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Инференсियल स्टैटिस्टिक्स मेंsampel का उपयोग क्या है?
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इन्फ़ेरेंशियल स्टैटिस्टिक्स का मुख्य उद्देश्य क्या है?
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पैरामीटर क्या है?
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इन्फ़ेरेंशियल स्टैटिस्टिक्स में स्टैटिस्टिक क्या है?
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इन्फ़ेरेंशियल स्टैटिस्टिक्स में एस्टिमेशन का मतलब क्या है?
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कॉन्फिडेंस इंटरवल क्या है?
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हाइपोथेसिस टेस्टिंग का मतलब क्या है?
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सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन क्या है?
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बायस क्या है?
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Study Notes
Inferential Statistics
Inferential statistics involves making conclusions or inferences about a population based on a sample of data.
Key Concepts:
- Population: The entire set of data or individuals that we are interested in understanding.
- Sample: A subset of data or individuals selected from the population.
- Parameter: A characteristic of the population, such as the population mean (μ) or population proportion (p).
- Statistic: A characteristic of the sample, such as the sample mean (x̄) or sample proportion (p̂).
Goals of Inferential Statistics:
- Estimation: To make an educated guess about a population parameter based on a sample statistic.
- Hypothesis Testing: To determine whether a hypothesis about a population parameter is true or not.
Types of Inferences:
- Point Estimation: Providing a single value as an estimate of a population parameter.
- Interval Estimation: Providing a range of values within which a population parameter is likely to lie.
- Hypothesis Testing: Testing a hypothesis about a population parameter and determining whether to reject or fail to reject it.
Common Inferential Statistical Techniques:
- Confidence Intervals: A range of values within which a population parameter is likely to lie, with a certain level of confidence.
- Hypothesis Tests: Tests used to determine whether a hypothesis about a population parameter is true or not, such as t-tests and ANOVA.
- Regression Analysis: A technique used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables.
Important Considerations:
- Sampling Distribution: The distribution of sample statistics, which is used to make inferences about the population.
- Bias: Systematic error in the sampling process that can affect the accuracy of inferences.
- Sampling Error: Random error in the sampling process that can affect the accuracy of inferences.
अंतर्निहित सांख्यिकी
मुख्य अवधारणाएं
- आबादी: हम जिस संपूर्ण डेटा या व्यक्तियों के समूह के बारे में समझना चाहते हैं।
- नमूना: आबादी से चयनित डेटा या व्यक्तियों का उपसमूह।
- पараметर: आबादी की कोई विशेषता, जैसे आबादी का औसत (μ) या आबादी का अनुपात (p)।
- सांख्यिकी: नमूने की कोई विशेषता, जैसे नमूने का औसत (x̄) या नमूने का अनुपात (p̂)।
अंतर्निहित सांख्यिकी के उद्देश्य
- अनुमान: नमूने के सांख्यिकी आधार पर आबादी के पараметर का शिक्षित अनुमान लगाना।
- परिकल्पना परीक्षण: यह निर्धारित करना कि आबादी के पараметर के बारे में कोई परिकल्पना सच है या नहीं।
अंतर्निहित निष्कर्ष के प्रकार
- बिंदु अनुमान: आबादी के पараметर के लिए एकल मूल्य प्रदान करना।
- अंतराल अनुमान: आबादी के पараметर के लिए एक श्रेणी प्रदान करना, जिसके भीतर वह संभावित है।
- परिकल्पना परीक्षण: आबादी के प.setParameterर के बारे में परिकल्पना परीक्षण और यह निर्धारित करना कि उसे अस्वीकार करना है या नहीं।
सामान्य अंतर्निहित सांख्यिकी तकनीकें
- विश्वास अंतराल: आबादी के पараметर के लिए एक श्रेणी, जिसके भीतर वह संभावित है, कुछ निश्चित स्तर के विश्वास के साथ।
- परिकल्पना परीक्षण: आबादी के पараметर के बारे में परिकल्पना की सच्चाई का निर्धारण करने के लिए प्रयुक्त परीक्षण, जैसे टी-परीक्षण और एएनओवीए।
- रेग्रेशन विश्लेषण: एक अध्ययन जिसके द्वारा आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध मॉडल किया जाता है।
महत्वपूर्ण विचार
- नमूना वितरण: नमूना सांख्यिकी का वितरण, जिसका उपयोग आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है।
- पक्षपात: नमूना प्रक्रिया में एक प्रकार की त्रुटि, जिसका प्रभाव आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने पर पड़ता है।
- नमूना त्रुटि: नमूना प्रक्रिया में एक प्रकार की त्रुटि, जिसका प्रभाव आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने पर पड़ता है।
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Description
यह QUIZ अनुमानात्मक सांख्यिकी पर आधारित है जिसमें हम sampel के आधार पर population के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं । इस QUIZ में population, sampel, parameter और statistic से संबंधित प्रश्न हैं ।
