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FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation

TOPIC: Data Interpretation

 

Directions (1-5): – नीचे दी गई तालिका लोको पायलट, तकनीशियन, हेल्पर और ट्रैकमैन के पद के लिए चार अलग-अलग रेलवे बोर्ड यानी (मुंबई, सिकंदराबाद, चंडीगढ़ और अजमेर) में DV के लिए चयनित छात्रों की संख्या के बारे में जानकारी देती है। आँकड़ों को ध्यानपूर्वक पढ़िए और निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर दीजिए।

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_50.1

Q1. सिकंदराबाद में चयनित हेल्पर की संख्या मुंबई में चयनित लोको पायलट से कितने प्रतिशत अधिक या कम है?
(a) 5% अधिक
(b) 10% कम
(c) 12.5% अधिक
(d) 5% कम
(e) 10% अधिक

Q2. अजमेर में चयनित छात्रों की कुल संख्या, मुंबई और चंडीगढ़ में चयनित लोको पायलट की संख्या से कितनी कम है?
(a) 520
(b) 640
(c) 440
(d) 510
(e) 620

Q3. सभी चार बोर्ड में ट्रैकमैन के पद पर चयनित छात्रों की औसत संख्या कितनी है?
(a) 1125
(b) 1025
(c) 1165
(d) 1200
(e) 1220

Q4. चंडीगढ़ में तकनीशियन के पद पर चयनित छात्रों की संख्या का अजमेर में ट्रैकमैन के पद पर चयनित छात्रों की संख्या से अनुपात कितना है?
(a) 3:14
(b) 2:19
(c) 5:16
(d) 3:16
(e) 5:14

Q5. यदि मुंबई में तकनीशियन के पद पर चयनित पुरुषों का महिला से अनुपात, मुंबई से तकनीशियन के पद पर चयनित छात्रों का सिकंदराबाद से तकनीशियन के पद पर चयनित छात्रों से अनुपात के बराबर है, तो मुंबई में तकनीशियन के पद पर चयनित पुरुषों की संख्या ज्ञात कीजिए।
(a) 270
(b) 175
(c) 240
(d) 135
(e) 120

Directions (6–10): निम्न तालिका जापान में विभिन्न आयु वर्ग के वरिष्ठ नागरिकों की कुल संख्या दर्शाती है। तालिका में पुरुषों का महिलाओं से अनुपात भी दिखाया गया है। निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर देने के लिए तालिका का ध्यानपूर्वक अध्ययन करें।

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_60.1

Q6. आयु वर्ग (50-60) वर्ष की महिला वरिष्ठ नागरिकों की कुल संख्या आयु वर्ग (61-70) वर्ष की महिला वरिष्ठ नागरिकों की तुलना में कितने प्रतिशत अधिक या कम है?
(a) 12.5% अधिक
(b) 12.5% कम
(c) 10.5% अधिक
(d) 10.5% कम
(e) 8.5% अधिक

Q7. आयु वर्ग (61-70) वर्ष और (81-90) वर्ष के पुरुष वरिष्ठ नागरिकों की औसत संख्या क्या है?
(a) 3600
(b) 2600
(c) 3200
(d) 2800
(e) 2300

Q8. यदि खराब स्वास्थ्य के कारण आयु वर्ग (81-90) के 33⅓% वरिष्ठ नागरिकों की मृत्यु हो गई, तो वरिष्ठ नागरिक जो आयु वर्ग (81-90) में जीवित हैं, आयु वर्ग (61-70) वर्ष और (71-80) वर्ष के कुल वरिष्ठ नागरिक का कितना प्रतिशत है?
(a) 50%
(b) 60%
(c) 54%
(d) 64%
(e) 45%

Q9. यदि आयु वर्ग (71 – 80) वर्ष के 20% पुरुष वरिष्ठ नागरिक पेंशनभोगी हैं, तो समान आयु वर्ग के कितने पुरुष वरिष्ठ नागरिक गैर-पेंशनभोगी हैं?
(a) 2140
(b) 2440
(c) 2240
(d) 2420
(e) 2040

Q10. आयु वर्ग (50-60) और (61-70) वर्ष के कुल पुरुष और कुल महिला वरिष्ठ नागरिकों के बीच कितना अंतर है?
(a) 2300
(b) 2100
(c) 2400
(d) 2200
(e) 1850

Directions (11-15):- दिया गया पाई चार्ट किसी व्यक्ति की कुल मासिक आय के वितरण (डिग्री में) को 6 अलग-अलग श्रेणियों में दर्शाता है। ग्राफ का ध्यानपूर्वक अध्ययन कीजिए और निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर दीजिए।
FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_70.1
नोट– बचत को छोड़कर सभी श्रेणियों को व्यक्ति के मासिक व्यय के रूप में देखें।

Q11. यदि मासिक वेतन 18000 रुपये है, तो भोजन पर मासिक व्यय ज्ञात कीजिए।
(a) Rs 7200
(b) Rs 5400
(c) Rs 4500
(d) Rs 6300
(e) Rs 6800

Q12. यदि घर के किराए और कपड़ों पर मासिक व्यय के बीच का अंतर 2800 रुपये है, तो व्यक्ति की मासिक आय ज्ञात कीजिए।
(a) Rs 48000
(b) Rs 56000
(c) Rs 54000
(d) Rs 42000
(e) Rs 62000

Q13. यदि ऋण पर मासिक व्यय 3600 रुपये है, तो भोजन, कपड़े और मकान के किराए पर मासिक व्यय का औसत ज्ञात कीजिए।
(a) Rs 5760
(b) Rs 4670
(c) Rs 6370
(d) Rs 5670
(e) Rs 5360

Q14. यदि व्यक्ति की मासिक आय 84000 रुपये है तो कुल मासिक व्यय कितना है?
(a) Rs 65000
(b) Rs 64900
(c) Rs 65900
(d) Rs 65100
(e) Rs 64100

Q15. कपड़ों पर मासिक व्यय, मकान के किराए पर मासिक व्यय का कितना प्रतिशत है?
(a) 90%
(b) 75%
(c) 50%
(d) 66.67%
(e) 133.33%

Solutions:

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_80.1

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_90.1

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_100.1

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_110.1

FCI Phase I क्वांट क्विज 2022 : 21st December – Data Interpretation |_120.1

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