Detailed Syllabus for SSC CGL Statistics (Tier II)

SSC CGL Statistics section Tier II में आता है और यह candidates की statistical knowledge और analytical ability को assess करता है। यह section quantitative aptitude का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और इसमें कई topics शामिल होते हैं, जो statistics के fundamentals को cover करते हैं।

यहां SSC CGL Statistics (Tier II) का detailed syllabus दिया गया है:

SSC CGL Statistics (Tier II)

Tier II में Statistics section के 100 questions होते हैं, जो 200 marks के होते हैं। यह section candidates के statistical concepts, data analysis, और interpretation skills को test करता है।

1. Descriptive Statistics (विवरणात्मक सांख्यिकी)

(A) Measures of Central Tendency (केंद्र बिंदु के माप)

• Mean (औसत): Data का arithmetic mean निकालना।
  • Example: Mean=Sum of all valuesNumber of values\text{Mean} = \frac{\text{Sum of all values}}{\text{Number of values}}Mean=Number of valuesSum of all values​
• Median (मध्यिका): Data को arrange करके middle value निकालना।
  • Example: {3, 5, 7, 9, 11} में Median 7 है।
• Mode (अधिकतम आवृत्ति): सबसे अधिक बार आने वाले value को पहचानना।
  • Example: {2, 3, 4, 4, 5} में Mode 4 है।

Preparation Tip:
Different datasets पर mean, median, और mode को calculate करने का practice करें।

2. Measures of Dispersion (विसरण के माप)

• Range (परिसीमा): Highest value और lowest value के बीच का difference।
  • Example: Data {5, 8, 3, 12} की Range $12-3=9$ है।
• Variance (विविधता): Mean से data की values के बीच का square difference।
  • Example:
    Variance=∑(X−Mean)2N\text{Variance} = \frac{\sum{(X – \text{Mean})^2}}{N}Variance=N∑(X−Mean)2​
• Standard Deviation (मानक विचलन): Variance का square root।
  • Example:
    Standard Deviation=Variance\text{Standard Deviation} = \sqrt{\text{Variance}}Standard Deviation=Variance​

Preparation Tip:
Different datasets पर variance और standard deviation calculate करने की practice करें।

3. Probability (संभावना)

• Basic Probability Concepts: Probability के basic principles जैसे sample space और events।
• Conditional Probability (सशर्त संभावना):
  • Example: P(A∣B)=P(A∩B)P(B)P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(A∩B)​
• Bayes’ Theorem (बेयस का प्रमेय): Conditional probabilities के बीच relation।
  • Example:
    P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B)P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​

Preparation Tip:
Probability problems को समझें और basic rules को अच्छे से practice करें।

4. Sampling Theory (नमूनाकरण सिद्धांत)

• Types of Sampling: Random sampling, stratified sampling, systematic sampling आदि।
• Central Limit Theorem (केंद्रीय सीमा प्रमेय): Sample means की distribution का behavior।
• Estimation (अनुमान): Point estimation और interval estimation की techniques।
• Hypothesis Testing (परिकल्पना परीक्षण): Null और alternative hypothesis को test करना।
  • Example:
    Z-test और T-test जैसे methods का use।

Preparation Tip:
Sampling techniques और estimation methods पर focus करें। Hypothesis testing के steps को समझें।

5. Statistical Inference (सांख्यिकीय निष्कर्ष)

• Confidence Intervals (विश्वास अंतराल): Population parameters का interval estimate।
  • Example:
    Confidence Interval=Sample Mean±Z(Standard Deviationn)\text{Confidence Interval} = \text{Sample Mean} \pm Z \left(\frac{\text{Standard Deviation}}{\sqrt{n}}\right)Confidence Interval=Sample Mean±Z(n​Standard Deviation​)
• Significance Testing (महत्व परीक्षण): P-values और critical values का use करना।
• Errors in Hypothesis Testing: Type I और Type II errors को समझना।

Preparation Tip:
Confidence intervals और significance testing के examples को solve करें।

6. Regression and Correlation (प्रतिगमन और सहसंबंध)

• Simple Linear Regression (सरल रैखिक प्रतिगमन): $Y=a+bX$ model का use करना।
• Correlation Coefficient (सहसंबंध गुणांक): Variables के बीच relationship का measure।
  • Example: r=∑(X−Xˉ)(Y−Yˉ)∑(X−Xˉ)2∑(Y−Yˉ)2r = \frac{\sum{(X – \bar{X})(Y – \bar{Y})}}{\sqrt{\sum{(X – \bar{X})^2}\sum{(Y – \bar{Y})^2}}}r=∑(X−Xˉ)2∑(Y−Yˉ)2​∑(X−Xˉ)(Y−Yˉ)​

Preparation Tip:
Regression equations और correlation coefficient के calculations को समझें और practice करें।

7. Index Numbers (सूचकांक संख्या)

• Purpose of Index Numbers (सूचकांक संख्याओं का उद्देश्य): Economic data का representation।
• Types of Index Numbers: Laspeyres, Paasche, और Fisher index numbers।
• Construction of Index Numbers: Weightage system का use करना।
  • Example:
    Price index का formula:
    Index=Current ValueBase Value×100\text{Index} = \frac{\text{Current Value}}{\text{Base Value}} \times 100Index=Base ValueCurrent Value​×100

Preparation Tip:
Index numbers की different types और calculations पर ध्यान दें।

8. Time Series Analysis (समय श्रृंखला विश्लेषण)

• Components of Time Series (समय श्रृंखला के घटक): Trend, seasonal variations, और cyclical variations।
• Smoothing Techniques: Moving averages और exponential smoothing।
• Forecasting Techniques: Time series data का analysis और forecasting methods।

Preparation Tip:
Time series data का analysis करें और trends को identify करने का अभ्यास करें।

Conclusion

SSC CGL Statistics (Tier II) का syllabus candidates के statistical knowledge और analytical skills को test करने के लिए designed किया गया है। इस section की तैयारी के लिए आपको theoretical concepts के साथ-साथ numerical problems पर भी ध्यान देना होगा। Regular practice, previous year question papers, और mock tests से तैयारी करें ताकि आप exam में अच्छा perform कर सकें।