Hello everyone, this is Sakshya Vaishnui and welcome to Magnet Prince So students, अब हम क्या पढ़ने वाले हैं? अब हम लोग अपनी class 11, Statistics for Economics की जो Sandeep Garg, एरिफरिंज बुक उसके according जो chapter 2 है students, meaning scope and importance of statistics, इसका पूरा one shot revision देखने वाले हैं मतलब की हमारा जो ये पूरा chapter है इसे हम एक ही वीडियो में पूरा cover करने वाले हैं यह एक revision point of view से वीडियो बनाया गया है तो I hope so कि आप लोग भी इसे revision point of view से ही पढ़ने वाले हो मतलब कि आप लोग के जो detailed explanation है जो detailed में पढ़ना था हर एक concept को I hope so कि वो चीज आप लोग पढ़ चुके हैं अब यह जब मैं revision के point of view ही motive होना चाहिए मतलब कि ऐसा होना चाहिए कि बस यह chapter जो है आपका पूरे कंसेप्ट चुक्र रहा है और आपका रिवीजियन भी हो चुका है ओके यह चीज ध्यान रखेगा कि यह जो चाप्टर है यह किसके अकॉर्डिंग कर रहे हम जो हमारी रिफरेंस बुक संदीप गर्ग उसके अकॉर्डिंग कर रहे हैं ठीक है तो आप सभी चीजें क्लियर है इसका जो फर्स्ट चाप्टर है दाटर इंटरअक्शन वह हम ऑलरेडी कंप्लीट कर चुके हम लोगों ने पढ़ा था उसमें बेसिकली हमने यह देखा था कि इकनॉमिक्स क्या होता है ठीक है उसमें हम लोगों ने देखा था डिफरेंट डिफरेंट जो इकनॉमिस्ट है उन्होंने क्या-क्या इकनॉमिक्स की डिफिनेशन दी कुछ इकनॉमिक कर पाएंगे तभी तो हम अपना जो पूरा कोर्स है वह कंप्लीट कर पाएंगे राइट तो फिर अब जो इस चाप्टर में हम लोग पढ़ने वाले स्टूडेंट वह बेसिकली सब कुछ जो है स्टाटिस्टिक से रिलेटेड होगा कि स्टाटिस्टिक का क्या मतलब होता है इसकी लिमिटेशन्स क्या है इसके इंपोर्टेंट्स क्या है इसकी डिफरेंट डिफरेंट इसका मतलब क्या है इसका स्कोप क्या है यह सब कुछ हम लोग पढ़ने वाले हैं ओके आई होप तो कि यह सारी चीजें आप लोगों चाप्टर के साथ में ओके सबसे पहले हम लोग एक ओवरव्यू देख ले ओवरव्यू में कुछ नहीं हम सिर्फ और सिर्फ टॉपिक के नेम देखने वाले हैं कि यह टॉपिक हमें पढ़ना है और फिर जो है हम लोग अपने टॉपिक स्टार्ट करेंगे हैं इंपोर्टेंस के लिमिटेशन के छोटा सा चाप्टर है थोड़े बहुत लिमिटेड इसमें चीजें है यह सब सब कुछ हम पढ़ेंगे और अपना चाप्टर कंप्लीट करेंगे ठीक है तो स्टार्ट करते हैं विद भी इंटरडाक्शन स्टाटिस्टिक्स वर्ड जो है वह कहां से डिवाइव हुआ है यह हमें पता होना चाहिए और स्टूडेंट जो सारे वर्ड है इन्हें कोशिश कीजिए कि आपको याद रहें कि यह कौन से वर्ड जाती है यह आपके एमसीज पॉइंट ऑफ व्यू से भी इंपोर्टेंट है बिकॉज सिंपल सी चीज है बोला जा सकता है कि स्टाटिस्टिक्स का जो जर्मन वर्ड है वो कौन सा है या ग्रीक वर्ड कौन सा है तो यह आप लोगों को पता होना चाहिए कि कौन से वर्ड से जो है आया है ठीक है तो यह डिराइव हुआ है फ्रॉम लेटिन वर्ड लेटिन में से क्या बोलता है स्टेटस ठीक है इटालियन वर्ड दाट एस स्टाटिस्टा स्टाटिस्टा द जर्मन वर्ड स्टाटिस्टिक आंड ग्रीक वर्ड स्टाटिस्टिक क्यों ठीक है तो यह जो है यह क्या है यह ह जो statistics है ये derive हुआ ठीक है now students अगर हम meaning की बात करें तो ये सारे ही जो terms है उनका same meaning होता है that is political state ठीक है ये सब कुछ क्या बोलते है कि statistics क्या है statistics political state है अब political state बोला क्यों जाता है students इसका हमें पता होना चाहिए ना कि political state क्यों बोलते थे देखो जब statistics start हुआ मतलब की बहुत ही पुरानी बात करते हम आज की date में ऐसा है कि statistics हम यह हम लोग भी यूज कर लेते हैं जो यह हमारे पास में डिफरेंट डिफरेंट नंबर जाते हैं रिपोर्ट साथ यह हम लोग भी देख लेते हैं हम लोग भी जो एनालिसिस करते हैं हम लोग भी रिसर्च कर लेते हैं लेकिन अगर मैं बहुत पुराने टाइम की बात करूं जब जो है किंग्स वगैरह हुआ करते थे ठीक है वह लगती जब जो रूल रूल किया जाता था किसी भी जगह पर वह किस व्याग किया जाता था किंग्स वगैरह करते थे उस टाइम के अगर हम बात करें तो तब जो है स्टाटिस्टिक से सिर्फ और सिर्फ कौन यूज करता था वह जो political लोग थे, मतलब कि जो kings थे, जो वो पूरा रूप लूलिंग सिस्टम तब वह लोग यूज करते थे जो एक कॉमन जनरल लेमेन थे वह लोग यूज नहीं करते थे ओके बिकॉज उन्हें इतनी जो नॉलेज भी नहीं थी कि इसे कैसे यूज करना है क्या करना है अब जो वह पॉलिटिकल लीडर्स थे वह जो रूलर रू तो यूज करते थे स्टाटिस्टिक को उसका किस वे में यूज करते थे तो वह देखते थे कि उनके राज्य में कितने लोग हैं उनके राज्य में कितनी कमाई हो रही है ठीक है इस वे में अब हम बोलते जीडीपी तो जीडीपी जो वह एल्टीमेटली आया किस से स्टाटिस्टिक्स से आया ना मतलब कि जो जीडीपी है स्टूडेंज उसमें हम लोग नंबर्स बताते हैं स्टाटिस्टिक्स डील विथ नंबर्स यह याद रखेगा स्टाटिस्टिक्स डील विथ नंबर अपार्ट फ्रॉम नंबर स्टाटिस्टिक्स बात ही नहीं करता वो यह नहीं बोलेगा कि अच्छा जीडीपी अच्छा है अच्छा कैसे है नंबर बताओ तो हम बताएंगे तो पहले जब हम किंग्स लोगों की बात करें तो यह चीज तो तब भी होती थी न वह लोग भी देखते थे कि उनके जो है उनकी जो रूलिंग स्टेट है उसमें कितने लोग है क्या है कितने नहीं है ओके तो मतलब उस टाइम पर जो है यह बेसिकली फॉर्म यूज करते थे वहीं लोग जो रूल कर रहे हैं मतलब कि जो पॉलिटिकल टर्म्स में हम बोल दें ठीक है इसलिए जो है स्टाटिस्टिक्स को पॉलिटिकल स्टेट बोला जाता था लेकिन आज की डेट में ऐसा नहीं है भी यूज करते हैं हमें भी कोई रिसर्च करना होता है तो हम वह यूज करते हैं हम भी जो है फैक्ट के साथ में बात करना पसंद करते हैं कि अच्छा किसी कंपनी की इतनी ग्रोथ हुई है आ किसी कंट्री की इतनी ग्रोथ हुई है रुपी इतने रुपी इस पर चल रहा है मतलब कि रुपी की यह वेल्यू या कुछ भी तो वह सब कुछ जो आपका वो अपने आप में ही एक subject बन चुका है मतलब कि अभी तो आप लोग की ये initial stage है इसलिए आप इसे economics के under पढ़ रहे हो लेकिन अगर in future आप कभी statistics में अपना future देखो कि अपना career जो है वो statistics में अगर बनाना चाहो तो statistics को आप देखोगे कि ये बहुत ही vast subject और बहुत ही important subject है और एक अपने आपकी एक अलग study है वो किसी वो मतलब independent subject बन चुका है उसे किसी भी head के अंदर आने की ज़रूरत नहीं है तो अब जो है statistics उतना important हो चुका है ठीक है अब कैसे हुआ क्या-क्या importance है क्यों हुआ वो चीज़े हम आगे पढ़ेंगे तब आप लोगों क्लियर होनी ही है तो I hope so कि ये जो चीज़ थी ये जो इतना part था ये इतना जो है आप लोगों को अच्छे से clear हो गया होगा फिर आता है meaning of statistics now statistics को students हम दो senses में पढ़ते हैं क्या है दो sense एक है plural sense और और एक है सिंगुलर सिंज ठीक है जब हम प्लूरल से इसकी बात करते हैं तो इसमें आएगा आपका स्टाटिस्टिकल डेटा बाट इज न्यूमारिकल इनफॉरमेशन और जब हम सिंगुलर सिंग्स की बात करते हैं तो सिंगुलर सेंज में आता है है वाटर्स कलेक्शन और ग्नाइजेशन प्रेजेंटेशन एनालिजेस आन एंटरप्रेटेशन यह सब कुछ जो है यह आते हैं आपके सिंगुलर सेंज में मतलब कि आपका जो है singular sense क्या बोलता है कि ये सारी चीजें एक हैं एक कैसे हैं एक ऐसे हैं कि सिर्फ और सिर्फ collection से काम नहीं बनेगा collection के बाद में organization भी करना पड़ेगा उसको जो है present भी करना पड़ेगा उसे analyze भी करना पड़ेगा और फिर interpretate भी करना पड़ेगा तब जाकर एक statistical study complete ह एक है ठीक है जब वह सारी कंप्लीट होगी तो वह कहलाएगा क्या स्टाटिस्टिक्स ठीक है यह आपका सिंगुलर सेंस और प्लूरल सेंस में आते हैं आपके स्टाटिस्टिकल डाटा मतलब कि जो है निमारिकल इनफॉर्मेशन जो प्लूरल सेंस है वह एक कोई निमारिकल इनफॉर्मेशन आपको देता है कि हां यह पर्टिकुलर चीज है ठीक है मैंने बोल दिया जीडीपी एक्स वाइज एड है तो यह हो गया आपका प्लूरल सेंस में अब उसे जो है पूरा कलेक्शन और गनेशन अगर हम वह सारी चीजें देखते तो वह आता आपका इसमें ठीक है तो आपको यह दोनों के बीच का जो डिफरेंस है यह आप लोगों क्लियर हो गया होगा अब इन दोनों को थोड़ा सा हम जो है डिटेल में पढ़े लेते हैं स्टाइटिस्टिक्स आज न्यूमारिकल सेट ऑफ डेटा दाट इस प्लूरल सेंस कि अगर हम बात करें तो इन प्लूरल सेंस स्टाइटिस्टिक्स रिफर्स टू प्लूरल सेंस में स्टाइटिस्टिक्स को हम किस वे में रिफर करते हैं एग्रीगेट ऑफ फैक्ट्स अफेक्टेड टू अ मार्क्ट एक्सटेंट बाय मल्टीसिपलिटी ऑफ कॉजेस न्यूमारिकल एक्सप्रेस इनिमेरेटेड ऑर estimated according to reason standard of accuracy collected in a systematic manner for predetermined purpose and placed in relation to each other ये जो आपकी book है उसमें जो definition दी है वो इनी सारे points को मिला कर दी गई है इन सब को एक साथ में पारेग्राफ फॉर्म में लिख कर दिए मैंने आप लोग यहां पर पॉइंटर बना दिया ताकि यह चीज इजी हो जाएं ना सुदेश इसको इसके जो एक-एक जो हमारे टर्म्स है इसे हम समझेंगे ठीक है और यह जो एक-एक इसके टर्म्स है स्टूडिं� की क्या बनते हैं यहीं इसके असेंशल चीजें बनते कि अगर हम बोल रहे हैं कि जो आपका स्टाइटिस्टिक्स है प्लूरल सेंच में अगर हम किसी भी चीज को स्टाइटिस्टिक्स बोलना चाहते हैं तो उसमें यह सारी जो हमारे फीचर्स यहां में लिखे हुए वह सारे फीचर्स उस पर्टिकुलर डाटा में अवेलेबल होना चाहिए अगर उस डाटा में इन में से कुछ नहीं है तो मतलब कि वह स्टाइटिस्टिक्स नहीं है ठीक है अब इन सब को जो है हम डिटेल में थोड़ा सा पढ़े लें ताकि ये सारी चीजे हमें clear हो जाएं, ओके? तो statistics as used in plural sense must possess the following characteristics, अब ये जो characteristics हम बात कर रहे हैं ना students वो आप देखोगे कि यही सारी चीज़े हैं, ठीक है, बस हुआ क्या है कि यहाँ पर जब हम definition दे रहे हैं, तो वो सारी characteristics को हमने एक साथ में paragraph form में लिख देना है, और अगर हमसे बोला जाए कि आपको जो है इसकी characteristics define करन एग्रीगेट्स ऑफ फैट ठीक है एग्रीगेट्स का मतलब क्या होता है स्टूडेंट एग्रीगेट्स का मतलब होता है टोटल है ना सब कुछ मिला के जो होता है वह होता है एग्रीगेट्स अगर मैं बोलूं एक क्लास में एक क्लास के एक स्टूडेंट की हाइट 154 सेंटीमीटर है ठीक है तो यह क्या है यह है आइजोलेटेड या एक सिंगल फैक्ट कि मैंने एक कोई पर्सन एक कोई चाइल्ड है एक कोई स्टूडेंट है उसकी मैंने हाइट बताई कितनी 154 सेंटीमीटर है सेंटीमीटर्स ठीक है वह इस वॉट दिजेस आईजोलेटेड या फिर हम बोले सिंगल फिगर लेकिन अगर वहीं मैं बोलूं कि थर्टी स्टूडेंट्स की जो इन टोटल हाइट आ रही है वह समथिंग थ्री थाउजन ठीक है मैं सबको यह अगर आड करके तो जो statistics है वो बोलता है कि facts कैसे होने चाहिए aggregate होने चाहिए single या isolated figures नहीं होंगे ये जो a person इसकी height को हम जो है क्या नहीं बोलेंगे statistics नहीं बोलेंगे जाएंगे बिकॉज जो स्टाटिस्टिक्स उसमें एग्रीगेट्स आता है एग्रीगेट्स क्यों आता है स्टूडेंट जीज़ आगे हम प्रियर है दाटर सिंगल एन आइजोलेटेड फिगर्स आज नॉट स्टाटिस्टिक्स आज सच फिगर्स के नॉट बी कंपेयर्ड यह नहीं कर पाएंगे लेकिन अगर ही मैं बोलूं कि 30 स्टूडेंट्स की हाइट इतने एक क्लास की और दूसरी क्लास के 30 students के height इतनी है तो वो compare हो सकता है बिलकुल हो सकता है इन 30 students में मैं अगर बोल दूं कि 4 बच्चों की इतनी है या 30 में से 15 students हैं जो एक particular height के above आ रहे है और 15 है जो दूसरी height के उसमें आ रहे है ठीक है तो यह इधर मैंने groups बना कर उसमें comparison कर दिया तो aggregates होने का पीछे का reason है कि comparison possible हो और statistics में comparison करना is compulsory ठीक है तो I hope so कि यह वाला जो हमारा first वाला characteristic चैनल से यह आप लोगों को क्लियर हो गया फिर आते हैं नेक्स्ट वाली जो कैरेक्टिस्टिक्स उस पर बाट इज अफेक्टेड बाय मल्टी प्लीसिटी ऑफ कॉजिस मतलब कि आपका जो भी स्टाटिस्टिक्स आपकी जो भी आप स्टेडी कर रहो वह मल्टिपल कॉजिस से अफेक्ट होनी चाहिए देखो सार कॉज को हम अलग-अलग नहीं पड़ सकते ऐसा कोई भी चीज नहीं जो कि जरूर पे कॉश से अफेक्ट होती हो कोई भी पर्टिकुलर आइटम ले लो उस पर जो है दूसरा बहुत सारी चीजों का क्या होता है इफेक्ट होता है तो वह सारी चीजों को हम लोग एक वह सारे जो इफेक्ट होते हैं स्टूडेंट जोने हम साथ मिलेते हैं आइजोलेटेड या सेपरेट सेपरेट जो है सिंगल वे में हम नहीं पढ़ सकते सारे डिफरेंट डिफरेंट कॉज को ओके तो स्टाटिस्टिक्स में क्या है यह प्लूरल सेंज है कि यह वह सारी चीजें होते हैं जो कि मल्टिपल कॉज से अफेक्ट होती हो जैसे कि एग्जांपल है राइस प्रोडक्शन राइस प्रोडक्शन जो अफेक्ट होता है किससे रेनफॉल से होगा वेदर से होगा ठीक है वेदर का उस पर एफेक्ट होगा जो पेस्टीसाइड वगैरह यूज किया जाएगा जाएंगे जो भी फोर्टिलाइजर वगैरह यूज की जाएंगे उस पर अफेक्ट होगा कौन से काइंड ऑफ सीज आपने यूज की है उसका भी एफेक्ट हो� है तो यह सब कुछ क्या है यह सारे ही आप में किसमें आड़ ऑन हो रहे हैं यह बता रहे हैं कि इन सबसे जो है राइस प्रोडक्शन अफेक्ट होता है अगर मैं बोल दूं सिर्फ और सिर्फ कि राइस का जो है वह प्रोडक्शन है ओके कितना टाइम पीरियड आपने यूज किया है और भी जो भी चीजें है उसकी प्रॉपर ग्रेडिंग वगैरह हुई नहीं नहीं हुई तो वह और भी चीजें हैं जो कि एक किसी भी चीज के एक किसी भी आइटम को अफेक्ट करती है तो इसलिए जो सारे कॉजेस हैं वह हमें साथ में लेने होते हैं सिंगुलर कॉजेस को हम नहीं देखेंगे विकॉल ऐसे अगर हम सिंगल सिंगल देखने गए तो फिर जो है अपना अपना हमारा जो प्रॉपर एनालिसिस है वह नहीं हो सकता तो अगर हम किसी भी चीज की स्टेडी कर रहे हैं तो उसके ऊपर जितने भी कॉजेस जो है जितने भी चीजें हैं जो कि अफेक्ट कर करती है वह सारी ही हमें जो है अपनी स्टडी में लेनी होती है वह सारी ही हमारी जो है स्टडी का पार्ट होती है ठीक है तो आई होप सो कि आप लोगों को जो है यह वाला जो पॉइंट है यह भी क्लियर हो गया होगा फिर स्टार्टिस्टिक्स और निमारिकली एक्सप्रेस बहुत ही सिंपल सा और बहुत ही नोन फैक्ट है हमारा कि स्टार्टिस्टिक्स जो वह नहीं करता है स्टाटिस्टिक्स के लिए क्वांटिटी होना जरूरी है ठीक है तो स्टाटिस्टिक्स जो है वह निमारिकली एक्सप्रेस्ड होने चाहिए एनी फैक्स टू बी कॉल स्टाटिस्टिक्स मस्ट बी निमारिकली और क्वांटिटीटिव लीज express ठीक है कंपरेजन अगर करना है तो कंपरेजन के लिए नंबर जो ना जरूरी है बिना नंबर के नंबर नहीं कर सकते मैं बोल दूं राम एज इंटेलिजेंट देन श्याम तो यह कैसे है राम जो है वह ज्यादा इंटेलिजेंट कैसे हुआ श्याम थे कैसे बताया मैंने तो मैंने जो है बोला कि राम स्कोर्ड 93 पर सेंट एंड शाम स्कोर्ड 84 पर सेंट तो इस वे से मैंने जो है बता दिया कि अच्छा यह इंटेलिजेंट सो कर दिया मैंने जो है इंटेलिजेंट के लिए जो मार्क्स है उन्हें बेस बेसेस माना और उसके बेसेस पर मैंने यह बता दिया तो सिंपल से यहां क्या समझ में है कि अगर हमें कोई भी कंपारेजन करना है तो उसके लिए उसे कोई भी जो चीज उसे निमारिकल एक्सप्रेस जोना जरूरी है आज स्टाटिस्टिक्स में कंपारेजन करना होता है ठीक है स्टाटिस्टिक्स में कंपारेजन तो हो गई होगा तो यह चीज भी आप लोगों को ध्यान एक्ट्रा के नॉट बी इंक्लूडेड इन स्टाटिस्टिक्स अनलेस वे आर क्वाइंटिफाइड बाय असाइनिंग सर्टन स्कोर आज अ क्वाइंटिटेटिव मेजर ऑफ सिस्मिंट ठीक है जो क्वालिटेटिव कार्यक्टिस्टिक्स है वह नहीं आएंगी स्टेडी में जब तक उन्हें हम क्वाइंटिटेटिव वे में कनवर्ट ना कर दें वो जो क्वालिटेटिव कार्यक्टिस्टिक्स हैं जैसे कि इंडिलि नहीं रहेगी मैंने बोला मैं बोल रहूं अनेंप्लॉयमेंट रेट इस सो हाई ये जो स्टेटमेंट मैंने दी है ये स्टाटिस्टिक्स नहीं है अगर मैं ये बोल दू अनेंप्लॉयमेंट रेट इस 30% तो ये स्टाटिस्टिक्स है कि हाँ जो आपकी टोटल पॉपुलेश तो आप लोगों को बहुत ही अच्छे से क्लियर होना चाहिए कि क्या स्टाइटिस्टिक्स होता है और क्या नहीं होता है ठीक है आप लोगों को क्लियर हो गया है फिर आता है स्टाइटिस्टिक्स शुट बी कलेक्टेड विद रीजनेबल स्टांडर्ड ऑफ एक्यूरेसी जो स्टाइटिस्टिक्स है उसे रीजनेबल रीजनेबल स्टांडर्ड ऑफ एक्यूरेसी से जो है हमें कलेक्ट करना है रीजनेब हमें जो है जैसे हम Maths में या Science में जो Accuracy चाहिए वो चाहिए नहीं एक Reasonable Standard of Accuracy होनी चाहिए एक ऐसे Figures होने चाहिए जिस पे कि हम लोग Trust कर सके हम ये बिलकुल नहीं बोल रहे हैं कि बिलकुल जो है आपके एकदम Accurate चीजे या एकदम Accurate Data होना चाहिए एक Reasonable Standard की Accuracy हो उसमें एक थोड़ी बहुत Accuracy हो कि हाँ हम लोग जो हैं जो General Public है और जो भी उस particular data को use कर रहा है वो लोग उस उस पर ट्रस्ट कर सकें बस इतना ही हमें जो है क्या चाहिए सिर्फ इतनी ही हमें उसमें एक्यूरेसी की जरूरत होती है ठीक है इन स्टाटिस्टिक्स डेटा इस कलेक्टेड विद रीजनेबल स्टैंडर्ड आफ एक्यूरेसी आफ आफ एक्यूरेसी आफ ऑब्सर्व इन अकाउंटेंट और mathematics is not insisted upon in statistics because mass of data is involved ठीक है जैसे कि accountancy mathematics में चाहिए वैसी इसमें नहीं चाहिए उसका reason क्या है देखो accountancy में accountancy के through आप आप और भी अच्छे समझ सकते हो कि उसमें जो आपका कहां पर आता है जो आपकी एक्यूरेसी वाली चीज है बैलेंस चीज वह बैलेंस नहीं हो पारी ट्रायल बैलेंस वह बैलेंस नहीं हो पारा प्रॉफिट एंड लॉस अकाउंट में कुछ हमें गडबाड़ लगा चाहिए वहां पर आपको प्रॉपर अक्यूरेसी चाहिए होती है लेकिन स्टाटिस्टिक जो वह बहुत ही मास डेटा से डील करता है बहुत ही जो है मास उसके पास में क्या होती है बहुत ही बड़ी डेटा से या मास पॉपुलेशन हम बोल सकते हैं पॉपुलेशन मतलब की वो सारी चीजे जिन पर सर्वे हो रहा है ठीक है तो यहाँ पर जो है मास आइटम्स होते हैं तो एकदम अक्यूरेट होना इस नॉट पॉस्सिबल और इसलिए हम एकदम अक्यूरेट की बात करते भी नहीं हम क्या बोलते हैं स्टाटिस्टिक्स में एक reasonable standard of accuracy काफी है the process of generalization can be achieved with a reasonable standard of accuracy only ok so I hope so कि ये point भी आप लोगो clear हो गया है फिर statistics are collected for a predetermined purpose जो statistics है वो किस purpose से collect किये जाते हैं predetermined purpose से मतलब कि पहले से ही पता है हमें कि हमें किस purpose के क्लिये ये particular study कर रहे हैं अब वो चीज बहुत जरूरी हो जाती है मान लो मुझे जो है स्कूल की आवरेज आवरेज स्ट्रेंथ बतानी ठीक है मतलब कि एक क्लास की आवरेज स्ट्रेंथ अगर मुझे बतानी है तो मैं क्या करूंगी मैं देखूंगी कि हर एक क्लास में फ्रॉम नर्सिटी टो क्लास 12 कितने हूं कि ऑन एन आवरेज एक क्लास में कितने स्टूडेंट है ठीक है अब मुझे यह पहले से प्रेडिटेर्मेंट है कि कोई predetermined purpose मैंने नहीं बताया और मैं सिर्फ जो है collection कर रही हूँ data का तो अब बात वही आती है कि आप किस basis पर collection करोगे अगर मेरे पास में जो study के लिए मेरे जो study के लिए जो मेरे पास matter है वो मान लो school है ठीक है तो अब उस school में मैं different way में क्या कर सकती हूँ मैं different way में different चीजों की study कर सकती हूँ तो अगर मेरा कोई predetermined purpose नहीं होगा तो मैं किस चीज के लिए study कर रही हूँ किस चीज के लिए इन्वेस्टिगेशन करूंगी वह चीज पॉसिबल नहीं होगी फाइंड आउट करना क्या मुझे हाइट फाइंड आउट करने क्या मुझे वेट फाइंड आउट करना है क्या मुझे स्पोर्ट्स एनरोलमेंट फाइंड आउट करना है क्या मुझे यह देखना है कि कितने टीचर्स है मतलब कितने टीचर पर स्टूडेंट हो जाते होंगे और ने आवरेज ओके या फिर आय के ने कि पर टीचर कितने स्टूडेंट होते होंगे ठीक है और कितनी क्लासेस है तो किस चीज के लिए मैं स्टेडी कर रही जरूरी है अगर कोई purpose हमने determine नहीं किया और हम study अगर किये जा रहे हैं तो वो study किसी काम की नहीं होती है because हो सकता है कि आपका purpose आप बाद में कुछ और बताओ आप study किसी और चीज की कराओ तो वो बिलकुल भी क्या हो गया match नहीं होगा और साथ ही साथ में वो एक wastage of time हो गया और कोई काम का भी नहीं रहा तो इसलिए predetermined purpose होना जरूरी है so data collected in an unsystematic manner and with विदाउट कंप्लीट अवेरनेस ऑफ द पॉपस विल बी कंफ्यूजिंग एंड केनॉट बी मेड ऑन दी बेसिस ऑफ वेलिड कंक्लूजिंस जो डेटा कलेक्ट करोगे आप अन सिस्टेमाटिक मानर में और बिना किसी अवेरनेस के वह कैसा होगा वह कंफ्यूजिंग होगा और वह एक वेलिड कंक्लूजिंस तक नहीं पहुंचा सकता हमें यहां वेलिड कंक्लूजिंस का बेसिस उसे नहीं बोल पाएंगे ओके तो आ� collected in a systematic manner, एक systematic manner में हमें statistics collect करना होता है, मतलब कि जो data का collection कर रहे हैं, वो एक systematical manner में होना चाहिए, ऐसा नहीं कहीं से भी कुछ भी चल रहा है, ठीक है, तो उसमें जो है, एक system के थूँ चलना जरूरी है, so for accuracy or reliability of data, the figures should be collected in a systematic manner, if the figures are collected in haphazard manner, the reliability of such data will deteriorate.
ठीक है एक अगर हम किसी भी मैनर मतलब कि एक सिस्टम से चलो अगर आप ऐसे ऐसे ऐसे चलोगे तो जो है इधर उधर चीजें होगी उस पर हम रिलाइन कर सकते हैं उतनी एक्यूरेसी नहीं रहेगी और वह डाटा उतना सही भी नहीं रहेगा तो अगर हमें जो है प्रॉपर डेटा का कलेक्शन करना है तो उसे सिस्टमाटिक मैनर में कलेक्ट करना भी क्या है कंपल्सरी है जरूरी है ओके फिर statistics should be placed in relation to each other, should be placed in relation to each other का मतलब क्या हो गया, ये वही होगा, कमपारिजन वाला मतलब कि जो डेटा आपने कलेक्ट किया है वो कमपेरेबल होना चाहिए उसे हम जो हैं किसी और के साथ में क्या कर सके कमपेर कर सके ये चीज उसमें होनी चाहिए ठीक है कलेक्शन ओफ स्टाइल ट्रेटिस्टिकल डेटा इस जनरली डन विद द मोटिव टू कंपेयर ठीक है किस मोटिव से यह किया जाता है टू कंपेयर इवर फिगर्स कलेक्टेड आर नॉट कंपेरेबल देन दे लूज अलार्ज पार्ट ऑफ देर सिग्निफिकेंट इस ठीक है जिसके GDP of USA is XYZ and GDP of India is XYZ, ये क्या हो रहा है, ये comparison हम कर सकेंगे, ठीक है, तो अगर मैं, मुझे कोई भी data collect कर रही हूँ, तो उसके लिए comparison जरूर है, because students जब तक हम किसी भी चीज़ को compare नहीं करेंगे, वो कैसे बताएंगे कि हाँ हम कितने सही जा रहे हैं, अब जैसे कि मैं बोल दू, कि unemployment rate जो है, वो 30% है, बोलने कि 30% है हमें ना तो प्रीवियस इयर्स का कुछ पता है ना ही कुछ भी इनफॉर्मेशन है इसके अलावा ठीक है तो क्या यह डाटा किसी काम का है नहीं है बस इसने तो बता दें कि 30% अब क्या करना हमें 30% तो लेकिन अगर बोलूं कि प्रीवियस इयर्स में जो हमारा अनेंप्लाइमेंट रेट था वह था 20% और इस इयर्स 30% हो गया तो इट मीन्स कि अनेंप्लाइमेंट रेट बढ़ गया है ना तो आप अनेंप्लाइमेंट क्यों बढ़ा है गवर्मेंट जो है फिर उस पर क्या लेंगी कुछ आक लेंगी कुछ चीजें लेकर आएंगे कुछ वर्क लेकर आएंगे ताकि यह अनेंप्लॉयमेंट कम हो ठीक है तो अल्टीमेटली कंपेरेबल था वह अगर मेरे पास में प्रीवियस यह की कोई इनफॉर्मेशन ही नहीं होती तो वह जो अनेंप्लॉयमेंट है कि नहीं करना हमें नहीं पता है तो वह एक बिल्कुल जो है आपका थोड़ा सा वेग हो जाता है और ऐसा हो जाता है कि अगर आप कंप्यूट नहीं कर रहे हो इट मीन्स कि आप जो है किसी भी रिलायबल अजय को आंसर तक नहीं पहुंच रहे हो ठीक है सो फॉर द परपर्स ऑफ कंपारेजन इट इज नेसेसरी बार द डेटा मस्ट भी होमोजीनियस जब हम कंपारेजन की बात कर रहे हैं तो क्या जरूरी है स्टूडेंट डेटा का होमोजीनियस होना जरूरी है मतलब कि इसे होना जरूरी है सेम जो मेजर्स है या सीम वे में जो है कलेक्शन होना जरूरी जैसे कि मैं बोल रही हूं 30 परसेंट है क्या आपका जो एम एन एंप्लाइमेंट है वह ठीक है तो जो मैं प्रीवेस यह बोल रही हूं वह भी परसेंटेज नहीं नहीं होना चाहिए अगर वह किसी नंबर के टर्म में होगा तो फिर वह क्या हो गया होमोजीनियस नहीं रागर मैं उस नंबर को अगर उसमें टर्म को जैसे कि मान लो मैंने बोल दिया वन थाउसेंड पीपल तो अगर मैं उस वन थाउसेंड को परसेंटेज में चेंज ना कर पाऊं या फिर मैं इस 30% को ऐसे कोई एक्जाक्ट नंबर में चेंज ना कर पाऊं तो यह दोनों कंप्यूर नहीं हो पाएंगे ठीक है अगर मैं बोल रही हूं कि मुझे हाइट का क्या करना है कंपारेजन करना comparison करूंगी ऐसा तो नहीं करूंगी कि एक की height ले लिए एक का weight ले लिया तो यह जो है आपके जो comparison है वो किस में होता है homogeneous में होता है height to height weight to weight इस way में ठीक है तो comparison के लिए जो data है that must be homogeneous okay so I hope so कि यह वाला point भी आप लोगों को clear होगा that is statistics should be placed in relation to each other okay फिर यह जो सारी हम वो थी हमारी characteristics of statistics under plural sense ठीक है अगर हम plural sense के अंदर बात कर रहे हैं statistics की तो वो सारे characteristics उसमें present होना क्या है जरूरी है ओके I hope so कि वो चीज़ा आप लोगो clear होगी अगर किसी data में वो सारी चीज़ा हमें दिख रही है तो फिर हम उसे क्या बोल सकते है statistics बोल सकते हैं ठीक है फिर आते हैं हमारे second वाले concept पे that is statistics as a method जो कि क्या जिसे कि हम क्या बोलते हैं singular sense ठीक है अब as a method का मतलब क्या है कि आपकी जो सारी methods है वो complete होती है इसमें मतलब कि आपका जो proper collection से लेकर interpretation तक की सारी चीज़ें हमें पता होती है तो वो भी क्या कहलाती है statistics कहलाई जाती है ठीक है तो क्या क्या different different methods होते हैं वो एक बार हम देखें तो statistics in a singular sense may be defined as the collection, presentation, analysis and interpretation of numerical data. Students आप लोगों को ये चीज पता होना चाहिए कि statistics in singular sense किस way में हम बोल रहे हैं, तो वो है statistics as a method, ठीक है, ये भी आपकी MCQs में पूछा जा सकता है, plural sense में हम क्या बोल रहे हैं, तो वो है एक numerical data, ठीक है, तो अगर ऐसा मतलब कि आप लोगों के MCQs में पूछा जा सकता है कि statistics as a method हम क्या बोलते हैं या क् कि इस वे में समझते हैं तो आप लोगों को पता होना चाहिए किस वे में हम इसे समझते हैं स्टाटिस्टिक्स एज़र मिथोड के वीडियो में राइट तो स्टेज ऑफ स्टाटिस्टिकल स्टेडी क्या है कलेक्शन ऑफ डेटा ऑर्गनाइजेशन ऑफ डेटा प्रेजेंटेशन ऑफ डेटा एनालिसेस ऑफ डेटा आफ इंटेप्रेटेशन ऑफ डेटा यह सारे जो हमारे पॉइंट है यह जो सारे हमारे टर्म्स है या मिथोड्स है यह हम लोग आने वाले अपने chapters में पढ़ने वाले हैं, right? हर एक जो ये method है, ऐसे हम separately एक एक chapter में पढ़ेंगे कि कैसे ये साइल चीज़े की जाती है सबसे पहले start होता है with collection of data, सबसे पहले जो है data collect किया जाएगा ठीक है सारी information को हम लोग ले कर आएंगे अब वो जो है raw form में आती है तो उस raw form मतलब कि raw क्या हो गया unarranged या unsystematic form में आती है ठीक है तो ये जो raw form में हमने collect किया है फिर उसकी होती है organization मतलब कि proper जो है हम लोग उसे organize करते है category wise जो है ठीक है फिर उस organized data को क्या किया जाता है present किया जाता है present किया जाता है with the help of different diagrams different tables इस form as well उसे present किया जाता है मतलब कि कुछ ऐसे data में लाया जाता है जो कि हम लोग पढ़के समझ सके जब collection of data होता है जब data collect किया जाता है तो उस time पर जो data आता है वो हमारी थोड़ी समझ सके समझ के बाहर होगा जब तक उसे अरेंज नहीं किया जाएगा ठीक है तो फिर जब प्रेजेंटेशन में क्या होगा कि उसका प्रॉपर इस वे में प्रेजेंट किया जाएगा कि हम लोग भी उसे क्या कर सके समझ सके फिर आता है एनालिसेस ऑफ डेटा उसे एनालाइज किया जाएगा ठीक है कि कितना जो है डेटा डेटा में से जो है एनालिसेस लेकर आएंगे कि यह डेटा आपको क्या बोलना चाहता है ओके जैसे कि हमारे जो अवरेज है वह फाइंड आउट कर सकते हैं ठीक है तो यह जो है एनालिसेस में आएगा और और फिर आएगा आपका क्या interpretation of data, interpretation last stage, जिसमें कि एक जो person है, जो layman है, वो लोग interpret करते हैं, जिसके लिए भी वो data collect किया गया है, वो उसमें से interpretation निखालता है, कि अच्छा, ये जो data है, वो हमें ये information देना चाहता है, ठीक है, तो I hope so, कि ये जो इसका short-short जो explanation है, इन पाचो ही हमारी steps का, यह आप लोगो clear होगा, कि इसमें होता क्या है, detail का हम अभी नहीं, नहीं पढ़ेंगे बिकॉस डीटेल में हमारे पास में पूरे सेपरेटली बड़े-बड़े चाप्टर्स है इसके लिए तो हमें जो डीटेल में पढ़ने की जरूरत है नहीं अभी ठीक है तो आई होप तो कि यह चीज क्लियर हुई कि स्टाटिस्टिक्स एज़म थर्ड क्या होता है या फिर हम जो बोल रहे हैं कि स्टाटिस्टिक्स इन सिंगुलर सेंस वह क्या होता है ठीक है तो स्टाटिस्टिक्स को अमने प्लूरल सेंस में पढ़ लिया सिंगुलर सेंस में भी पढ़ लिया है अगर आप लोगों को क्लियर भी हो गया है ओके फिर नेक्स्ट जो हमारा टॉपिक है उस पर आते हैं दाट इस फंक्शन ऑफ स्टाटिस्टिक्स ठीक है अब हम देखेंगे कि स्टाटिस्टिक्स के फंक्शन्स क्या होते हैं मतलब कि स्टाटिस्टिक्स जो है क्या क्या फंक्शन परफॉर्म करता है ओके सबसे पहले आया है टेप्स है ना वह अल्टिमेटली आपको एड दी एंड ऐसा डाटा देती है कि हम लोग जो है सिर्फ और सिर्फ उसे देखकर समझ सके कि क्या बोला जा रहा है ठीक है अब जैसे कि सिंपल सी बात है जब स्टाटिस्टिक्स कलेक्ट किया जाता है ठीक है जब डाटा को कलेक्ट किया जाता है वह बिल्कुल रॉ फॉर्म में होता है वह बिल्कुल अन अरेंज्ड या हम बोलें कि एक कॉंप्लेक्स डाटा होता है ठीक है अब उस डाटा को जब प्रॉपर ऑर्गनाइज और प्रिजेंट किया जाता है तो वह सिंपल होता है कि जैसे कि सिंपल सी बात समझ समझे हम कि मान लो आपकी जो क्लास है ठीक है आपकी क्लास के स्टूडेंट की जो भी हाइट है मैं बिल्कुल है प्रजाद मैनर में लिख दूं ठीक है जैसे कि मैंने लिख दिया 154 157 142 153 यह जो बिल्कुल है प्रजाद मैनर में लिख दिया है और भी जो भी नंबर है उन सब को बिल्कुल सिस्टमाटिक मैनर में नहीं लिखा तो अब स्टाटिस्टिक्स का करेगा स्टाटिस्टिक्स इन डेटा को यह जो पार्ट से ठीक है इन्हें क्या करेगा simplify करेगा इन्हें जो है proper arrange करेगा ताकि वो आप लोग के लिए क्या बन सके simplify बन सके ठीक है ये तो बहुत ही एक normal से example था बाकि जब बहुत बड़े बड़े numbers आ जाते हैं तो वो समझ नहीं आते है कि चल क्या रहा है ठीक है अब बहुत बड़े पाते हैं usually एक layman नहीं समझ पाता है तो उसके लिए जो statistics है वो उस data को simplify करके बता देता है ठीक है कि ऐसा ऐसा है तो जब simplified कोई भी fact होगा तो हम उसे अच्छे से समझ सकते हैं ठीक है यह जो different different various various measures उन्हें की help से statistics क्या बना देता है किसी भी particular data को एक understandable form में change कर देता है so statistical methods try to present the great mass of complex data into simple and understandable form ठीक है जो great mass है जो बहुत ही बड़े बड़े जो data है complex data है उनको क्या कर देना simple और एक understandable form में change कर देना ये काम है किसका status स्टेटिस्टिकल मेथोड्स का स्टेटिस्टिकल मेथोड्स जो अभी पढ़कर आएं वह सारे जो मेथोड्स जो जब एक साथ में काम करते हैं स्टेज वायर स्टेज जब वह काम चलता है तो यह जो सारे आपके कॉंप्लेक्स डाटा है वह क्या हो मिलता है ठीक है तो आप सब्सक्राइब और सिक्वेद पर आते हैं टू प्रेजेंट फैसली फाट इन डिफिनेट फॉर्म ठीक है फैक्स को डिफिनेट फॉर्म में एक रिलायबल फॉर्म में क्या बनाना ठीक है डिफिनेट फॉर्म में एक जो है प्रॉपर आपको किसी एक पर्टिकुलर फॉर्म में दे देगी हां देखो इतना इतना है एक पर्टिकुलर पूरा अच्छे से डिफाइन करके बताया कि यह पर्टिकुलर चीजें हैं तो जो स्टाटिस्टिक्स है वह क्या करता है स्टाइट डिफिनेट फॉर्म में कंवर्ट करता है डिफिनेट फॉर्म में प्रेजेंट करता है जो सारे आपके फैक्स होते हैं उन्हें सो इन कंपारेजन टू एप्सट्राक्ट आंड क्वालिटेटिव फैक्ट्स ठीक है क्वालिटेटिव फैक्ट्स ज्यादा अच्छे से कौन सी चीजों को हम जो है बिलीव करते हैं जो क्वाइंटेटिव फैक्ट्स होते हैं मैंने बोला कि यूएस का जो जीडीपी है वह इंडिया से ज्यादा है अब ऐसा कैसे बोल दिया इस चीज को मानने के लिए हमारे पास में क्या होने चाहिए कुछ फैक्ट्स होने चाहिए तो मैं क्या करूंगी मैं नंबर्स के थ्रू बताऊंगी कि यूएस का जो जीडीपी है वो इतना है, इंडिया का GDP इतना है, तो अब हम बोल सकते हैं कि हाँ, अब ठीक है, हम अब हम जो है, इस चीज को मान सकते हैं, ठीक है, तो जो आपका statistics है, वो definite form में देता है, जो quantitative facts होते हैं, जो figures होते हैं, उन पर हम easily believe करते हैं, या जादा अच्छे से believe करते हैं, as compared to qualitative facts, ठीक एक जो जनरल चीज है कि हम मानते हैं कि उसका जीडीपी ज्यादा है तो उस चीज को प्रॉपर फैक्ट के साथ में फिगर्स के साथ में कौन एक्सप्लीन करेगा जी एस्टाटिस्टिक ठीक है वह बताएगा कि देखो ऐसा-ैसा है इसलिए हम बता रहे हैं कि ऐसा है ओके तो आप सो कि यह वाला जो हमारा पॉइंट है यह भी आप लोगों क्लियर होगा दाट इस टू प्रेजेंट पार्ट से इन डेफिनेट फॉर्म ठीक है फिर आता है टू मेक कंपरेजन ऑफ फैक्ट्स जैसे कि अभी-अभी हो सकता है तो compare करना बहुत ही ज्यादा important होता है ठीक है तो जो आपका statistics है वो आपको किस चीज में help करता है वो help करता है to compare the facts ठीक है जो different facts है उन्हें क्या करना है compare करना है उनमें comparison कर पाना जब हम किसी चीज को compare करते हैं तो हम उस चीज को ज्यादा अच्छे समझते हैं अब comparison कैसे होगा जब कि वही भी चीज numbers में define होगी तब ही तो हम compare कर पाएंगे कि हाँ यह चीज में यह है इसमें यह है तो वो comparison तभी possible हो पाएगा right तो comparison is one of the main functions of statistics as the absolute figures convey a less concrete meaning ठीक है जो absolute figures है वो इतना meaning जो है वो नहीं देते जितना उसका comparison के बाद में हमें देखने को मिलता है right जैसे कि मैं बोल दूं कि इंडिया का GDP XYZ है तो वह इतना हमें नहीं समझ में आएगा या इतना हम उसे नहीं उससे कोई भी जो conclusion वह इन पर कर पाएंगे जब वह कंपेर होगा ठीक है मान लोग से हम जो है दूसरी कंट्रीस से कंपेर कर रहे हैं मान लोग हम जो है प्रीवियस यह से कंपेर कर रहे हैं कि प्रीवियस यह में इंडिया का इतना चीज पिछला इस यह में इतना तो वह कहीं ना कहीं कंपेरेजन जब आएगा तभी हम उस चीज को समझेंगे कि क्या चल रहा है राइट अदरवाइस सिर्फ और सिर्फ ऐसे कंक्रीट पर में दे दिया जाए तो वह उससे हम इतना सही और इतने जो है कंक्लूजियन्स नहीं ड्रॉ करते हैं ओके पर कंपेरेजन वेरियस स्टाटिस्टिकल मेथोड लाइक आवरिजेस रेट्स परसेंटेजेस रेशियों से एक्सेक्टर यूज ठीक है कंपरेजन के लिए डिफरेंट डिफरेंट चीजें यूज की जाती है जैसे कि आप आगे पढ़ोगे मेजर्स ऑफ सेंट्रल टेंडेंसी मीन मीडियन मोड मेजर्स ऑफ डिस्पर्शन यह सब कुछ जब हम पढ़ते हैं तो वह किस चीज में हमें हेल्प करते कंपरेजन में वह जो है हमें डिफरेंट डिफरेंट चीजें डिफरेंट डिफरेंट वे में बताते हैं तो वह उससे जो है कंपरेजन पॉसिबल हो पाता है ठीक है तो कंपरेजन के लिए डिफरेंट डिफरेंट चीजें यूज की जाती है जिस इसके थूँ हम किसी भी द या दो से ज़्यादा डेटाज को क्या कर पाएं, compare कर पाएं, ठीक है, तो I hope so कि ये वाला point भी आप लोगों clear है, that is to make comparison of facts, ठीक है, फिर आता है to facilitate planning and policy formation, ठीक है, जो आपका statistics है वो planning में भी help कर रहा है और policy formulation में help कर रहा है कैसे कर रहा है देखो on the basis of numerical data and their analysis businessmen and administrators can plan future activities and shape their policy वाले चीज ठीक है जो नंबर है उनके थूं जो भी बिजनेसमैन है जो भी एडमिनिस्ट्रीटर्स है वह अपने फ्यूचर एक्टिविटीज उन्हें क्या करने वह कर सकते हैं ठीक है जैसे कि पता चला कि अच्छा किसी चीज की जो है डिमांड इतनी है या कोई पर्टिकुलर टेक्नोलॉजी जिसकी फ्यूचर इतनी डिमांड हो सकती है यह सब कुछ रिसर्च किया गया उसके बाद में फाइंड आउट किया गया तो अब एक जो बिजनेसमैन है एक जो भी हमारे बिग बिग इंडस्ट्रीज है कि employment इतना बढ़ गया है sorry unemployment इतना बढ़ गया है या वो देख रही है कि लोगों के पास में poverty ज़ादा देखने को मिल रही है money नहीं है लोगों के पास में तो वो उस वे में work करेगी अपनी future की activities उस वे में जो है plan करेंगी ठीक है तो मतलब कि जो आपका statistics है वो और further planning और policy formulation में भी help करता है ओके तो I hope so कि ये वाला जो हमारा function है ये भी clear होगा और अभी तक जित्ते आप लोग टू हेल्प इन फोरकास्टिंग फोरकास्टिंग का मतलब क्या होता है कि हम जो है फ्यूचर का अभी से कुछ देख रहे हैं मतलब कि देख कैसे रहे हैं हमारे जो भी प्रीवियस यह के डेटा है जो भी करेंट डेटा चल रहे हैं उन सब के बेसिस पर हम फ्यूचर के ट्रे बताते हैं कि अच्छा ऐसा हो सकता है फ्यूचर में ठीक है वह होता है फोरकास्टिंग तो फोरकास्टिंग में स्टाटिस्टिक्स ही एल्प करने वाला है विकॉस स्टाटिस्टिक्स के थ्रू ही हमारे पास में सारे डेटाज लोग कलेक्ट करते हैं सारे डिफरें� यूज करते हैं ठीक है तो एल्टीमेटली जो स्टाटिस्टिक्स है वही हमें हिल्प करेगा फॉर फोरकास्टिंग ठीक है सो आज बिजनेस फुल ऑफ रिस्क एंड अनसर्टरनिटीज करेक्ट फोरकास्टिंग एसेंशल टो रिड्यूज दी अनसर्टरनिटीज ऑफ बिजनेस ठीक है करेक्ट फोरकास्टिंग जरूरी हो जाती है कि अच्छा इन फ्यूचर किस चीज की डेमांड होगी इन फ्यूचर क्या प्राइज हो सकते हैं इन फ्यूचर क्या होगा यह सब कुछ जो है फोरकास्टिंग जरूरी हो जाती है इंटर पोलेशन टाइम सीरीज एनालिसेस एक्सेक्ट्रा हेल्प इन मेकिंग प्रोजेक्शन और फॉर फ्यूचर ठीक है इसके अलावा आप लोगों ने जो है वेदर फोरकास्टिंग वगैरह भी देखिए राइट मतलब सुनिए कि अच्छा वेदर ऐसा होगा या ऐसा हो सकता है तो वह सब कुछ जो है वह ऐसे ही होता हो कि डाटा को कलेक्ट किया जाएगा फिर उसके वेसिस पर बताया जाएगा या कि ऐसा-ऐसा हो सकता है ठीक है बार कि उसमें जो एक साइन साइंटिफिक्ट टेक्निक लगते हैं वह भी उसे ऐसा बता सकते हैं ठीक तो आई होप्स व कि यह जो है टू हेल्प इन फोरकास्टिंग यह भी आप लोगों को क्लियर हो गया है फिर फॉर्मिलेशन आइंड टेस्टिंग ऑफ हायपोथेसिस ठीक है हायपोथेसिस को फॉर्मिलेट करना उसे टेस्ट करना है पुषित क्या होता है कोई एक फेक सिनारियो मतलब कि एक कुछ इमाजिनरी सिचुएशन कि यह चीज है तो उसे टेस्ट करना की क्या है यह सही हो सकती है और उसे एक जो है फॉर्मिलेट करना कि अच्छा हम जो है कुछ विशेष बना रहे हैं कि ऐसा हो सकता है ठीक है तो वह होता है हाइपाथेसिस तो स्टाटिस्टिकल मेथर्ड जरिए एक्स्ट्रीमली यूजफुल एंड फॉर्मलेटिंग एंड टेस्टिंग हाइपाथेसिस ठीक है फिर टू एंड लाइज इंडिविजुअल नॉलेज रहे हो जिस इंफोर्मेशन को फाइंड आउट करना चाहते हो सिर्फ और सिर्फ आप उसी के लिए क्या कर रहे हो आप उसी के लिए जो है कोई भी चीज फाइंड आउट कोई भी जो है डेटा या कोई भी इंफोर्मेशन करें करो उसके साथ साथ तो स्टूडेंट आपको बहुत सारी दूसरी चीजें भी पता चलती है कि अच्छा ऐसा है या ऐसा है तो उस वे में जो एक पर्सन की जो नॉलेज एक पर्सन का जो इनहांसमेंट है वह भी होता है ठीक है तो यह जो स्टाटिस्टिक्स वह किस चीज में हिल्प करता है वह एल्प करता है टू एन लॉग टू एनलार्ज इंडिविजुअल नॉलेज एंड एक्सपी सब्सक्राइब पीपल टू एंड लार्ज दिया हो रिजन इड शापन दी फैकल्टी ऑफ राशनल थिंकिंग आंड रीजनिंग एंड इज विल्पफुल इन प्रोपाउंडिंग न्यू थिवरीज आंड कंसेप्ट ठीक है शुरूद देखो मैं जो हूं यह जो हमारा वीडियो यह रिवीजन पॉइंट ऑफ व्यू से बना रहे तो आप लोग भी इसे रिवीजन ही ले रहे होंगे अगर आपको कहीं पर भी ऐसा देना चाहिए तो आपको करना कुछ नहीं है एक सिंपल सा चीज करने जो मैंने ऑलरेडी एक एक टॉपिक वाइस जो है एक एक वीडियो बनाया जो एक डिटेल्ड एक्स्प्लिनेशन मैं ऑलरेडी कर चुकी हूं आप उसकी हेल्प लें आप डिटेल में सब कुछ पढ़े इस वीडियो की help लेंगे for revising ठीक है तो इस वे में आपका जो पूरा chapter है वो अच्छे से complete हो जाएगा ठीक है तो I hope so कि ये चीज भी आप लोगों को clear हो गई होंगी और ये जो हमारे functions of statistics हैं students ये सारे जो functions फंक्शंस थे आयोप्स की क्लियर हो गए फंक्शंस मतलब कि क्या कि कहां-कहां पर जो है स्टार्टिस्टिक्स फंक्शन कर रहा है हेल्प कर रहा है ठीक है अब हम देखें कुछ क्या इंपोर्टेंस कि स्टार्टिस्टिक्स इंपोर्टेंट क्यों की जरूरत पड़ती है इन चीजों में लेकिन अगर प्रोसाइज लिया मैं उसके इंपोर्टेंस बताने हो तो हमने जो है government के लिए क्या important है उसमें, government के लिए क्यों important है statistics, कोई business unit के लिए क्यों important है, economic के लिए क्यों important है, तो यह से जो है हम different different phases में पढ़ते हैं, ठीक है, तो importance of statistics हम पढ़ रहे हैं, सबसे पहले हम देखेंगे importance of statistics to government, देखो students government जो है different different policies frame करती है, different different जो है schemes लेकर आती है, कभी वो subsidies देने लगती है, तो कभी जो है वो prices change करने पर आती है, एक्सपेंडीचर बढ़ाती है वह जो पूरा बजटिंग सिस्टम लाती है यह सब कुछ किसके बेसिस पर है सब कुछ स्टाटिस्टिक्स के बेसिस पर है ठीक है गवर्नमेंट जो है वह स्टाटिस्टिक्स और स्टाटिस्टिक्स कलिक करती प्रवाइट करेंगे तो यह डिसीजन कैसे लिए जाएंगे यह डिसीजन तभी लिए जा सकते हैं जब एक प्रॉपर जो है पूरा एनालिसेस हो एक जो है प्रॉपर अंडरस्टैंडिंग हो कि हां जो पूरा मार्केट है जो पूरी इक्वलाम वह इस विश्वेष में यह सर्च होगा स्टूडेंट जब पूरा डेटा समझा जाएगा तभी यह चीजें हो सकेंगी ठीक है पॉसिबल तभी हो पाएंगी तो इसके लिए जो है statistics का होना जरूरी है, ठीक है, तो statistics government के लिए ये इस way में work करते हैं, ताकि government जो है, सही way में function कर सके, government जो है, वो सही way में rules, laws, regulations बना सके, ताकि, यह जो इकानामी उसका प्रॉपर जो है enhancement और proper growth हो सके ठीक है, so government collects the largest amount of statistics for various purposes, the role of government has increased and requires much greater information in the form of numerical figures to fulfill the welfare objectives in addition to the efficient running of their administration, ठीक है, जो उनका welfare objective है, objective is what? यही welfare की हाँ देखना है कि भाई कोई भी जो है किसी के लिए भी कोई भी चीज drawback में ना जारी हो जिन्हें जरुरत है उनके लिए proper schemes लाना उनके लिए proper policies frame करना सिर्फ rich rich ना हो रहा हो poor poor ना हो रहा हो ये वाला scenario ना हो पूरा एक overall development हो ये सब कुछ आएंगे आपके welfare objectives में government के तो government को इन सारे objectives के लिए different different statistics की जरुरत जाएंगे मतलब कि यह सब कुछ क्या बनते हैं यह सब कुछ बनते हैं इंपोर्टेंस ऑफ स्टाटिस्टिक्स ठीक है तो मतलब गवर्नमेंट के लिए यहां पर कुछ जो है इंपोर्टेंट रोल प्ले किया जाता है पॉपिलर स्टाटिस्टिकल मेथोड जो पॉपिलर स्टाटिस्टिकल मेथोड जो कुछ यह दिए गए हैं कि यह सारे मेथोड को यूज किया जाता है जो फॉर्मलेट economic policies इनके बाद students आप लोगों को थोड़ा सा जो है name पता होने चाहिए मतलब ऐसा पता होने चाहिए आपकी हाँ यह जो names है थोड़े से known names है हाँ यह जो particular terms है यह कहीं ना कहीं statistics में use होते हैं आप लोगों at present बहुत ज़्यादा detail में पढ़ने की जरुवत नहीं है इन्हें बस तो हर एक चीज को आपको डीटेल में पढ़ना ही पढ़ेगा वो तो ठीक है तो इन ए डेमोक्राटिक कंट्री लाइक इंडिया वेरियस पॉलिटिकल ग्रुप्स आर ऑल सो गाइडेड बाय बाय दी स्टाटिस्टिकल एनालिसिस रिगार्डिंग देर पप्लारिटी इन दी मासेस ठीक है एक जो डेमोक्राटिक कंट्री जैसे यहाँ पर जो है जो various political groups and students वो भी किस way से guided है statistical analysis की basis पर ठीक है मतलब कि पूरा जो है एक proper statistical analysis जादा ज़रूरी हो जाता है किसी भी particular policy को frame करने ले से पहले फिगर्स देखे जाएंगे नंबर दे���े जाएंगे कि क्या चीज कैसी है और क्यों यह जरूरी है ठीक है तो इसलिए जो स्टाटिस्टिक्स है वह क्या है जरूरी है और यह एक इसका इंपोर्टेंट बन इंपोर्टेंस बनता है कि गवर्नमेंट के लिए ज्यादा जरूरी है हर एक छोटी से छोटी पॉलिसी को फ्रेम करने के लिए हर एक छोटी से छोटी जो है स्कीम या कोई भी वेलफेयर प्रोग्राम को लॉन्च करने के लिए गवर्नमेंट को स्टाटिस्टिकल डेटा की नीड होती है ओके तो आई पॉप्स की इंपोर्टेंस ऑफ स्टाटिस्टिक्स फॉर गवर्नमेंट जो है यह आप लोगों को क्लियर होगा फिर आता है इंपोर्टेंस ऑफ स्टाटिस्टिक्स इन इकानॉमिक्स इकानॉमिक्स में क्यों जरूरी है स्टाटिस्टिक्स फॉर आप लोगों ने माइक्रो इकानामिक पड़ी है लॉट डिमांड लॉट सप्लाइल ऑफ डिमिनेशन मार्जनल यूटिलिटी लॉट एक विक्स मार्जनल यूटिलिटी बजट लाइन इंडिफरेंस कर और भी चीजें राइट प्रोड्यूजर्स इक्विलीब्रियम और भी और भी जो भी चीजें होती हैं वह सब कुछ पढ़ा है आप लोगों ने यह सब कुछ कैसे बनाए गया यह कैसे फ्रेम किया गया विस इस बिकॉज ऑफ स्टाटिस्टिक्स पहले जो है ऐसी जो है जो जिन जिस भी इकोनॉमिस्ट ने यह लॉज वगैरह दें उन्होंने ऐसी तो नहीं है कि अपने मन से दे दिया कि हां ऐसा होता है एक जनरल सेंज में बोलना है कि ऐसा होता है ऐसा नहीं है उन्होंने जो प्रॉपर एनालिसिस करा प्रॉपर जो है हर एक चीज को स्टेडी की प्रॉपर रिसर्च की हर एक कंजीमर हर एक प्रोड्यूजर का जो बिहेवियर होता है उसे समझा तब जाकर यह जो थेवरी जो फ्रंट जूमर बिक विलीब्रियम एक कंजीमर बिहेवियर है थेवरी जो फ्रंट जूमर बिहेवियर यह बनाई गई ठीक है तो यह जो वेरियस लॉज एंड स्टूडियन प्रेंज इनको बनाने के लिए भी किस चीज की जरूरत है स्टाटिस्टिक्स की जरूरत है पर्टिकुलर हर एक चीज को प्रॉपरली स्टेडी करना नंबर के साथ में जो है उसे प्रॉपरली बताना कि हां यह चीज ऐसी सही है ठीक है कि जब प्राइस बढ़ता है तब डिमांड कम होती है यह चीज को प्रॉपरली हमने हर एक डेटा कलेक्ट किया इतने लोगों laws है यह ultimately बने किस से statistics से ही बने जो की economics का एक क्या होए subject matter ही होता है right so the famous law of demand and the concept of elasticity of demand have been developed by the induction इस तरफ जनरलाइजेशन विशेष ऑल्टो बेस्ट जॉन स्टाटिस्टिकल प्रिंसिपल्स टीविटेड लास्टिसिटी ऑफ सप्लाइट यह सब कुछ जो एस्टूडेंट इन ही से मतलब कि स्टाटिस्टिक्स के थ्रू ही फॉर्मिलेट हुए हैं ओके अ फिर helps in understanding and solving an economic problem, कुछ जो economic problems है, economic problems right, मतलब कि economic problems क्या होती है, वो problems जो की पूरी economy में हमें देखने को मिल रही है, ऐसा नहीं है कि सिर्फ एका अदा person में दिख रही है, पूरी इकोनॉमी पर उसका जो एफेक्ट है तो प्रॉब्लम्स लाइक पावर टी अनेम्प्लॉयमेंट डिस्पारिटी इन दिस्ट्रिब्यूशन इनकम एंड विल्ट यह सारी जो प्रॉब्लम्स और स्टूडेंट इससे समझने में स्टाटिस्टिक्स हेल्प करता है जब तक हम नहीं करेंगे हम नहीं पता चलेगा जब तक हम कोई स्टेडी नहीं करेंगे हमें नहीं पता चलेगा तो डाइट आपके लिए किया गया फिर उसके बाद में देखा गया कि हां एक्चुअल में जो है यह हमें देखने को मिला कि अनेंप्लॉयमेंट प्रॉब्लम्स है यह हमें कहां से पता चलेंगी कि यह जनरेट हो रही है कहां से पता चलेंगी यह पता चलेंगी विद भी फॉर फॉर दी स्टाटिस्टिक्स और यह सब कुछ जो है स्कूल एंड यह अल्टीमेटली यह जो प्रॉब्लम्स है इनको सॉल्व करने के लिए पॉलिसीज फिरी बनाई जा सकती है ना तो इकोनामिक पॉलिसीज का फॉरमेशन करने के लिए यह फॉरमुलेशन करने के लिए हमें जो है हर एक प्रॉब्लम को पढ़ना जरूरी वहां तक पहुंचाती भी है, समझाती है कि हाँ ये problem arise हो चुकी है, और उसे कैसे solve करना है, वो भी बताती है, और फिर जो भी हमारी, जो भी particular measures लिये गए हैं, वो effectful रहे या नहीं रहे, ये भी हम statistics के थूँ ही पता चलेगा, कैसे वो effectful रहे, या नहीं रहे, ये simple simple कैसे समझ में आएगा, जब आपके पास में बापिस कोई data आएगा, कि हाँ अब जो है इतनी poverty है, इतना unemployment है, तो फिर आप compare करके, देख पाओगे कि हाँ actual में जो भी आपने policies frame की थी वो useful थी या नहीं थी ठीके तो I hope so कि ये चीज जो ये हमारा point है ये जो हमारा importance है ये भी आप लोगो clear हो गया है फिर study of market structure जो different market structure होते है perfect competition, oligopoly, monopoly ये जो सारे market structure है प्रक्चर उनकी स्टडी करना कैसे एक मार्केट वर्क कर रहा है उसकी स्टडी करना कौन सी पर्टिकुलर गुड का कैसा मार्केट है क्या वह मोनोपॉली है वह मोनोपॉलिस्टिक कंपडीशन के अंदर आ रहा है क्या है वह तो उस वेयर में पाइंड आउट करना यह सब कुछ जो है यह तभी पॉसिबल होगा जब हम लोग जो है मास में डाटा कलेक्ट करेंगे उसे जो यह सारी चीजें क्या करने वाला है पढ़ने वाला है रही है तो स्टेडी ऑफ पर्फेक्ट कंपडीशन ओलिगोपोली मोनोपोली एक्सिक्ट्रा रिक्वायर स्टाटिस्टिकल कंपारिजन ऑफ मार्केट प्राइजेस कॉस्ट आंड प्रॉफिट्स ऑफ इंडिवीजुअल फर्म्स ठीक है क्या रिक्वायर कर रहा है इन सब की स्टेडी करना है तो उसके लिए प्रॉपर मार्केट प्राइजेस के क्या होंगे कंपारिजन कॉस्ट के प्रॉफिट के इन सबके कंपारिजन के थूं यह हम जो है डिफरेंट मार्केट स्ट्रक्चर को स्टेडी कर पाएंगे ओके तो यह भी आपको किसमें हेल्प कर रहा है यह मतलब कि यह भी क्या बन रहा है यह भी बन रहा है यह वन आफ दी इंपोर्टेंस ऑफ स्टाटिस्टिक्स ठीक है फिर एल्ट्स इन स्टैबलेशिंग मैथमाटिकल रिलेशन मैथमाटिकल रिलेशन स्टैबलेशन करता है डिफरेंट जो हमारे इकोनॉमिक अब इकोनॉमिक टर्म्स एंड जो हमारे डिफरेंट इकोनॉमिक कंसिप्ट उनमें क्या कर रहा है उनमें कोई मैथमाटिकल रिलेशन स्टैबलेश करता है स्टाटिस्टिक्स लाइक प्राइस एंड डिमांड ठीक है इलास्ट्रिसिटी जो रिस्पॉंसिवनेस है ठीक है लॉग डिमाइंड यह बता था प्राइस और डिमाइंड के बीच का जो रिलेशनशिप है तो यह अल्टिमेटली हुआ कैसे यह किसके वजह से हुआ तो दिस हापन बिकॉज ऑफ स्टाटिस्टिक्स ठीक है तो यह जो है मैथमेटिकल रिलेशनशिप स्टाबलेश भी करता है तो स्टाटिस्टिकल मेथोड्स के नोटो भी यूज टू एस्टिमेट मैथमेटिकल रिलेशन बिट्वीन वेरियस इकनॉमिक वेरियेबल्स ठीक है तो आई होप सर कि यह भी आप लोगों क्लियर है वेरियस जो supply देख लो आप सप्लाई प्राइस देख लो तो इस वे में जो है मिथमाटिकल रिलेशन मतलब कि नंबर के टर्म में जो रिलेशनशिप शो कर रहा है ठीक है तो आई होप तो कि यह दोनों भी ख्लियर है आप लोगों को फिर यूजफुल टो टेडी बिहेवियर ऑफ डिफरेंट इकानॉमिक कंसेप्ट जो डिफरेंट इकानॉमिक कंसेप्ट है उनके बिहेवियर को स्टेडी करने में भी हेल्प करता है कंसेप्ट लाइक प्रोडक्शन एंड कंसम्शन ऑफ दी कमॉडिटीज मनी इन सर्कुलेशन एंड बैंक डिपोजिट्स आन क्लियर इंग्स तो यह सब कुछ क्या है यह सब कुछ डिफरेंट डिफरेंट हमारे इकानामिक कंसेप्ट है इन सब को स्टेडी करने में भी जो स्टाटिस्टिक्स है वह हेल्प करता है कितना मनी सर्कुलेट हुआ है तो वह भी आपको इन टर्म्स ऑफ नंबर पता चलेगा ठीक है कितना जो है मनी सर्कुलेट हो रहा है कितना हो रहा था कंपेर कर पाऊंगे क्यों इतना मनी सर्कुलेट हो रहा है वह भी हम समझा सकते तू मतलब कि अल्टीमेटली जब कोई भी चीज नंबर में होती है कोई भी चीज चीज जब कंपेरेबल फॉर्म होती है तो वह चीज को हम ज्यादा अच्छे से समझते हैं तो सेम गोस्ट कि जब यह सारे जो हमारे डिफरेंट एनालिसेस है डिफरेंट इकोनॉमिक एनालिसेस है यह किए जाएंगे तो यह भी जब स्टाटिस्टिक करेगा तो वह अल्टीमेटली हर एक चीज के डिफरेंट डिफरेंट बिहेवियर हमें शो कर रहा है ठीक है कि जो आती है ठीक है तो इसके लिए भी जो स्टाइटिस्टिक्स है वह क्या है स्टूडेंस वह इंपोर्टेंट है ओके तो आय होप सो कि यह वाला जो इंपोर्टेंट है यह भी आप लोगों को क्लियर हो गया होगा फिर आता है प्राइस एनालिसिस प्राइस एनालिसिस क्या हो गया कितना प्राइस चल रहा है कितना प्राइस था कितना इन फ्यूचर प्राइस हो सकता है ठीक है क्या जो प्राइस है वह सही है नहीं है जो प्राइस है वह डिटरमाइन किया विद दिल्बॉफ डिमांड एंड सप्लाइट तो ही हो रही है तो प्राइस जो है वह कहीं ना कहीं फ्लक्चुएट कर रहा है तो यह सारी चीजें जो है जो प्राइस का टोटल बिहेवियर है वह भी हमें किस से समझ में आएगा स्टाटिस्टिकल जो डेटा है उसके थूं हम समझ सकेंगे राइट सो स्टाटिस्टिकल सर्वेज ऑफ प्राइस इस हेल्प से न स्टडिंग थे थे वरीज ऑफ प्राइस इस प्राइसिंग पॉलिसी एंड प्राइस फ्रेंड्स एस वेल एस देर रिलेशनशिप टू जनरल प्रॉब्लम ऑफ इनफ्लेशन ठीक है जो वेरे स्टाटिस्टिकल सर्वेज and students price provocation को study करने में help कर रहे हैं जो different theories of pricing होगी जो pricing policy चल रही है जो price trends है और साथ ही साथ में एक जो price का relationship किसके साथ में inflation के साथ में यह भी पता चलेगा कि अच्छा हम देख रहे हैं कि प्राइस जो है वो बहुत जादा substantial increase increase हो रहे थे इसलिए जो है inflation आने लगा है ठीक है तो या deflation क्यों हो रहा है तो मतलब कि ये सब कुछ price strain से समझ में आएगा और ये सब कुछ कैसे समझ में आएगा जब हम एक period of time पर कुछ study करेंगे तभी ये सारी चीज़े हम समझ पाएंगे तो ultimate price analysis जो है students वो मतलब की जो statistics है वो help करता है to analyze price ok तो I hope so कि ये भी भी आप लोगों क्लियर हो गया है फिर आते हैं कुछ इंपोर्टेंस ऑफ स्टाटिस्टिक्स एंड बिजनेस ठीक है हमने इंपोर्टेंस पड़ लिए गवर्नमेंट के पॉइंट ऑफ व्यू से हमने इंपोर्टेंस पड़ लिए इकानामिक पॉइंट ऑफ व्यू से अब जो है हम कुछ इसके इंपोर्टेंस पड़े किसके आई से या किसके पॉइंट ऑफ व्यू से बिजनेस के पॉइंट ऑफ व्यू से मतलब कि जो इंडास्ट्रियल यूनिट्स उनके पॉइंट ऑफ व्यू से ठीक है तो क्या इंपोर्टेंस है फॉर स्टैबलेशिंग कर रहे हो तो तभी क्या करना पड़ेगा उस फर्स्ट पॉइंट पर देखना पड़ेगा कि मतलब कि स्टडी करनी पड़ेगी न सबकुछ पहले से कितना आप लांड एरिया लोगे क्या आपको प्रोडक्शन करना है किस चीज की डिमांड चल रही है उसे साथ से इंडॉस्ट्रियल यूनिट आप लोगों को प्रॉपर जो है रिसर्च करना पड़ेगा रही है और यह जो पूरा रिसर्च आप करोगे वह क्या है वह है स्टाटिस्टिक्स ना सो बिफोर स्टार्टिंग अ बिजनेस इट इज नेसेसरी टू नो एड फीज़ीएबलिटी ठीक है वह कितना फीज़ीएबल है वह कितना जो है चल सकेगा इट इनवॉल्ड्स डिटेल्ड इनफॉरमेशन अब आउट लोकेशन साइज ऑफ आउटपुट अवेबिलिटी ऑफ इनपुट्स टेक्सिस साइज ऑफ मार्केट statistics जो प्री डिटरमेंट पर्पस के थूँ क्या किया जाता है प्री डिटरमेंट पर्पस के लिए क्या किया जाता है कलेक्ट किया जाता है पहले से ही जो है पर पर समझ डिटरमाइन करके रखते हैं तो हमने जो है पर पर्स डिटरमाइन कर दिया क्या भी बिजनेस यूनिट सेट अप करना है तो इसके लिए अब जो डिफरेंट डिफरेंट जो डिटेल्ड इनफॉर्मेशन है वह सारी चाहिएंगी और यह सारी जाएंगी भाई कहां जो है लोकेशन होगी क्या होगा साइज ऑफ आउटपुट का कितने इनपुट करो कि तब ही आपको पता चलेगा तो इसके लिए before establishing a business unit या फिर for establishing a business unit हमें जो है statistical study की जरूरत होगी ठीक है statistics provide guidelines which may prove to be helpful in making key decisions ठीक है statistics जो है वो different आपको guidelines provide कर सकता है कि जैसे की देखो किसी चीज का price इतना चल रहा है ठीक है अब अगर हमें समझ में आ रहा है कि in future इस चीज की demand नहीं होगी इसका प्राइस क्योंकि हम देख रहे हैं from some years decrease हो रहा है demand इसकी नहीं हो रही होती नहीं तो उस particular good को क्यों produce किया जाएगा, right, simple सी चीज़ है, जो भी particular good demand में चलेगा, जिससे की profit earn हो सकता है, वही particular business या वही particular kind of good का production किया जाएगा, तो ये सब कुछ key decisions लेने में help कर सकता है, so I hope so, कि आप लोगो जो है ये clear हो गया, that is for establishing a business unit वाला जो point है, ये clear हो गया होगा, ठीक है, फिर for estimating the, दिमांड ऑफ प्रोडक्ट किसी में प्रोडक्ट के डिमांड को एस्टीमेट करने के लिए भी स्टाइटिस्टिक्स की जरूरत होती है ठीक है अब प्रॉपर रेसर्च किया जाएगा कि किसे क्या चाहिए किस चीज की डिमांड चल रही है क्या हमारा जो प्रडक्ट है उसकी proper जो forecasting करना है trend lines जो है preparing trend lines क्या trend चल रहा है क्या trend ऐसे ऐसे जा रहा है या कुछ इस way में आपको दिख रहा है या वो एकदम hike से low जाकर और फिर कुछ ऐसा हो रहा है तो वो different जो trends है उनके through proper forecasting की जा सकती है और further जो decisions है कितनी क्या demand विगरा है ये देखी जा सकेगी ठीक है तो ये भी I hope सभी clear होगा that is for estimating the demand of प्रोडक्ट ओके फिर आता है फॉर प्रोडक्शन प्लानिंग प्रोडक्शन प्ल��निंग के लिए क्या प्रोडक्शन करना है अब देखो जैसे कि डिमांड हमने देख लिया कि अच्छा यह डिमांड हो सकती तो उसके बेसेस पर प्रोडक्शन अब प्रोडक्शन में भी वेरियस डिफरेंट डिफरेंट एसपैक्ट होते हैं रॉ मटेरियल्स को गलिक करना एंप्लोई जायर करना कितना ये सब कुछ जो है ये हमें किस से पता चलेगा ये भी हमें with the help of proper study, proper research से पता चलने वाला है that is with the help of statistics हमें ये पता चलेगा right so the businessman has to plan its production so that he is able able to meet the demand of its product and in minimum losses on amount of over or under production proper demand production be so careful production planning is essential for for maintaining a balance between demand and supply, proper careful production planning जरूरी है, demand और supply के बीच में balance बनाए रखने के लिए, नहीं तो पता चला production बहुत कर दिया, उतनी demand नहीं है, या demand ज़्यादा और production बहुत कम कर रहे हैं, तो ये जो है imbalances हैं, तो ये imbalances नहीं होने सी है, demand और supply में balance बनाए रखने के लिए, proper production planning जरूरी है, तो I hope जो कि ये चीज भी, या ये जो हमारा importance है, को clear हो गया है फिर आता है for making quality control, statistical techniques like preparation of quality, sorry, preparation of control charts can also be used to control the quality of the product manufactured by a firm, proper quality maintain करके रखना, देखना कि हाँ proper quality में जो quality है वो भी maintained है, ठीक है, सिर्फ और सिर्फ quantity पे ध्यान नहीं देकर quality भी maintain करके रखना, इसमें जो है different जो statistical tools हैं, वो help करता है इसे find out करने में, या इसे analyze करने में, तो ये भी क्या बनता है important बनता है because ultimately जब quality होगी तब ही कोई good जो है वो खरीदा जा सकता है जब quality होगी तब ही कोई good या service जो है वो properly sell किये जा सकते हैं market में तो उस quality को भी control में रखना मतलब कि quality control करते रहना it means quality पर check रखना ये भी क्या है important है ok फिर for making marketing strategy, जो different marketing strategy है, कि कैसे आप जो हो आपके product का packaging करने वाले हो, लोगों को क्या पसंद आएगा, लोग किसे देखकर attract होंगे, और फिर उसके बाद में किस way से आप advertisement करने वाले हो, आपका product का concept क्या है, उसका nature क्या है, वो किस particular age group पर focus कर रही है, किस particular income group पर focus कर रही है, और फिर उस basis पर आप proper उसकी क्या करोगे, marketing करोगे, proper उस पर जो प्राइजिंग यह वह लगाने वाले हो एडवर्टीजमेंट किस व्याय में जाना है क्या होना है वह सब कुछ उस वेसेस पर रिपोर्ट किया जाएगा तो एल्टीमेटली वह किस चीज में हेल्प करेंगी वह हेल्प करेंगे आपके ज्यादा से ज्यादा प्रोडक्ट बेटर है तो उस वे में जो है आपके प्रॉपर डिसीजन लिए जा सकेंगे ठीक है सो बिफोर प्रोडक्टर लॉन्ट लांच मार्केट रिसर्च टीम मेक्स यूज आफ वेरियस स्टाटिस्टिकल टिकनिक लाइक पाइलेट सर्वे पाइलेट सर्वे क्या होता है एक स्माल सर्वे मतलब कि पूरे जो प्रोडक्ट उनको एट मास्ट लाइट जो है लांच नहीं करके कुछ ग्रुप आफ पीपल में ही लांच किया सिर्फ यह देखने के लिए कि यह जो है पसंद आएंगे नहीं आएंगे इनमें क्या चेंजेस हो सकते हैं उस इसको स्टेडी करने के लिए पाइलेट सर्वे किया जाता है ठीक है जैसे कि वेक्सीन को जब तक मास कम्यूनिकेशन सरी मास्ट पॉपिलेशन पर यूज किया जाए उन पर लगाया जाए उसके पहले वेक्सीन के क्या होते हैं ट्रायल्स होते हैं रही तो सेम वे में पाइलेट सर्वेज ऑल्सॉफ ट्रायल की पहले देख लो कि यह चीज सही है है या नहीं है ठीक है यह प्रॉफिटेबल होगी या नहीं होगी ओके सो टू एनलाइज डेटा ऑन पॉपिलेशन पर्चेजिंग पावर है बेच ऑफ दी कंजीमर कॉमपीटीटर्स प्राइजिंग एक्सेक्ट्रा सच स्टेडी इस रिवील दिपॉजिबल मार्केट पोटेंशल फॉर दी फ्रेड ठीक है जो पॉसिबल मार्केट पोटेंशल है किसी भी प्रोडक्ट का वह रिवील हो जाता है ऐसी स्टेडी से तो यह इसमें भी क्या करता है स्टाटिस्टिक्स हेल्प करता है ओके तो आप सो कि यह वाला जो पॉइंट है यह भी आप लोगों को क्लियर हो गया होगा फिर स्टूडेंट जाते हैं हमारे कुछ लिमिटेशन हम लोगों ने फंक्शन पढ़ लिए इंपोर्टेंस पढ़ लिए अब देखते हैं लिमिटेशन मतलब कि कहां-कहां पर जो है स्टाटिस्टिक्स लिम स्टाटिस्टिक्स के लिमिटेशन देखने को मिलते हो ठीक है यह देखते हैं फिर एक छोटा सा टॉपिक बचेगा दाट इस डिस्ट्रेस्ट वह चाहिए तो यह इसका एक लिमिटेशन बनता है कि कई बहुत सारी जो है इटम्स या बहुत सारे फैक्टर्स ऐसे होते हैं हम क्वांडिटेव टर्म्स में नहीं एक्सप्रेस कर पाते तो वहां पर एक रॉबैक शो करता है कि quantitative terms चाहिए होते हैं ठीक है सिर्फ और सर्फ सॉरी जो क्वालिटेटिव टर्म्स है वह भी एक्सप्रेस करने चाहिए थे लेकिन अगर वह नहीं कर पाते हम लोग विद दिया पॉइंट स्टाटिस्टिक तो वह क्वालिटेटिव टर्म्स को वह जो है वह हमारी स्टडी से बाहर ही रहते हैं ठीक है तो यह क्या बनता है यह उसका बनता है एक लिमिटेशन कि यहां पर सिर्फ और सिर्फ क्वाइंटिटी पर ही बात की जाती है ओके स्टाटिस्टिक्स डस डस नॉट डिल विद इंडिवीजुअल जैसे कि हमने स्टाटिंग में पढ़ा कि वह क्या पड़ता है इन्नी इंडिवीजुअल की स्टेडी नहीं नहीं करेगा लेकिन हो सकता है ना कि हमें कोई इंडिवीजुअल आइटम की स्टडी करना हो हमें किसी एक इंडिवीजुअल कंजीमर की जो डिमांड है वह देखनी हो लेकिन स्टाइटिस्टिक्स क्या बोलता है एग्रीगेट इंडिवीजुअल नहीं हम बनता है स्टाइटिस्टिक्स के निमिज यूज स्टाइटिस्टिक्स को बहुत ही इजीली मिस्यूस किया जा सकता है अगर प्रॉपर इसके जो कोई expert इसे use ना करे और एक कोई unbiased person इसको use ना करे तो अगर कोई biased person है जो की statistical study conduct कर रहा है तो वहाँ पर बहुत सारे misuse आपको देखने को मिलेगे वो अपनी अपने motive की through या अपने motive के लिए जो है वो study को या वो जो data उसे mold कर देगा ठ misuse किया जा सकता है तो वह मिस्यूज ना हो इसके लिए प्रॉपर जो ट्रेन और स्पेशलाइज्ड पर्सनल्स होते हैं उनका होना जरूरी है ओके स्टाटिस्टिक्स रिजल्ट्स आर ट्रू ओनली ऑन आवरेज जो स्टाटिस्टिक्स के रिजल्ट होते हैं वह किस पर ट्रू है ओनली ऑन आवरेज ठीक है मतलब कि जैसे कि अगर मैं बोलूं कि ऑन एन आवरेज जो पूरी स्कूल है या फिर मैं बोलूं कि ऑन एन आवरेज जो आपकी क्लास की हाइट लिखें वह है 150 सेंटी मीटर ठीक है यह मैंने अवरेज पर बोला है लेकिन इसमें कुछ ऐसे होंगे जो कि 160 सेंटी मीटर के होंगे कुछ होंगे जो कि 140 सेंटी मीटर के होंगे लेकिन आवरेज 150 बोला तो यह माना जा रहा है कि आपकी क्या है 150 सेंटी मीटर तो यह क्या हुआ कि यह चीज शो कर रहा है कि स्टाटिस्टिक शर्फ और सिर्फ आवरेज पर ही ट्रो होता है लेकिन अक्शन में देखा जाए तो आवरेज जो है वह क्या है वह तो पूरे उसमें से निकाल गया एक जो आसपास आपका नंबर है मतलब कि ऐसा नंबर है जिसके आसपास दूसरे नंबर जा रहे होंगे तो यह भी क्या है उसका एक लिमिटेशन बनता है ठीक है ओनली एक्सपर्ट कैन में इस पॉसिबल यूज ऑफ स्टाटिस्टिक तो इसके लिए एक्सपर्ट का जरूरी है अगर मैं बोलूं आप लोगों की जाकर एक रिसर्च करना तो आप इतने अच्छे से तोड़े ना कर पाओगे लगी रिसर्च एक प्रॉपर स्टेडी करनी है तो उसके लिए एक्सपर्ट्स का होना जरूरी है ठीक है तो लगी कि वहीं export है जो कि statistical study अच्छे से proper way में कर सकता है और सही results उससे हम analyze कर पाएंगे ठीक है statistical data should be uniform and homogeneous ये भी एक जरूरी चीज है कि जो data को कैसा होना चाहिए homogeneous होना चाहिए जैसे कि मैंने आपको पहले भी समझाया कि हम जो है height और weight में क्या नहीं कर सकते comparison नहीं कर सकते अब अगर मैं बोलूं सिर्फ और सिर्फ height की तो एक person की height और एक tree की height क्या आप इसमें कोई analysis करते हैं कर पाओगे नहीं tree एक अलग चीज हो गई person एक अलग चीज हो गया तो अगर हम देखें तो height height में भी homogeneity maintained नहीं है ये जो है because हम सिर्फ और सिर्फ person to person नहीं करके person और tree कर रहे हैं तो वो एक थोड़ा सा unreliable result हमें दे रहा है right तो ultimately हम क्या बोल रहे हैं कि statistics के लिए जो data है वो कैसा होना चाहिए uniform और homogeneous होना चाहिए तो ये भी एक इसका क्या बनता है drawback बनता है कि heterogeneous data पर statistics statistical study possible नहीं है, okay, तो ये कुछ limitations है किसके, statistics के, okay, I hope so कि ये limitations आप लोगों को clear होंगे, बहुती short में हमने इसके limitations पढ़े हैं, अगर detail में पढ़ना है तो आपको क्या करना है, जो already हमारे videos बन चुके हैं, उनकी help लेना है, और अपना जो concept है वो detail में समझना है, ठीक है, ये जब revision statistics के यह आप लोगों को क्लियर हो गए होंगे फिर आते हैं स्टूडेंट कुछ डिस्ट्रस्ट ऑफ स्टाटिस्टिक्स डिस्ट्रस्ट क्या है ट्रस्ट का मतलब हमें पता है कि हां हमें भरोसा है डिस्ट्रस्ट क्या हो गया उल्टा हमें भरोसा नहीं है हमें जो है स्टाटिस्टिक्स पर भरोसा नहीं है दिस वॉट वी कैन से डिस्ट्रस्ट ऑफ स्टाटिस्टिक्स अब डिस्ट्रस्ट क्यों क्रिएट होता है अभी-अभी हमने एक लिमिटेशन पड़ा स्टाटिस्टिक्स कैन बी इन इजीली मिस्यूज्ड, statistics जो है वो इजीली मिस्यूज्ड हो सकता है, तो it means क्योंकि वो मिस्यूज्ड हो सकता है, तो इसलिए तो distrust create होता है, कि क्या पता ये जो particular data है, वो सही है भी या नहीं है, right? create कर रहा है क्या distrust ठीक है so distrust of statistics means lack of confidence in statistical methods and statement ठीक है lack of confidence हमें जो है बरोसा नहीं है जो भी statistical methods या statements है उन पर क्या है causes distrust के, so the distress of statistics occurs due to the following reason, किस reason से create होता है वो हम देखें, तो incomplete knowledge of statistical methods, statistical method का complete knowledge नहीं है, इसलिए हमें जो है proper confidence नहीं है किसी भी चीज़ पर, unrealistic assumptions, हम जो है कुछ unrealistic assumptions बना रहे हैं, या हम जो देख रहे हैं कि ऐसा तो हो ही नहीं सकता है, यह हमारे assumptions हम create कर रहे हैं, इसलिए जो ह होता है कोई डेटा है जो कि हम ले लगी नहीं रहा है कि वह सही हो सकता है यह ऐसा डेटा नहीं आ सकता है इस वजह से डिस्ट्रस क्रिएट वह डेलिब्रेट मिस्सी उजाफ स्टाटिस्टिक्स स्टाटिस्टिक्स का मिस्सी उज होता ही रहता है ठीक है डेलिब्रेट होती रहती है यह चीजें डेलिब्रेट लिखोई जो है जानबूच करके क्या करता है मिस्सी उज करता है तो इसकी वजह से भी डिस्ट्रस है हम बोलते हैं कि क्या है वह तो डेटा है अपने मन से डाटा होता है कोई अगर हमें कोई एक ऑफेंटिक चीज पता चल जाए ऑफेंटिक वेबसाइट से हमने फाइंड आउट कर तो फिर उस पर ट्रस्ट करते हैं बाकी ऐसा है कि डिफरेंट वेबसाइट आपको डिफरेंट डिफरेंट डाटा देती है हम हर एक डाटा हो सकता है इन्होंने जो है हमें मिस्गाइड करने के लिए ऐसा डाटा दिया हो राइट इग्नोरिंग लिमिटेशन अगर किसी भी डाटा को कलेक्ट करना तो यह भी डिस्ट्रस्ट क्रिएट करता है रॉन अप्लीकेशन और स्टाटिस्टिकल मेथोड रॉन अप्लीकेशन मतलब कि सीधा सीधा क्या समझ में आ रहा है कि अगर कोई एक्सपर्ट है जो कि स्टाटिस्टिकल स्टेडी कंडक्ट कर रहा है तो वह सही डाटा होगा अलग कि हम जो हैं उस पर ट्रस्ट कर पाएंगे रॉन अप्लीकेशन का बोगा रॉन अप्लीकेशन तो तब ही हो रहा है वजह से हो रहा होगा ठीक है तो कुछ रांग अप्लीगेशन अगर स्टाटिस्टिकल मेथोड्स का हुआ है या स्टाटिस्टिकल स्टडी में किया गया तो उसकी वजह से भी डिस्ट्रस्ट क्रिएट होता है ओके अब डिस्ट्रस्ट क्रिएट तो होता है लेकिन हमें पता है कि स्टाटिस्टिकल जो वह इंपोर्टेंट भी है राइट उसके इंपोर्टेंट तो अलग हमें पता है तो यह जो कैसे कर सकते हैं तो वह कुछ इन वेज में हम कर सकते हैं क्या क्या है to overcome the problems of distrust following precautions should be taken क्या है limitations of statistics should be kept in mind जो limitations are statistics के वो हमें ध्यान में रखने चाहिए जब भी कोई statistical study conduct की जा रही है तो उसके पहले उसके जो limitations है वो ध्यान में रखकर उन limitations की वज़ा से हमारी study में कोई भी kind of lacuna's नहीं आने चाहिए अगर limitations पर आप ध्यान दोगे अगर limitations को जो हुआ आप properly अगर study करोगे तो ultimately आप जो हो एक correct analysis पर पहुँचोगे ठीक है तो limitations जो है that should be kept in mind only experts should make use of the statistics जिसे आता है ठीक है ऐसा नहीं कि कोई भी जाकर जो है statistical study करने लगा जो experts हैं उन्हें उनसे ही जो है statistical study conduct करवानी चाहिए और हमें जो है experts के through जो find out किये गए या बताए गए आपके पास में data होंगे उन पर believe करने चाहिए ठीक है data should be used after a careful enquiry एक proper careful enquiry कली properly हमने देख लिया कि हाँ जो data वो authentic है जो data है वो reliable है तब उसे उस data को हमें क्या करना चाहिए use करना चाहिए ठीक है great care and caution should be exercised while using statistics ठीक है जो यह आप different methods वगेरा use करोगे अब कौन सी study के सापसे कौन सा method use करना है उसके लिए यह प्रॉपर जो है तो प्रॉपरली देखना चाहिए विद केर एंड कॉशिन जो है देखना चाहिए कि कौन सी चीज जो है वह ज्यादा बेटर है ठीक है तो एल्टिमेटली क्या यहां पर शो रहा है कि अगर आपको सारे स्टाटिस्टिकल में थर्ड के वह अगर स्टाटिस्टिकल स्टेडी एंडर्टेक्ट कर रहा है तो एल्टिमेटली वह एक reliable data भी मिल पाएगा हमें उससे ठीक है तो इससे क्या समझ में आ रहा है कि जितने भी limitations है वो सारे ध्यान रखो साथ में experts का होना जरूरी है experts के थूँ जो find out की गई statistics है वो सही रहेगी ठीक है the user should be impartial जो user है वो भी क्या होना चाहिए impartial होना चाहिए मतलब कि ऐसा नहीं कि हम अपना जो है partiality लेकर आ रहे हैं और फिर बोल रहे हैं कि जो statistics है वो सही नहीं है या वो जो है trustworthy नहीं है जो अगर properly proper manner में और बिना किसी पार्शालिटी के अगर फाइंड आउट की जाए कोई भी डेटा तो उस पर हम रिलाइक कर सकते हैं ठीक है लगभग की स्टाटिस्टिक्स बहुत ही ज्यादा इंपोर्टेंट है और उस पर यह जो डिस्ट्रेस्ट इसका रिमोव होना भी जरूरी और रिमोव कैसे होगा फॉल्ट है वो स्टाटिस्टिक्स में लाइ नहीं कर रहा है स्टाटिस्टिक्स बिलकुल सही है ठीक है स्टाटिस्टिक्स में कोई कमें नहीं है फॉल्ट कहां लाइ कर रहा है बीस टेकनीक्स और इनोसिंट टेकनीक्स विच में भी यूज़ फॉर बिटरमेंट आफ दी सोस fault purely lies on the statistician and not on the data अगर जो statistician है वो misuse कर रहा है data को मतलब कि जो collect कर रहा है अगर वो misuse कर रहा है अगर वो सही way में collect नहीं कर रहा है तो problem किसके साथ में है या fault कहाँ पर lie कर रहा है fault lie कर रहा है with the statistician data में fault नहीं है जो उसे use कर रहा है जो उसे misuse कर रहा है I should say जो उसे misuse कर रहा है उस पे fault है तो ये fault कैसे अटेगा proper सही statistician के होने से ओके तो I hope so students कि आप लोगो जो है ये जो distrust in statistics है इसका जो conclusion आया है ये भी अच्छे से clear हो गया होगा और ये जो हमारे सारे topics थे जो कि हमने इस chapter में पढ़े ये सारे ही आप लोगो अच्छे से clear हो गये होंगे अब एक और कि magnet brains की website से videos कैसे access करने है बहुत ही simple सा procedure है google open करना है और उस पर आपको type करना है www.magnetbrains.com जब आप ये type करोगे students ऐसे search करोगे तो जो website है वो open हो जाएगी इसे scroll कीजेगा जब आप इसे scroll करोगे तो यहाँ पर जो है आपको सारी classes के option है ठीक है class 12 से लेकर class first kindergarten, term 1 exam ncrt exampler and extra learning extra learning में आपके जितने भी different mini जानगारी और और भी जो चीजे जो की apart from your classes होती है वो सारी आपको extra learning आपको सारे options दिख रहे हैं इसमें से जिस class का भी आपको video देखना है उस पर आपको click करना है जैसे कि आपको आपको class 11th economics का देखना है तो class 11th पर हम click करेंगे तो उसके अंदर जितनी भी available playlist है students वो सारी यहाँ पर visible हो जाएंगी अब जब आप इसे scroll करोगे तो आपको नीचे और भी playlist दिखेंगी जैसे कि यहाँ पर जो है corner में आपको class 11th economics देखने को मिलेगा इसमें students आपकी statistics की अलग playlist है and micro economics की अलग playlist है ठीक है तो आपको कोई भी प्रॉब्लम नहीं होगी वीडियो को फाइंड आउट करने में अब कैसे वीडियो देखना है आप जब इसको स्क्रोल करोगे तो आपको दिखेगा यहां पर डाउन साइड वॉच नॉट का ऑप्शन उस वॉच नॉट पर क्लिक करना उस पर क्लिक करने से कुछ यह ओपन हो जाएगा ठीक है अब यहां पर जो वह चाप्टर वाइज वीडियो इसके अंदर आपके आपको जो है सारे चाप्टर्स मिलेंगे ठीक है सिस्टेमाटिकली अरेंज और चाप्टर्स में जो सारे टॉपिक्स है वह भी बिल्कुल सही वे में अरेंज मिलेंगे अब जैसे कि हमें जो है यह हमारा जो फर्स्ट तो इस चाप्टर इंडिटोडक्शन उसका ओवरव्यू अगर पढ़ना है तो हम कैसे पढ़ेंगे इस इंडिटोडक्शन पर क्लिक करना पर क्लिक करना तो आपका जो वीडियो वह प्लेट हो जाएगा ठीक है अब इस वीडियो के यहां पर कॉनर में नेक्स्ट वीडियो फैंसल कर दो तो जो वेबसाइट का होम पेज है वह बापिस उपन हो जाएगा आप से प्रोसीजर अप्लाई करेंगे बापिस जो अभी मैंने मैंने सिखाई वही और उसी वे में आप किसी भी क्लास के किसी भी सब्जेक्ट के किसी भी टॉपिक को बहुत ही इजीली एक्सेस कर सकते हैं आई होप से कि यह चीज आप लोगों क्लियर हो गई होगी और हमारा YouTube चैनल स्टूडिंग ब्रेंड्स उसे आपको सब्सक्राइब करना है इन वीडियोस को ज्यादा से ज्यादा शेयर करें एंड ऑल्सो जू लाइक दी वी�