தரவுக்கான நிகழ்தகவு விநியோகம் வகை எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது

உங்கள் கணினியில் அல்லது செயல்முறையில் தரவுகளை நீங்கள் சேகரித்தால், அடுத்த படியின் நிகழ்தகவு வகை என்ன என்பதை தீர்மானிக்க வேண்டும். நிகழ்தகவு விநியோகம் என்பது: தனித்தனி சீருடை, பெர்னௌலி, ஈருறுப்பு, எதிர்மறை இருமை, போசோன், வடிவியல், தொடர்ச்சியான சீருடை, சாதாரண (பெல் வளைவு), அதிவேகமான, காமா மற்றும் பீட்டா விநியோகங்கள். சாத்தியக்கூறுகளின் பட்டியலிலிருந்து ஒரு சிலரையும் குறுக்கிடுவது மிக நெருக்கமான R சதுர மதிப்பு எவ்வளவு வேகமாக என்பதை நிர்ணயிக்கிறது.

உங்களுக்கு தேவையான பொருட்கள்

• வரைபட மென்பொருள்

• R ஸ்கொயர் மதிப்பு (சிறந்த பொருத்தம் பகுப்பாய்வு)

தரவு வகையின் காட்சி பிரதிநிதித்துவத்திற்கான தரவை திட்டமிடுங்கள்.

தரவு விநியோகம் ஒன்றை நிர்ணயிக்கும் முதல் படிகளில் ஒன்று - இதனால் தரவு மாதிரியாக பயன்படுத்த சமன்பாடு வகை - இது இருக்க முடியாது என்பதை நிரூபிக்க வேண்டும். • தரவுத் தொகுப்பில் எந்த சிகரங்களும் இருந்தால், அது ஒரு தனித்துவமான சீரான விநியோகம் அல்ல. • தரவு ஒன்றுக்கு மேல் இருந்தால், அது பூசோன் அல்லது இருமினம் அல்ல. • ஒரு வளைவு இருந்தால், எந்த இரண்டாம் சிகரமும் இல்லை, ஒவ்வொரு பக்கத்தில் ஒரு மெதுவான சாய்வு உள்ளது, அது பூசோன் அல்லது காமா விநியோகம். ஆனால் அது தனித்துவமான சீரான விநியோகம் அல்ல. • தரவு சமமாக விநியோகிக்கப்பட்டால், அது ஒரு பக்கத்திற்கு வளைவு இல்லாமல் இருந்தால், அது காமா அல்லது வெயிபுல் விநியோகத்தை நிராகரிக்க பாதுகாப்பாகும். • செயல்பாடு கூட விநியோக அல்லது நடுத்தர முடிவு மத்தியில் ஒரு உச்ச இருந்தால், அது ஒரு வடிவியல் விநியோகம் அல்லது ஒரு அதிவேக விநியோகம் அல்ல. • ஒரு காரணி நிகழ்வு ஒரு சுற்றுச்சூழல் மாறியுடன் மாறுபடும் என்றால், அது ஒருவேளை ஒரு போஸன் விநியோகம் அல்ல.

நிகழ்தகவு விநியோகம் வகை குறைக்கப்பட்ட பிறகு, ஒவ்வொரு சாத்தியமான வகையிலான நிகழ்தகவு விநியோகம் பற்றிய R ஸ்கொயர் பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள். அதிகபட்ச R ஸ்கொயர் மதிப்புடன் கூடியது பெரும்பாலும் மிகச் சரியானது.

ஒரு outlier தரவு புள்ளி நீக்க. பிறகு மீண்டும் ஸ்க்ரெர்டேடு R. அதே நிகழ்தகவு விநியோகம் வகை நெருங்கிய பொருத்தமாக வந்தால், தரவு செட் பயன்படுத்த சரியான நிகழ்தகவு விநியோகம் இது என்று உயர் நம்பிக்கை உள்ளது.

குறிப்புகள்

• தரவு பல உச்சங்களை ஒரு பரந்த சிதறலாகக் காண்பித்தால், இரண்டு தனித்தனி செயல்பாடுகள் நடைபெறுகின்றன அல்லது மாதிரியான தயாரிப்பு கலக்கப்படுகிறது. தரவை மீண்டும் நினைவுபடுத்துங்கள், மறு ஆய்வு செய்யுங்கள்.

எச்சரிக்கை

தரவுத் தொகுப்பிற்கு எதிராக உருவாக்கப்படும் சமன்பாடுகள், தரவுத் தொகுப்புக்கு இன்னும் துல்லியமாக இருப்பதை உறுதிப்படுத்த உறுதிப்படுத்துகின்றன. சுற்றுச்சூழல் காரணிகள் மற்றும் செயல்முறை நகர்வு தற்போதைய சமன்பாடுகள் மற்றும் மாதிரிகள் தவறானதாக இருக்கக்கூடும் என்பது சாத்தியம்.