मात्राओं को समझना: परिभाषा, प्रकार और अनुप्रयोग

क्वांटाइल वे मान हैं जो डेटा के वितरण के आधार पर डेटासेट को समान भागों में विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए, 25वां प्रतिशतक वह मान है जिसके नीचे 25% डेटा गिरता है, और 75वां प्रतिशतक वह मान है जिसके ऊपर 75% डेटा गिरता है। क्वांटाइल्स का उपयोग डेटासेट के वितरण को समझने, आउटलेर्स की पहचान करने और भविष्य के डेटा के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए किया जा सकता है।

2। विभिन्न प्रकार के क्वांटाइल क्या हैं? उनके ऊपर। उदाहरण के लिए, 25वां प्रतिशत वह मान है जिसके नीचे 25% डेटा आता है।
* चतुर्थक: ये वे मान हैं जो डेटा के वितरण के आधार पर डेटासेट को चार बराबर भागों में विभाजित करते हैं। पहला चतुर्थक (Q1) वह मान है जिसके नीचे 25% डेटा आता है, दूसरा चतुर्थक (Q2) वह मान है जिसके नीचे 50% डेटा गिरता है, और तीसरा चतुर्थक (Q3) वह मान है जिसके नीचे 75% डेटा आता है डेटा का गिरना।
* डेसील्स: ये वे मान हैं जो डेटा के वितरण के आधार पर डेटासेट को दस बराबर भागों में विभाजित करते हैं। उदाहरण के लिए, 10वाँ दशमलव वह मान है जिसके नीचे 10% डेटा आता है।
3. मात्राओं की गणना कैसे करें?

डेटा के प्रकार और परिशुद्धता के वांछित स्तर के आधार पर, मात्राओं की गणना करने के कई तरीके हैं। कुछ सामान्य तरीकों में शामिल हैं:

* डेटा को क्रमबद्ध करना और डेटा के वितरण के आधार पर उचित प्रतिशत या चतुर्थक का चयन करना।
* स्वचालित रूप से मात्राओं की गणना करने के लिए एक सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर पैकेज या लाइब्रेरी का उपयोग करना।
* गणितीय सूत्रों का उपयोग करके मात्राओं की गणना करना, जैसे कि माध्यिका के लिए सूत्र (वह मान जिसके नीचे 50% डेटा आता है) जो है:

माध्यिका = (एन + 1)/2 * (डेटा[एन/2] + डेटा[एन/2 - 1]) / 2

जहां एन है डेटा बिंदुओं और डेटा की संख्या मानों की सरणी है.

4. क्वांटाइल्स के अनुप्रयोग क्या हैं?

क्वांटाइल्स में सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जिनमें शामिल हैं:

* डेटासेट के वितरण को समझना: क्वांटाइल्स का उपयोग डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जैसे वितरण का आकार और कोई आउटलेर्स या विसंगतियाँ। भविष्य के डेटा के बारे में पूर्वानुमान: क्वांटाइल का उपयोग वर्तमान डेटा के वितरण के आधार पर भविष्य के डेटा के संभावित मूल्यों की सीमा की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। * किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन: क्वांटाइल का उपयोग तुलना करके मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। अनुमानित मानों को वास्तविक मानों से जोड़ना और सही पूर्वानुमानों के प्रतिशत की गणना करना।
5. मात्राओं की व्याख्या कैसे करें? मात्राओं की व्याख्या करते समय विचार करने योग्य कुछ प्रमुख बातों में शामिल हैं:

* डेटा का वितरण: मात्राओं का उपयोग डेटा में पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि वितरण का आकार और कोई आउटलेर या विसंगतियाँ।
* सटीकता का स्तर : विभिन्न प्रकार की मात्राओं में सटीकता के विभिन्न स्तर होते हैं, इसलिए सटीकता के वांछित स्तर के आधार पर उचित प्रकार की मात्रा का चयन करना महत्वपूर्ण है।
* विश्लेषण का संदर्भ: मात्राओं का उपयोग विभिन्न संदर्भों में किया जा सकता है, जैसे भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करना या किसी मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना। मात्राओं की व्याख्या करते समय विश्लेषण के विशिष्ट संदर्भ और उद्देश्य पर विचार करना महत्वपूर्ण है।