Z-स्कोर कैलकुलेटर

AI-संचालित चरण-दर-चरण समाधानों के साथ z-स्कोर परिकलित करें और प्रसामान्य-बंटन प्रायिकताएँ ज्ञात करें

खींचें और छोड़ें या क्लिक करें छवियाँ या PDF जोड़ने के लिए

Math Input
z-score for x = 85, mean = 70, sd = 10
Find P(Z < 1.5) using the standard normal
Find the value with z-score 2 in a distribution with mean 100 and sd 15
Compare z-scores for x=78 in N(70, 5) vs x=85 in N(80, 10)

Z-स्कोर क्या है?

एक z-स्कोर (जिसे मानक स्कोर भी कहते हैं) मापता है कि कोई मान माध्य से कितने मानक विचलन दूर है:

z=xμσz = \frac{x - \mu}{\sigma}

जहाँ xx कच्चा मान है, μ\mu समष्टि माध्य है, और σ\sigma समष्टि मानक विचलन है।

व्याख्या:

  • z=0z = 0: मान माध्य के बराबर है।
  • z=1z = 1: माध्य से एक मानक विचलन ऊपर।
  • z=2z = -2: माध्य से दो मानक विचलन नीचे।
  • z>2|z| > 2 परिपाटी से 'असामान्य' है; z>3|z| > 3 'चरम' है।

मानकीकरण क्यों?

  • तुलनीयता: z-स्कोर आपको भिन्न बंटनों के मानों की तुलना करने देते हैं (जैसे, एक SAT गणित परीक्षा पर z=1.5z = 1.5 बनाम एक मौखिक परीक्षा पर z=1.5z = 1.5 का अर्थ समान सापेक्ष प्रदर्शन है)।
  • प्रायिकता खोज: यदि अंतर्निहित बंटन लगभग प्रसामान्य हो, तो zz मानक प्रसामान्य CDF Φ(z)\Phi(z) के माध्यम से सीधे एक प्रायिकता में मानचित्रित होता है।
  • बहिष्थ संसूचन: बड़ा z|z| संभावित बहिष्थों को चिह्नित करता है।

प्रतिदर्श संस्करण: प्रतिदर्श डेटा से काम करते समय, μ\mu को xˉ\bar{x} से और σ\sigma को ss से बदलें:

z=xxˉsz = \frac{x - \bar{x}}{s}

Z-स्कोर कैसे परिकलित करें और प्रयोग करें

चरण-दर-चरण

  1. मान xx, माध्य μ\mu (या xˉ\bar{x}), और मानक विचलन σ\sigma (या ss) पहचानें
  2. माध्य घटाएँ: xμx - \mu
  3. मानक विचलन से भाग दें: z=(xμ)/σz = (x - \mu)/\sigma

व्युत्क्रम: zz से xx ज्ञात करना

x=μ+zσx = \mu + z\sigma

उपयोगी जब एक शतमक दिया हो और संगत कच्चे मान के लिए पूछा जाए।

मानक प्रसामान्य के माध्यम से प्रायिकता

एक प्रसामान्य रूप से बंटित चर XN(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2) के लिए, मानकीकृत चर Z=(Xμ)/σZ = (X - \mu)/\sigma मानक प्रसामान्य N(0,1)N(0, 1) का अनुसरण करता है।

सामान्य प्रायिकताएँ:

zP(Z<z)P(Z < z)
2-20.02280.0228
1-10.15870.1587
000.50000.5000
110.84130.8413
1.6451.6450.95000.9500
1.961.960.97500.9750
220.97720.9772
2.5762.5760.99500.9950

सममिति: P(Z<z)=1P(Z<z)P(Z < -z) = 1 - P(Z < z)

आनुभविक नियम (68-95-99.7)

एक प्रसामान्य बंटन के लिए:

  • ~68% मान माध्य के ±1σ\pm 1\sigma के भीतर आते हैं।
  • ~95% ±2σ\pm 2\sigma के भीतर।
  • ~99.7% ±3σ\pm 3\sigma के भीतर।

यह विश्वास अंतरालों और कई त्वरित आकलनों की नींव है।

विश्वास अंतरालों के लिए क्रांतिक Z-मान

विश्वास स्तरzz^*
90%1.6451.645
95%1.961.96
99%2.5762.576

ये वे मान zz^* हैं जिनके लिए P(z<Z<z)=P(-z^* < Z < z^*) = विश्वास स्तर।

बचने योग्य सामान्य गलतियाँ

  • गलत क्रम: z=(xμ)/σz = (x - \mu)/\sigma, न कि (μx)/σ(\mu - x)/\sigma। माध्य को दूसरे स्थान पर रखने से चिह्न पलट जाता है।
  • मानक विचलन के बजाय प्रसरण का प्रयोग: σ\sigma से भाग दें, σ2\sigma^2 से नहीं। 'एक प्रसरण दूर' मान निरर्थक है — आपको एक मानक विचलन चाहिए।
  • प्रतिदर्श बनाम समष्टि: प्रतिदर्श डेटा के साथ, xˉ\bar{x} और ss का प्रयोग करें। ज्ञात प्राचलों के साथ, μ\mu और σ\sigma का प्रयोग करें। इन्हें मिलाने से z-स्कोर बढ़/घट जाते हैं।
  • जाँचे बिना प्रसामान्यता मानना: z-स्कोर किसी भी बंटन के लिए परिकलित किए जा सकते हैं, परंतु प्रायिकता खोज Φ(z)\Phi(z) केवल तभी लागू होती है यदि अंतर्निहित बंटन प्रसामान्य हो (या CLT द्वारा लगभग वैसा)।
  • चिह्न भूलना: z=2z = -2 का अर्थ 'माध्य से नीचे' है। z=2z = 2 बताना दिशा का गलत प्रतिनिधित्व करता है।
  • एकपुच्छ और द्विपुच्छ प्रायिकताओं को भ्रमित करना: P(Z>2)P(|Z| > 2) दोनों पुच्छें संयुक्त हैं (0.0456\approx 0.0456)। P(Z>2)P(Z > 2) एक पुच्छ है (0.0228\approx 0.0228)। प्रश्न सावधानी से पढ़ें।

Examples

Step 1: z=(xμ)/σ=(8570)/10z = (x - \mu)/\sigma = (85 - 70)/10
Step 2: =15/10=1.5= 15/10 = 1.5
Step 3: व्याख्या: 85 माध्य से 1.5 मानक विचलन ऊपर है
Answer: z=1.5z = 1.5

Step 1: x=μ+zσx = \mu + z\sigma का प्रयोग करें
Step 2: x=100+215=100+30=130x = 100 + 2 \cdot 15 = 100 + 30 = 130
Answer: x=130x = 130

Step 1: z1=(7870)/5=8/5=1.6z_1 = (78 - 70)/5 = 8/5 = 1.6
Step 2: z2=(8580)/10=5/10=0.5z_2 = (85 - 80)/10 = 5/10 = 0.5
Step 3: x1x_1 अपने माध्य से 1.6 sd ऊपर है; x2x_2 अपने माध्य से केवल 0.5 sd ऊपर है
Step 4: अतः x1x_1 अपने माध्य से सापेक्ष रूप से अधिक दूर है — सापेक्ष रूप में एक बेहतर स्कोर
Answer: z1=1.6z_1 = 1.6, z2=0.5z_2 = 0.5; x1x_1 सापेक्ष रूप से अधिक प्रभावशाली मान है

Frequently Asked Questions

एक ऋणात्मक z-स्कोर का अर्थ है कि मान माध्य से नीचे है। z = -1 का अर्थ माध्य से एक मानक विचलन नीचे; z = -2 का अर्थ दो मानक विचलन नीचे।

हाँ — आप किसी भी परिमित माध्य और मानक विचलन वाले बंटन के लिए z-स्कोर परिकलित कर सकते हैं। हालाँकि, Φ(z) के माध्यम से z को प्रायिकता में मानचित्रित करना केवल तभी वैध है जब अंतर्निहित बंटन प्रसामान्य हो (या बड़े प्रतिदर्शों के लिए केंद्रीय सीमा प्रमेय द्वारा लगभग वैसा)।

परिपाटी से |z| > 2 'असामान्य' है (प्रसामान्य डेटा के 95% के बाहर) और |z| > 3 'चरम' है (99.7% के बाहर)। ये प्रवेशसीमाएँ अनुमानात्मक हैं — विषम डेटा के लिए IQR जैसे प्रबल बहिष्थ नियम अधिक विश्वसनीय हो सकते हैं।

दोनों एक मान को मानकीकृत करते हैं। Z मानता है कि समष्टि मानक विचलन ज्ञात है और प्रतिचयन बंटन प्रसामान्य है। T प्रतिदर्श मानक विचलन का प्रयोग करता है और एक t-बंटन का अनुसरण करता है (छोटे n के लिए भारी पुच्छें)। n ≥ 30 के लिए, t और z लगभग अभेद्य होते हैं।

Related Solvers

Try AI-Math for Free

Get step-by-step solutions to any math problem. Upload a photo or type your question.

Start Solving