ਅੰਕੜਾ ਚਿੰਨ੍ਹ

ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ।

ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਸਾਰਣੀ

ਚਿੰਨ੍ਹ	ਚਿੰਨ੍ਹ ਦਾ ਨਾਮ	ਅਰਥ / ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	ਉਦਾਹਰਨ
ਪੀ ( ਏ )	ਸੰਭਾਵਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ	ਘਟਨਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਏ	ਪੀ ( ਏ ) = 0.5
P ( A ∩ B )	ਘਟਨਾ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ	ਘਟਨਾਵਾਂ A ਅਤੇ B ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ	P ( A ∩ B ) = 0.5
P ( A ∪ B )	ਘਟਨਾ ਯੂਨੀਅਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ	ਘਟਨਾਵਾਂ A ਜਾਂ B ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ	P ( A ∪ B ) = 0.5
ਪੀ ( ਏ \| ਬੀ )	ਸ਼ਰਤੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾ ਫੰਕਸ਼ਨ	ਘਟਨਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ A ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਘਟਨਾ B ਹੋਈ	P ( A \| B ) = 0.3
f ( x )	ਸੰਭਾਵਨਾ ਘਣਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਪੀਡੀਐਫ)	P ( a ≤ x ≤ b ) = ∫ f ( x ) dx
F ( x )	ਸੰਚਤ ਵੰਡ ਫੰਕਸ਼ਨ (cdf)	F ( x ) = P ( X ≤ x )
μ	ਆਬਾਦੀ ਦਾ ਮਤਲਬ	ਆਬਾਦੀ ਮੁੱਲ ਦਾ ਮਤਲਬ	μ = 10
ਈ ( ਐਕਸ )	ਉਮੀਦ ਮੁੱਲ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ	ਈ ( X ) = 10
E ( X \| Y )	ਸ਼ਰਤੀਆ ਉਮੀਦ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ Y ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ	E ( X \| Y=2 ) = 5
var ( X )	ਪਰਿਵਰਤਨ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨ	var ( X ) = 4
σ ²	ਪਰਿਵਰਤਨ	ਜਨਸੰਖਿਆ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਅੰਤਰ	σ ² = 4
ਐਸਟੀਡੀ ( ਐਕਸ )	ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ	std ( X ) = 2
σ _ਐਕਸ	ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਮੁੱਲ	σ _X = 2
	ਔਸਤ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ x ਦਾ ਮੱਧ ਮੁੱਲ
cov ( X , Y )	ਸਹਿਵਿਹਾਰ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਅਤੇ Y ਦਾ ਸਹਿ-ਪ੍ਰਸਾਰ	cov ( X, Y ) = 4
corr ( X , Y )	ਇਕ ਦੂਸਰੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਅਤੇ Y ਦਾ ਸਬੰਧ	corr ( X,Y ) = 0.6
ρ _{X , Y}	ਇਕ ਦੂਸਰੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਅਤੇ Y ਦਾ ਸਬੰਧ	ρ _{X , Y} = 0.6
∑	ਸਾਰ	ਸਾਰ - ਲੜੀ ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਜੋੜ
∑∑	ਡਬਲ ਸਮੇਸ਼ਨ	ਡਬਲ ਸਮੇਸ਼ਨ
ਮੋ	ਮੋਡ	ਮੁੱਲ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਮਿ.ਆਰ	ਮੱਧ-ਸੀਮਾ	MR = ( x _{ਅਧਿਕਤਮ} + x _ਮਿੰਟ ) / 2
ਮੋ	ਨਮੂਨਾ ਮੱਧ	ਅੱਧੀ ਆਬਾਦੀ ਇਸ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੈ
ਪ੍ਰ ₁	ਹੇਠਲਾ/ਪਹਿਲਾ ਚੌਥਾਈ	25% ਆਬਾਦੀ ਇਸ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੈ
ਪ੍ਰ ₂	ਔਸਤ/ਦੂਜਾ ਚੌਥਾਈ	50% ਆਬਾਦੀ ਇਸ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੈ = ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਮੱਧਮਾਨ
ਪ੍ਰ ₃	ਉਪਰਲਾ/ਤੀਜਾ ਚੌਥਾਈ	75% ਆਬਾਦੀ ਇਸ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਹੈ
x	ਨਮੂਨਾ ਮਤਲਬ	ਔਸਤ / ਗਣਿਤ ਦਾ ਮਤਲਬ	x = (2+5+9) / 3 = 5.333
s ²	ਨਮੂਨਾ ਪਰਿਵਰਤਨ	ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਨੁਮਾਨਕ	s ² = 4
ਐੱਸ	ਨਮੂਨਾ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ	ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਅਨੁਮਾਨਕ	s = 2
z _x	ਮਿਆਰੀ ਸਕੋਰ	z _x = ( x - x ) / s _x
X ~	ਐਕਸ ਦੀ ਵੰਡ	ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ X ਦੀ ਵੰਡ	X ~ N (0,3)
N ( μ , σ ² )	ਆਮ ਵੰਡ	ਗੌਸੀ ਵੰਡ	X ~ N (0,3)
ਯੂ ( ਏ , ਬੀ )	ਇਕਸਾਰ ਵੰਡ	ਰੇਂਜ a,b ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਸੰਭਾਵਨਾ	X ~ U (0,3)
ਮਿਆਦ (λ)	ਘਾਤਕ ਵੰਡ	f ( x ) = λe ^{- λx} , x ≥0
ਗਾਮਾ ( c , λ)	ਗਾਮਾ ਵੰਡ	f ( x ) = λ cx ^c-1e ^{- λx} / Γ( c ), x ≥0
χ ² ( k )	ਚੀ-ਵਰਗ ਵੰਡ	f ( x ) = x ^k^/2-1e ^{- x /2} / ( 2 ^k/2 Γ( k /2) )
F ( k ₁ , k ₂ )	F ਵੰਡ
ਬਿਨ ( n , p )	ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ ਵੰਡ	f ( k ) = _n C _k p ^k ( 1 - p ) ^nk
ਪੋਇਸਨ (λ)	ਜ਼ਹਿਰ ਦੀ ਵੰਡ	f ( k ) = λ ^k e ^{- λ} / k !
ਜਿਓਮ ( ਪੀ )	ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੰਡ	f ( k ) = p ( 1 - p ) ^k
HG ( N , K , n )	ਹਾਈਪਰ-ਜੀਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਵੰਡ
ਬਰਨ ( ਪੀ )	ਬਰਨੌਲੀ ਵੰਡ

ਸੰਯੋਜਕ ਚਿੰਨ੍ਹ

ਚਿੰਨ੍ਹ	ਚਿੰਨ੍ਹ ਦਾ ਨਾਮ	ਅਰਥ / ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	ਉਦਾਹਰਨ
n !	ਕਾਰਕ ਸੰਬੰਧੀ	n != 1⋅2⋅3⋅...⋅ n	5!= 1⋅2⋅3⋅4⋅5 = 120
_n ਪੀ _ਕੇ	ਪਰਮਿਊਟੇਸ਼ਨ	$_{n}P_{k}=\frac{n!}{(nk)!}$	₅ਪੀ ₃= 5!/ (5-3)!= 60
_n C _k	ਸੁਮੇਲ	$_{n}C_{k}=\binom{n}{k}=\frac{n!}{k!(nk)!}$	₅C ₃= 5!/[3!(5-3)!]=10

ਚਿੰਨ੍ਹ

ਚਿੰਨ੍ਹ ਦਾ ਨਾਮ

ਅਰਥ / ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ

ਉਦਾਹਰਨ

n !

ਕਾਰਕ ਸੰਬੰਧੀ

n != 1⋅2⋅3⋅...⋅ n

5!= 1⋅2⋅3⋅4⋅5 = 120

_n ਪੀ _ਕੇ

ਪਰਮਿਊਟੇਸ਼ਨ

$_{n}P_{k}=\frac{n!}{(nk)!}$

₅ਪੀ ₃= 5!/ (5-3)!= 60

_n C _k

ਸੁਮੇਲ

$_{n}C_{k}=\binom{n}{k}=\frac{n!}{k!(nk)!}$

₅C ₃= 5!/[3!(5-3)!]=10

ਚਿੰਨ੍ਹ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ►

ਅੰਕੜਾ ਚਿੰਨ੍ਹ

ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਸਾਰਣੀ

ਸੰਯੋਜਕ ਚਿੰਨ੍ਹ

ਇਹ ਵੀ ਵੇਖੋ

ਗਣਿਤ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ

°• CmtoInchesConvert.com •°