Cheat Sheet

सांख्यिकी Formulas

परिचयात्मक सांख्यिकी से लेकर अनुमानात्मक विश्लेषण तक एक छात्र को आवश्यक हर सांख्यिकी सूत्र: वर्णनात्मक माप, प्रायिकता नियम, सामान्य बंटन, परिकल्पना परीक्षण और रैखिक समाश्रयण। हर एक के साथ एक-पंक्ति उपयोग नोट। तेज़ सत्यापन के लिए AI-Math के सॉल्वर के साथ उपयोग करें।

वर्णनात्मक सांख्यिकी

माध्य (समष्टि)

μ=1Ni=1Nxi\mu = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i

समष्टि के सभी मानों का औसत।

माध्य (प्रतिदर्श)

xˉ=1ni=1nxi\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i

प्रतिदर्श का औसत।

प्रसरण (समष्टि)

σ2=1N(xiμ)2\sigma^2 = \frac{1}{N}\sum (x_i - \mu)^2

फैलाव का वर्ग, N से भाग।

प्रसरण (प्रतिदर्श)

s2=1n1(xixˉ)2s^2 = \frac{1}{n-1}\sum (x_i - \bar{x})^2

बेसेल सुधार: n1n-1 से भाग।

मानक विचलन

σ=σ2\sigma = \sqrt{\sigma^2}

प्रसरण का वर्गमूल — डेटा के समान इकाइयाँ।

परिसर

R=xmaxxminR = x_{\max} - x_{\min}

सबसे सरल फैलाव माप।

प्रायिकता नियम

योग नियम

P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

A या B की प्रायिकता (समावेशन-अपवर्जन)।

गुणन नियम

P(AB)=P(A)P(BA)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B \mid A)

A और B की प्रायिकता; स्वतंत्र होने पर गुणनफल बन जाती है।

सप्रतिबंध प्रायिकता

P(BA)=P(AB)P(A)P(B \mid A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}

A घटित होने पर B की प्रायिकता।

बेज़ प्रमेय

P(AB)=P(BA)P(A)P(B)P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) P(A)}{P(B)}

सप्रतिबंध प्रायिकताओं को उलटता है — नैदानिक परीक्षण, मशीन लर्निंग।

स्वतंत्रता

P(AB)=P(A)P(B)P(A \cap B) = P(A) P(B)

तभी सत्य जब AA और BB स्वतंत्र हों।

गणना

क्रमचय

P(n,r)=n!(nr)!P(n,r) = \frac{n!}{(n-r)!}

क्रम मायने रखता है: nn में से rr को व्यवस्थित करें।

संचय

C(n,r)=(nr)=n!r!(nr)!C(n,r) = \binom{n}{r} = \frac{n!}{r!(n-r)!}

क्रम मायने नहीं रखता: nn में से rr चुनें।

विविक्त बंटन

द्विपद PMF

P(X=k)=(nk)pk(1p)nkP(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k}

सफलता प्रायिकता pp वाले nn स्वतंत्र परीक्षणों में kk सफलताएँ।

द्विपद माध्य

μ=np\mu = np

सफलताओं की प्रत्याशित संख्या।

द्विपद प्रसरण

σ2=np(1p)\sigma^2 = np(1-p)

द्विपद बंटन का फैलाव।

पॉइसन PMF

P(X=k)=λkeλk!P(X = k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}

औसत दर λ\lambda वाली दुर्लभ घटनाओं की गणना।

सामान्य बंटन

प्रायिकता घनत्व फलन

f(x)=1σ2πexp ⁣((xμ)22σ2)f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \exp\!\bigl(-\tfrac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\bigr)

घंटी-वक्र, माध्य μ\mu, मानक विचलन σ\sigma

Z-स्कोर

z=xμσz = \frac{x - \mu}{\sigma}

बंटनों के बीच तुलना के लिए मानकीकृत करें।

मानक सामान्य

ZN(0,1)Z \sim N(0, 1)

Z-स्कोर रूपांतरण के बाद।

68-95-99.7 नियम

P(Xμ<kσ): 0.68, 0.95, 0.997P(|X - \mu| < k\sigma):\ 0.68,\ 0.95,\ 0.997

k=1,2,3k = 1, 2, 3 के लिए — केवल सामान्य डेटा के लिए मान्य।

अनुमानात्मक सांख्यिकी

माध्य की मानक त्रुटि

SE=snSE = \frac{s}{\sqrt{n}}

आकलक के रूप में xˉ\bar{x} का मानक विचलन।

विश्वास अंतराल (माध्य, ज्ञात $\sigma$)

xˉ±zα/2σn\bar{x} \pm z_{\alpha/2} \cdot \frac{\sigma}{\sqrt{n}}

95% CI के लिए zα/2=1.96z_{\alpha/2} = 1.96

t-सांख्यिकी (एक प्रतिदर्श)

t=xˉμ0s/nt = \frac{\bar{x} - \mu_0}{s/\sqrt{n}}

σ\sigma अज्ञात होने पर माध्य = μ0\mu_0 का परीक्षण।

काई-वर्ग सांख्यिकी

χ2=(OiEi)2Ei\chi^2 = \sum \frac{(O_i - E_i)^2}{E_i}

श्रेणीगत डेटा के लिए अनुकूलता / स्वतंत्रता परीक्षण।

रैखिक समाश्रयण

ढाल

b1=(xixˉ)(yiyˉ)(xixˉ)2b_1 = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum (x_i - \bar{x})^2}

सर्वोत्तम-फिट ढाल (न्यूनतम वर्ग)।

अंतःखंड

b0=yˉb1xˉb_0 = \bar{y} - b_1 \bar{x}

रेखा को (xˉ,yˉ)(\bar{x}, \bar{y}) से होकर ले जाता है।

पियर्सन सहसंबंध

r=(xixˉ)(yiyˉ)(xixˉ)2(yiyˉ)2r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2 \sum (y_i - \bar{y})^2}}

रैखिक संबंध की प्रबलता और दिशा, r[1,1]r \in [-1, 1]

निर्धारण गुणांक

R2=r2R^2 = r^2

yy के प्रसरण का वह अंश जो xx द्वारा समझाया गया।