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इस ऐप्लिकेशन के बारे में जानकारी

► सांख्यिकी गणितीय विश्लेषण का एक रूप प्रयोगात्मक डेटा या वास्तविक जीवन के अध्ययन के एक सेट के लिए मात्रा निर्धारित मॉडल, प्रतिनिधित्व और सारांश का उपयोग करता है है। सांख्यिकी के अध्ययन के तरीके इकट्ठा करने के लिए, समीक्षा, विश्लेषण और डेटा से निष्कर्ष निकालना। कुछ सांख्यिकीय माप मतलब, प्रतिगमन विश्लेषण, तिरछापन, कुकुदता, विचरण और variance.✦ का विश्लेषण शामिल

  【इस एप्लिकेशन में शामिल विषयों के नीचे सूचीबद्ध हैं】

⇢ समायोजित R-squared

विचरण का ⇢ विश्लेषण

⇢ समांतर माध्य

⇢ अंकगणित माध्य

⇢ अंकगणित मोड

⇢ अंकगणित रेंज

⇢ बार ग्राफ़

⇢ बेस्ट प्वाइंट आकलन

⇢ बीटा वितरण

⇢ द्विपद बंटन

⇢ काले स्कोल्स मॉडल

⇢ बॉक्स भूखंड

⇢ केन्द्रीय सीमा प्रमेय

⇢ Chebyshev की प्रमेय

⇢ ची-वर्ग वितरण

⇢ ची Squared तालिका

⇢ परिपत्र क्रमपरिवर्तन

⇢ क्लस्टर नमूने

⇢ कोहेन कप्पा गुणांक

⇢ युग्म

⇢ प्रतिस्थापन के साथ संयोजन

⇢ तुलना भूखंडों

⇢ सतत समान वितरण

⇢ संचयी बारंबारता

भिन्नता के ⇢ सह-कुशल

⇢ सहसंबंध गुणांक

⇢ संचयी भूखंडों

⇢ संचयी प्वासों वितरण

⇢ डेटा संग्रह

⇢ प्रश्नावली डिजाइनिंग

⇢ अवलोकन

⇢ केस स्टडी विधि

⇢ डेटा पैटर्न

⇢ Deciles सांख्यिकी

⇢ डॉट प्लॉट

⇢ घातीय वितरण

⇢ एफ वितरण

⇢ एफ टेस्ट तालिका

⇢ क्रमगुणित

⇢ आवृत्ति वितरण

⇢ गामा वितरण

⇢ ज्यामितीय माध्य

⇢ ज्यामितीय संभावना वितरण

⇢ फिट की अच्छाई

⇢ ग्रैंड मीन

⇢ Gumbel वितरण

⇢ हरात्मक माध्य

⇢ हार्मोनिक संख्या

⇢ हार्मोनिक अनुनाद आवृत्ति

⇢ Histograms

⇢ hypergeometric वितरण

⇢ अंतराल आकलन

⇢ उलटा गामा वितरण

⇢ Kolmogorov स्मिर्नोव टेस्ट

⇢ कुकुदता

⇢ लाप्लास वितरण

⇢ रैखिक प्रतिगमन

⇢ लॉग गामा वितरण

⇢ रसद प्रतिगमन

⇢ Mcnemar टेस्ट

⇢ विचलन

⇢ अंतर का मतलब

⇢ Multinomial वितरण

⇢ नकारात्मक द्विपद बंटन

⇢ प्वासों वितरण

⇢ पावर कैलक्यूलेटर

⇢ संभावना

⇢ संभावना Additive प्रमेय

⇢ संभावना Multiplicative प्रमेय

⇢ संभावना Bayes प्रमेय

⇢ प्रायिकता घनत्व समारोह

⇢ प्रक्रिया क्षमता (सीपी) और प्रक्रिया प्रदर्शन (पीपी)

⇢ प्रक्रिया सिग्मा

⇢ द्विघात समीकरण प्रतिगमन

⇢ गुणात्मक डाटा बनाम मात्रात्मक डेटा

⇢ चतुर्थक विचलन

अंगूठे का ⇢ रेंज नियम

⇢ रेले वितरण

⇢ प्रतिगमन अवरोधन विश्वास अंतराल

⇢ सापेक्ष मानक विचलन

⇢ विश्वसनीयता गुणांक

⇢ आवश्यक नमूने का आकार

⇢ अवशिष्ट विश्लेषण

वर्गों की ⇢ अवशिष्ट राशि

⇢ रूट मीन स्क्वायर

⇢ नमूना योजना

⇢ सैम्पलिंग तरीकों

⇢ Scatterplots

⇢ शैनन वीनर विविधता सूचकांक

⇢ सिग्नल शोर अनुपात करने के लिए

⇢ सरल यादृच्छिक नमूना

⇢ तिरछापन

⇢ मानक विचलन

⇢ स्टैंडर्ड त्रुटि (एसई)

⇢ मानक सामान्य तालिका

⇢ सांख्यिकीय महत्व

⇢ सूत्र

⇢ अंकन

⇢ स्टेम और पत्ता प्लॉट

⇢ स्तरीकृत नमूना

⇢ छात्र टी टेस्ट

स्क्वायर के ⇢ योग

⇢ टी बंटन तालिका

⇢ ती 83 घातीय प्रतिगमन

⇢ रूपांतरण

⇢ बालरहित मीन

⇢ प्रकार मैं और द्वितीय त्रुटियाँ

⇢ विचरण

⇢ वेन आरेख

⇢ बड़े नंबर की कमजोर कानून

⇢ जेड तालिका
पिछली बार अपडेट होने की तारीख
19 अक्टू॰ 2018

डेटा की सुरक्षा

डेटा सुरक्षा के लिहाज़ से यह जानना बेहद अहम है कि डेवलपर, आपका डेटा कैसे इकट्ठा और शेयर करते हैं. डेटा को निजी और सुरक्षित रखने के अलग-अलग तरीके हो सकते हैं. ये आपकी जगह, उम्र, और ऐप्लिकेशन के इस्तेमाल के हिसाब से तय किए जाते हैं. यह जानकारी डेवलपर से मिली है और वह समय-समय पर इसमें अपडेट भी कर सकता है.
यह ऐप्लिकेशन, तीसरे पक्षों के साथ इस तरह का डेटा शेयर कर सकता है
डिवाइस या अन्य आईडी
कोई डेटा इकट्ठा नहीं किया गया
डेवलपर किस तरह से आपका डेटा इकट्ठा करते हैं, इस बारे में ज़्यादा जानें
डेटा को एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) करके, ट्रांसफ़र किया जाता है
डेटा मिटाया नहीं जा सकता

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डेवलपर के बारे में
Prabhu Thankaraju
vishwasparrow@gmail.com
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