ഗണിത ശരാശരി

സൂത്രവാക്യം: ആകെ ÷ എണ്ണം

ഏറ്റവും സാധാരണമായ ശരാശരി, എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും കൂട്ടി സംഖ്യകളുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് ഹരിക്കുന്നു

മീഡിയൻ

സൂത്രവാക്യം: മധ്യ മൂല്യം

ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കുമ്പോൾ മധ്യത്തിലുള്ള സംഖ്യ, അങ്ങേയറ്റത്തെ മൂല്യങ്ങളാൽ കുറച്ച് മാത്രം സ്വാധീനിക്കപ്പെടുന്നു

മോഡ്

സൂത്രവാക്യം: ഏറ്റവും കൂടുതൽ ആവർത്തിക്കുന്നത്

ഏറ്റവും കൂടുതൽ തവണ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്ന മൂല്യം, വർഗ്ഗീകരണ ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ്

ജിയോമെട്രിക് മീൻ

സൂത്രവാക്യം: ⁿ√(a₁×a₂×...×aₙ)

നിരക്കുകൾ, ശതമാനങ്ങൾ, എക്സ്പോണൻഷ്യൽ വളർച്ചാ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഹാർമോണിക് മീൻ

സൂത്രവാക്യം: n ÷ (1/a₁ + 1/a₂ + ... + 1/aₙ)

വേഗത പോലുള്ള നിരക്കുകൾക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ നിരക്കുകളുടെ ശരാശരി ആവശ്യമാണ്

വെയ്റ്റഡ് ശരാശരി

സൂത്രവാക്യം: Σ(മൂല്യം × ഭാരം) ÷ Σ(ഭാരം)

ഓരോ മൂല്യത്തിനും വ്യത്യസ്ത പ്രാധാന്യമോ ആവൃത്തി ഭാരമോ ഉണ്ട്

ഘട്ടം 1: നിങ്ങളുടെ സംഖ്യകൾ നൽകുക

ടെക്സ്റ്റ് ഏരിയയിൽ സംഖ്യകൾ ടൈപ്പ് ചെയ്യുകയോ ഒട്ടിക്കുകയോ ചെയ്യുക. കോമ, സ്പേസ്, അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവയെ വേർതിരിക്കുക.

ഘട്ടം 2: ഫലങ്ങൾ യാന്ത്രികമായി ദൃശ്യമാകും

നിങ്ങൾ ടൈപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ തന്നെ കാൽക്കുലേറ്റർ എല്ലാ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അളവുകളും തൽക്ഷണം കണക്കാക്കുന്നു.

ഘട്ടം 3: ശരാശരി വായിക്കുക

ശരാശരി (ഗണിത ശരാശരി) എല്ലാ സംഖ്യകളുടെയും ആകെത്തുകയെ അവയുടെ എണ്ണം കൊണ്ട് ഹരിച്ചതാണ്.

ഘട്ടം 4: മീഡിയൻ പരിശോധിക്കുക

സംഖ്യകൾ ക്രമീകരിക്കുമ്പോൾ മീഡിയൻ മധ്യത്തിലുള്ള മൂല്യമാണ്. ശരാശരിയേക്കാൾ ഔട്ട്ലയറുകളാൽ ഇത് കുറച്ച് മാത്രമേ സ്വാധീനിക്കപ്പെടുന്നുള്ളൂ.

ഘട്ടം 5: മോഡ് കണ്ടെത്തുക

ഏറ്റവും കൂടുതൽ ആവർത്തിക്കുന്ന സംഖ്യ(കൾ) ആണ് മോഡ്. സാധാരണ മൂല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഘട്ടം 6: വേരിയബിലിറ്റി വിശകലനം ചെയ്യുക

സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ശരാശരിയിൽ നിന്ന് സംഖ്യകൾ എത്രത്തോളം വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നു.

നോർമൽ ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ

ഗണിത ശരാശരി ഉപയോഗിക്കുക - ഇത് ഡാറ്റയുടെ കേന്ദ്രത്തെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു

ചരിഞ്ഞ ഡാറ്റ

മീഡിയൻ ഉപയോഗിക്കുക - ഇത് അങ്ങേയറ്റത്തെ മൂല്യങ്ങളോ ഔട്ട്ലയറുകളോ ബാധിക്കില്ല

വർഗ്ഗീകരണ ഡാറ്റ

മോഡ് ഉപയോഗിക്കുക - ഇത് ഏറ്റവും സാധാരണമായ വിഭാഗത്തെയോ പ്രതികരണത്തെയോ തിരിച്ചറിയുന്നു

നിരക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അനുപാതങ്ങൾ

ഹാർമോണിക് മീൻ ഉപയോഗിക്കുക - വേഗത, നിരക്കുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ അനുപാതങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ശരാശരിക്ക് അനുയോജ്യം

വളർച്ചാ നിരക്കുകൾ

ജിയോമെട്രിക് മീൻ ഉപയോഗിക്കുക - സംയുക്ത വളർച്ചയ്‌ക്കോ ശതമാന മാറ്റങ്ങൾക്കോ അനുയോജ്യം

വെയ്റ്റഡ് പ്രാധാന്യം

വിവിധ മൂല്യങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത പ്രാധാന്യമുള്ളപ്പോൾ വെയ്റ്റഡ് ശരാശരി ഉപയോഗിക്കുക

പോപ്പുലേഷൻ vs. സാമ്പിൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്

ശരിയായ സൂത്രവാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പോപ്പുലേഷൻ (σ, σ²), സാമ്പിൾ (s, s²) വേരിയൻസും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനും കണക്കാക്കുന്നു

ജിയോമെട്രിക് മീൻ

പോസിറ്റീവ് സംഖ്യകൾക്കായി ജിയോമെട്രിക് മീൻ യാന്ത്രികമായി കണക്കാക്കുന്നു - വളർച്ചാ നിരക്കുകൾക്കും ശതമാനങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യം

ബെസലിന്റെ തിരുത്തൽ

സാമ്പിൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് ജനസംഖ്യയുടെ നിഷ്പക്ഷമായ എസ്റ്റിമേറ്റുകൾക്കായി n-1 ഡിനോമിനേറ്റർ (ബെസലിന്റെ തിരുത്തൽ) ഉപയോഗിക്കുന്നു

സ്മാർട്ട് മോഡ് കണ്ടെത്തൽ

മൂല്യങ്ങൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആവർത്തിക്കുമ്പോൾ മാത്രം മോഡ് കാണിക്കുന്നു - അർത്ഥമില്ലാത്ത ഒറ്റത്തവണ സംഭവിക്കുന്ന മോഡുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു

ഇൻപുട്ട് ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി

പരമാവധി സൗകര്യത്തിനായി കോമ, സ്പേസ്, അല്ലെങ്കിൽ ന്യൂലൈൻ-വേർതിരിച്ച മൂല്യങ്ങൾ സ്വീകരിക്കുന്നു

കൃത്യത നിയന്ത്രണം

ആന്തരികമായി പൂർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടൽ കൃത്യത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് 4 ദശാംശ സ്ഥാനങ്ങൾ വരെ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു

ശരാശരി vs. മീഡിയൻ

ഡാറ്റയിൽ ഔട്ട്ലയറുകൾ ഉള്ളപ്പോൾ മീഡിയൻ ഉപയോഗിക്കുക. ശരാശരിയെ അങ്ങേയറ്റത്തെ മൂല്യങ്ങൾ സ്വാധീനിക്കുന്നു, മീഡിയനെ സ്വാധീനിക്കുന്നില്ല. ഉദാഹരണം: കുടുംബ വരുമാനം.

മോഡ് മനസ്സിലാക്കൽ

ഏറ്റവും സാധാരണമായ മൂല്യം മോഡ് തിരിച്ചറിയുന്നു. വർഗ്ഗീകരണ ഡാറ്റയ്‌ക്കോ സാധാരണ മൂല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനോ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. എല്ലാ മൂല്യങ്ങളും തുല്യമായി പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ മോഡ് നിലവിലില്ല.

സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ

കുറഞ്ഞ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ എന്നാൽ ഡാറ്റ ശരാശരിക്ക് സമീപം ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു എന്നാണ്. ഉയർന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ എന്നാൽ ഡാറ്റ വ്യാപകമായി വ്യാപിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നാണ്.

ഔട്ട്ലയറുകളുടെ സ്വാധീനം

അങ്ങേയറ്റത്തെ മൂല്യങ്ങൾ ശരാശരിയെയും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനെയും കാര്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്നു. സാധ്യതയുള്ള ഔട്ട്ലയറുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ മിനിമം/മാക്സിമം പരിശോധിക്കുക.

സാമ്പിളിന്റെ വലുപ്പം പ്രധാനമാണ്

വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അളവുകൾ നൽകുന്നു. ചെറിയ സാമ്പിളുകൾ ജനസംഖ്യയെ കൃത്യമായി പ്രതിനിധീകരിക്കണമെന്നില്ല.

ദശാംശ കൃത്യത

കൃത്യതയ്ക്കായി കാൽക്കുലേറ്റർ 4 ദശാംശ സ്ഥാനങ്ങൾ വരെ കാണിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിനനുസരിച്ച് ഉചിതമായ കൃത്യതയിലേക്ക് റൗണ്ട് ചെയ്യുക.

വിപുലമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്

ഞങ്ങളുടെ കാൽക്കുലേറ്റർ പോപ്പുലേഷൻ, സാമ്പിൾ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് എന്നിവയും പ്രത്യേക കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി ജിയോമെട്രിക് മീനും നൽകുന്നു.

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ കൃത്യത

നിഷ്പക്ഷമായ എസ്റ്റിമേറ്റുകൾ നൽകുന്നതിന് സാമ്പിൾ വേരിയൻസിനും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷനും വേണ്ടി ബെസലിന്റെ തിരുത്തൽ (n-1) ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വിദ്യാഭ്യാസം

ജിപിഎ, പരീക്ഷാ സ്കോറുകൾ, ക്ലാസ് പ്രകടന മെട്രിക്കുകൾ എന്നിവ കണക്കാക്കുക

ബിസിനസ്സ്

വിൽപ്പന ശരാശരി, ഉപഭോക്തൃ റേറ്റിംഗുകൾ, ഓരോ പാദത്തിലെയും വരുമാന വിശകലനം

സ്പോർട്സ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്

കളിക്കാരന്റെ പ്രകടനം, ടീം ശരാശരി, സീസണൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്

ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണം

പരീക്ഷണാത്മക ഫലങ്ങൾ, അളവെടുപ്പ് കൃത്യത, ഡാറ്റാ മൂല്യനിർണ്ണയം

സാമ്പത്തികം

നിക്ഷേപ വരുമാനം, ചെലവ് ട്രാക്കിംഗ്, ബജറ്റ് വിശകലനം

ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം

നിർമ്മാണ ടോളറൻസുകൾ, വൈകല്യ നിരക്കുകൾ, പ്രോസസ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ