📊Binomial Distribution Calculator
என்றால் என்ன Binomial Distribution?
▾
வெற்றி நிகழ்தகவு நிலையாக இருக்கும் போது, குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான சுயாதீன ஆம்-அல்லது-இல்லை சோதனைகளில் எத்தனை வெற்றிகள் நிகழ்கின்றன என்பதைக் கணக்கிடுவதற்கான நிலையான நிகழ்தகவு மாதிரியே பைனோமியல் விநியோகம் ஆகும். அந்த வாக்கியம் தொழில்நுட்பமாகத் தெரிகிறது, ஆனால் யோசனை பல சாதாரண அமைப்புகளில் தோன்றும். 10 காயின் புரட்டலில் எத்தனை தலைகள் தோன்றும்? 20 உருப்படிகளின் மாதிரியில் எத்தனை குறைபாடுள்ள பகுதிகள் தோன்றும்? ஒவ்வொருவருக்கும் ஒரே மாதிரியான பதில் வாய்ப்பு இருந்தால் எத்தனை வாடிக்கையாளர்கள் ஒரு பிரச்சாரத்திற்கு பதிலளிக்கிறார்கள்? அனுமானங்கள் இருந்தால் அவை அனைத்தும் பைனாமியல் பாணி கேள்விகள். இந்த விநியோகம் முக்கியமானது, ஏனெனில் இது சரியான எண்ணிக்கையை நிகழ்தகவுடன் இணைக்கிறது. ஒரு நிகழ்வு நடக்கிறதா என்று கேட்பதற்குப் பதிலாக, 0 முதல் n வரையிலான ஒவ்வொரு சாத்தியமான வெற்றிகளின் எண்ணிக்கையும் எவ்வளவு சாத்தியம் என்று கேட்கிறது. மாணவர்கள் புள்ளியியல் படிப்புகளில் இதைப் பயன்படுத்துகின்றனர், ஆராய்ச்சியாளர்கள் பைனரி-விளைவு ஆய்வுகளுக்குப் பயன்படுத்துகின்றனர், உற்பத்தியாளர்கள் தரக் கட்டுப்பாட்டில் இதைப் பயன்படுத்துகின்றனர், மேலும் இயற்கையாகவே வெற்றி அல்லது தோல்வி என்று பெயரிடப்படும் போது ஆய்வாளர்கள் அதைப் பயன்படுத்துகின்றனர். அதன் சராசரி மற்றும் மாறுபாடு எளிமையானது, p மாறும்போது உள்ளுணர்வு வழிகளில் அதன் வடிவம் மாறுகிறது, மேலும் இது இயற்கையாகவே இயல்பான தோராயம் மற்றும் கருதுகோள் சோதனை போன்ற கருத்துக்களுக்கு வழிவகுக்கிறது. ஒரு கால்குலேட்டர் குறிப்பாக உதவியாக இருக்கும், ஏனெனில் துல்லியமான நிகழ்தகவுகளுக்கு கூட்டு எண்ணிக்கைகள் மற்றும் எக்ஸ்போனென்ட் சொற்கள் தேவைப்படுகின்றன. அனுமானங்கள் நியாயமானதாக இருக்கும்போது மட்டுமே வெளியீடு செல்லுபடியாகும், எனவே அந்த அனுமானங்களைப் புரிந்துகொள்வது எண்ணைப் பெறுவது போலவே முக்கியமானது.
DigiCalcs delivers precision-engineered tools for engineers and STEM professionals.
சூத்திரம்
▾
X = n சோதனைகளில் வெற்றிகளின் எண்ணிக்கை, P(X = k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k), C(n,k) = n! / (k!(n-k)!), n என்பது சோதனைகளின் எண்ணிக்கை, p என்பது ஒவ்வொரு சோதனையிலும் வெற்றி நிகழ்தகவு, மற்றும் k என்பது வெற்றிகளின் இலக்கு எண்ணிக்கை. சராசரி = np மற்றும் மாறுபாடு = np(1-p). செயல்பட்ட எடுத்துக்காட்டு: n = 10, p = 0.5, மற்றும் k = 5, P(X = 5) = C(10,5) * 0.5^5 * 0.5^5 = 252 * 0.5^10 = 252 / 1024 = 0.2461.மாறி விளக்கம்
▾
| குறியீடு | பெயர் | அலகு | விவரிப்பு |
|---|---|---|---|
| np and variance | np என கணக்கிடப்படுகிறது | — | np(1-p) என கணக்கிடப்படுகிறது, இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கும் பைனோமியல் விநியோக கணக்கீட்டின் முக்கிய அளவுரு ஆகும் |
| n | காலங்களின் எண்ணிக்கை | — | காலங்கள் அல்லது கூட்டு இடைவெளிகளின் எண்ணிக்கை, இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கும் பைனோமியல் விநியோக கணக்கீட்டில் ஒரு முக்கிய அளவுரு ஆகும் |
| C | வழக்கமான பங்களிப்பு | — | வழக்கமான பங்களிப்பு அல்லது காலமுறை பணப்புழக்கம், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கும் பைனாமியல் விநியோக கணக்கீட்டின் முக்கிய அளவுருவாகும். |
| k | நிலையான காரணி | — | நிலையான காரணி அல்லது குணகம், இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கும் பைனோமியல் விநியோக கணக்கீட்டில் ஒரு முக்கிய அளவுரு ஆகும் |
| P | முதன்மைத் தொகை | — | முதன்மைத் தொகை அல்லது ஆரம்ப முதலீடு, இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கும் பைனோமியல் விநியோக கணக்கீட்டின் முக்கிய அளவுரு ஆகும் |
| Mean | அர்த்தம் | — | கணக்கீட்டில் சராசரி, இது இறுதி கணக்கிடப்பட்ட முடிவை நேரடியாக பாதிக்கும் பைனாமியல் விநியோகக் கணக்கீட்டில் ஒரு முக்கிய அளவுரு ஆகும் |
எப்படி Binomial Distribution
▾
- 1சோதனைகளின் எண்ணிக்கையை உள்ளிட்டு, சோதனை தொடங்கும் முன் எண்ணிக்கை சரி செய்யப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
- 2ஒரு சோதனையின் வெற்றியின் நிகழ்தகவை 0 மற்றும் 1 இடையே தசமமாக உள்ளிடவும்.
- 3நீங்கள் பகுப்பாய்வு செய்ய விரும்பும் வெற்றிகளின் எண்ணிக்கையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
- 4கால்குலேட்டர் இருசொல் நிகழ்தகவு நிறை சூத்திரத்தை சேர்க்கை எண்ணிக்கை மற்றும் வெற்றி மற்றும் தோல்வி விதிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி பயன்படுத்துகிறது.
- 5இது சராசரி மற்றும் மாறுபாடு போன்ற பண்புகளையும் சுருக்கமாகக் கூறலாம், எனவே நீங்கள் சரியான நிகழ்தகவு மற்றும் ஒட்டுமொத்த விநியோக வடிவம் இரண்டையும் புரிந்து கொள்ள முடியும்.
தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்
▾
மிகவும் துல்லியமான எண்ணிக்கை இன்னும் 50% க்கும் குறைவான நிகழ்தகவைக் கொண்டிருக்கலாம்.
இது ஒரு நிலையான பைனோமியல் உதாரணம், ஏனெனில் சோதனை எண்ணிக்கை நிலையானது, ஒவ்வொரு திருப்பமும் இரண்டு விளைவுகளைக் கொண்டிருக்கும், மேலும் வெற்றி நிகழ்தகவு மாறாமல் இருக்கும். இது நிகழ்தகவு நிறை செயல்பாட்டை நேரடியாக விளக்குகிறது.
அரிய நிகழ்வுகள் இன்னும் மிதமான மாதிரி அளவுகளில் அடிக்கடி தோன்றும்.
தரக்கட்டுப்பாட்டுத் திட்டமிடலில் இருபக்க விநியோகம் பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஏனெனில் இது ஒரு நிலையான மாதிரியில் உள்ள வெற்றிகள் அல்லது குறைபாடுகளின் எண்ணிக்கையை மாதிரியாகக் காட்டுகிறது. இங்கே நிகழ்வு அரிதானது, ஆனால் சாத்தியமற்றது அல்லது குறிப்பாக அசாதாரணமானது அல்ல.
விளையாட்டு எடுத்துக்காட்டுகள் பைனோமியல் எண்ணுக்கு இயல்பான பொருத்தம்.
ஒவ்வொரு ஷாட்டும் ஒரு நிலையான வெற்றி நிகழ்தகவுடன், மேக் அல்லது மிஸ் என வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது ஷாட்களின் தொகுப்பில் உள்ள மேக்கின் எண்ணிக்கையை ஒரு பைனாமியல் ரேண்டம் மாறி ஆக்குகிறது.
எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்பு மற்றும் சரியான எண்ணிக்கை நிகழ்தகவு ஆகியவை ஒரே கருத்து அல்ல.
எதிர்பார்க்கப்படும் பதில்களின் எண்ணிக்கை np = 3 ஆகும், ஆனால் 3 பதில்கள் நிச்சயமாக நிகழும் என்று அர்த்தமல்ல. அந்த துல்லியமான எண்ணிக்கைக்கான துல்லியமான நிகழ்தகவை பைனோமியல் ஃபார்முலா வழங்குகிறது.
நடைமுறை பயன்பாடுகள்
▾
தொழில்முறை பைனாமியல் விநியோக மதிப்பீடு மற்றும் திட்டமிடல் - இந்த பயன்பாடு பொதுவாக அந்தந்த துறைகளில் முடிவெடுத்தல், பட்ஜெட் மற்றும் மூலோபாய திட்டமிடல் ஆகியவற்றை ஆதரிக்க துல்லியமான அளவு பகுப்பாய்வு தேவைப்படும் நிபுணர்களால் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
கல்வி மற்றும் கல்விக் கணக்கீடுகள் - தொழில் வல்லுநர்கள் இந்த கணக்கீட்டை நம்பியிருக்கிறார்கள், செயல்திறன், மாற்றுகளை ஒப்பிட்டு, நிறுவப்பட்ட தரநிலைகள் மற்றும் ஒழுங்குமுறை தேவைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்து, மூலோபாய திட்டமிடல், வள ஒதுக்கீடு மற்றும் நிறுவனங்கள் முழுவதும் செயல்திறன் தரப்படுத்தலை ஆதரிக்கும் துல்லியமான முடிவுகளை உருவாக்க ஆய்வாளர்களுக்கு உதவுகிறது.
சாத்தியக்கூறு பகுப்பாய்வு மற்றும் முடிவெடுக்கும் ஆதரவு — கல்விசார் ஆராய்ச்சியாளர்களும் மாணவர்களும் இந்தக் கணக்கீட்டைப் பயன்படுத்தி, தத்துவார்த்த மாதிரிகளை சரிபார்க்கவும், பாடப் பணிகளை முடிக்கவும், அடிப்படைக் கணிதக் கோட்பாடுகளின் ஆழமான புரிதலை வளர்க்கவும், வல்லுநர்கள் முடிவுகளை முறையாக அளவிடவும், நம்பகமான கணித கட்டமைப்புகள் மற்றும் நிறுவப்பட்ட சூத்திரங்களைப் பயன்படுத்தி காட்சிகளை ஒப்பிடவும் அனுமதிக்கிறது.
கையேடு கணக்கீடுகளின் விரைவான சரிபார்ப்பு - நிதி ஆய்வாளர்கள் மற்றும் திட்டமிடுபவர்கள் துல்லியமான முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குவதற்கும், இடர் சூழ்நிலைகளை மதிப்பீடு செய்வதற்கும், தரவு உந்துதல் பரிந்துரைகளை பங்குதாரர்களுக்கு வழங்குவதற்கும், தரவு உந்துதல் மதிப்பீட்டு செயல்முறைகளை ஆதரிப்பதற்கும், எண்ணியல் துல்லியம் மற்றும் இணக்கம், அறிக்கையிடல் நோக்கங்கள் ஆகியவற்றிற்கு அவசியமானதாக இருக்கும்.
சிறப்பு நிகழ்வுகள்
▾
மாற்று மாதிரி இல்லாமல்
{'title': 'மாற்று மாதிரி இல்லாமல்', 'உடல்': 'மாற்றியமைக்கப்படாமல் ஒரு சிறிய மக்கள்தொகையில் இருந்து மாதிரி எடுக்கப்பட்டால், ஹைப்பர்ஜியோமெட்ரிக் விநியோகம் பைனோமியல் விநியோகத்தை விட மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம்.'} இந்த சூழ்நிலையை ஈருறுப்பு விநியோக கணக்கீடுகளில் சந்திக்கும் போது, பயனர்கள் தங்கள் உள்ளீட்டு மதிப்புகள் சூத்திரத்திற்கான அர்த்தமுள்ள முடிவுகளுக்குள் எதிர்பார்க்கப்படும் வரம்பிற்குள் வருவதை சரிபார்க்க வேண்டும். வரம்பிற்கு வெளியே உள்ள உள்ளீடுகள் நிஜ உலக நிலைமைகளை பிரதிபலிக்காத கணித ரீதியாக செல்லுபடியாகும் ஆனால் நடைமுறையில் அர்த்தமற்ற வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
சோதனை நிகழ்தகவை மாற்றுகிறது
{'title': 'மாற்றும் சோதனை நிகழ்தகவு', 'உடல்': 'வெற்றி நிகழ்தகவு ஒரு சோதனையில் இருந்து அடுத்த சோதனைக்கு மாறினால், நிலையான பைனோமியல் மாதிரியானது அமைப்புடன் பொருந்தாது.'} எல்லை நிலைமைகள் அல்லது தீவிர மதிப்புகள் சம்பந்தப்பட்ட இருசொல் விநியோகத்தின் தொழில்முறை பயன்பாடுகளில் இந்த விளிம்பு நிலை அடிக்கடி எழுகிறது. இந்த சூழ்நிலை ஏற்படும் போது பயிற்சியாளர்கள் ஆவணப்படுத்த வேண்டும் மற்றும் மாற்று கணக்கீடு முறைகள் அல்லது சரிசெய்தல் காரணிகள் அவர்களின் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்குக்கு மிகவும் பொருத்தமானதா என்பதைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
எதிர்மறை உள்ளீட்டு மதிப்புகள் டொமைன் சூழலைப் பொறுத்து ஈருறுப்புப் பரவலுக்கு செல்லுபடியாகாமல் இருக்கலாம்.
சில சூத்திரங்கள் எதிர்மறை எண்களை ஏற்கின்றன (எ.கா., வெப்பநிலை, மாற்ற விகிதங்கள்), மற்றவை கண்டிப்பாக நேர்மறை உள்ளீடுகள் தேவை. வெளியீட்டை நம்புவதற்கு முன், பயனர்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலை எதிர்மறை மதிப்புகளை அனுமதிக்கிறதா என்பதைச் சரிபார்க்க வேண்டும். பினோமியல் விநியோகத்துடன் பணிபுரியும் வல்லுநர்கள் இந்த சூழ்நிலையில் குறிப்பாக கவனத்துடன் இருக்க வேண்டும், ஏனெனில் இது சரியாகக் கையாளப்படாவிட்டால் தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த வழக்கு நடைமுறையில் எழும் போது எப்போதும் எல்லை நிலைமைகளை சரிபார்த்து, சுயாதீனமான முறைகள் மூலம் குறுக்கு சோதனை செய்யவும்.
முக்கிய பைனோமியல் உண்மைகள்
▾
| அளவு | சூத்திரம் | பொருள் |
|---|---|---|
| நிகழ்தகவு நிறை | C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k) | சரியாக கே வெற்றிகளின் நிகழ்தகவு. |
| சராசரி | np | எதிர்பார்த்த எண்ணிக்கையிலான வெற்றிகள். |
| மாறுபாடு | np(1-p) | விநியோகத்தின் பரவல். |
| ஆதரவு | k = 0,1,2,...,n | சாத்தியமான வெற்றி கணக்கிடப்படுகிறது. |
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
▾
இருவகைப் பரவல் என்றால் என்ன?
ஒவ்வொரு சோதனையும் இரண்டு விளைவுகளை மட்டுமே கொண்டிருக்கும் மற்றும் வெற்றி நிகழ்தகவு நிலையானதாக இருக்கும் போது, ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான சுயாதீன சோதனைகளில் வெற்றிகளின் எண்ணிக்கையை இருசொல் விநியோகம் மாதிரியாகக் காட்டுகிறது. இது மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் தனித்துவமான நிகழ்தகவு விநியோகங்களில் ஒன்றாகும். நடைமுறையில், உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையே உள்ள முக்கிய உறவை இது தீர்மானிக்கிறது என்பதால், இந்த கருத்து இருபக்க விநியோகத்திற்கு மையமானது. இதைப் புரிந்துகொள்வது பயனர்களுக்கு முடிவுகளை மிகவும் துல்லியமாக விளக்கி, அவர்களின் குறிப்பிட்ட சூழலில் நிஜ உலகக் காட்சிகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
ஈருறுப்பு நிகழ்தகவை எவ்வாறு கணக்கிடுவது?
நீங்கள் சூத்திரத்தை C(n,k) முறை p முதல் k முறைகள் (1-p) to n-k வரை பயன்படுத்துகிறீர்கள். சோதனைகளில் வெற்றிகளின் இலக்கு எண்ணிக்கையை ஏற்பாடு செய்யக்கூடிய வழிகளின் எண்ணிக்கையை சேர்க்கை சொல் கணக்கிடுகிறது. கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளுக்கு அடிப்படை சூத்திரத்தை முறையாகப் பயன்படுத்துவதை செயல்முறை உள்ளடக்கியது. கணக்கீட்டில் உள்ள ஒவ்வொரு மாறியும் இறுதி முடிவுக்கு பங்களிக்கிறது, மேலும் அவற்றின் தனிப்பட்ட பாத்திரங்களைப் புரிந்துகொள்வது துல்லியமான பயன்பாட்டை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது.
ஈருறுப்புப் பரவலின் அர்த்தம் என்ன?
சராசரி np ஆகும், இது வெற்றி நிகழ்தகவால் பெருக்கப்படும் சோதனைகளின் எண்ணிக்கையாகும். இது பல தொடர்ச்சியான சோதனைகளில் எதிர்பார்த்த எண்ணிக்கையிலான வெற்றிகளைக் குறிக்கிறது. நடைமுறையில், உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையே உள்ள முக்கிய உறவை இது தீர்மானிக்கிறது என்பதால், இந்த கருத்து இருபக்க விநியோகத்திற்கு மையமானது. இதைப் புரிந்துகொள்வது பயனர்களுக்கு முடிவுகளை மிகவும் துல்லியமாக விளக்கி, அவர்களின் குறிப்பிட்ட சூழலில் நிஜ உலகக் காட்சிகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது.
இருவகைப் பரவலின் மாறுபாடு என்ன?
மாறுபாடு np(1-p) ஆகும். சாத்தியமான வெற்றி எண்ணிக்கைகள் சராசரியைச் சுற்றி எப்படி பரவுகின்றன என்பதை இது காட்டுகிறது. நடைமுறையில், உள்ளீட்டு மாறிகளுக்கு இடையே உள்ள முக்கிய உறவை இது தீர்மானிக்கிறது என்பதால், இந்த கருத்து இருபக்க விநியோகத்திற்கு மையமானது. இதைப் புரிந்துகொள்வது பயனர்களுக்கு முடிவுகளை மிகவும் துல்லியமாக விளக்கி, அவர்களின் குறிப்பிட்ட சூழலில் நிஜ உலகக் காட்சிகளுக்குப் பயன்படுத்த உதவுகிறது. கணக்கீடு தொழில்முறை மற்றும் கல்வியியல் பயன்பாடுகளில் சரிபார்க்கப்பட்ட நிறுவப்பட்ட கணிதக் கொள்கைகளைப் பின்பற்றுகிறது.
நான் எப்பொழுது இருமொழிப் பரவலைப் பயன்படுத்த வேண்டும்?
சோதனை எண்ணிக்கை சரி செய்யப்படும் போது, ஒவ்வொரு சோதனைக்கும் இரண்டு முடிவுகள் இருக்கும், சோதனைகள் சுயாதீனமானவை மற்றும் வெற்றி நிகழ்தகவு நிலையானதாக இருக்கும் போது அதைப் பயன்படுத்தவும். அந்த அனுமானங்களில் ஒன்று தோல்வியுற்றால், வேறு மாதிரி மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். பினோமியல் விநியோக மதிப்புகள் துல்லியமாக தீர்மானிக்கப்பட வேண்டிய பல சூழல்களில் இது பொருந்தும். பொதுவான காட்சிகளில் தொழில்முறை பகுப்பாய்வு, கல்வி ஆய்வு மற்றும் தனிப்பட்ட திட்டமிடல் ஆகியவை அடங்கும், அங்கு அளவு துல்லியம் அவசியம்.
இருவகைப் பரவலின் வரம்புகள் என்ன?
வெற்றி வாய்ப்புகள், சார்பு சோதனைகள் அல்லது பல வகை விளைவுகளை மாற்றியமைக்காமல் இது கையாளாது. இது 0 மற்றும் n இடையே உள்ள எதிர்மறை முழு எண் வெற்றி எண்ணிக்கைகளுக்கு மட்டுமே வரையறுக்கப்படுகிறது. நடைமுறை பயன்பாடுகளில் பைனாமியல் விநியோக கணக்கீடுகளுடன் பணிபுரியும் போது இது ஒரு முக்கியமான கருத்தாகும். பதில் குறிப்பிட்ட உள்ளீட்டு மதிப்புகள் மற்றும் கணக்கீடு பயன்படுத்தப்படும் சூழலைப் பொறுத்தது.
பைனோமியல் கணக்கீடு எவ்வளவு அடிக்கடி புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும்?
சோதனைகளின் எண்ணிக்கை, இலக்கு எண்ணிக்கை அல்லது வெற்றி நிகழ்தகவு மாறும் போதெல்லாம் மீண்டும் கணக்கிடுங்கள். p இல் சிறிய மாற்றங்கள் கூட முழு விநியோகத்தையும் குறிப்பிடத்தக்க வகையில் மாற்றலாம். கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளுக்கு அடிப்படை சூத்திரத்தை முறையாகப் பயன்படுத்துவதை செயல்முறை உள்ளடக்கியது. கணக்கீட்டில் உள்ள ஒவ்வொரு மாறியும் இறுதி முடிவுக்கு பங்களிக்கிறது, மேலும் அவற்றின் தனிப்பட்ட பாத்திரங்களைப் புரிந்துகொள்வது துல்லியமான பயன்பாட்டை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது. புலத்தில் உள்ள பெரும்பாலான வல்லுநர்கள் ஒரு படிப்படியான அணுகுமுறையைப் பின்பற்றுகிறார்கள், இறுதிப் பதிலைப் பெறுவதற்கு முன் இடைநிலை முடிவுகளைச் சரிபார்க்கிறார்கள்.
தவிர்க்க வேண்டிய பொதுவான தவறுகள்
▾
- !உள்ளீட்டு மதிப்புகளுக்கு தவறான அல்லது பொருந்தாத அலகுகளைப் பயன்படுத்துதல்
- !எட்ஜ் கேஸ்கள் அல்லது எல்லை நிலைமைகளுக்கு கணக்கு போட மறந்துவிடுவது
- !கணக்கீட்டில் மிக விரைவாக இடைநிலை மதிப்புகளை வட்டமிடுதல்
- !உள்ளீட்டு மதிப்புகள் பைனாமியல் விநியோகத்திற்கான செல்லுபடியாகும் வரம்புகளுக்குள் வருமா என்பதைச் சரிபார்க்கவில்லை
நிபுணர் குறிப்பு
கணக்கிடுவதற்கு முன் உங்கள் உள்ளீட்டு மதிப்புகளை எப்போதும் சரிபார்க்கவும். பைனோமியல் விநியோகத்திற்கு, சிறிய உள்ளீட்டு பிழைகள் கூட்டும் மற்றும் இறுதி முடிவை கணிசமாக பாதிக்கும்.
உங்களுக்கு தெரியுமா?
பொருத்தமான நிலைமைகளின் கீழ் சோதனைகளின் எண்ணிக்கை பெரியதாக இருப்பதால், இருபக்கப் பரவலானது சாதாரண விநியோகத்தை ஒத்திருக்கத் தொடங்குகிறது, இது புள்ளிவிவரங்களில் மிகவும் மையமாக இருப்பதற்கு ஒரு காரணம்.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
குறிப்புகள்
Read the full guide on how to use this calculator effectively
மேலும் படிக்க →வாராந்திர கணித உதவிக்குறிப்புகளைப் பெறுங்கள்
ஒவ்வொரு வாரமும் கால்குலேட்டர் உதவிக்குறிப்புகளைப் பெறும் 12,000+ சந்தாதாரர்களுடன் சேரவும்.