ToolypetMCP

Statistics Calculator

यह क्या है?

एक statistics calculator जो mean, median, mode, standard deviation, variance, और अन्य statistical measures compute करता है। Data set analysis, frequency distribution, और basic probability calculations support करता है।

इनपुट

calculator.tools.statistics.input.hint

कैसे उपयोग करें

Data set enter करें (comma-separated numbers)। Tool instantly mean, median, mode, range, standard deviation, variance, और अन्य statistics compute करता है।

गहन अध्ययन

वर्णनात्मक सांख्यिकी डेटा को सारांशित करती है: केंद्रीय प्रवृत्ति (माध्य, मध्यिका, बहुलक), विस्तार (रेंज, विचरण, मानक विचलन), और आकार (विषमता, कर्टोसिस)। माध्य बाह्य मानों (outliers) के प्रति संवेदनशील है, जबकि मध्यिका मजबूत है। इसलिए आय जैसे विषम वितरणों के लिए मध्यिका अधिक प्रतिनिधि है। मानक विचलन माध्य से डेटा बिंदुओं के विचरण को मापता है। सामान्य वितरण में, 68% डेटा 1σ, 95% 2σ, और 99.7% 3σ के भीतर होता है (68-95-99.7 नियम)। सहसंबंध (correlation) दो चर के बीच रैखिक संबंध मापता है (-1 से +1), लेकिन सहसंबंध कार्यकारण (causation) नहीं दर्शाता।

उदाहरण

  1. test scores के लिए mean, median, और mode compute करें: 85, 90, 78, 92, 88, 85, 95, 70, 85, 91
  2. data spread मापने के लिए standard deviation की गणना करें: निर्धारित करता है कि values clustered हैं या widely dispersed
  3. outliers पहचानने के लिए quartiles और IQR ज्ञात करें: Q1 - 1.5*IQR या Q3 + 1.5*IQR से परे values संभावित outliers हैं

Toolypet MCP सर्वर इंस्टॉल करें

एक कमांड से अपने AI एजेंट में Toolypet टूल्स जोड़ें। Claude Desktop, Claude Code, Cursor और किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

त्वरित शुरुआत
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MCP क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन
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टूल का नाम:mcp__toolypet__statistics_calculator
प्रॉम्प्ट उदाहरण
Use mcp__toolypet__statistics_calculator to ...

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

माध्य और मध्यिका में क्या अंतर है?
माध्य सभी मानों का औसत है (कुल ÷ संख्या)। मध्यिका क्रमबद्ध डेटा का मध्य मान है। बाह्य मान माध्य को काफी प्रभावित करते हैं लेकिन मध्यिका को नहीं। उदा: [1,2,3,4,100] का माध्य=22 लेकिन मध्यिका=3। आय जैसे विषम डेटा के लिए मध्यिका बेहतर है।
मानक विचलन क्या दर्शाता है?
मानक विचलन (σ) माध्य से डेटा बिंदुओं के प्रसार को मापता है। कम σ = डेटा माध्य के करीब, अधिक σ = डेटा व्यापक रूप से फैला। σ² विचरण है। सामान्य वितरण में 68% डेटा ±1σ में, 95% ±2σ में होता है।
विषमता (skewness) और कर्टोसिस क्या हैं?
विषमता वितरण की असममिति मापती है: 0 = सममित, धनात्मक = दाईं ओर पूंछ, ऋणात्मक = बाईं ओर पूंछ। कर्टोसिस पूंछों की मोटाई मापती है: उच्च = अधिक बाह्य मान। सामान्य वितरण की विषमता=0, कर्टोसिस=3 है।
सहसंबंध और कार्यकारण में क्या अंतर है?
सहसंबंध (correlation) दो चरों के एक साथ बदलने की प्रवृत्ति है। कार्यकारण (causation) का मतलब एक चर दूसरे का कारण है। आइसक्रीम बिक्री और डूबने में सहसंबंध है (दोनों गर्मी में बढ़ते हैं), लेकिन कार्यकारण नहीं। कार्यकारण सिद्ध करने के लिए प्रयोग आवश्यक हैं।
किस स्थिति में कौन सा केंद्रीय प्रवृत्ति माप उपयोग करें?
माध्य: सममित वितरण, बिना बाह्य मानों के (जैसे परीक्षा अंक)। मध्यिका: विषम वितरण या बाह्य मानों के साथ (जैसे आय, घर की कीमतें)। बहुलक: श्रेणीगत डेटा या सबसे आम मान खोजने के लिए (जैसे जूते का सबसे लोकप्रिय आकार)।
Claude/Cursor में इस टूल का उपयोग कैसे करें?
आप MCP के माध्यम से इस टूल का उपयोग कर सकते हैं। 'npx -y @toolypet/mcp-server@latest' के साथ अपने AI एजेंट कॉन्फिगरेशन में Toolypet MCP सर्वर जोड़ें। फिर अपने AI से अपने पैरामीटर के साथ mcp__toolypet__statistics_calculator का उपयोग करने के लिए कहें।
MCP क्या है और Toolypet इसे क्यों सपोर्ट करता है?
MCP (Model Context Protocol) एक ओपन स्टैंडर्ड है जो Claude और Cursor जैसे AI एजेंट्स को एक्सटर्नल टूल्स का उपयोग करने देता है। Toolypet MCP को सपोर्ट करता है ताकि आप सभी 65+ टूल्स को ब्राउज़र और AI एजेंट्स दोनों में उपयोग कर सकें, जिससे गणना और ऑपरेशन आपके AI वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत हो जाएं।