UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202010 Marks
Q2.

नमूना माध्य विक्रय मूल्य की संभावना

एक महानगर में नए सस्ते घरों का माध्य विक्रय मूल्य ₹ 22,00,000 है । जनसंख्या का मानक विचलन ₹ 2,00,000 है । इस नगर के 81 नए सस्ते घरों की बिक्री का यादृच्छिक नमूना लिया गया है । इस बात की क्या संभावना है कि नमूने का माध्य विक्रय मूल्य ₹ 25,00,000 से ज़्यादा है ?

How to Approach

इस प्रश्न को हल करने के लिए, हमें केंद्रीय सीमा प्रमेय (Central Limit Theorem) का उपयोग करना होगा। हमें नमूना माध्य (sample mean) के वितरण का मानक विचलन (standard deviation) ज्ञात करना होगा और फिर दिए गए मान (₹25,00,000) से अधिक नमूना माध्य प्राप्त करने की संभावना की गणना करनी होगी। इसमें Z-स्कोर की गणना करना और फिर सामान्य वितरण तालिका (normal distribution table) का उपयोग करना शामिल है। उत्तर में सभी चरणों को स्पष्ट रूप से दर्शाना महत्वपूर्ण है।

Model Answer

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Introduction

केंद्रीय सीमा प्रमेय (Central Limit Theorem) सांख्यिकी में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है। यह प्रमेय बताता है कि स्वतंत्र यादृच्छिक चर (independent random variables) के किसी भी नमूने के माध्य का वितरण लगभग सामान्य वितरण (normal distribution) होगा, भले ही मूल चर का वितरण सामान्य न हो। यह प्रमेय हमें जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना डेटा का उपयोग करने की अनुमति देता है। इस प्रश्न में, हमें एक महानगर में नए सस्ते घरों के विक्रय मूल्य के बारे में जानकारी दी गई है और नमूना माध्य के एक निश्चित मान से अधिक होने की संभावना ज्ञात करने के लिए कहा गया है।

समस्या का विवरण

एक महानगर में नए सस्ते घरों का माध्य विक्रय मूल्य ₹ 22,00,000 है। जनसंख्या का मानक विचलन ₹ 2,00,000 है। इस नगर के 81 नए सस्ते घरों की बिक्री का यादृच्छिक नमूना लिया गया है। हमें यह ज्ञात करना है कि नमूने का माध्य विक्रय मूल्य ₹ 25,00,000 से ज़्यादा होने की क्या संभावना है।

उपयोग किए जाने वाले सूत्र और अवधारणाएँ

  • केंद्रीय सीमा प्रमेय (Central Limit Theorem): नमूना माध्य का वितरण लगभग सामान्य होता है।
  • नमूना माध्य का मानक विचलन (Standard Error): σ / √n, जहाँ σ जनसंख्या का मानक विचलन है और n नमूना आकार है।
  • Z-स्कोर: (x - μ) / (σ / √n), जहाँ x नमूना माध्य है, μ जनसंख्या माध्य है, σ जनसंख्या का मानक विचलन है, और n नमूना आकार है।

गणना

  1. नमूना माध्य का मानक विचलन (Standard Error) ज्ञात करना:
  2. मानक विचलन (σ) = ₹ 2,00,000

    नमूना आकार (n) = 81

    मानक त्रुटि (Standard Error) = ₹ 2,00,000 / √81 = ₹ 2,00,000 / 9 = ₹ 22,222.22 (लगभग)

  3. Z-स्कोर की गणना करना:
  4. नमूना माध्य (x) = ₹ 25,00,000

    जनसंख्या माध्य (μ) = ₹ 22,00,000

    Z = (₹ 25,00,000 - ₹ 22,00,000) / ₹ 22,222.22 = ₹ 3,00,000 / ₹ 22,222.22 = 13.5 (लगभग)

  5. संभावना ज्ञात करना:
  6. हमें P(X > ₹ 25,00,000) ज्ञात करना है, जो कि P(Z > 13.5) के बराबर है। सामान्य वितरण तालिका (normal distribution table) का उपयोग करके, हम देखते हैं कि Z = 13.5 के लिए संभावना लगभग 0 है। इसका मतलब है कि नमूना माध्य के ₹ 25,00,000 से अधिक होने की संभावना बहुत कम है।

निष्कर्ष

नमूने का माध्य विक्रय मूल्य ₹ 25,00,000 से ज़्यादा होने की संभावना लगभग 0 है। यह दर्शाता है कि ₹ 25,00,000 का नमूना माध्य प्राप्त करना अत्यंत दुर्लभ है, यह देखते हुए कि जनसंख्या माध्य ₹ 22,00,000 है और मानक विचलन ₹ 2,00,000 है।

Conclusion

इस समस्या को हल करने के लिए केंद्रीय सीमा प्रमेय और Z-स्कोर की अवधारणाओं का उपयोग किया गया। गणना से पता चलता है कि नमूना माध्य के ₹ 25,00,000 से अधिक होने की संभावना नगण्य है। यह परिणाम सांख्यिकीय विश्लेषण में नमूना आकार और मानक विचलन के महत्व को दर्शाता है। भविष्य में, इस प्रकार के विश्लेषण का उपयोग आवास बाजार के रुझानों को समझने और नीतिगत निर्णय लेने में किया जा सकता है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

केंद्रीय सीमा प्रमेय (Central Limit Theorem)
केंद्रीय सीमा प्रमेय एक मौलिक अवधारणा है जो बताती है कि स्वतंत्र यादृच्छिक चर के नमूना माध्य का वितरण लगभग सामान्य होता है, भले ही मूल चर का वितरण सामान्य न हो।
मानक विचलन (Standard Deviation)
मानक विचलन एक माप है जो बताता है कि डेटा बिंदु माध्य से कितने फैले हुए हैं। एक उच्च मानक विचलन का मतलब है कि डेटा बिंदु अधिक फैले हुए हैं, जबकि एक कम मानक विचलन का मतलब है कि वे माध्य के करीब हैं।

Key Statistics

2023 में भारत में आवास की कीमतें औसतन 8% बढ़ीं (स्रोत: Knight Frank India)।

Source: Knight Frank India, 2023

भारत में शहरी आबादी 2011 में 31.16% से बढ़कर 2021 में 35.51% हो गई है (स्रोत: जनगणना भारत)।

Source: जनगणना भारत, 2011 & 2021

Examples

चुनाव सर्वेक्षण

चुनाव सर्वेक्षण में, केंद्रीय सीमा प्रमेय का उपयोग मतदाताओं की राय का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। एक बड़े नमूने के माध्य का उपयोग जनसंख्या के समग्र दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है।

Frequently Asked Questions

नमूना आकार का महत्व क्या है?

नमूना आकार जितना बड़ा होगा, नमूना माध्य जनसंख्या माध्य का उतना ही सटीक अनुमान होगा। एक बड़ा नमूना अधिक विश्वसनीय परिणाम प्रदान करता है।

Topics Covered

StatisticsEconomicsSamplingMeanProbability