লুকানো অনুমান ছাড়া হিসাব
সহভেদাঙ্কে দুই চলকের একক গুণ হয়ে থাকে, তাই এর মানের চেয়ে চিহ্ন প্রায়ই সহজে ব্যাখ্যা করা যায়। MAXScanner নমুনা-বনাম-সমগ্রকের হর স্পষ্ট করে এবং স্কেলমুক্ত সহযোগী মাপ হিসেবে সহভেদাঙ্কের পাশে Pearson সহসম্পর্ক দেখায়।
এই ক্যালকুলেটর কীভাবে ব্যবহার করবেন
মিল রেখে একই ক্রমে জোড়া X ও Y পর্যবেক্ষণ পেস্ট করুন।
জোড়াগুলো বড় সমগ্রক অনুমানে ব্যবহৃত হলে নমুনা, আর বর্ণনা করা পুরো সমগ্রক হলে সমগ্রক বেছে নিন।
ক্রস-বিচ্যুতির সারণি, সহভেদাঙ্কের চিহ্ন ও Pearson সহসম্পর্ক একসঙ্গে দেখুন।
মানুষ কোথায় এটি ব্যবহার করে
- •পরিসংখ্যানের কোর্সওয়ার্ক ও সূত্র যাচাই
- •দুটি মাপের অনুসন্ধানমূলক বিশ্লেষণ
- •স্প্রেডশিটের সহভেদাঙ্ক-হিসাব যাচাই
উদাহরণ: জোড়ায় বৃদ্ধি
X ও Y যখন একই সময়ে নিজ নিজ গড়ের ওপরে থাকার প্রবণতা দেখায়, তখন ক্রস-গুণফল ধনাত্মক এবং সহভেদাঙ্ক ধনাত্মক। বিপরীত দিকে চললে সহভেদাঙ্ক ঋণাত্মক।
ফলাফল যা অনুমান করে না
- •সহভেদাঙ্কের মান মাপের এককের ওপর নির্ভর করে, তাই ভিন্ন স্কেলের চলকের মধ্যে সরাসরি তুলনীয় নয়।
- •নমুনা সহভেদাঙ্কের জন্য অন্তত দুটি জোড়া পর্যবেক্ষণ লাগে।
- •অরৈখিক নির্ভরতা থাকলেও সহভেদাঙ্ক শূন্যের কাছে হতে পারে।
সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
সহভেদাঙ্ক ও সহসম্পর্কের পার্থক্য কী?+
সহভেদাঙ্ক X ও Y-এর একক/স্কেল ধরে রাখে। সহসম্পর্ক দুই আদর্শ বিচ্যুতি দিয়ে সহভেদাঙ্ককে মানক করে, তাই এটি −1 থেকে +1-এর মধ্যে থাকে।
নমুনা সহভেদাঙ্ক কেন n−1 দিয়ে ভাগ করা হয়?+
জোড়া ডেটা বড় সমগ্রকের নমুনা হলে এটিই প্রচলিত Bessel-সংশোধিত নমুনা সহভেদাঙ্কের অনুমানক।
সহভেদাঙ্ক কি ঋণাত্মক হতে পারে?+
হ্যাঁ। ঋণাত্মক সহভেদাঙ্ক মানে একটি চলকের গড়ের ওপরের মান অন্যটির গড়ের নিচের মানের সঙ্গে জোড়া বাঁধার প্রবণতা দেখায়।
অর্থবহ পরের ধাপ
হিসাব চালিয়ে যান
এই লিংকগুলো এই পেজের কিওয়ার্ড-রূপভেদে নয়, ভিন্ন ইনপুট, সূত্র বা প্রজেক্টের ধাপে নিয়ে যায়।
সহসম্পর্ক ক্যালকুলেটর — জোড়া-ডেটার হিসাবসহ Pearson ও Spearman
জোড়া X ও Y ডেটা পেস্ট করে R², সহভেদাঙ্ক, সেরা-মানানসই ঢাল, জোড়ার সংখ্যা ও যাচাইযোগ্য সারি-সারণিসহ Pearson সহসম্পর্ক বা Spearman ক্রম-সহসম্পর্ক হিসাব করুন।
রৈখিক রিগ্রেশন ক্যালকুলেটর — সেরা-মানানসই রেখা, R², সহসম্পর্ক ও অবশিষ্ট
জোড়া X/Y ডেটায় একটি সরল ন্যূনতম-বর্গ রেখা বসান এবং ঢাল, ইন্টারসেপ্ট, Pearson r, R², পূর্বাভাস, অবশিষ্ট ও রিগ্রেশনে ব্যবহৃত যোগফল হিসাব করুন।
পরিসংখ্যান ক্যালকুলেটর — গড়, মধ্যমা, প্রচুরক, চতুর্থক, ভেদাঙ্ক ও আদর্শ বিচ্যুতি
একটি ডেটাসেট পেস্ট করে গণনা, যোগফল, গড়, মধ্যমা, প্রচুরক, সর্বনিম্ন/সর্বোচ্চ/পরিসর, Tukey চতুর্থক, IQR, নমুনা/সমগ্রকের ভেদাঙ্ক ও আদর্শ বিচ্যুতি, আদর্শ ত্রুটি, ভেদাঙ্ক-সহগ, বঙ্কিমতা, বাড়তি সূচিমতা, বহিঃস্থ মানের সীমা ও একটি গণসংখ্যা সারণি হিসাব করুন।
আদর্শ বিচ্যুতি ক্যালকুলেটর — ধাপসহ নমুনা ও সমগ্রকের ভেদাঙ্ক
পেস্ট করা ডেটা থেকে নমুনা বা সমগ্রকের আদর্শ বিচ্যুতি হিসাব করুন; গড়, ভেদাঙ্ক, বর্গ-বিচ্যুতির যোগফল, আদর্শ ত্রুটি, ভেদাঙ্ক-সহগ, Tukey বহিঃস্থ মান এবং সারি-ধরে বিচ্যুতি ও z-স্কোরের সারণিসহ।
আস্থা-ব্যবধান ক্যালকুলেটর — ধাপসহ গড় (z/t) ও অনুপাত
জানা সমগ্রক SD-সহ গড়, t ব্যবহার করে নমুনা SD-সহ গড়, অথবা Wilson ব্যবধানে অনুপাতের জন্য 90%, 95% বা 99% আস্থা-ব্যবধান হিসাব করুন।
Z-স্কোর ক্যালকুলেটর — মানকীকরণ বা উল্টো দিকে x, গড় ও SD বের করা
z = (x − গড়) / SD হিসাব করুন, অথবা উল্টো দিকে কাঁচা মান, গড় বা আদর্শ বিচ্যুতি বের করুন; স্বাভাবিক-বণ্টনের শতাংশক প্রসঙ্গ ও মান বসানো ধাপসহ।
গণসংখ্যা বণ্টন ক্যালকুলেটর — গণসংখ্যা, আপেক্ষিক ও ক্রমযোজিত সারণি
কাঁচা ডেটা পেস্ট করে অদলবদ্ধ বা দলবদ্ধ গণসংখ্যা বণ্টন তৈরি করুন; গণনা, আপেক্ষিক গণসংখ্যা, ক্রমযোজিত গণসংখ্যা, ক্রমযোজিত শতাংশ, শ্রেণির মধ্যবিন্দু এবং মূল n-এর সঙ্গে মিলিয়ে দেখাসহ।
ভারযুক্ত গড় ক্যালকুলেটর — মান, ভার, অবদান ও সাধারণ গড়
মান-ও-ভারের সারি পেস্ট করে ভারযুক্ত গড়, ভারযুক্ত যোগফল, মোট ভার, সাধারণ গড়, ভারের কারণে সরণ এবং প্রতিটি সারির স্বাভাবিকীকৃত ভারের শতাংশ, গুণফল ও অবদান হিসাব করুন; ভারের যোগফল 100 হতে হবে না।
প্রকাশকদের জন্য বিনামূল্যের উইজেট
এই ক্যালকুলেটর আপনার ওয়েবসাইটে দিন
হিসাব নতুন করে না বানিয়েই পাঠকদের সরাসরি ক্যালকুলেটর দিন। এক ক্লিকে রেসপন্সিভ এমবেড কপি করুন, বা প্রকাশের আগে প্রস্থ, উচ্চতা, বর্ডার ও কোনার বাঁক ঠিক করুন। MAXScanner-এর ব্র্যান্ড-কৃতিত্ব দৃশ্যমান থাকে।
ক্যালকুলেটর এমবেডের HTML
এই কোড আপনার পেজে পেস্ট করুন। নিজে সিলেক্ট করতে কোড বক্সে ফোকাস করুন।
ফলাফলকে আসল কাজের সঙ্গে যুক্ত রাখুন
MAXScanner ফলাফলের পাশে সূত্র ও অনুমান রাখে, যাতে ড্রয়িং, প্রাক্কলন, স্পেসিফিকেশন, ওয়ার্কশিট বা ডকুমেন্টে ব্যবহারের আগে সংখ্যাটি যাচাই করতে পারেন। কোনো শর্ত যেখানে সরবরাহকারী, প্রস্তুতকারক, ড্রয়িং বা প্রযোজ্য মানদণ্ড নির্ধারণ করে, সেখানে সেই উৎসই চূড়ান্ত।