hypothesis matlab kya hota hai

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Hypothesis test in matlab (codes included).

Utpal Kumar    1 minute read    STATISTICS    May 22, 2020

Using Randomization to test the disprove the null hypothesis

Let’s pose the null hypothesis that the two sets of data come from the same probability distribution (not necessarily Gaussian). Under the null hypothesis, the two sets of data are interchangeable, so if we aggregate the data points and randomly divide the data points into two sets, then the results should be comparable to the results obtained with the original data.

Statistical Analysis [MATLAB]

For more details on the hypothesis testing, please visit this page.

So, the strategy is to generate random datasets, with replacement (bootstrapping), compute difference in means (or difference in medians or any other reliable statistic), and then compare the resulting values to the statistic computed from the original data.

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• Null hypothesis is that the two distribution that we are sampling are from the same population.
• Now, since our null hypothesis is that the two distribution comes from the same population, we can mix it to draw two samples again.
• For details see: Lectures on Statistics and Data Analysis in MATLAB

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Hypothesis Testing

• ASA Theorem Absolute Value Equations and Inequalities Addition and Subtraction of Rational Expressions Algebra Algebraic Representation Analyzing Graphs of Polynomials Angle Measure Angles in Polygons Approximation and Estimation Area and Circumference of a Circle Area of Triangles Binomial Expansion Binomial Theorem Calculus Chain Rule Circle Theorems Circles Maths Common Factors Completing the Square Completing the Squares Complex Numbers Composite Functions Compound Interest Construction and Loci Continuity Converting Metrics Coordinate Geometry Cubic Polynomial Graphs Data transformations Definite Integrals Derivatives of Sin, Cos and Tan Deriving Equations Determinants Differential Equations Differentiation Differentiation Rules Differentiation from First Principles Direct and Inverse proportions Disjoint and Overlapping Events Disproof by Counterexample Equation of a Perpendicular Bisector Equations Equations and Identities Euler's Method Evaluating and Graphing Polynomials Exponential Functions Exponential Functions copy Exponential Rules Exponentials and Logarithms Factorials Factoring Polynomials Factoring Quadratic Equations Factorising expressions Factors Finding Rational Zeros Finding the Area Fractional Powers Fractional Ratio Fractions and Decimals Fractions and Factors Fractions in Expressions and Equations Fractions, Decimals and Percentages Functions Fundamental Counting Principle Fundamental Theorem of Algebra Geometric Sequence Graphing Rational Functions Graphing Trigonometric Functions Graphs Graphs and Differentiation Graphs of Common Functions Graphs of Exponents and Logarithms Graphs of Trigonometric Functions Growth and Decay Highest Common Factor Hyperbolas Hyperbolic Functions Implicit differentiation Inductive Reasoning Inequalities Maths Integers Integrating Even and Odd Functions Integrating Polynomials Integrating Trig Functions Integrating e^x and 1x Integration Integration Using Partial Fractions Integration by Parts Integration by Substitution Interest Inverse functions Iterative Methods Jump Discontinuity Law of Cosines in Algebra Law of Sines in Algebra Laws of Logs Limits of Accuracy Linear Expressions Location of Roots Logarithm Base
• 2 Dimensional Figures Altitude Area and Volume Area of Circular Sector Area of Rectangles Area of Rhombus Composition Congruence Transformations Congruent Triangles Continuity Convexity in Polygons Distance and Midpoints Equilateral Triangles Fundamentals of Geometry Geometric Inequalities Geometric Mean Geometric Probability Isometry Law of Cosines Law of Sines Linear Measure and Precision Parallel Lines Theorem Parallelograms Perpendicular Bisector Polygons Proportionality Theorems Pythagoras Theorem Rectangle Regular Polygon Right Triangles SSS and SAS Similarity Transformations Special quadrilaterals Surface Area of Sphere Volume of Cone Volume of Cylinder Volume of Sphere Volume of prisms
• Assumptions Calculus Kinematics Connected Particles Constant Acceleration Constant Acceleration Equations Converting Units Derivatives of Sin, Cos and Tan Force as a Vector Kinematics Newton's First Law Newton's Second Law Newton's Third Law Projectiles Pulleys Resolving Forces Statics and Dynamics Tension in Strings Variable Acceleration
• Bar Graphs Basic Probability Conditional Probabilities Euler's Method Independent Events Probability Systematic Listing
• Binomial Distribution Binomial Hypothesis Test Bivariate Data Box Plots Comparing Data Conditional Probability Correlation Cumulative Frequency Data Interpretation Discrete Random Variable Distributions Events (Probability) Frequency Polygons Histograms Hyperbolic Functions Hypothesis Test for Correlation Hypothesis Testing Large Data Set Linear Interpolation Measures of Central Tendency Normal Distribution Normal Distribution Hypothesis Test Probability Probability Calculations Probability Distribution Random Variables Sampling Scatter Graphs Single Variable Data Standard Deviation Standard Normal Distribution Statistical Measures Tree Diagram Types of Data in Statistics Venn Diagrams

The Two Types of Hypotheses in Hypothesis Testing

When trying to make a statement about a population parameter, we formulate a hypothesis that we can then put to the test by gathering a sample or conducting an experiment. However, before we can begin testing, we must establish two hypotheses: the null hypothesis and the alternative hypothesis.

The Null Hypothesis and the Alternative Hypothesis

The null hypothesis, denoted as H 0 , is the hypothesis that we assume to be true. On the other hand, the alternative hypothesis, denoted as H A , describes the potential outcome for the population parameter if the null hypothesis is incorrect.

The null hypothesis always states that the population parameter is equal to a specific value, while the alternative hypothesis differs depending on whether the test is one-tailed or two-tailed. In a one-tailed test, the null hypothesis will include either ≥ or ≤ , whereas in a two-tailed test, it will involve ≠ .

Additionally, we refer to the test statistic as the result of the experiment or sample from the population.

How to Conduct a Hypothesis Test

The general method for conducting a hypothesis test involves assuming that the null hypothesis is true. Then, we calculate the probability of the test statistic occurring under the conditions of the null hypothesis. If this probability is less than the given significance level, denoted as α , we can reject the null hypothesis. If not, we do not have enough evidence to reject the null hypothesis. Note: it is sometimes said that we "accept" the null hypothesis, but this phrasing is not entirely accurate.

The significance level, α , is typically set at 5%. In some cases, we may also need to determine the critical region and values of a probability distribution.

The critical region is the area under the probability distribution where we would reject the null hypothesis if the test statistic falls within it. The critical value is the first value to fall within this region. In a one-tailed test, there will be one critical region and one critical value, while in a two-tailed test, there will be two of each as we must consider both ends of the distribution.

This can also be visualized on a graph, where the test statistic must fall within the critical region in order to reject the null hypothesis. In a one-tailed test, the critical region is represented by a specific area on the graph, while in a two-tailed test, there are two distinct critical regions, each representing a different end of the distribution.

Using the Binomial Distribution for Hypothesis Testing

When dealing with a binomially distributed random variable X , written as X ~ B(n,p) , we are testing probabilities, meaning that the population parameter is p . This means that we must use p in defining our hypotheses.

One-Tailed Test

The steps for conducting a one-tailed test are as follows:

As an example, let's consider a standard six-sided die used in a board game that is thought to be biased because it does not roll a one as frequently as the other five values. In 40 rolls, one appears only three times. Using a 5% significance level, we can test whether this die is truly biased. Let X be the number of times a six-sided die was rolled, giving a result of one. Let p be the probability of obtaining a one in a roll of the die. By assuming that the null hypothesis is true, we can calculate the probability of observing a result of three or fewer ones out of 40 rolls, which turns out to be 0.028. This probability is less than the significance level of 0.05, allowing us to reject the null hypothesis and conclude that the die is indeed biased.

Two-Tailed Test

The steps for conducting a two-tailed test are nearly identical to those for a one-tailed test. However, in this case, we must divide the significance level in half and test for both ends of the distribution. For example:

A teacher believes that 30% of students watch football on a Saturday afternoon. The teacher asks 50 students, and 21 of them watch football on the weekend.

Hypothesis Testing Simplified

Hypothesis testing is a statistical approach used to determine if a result is significant enough to reject the null hypothesis. In this process, we compare a sample to a population parameter to assess any differences. This article will break down the steps and concepts of hypothesis testing, specifically with the normal distribution, correlation, and key takeaways.

The Normal Distribution and Hypothesis Testing

When conducting hypothesis testing with the normal distribution, we use the population mean (μ) as the parameter. We take a random sample (n) from the population, with a random variable (X) and a standard deviation (σ) that is normally distributed with μ. We then use the distribution of the sample mean to determine if the mean from the sample is statistically significant.

The process for hypothesis testing with the normal distribution is similar to that of the binomial distribution, but with a different population parameter. The critical region or value for the normal distribution can also be found by standardizing the test statistic or by using the inverse normal distribution on a calculator.

For example, a company claims that their bags of potatoes have a mean weight of 100kg, with a standard deviation of 4kg. An inspector takes a sample of 25 bags and finds the mean weight to be 106.4kg. At a 5% significance level, we test if there is enough evidence to reject the claim that the mean mass is greater than 100kg. Using the null hypothesis of μ=100, we find that there is insufficient evidence to reject it. Thus, there is no significant difference in the mean mass at the 5% level.

In a hypothesis test, a random sample (n) is taken from a normally distributed population with a mean (μ) and standard deviation (σ). The critical region for the test statistic can be found using the formula: θ = (x-μ)/(σ/√n).

Correlation and Hypothesis Testing

Hypothesis testing for correlation focuses on determining if there is a significant correlation between two variables. The product moment correlation coefficient (PMCC) is used for this, with 1 representing a strong positive correlation, 0 representing no correlation, and -1 representing a strong negative correlation. The sample PMCC is denoted as r, while the population is denoted as ρ.

In a two-tailed test, we assess if the sample provides enough evidence to conclude that the population correlation is not zero, using r and ρ. In a one-tailed test, we determine if there is enough evidence to conclude that the population has either a positive or negative correlation, using r and ρ.

The critical region for r can be found using statistical tables and a formula booklet. For example, a teacher believes there is a correlation between shoe size and height and takes a sample of 50 students, finding a correlation of 0.34. Is there enough evidence to conclude a positive correlation at a 1% level of significance? The critical value from tables is r = 0.3281, and since 0.34> 0.3281, we can reject the null hypothesis and conclude that the sample suggests a positive correlation.

The Key Takeaways of Hypothesis Testing

Hypothesis testing is used to determine if a result is significant enough to reject the null hypothesis. It involves comparing a sample to a population parameter and assessing any differences. The binomial hypothesis test evaluates the probability of events, while the normal hypothesis test evaluates the mean of a population. Lastly, the hypothesis test for correlation assesses the significance of a correlation with the population parameter.

In Conclusion

Hypothesis testing is an essential tool in statistical analysis, allowing us to determine if a result is statistically significant. By understanding the concepts and steps involved, we can make informed decisions based on the data at hand and draw accurate conclusions.

Understanding Hypothesis Testing: Definition and Process

Hypothesis testing is a crucial tool when it comes to analyzing data and drawing conclusions. It involves clearly defining the test statistic and population parameter, as well as stating the null and alternative hypotheses with a specified level of significance.

But how exactly is a hypothesis test conducted? The process starts by defining the test statistic and population parameter, which are numerical values that represent the data under analysis. Then, the null and alternative hypotheses are stated, representing the two possible outcomes of the test. The null hypothesis assumes that there is no significant difference or relationship between the variables being tested, while the alternative hypothesis proposes that there is a difference or relationship present.

Next, the probability of the observed value occurring under the null hypothesis is calculated and compared to the chosen significance level. This significance level is typically set at 5%. If the calculated probability is lower than the significance level, the null hypothesis can be rejected. On the other hand, if the probability is higher than the significance level, there is not enough evidence to reject the null hypothesis and it remains true.

Now, you may be wondering when different types of hypothesis tests should be used. A normal hypothesis test is appropriate when testing means, while a binomial hypothesis test is used for testing probabilities. For determining correlation, a correlation test, also known as the Pearson Product-Moment Correlation Coefficient (PMCC) test, is utilized.

But why is hypothesis testing important? The answer is simple: it helps us determine the statistical significance of our results. By comparing the observed data to the null hypothesis, we can determine if the results can be generalized to the larger population or if they are simply due to chance.

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हिन्दू कौन है? || Hindu kaun hai, who’s hindu, hindu ka matlab kya hai, which means of hindu, hindu hai

Contents 1 Etymology 2 Definitions 2.1 Typology 2.2 Indigenous understanding 2.Three Western understanding Three Variety and unity 3.1 Variety 3.2 Sense of unity Four Beliefs 4.1 Purusharthas (targets of human life) 4.2 Karma and samsara 4.Three Moksha 4.Four Idea of God 4.5 Authority 5 Principal traditions 6 Scriptures 7 Practices 7.1 Rituals 7.2 Life-cycle rites of passage 7.Three Bhakti (worship) 7.Four Festivals 7.5 Pilgrimage Eight Individual and society 8.1 Varnas 8.2 Yoga 8.Three Symbolism 8.Four Ahimsa, vegetarianism and different meals customs 9 Establishments 9.1 Temple 9.2 Ashrama 9.Three Monasticism 10 Historical past 10.1 Periodisation 10.2 Origins 10.Three Prevedic religions (till c. 1500 BCE) 10.Four Vedic interval (c. 1500 – c. 500 BCE) 10.5 “Second Urbanisation” (c. 500 – c. 200 BCE) 10.6 Classical Hinduism (c. 200 BCE – c. 1100 CE) 10.7 Islamic rule and Bhakti motion of Hinduism (c. 1200 – c. 1750 CE) 10.Eight Trendy Hinduism (from circa 1800) 11 Demographics 11.1 Conversion debate 12 See additionally 13 Notes 14 References 15 Sources 15.1 Printed sources 15.2 Internet sources 16 Additional studying 17 Exterior hyperlinks source

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What Is MATLAB?

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MATLAB ® is a programming platform designed specifically for engineers and scientists to analyze and design systems and products that transform our world. The heart of MATLAB is the MATLAB language, a matrix-based language allowing the most natural expression of computational mathematics.

What Can I Do With MATLAB?

• Analyze data
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• Create models and applications

MATLAB lets you take your ideas from research to production by deploying to enterprise applications and embedded devices, as well as integrating with Simulink ® and Model-Based Design.

Who Uses MATLAB?

Millions of engineers and scientists worldwide use MATLAB for a range of applications, in industry and academia, including deep learning and machine learning, signal processing and communications, image and video processing, control systems, test and measurement, computational finance, and computational biology.

Is MATLAB Hard to Learn?

MATLAB is designed for the way you think and the work you do, so learning is accessible whether you are a novice or an expert. The Help Center is always available to guide you with robust documentation, community answers, and how-to videos.

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आईआईटी (IIT) क्या है?, कैसे करें? | Complete Information Of IIT In Hindi

आईआईटी क्या है? (IIT kya hai) , आईआईटी कैसे करें? (IIT kaise kare) या आईआईटी कितने साल का होता है? (IIT course kitne saal ka hota hai) क्या क्वालिफिकेशन चाहिए? आईआईटी करने के फायदे? (IIT karne ke fayde) इससे सैलरी कितनी मिलती है? इससे भविष्य में क्या बना जा सकता है? आईआईटी करने के बाद क्या करें? (IIT karne ke baad kya kare)

हर इंजीनियरिंग के क्षेत्र में अपना करियर बनाने की सोचने वाले छात्र ने आईआईटी का जिक्र एक न एक बार जरूर सुना होता है। एक अच्छे आईआईटी कॉलेज से इंजीनियरिंग की डिग्री प्राप्त करके इंजीनियरिंग में अच्छा करियर बनाना हर छात्र का सपना होता है। 12वीं के बाद जिन छात्रों ने साइंस स्ट्रीम को चुना होता है और आगे इंजीनियरिंग के क्षेत्र में पढ़ाई करना चाहते हैं। वे पूरे लगन से आईआईटी के एंट्रेंस एग्जाम की तैयारी करते हैं जिससे उन्हें एक अच्छा आईआईटी कॉलेज मिल सके ।

दोस्तो कई छात्र ऐसे भी होते हैं जिनकी इंजीनियरिंग में रुचि होती है लेकिन आईआईटी क्या है, इसकी तैयारी कैसे करें ?इसके लिए क्वालीफिकेशंस क्या चाहिए? इसके बाद क्या होता है? इसके फायदे ,इत्यादि के बारे में पूरी तरह जानकारी नहीं होती।

आज इस लेख में हम विस्तार में जानेंगे की आईआईटी क्या है इसकी तैयारी कैसे करते हैं इसके लिए क्वालिफिकेशन, इसके फायदे एवं इससे जुड़ी हर तरह के सवालों के बारे में। तो आइए एक एक करके इन सभी बातों पर विस्तार में प्रकाश डालते हैं।

आईआईटी (IIT) क्या है? (What is IIT In Hindi)

IIT kya hai – दोस्तों आईआईटी का पूरा नाम इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी है इसे हिंदी में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान कहते हैं। यह भारत में उच्च शिक्षा प्राप्त करने का एक सार्वजनिक संस्थान है। शिक्षा के क्षेत्र में आईआईटी भारत के सबसे प्रमुख संस्थानों में से एक है। आईआईटी की परीक्षा स्नातक यानी ग्रेजुएशन स्तर पर प्रवेश के लिए ली जाती है।

दोस्तों पूरे देश भर में हर साल आईआईटी में प्रवेश के लिए परीक्षा ली जाती है जिसमें लाखों युवा कड़ी मेहनत करके उस में प्रवेश पाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। दोस्तों पूरे देश भर में कुल 23 आईआईटी कॉलेजेस है जिनमें नामांकन के लिए आपको आयआयटी की एंट्रेंस एग्जाम को कॉलीफैक करना होता है।

आईआईटी के एंट्रेंस एग्जाम की तैयारी काफी कठिन होती है, इसके लिए लाखों छात्र साल भर मन लगाकर पढ़ाई करते हैं, आईआईटी की एंट्रेंस एग्जाम की तैयारी करवाने के लिए देश में कई बड़े और छोटे संस्थान हैं जो विशेष रूप से इस एंट्रेंस एग्जाम को क्वालीफाई करवाने के उद्देश्य से शिक्षा देते हैं।

फिजिक्स केमिस्ट्री और मैथमेटिक्स स्क्रीन के छात्र इस परीक्षा में बैठ सकते हैं , परीक्षा का प्रश्न पत्र इन्हीं सब्जेक्ट पर आधारित होता है। दोस्तों आईआईटी कॉलेजों से इंजीनियरिंग की डिग्री प्राप्त करने वाले छात्र अच्छी बड़ी आईटी कंपनियों में अच्छी सैलरी के साथ जॉब प्राप्त करते हैं।

आईआईटी कैसे करें? (How to do IIT?)

IIT kaise kare – दोस्तों सबसे पहले आईआईटी में प्रवेश पाने के लिए उसके एंट्रेंस एग्जाम की तैयारी बहुत ही अच्छी तरह से करना जरूरी होता है आईआईटी एंटरेंस एक्जाम पास करके ही आप उस एग्जाम में प्राप्त हुए नंबरों के आधार पर किसी अच्छे आयटी कॉलेज में दाखिला पा सकते हैं।

दोस्तों ज्यादातर छात्र जो आईआईटी कॉलेज में पढ़कर इंजीनियर की डिग्री पाना चाहते हैं वे दसवीं के बाद ही उसके एंट्रेंस एग्जाम की तैयारी जोर शोर से करना शुरू कर देते हैं, यह छात्र साइंस स्ट्रीम यानी फिजिक्स केमिस्ट्री और मैथ्स पढ़ने वाले होते हैं। दोस्तों आयआयटी करने की सोच रहे हैं छात्रों को 2013 से इसके एंट्रेंस एग्जाम के लिए जेईई मेंस और उसे क्वालीफाई करने के बाद जेईई एडवांस की परीक्षा से गुजरना होता है।

जेईई मेंस का क्वालीफाई करके ही आप जेईई एडवांस की परीक्षा में बैठ सकते हैं। दोस्तों हर साल लाखों छात्र इसके लिए तैयारी करके आवेदन करते हैं जबकि कुछ 10000 छात्रों का ही चयन इसमें हो पाता है अतः यहां प्रतिस्पर्धा बहुत होती है। अगर बात करें इसके एग्जाम पैटर्न की दो या दो पेपरों में कराई जाती है।

• पहले पेपर में बी बीटेक यानी फिजिक्स केमिस्ट्री और मैथ्स के कुल 90 प्रश्न चार चार अंकों यानी कि कुल 360 अंकों का होता है।
• Second paper मे math के 30 question होते है जिसका पुणांक 120 होता है और aptitude test के 50 question होते है जो 200 अंको के होते है और drawing test के के 2 question होते है जोकि 70 अंको का होता है।

इसकी परीक्षा अवधि 3 घंटे की होती है। यानी कुल मिलाकर एक अच्छे आईआईटी कॉलेज में दाखिला लेने के लिए आपको पूरे जोर-शोर से इसके एंट्रेंस एग्जाम की हर तरीके से तैयारी करनी होती है।

आईआईटी कितने साल का होता है? (IIT Course Duration In Hindi)

IIT course kitne saal ka hota hai – दोस्तों सबसे पहले इस बात को समझ ले कि       आईआईटी कोई कोर्स नहीं है आईआईटी एक संस्थान है जिसमें आप इंजीनियरिंग की पढ़ाई कर उस की डिग्री प्राप्त करके किसी अच्छे नौकरी के लिए योग्य बनते हैं।

आईआईटी जैसे संस्थान में पढ़ने के दौरान आप बी टेक m-tech जैसी डिग्रियों को पाकर डिग्री धारक बनते हैं। इसीलिए साल आईआईटी का नहीं बल्कि आईआईटी जैसे संस्थान में पढ़ने के दौरान बीटेक, एमटेक जैसी कोर्स को करने में लगने वाला समय होता है।

दोस्तों अगर सीधे-सीधे अवधि की बात करें तो बीटेक जैसे डिग्री प्राप्त करने में 4 साल लग सकते हैं एवं संयुक्त रूप से 6 साल भी लगते हैं। वहां पढ़ाई करने के दौरान अगर आप किसी विशेष वर्ष में फेल होते हैं तो आपको उसे बाहर आना पड़ेगा। यानी सीधे-सीधे 6 साल की अवधि में आप एक योग्य इंजीनियर बनने की डिग्री प्राप्त कर सकते हैं।

आईआईटी के लिए क्वालिफिकेशन क्या होनी चाहिए?

IIT course ke lye qualifications – दोस्तों आईआईटी मे दाखिला आपकी 12वीं पूरी हो जाने के बाद उसके लिए जो एंट्रेंस एग्जाम यानी जेईई मेंस और उसके बाद जेईई एडवांस में प्राप्त अंकों के आधार पर होती है।

दोस्तों अगर न्यूनतम योग्यता की बात करें तो आपका 12वीं में साइंस स्ट्रीम से कम से कम 75% मार्क्स होना अनिवार्य है। परंतु ज्यादातर छात्र जो इस में दाखिला पाते हैं उनके अंक 90% उससे अधिक या उसके आसपास ही होते हैं यानी कि आपकी 12वीं के बोर्ड परीक्षा में जिन 20 परसेंट छात्रों ने सबसे अधिक अंक लाए होते हैं आईआईटी में दाखिले के लिए वही सबसे अधिक योग्य होते हैं।

10th मार्क्स के आधार पर न्यूनतम योग्यता बदलती रहती है। यह विभिन्न फोटो के मूल्यांकन पर निर्भर करता है, इसीलिए यह आवश्यक है कि आप cut off marks और उससे संबंधित जानकारियों से अपडेटेड रहे। दोस्तों आईआईटी जैसे संस्थान में दाखिले के लिए अगर आज की बात करें तो वह न्यूनतम 17 वर्ष की होनी चाहिए।

दोस्तों एलिजिबिलिटी क्राइटेरिया में अनुसूचित जाति अनुसूचित जनजाति एवं डिसएबल यानी विकलांग छात्रों को छूट भी दी जाती है। सामान्य वर्ग की तुलना में अनुसूचित जाति एवं अनुसूचित जनजाति के छात्रों को कम आंखों पर भी आया कि में दाखिला मिलता है।

आईआईटी करने के फायदे (Benefits of IIT in hindi)

IIT karne ke fayde – दोस्तों आईआईटी कॉलेज में दाखिला मिलने एवं वहां से डिग्री पाने के अनेकों फायदे हैं। सीधे तौर पर अगर आप आईआईटी कॉलेज से डिग्री पा लेते हैं तो कैंपस प्लेसमेंट के बाद आपको आसानी बड़ी आईटी कंपनियों मे, manufacturing units आदि जैसे संस्थानों में अच्छे पदों पर नौकरियां मिल जाती है।

यानी अगर आप सीधे आसान तरीके से नौकरी पाने की चाह रखते हैं तो एक अच्छे हैं तो एक अच्छे आईआईटी कॉलेज से कैंपस सलेक्शन हो जाना आपके लिए सबसे बेहतरीन विकल्प होता है। इसके अलावा एक अच्छे आईटी कॉलेज में पढ़ने से आपके अंदर अच्छे ज्ञान एवं अच्छे अनुभव का हमेशा विस्तार होता है आप और ज्यादा योग्य बनते हैं।

IIT कॉलेजेस मैं आपको और भी कई तरह के बेनिफिट और फायदे मिलते हैं, जिनमे डिस्काउंट, फ्री डॉक्टर कंसल्टेशन आदि शामिल है। इन सबके अलावा आईआईटी यानि इंजीनियरिंग के प्रोफेसन आपको सेल्फ रिस्पेक्ट यानी  इज्जत भी मिलती है।

आईआईटी कॉलेजेस में आपको बेहतरीन लैब फैसिलिटीज और हर  प्रकार की कंप्यूटर सुविधा जैसे बेनिफिट्स भी मिलते हैं। जिन के उपयोग से आप अपने ज्ञान के स्तर के और प्रभाकर खुद को और बड़े पदों के लिए योग्य बना सकते हैं।

आईआईटी करने के बाद क्या करें? (What To Do After IIT)

IIT karne ke baad kya kare – दोस्तों अगर आपने एक बढ़िया आया कि संस्थान से इंजीनियरिंग की डिग्री प्राप्त कर ली है तो सबसे अच्छा और सबसे सुरक्षित विकल्प होते हैं कि कैंपस प्लेसमेंट में select होकर आप किसी अच्छे कंपनी में नौकरी लेकर सेट हो जाए ज्यादातर छात्र आईआईटी यानी बीटेक एमटेक के बाद इसी चीज को सबसे ज्यादा महत्व देते हैं।

परंतु आईआईटी कॉलेज से पढ़ने के बाद यह जरूरी नहीं कि आप इंजीनियरिंग क्षेत्र में ही अपना भविष्य बनाने के लिए बाध्य हो गए हैं। अगर आईआईटी करने के बाद आपकी रुचि बदलती है तो इसके बाद भी करियर में आगे और बहुत सारे ऑप्शन सोते हैं। जैसे अगर आपका झुका मार्केटिंग और सेल्स आदि की तरफ होता है तो आप एमबीए भी कर सकते हैं।

अगर बीटेक एमटेक के बाद आपकी रुचि सिविल सर्विसेज की तरह झुकती है तो बिना किसी दिक्कत क्या आप सिविल सर्विसेज की प्रिपरेशन कर अफसर भी बन सकता है। इसके अलावा कई तरह के ऐसे शॉर्ट टर्म कोर्सेज भी होते हैं जिन्हें आईआईटी के बाद किया जा सकता है। इनमें सर्टिफिकेट एम्‍बडेड टेक्‍नोलॉजी, वीएलएसआई, रोबोटिक्‍स, एथिकल हैकिंग, प्रोटोकॉल टेस्‍टिंग, मशीन डिजाइनिंग आदि जैसे कोर्सेज शामिल है।

IIT करने के बाद सैलरी (Salary After IIT)

IIT karne ke baad Salary – दोस्तो जाहिर है अगर आपने आईआईटी जैसे संस्थान से इंजीनियरिंग की पढ़ाई की है तो निश्चय ही आप एक बेहतर सैलरी वाले जॉब की आशा रखते होंगे।

दोस्तों अगर सीधे-सीधे सैलरी की बात करें तो अगर आप अपने सब्जेक्ट विशेष में एक्सपर्ट है, आपने अपने कोर्स के दौरान सही ज्ञान और अनुभव को हासिल किया है तो बहुत से बड़ी मल्टीनेशनल कंपनी मैं बड़े पदों पर आपको साल का लाखों का पैकेज भी मिल सकता है।

बड़े आईटी कंपनियों और उन जैसे बड़े संस्थानों में योग्य उम्मीदवारों की जरूरत हमेशा रहती है। आज देश में इस तरह के संस्थानो की कोई कमी नहीं है एवं में काम करने के लिए योग्य युवाओं के पास में अवसरों की कोई कमी नहीं है। अगर आप योग्य होते हैं, आपके पास सही ज्ञान और अनुभव होता है, तो आपका साल का अनेक लाखों का पैकेज लगता है।

इंजीनियरिंग के क्षेत्र में अच्छी नौकरी मिलने पर आप महीने के लाखों रुपए कमाने की योग्यता भी रखते हैं।

दोस्तों आज के समय में अगर करियर चुनने की बात हो तो इंजीनियरिंग का नाम किसके मन में नहीं होता है। बहुत से छात्रों के लिए इंजीनियरिंग ही उनके करियर का पहला विकल्प होता है। सभी छात्र इंजीनियरिंग करके , इंजीनियरिंग की डिग्री लेकर एक अच्छी सैलरी के साथ एक अच्छी नौकरी लेकर अपने भविष्य को सुरक्षित करना चाहते है।

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