इस ट्यूटोरियल में, हम समूहित डेटा के मानक विचलन को लागू करने के लिए एक प्रोग्राम पर चर्चा करेंगे।
इसके लिए हमें वर्ग अंतराल और वर्ग की आवृत्ति दी जाएगी। हमारा कार्य समूहित डेटा का मानक विचलन ढूंढना 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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