Skip to main content

INNOCENT HEARTS GIVES GRAND FAREWELL TO CLASS XII STUDENTS- HASTA LA- VISTA


Innocent Hearts School Green Model Town held a grand function “HASTA LA VISTA” 2018-19 to wish their students of class12 a successful future on the completion of their school term. A fond farewell was organized by the management, staff and students of the school. The program began with the formal welcome which was followed by a variety of dances. The 11th standard students entertained the gathering with their rhythmic dances and melodious songs. The students of XII participated in modeling and were adjudged according to their performances, dress and sheer presence. Among the boys ­­­­­­, Nilesh was adjudged Mr. Innocent, Best Costume – Dikshant Pal, Handsome Hunk-Parth Arora , Best Hairstyle - Akshit  and Pleasing Personality – Sangeet Pal . Among the girls Harshita was selected Miss Innocent Hearts while Prerneet was adjudged the most Pleasing Personality.Simran got the Best Costume and Tushita the Best Appearance- whereas Sanya had the best Hair Style.  The stage was conducted by the students of class XI and Vote of thanks was delivered by the Head Girl Harshita. The task of judgment was meticulously done by Dr. Ms. Taranjot from Innocent Hearts College of Education, Dr. Ms. Gagan from Innocent Hearts College of Management and Mrs. Rajinder Kaur from Innocent Hearts School.  It was followed by lunch and DJ Party. The sashes to the selected participants of  Modeling were adorned by Mrs. Shally Bowry Executive Director of Schools and Mrs.  Aradhna Bowry- Executive Director of Colleges and Mr.  Dheeraj Banati – Director Principal Schools.  He addressed the students and gave blessings while wishing them good luck for their future.                           

Popular posts from this blog

риЗрииੋри╕ੈਂриЯ ри╣ਾри░риЯри╕ рижਾ ри╡ੰри╢ ридਾриИриХри╡ਾਂрибੋ ри╡ਿੱриЪ ри╕ੋрии ридриЧриоਾ риЬਿੱрид риХੇ ри░ਾриЬ ри▓риИ риЪੁригਿриЖ риЧਿриЖ

риЗрииੋри╕ੈਂриЯ ри╣ਾри░риЯри╕ ри╕риХੂри▓, риЧ੍ри░ੀрии риоਾрибри▓ риЯਾриКрии рижੀ рииੌри╡ੀਂ риЬриоਾрид рижਾ ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀ ри╡ੰри╢ рикੰриЬਾрим ри╕риХੂри▓ рйЫਿри▓•ਾ ридਾриИриХри╡ਾਂрибੋ ри╡ਿੱриЪ риЕੰрибри░-17 ри╡ри░риЧ ри╡ਿੱриЪ рикри╣ਿри▓ੇ ри╕риеਾрии ридੇ ри░ਿри╣ਾ риЕридੇ риЙри╕рииੇ рилਿри░ ридੋਂ ри╕ੋрии ридриЧриоੇ ридੇ риХримрйЫਾ риХри░ ри▓ਿриЖ। ри╡ੰри╢ рииੇ риЗриХ ри╡ਾри░ рилਿри░ ри╕риХੂри▓ рижਾ рииਾਂ ри░ੌри╢рии риХੀридਾ। риЗри╕ ридੋਂ рикри╣ਿри▓ਾਂ ри╡ੀ ри╡ੰри╢ ри╕риХੂри▓ ри▓риИ риХриИ ридриЧриоੇ риЬਿੱрид риЪੁੱриХਿриЖ ри╣ੈ। рйЫਿри▓•ਾ рикризੱри░ੀ риЬਿੱрид рииਾри▓ ри╣ੀ ри╡ੰри╢ рижੀ риЪੋриг ри░ਾриЬ-рикризੱри░ੀ риЯੀрио ри▓риИ ри╣ੋ риЧриИ। риЗри╣ риоੁриХਾримри▓ਾ ри▓ਾ-римри▓ਾри╕рио ри╕риХੂри▓ ри╡ਿриЦੇ ри╣ੋриЗриЖ। ри╡ੰри╢ рижੀ риЗри╕ ри╢ਾриирижਾри░ ри╕рилри▓ридਾ ридੇ рибਾриЗри░ੈриХриЯри░ рик੍ри░ਿੰри╕ੀрикри▓ ризੀри░риЬ римрииਾридੀ риЕридੇ ри╡ਾриИри╕ рик੍ри░ਿੰри╕ੀрикри▓ ри╢ри░риоੀри▓ਾ рииਾриХри░ਾ рииੇ ри╕риХੂри▓ рижੇ риЦੇриб риЗੰриЪਾри░риЬ ри╕ੰриЬੀри╡ ринਾри░рижри╡ਾриЬ риЕридੇ риХੋриЪ ри╣ри░рик੍ри░ੀрид ри╕ਿੰриШ рииੂੰ ри╡ризਾриИ рижਿੱридੀ। ри╕риХੂри▓ рижੀ риоੈриириЬриоੈਂриЯ рииੇ ри╡ੰри╢ рииੂੰ ри╡ризਾриИ рижਿੰрижੇ ри╣ੋриП ри░ਾриЬ-рикризੱри░ ридੇ ри╡ੀ риЬਿੱрид ри╣ਾри╕ри▓ риХри░рии ри▓риИ ри╢ੁринриХਾриорииਾри╡ਾਂ рижਿੱридੀриЖਂ। римੌри░ੀ риоੈриоੋри░ੀриЕри▓ риРриЬੁриХੇри╢риири▓ риРਂриб риоੈрибੀриХри▓ риЯри░ри╕риЯ рижੇ риЕриХਾрижриоਿриХ ри╕риХੱридри░ рибਾ. риЕрииੂрик римੌри░ੀ рииੇ ри╡ੰри╢ рииੂੰ ри╡ризਾриИ рижਿੰрижੇ ри╣ੋриП ринри╡ਿੱриЦ ри▓риИ ри╢ੁринриХਾриорииਾри╡ਾਂ рижਿੱридੀриЖਂ। риЙри╣рииਾਂ риХਿри╣ਾ риХਿ ри╡ੰри╢ рииੂੰ ри╡ਿри╢ੇри╢ ри░ੂрик ридੋਂ риЯрипੂри╢рии рилੀри╕ ри╡ਿੱриЪ ри░ਾри╣рид рижਿੱридੀ риЬਾри╡ੇриЧੀ।

риЗੰрииੋри╕ੈਂриЯ ри╣ਾри░риЯри╕ рижੇ ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀриЖਂ рижਾ риЬੇ.риИ.риИ. ри╡ਿੱриЪ ри╢ਾриирижਾри░ рик੍ри░рижри░ри╢рии

рииੈри╢риири▓ риЯੈри╕риЯਿੰриЧ риПриЬੈਂਂри╕ੀ рижੁриЖри░ਾ ри▓риИ риЧриИ (риЬੇ.риИ.риИ.) риоੇриири╕ рижੀ рик੍ри░ੀриЦਿриЖ ри╡ਿੱриЪ риЗੰрииੋри╕ੈਂриЯ ри╣ਾри░риЯри╕ рижੇ ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀриЖਂ рииੇ ри╢ਾриирижਾри░ рик੍ри░рижри░ри╢рии риХри░риХੇ ри╕риХੂри▓ рижਾ рииਾрио ри░ੌри╢рии риХੀридਾ ри╣ੈ। ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀриЖਂ рижੇ рикри░ри╕ੇਂриириЯਾриИри▓ риЬਾри░ੀ риХੀридੇ ри╣рии। ри╡ੈринри╡ риоੱриХрйЬ рииੇ (98.46), риЧੁри░риЬੋрид рииੇ (97.11), ридਾрииਿриЖ рииੇ (92.03), рик੍ри░ਿридਿри╢ рииੇ (92.01), ри░ਿрикੁрижриории ри╕ਿੰриШ рииੇ (92.00), ри░ри╕ри▓ੀрии рииੇ (89.37), рижਿри╡ਿриЖਂри╢ੂ риХриЯਾри░ੀриЖ рииੇ (88.31), риХрииਿри╢риХਾ рииੇ (88.03), рижੀрикри╢ਿриЦਾ рииੇ (87.09), рижਿри╡ਿриЖਂри╢ੀ рииੇ (87.07), риЗри╢ਾрии рииੇ (87.03), рижੀрикਾри▓ੀ риЕриЧри░ри╡ਾри▓ рииੇ (85.97),рикੀрипੂри╢ рииੇ (85.06), рипри╢ਿриХਾ рииੇ (84.96), ридੁри╢ਿридਾ риХрикੂри░ рииੇ (84.05), рижੀрикਾри▓ੀ рииੇ (82.39), риЖри╢риории рииੇ (82.07), ри░ਾриШри╡ ри╢ри░риоਾ рииੇ (81.06), риХੁри╢ри▓ рииੇ (81.01), рииਿриЖри╕ ри╕рипਾри▓ риЕридੇ рииੀри▓ੇри╢ рииੇ 80 рикри░риоੇਂриириЯਾриИрии рик੍ри░ਾрикрид риХੀридੀ। риЗри╣рииਾਂ рижੇ рилਾриИриири▓ ри░ੈਂриХ риЬੇ.риИ.риИ. рижੀ рижੂри╕ри░ੀ рик੍ри░ੀриЦਿриЖ ридੋਂ римਾриЕриж ри╣ੀ риЬਾри░ੀ ри╣ੋригриЧੇ। ри╕риХੂри▓ рижੇ рибਾриЗри░ੈриХриЯри░ рик੍ри░ਿੰри╕ੀрикри▓  ризੀри░риЬ римрииਾридੀ рииੇ ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀриЖਂ рииੂੰ риЙри╣рииਾਂ рижੀ риЗри╕ ри╕рйЮри▓ридਾ риЙੱридੇ ри╡ризਾриИ рижਿੱридੀ риЕридੇ риЕрик੍ри░ੈри▓ ри╡ਿੱриЪ ри╣ੋриг ри╡ਾри▓ੀ рик੍ри░ੀриЦਿриЖ ри╡ਿੱриЪ риЪੰриЧੇ рик੍ри░ридੀри╢рид рик੍ри░ਾрикрид риХри░рии рижੇ ри▓риИ ри╢ੁੱрин-риХਾриорииਾри╡ਾਂ рижਿੱридੀриЖਂ। риЗੰрииੋри╕ੈਂриЯ ри╣ਾри░риЯри╕ рижੇ ри╕ੈриХ੍ри░ੇриЯри░ੀ рибਾ. риЕрииੂрик римੌри░ੀ рииੇ ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀриЖਂ риЕридੇ риЙри╣рииਾਂ рижੇ риоਾридਾ-рикਿридਾ рииੂੰ ри╡ਿрижਿриЖри░риеੀриЖਂ рижੀ риЗри╕ ри╕рйЮри▓ридਾ риЙੱридੇ ри╡ризਾриИ рижਿੱридੀ ...

Business Statistics- Correlation Analysis

The correlation analysis refer to the techniques used measuring the closeness of the relationship between variables. "Correlation analysis deals with the association between two or more variables." 1. Positive and Negative Correlation: whether correlation is positive or negative would depend upon the direction of change. i.e if as one variable is increasing the other, on an average is also increasing or if one variable is decreasing the other, on an average is also decreasing, correlation said to be positive. If on the other hand one variable is increasing, the other is decreasing or vice versa it is said to be negative correlation. e.g 1. Positive correlation: X : 10   12   15   18 20                                                      X:  80   70    60   40   30 Y...