قدر جي پوزيشن کي ڄاڻڻ جي ضرورت هوندي آهي. صرف اوسط يا وچين جو حساب لڳائڻ ڪافي ناهي، ڇاڪاڻ ته اهي ٻئي ماپ بيان نٿا ڪن ته ڊيٽا ڪيئن ورهائجي ٿي ۽ هڪ مشاهدو ٻين سان ڪيئن مقابلو ڪري ٿو. هي اهو هنڌ آهي جتي ڪوارٽائل ۽ ڊيسيلز اچن ٿا. وڌيڪ پڙهڻ
ڊيٽا جي ورڇ ۾ فرق ۽ معياري انحراف جو تجزيو ڪرڻ انگن اکرن ۾، ڊيٽا جي ورڇ کي سمجهڻ اوترو ئي اهم آهي جيترو مرڪزي قدرن کي سمجهڻ جهڙوڪ اوسط يا وچين. ٻن ڊيٽا سيٽن جو اوسط ساڳيو ٿي سگهي ٿو، پر انهن جي تقسيم تمام مختلف ٿي سگهي ٿي: هڪ اوسط جي چوڌاري مضبوطيءَ سان ڪلستر ٿي سگهي ٿو، جڏهن ته ٻيو وڏي پيماني تي پکڙيل ٿي سگهي ٿو. هي اهو هنڌ آهي جتي فرق ۽ معياري انحراف اچي ٿو... وڌيڪ پڙهڻ
شمارياتي ڊيٽا ۾ اوسط انحراف کي طئي ڪرڻ لاءِ طريقا شماريات ۾، صرف ڊيٽا جي "مرڪز" کي سمجهڻ - مثال طور، اوسط يا وچين ذريعي - اڪثر ڪافي نه هوندو آهي. ٻن ڊيٽا سيٽن جو اوسط ساڳيو ٿي سگهي ٿو، پر انهن جي قدرن جي "تغير" جي درجي ۾ خاص طور تي مختلف آهن. تنهن ڪري، منتشر جا ماپ اهم آهن. منتشر جو هڪ ماپ جيڪو سمجهڻ ۽ استعمال ڪرڻ ۾ نسبتا آسان آهي اهو آهي سراسري انحراف... وڌيڪ پڙهڻ
شمارياتي تجزيي ۾ ڊيٽا جي حد کي ڪيئن ڳڻيو وڃي ڊيٽا جي حد شمارياتي تجزيي ۾ پکيڙ جي آسان ترين ماپن مان هڪ آهي. جيتوڻيڪ اهو بنيادي لڳي سگهي ٿو، حد ڊيٽا سيٽ اندر قدرن ۾ تبديلي جي حد جو هڪ تڪڙو جائزو مهيا ڪرڻ ۾ اهم ڪردار ادا ڪري ٿي. عملي طور تي، حد اڪثر ڪري پکيڙ جي ٻين ماپن جي حساب ڪرڻ کان اڳ هڪ ابتدائي قدم طور استعمال ڪئي ويندي آهي، جيڪو… وڌيڪ پڙهڻ
وضاحتي شماريات ۾ اوسط، وچين ۽ موڊ جي وچ ۾ فرق وضاحتي انگ اکر ۾، هڪ اهم مقصد آسان سمجھڻ لاءِ ڊيٽا کي اختصار ڪرڻ آهي. وڏو، متنوع، ۽ ڪڏهن ڪڏهن "گندو" ڊيٽا وڌيڪ معلوماتي هوندو جڏهن مرڪزي رجحان جي ماپن جي صورت ۾ پيش ڪيو ويندو. مرڪزي رجحان جا ٽي سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيندڙ ماپ آهن اوسط، وچين،... وڌيڪ پڙهڻ
روزمره جي زندگيءَ ۾ اڪثر ٿيندڙ قدرن کي طئي ڪرڻ لاءِ موڊ استعمال ڪندي، اسان کي اڪثر ڊيٽا ملندي آهي: شاگردن جي امتحان جا اسڪور، سڀ کان وڌيڪ وڪرو ٿيندڙ جوتن جا سائز، سڀ کان وڌيڪ مشهور پراڊڪٽ جا قسم، ۽ ڪسٽمر سروس پاران اڪثر وصول ٿيندڙ شڪايتن جو تعداد. سوال اهو آهي ته، اسان آساني سان ڪيئن طئي ڪري سگهون ٿا ته ڪهڙا قدر يا درجا اڪثر ظاهر ٿين ٿا... وڌيڪ پڙهڻ
سنگل ۽ گروپ ٿيل ڊيٽا لاءِ وچين حساب ڪتاب جون ٽيڪنڪون وچين مرڪزي رجحان جو هڪ ماپ آهي جيڪو اڪثر شماريات ۾ استعمال ٿيندو آهي. اوسط (مطلب) جي برعڪس، جيڪو سڀني قدرن کي شامل ڪري ٿو ۽ پوءِ قدرن جي تعداد سان ورهائي ٿو، وچين ترتيب ڏنل ڊيٽا سيٽ جي "وچولي قدر" تي زور ڏئي ٿو. پوزيشن تي ان جي ڌيان جي ڪري، وچين نسبتاً وڌيڪ مزاحمتي آهي... وڌيڪ پڙهڻ
ڊيٽا سيٽ ۾ اوسط يا سراسري ڪيئن طئي ڪجي اوسط يا سراسري رياضي، انگ اکر، ۽ روزمره جي زندگي ۾ مرڪزي رجحان جي سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيندڙ ماپن مان هڪ آهي. جڏهن ڪو ماڻهو چوي ٿو "اوسط ڪلاس گريڊ" يا "اوسط ماهوار خرچ"، ته انهن جو اصل مطلب مطلب آهي. هي تصور اسان کي ڊيٽا سيٽ جي عام تصوير کي سمجهڻ ۾ مدد ڪري ٿو ... وڌيڪ پڙهڻ
انگن اکرن ۾ فريڪوئنسي پوليگون استعمال ڪندي ڊيٽا جو تجزيو شماريات ۾، نتيجن کي ڪڍڻ کان اڳ ڊيٽا پيش ڪرڻ هڪ اهم قدم آهي. ڊيٽا جيڪو شروعات ۾ خام انگن تي مشتمل هوندو آهي، جيڪڏهن صحيح طرح سان منظم ۽ تصور نه ڪيو وڃي ته اهو سمجهڻ ڏکيو هوندو آهي. ڊيٽا جي ورڇ کي پيش ڪرڻ جو هڪ مؤثر طريقو فريڪوئنسي پوليگون ذريعي آهي. فريڪوئنسي پوليگون اسان کي نمونن کي ڏسڻ ۾ مدد ڪن ٿا... وڌيڪ پڙهڻ
گروپ ٿيل ڊيٽا لاءِ هسٽوگرام ٽيڪنڪس هڪ هسٽوگرام انگن اکرن ۾ اڪثر استعمال ٿيندڙ ڊيٽا پيش ڪرڻ جو طريقو آهي، خاص طور تي جڏهن گروپ ٿيل ڊيٽا سان معاملو ڪيو ويندو آهي. هڪ باقاعده بار چارٽ جي برعڪس، جيڪو ڊسڪريٽ ڪيٽيگريز ڏيکاري ٿو، هڪ هسٽوگرام ڪلاس وقفن ۾ گروپ ٿيل عددي ڊيٽا جي فريڪوئنسي ورڇ ڏيکاري ٿو. هڪ هسٽوگرام ذريعي، اسان ڏسي سگهون ٿا... وڌيڪ پڙهڻ