ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।
उदाहरण: ठीक दो गैर-अनुरूप लेबल
25 लेबल जाँचें। मानें कि हर लेबल के गैर-अनुरूप होने की संभावना 4% है और वह दूसरों से स्वतंत्र है।
परिदृश्यों का संदर्भ डाउनलोड करें (CSV)यही उदाहरण Help में है। CSV में संदर्भ परिदृश्य हैं। चुना गया परिदृश्य Inputs में हाथ से दर्ज करें; उसे आयात करने से यह कैलकुलेटर सेट नहीं होता है। इनपुट पहले से भरने के लिए Help में Open example in a practice copy इस्तेमाल करें।
1. कार्यक्षेत्र बनाएँ
साइडबार में Basic Statistics खोलें और Distributions चुनें। विश्लेषण बनाएँ, उसे नाम दें, New blank worksheet चुनें और फिर Create analysis चुनें।
2. गणना चुनें
Inputs में Distribution type के लिए Discrete, Distribution के लिए Binomial और फिर Calculation के लिए Probability mass (PMF) चुनें।
3. मॉडल दर्ज करें
Number of trials (n) में 25 और Success probability (p) में 0.04 दर्ज करें। यहाँ “सफलता” का मतलब गैर-अनुरूप लेबल मिलना है।
4. प्रश्न दर्ज करें
Value source के लिए Single value चुनें। Value (x) में 2 दर्ज करें। कोई वर्कशीट कॉलम नहीं चुना जाता है।
5. विश्लेषण चलाएँ
Run analysis चुनें, फिर Results खोलें।
6। परिणामों की व्याख्या करें
प्रश्न जाँचें
25 लेबल जाँचें। मानें कि हर लेबल के गैर-अनुरूप होने की संभावना 4% है और वह दूसरों से स्वतंत्र है।
गणना से मिला मान पढ़ें
PMF, 0.187707 यानी लगभग 18.77% है। इस मॉडल के अंतर्गत यह 25 में ठीक दो गैर-अनुरूप लेबल मिलने की प्रायिकता है।
इसका अर्थ समझें
ठीक दो में शून्य या एक की गिनती शामिल नहीं होती है। अधिकतम दो के लिए इसके बजाय संचयी प्रायिकता इस्तेमाल करें।
मॉडल सावधानी से इस्तेमाल करें
जाँचें कि नमूने में लिए जा रहे लेबल के लिए गैर-अनुरूपता की समान प्रायिकता और स्वतंत्रता उचित हैं या नहीं। किसी बैच में घटनाओं के गुच्छे बनने से यह मॉडल अनुपयुक्त हो सकता है।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
वितरण के मान
x माँगी गई गिनती है। PMF, P(X = x) है, यानी ठीक उस गिनती की प्रायिकता। ठीक दो में शून्य या एक की गिनती शामिल नहीं होती है। अधिकतम दो के लिए इसके बजाय संचयी प्रायिकता इस्तेमाल करें।
| x | PMF |
|---|---|
| 2 | 0.187707 |
वितरण का सारांश
प्रकार सतत मानों और पूर्णांक गिनतियों को अलग करता है। वितरण मॉडल का नाम बताता है। गणना में PMF (ठीक गिनती की प्रायिकता), PDF (घनत्व), CDF (संचयी प्रायिकता) या ICDF (क्वांटाइल) दर्ज होता है। बाकी पंक्तियाँ सक्रिय प्राचल दर्ज करती हैं; ये Inputs में दर्ज की गई मान्यताएँ हैं।
| सेटिंग | मान |
|---|---|
| प्रकार | Discrete |
| वितरण | Binomial |
| गणना | PMF |
| प्रयासों की संख्या (n) | 25 |
| सफलता की प्रायिकता (p) | 0.04 |
- द्विपद(n=25, p=0.04)
7। रिपोर्ट बनाएँ
Distribution values (या क्वांटाइल तालिका) और Distribution summary रखें। मॉडल की मान्यताएँ, समय की इकाई या गिनती का अंतराल और जिस प्रश्न का उत्तर दिया गया है, वह बताएँ। ठीक दो में शून्य या एक की गिनती शामिल नहीं होती है। अधिकतम दो के लिए इसके बजाय संचयी प्रायिकता इस्तेमाल करें।
चुनें: Add to report पूरे हो चुके विश्लेषण से। खोलें: Choose individual items and advanced options —तालिकाएँ और चार्ट चुनने के लिए; फिर चुनें: Add to draft। छिपाए गए आइटम सहेजे गए विश्लेषण में बने रहते हैं।
रिपोर्ट को नाम दें और अध्ययन का उद्देश्य तथा अपनी व्याख्या जोड़ें। चुनें: Save, फिर देखें: Preview, और फिर इस्तेमाल करें: Export → Download HTML। नीचे दिए गए उदाहरण में चुनी गई पूरी सामग्री है, जिसमें एक स्क्रीन से आगे के परिणाम भी शामिल हैं।