উইনসরাইজড মানে সংজ্ঞা

উইনসরাইজড মানে কী?

উইনসরাইজড গড় মানে গড়ের একটি পদ্ধতি যা প্রাথমিকভাবে সবচেয়ে কাছের পর্যবেক্ষণগুলির সাথে ক্ষুদ্রতম এবং বৃহত্তম মানগুলিকে প্রতিস্থাপন করে। এটি গণনার উপর অস্বাভাবিক চরম মান, বা বহিরাগতদের প্রভাব সীমাবদ্ধ করার জন্য করা হয়। মানগুলি প্রতিস্থাপনের পরে, গাণিতিক গড় সূত্রটি উইনসরাইজড গড় গণনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

উইনসরাইজড মিডস ইজ এর সূত্র

উইনসরাইজড মিন = এনএক্সএন… এক্সএন + ১ + এক্সএন + ২… এক্সএন যেখানে: এন = পর্যবেক্ষণ দ্বারা প্রতিস্থাপন করা বৃহত্তম এবং ক্ষুদ্রতম ডেটাপয়েন্টগুলির সংখ্যা

উইনসরাইজড উপায়গুলি দুটি উপায়ে প্রকাশ করা হয়। একটি "কে ^এন " উইনসরাইজ করা মানে 'কে' সবচেয়ে ছোট এবং বৃহত্তম পর্যবেক্ষণের প্রতিস্থাপনকে বোঝায়, যেখানে 'কে' একটি পূর্ণসংখ্যা। "এক্স%" উইনসরাইজড মিডিয়ায় ডেটার উভয় প্রান্ত থেকে প্রদত্ত শতাংশের মানকে প্রতিস্থাপন করা হয়।

উইনসরাইজড গড় কীভাবে গণনা করবেন

উইনসরাইজড গড়টি ছোট এবং বৃহত্তম ডেটা পয়েন্টগুলি প্রতিস্থাপন করে গণনা করা হয়, তারপরে সমস্ত ডেটা পয়েন্টের সংমিশ্রণ করে এবং মোট ডেটা পয়েন্টের সংখ্যার দ্বারা যোগফলকে ভাগ করে।

উইনসরাইজড মানে আপনাকে কী বলে?

উইনসরাইজড গড়টি বিদেশিদের কাছে কম সংবেদনশীল কারণ এটি তাদের চূড়ান্ত মানগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করতে পারে। অর্থাত্, গড়ের তুলনায় এটির রূপরেখা কম সংবেদনশীল। তবে, যদি কোনও বিতরণে ফ্যাট লেজ থাকে, তবে বিতরণের পরিসংখ্যানগুলিতে উচ্চমাত্রার পরিবর্তনশীলতার কারণে বিতরণে সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মানগুলি সরিয়ে ফেলার প্রভাব খুব কম হবে।

কী Takeaways

• একটি গড় পদ্ধতি যার মধ্যে সবচেয়ে নিকটতম পর্যবেক্ষণগুলির সাথে ক্ষুদ্রতম এবং বৃহত্তম মানগুলির প্রতিস্থাপন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে out বহিরাগতদের কাছে সংবেদনশীল কারণ এটি তাদেরকে কম চূড়ান্ত মানগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করতে পারে t এটি ছাঁটাইযুক্ত গড়ের বিপরীতে, যার মধ্যে ডেটা পয়েন্টগুলি মুছে ফেলার সাথে জড়িত — যদিও উভয়ের ফলাফল ঘনিষ্ঠ হতে ঝোঁক

উইনসরাইজড গড় কীভাবে ব্যবহার করবেন তার উদাহরণ

নিম্নলিখিত তথ্য সেটটির জন্য যে কেউ উইনসরাইজড গড় গণনা করতে পারে: 1, 5, 7, 8, 9, 10, 14. উদাহরণস্বরূপ, আমরা ধরে নিই যে উইনসরাইজ করা গড়টি প্রথম ক্রমে রয়েছে, আমরা তার সাথে ছোট এবং বৃহত্তম মানগুলি প্রতিস্থাপন করব নিকটতম পর্যবেক্ষণ।

ডেটাসেটটি এখন নিম্নলিখিত হিসাবে প্রদর্শিত হচ্ছে: নতুন সেটটির গাণিতিক গড় নেওয়া 7.7 বা একটি (5 + 5 + 7 + 8 + 9 + 10 +) এর উইনসরাইজড গড় তৈরি করে 10) 7 দ্বারা বিভক্ত।

বা 20% উইনসরাইজড মিডিয়া বিবেচনা করুন যা শীর্ষে 10% এবং নীচে 10% নেয় এবং তাদের পরবর্তী নিকটতম মান দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। আমরা নিম্নলিখিত ডেটা সেটটিতে বিজয়ী করব: 2, 4, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 62, 75 সবচেয়ে ছোট এবং বৃহত্তম ডেটা পয়েন্ট বা 10% তাদের পরবর্তী নিকটতম মান দিয়ে প্রতিস্থাপন করা হবে। সুতরাং, নতুন ডেটা সেটটি হ'ল: 7, 7, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 61, 61 গড়টি হ'ল 33.9, বা ডেটা মোট (678) মোট ডেটা পয়েন্টের সংখ্যার (20) দ্বারা বিভক্ত।

উইনসরাইজড গড় এবং ছাঁটা গড়ের মধ্যে পার্থক্য

উইনসরাইজড মিডিয়ায় ডেটা পয়েন্টগুলি সংশোধন করা অন্তর্ভুক্ত থাকে, যখন ছাঁটাই করা অর্থের সাথে ডেটা পয়েন্টগুলি সরিয়ে নেওয়া জড়িত। এটি উইনসরাইজড গড় এবং ছাঁটা গড়ার কাছাকাছি হওয়ার পক্ষে সাধারণ।

উইনসরাইজড গড় ব্যবহারের সীমাবদ্ধতা

উইনসরাইজড উপায়গুলির জন্য একটি প্রধান ক্ষতি হ'ল তারা ডেটা সেটে পক্ষপাতিত্ব প্রবর্তন করে। মঞ্জুর, সংশোধনীর পরে ডেটা সেটটি আদর্শভাবে কম পক্ষপাতদুষ্ট হয়, তার চেয়ে বিদেশী না রেখে দেওয়া হয়।

উইনসরাইজড গড় সম্পর্কে আরও জানুন

সম্পর্কিত অন্তর্দৃষ্টি জন্য, কী গড় গণনার মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে।