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12th Mathematics Archive

Probability Examples

1.प्रायिकता के उदाहरण का परिचय (Introduction to Probability Examples),प्रायिकता (Probability): प्रायिकता के उदाहरण (Probability Examples) के इस आर्टिकल से पूर्व सप्रतिबन्ध प्रायिकता,प्रायिकता का गुणन नियम,स्वतन्त्र घटनाएं,कुल प्रायिकता,बेज प्रमेय,यादृच्छिक चर का माध्य तथा प्रसरण,बरनौली परीक्षण तथा द्विपद बंटन की थ्योरी तथा उस पर आधारित उदाहरणों का अध्ययन कर चुके हैं।इस आर्टिकल में उपर्युक्त पर आधारित केवल

Bernoulli Trial

1.बरनौली परीक्षण (Bernoulli Trial),बरनौली परीक्षण और द्विपद बंटन (Bernoulli Trials and Binomial Distribution): बरनौली परीक्षण (Bernoulli Trial): अनेक प्रयोगों की प्रकृति द्विपरिणामी होती है।उदाहरणार्थ उछाला गया सिक्का एक ‘चित’ या एक ‘पट’ दर्शाता है,किसी प्रश्न का उत्तर ‘हां’ या ‘नहीं’ हो सकता है,एक अंडे से बच्चा ‘निकल चुका है’ या ‘नहीं निकला है’, एक निर्णय

Bernoulli Trials

1.बरनौली परीक्षण (Bernoulli Trials),बरनौली परीक्षण सूत्र (Bernoulli Trials Formula): किसी यादृच्छिक प्रयोग के परीक्षणों को बरनौली परीक्षण (Bernoulli Trials) कहते हैं यदि वे निम्नलिखित शर्तों को संतुष्ट करते हैं:(i)परीक्षणों की संख्या निश्चित (परिमित) होनी चाहिए।(ii)परीक्षण स्वतंत्र होने चाहिए।(iii)प्रत्येक परीक्षण के तथ्यत: दो ही परिणाम सफलता या असफलता होने चाहिए।(iv)प्रत्येक परीक्षण में किसी परिणाम की प्रायिकता

Mean of a Random Variable

1.यादृच्छिक चर का माध्य (Mean of a Random Variable),यादृच्छिक चर का प्रसरण (Variance of a Random Variable): कई व्यावहारिक समस्याओं में किसी यादृच्छिक चर का माध्य (Mean of a Random Variable) के माध्य,माध्यिका व बहुलक को एकल संख्या से निरूपित करना आवश्यक होता है।इसे चर के प्रायिकता बंटन से ज्ञात कर सकते हैं।माध्य अवस्थिति या

Probability Distribution of a Random Variable

यादृच्छिक चर का प्रायिकता बंटन (Probability Distribution of a Random Variable),रैंडम वेरिएबल का प्रायिकता बंटन (Probability Distribution of Random Variable): यादृच्छिक चर का प्रायिकता बंटन (Probability Distribution of a Random Variable) को जानने के लिए इसमें प्रयुक्त होनेवाले पद यादृच्छिक चर व प्रायिकता बंटन को समझना आवश्यक है।यादृच्छिक चर और इसके प्रायिकता बंटन (Random Variables

Bayes Theorem

1.बेज प्रमेय (Bayes Theorem),प्रायिकता में बेज प्रमेय (Bayes Theorem in Probability): बेज प्रमेय (Bayes Theorem) गणितज्ञ जाॅन बेज द्वारा बनाया गया सूत्र है।उन्होंने प्रतिलोम प्रायिकता ज्ञात करने की समस्या का समाधान सप्रतिबन्ध प्रायिकता में उपयोग द्वारा किया है।इसलिए उनके द्वारा बनाए गए सूत्र को उनके नाम से ‘बेज प्रमेय (Bayes Theorem)’ के नाम से जाना

Theorem of Total Probability

1.सम्पूर्ण प्रायिकता का प्रमेय (Theorem of Total Probability),बेज प्रमेय (Baye’s Theorem): सम्पूर्ण प्रायिकता का प्रमेय (Theorem of Total Probability):(1.)एक प्रतिदर्श समष्टि का विभाजन (Partition of a Sample Space):घटनाओं का समुच्चय प्रतिदर्श समष्टि S के विभाजन को निरूपित करता है यदि: (i)(ii) तथा(iii) प्रत्येक i=1,2,3,……,nके लिए दूसरे शब्दों में घटनाएं प्रतिदर्श समष्टि S के विभाजन को

Multiplication Theorem on Probability

1.प्रायिकता का गुणन नियम (Multiplication Theorem on Probability): प्रायिकता का गुणन नियम (Multiplication Theorem on Probability):माना एक प्रतिदर्श समष्टि S की दो घटनाएँ A तथा B हैं।तब समुच्चय घटनाओं A तथा B के युगपत घटित होने को प्रदर्शित करता है।घटना को AB से निरूपित किया जाता है।हम जानते हैं कि घटना A की सप्रतिबन्ध प्रायिकता

Conditional Probability

1.सप्रतिबन्ध प्रायिकता (Conditional Probability),सप्रतिबन्ध प्रायिकता सूत्र (Conditional Probability Formula): सप्रतिबन्ध प्रायिकता (Conditional Probability) का अध्ययन करने से पूर्व समसंभाव्य परिणामों की अवस्था में प्रायिकता के अभिगृहीत दृष्टिकोण तथा चिरसम्मत सिद्धान्त का अध्ययन करना आवश्यक है।इस आर्टिकल में किसी घटना की सप्रतिबन्ध प्रायिकता (जब एक घटना घटित हो चुकी हो तथा दूसरी घटित हो रही हो)

Basic Properties of Definite Integrals

1.निश्चित समाकलों के मूल गुणधर्म का परिचय (Introduction to Basic Properties of Definite Integrals),निश्चित समाकलों के गुणधर्म (Properties of Definite Integrals): निश्चित समाकलों के मूल गुणधर्म (Basic Properties of Definite Integrals):समाकलन की प्रक्रिया को अवकलन की प्रतिलोम प्रक्रिया के रूप में समझा जाता है।वास्तव में समाकलन गणित की खोज तल क्षेत्रों के क्षेत्रफल ज्ञात करने