लेखले एक्सेलमा मानक विचलन को फ्रिक्वेन्सी वितरण गणना गर्ने आधारभूत तरिकाहरू देखाउनेछ। मानक विचलन निर्धारण तथ्याङ्कमा एक धेरै महत्त्वपूर्ण प्यारामिटर हो किनकि यसले हामीलाई डेटा कसरी यसको औसतबाट भिन्न हुन्छ भनेर देखाउँछ र यसरी यो व्यावहारिक पक्षहरूमा धेरै उपयोगी हुन सक्छ।

डेटासेटमा, हामीसँग छ। वर्ष को दायरामा ब्याटिङ तथ्याङ्कहरू। डेटासेटको वर्णन गर्न, मलाई यसको बारेमा संक्षिप्त रूपमा व्याख्या गरौं। 2011 को वर्षमा, 23 ब्याटर्सले रन बनाए 909 रन प्रत्येक; 2012 मा, 19 ब्याटर्स हिट 780 रन प्रत्येक र यस्तै।

अभ्यास कार्यपुस्तिका डाउनलोड गर्नुहोस्

फ्रिक्वेन्सी वितरणको मानक विचलन.xlsx

मानक विचलन के हो?

शब्द मानक विचलन तिनीहरूको मान्य बाट मानहरूको सेटको स्क्याटरिङको मापन हो। यदि मानहरूको सेटको मानक विचलन उच्च छ भने, हामी डेटा यसको औसत वा औसतबाट अत्यधिक विचलित भएको भन्न सक्छौं। र यसरी हामी भन्न सक्छौं कि ती डाटा प्रकृतिमा समान छैनन् वा तिनीहरू स्वतन्त्र छन्। यदि मानक विचलन कम छ भने, हामी भन्न सक्छौं कि डाटा यसको मतलबको नजिक रहन्छ र तिनीहरू एकअर्कासँग सम्बन्धित हुने सम्भावना बढी हुन्छ। मानक विचलन को लागि गणितीय सूत्र तल दिइएको छ।

कहाँ, f = डाटाको आवृत्ति

x̄ = को औसतडाटा

एक्सेलमा फ्रिक्वेन्सी वितरणको मानक विचलन गणना गर्ने २ तरिका

1। फ्रिक्वेन्सी वितरणको मानक विचलन गणना गर्न गणितीय सूत्र प्रयोग गर्दै

यस खण्डमा, म तपाईंलाई रनहरू को मानक विचलन निर्धारण गर्ने तरिका देखाउनेछु। कि यी ब्याट्सम्यानहरूले गणितीय सूत्र प्रयोग गरेर स्कोर गरे। यस डेटाको फ्रिक्वेन्सी हरेक वर्ष रन को निश्चित मात्रामा स्कोर गर्ने खेलाडीहरूको संख्या हो। तलको प्रक्रियामा जाऔं।

चरणहरू:

• पहिले, आवश्यक प्यारामिटरहरूको लागि केही आवश्यक स्तम्भहरू बनाउनुहोस् जुन हामीले निर्धारण गर्न र निम्न सूत्र टाइप गर्न आवश्यक छ। कक्ष E5 मा।

=C5*D5

यो सूत्र हुनेछ 2011 मा ब्याटरहरूले बनाएका कुल रनहरू भण्डार गर्नुहोस्।

• त्यसपछि, ENTER बटन थिच्नुहोस् र तपाईंले कुल रनहरू देख्नुहुनेछ। 2>यी खेलाडीहरूले 2011 मा सँगै स्कोर गरेका थिए।

• पछि, फिल ह्यान्डल प्रयोग गर्नुहोस् स्वतः भर्नुहोस् तल्लो कक्षहरू।

• त्यसपछि, सेल C13 मा तलको सूत्र प्रयोग गर्नुहोस् र <थिच्नुहोस्। 1>ENTER ।

=SUM(E5:E11)/SUM(D5:D11)

सूत्रले औसत चल्छ प्रति वर्ष ब्याटर को मद्दतले SUM प्रकार्य ।

• अब सेल <1 मा निम्न सूत्र टाइप गर्नुहोस्।>F5 , ENTER थिच्नुहोस् र Fill Handle को प्रयोग गर्नुहोस् स्वतः भरण ।

=D5*(C5-$C$13)^2

यस सूत्रले भण्डारण गर्नेछ f*(x-x̄)^2 प्रत्येक वर्षको लागि मान।

• त्यसपछि, सेल C14 मा निम्न सूत्र टाइप गर्नुहोस् र थिच्नुहोस्। प्रविष्ट गर्नुहोस्। यस डेटाको।
  • अन्तमा, सेल C15 मा निम्न सूत्र टाइप गर्नुहोस् र ENTER थिच्नुहोस्।

  =SQRT(C14)

  

  जसरी मानक विचलन विचरण को वर्गमूल हो, हामी C14 मा मानको वर्गमूल निर्धारण गर्न SQRT प्रकार्य प्रयोग गर्छौं।

  थप पढ्नुहोस्: Excel मा औसत भिन्नता र मानक विचलन कसरी गणना गर्ने?

  समान पढाइहरू

  • कसरी एक्सेलमा वर्गीय फ्रिक्वेन्सी तालिका बनाउने (३ सजिलो तरिका)
  • Excel मा एक सापेक्ष फ्रिक्वेन्सी हिस्टोग्राम बनाउनुहोस् (3 उदाहरणहरू)
  • एक्सेलमा समूहबद्ध फ्रिक्वेन्सी वितरण कसरी सिर्जना गर्ने (3 सजिलो तरिका)
  <15 <१०>१>२। आवृत्ति वितरणको मानक विचलन गणना गर्न एक्सेल SUMPRODUCT प्रकार्य लागू गर्दै

  यदि तपाइँ सर्टकट तरिकामा फ्रिक्वेन्सी वितरण को मानक विचलन निर्धारण गर्न चाहनुहुन्छ भने, यदि तपाईंले यसको लागि SUMPRODUCT प्रकार्य प्रयोग गर्नुभयो भने यो राम्रो हुनेछ। तलको समाधानको बारेमा छलफल गरौं।

  चरणहरू:

  • पहिले, प्यारामिटरहरू भण्डारण गर्न केही आवश्यक पङ्क्तिहरू बनाउनुहोस् र कक्षमा निम्न सूत्र टाइप गर्नुहोस्। C13 ।

  =SUMPRODUCT(D5:D11,C5:C11)/SUM(D5:D11)

  

  यहाँ, SUMPRODUCT प्रकार्यले कुल रनहरू 7 वर्ष मा फर्काउनेछ। हामी एक वर्षमा प्रत्येक ब्याटरले बनाएको औसत रन चाहन्छौं, त्यसैले हामीले यसलाई ब्याटर्सको कुल संख्याले विभाजित गर्यौं। हामीले कुल ब्याटरहरूको संख्या इनपुट गर्न Excel SUM प्रकार्य प्रयोग गर्यौं।

  • ENTER थिच्नुहोस् परिणाम हेर्न।

  

  • त्यसपछि सेल C14 मा निम्न सूत्र टाइप गर्नुहोस्।

  =SQRT(SUMPRODUCT((C5:C11-C13)^2,D5:D11)/SUM(D5:D11)) <2

  25>

  यहाँ हामीले विभिन्नता को वर्गमूल निर्धारण गर्न SQRT प्रकार्य प्रयोग गर्यौं र त्यसैले मानक विचलन गणना गर्छौं।

  सूत्र ब्रेकडाउन

  • SUM(D5:D11) —-> फर्काउँछ ब्याटरहरूको कुल संख्या
    • आउटपुट : 157
  • (C5:C11-C13)^2 — -> मानहरूको दायरा फर्काउँछ जुन डेटा ( रन ) र मतलब बीचको भिन्नताको वर्ग हो।
  • SUMPRODUCT(( C5:C11-C13)^2,D5:D11) —-> परिणामहरू उत्पादनहरू को दायरा बीचको योगमा (C5:C11-C13)^2 र D5:D11
    • आउटपुट : 2543093.00636943
  • SUMPRODUCT(( C5:C11-C13)^2,D5:D11)/SUM(D5:D11) —-> बन्छ
  • 2543093.00636943/157
    • आउटपुट: 16198। 0446265569
  • SQRT(SUMPRODUCT((C5:C11-C13)^2,D5:D11) /SUM(D5:D11)) —-> मोडिन्छमा
  • SQRT(16198.0446265569)
    • आउटपुट : 127. 271538949432

  अन्तमा, हामीले हाम्रो डेटाको मानक विचलन पाउँछौँ।

  यसरी तपाईँले मानक विचलन को <1 निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ।> फ्रिक्वेन्सी वितरण SUMPRODUCT प्रकार्य प्रयोग गरेर।

  थप पढ्नुहोस्: एक्सेलमा संचयी फ्रिक्वेन्सी प्रतिशत गणना गर्नुहोस् (६ तरिकाहरू) <3

  अभ्यास खण्ड

  यहाँ, म तपाईंलाई यस लेखको डाटासेट दिँदैछु ताकि तपाईं यसलाई आफैले बनाउन र यी विधिहरू अभ्यास गर्न सक्नुहुन्छ।

  

  निष्कर्ष

  अन्तमा, हामी अनुमान गर्न सक्छौं कि तपाईंले फ्रिक्वेन्सी वितरण को मानक विचलन गणना गर्ने आधारभूत ज्ञान सिक्नुहुनेछ। सिग्नल प्रशोधन, सञ्चार, पावर ट्रान्समिशन, वा ब्रह्माण्ड विकिरणको लागि डेटा विश्लेषणलाई मानक विचलन को आधारभूत आवश्यकताहरू आवश्यक पर्दछ। यदि तपाइँसँग यस लेखको बारेमा कुनै प्रश्न वा प्रतिक्रिया छ भने, कृपया टिप्पणी बक्समा साझा गर्नुहोस्। तपाईका बहुमूल्य विचारहरूले मलाई मेरो आगामी लेखहरूलाई समृद्ध बनाउन मद्दत गर्नेछ।