Introduction
Weighted mean और weighted standard deviation तब use किए जाते हैं जब अलग-अलग observations की importance (weights या frequencies) अलग-अलग हो। हर value को बराबर treat करने के बजाय, हर observation को उसके weight से multiply किया जाता है - यह तरीका marks में अलग weightage, inventory में अलग counts, या grouped frequency tables में बहुत common है।
यह pattern इसलिए important है क्योंकि unequal contribution वाले data points के लिए यह ज़्यादा accurate central value और spread देता है।
Pattern: Weighted Mean and SD
Pattern
मुख्य concept: Weights के आधार पर average निकालें; फिर weighted squared deviations के आधार पर weighted variance और SD निकालें।
Formulas:
Weighted mean (μ) = (Σ wᵢ × xᵢ) ÷ (Σ wᵢ)
Weighted variance (σ²) = (Σ wᵢ × (xᵢ - μ)²) ÷ (Σ wᵢ)
Weighted standard deviation (σ) = √[ (Σ wᵢ × (xᵢ - μ)²) ÷ (Σ wᵢ) ]
Notes:
• अगर weights frequencies हों, तो यही formulas grouped-data formulas बन जाते हैं।
• Aptitude questions में population form (divide by Σw) use किया जाता है, जब तक खास तौर पर sample correction न पूछा जाए।
Step-by-Step Example
Question
एक test में तीन sections के scores और उनके weight इस प्रकार हैं: Section A score = 80 (weight 2), Section B score = 70 (weight 3), Section C score = 90 (weight 1)। Weighted mean और weighted SD निकालें।
Solution
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Step 1: Values और weights पहचानें
Observations x: 80, 70, 90
Weights w: 2, 3, 1 -
Step 2: Weighted mean μ निकालें
Σwᵢ = 2 + 3 + 1 = 6
Σ(wᵢ × xᵢ) = (2×80) + (3×70) + (1×90) = 160 + 210 + 90 = 460
Weighted mean μ = 460 ÷ 6 = 76.67 (2 decimal तक) -
Step 3: Deviations (xᵢ - μ) और उनके squares निकालें
80: deviation = 3.33 → squared = 11.09 → weighted = 2 × 11.09 = 22.18
70: deviation = -6.67 → squared = 44.49 → weighted = 3 × 44.49 = 133.47
90: deviation = 13.33 → squared = 177.69 → weighted = 1 × 177.69 = 177.69 -
Step 4: Weighted squared deviations का sum और variance निकालें
Σ(wᵢ × (xᵢ - μ)²) = 22.18 + 133.47 + 177.69 = 333.34
Weighted variance σ² = 333.34 ÷ 6 = 55.56 -
Step 5: Weighted standard deviation निकालें
σ = √55.56 ≈ 7.45
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Final Answer:
Weighted mean ≈ 76.67, Weighted SD ≈ 7.45
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Quick Check:
Weight 3 Section B पर है (score 70), इसलिए weighted mean नीचे की ओर shift होता है - 76.67 बिल्कुल expected range में है। SD moderate है क्योंकि एक value low (70) और एक high (90) है। ✅
Quick Variations
1. अगर सभी weights equal हों, तो weighted mean simple arithmetic mean बन जाता है और weighted SD usual SD।
2. Grouped frequency tables में weights frequencies होते हैं - midpoint को x मानकर यही formulas apply होते हैं।
3. अगर weights probabilities हों (Σw = 1), तब भी यही formulas use होते हैं - बस denominator पहले से 1 होता है।
Trick to Always Use
- Step 1: सबसे पहले Σw निकालें - mean और variance दोनों इसी पर depend करते हैं।
- Step 2: Σ(w×x) जल्दी calculate करें और weighted mean निकालें।
- Step 3: Variance के लिए squared deviations को उनके weight से multiply करना बिल्कुल न भूलें - यही सबसे common mistake है।
Summary
Summary
In the Weighted Mean and SD pattern:
- Weighted mean = Σ(w×x) ÷ Σw - weights ज़्यादा important observations की ओर centre को खींचते हैं।
- Weighted variance = Σ[w×(x - μ)²] ÷ Σw; weighted SD = variance का square root।
- Frequencies weights की एक special case हैं - grouped data में यही formulas लगते हैं।
- Squared deviations को weight से multiply करना सबसे crucial step है।
