নমুনা বিতরণ সংজ্ঞা

নমুনা বিতরণ কী?

একটি নমুনা বিতরণ একটি নির্দিষ্ট জনসংখ্যার থেকে প্রাপ্ত প্রচুর নমুনার মাধ্যমে প্রাপ্ত পরিসংখ্যানের সম্ভাব্যতা বিতরণ। প্রদত্ত জনগোষ্ঠীর নমুনা বন্টন হ'ল বিভিন্ন ফলাফলের একটি ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ যা সম্ভবত কোনও জনসংখ্যার পরিসংখ্যানের জন্য ঘটতে পারে।

স্যাম্পলিং বিতরণ বোঝা

শিক্ষাবিদ, পরিসংখ্যানবিদ, গবেষক, বিপণনকারী, বিশ্লেষকগণ ইত্যাদির দ্বারা আঁকানো এবং ব্যবহৃত প্রচুর ডেটা আসলে নমুনা, জনসংখ্যার নয়। একটি নমুনা একটি জনসংখ্যার একটি উপসেট। উদাহরণস্বরূপ, একটি মেডিকেল গবেষক যে ১৯৫৫ থেকে ২০০৫ সাল পর্যন্ত উত্তর আমেরিকাতে জন্মগ্রহণকারী সমস্ত শিশুর গড় ওজন একই সময়ের মধ্যে দক্ষিণ আমেরিকাতে জন্মগ্রহণকারীদের সাথে তুলনা করতে চেয়েছিলেন, পুরো সময়ের জনগণের জন্য ডেটা আঁকতে পারে না দশ বছরের সময়সীমার মধ্যে দশ লক্ষেরও বেশি প্রসবকালীন ঘটনা ঘটে। পরিবর্তে তিনি সিদ্ধান্ত নিতে প্রতিটি মহাদেশে 100 টি বাচ্চার ওজন ব্যবহার করবেন। ব্যবহৃত 200 বাচ্চার ওজন নমুনা এবং গণনা করা গড় ওজন নমুনা গড়।

এখন ধরুন যে প্রতিটি মহাদেশ থেকে মাত্র 100 জনজাত ওজনের এক নমুনা নেওয়ার পরিবর্তে, চিকিত্সক গবেষক সাধারণ জনগণের কাছ থেকে বারবার এলোমেলো নমুনা গ্রহণ করেন এবং প্রতিটি নমুনা গোষ্ঠীর জন্য নমুনাটির গড় গণনা করেন। সুতরাং, উত্তর আমেরিকার জন্য, তিনি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, কানাডা এবং মেক্সিকোতে রেকর্ড করা 100 নবজাতকের ওজনের ডেটা টানেন: মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে নির্বাচিত হাসপাতালগুলি থেকে চারটি নমুনা, কানাডার পাঁচটি পাঁচটি নমুনা এবং মেক্সিকো থেকে তিনটি 150 রেকর্ড, নবজাতকের 1200 ওজনের 12 টি ওজনের 12 টি সেট করা হয়েছে in তিনি দক্ষিণ আমেরিকার 12 টি দেশ থেকে প্রতিটি 100 টি ওজনের একটি নমুনা তথ্য সংগ্রহ করেন।

প্রতিটি নমুনার নিজস্ব নমুনা গড় থাকে এবং নমুনা অর্থের বন্টন নমুনা বিতরণ হিসাবে পরিচিত।

প্রতিটি নমুনা সেটগুলির জন্য গড় ওজন গণনা করা হয় গড়ের নমুনা বিতরণ। কোনও নমুনা থেকে কেবল গড় গণনা করা যায় না। অন্যান্য পরিসংখ্যান যেমন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি, বৈকল্পিকতা, অনুপাত এবং পরিসীমা নমুনা ডেটা থেকে গণনা করা যেতে পারে। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি এবং বৈকল্পিক নমুনা বিতরণের পরিবর্তনশীলতা পরিমাপ করে।

একটি জনসংখ্যার পর্যবেক্ষণের সংখ্যা, একটি নমুনায় পর্যবেক্ষণের সংখ্যা এবং নমুনা সেট আঁকার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতি একটি নমুনা বিতরণের পরিবর্তনশীলতা নির্ধারণ করে। একটি নমুনা বিতরণের মানক বিচ্যুতিটিকে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বলে। যদিও একটি নমুনা বিতরণের গড় জনসংখ্যার গড়ের সমান, মান ত্রুটি জনসংখ্যার মানক বিচ্যুতি, জনসংখ্যার আকার এবং নমুনার আকারের উপর নির্ভর করে।

প্রত্যেকটি নমুনা সেটগুলির গড় একে অপরের থেকে এবং জনসংখ্যার মধ্য থেকে কীভাবে ছড়িয়ে পড়েছে তা জেনে রাখার ফলে জনসংখ্যার গড় কতটা নমুনার গড়ের কাছাকাছি তা একটি ইঙ্গিত দেয়। নমুনার আকার বাড়ার সাথে সাথে নমুনা বিতরণের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি হ্রাস পায়।

বিশেষ বিবেচ্য বিষয়

একটি জনসংখ্যা বা সংখ্যার একটি নমুনা সেটগুলির একটি সাধারণ বিতরণ থাকবে। তবে, কারণ একটি নমুনা বিতরণে একাধিক পর্যবেক্ষণের সেট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এটি অগত্যা বেল-বাঁকা আকার ধারণ করবে না।

আমাদের উদাহরণ অনুসরণ করে, উত্তর আমেরিকা এবং দক্ষিণ আমেরিকার শিশুর জনসংখ্যার গড় ওজনের স্বাভাবিক বন্টন রয়েছে কারণ কিছু বাচ্চা কম ওজনের হবে (গড়ের নীচে) বা বেশি ওজন হবে (গড়ের উপরে), বেশিরভাগ শিশুর মাঝখানে পড়বে (গড়ের আশেপাশে))। উত্তর আমেরিকার নবজাতকের গড় ওজন যদি সাত পাউন্ড হয়, তবে উত্তর আমেরিকার জন্য রেকর্ড হওয়া নমুনা পর্যবেক্ষণগুলির 12 সেটগুলির প্রত্যেকের মধ্যে নমুনাটির ওজনও সাত পাউন্ডের কাছাকাছি হবে।

তবে, আপনি যদি 1, 200 নমুনা গোষ্ঠীর প্রত্যেকটিতে গণনা করা প্রতিটি গড় গ্রাফ করেন তবে ফলিত আকারটি অভিন্ন বিতরণে আসতে পারে তবে প্রকৃত আকৃতিটি কী পরিণত হবে তা নিশ্চিত করেই ভবিষ্যদ্বাণী করা কঠিন। গবেষক এক মিলিয়ন ওজনের পরিসংখ্যানের জনসংখ্যা থেকে যত বেশি নমুনা ব্যবহার করেন, গ্রাফ তত বেশি স্বাভাবিক বন্টন গঠন শুরু করবে।

• একটি নমুনা বিতরণ একটি নির্দিষ্ট জনসংখ্যার থেকে অঙ্কিত প্রচুর নমুনার মাধ্যমে প্রাপ্ত পরিসংখ্যানের সম্ভাব্যতা বন্টন a প্রদত্ত জনগোষ্ঠীর নমুনা বন্টন হ'ল বিভিন্ন ফলাফলের একটি ফ্রিকোয়েন্সি বন্টন যা সম্ভবত কোনও স্ট্যাটিস্টিকের জন্য ঘটতে পারে জনসংখ্যা: একাডেমিস্ট, স্ট্যাটিস্টিস্ট, গবেষক, বিপণনকর্তা এবং বিশ্লেষকরা আঁকেন এবং ব্যবহার করেন প্রচুর ডেটা আসলে নমুনা, জনসংখ্যা নয়।