सहसंबंध गुणांक 'r' किसके बीच स्थित है? | Agrigyan

Q.6

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2022 (Q.119)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

Correlation coefficient 'r' lies between -

सहसंबंध गुणांक 'r' किसके बीच स्थित है?

0 and 1 0 और 1 -1 and 1 -1 और +1 -1 and 0 -1 और 0 None of the above उपरोक्त में से कोई नहीं

Q.7

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014 (Q.42)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

The coefficient of variation (CV%) is calculated by formula -

विचरण गुणांक (CV%) की गणना किस सूत्र द्वारा की जाती है -

(Mean/Standard Deviation) X 100 (माध्य / मानक विचलन) X 100 (Standard Deviation/Mean) X 100 (मानक विचलन / माध्य) X 100 Standard Deviation/Mean मानक विचलन / माध्य Mean/Standard Deviation माध्य / मानक विचलन

The Coefficient of Variation (CV) was introduced by Karl Pearson as a relative measure of dispersion, independent of units of measurement.
It is defined as the standard deviation (\sigma) expressed as a percentage of the arithmetic mean (\bar{X}):
$$\text{CV (\%)} = \left(\frac{\text{Standard Deviation}}{\text{Mean}}\right) \times 100 = \left(\frac{\sigma}{\bar{X}}\right) \times 100$$
In agricultural field experiments, CV% is an essential test of precision and experimental error; a lower CV indicates greater experimental reliability and homogeneity.
gives the coefficient of variation as a fraction rather than a percentage (CV%).

Hence, CV% is calculated as (Standard Deviation / Mean) X 100 (Option 2).

विचरण गुणांक (Coefficient of Variation - CV) कार्ल पियर्सन द्वारा प्रतिपादित विक्षेपण का एक सापेक्ष माप है जो मापन की इकाई से स्वतंत्र होता है।
इसे समांतर माध्य (Mean) के सापेक्ष मानक विचलन (Standard Deviation) के प्रतिशत के रूप में परिभाषित किया जाता है:
$$\text{CV (\%)} = \left(\frac{\text{मानक विचलन (}\sigma\text{)}}{\text{माध्य (}\bar{X}\text{)}}\right) \times 100$$
कृषि अनुसंधान प्रयोगों में CV% प्रयोगात्मक त्रुटि तथा परिणामों की विश्वसनीयता एवं परिशुद्धता को मापने का मुख्य पैमाना है।
कम CV% प्रयोग की उच्च सटीकता को प्रदर्शित करता है।

अतः सही सूत्र (मानक विचलन / माध्य) X 100 है (विकल्प 2)।

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Q.8

RPSC Agriculture Research Officer (Agronomy) - 2014 (Q.89)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

Dependency of one factor on other could be calculated by appropriate method -

एक कारक की दूसरे कारक पर निर्भरता / सह-परिवर्तन की गणना किस उपयुक्त विधि द्वारा की जा सकती है -

Student's t-test स्टूडेंट्स टी-टेस्ट Mean माध्य Correlation सहसंबंध Harmonic Mean हरात्मक माध्य

In statistical analysis of biological and agronomic data, the degree of association, inter-dependency, and co-variation between two continuous quantitative variables (such as fertilizer dose and grain yield) is measured by correlation analysis.
Karl Pearson's correlation coefficient ($r$) quantifies the strength and direction of linear dependence between two variables, ranging from -1.0 to +1.0.
Student's t-test evaluates significance between means of two independent or paired samples.
Mean and harmonic mean are measures of central tendency for a single univariate dataset.

Hence, the appropriate method is Correlation (Option 3).

सांख्यिकी में दो चरों या कारकों के मध्य आपसी निर्भरता, संबंध की दिशा एवं घनिष्ठता की गणना 'सहसंबंध' (Correlation) विधि द्वारा की जाती है।
कार्ल पियर्सन का सहसंबंध गुणांक ($r$) दो कारकों (जैसे सिंचाई जल और उपज) के मध्य रैखिक सह-परिवर्तन का संख्यात्मक मान (-1 से +1 के बीच) प्रस्तुत करता है।
स्टूडेंट्स टी-टेस्ट दो नमूनों के माध्यों के अंतर की सार्थकता जांचने हेतु प्रयुक्त होता है।
समांतर माध्य एवं हरात्मक माध्य केंद्रीय प्रवृत्ति के माप हैं।

अतः सही उत्तर सहसंबंध है (विकल्प 3)।

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