 आचा हम ने संप्लिंग डट्ट उईखवाद किभाद की आब आच च्टुब अप चान्डर दिगयोसन. बसिकली स्टानडर दिगयोसन क्या हम ने स्टीबउषन बनाया है. देखिरन चंपल्स निखाल कि विश्टा कि अप निंच निखालिए. अब वाँरे पास एक स्कोर की बजाई हमारे पास मीन्स हैं, दिस्टिबुशन में अग, दफ्रें सामपल्स. हम क्या करें कि हम उस में, उसका स्टान्टर दिवीशन निकालेंगे, जिसको हम स्टंटर्ट एरर अप मीन भी केतेंगे. बेसिकली जतना सामपल का और पापूलेट्शन का दिवेशन्स जआदा होगा, यorum सामपल मीं का और पापूलेट्लेशन मीन का तो हमारे आदर उतनी ही जँगी और जतने हमारे सामपल्स की मीन्स क्लो सकोज आएंगे, 2 , 3 kaa ग़ वूर तूस्ता समपल निकाल आप फूर का इसके जो तोतल मीज पोपूलेटिन हैगर जीे तो इसकी मिज पोपलेटिन कि बनती एं त्�elim। अच्टि आना और मेरे इस समपल कि मीज बनेगी तूब फू�tv तो जाल यह पाँ से छ़ासी वेते हैं कि सब आप समपल भीअगे रहुत तो आप समपल भीँगवागे नादा Sheikhodra Mehore saaadahi. कज्टारम 아니고 आरूथार- вниз कår- अफत्यों के अभी नाई। आरूथार सहट कं dropdown यह वर्वें भींते करींें यह, अगर करूं करींद, बैगर कंठीअ � ppl. मुझ दब क्यका खेल systemic शौए थर मैंबाकKE तोची after क्षो समझ जीक दब कि afs ॐ, टूँशा कि सब लिछ तुर्टबाऑटा भो। ूव वूपनागा लिश्स रहाजू सब रहाजी ॥ आप ल nightmares अतली मेग याचा खना ऑावाजा कि थूग फ्राट्ता तुर्टबाधा तुर्टबाटा के, अगर मेई में 1 है, तूसका में 2 से कितना दिस्टंस है अगर में 3 से कितना दिस्टंस है,। यहनी पहले सामपल की 2 से अगर 3 से सामपल का दिस्टंस कितना है. So it, provides a measure of how much difference is expected from one sample to the other. दूस्थार यी की standard error measures, how well and individual sample means, represents the entire distribution. इस में देखने high के असे भी तुनेट करते हैं और हम उसको, असे भी करते हैं, और हम उसको, असे बी करते हैं सुज्वाल न सेम तिंग, दे सिग्मा इन्टिकेर्स दे, दिस वेल्य। is a standard deviation and the subscription M indicates that some standard deviation of the sampling distribution of means. The magnitude of the standard error is determined by two factors. यहनी वो कितनी बडी होगी, standard error कितनी बडी होगी, यह कितनी चोटी होगी, इसकि लिए दो फैक्टर्स हैं, पेला फैक्टर है, कि साईज अप दिस सामपल, जैसे जैसे हम सामपल का साईज बड़ा करते जाएंगे, हमारी standard error काम होती जाएंगे, जैसे अगर हम में, अभी हमने देखा है, अगर हमारी entire population है, और हम तीन कई सामपल निकालनें, यह फर्स करे हमारी total population यह है, और उस में से में दो की बजाए तीन का सामपल निकालनेंगी, तो मेरा population का सामपल, मीन का distance काम होता जाएंगे, जैसे जैसे हम सामपल का साईज बड़ाते जाएंगे, भर्बिलेटी हमारे सामपल में अती जाएगी, तो वी बिल अपरोकसीमेट पापलटियशन श्वार निकालनेंगी, यस का मतलभ है के वापलोटियशन की सामपल की, वापलोटियशन की, वापलोटियशन में, काम distance होगा और दुस्छा आप था पापलोटियशन तो इस में अगर मेरे सामपल निकालें तो 2 & 3 तो इसका मीन हमारा होगा 2.5 तो इस नहीं अगर दिस्टिन फर्पूलेशिन मीन लेकिन इस में से अगर में निकालों मेरे सामपल निकाला है 2 & 5 तो मेरे इसकी मीन कितनी होगी 1.5 1.5 is far below than the 13.6 2.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 10.5 more closely approximate या फिर उसको हम estimate जादा सेही तरीके से or accurately हम कर सकते हैं. This rule is also known as the law of large numbers. Law of large numbers यह कि जैसे-जैसे हम as the sample size increases, the more probable it is that the sample mean is close to the population mean. So law of large numbers का मतलब है कि आप सामपल का size बड़ा कर दें. So we say that if n is greater than 30, then our sample size is bigger. And if we plot it, our distribution will be close to normal. After that, we can approximate it by normal distribution. The population standard deviation when n is one, the standard. like we said that we can remove all possible samples or produce more structure. ज़ा बड़ साम्पल साईज निकालें तो हमारी जो मीन अप साम्पलिंग धिस्टिबूशन होगी वो पापूलेशन मीन के एकवल होगी इसी तरा अगर हमारा आन्साईज वान हो