স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কী?
একটি পরিসংখ্যানের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি (এসই) হ'ল একটি পরিসংখ্যানের নমুনা জনসংখ্যার আনুমানিক মান বিচ্যুতি। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি একটি পরিসংখ্যান শর্ত যা একটি নমুনা বন্টন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করে একটি জনসংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করে এমন নির্ভুলতার পরিমাপ করে। পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি নমুনা মানে জনসংখ্যার প্রকৃত গড় থেকে বিচ্যুত হয় — এই বিচ্যুতিটি গড়টির মানক ত্রুটি।
মান ত্রুটি
কী Takeaways
- স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি কোনও পরিসংখ্যানগত নমুনা জনসংখ্যার আনুমানিক মান বিচ্যুতি হয় standard স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি জনসংখ্যার গণনা করা গড়ের মধ্যে পার্থক্য এবং যা পরিচিত হিসাবে বিবেচিত, বা যথাযথ হিসাবে স্বীকৃত হিসাবে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে the এর অর্থ, আদর্শ ত্রুটি যত ছোট হবে।
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বোঝা
"স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" শব্দটি বিভিন্ন নমুনা পরিসংখ্যানের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি, যেমন গড় বা মধ্যমা বোঝাতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, "গড়ের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" বলতে কোনও জনসংখ্যার মধ্য থেকে নেওয়া নমুনা বিতরণের মানক বিচ্যুতিকে বোঝায়। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি যত কম হবে, সামগ্রিক জনসংখ্যার নমুনা তত বেশি প্রতিনিধিত্ব করবে।
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যে সম্পর্ক এমন যে, প্রদত্ত নমুনা আকারের জন্য, স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটি নমুনার আকারের বর্গমূলের সাথে বিভক্ত স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সমান হয়। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিটিও নমুনা আকারের সাথে বিপরীতভাবে সমানুপাতিক; নমুনার আকারটি যত বড় হবে তত ছোট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কারণ পরিসংখ্যানগুলি আসল মানটির কাছে আসবে।
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানের অংশ হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি একটি ডেটাসেটের মধ্যে গড়ের মানক বিচ্যুতি উপস্থাপন করে। এটি ছড়িয়ে পড়ার জন্য একটি পরিমাপ সরবরাহ করে, এলোমেলো পরিবর্তনশীলগুলির জন্য পরিবর্তনের পরিমাপ হিসাবে কাজ করে। যত কম স্প্রেড হবে তত বেশি ডেটাসেট accurate
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হ'ল পরিবর্তনশীলতার ব্যবস্থা, যখন কেন্দ্রীয় প্রবণতা ব্যবস্থাগুলি গড়, মধ্যম ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত করে include
স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির জন্য প্রয়োজনীয়তা
যখন কোনও জনসংখ্যার নমুনা দেওয়া হয়, তখন গড় বা গড় হিসাবে সাধারণত গণনা করা হয়। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি জনসংখ্যার গণনা করা গড়ের মধ্যে পার্থক্য এবং পরিচিত হিসাবে বিবেচিত বা সঠিক হিসাবে গ্রহণযোগ্য হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। এটি নমুনা সংগ্রহের সাথে সম্পর্কিত যে কোনও ঘটনামূলক ভুলত্রুটির ক্ষতিপূরণ দিতে সহায়তা করে।
একাধিক নমুনা সংগ্রহ করা ক্ষেত্রে, প্রতিটি নমুনার গড় অন্যদের থেকে সামান্য পরিবর্তিত হতে পারে, ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে একটি স্প্রেড তৈরি করে। এই স্প্রেডটি প্রায়শই স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি হিসাবে পরিমাপ করা হয়, ডেটাসেটগুলি জুড়ে অর্থগুলির মধ্যে পার্থক্যের জন্য অ্যাকাউন্টিং।
গড়ের গণনায় যত বেশি ডেটা পয়েন্ট জড়িত থাকে তত ছোট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি থাকে। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি যখন ছোট হয় তখন ডেটাটিকে সত্যিকারের আরও বেশি প্রতিনিধিত্বকারী বলে মনে হয়। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি বড় ক্ষেত্রে, ডেটাতে কিছু উল্লেখযোগ্য অনিয়ম থাকতে পারে।
স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি হ'ল ডেটা পয়েন্টগুলির প্রত্যেকটির বিস্তারকে উপস্থাপন করে। স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির প্রতিটি স্তরে প্রদর্শিত ডাটা পয়েন্টের সংখ্যার ভিত্তিতে ডেটার বৈধতা নির্ধারণে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয়। মাধ্যমের ত্রুটিগুলি উপায়গুলির মধ্যে বিচ্যুতি বিশ্লেষণ করে নমুনার নির্ভুলতা বা একাধিক নমুনার যথার্থতা নির্ধারণের উপায় হিসাবে আরও কার্য করে।
