इस ट्यूटोरियल में, हम समूहीकृत डेटा के मानक विचलन को लागू करने के लिए एक कार्यक्रम पर चर्चा करेंगे।
इसके लिए हमें वर्ग अंतराल और कक्षा की बारंबारता के साथ दिया जाएगा। हमारा काम समूहीकृत डेटा के मानक विचलन का पता लगाना है।
उदाहरण
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
//finding mean of grouped data
float calc_mean(float mid[], int freq[], int n){
float sum = 0, freqSum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum = sum + mid[i] * freq[i];
freqSum = freqSum + freq[i];
}
return sum / freqSum;
}
//finding standard deviation of data
float calc_deviation(float lower_limit[], float upper_limit[], int freq[], int n){
float mid[n], sum = 0, freqSum = 0, sd;
for (int i = 0; i < n; i++) {
mid[i] = (lower_limit[i] + upper_limit[i]) / 2;
sum = sum + freq[i] * mid[i] * mid[i];
freqSum = freqSum + freq[i];
}
sd = sqrt((sum - freqSum * calc_mean(mid, freq, n) * calc_mean(mid, freq, n)) / (freqSum - 1));
return sd;
}
int main(){
float lower_limit[] = { 50, 61, 71, 86, 96 };
float upper_limit[] = { 60, 70, 85, 95, 100 };
int freq[] = { 9, 7, 9, 12, 8 };
int n = sizeof(lower_limit) / sizeof(lower_limit[0]);
cout << calc_deviation(lower_limit, upper_limit, freq, n) << endl;
return 0;
} आउटपुट
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