 स्तूर्दिन पापूलेशन आप पाखसान में फरस करें यांगे डोलिसन्स के अपर पाईन्डोट करना चातें साम्पलिंग डिस्टिबूशन क्या है के हम साम्पलिंग डिस्टिबूशन का मतलव है के हम अगर एक पापूलेशन में से साम्पल्स निकालते जाएं वाप पापूलेशन यी में मद्रिष्टीः साम्पल देतीं के लहूर के सारे मदरिष से जोहा नहांपे बच्चों को कुरान पडाथा आता है वो में पापूलेशन है और में उन में चेक कना चारिं क्यों के बच्चों की कुँँओर णेवाबलिटी तीस कैसी हैं क्रूए स्विर्वाह कोंकोंकोंकों कृगांN size 30 & report in IQ to me. अडवाब सब गड़ा कराने ब्यार करेंागां आप सब आ�高 देखाए। तो तही आना सल्ट वोईलीक ढोसे ती प्र्धी ती छाहीत है. यह इसेजा थऐक दशॉंजrishna soup is acutally the sub part supposing we have the population you find example for an example the statistic is main then that is it is like this population for a parameter it is meaning is mu अपका का प्रमिटर ये आपख � capitalism  अब किस दींँगा दोठोग भी आप योगा को समप नहीं तर है कोई वार प्रुआनर Stones is your promoter. आप भ आप ये अप अपने according to this point of view अप समप किस मीं चो आप आम्द on estimating as per your parameters Some way you have taken out more samples च्श्दिटस्टिक मी निकाला है और उसे भी आप पापूलेशन प्रामीटर को अस्टिमेट कर रहे हैं कि वो कितना हुँँँँँँँँ इस से भी अच्टिट्ट्ट्टिक फर्दश्टिक आप पुर्पूलेशन जो है नाइन पोष़बरा सांपर्स मेरेस में से निकट चकतें इन त्री आदवैश है अगर ये विद्रेप्लःस्मेंत है योरिमेंबएद, निकट नापर्स मने बात कीती, विद्रेप्लशंमें जब याभाइ काप निकाएतें उप्र उसको बापस ताल टाछ दतें, तो आप उस में से रेंदम्ली तूए करतें आप इस पापूलटेशन की अगर आप मूँ क्याल्कलेट करें इस इकोल तु वं पलस तु पलस तु तु तु तु तु दीवाडिट बाई तृाई विच इस इकोल तु 3 plus 2 5 plus 1 6 6 by 3 which is equal to 2 तु आब अग्र बापूलटेशन की जो मूँ या मीन है वो 2 है अव आप में बपहला साँमपल निकाल है और इसकी मीन अपकी कितन आंगी 2 plus 1 3 3 divided by 2 is 1.5 इसे किच तնा 3 plus 1 आप निकालнаком आता था एक घु वाडिट बाई 2 तो मीज कितना हूँँज़ेगा? तू. इसी तरा आप उस में से नाईन सामपलद निकालनेगे. और नाईन सामपलद कैसे निकालनेगे? अगर विद्रेप्ट मेंत है तो पहला सामपल अज़ा एगा वं वं वं तू वं थरी. तु को ले ले तु 1, 2, 2, 2, 3 तु 3 को ले ले ले 3 1, 3 2, 3 3 तु this is all possible samples from this very small population वर आब हम यह आगे से the means निकालेंगे, हर साम्पल के वर साम्पल का 1 plus 1 अगर में भीन निकालोंगे 1 plus 1 divided by 2, which is equal to 1 2 plus 1 divided by 2, which is equal to 1.5. इसी तरा, 3 plus 1, 4, 4 divided by 2, हम मीन निकाल रहना, मीन हमेचा, सब को जमा करके, total number of observations पे दिवाइट कर देते हैं, 3 over 1, 4 है, और total number 2 है, तो 4 divided by 2, which is 2. 2 plus 1, 3, 3 divided by 2, which is equal to 1.5. और इसी तरा, इसका में मीन निकालती जाँँगी, which is equal to, और यह देगा, 3. आब यह मेंना दिस्टिवूशन जो बनाया, अच्छली, this is sampling distribution, right? यह मेंना सामपलिंग दिस्टिवूशन अफ मीन जाँगे, और उसको और भी frequently term में हम करनेगे लिए, में इस्टा भी कर सकता हूँ, कि मैं लिए मीन जाँगे अप यह रोस कोर की भजाए, मेंने पस मीनज सोगे, मीन, और अप प्रीकुएंसी और अप प्रवोबिलटी. तो वान वान वान फाइप तो, तू प्ववब खाएप और थ्रीच, वो उरसे के फ्रिक्वाँसी है, एक देखा आया है, ये 2 ताइम्स आया, ये 3 ताइम्स आया, 2.5 भी 2 ताइम्स आया है, और 3 वान ताइम आया. उरसे के प्रोभलिटि अगर नکाल नहीं हो, तो आप देखें के सामपलिटि नस्टिबूशन से भी दरेख्ली आप प्रोभलिटि नच्छतगन है, यहनी वान आने की प्रोभलिटि अगर अपकी इस परपोलेटि में से च्योई भी सामपल नकालें, अपके सामपल की मीन वान आएस की प्रबोबलिटी वान बाए नाईन है वोके तोटल नाईन है, तो ये वान बाए नाईन होग़ाए की वान प्वाइप मीन आने की पाब, उस पोट गरे गए बड़े लेवल के उपर ये पापूलेशन है अर मैंने अस्टीमेट करना है, की लोएस्ट मीन आने की और हैस्ट मीन आने की प्रबोबलिटी की केनी है किस मैंने अब इजामपल डी है की मद्रिसे वाली, कि आपके अगर एगर इतने सारे मद्रिसाज लाहुर में है और हर बच्छे ने अंदिवोज्योल पच्छिस बच्छिस बच्छों का सामपल लेक उनका आएकू तेस्ट कर के मुझे मीन रपोट करना है तो वो मीन कहां से कहां तक रेंच कर सकती है और कितने सामपल जैसे होंगे जिनका अक्छोल मीन के ख्लोज़र मीन होगा. सो इस में हम उसकी प्रोभिलेटी भी निका सकते है, वान प्फ मीन आने की प्रोभिलेटी इस प्रोट के अंदा आए 2 by 9, 3 by 9, 2 by 9 and 1 by 9. और उसको आप फिर प्रपोटशन में भी लिख सकते है. सो तिस अच्छली सामपलिंग जिस्टिबूशन अग मीन्स. अप हमारे पास फ्रीकुवन्से डिस्टिबूशन की तराही है, लिकिन हमने यापे एक्स की बजाए मीन रखा है. वर इसी को हम प्लोट भी कर सकते है, जिसा हमने पहले गर्व बनाथा, ता है ता वत तो, आप फ्रीकुवन्ट्सी दिस्टिजिषन की अपर, विसे ता सामपलिंग दिस्टिजिजिषन की अपर भी आप प्लोट कर सते हैं, 1.5, 2, 2.5, 3, 1 किती दफाया ये फ्रिक्वान्सी है, 1, 2 and 3. तो ये वन दफाया ये आपका 1.5, 2 ताम्स जाया है, आपका 2, 3 ताम्स जाया है, आपका 2.5, 2 ताम्स जाया है, अपका 3, 1 ताम्स जाया है. So, this is sampling distribution of means again and you can estimate the probabilities by just looking at distribution or this graph. So, again look at the definitions, the distribution of sample means, it is collection of sample means for all the possible random samples of a particular size that can be obtained from a population. तो हम किसे भी पापूलेशन में से, all possible samples जो निकल सकते है, और उन सब साम्पल्स का जब मीन निकाल के उसका distribution बनाते है, that is called sampling distribution of means. The distribution of sample means contained all of the possible outcomes, all the possible samples, it is necessary to have all of the possible values to compute probabilities also. किके जासाब ने भी बताया है, कि हम हर वेल्यों के लिए, लगला प्रोबिलेटी भी क्याल्कूलेट कर के, अस जिस्टिविशन के नद प्लोट कर सते है, for example, if the entire set contains exactly 100 samples, then the probability of obtaining any specific sample is 1 out of 100. हमने जब शुरो कियाता ये चेप्टर तो मैं आपको बताया था, के प्रोबिलेटी हैल्पस कि किस तरा का साबपट हम निकालेंगे, और किसी खाश तरा का साबपल निकलनी कि प्रोबिलेटी कितनी है अस पापूलेटिन मिसे, then if we know that from a population maximum samples can be obtained 100 times, then we can calculate any sample of the sample. सामपलिंग दिस्टिबुशन is a distribution of statistics obtained by selecting all the possible samples of a specific size from a population. यभी हमने देखा भी है, और हमने बात भी की है, किसी भी स्पैसपिक सामपल निकाल सकते है, उस पापौलेशन की अंदस है. यभी हमने 2-2 का सामपल निकाल है, हम 4-4 का निकाल सकते है, हम 10 का निकाल सकते है, हम 20 का निकाल सकते है. यभी हमने बी एकसामपल दी मद्रिसर की, उस में 25-25 बच्छों का बैनी हर बच्छे को का आगे, लावार सिती के मद्रिसो में से, getting 25 dollars each and then calculating the IQ. गर दी में Runner of being of distribution of the sample means is an example of a sampling distribution. In fact it often is called a sampling distribution of means. तो गर हम सारे सामपल का मिन निकाले, और नसारी मिन्च को हम प्लोट करे. और चका दी से बिश्ठीवोशन बनागे, that is sampling distribution of means. जेनल क्रिक्तरिस्तिक्स क्या है, तीशकी दी सामपल मानिक्ते है. जदादा अची तराँ से प्रोक्सिमेद पापूलेशन के प्रामीटर को कर सकते हैं तो दे गगड़े सामपल साँपर साइस दबेटर दब आस्टिमेशन अप दब पापूलेशन प्रामीटर यह भी भलकुड सी तर इसामपल है क्यब हमने तू तू के सामपल निकालने कि बजगे हमने सपोस कर नहीं तू तोटल पापूलेशन यह मैं 2, 4, 6, 8 हमारी पापूलेशन है। और उस में से हमने All possible samples of size 2 निकालनें तो अगर हमने 4 में से 2 के possible samples निकालने है तो maximum sample all possible हमारे 16 बनेंगे तो 16 अगर samples बनेंगे तो हर सामपल की में दिफ्रन्त आएगी जैसा क्या आपने दिखा है कि यह पहला तुस्चा ही 2, 2 के सामपल बनाया है वह यह उनका हमने में क्यालकूलेट कि है वह यह हमने जो दिस्टीबशिन बनाया अप फिर हमने उसको बैसे एप प्लोड कर दिया जैसा मैं आपको पिछे इजामपल में बताया है कि किती तभाट लपीट होगा अगर आप प्रक्वेंसी वह प्लोड दे च्टिस्टिस्टिक अप में वह भी वह खालकूलेट अप फिर हम उसको पैसक्टे थे हैं उसको जी रब आप आपको दीविह यह आप छैं अब अप अरीलाई च्टा पाप प्लोड गेगा अप अप बूप आप प्लोड दीविट आप लगा अप आपको प्लोड प्लोड दीविस घरे ज्टानपेट आप यह औप आप खालेट। साम्पल के मीं क्याने के प्रोबिलती कितने है।