රෙජිස්ට්රි සංඛ්යාලේඛන ආදර්ශය නිර්ණය කිරීම

විචල්යයන් විචල්යයන් අතර සබඳතා විශ්ලේෂණය කරයි

රේඩියෙක්ෂන් යනු එක්තරා දත්ත සමුදායක් ලබා දෙන සංඛ්යාත්මක අගයන් ( අඛණ්ඩ අගයන් ) ලෙස අනාවැකි පල කිරීමට භාවිතා කරන දත්ත කැනීම් තාක්ෂණයකි. උදාහරණයක් ලෙස, යම් විචල්යයක් ලබා දෙන භාණ්ඩයක් හෝ සේවාවක් සඳහා පිරිවැය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා ප්රතිгреිය භාවිතා කළ හැකිය.

ව්යාපාර සහ අලෙවිකරණ සැලසුම්කරණය, මූල්ය ප්රක්ශේපණය, පාරිසරික ආකෘති නිර්මාණය සහ ප්රවණතා විශ්ලේෂණය සඳහා විවිධාකාර කර්මාන්තවලදී භාවිතා කෙරේ.

රෙඩරස් වර්ගීකරණය

සමාන ගැටළු විසඳීමට භාවිතා කරන දත්ත පතල් ශිල්පක්රම, නමුත් ඒවා නිතරම ව්යාකූලව ඇත. අනාවැකි විශ්ලේෂණයන් දෙකම දෙකම භාවිතා කරයි. නමුත් වර්ගීකරණය යනු සංඛ්යාත්මක හෝ අඛණ්ඩ අගයක් අනාවැකි කිරීම සඳහාය.

නිදසුනක් වශයෙන්, පසුගාමිත්වය එහි ස්ථානය, වර්ග අඩි, අවසන් විකුණන ලද මිල, සමාන නිවාසවල මිල සහ වෙනත් සාධක මත පදනම්ව නිවාස පුරෝකථනය කිරීම සඳහා උපකල්පනය කරනු ඇත. වර්ගීකරනත්වය, විශාල ප්රමාණය හෝ අපරාධ අනුපාතය වැනි වර්ගීකරණයට අනුව නිවාස සංවිධානය කිරීමට අවශ්ය නම් වර්ග කිරීම සුදුසු වේ.

රෙජිස්ට්රි තාක්ෂණයන් වර්ග

සරලම හා පැරණිතම පැරණි ආකෘතිය වන්නේ විචල්යයන් දෙක අතර සම්බන්ධතාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා රේඛීය පරාසයකය. මෙම ක්රමයේදී ඍජු රේඛාවක් ගණිතමය සූත්රය භාවිතා කරයි (y = mx + b). සාමාන්යයෙන් මෙයින් අදහස් වන්නේ, Y සහ X-අක්ෂය සහිත ප්රස්ථාරයක් ලබා දී ඇති අතර X සහ Y අතර සම්බන්ධතාවය සරල රේඛා කිහිපයක් සමඟ සමථ රේඛාවක් ඇත. නිදසුනක් වශයෙන්, ජනගහනයේ වැඩිවීමක් ඇතිව, ආහාර නිෂ්පාදනය වැඩිවනු ඇත්තේ එකම අනුපාතයකින් බව අප සිතිය හැකිය - මෙම සංඛ්යා දෙක අතර ප්රබල, රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් අවශ්ය වේ. මෙම දෘශ්ය කිරීම සඳහා, Y-අක්ෂය ජනගහනය වැඩි වන ප්රස්ථාරයක් සහ X-අක්ෂය ආහාර නිෂ්පාදනය නිරීක්ෂණය කරයි. Y අගය වැඩි වීමත් සමඟ X අගය සමාන අනුපාතයකින් වැඩි වනු ඇත, ඔවුන් අතර ඇති සම්බන්ධතාවය ඍජු රේඛාවක් බවට පත්කිරීම.

බහු විචල්යතා වැනි අති දියුණු තාක්ෂණික ක්රම, බහු විචල්යයන් අතර සම්බන්ධතාවයක් ගැන අනාවැකි කියන්න - නිදසුනක් වශයෙන්, ආදායම, අධ්යාපනය හා සම්බන්ධය අතරින් කෙනෙකු අතර ජීවත් වීමට තීරණය කරනවාද? වැඩි විචල්යයන් එකතු කිරීම සැලකිය යුතු ලෙස අනාවැකි සංකීර්ණත්වය වැඩි කරයි. සම්මත, ධූරාවලි, උපකල්පනය සහ පියවර අනුක්රමයක් ඇතුළත්ව විවිධාකාර පරාසයේ විහිදෙන ක්රම කිහිපයකි.

මෙම අවස්ථාවේ දී, අප විසින් අනාවැකි පළ කිරීමට බලාපොරොත්තු වන දේ (යැපෙන්නන් හෝ අනාවැකි විචල්යය) සහ අනාවැකි (ස්වාධීන හෝ අනාවැකි විචල්යයන්) භාවිතා කිරීමට අප භාවිතා කරන දත්ත තේරුම් ගැනීම වැදගත්ය. අපගේ නිදසුන තුළ, එක් පුද්ගලයෙකුට ආදායම සහ අධ්යාපනය ලබා දෙන ( අනාවැකි විචල්ය දෙකම) ජීවත් වීමට තෝරාගත් ස්ථානය ( අනාවැකි විචල්යය) අනාවැකි පළ කිරීමට අවශ්යය.

• සම්මත අනාවැකි විචල්යයන් එකම අවස්ථාවේ දී සම්මත බහු අවගමනය සැලකිල්ලට ගනී. උදාහරණ 1) ආදායම හා අධ්යාපනය (අනාවැකිකරුවන්) සහ අසල්වැසි තෝරා ගැනීම (අනාවැකි) අතර ඇති සම්බන්ධය කුමක්ද; සහ 2) එම සම්බන්ධතාවයට එක් එක් අනාවැකිකරුවන් දායක වන්නේ කුමන අංශයටද?
• ක්රමවත්ව විවිධාකාරයෙන් පිරිහී ඇති පරිපූරක ගැටළුව සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් ප්රශ්නයට පිළිතුරු සපයයි අනුක්රමීය විචලනය ඇල්ගොරිතමය මඟින් අසමතුලිතතාව තෝරාගැනීමට උපකල්පන භාවිතා කළ හැකිදැයි විශ්ලේෂණය කරනු ඇත. එනම්, අනුක්රමීය විචල්යය විසින් අනාවැකි විචල්යයන්ගේ වැදගත්කම නිර්ණය කරන අතර ඉන්පසු අදාල උපකල්පනය තෝරා ගනී. මෙම වර්ගයේ ප්රකෘතිමය ගැටලුව රේඩීකරණ සමීකරණය වර්ධනය කිරීම සඳහා "පියවර" භාවිතා කරයි. මෙම වර්ගයේ රේඩියුරේෂන් සැලකිල්ලට ගෙන, සියලු අනාවැකිකරුවන් අවසාන ප්රතිගමන සමීකරණයේදී පවා නොපෙනේ.
• පියවරෙන් පියවර මෙන් ධූරාවලිගත රේඛාව යනු අනුක්රමික ක්රියාවලියකි. නමුත් පූර්ව නිශ්චිත අනුපිළිවෙලට පූර්ව නිශ්චිත අනුපිළිවෙලකට අනුපිලිවෙල විචල්යයන් ඇතුළත් වේ. එනම් ඇල්ගොරිතමය අනුපිළිවෙලෙහි නිර්වචනය සඳහා අනුපූරක කට්ටලයක් අඩංගු නොවේ. අනාවැකිකරුවන් ඇතුල් කරන්න. බොහෝ විට මෙම ප්රතික්රියා සමීකරණය නිර්මාණය කරන පුද්ගලයා ක්ෂේත්රයේ විශේෂඥ දැනුමක් ඇති විට භාවිතා වේ.

• විස්තීර්ණ ප්රතික්රියාව ක්රමවත්ව ප්රකාරව සමානයි නමුත් විචල්යයන්ට වඩා වෙනස් විචල්ය කට්ටල විශ්ලේෂණය කරයි.