परीक्षण: विविधता के माप - SSC CGL MCQ

डेटा सेट में अधिकतम और न्यूनतम मानों के बीच का अंतर रेंज के रूप में जाना जाता है। यह चरम मानों के बीच के फैलाव को पकड़कर फैलाव का एक सरल माप प्रदान करता है।

वितरण के निरपेक्ष माप में, परिवर्तन का वर्गमूल मानक विचलन के रूप में जाना जाता है। यह डेटा के फैलाव या वितरण को मापने के लिए सामान्यत: उपयोग किया जाने वाला एक माप है।

सापेक्ष फैलाव के माप का उपयोग दो या दो से अधिक डेटा सेट्स के वितरण की तुलना के लिए किया जाता है। ये माप डेटा के केंद्रीय प्रवृत्ति के सापेक्ष फैलाव की डिग्री को व्यक्त करते हैं, जिससे विभिन्न पैमानों या इकाइयों वाले डेटा सेट्स की तुलना करना आसान हो जाता है।

एक श्रेणी में औसत से सापेक्ष विचलनों का अंकगणितीय औसत औसत विचलन के रूप में जाना जाता है। यह डेटा बिंदुओं के औसत से फैलाव की जानकारी प्रदान करता है।

आंकड़ों में वह माप जो डेटा के परिवर्तनशीलता की व्याख्या करने में मदद करता है, उसे "व्यापकता का माप" कहा जाता है। यह यह मापता है कि डेटा पॉइंट्स एक डेटासेट के भीतर कितने फैले हुए या बिखरे हुए हैं, जो परिवर्तनशीलता के स्तर के बारे में जानकारी प्रदान करता है।

एक चर की इकाई में मौजूद भिन्नताएँ निरपेक्ष माप द्वारा प्रदर्शित की जाती हैं, जिसमें सीमा और माध्य विचलन जैसे माप शामिल हैं।

विविधता के सांख्यिकी में, विविधता का माप कभी भी नकारात्मक नहीं हो सकता। विविधता के माप डेटा के फैलाव या परिवर्तनशीलता को मापते हैं, और इस संदर्भ में नकारात्मक मानों का कोई अर्थ नहीं होता।

एक डेटा सेट का विविधता केवल उत्पत्ति (अनुवाद) में परिवर्तनों से स्वतंत्र होती है। यदि आप प्रत्येक डेटा बिंदु में एक स्थिरांक जोड़ते या घटाते हैं, तो विविधता वही रहती है।

वितरण की जांच करने वाली ग्राफिकल पद्धति लॉरेन्ज कर्व विधि है। इसका उपयोग अक्सर आय या संपत्ति वितरण को दृश्य रूप में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है।

वितरण अध्ययन में, वितरण के सापेक्ष माप को प्रतिशत का उपयोग करके व्यक्त किया जाता है। इससे विभिन्न डेटा सेटों की तुलना करना आसान होता है, जिनके पैमानों या इकाइयों में भिन्नता होती है।

तीसरा क्वारटाइल पहले क्वारटाइल (104) में क्वारटाइल डेविएशन (8) जोड़कर पाया जा सकता है: 104 + 8 = 112।

विखरण की गणना के लिए सबसे तेज़ माप रेंज है, क्योंकि इसके लिए केवल अधिकतम और न्यूनतम मानों के बीच का अंतर ज्ञात करना होता है।

डेटा सेट में अवलोकनों का केंद्रीय पचास प्रतिशत क्वारटाइल विचलन पर आधारित है। यह अंतर्विभाजन रेंज के भीतर डेटा के फैलाव का प्रतिनिधित्व करता है।

ऐसी बिखराव की माप जो नकारात्मक मान प्राप्त कर सकती है, वह रेंज है। जब किसी डेटा सेट में न्यूनतम मान अधिकतम मान से बड़ा होता है, तो रेंज नकारात्मक हो जाती है।

वितरण के पूर्ण माप में, मानक विचलन हमेशा सकारात्मक होता है। यह विचलन के वर्गमूल का प्रतिनिधित्व करता है और डेटा के प्रसार को मात्रांकित करता है।