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Measures of Central Tendency in Hindi

Measures of Central Tendency in Hindi
Written by maxinvention

इस Article में हम Measures of Central Tendency in Hindi के बारे में पढ़ेंगे। जिसमे पढ़ेंगे What is Measures of Central Tendency in Hindi ( केंद्रीय प्रवृत्ति की माप क्या है ? ), Concept of Central Tendency in Hindi ( केंद्रीय प्रवत्ति की अवधारणा ) आदि।

Measures of Central Tendency in Hindi

Measures of Central tendency एक single value के माध्यम से Dataset का description है जो Data के वितरण के केंद्र को दर्शाता है। Data set की variability के साथ, central tendency descriptive Statistics की एक शाखा है। Central tendency सांख्यिकी में सबसे Best Concepts में से एक है। यद्यपि यह Data set में व्यक्तिगत cost के बारे में information प्रदान नहीं करता है, यह संपूर्ण dataset का एक व्यापक सारांश प्रदान करता है।

Concept of Central Tendency in Hindi

नीचे उन Concept के बारे में बताया गया है। जिनका प्रयोग करके dataset की central tendency का वर्णन किया जा सकता है |

Mean

किसी dataset में सभी मानों के योग को मानों की कुल संख्या से विभाजित करके दर्शाता है।

Median

Dataset में Middle मान जो आरोही क्रम में arrange होता है। यदि किसी dataset में सम संख्या में मान होते हैं तो Dataset का माध्यिका दो middle मानों का mean होता है।

Mode

Dataset में सबसे अधिक बार आने वाले मान को define करता है। कुछ मामलों में dataset में कई mode हो सकते हैं, जबकि कुछ dataset में कोई भी mode नहीं हो सकता है।

भले ही ऊपर दिए गए concepts central tendency को define करने के लिए सबसे अधिक use किए जाते हैं, कुछ अन्य concepts भी हैं, जिनमें Geometric Mean, Harmonic Mean, Midrange and Geometric Mean शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।

Central tendency माप का चयन dataset के गुणों पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, श्रेणीबद्ध data के लिए mode एकमात्र central tendency माप है, जबकि एक median serial data के साथ सबसे अच्छा काम करती है।

Requirement of good measure of central tendency

कड़ाई से define

कुछ मामलों में value के cost को काफी प्रभावित करेगा। यदि value को कड़ाई से define किया गया है। इसके cost में यह अस्थिरता नहीं रहेगी, और यह हमेशा एक निश्चित आंकड़ा रहेगा।

सभी अवलोकनों के आधार पर

यह सुनिश्चित करने के लिए कि पूरे data set का represent करना चाहिए इसके cost की गणना पूरे data set को ध्यान में रखकर की जानी चाहिए।

समझने और calculate में आसान

एक value के cost की गणना उसकी सटीकता और अन्य लाभों को कम किए बिना एक सरल विधि का use करके की जानी चाहिए

बीजीय उपचार

इसमें आगे बीजगणितीय उपचार में सक्षम होना चाहिए अन्य वार्डों में, एक आदर्श value वह होता है जिसका use आगे सांख्यिकीय गणना के लिए किया जा सकता है।

Mathematical formula (गणितीय सूत्र)

आमतौर पर इसे mathematician formula के रूप में define किया जाता है। विभिन्न प्रकार की समस्याओं का value ज्ञात करने के लिए विभिन्न सूत्र हैं।

Geometric mean (जियोमेट्रिक माध्य)

Geometric mean उत्पादों के एक set का value है, जिसकी गणना आमतौर पर किसी निवेश या पोर्टफोलियो के प्रदर्शन परिणामों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। इसे तकनीकी रूप से “n संख्याओं के nवें मूल उत्पाद” के रूप में define किया गया है। geometric meanय का use प्रतिशत के साथ काम करते समय किया जाना चाहिए, जो costसे प्राप्त होता है, जबकि मानक अंकगणितीय माध्य स्वयं cost के साथ काम करता है।

कई कारणों से portfolio के प्रदर्शन की गणना के लिए geometric mean एक important उपकरण है, लेकिन सबसे important में से एक यह है कि यह चक्रवृद्धि के प्रभावों को ध्यान में रखता है।

Harmonic mean(अनुकूल माध्य)

Harmonic mean एक प्रकार का संख्यात्मक value है। इसकी गणना श्रृंखला में प्रत्येक संख्या के व्युत्क्रम द्वारा प्रेक्षणों की संख्या को विभाजित करके की जाती है। इस प्रकार, हार्मोनिक माध्य व्युत्क्रम के अंकगणितीय माध्य का व्युत्क्रम है। हार्मोनिक माध्य सामान्य हरों की चिंता किए बिना भिन्नों के बीच गुणक या भाजक संबंध खोजने में मदद करता है। दरों जैसी value चीजों में अक्सर हार्मोनिक साधनों का use किया जाता है।
भारित harmonic mean का use वित्त में cost-income अनुपात जैसे value गुणकों के लिए किया जाता है क्योंकि यह प्रत्येक data बिंदु को समान भार देता है।

Geometric mean of grouped and ungrouped data

Ungrouped data के लिए geometric mean: यदि x₁, x₂, …, xn n अवलोकन हैं, तो geometric mean G = (x. x.…. xn)1n द्वारा दिया जाता है,

logG=1n(logx1+logx2+….+logxn),

logG=1n∑i=1nlogxi,

जी = एंटीलॉग [1n∑i = 1nlogxi]।

Grouped data के लिए geometric mean: यदि x₁, x₂, …, xn n अवलोकन हैं, जिनकी संगत आवृत्तियाँ f₁, f₂, …, fn हैं तो geometric meanय G.M=(x1f1.x2f2……..xnfn)1N= ant log द्वारा दिया जाता है।

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