ایک پیرامیٹر کو تمام شعبوں میں ضروری سمجھا جاتا ہے ، یہ کسی خاص صورتحال کا جائزہ لینے یا اس کا اندازہ کرنے کے قابل ہونا ایک اچھی طرح کا اشارہ ہے ۔ مثال کے طور پر ، کسی پیرامیٹر سے ، کسی خاص صورتحال کو سمجھنے یا سمجھنے یا اس کی درجہ بندی کرنے کے تناظر میں رکھا جاسکتا ہے۔ کمپیوٹر پروگرامنگ کے شعبے یا شاخ میں ، اس اصطلاح (پیرامیٹر) کا استعمال ہے۔ وسیع پیمانے پر استعمال اور ایک طریقہ کار کی اندرونی ملکیت کا حوالہ دیتے ہیں۔
ایک پیرامیٹر کی تعریف تھوڑا سا پیچیدہ کیا جا سکتا ہے کہ یہ ایک ہے کے بعد سے ٹکڑا کی وجہ سے یہ اندازہ سے باہر لے جانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے نشاندہی اور ضروری چیز کے طور پر سمجھا معلومات ، جائزے اور ایک صورت کے بھی نتائج. اسی حوالہ سے ہی ان چیزوں کی تفتیش کی جاسکتی ہے جو ایک خاص نقطہ نظر سے سمجھے جاسکتے ہیں۔ پیرامیٹر کی تعریف کی ایک مثال یہ ہے: "تحقیقات کی جارہی ہیں ، تاہم ، حقائق کو واضح کرنے کے لئے کوئی خاص پیرامیٹر موجود نہیں ہے۔" اس سے یہ بات واضح ہے کہ اس عنصر کے بغیر کوئی تنازعہ حل نہیں ہوسکتا۔
شماریاتی پیرامیٹر کیا ہے؟
فہرست کا خانہ
پچھلے حصے میں ، ہم نے اس کے بارے میں تھوڑی سی بات کی تھی کہ پیرامیٹر کیا ہے اور اس لفظ کو باقاعدہ گفتگو میں کس طرح شامل کیا جاسکتا ہے ، اب وقت آگیا ہے کہ اعداد و شمار کے پیرامیٹر سے متعلق ہر چیز کا ذکر کیا جائے اور اس پیرامیٹر کے معنی میں کیا فرق ہے جس کا ذکر کیا گیا تھا پہلے. جب اعدادوشمار کی بات کی جائے تو ، اس حوالہ سے ایک ایسی تعداد کا حوالہ ملتا ہے جو اعداد و شمار کے متغیرات سے حاصل کردہ اعداد و شمار کی کافی مقدار کا خلاصہ کرنے کا انتظام کرتا ہے۔ اس تعداد کا حساب لگانے کے لئے ، ریاضی کے ایک فارمولے کی ضرورت ہے ، مؤخر الذکر مطالعہ کے تحت آبادی کے اعداد و شمار کا حساب کتاب کرکے حاصل کیا جاتا ہے۔
اعدادوشمار کا لازمی مقصد ایک حقیقت پسندانہ ماڈل تیار کرنا ہے ، اس کی وجہ سے ، اعداد و شمار کے اعداد و شمار ایک ایسا نتیجہ بن جاتے ہیں جس سے گریز نہیں کیا جاسکتا ہے۔ ریاضی اور اس کی کسی بھی شاخ میں پیرامیٹرز ہر حساب سے حاصل کردہ اعداد و شمار میں نظم و ضبط برقرار رکھنے کے لئے ضروری ہیں ، اس سے بھی زیادہ اگر یہ حوالہ جات کسی خاص برادری میں مطالعے کا نتیجہ ہوں۔ اس کو مد نظر رکھتے ہوئے ، یہ عنصر ، عالمی آبادی کے بارے میں عمومی نظریہ فراہم کرنے کے علاوہ ، ایک تقابلی تجزیہ کرنے کے قابل بناتا ہے جو حقیقت کے ماڈل پر مختلف اندازوں کا تخمینہ لگاتا ہے جو تخلیق کرنا ہے ۔
اب ، تمام سائنس ، مطالعہ یا حساب کتاب کی طرح ، اس اعداد و شمار کو صحیح طریقے سے کام کرنے اور ریاضی کے کسی دوسرے تجزیے میں الجھن میں نہ پڑنے کے ل rules کئی ایک اصول کی ضرورت ہے۔ ان قوانین کے بغیر ، حاصل کردہ تمام حساب کتاب مکمل طور پر غلط ہوگا اور یہ کسی اعداد و شمار کے پیرامیٹر کے سامنے نہیں ہوگا۔
شماریاتی پیرامیٹر کے قواعد
ہر عددی حوالہ کے لاگو ہونے کے ل certain کچھ قواعد و ضوابط ہونے چاہئیں ، ان میں سے ایک یہ ہے کہ اس کے حساب کتاب کے لئے کسی بھی مبہم کی ضرورت نہیں ہے ، اسے حاصل کرنے کے ل only یہ صرف ایک اچھا ریاضی کا فارمولا لیتا ہے ۔ مطالعے کے کسی بھی اہم مشاہدے کو نظرانداز نہیں کیا جانا چاہئے ، یعنی اعداد و شمار میں ایک عمومی خصوصیت ہے اور ہر چیز اہم ہے۔ اس کی ترجمانی کی جاسکتی ہے ، اس کا حساب کتاب آسانی سے الجبرا کے ساتھ کیا جاسکتا ہے اور ، آخر میں ، اعداد و شمار نمونے میں اتار چڑھاو کے لئے حساس ہو سکتے ہیں ، اس کا مطلب یہ ہے کہ شماریاتی نمونے مختلف ہو سکتے ہیں اور پیرامیٹرز پر ان کا اثر ہے۔.
اعداد و شمار کے پیرامیٹرز کی اقسام
جس طرح یہ اعداد و شمار موجود ہیں ، ان کی اقسام اور ان کی شناخت اور ان کو لاگو کرنے کے صحیح طریقے بھی موجود ہیں ، پہلی پوزیشن پیرامیٹر ہے ، جو اس مجموعی قیمت کی نشاندہی کرنے کے لئے ذمہ دار ہے جس میں اعداد و شمار کا حساب کیا جانا ہے ، یعنی ، وہ قدر ڈھونڈیں جو آرڈر کرتی ہے اور ان کی نمائندگی کرتی ہے۔ اس قسم کے حوالہ کو دو پہلوؤں میں تقسیم کیا گیا ہے: مرکزی رجحان کے اقدامات اور غیر مرکزی رجحان کے اقدامات ، نکات کو بعد میں بتایا جائے گا۔ پچھلے حصے میں اس کی وضاحت کے برعکس ، ان اعداد و شمار کو متغیر کے نتائج سے مطابقت نہیں رکھنا پڑتا ہے۔
اور نہ ہی اسے پیش گوئی کرنے کے لئے عمومی کردار کے ساتھ استعمال کیا جاسکتا ہے۔ مختلف پیرامیٹرز کا استعمال موضوع پر منحصر ہے ۔ دوسری ڈھلوان بازی کی ہے ۔ اس حساب کو اس حد تک لے جاتا ہے جس میں حاصل کردہ تمام اعداد و شمار کو حساب کتاب کی مرکزی قیمت کے گرد جمع کیا جاتا ہے ۔ اس پہلو کو زیادہ دو پہلوؤں، میں درجہ بندی ہے مطلق بازی اور رشتہ دار بازی کی کمپنی کو ایک فطرت کے اعداد و شمار کی ضرورت ہے اور حاصل کردہ نمونوں کے درمیان موازنہ شامل نہیں ہے سب سے پہلے میں سے ایک میں. دوسرے میں ، ہم جہتی اقدامات کے بارے میں بات کرتے ہیں اور ان میں اگر موازنہ کیا جاسکتا ہے۔
قوسیت گتانک ، بھی اشارہ کرتے ہوئے کے طور پر جانا جاتا ہے، اعداد و شمار کے رشتہ دار repetitions کے غلو اور مرکز کے درمیان تقسیم کی جاتی ہیں کہ کس طرح کے اقدامات کو تلاش کرنے کی کوشش کی. گاشین گھنٹی تمام پایا حوالوں کے درمیان مقابلے کے نقطہ کا حصہ ہے. قوسیت ، 3 بہت اہم اقسام ہیں ان mesocúrtic تقسیم، بھی عام مقصد، leptokurtic تقسیم کے طور پر جانا جاتا ہے، جس کا مقصد ایک منفی جس سے مراد مثبت مقصد اور آخر میں platicurtic تقسیم، کی طرف سے نمائندگی کر رہے ہیں. وہ ایک ساتھ مل کر شکل پیرامیٹر کی خصوصیت کے طور پر قرطوس کا احساس دلاتے ہیں۔
ناموزونیت کا عددی سر کی اجازت دی پر مبنی ہے کے اعداد و شمار کی دریافت اور ان پر اگر symmetrically میں ان کی مرکزی قدر، عام طور پر ایک اسمدوست اقدام ہے جس کے مطابق حکم دیا جاتا ہے. ان اعداد و شمار کی توازن کی ڈگری جاننے کے ل as ، لازمی ہے کہ توازن کے قابلیت کا حساب لگائیں۔ فراہم کردہ ڈیٹا وسیل کے مطابق متوازی ہے ، تاہم ، اسی وسیل کے مطابق انحراف کے سب کیوب کا مجموعہ کالا ہونا ضروری ہے۔ اگر کسی مثبت شکوک کی تلاش کی جائے تو اس کا مطلب وسط کے دائیں طرف ہونا چاہئے۔
اس کے بعد ، گرافک طور پر ، ایک ہسٹگرام ملتا ہے جس کا ایل شکل ہوتا ہے اور اس کا دائیں طرف سے اختتام ہوتا ہے۔ آخر کار ، ایک منفی اسکیونس حاصل کرنے کے لئے ، وسط سے قطعی طور پر کم ہونا ضروری ہے اور ہسٹوگرام کا اختتام بالآخر بائیں کے اختتام کے ساتھ جے شکل کا ہوگا۔
اعدادوشمار کے پیرامیٹرز کی مثالیں
اگر کچھ نمونے بالکل ہی تقسیم شدہ کمیونٹی سے لئے گئے ہیں تو ، اس ٹیسٹ کا مطلب ایک براہ راست اعدادوشمار ہے۔ یہ نمونہ جس قدر کی نمائندگی کرتا ہے وہ اس آبادی کے اوسط کا اندازہ ہے ، اسے آبادی کا پیرامیٹر کہا جاتا ہے ۔ اگر دوسرے نمونے لئے جاتے ہیں تو ، اس کی قیمت تصادفی طور پر تبدیل ہوجائے گی اور اس کی امکانی تقسیم سوال کے امتحان کی بنیاد پر ہوگی۔ یہ تقسیم حاصل کردہ تمام اعداد و شمار کی نمائندگی کرے گی اور اگر اہم طبقہ معمول کی بات ہے تو ، اس نمونے کی تقسیم بھی نارمل ہونی چاہئے۔ ہر مرحلے کی تکمیل اگلے کے ساتھ ہوتی ہے۔
شماریاتی پیرامیٹر کے عنصر
جس طرح ان اعداد و شمار کے قواعد اور اقسام ہیں ، ان میں ایک خاص آبادی کی کچھ قدروں کو حاصل کرنے کے ل. ضروری عناصر کا ایک سلسلہ بھی ہے ، یہ عناصر اوسطا تقسیم ، موڈ اور میڈین میں تقسیم ہوتے ہیں ، یہ تینوں ہی مرکزی رجحان کے اقدامات کا ایک حصہ ہیں۔ تاہم ، غیر مرکزی رجحان کے بھی ایسے اقدامات ہیں جو چوتھائیوں ، فیصلوں اور صد فیصد پر مشتمل ہیں۔ اس سارے مواد کو ڈھکنے کے ل the ، ہر عنصر کو توڑ دیا گیا ہے ، تاکہ ان سے متعلق ہر چیز کو پوری طرح سے سمجھا جاسکے۔
اوسط
یہ ریاضی کا مطلب ہے اور یہ کافی وسیع ہونے کی وجہ سے جانا جاتا ہے ، اس میں خصوصیات یا عناصر کا ایک سلسلہ ہے ، یہ تمام اعداد و شمار کی مداخلت کی وجہ سے اس کے حساب کتاب کی سادگی سے وابستہ ہے ، اسے بڑے پیمانے پر یا بنیاد کے مرکز کے طور پر تشریح کیا جاتا ہے اعداد و شمار کے دیئے گئے سیٹ کا حساب کتاب کیا جا رہا ہے۔ یہ حوالوں سے کسی بھی چوکور انحراف کو کم سے کم کرنے کا انتظام کرتا ہے اور پیمانے اور اصل میں ہونے والی تبدیلیوں کا شکار ہے۔ متغیر کی اقدار انتہائی انتہائی ہونے پر بھی یہ حساس ہے۔
فیشن
یہ کافی بار بار حوالہ دیا جاتا ہے اور اس کے متغیر کی قدر کی مطلق تعدد ہوتی ہے ، اسی وجہ سے اس کا نام فیشن ہے ، کیونکہ اپنے آپ میں ، یہی وہ چیز ہے جو سب سے زیادہ مشہور ہے۔ موڈ کا حساب لگانا واقعی آسان ہے ، کیونکہ آپ کو اسی اعداد و شمار کو تلاش کرنے کے لئے صرف گنتی انجام دینے کی ضرورت ہے۔ فیشن کی خصوصیات ، آسان تشریح اور حساب کتاب ہیں یہ تعدد اور یہ صفاتی متغیر حساب کر سکتے ہیں اس کے لئے شکریہ پر منحصر بڑے اعداد و شمار ہیں، اگرچہ اس کی قدر فیشن نمونہ مختلف حالتوں کے لئے حساس ایک عنصر ہوتا ہے، آزاد ہے.
اوسط
آپ کو میڈین کا سامنا ہے جب کم سے کم آدھے اعداد و شمار کی ایک متغیر قیمت خود سے نیچے ہوتی ہے ، تب ہی جب اقدار کو ایک ترتیب میں رکھا جائے تو سب سے کم سے بلند۔ کی مثالوں میں سے ایک شماریاتی پیرامیٹرز ایک خاندان کی اوسط کے حساب ہے، طریقہ کار سادہ، صرف مرکزی قدر واقع ہونا لازمی ہے. میڈین کی خوبیوں یا خصوصیات میں اس کی تغیر پذیر کی اقدار سے محرک ہونے والے عدم استحکام کو ظاہر کرنے کے ذریعہ تقریبا. غیر موجود اثر و رسوخ اور اس کے عدم حساسیت کی طرف اشارہ کیا جاتا ہے۔
غیر مرکزی مقام کی پیمائش
یہ ان اقدار سے زیادہ کچھ نہیں ہیں جو ڈیٹا کی کچھ مقدار میں ایک دوسرے سے بہت نیچے آتی ہیں۔ یہ میڈین کے تصور کا ایک زیادہ عمومی نقطہ ہے جو پہلے فراہم کیا گیا ہے ، کیونکہ یہ اعداد و شمار کی تقسیم کے صرف 50 below سے نیچے رہتا ہے ، جبکہ کوانٹل کسی بھی فیصد کے حساب سے ایسا کرتے ہیں۔ چوتھائیوں ، فیصلوں اور صد فیصد کو الگ کرنے کے ل، ، جن حصوں میں وہ تقسیم کیے گئے ہیں ان کو مدنظر رکھا جاتا ہے۔ چوتھائی حصوں کو 4 حصوں میں تقسیم کیا گیا ہے ، 10 کے حساب سے اعضاء اور صد فیصد ایک سو۔
پیرامیٹرز کا اطلاق
پیرامیٹرز کا استعمال مختلف شعبوں میں ، ہندسوں کے معاملات میں یا باقاعدہ گفتگو میں لفظ کے آسان استعمال سے کیا جاسکتا ہے۔ اس حصے میں کچھ علاقوں کا ذکر ہوگا جن میں پیرامیٹرز استعمال کیے جاتے ہیں ، ان کی درخواستیں کیسی ہیں اور کس طرح اس بات کی نشاندہی کی جائے کہ آپ پیرامیٹر مترادف کے ساتھ معاملہ کر رہے ہیں یا نہیں ۔ یہ یاد رکھنا ضروری ہے ، برانچ یا سائنس کے مطابق جو حوالہ دیتا ہے ، ان اعداد و شمار کو مختلف طریقوں سے طلب کیا جاسکتا ہے۔
کمپیوٹر پیرامیٹرز
جب کمپیوٹنگ کی بات آتی ہے تو ، یہ اعداد و شمار کو دلائل کے نام سے جانا جاتا ہے اور وہ متغیرات ہیں جو کسی دیئے گئے معمول ، طریقے یا سبروٹین کی ان پٹ اقدار حاصل کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں ۔ اشارہ کرنے والے معمولات ان اقدار کو بھیجنے کا طریقہ ہوں گے۔ دوسری طرف ، سبروٹین رن ٹائم کے وقت اپنے طرز عمل میں ردوبدل کے ل all ، تمام اقدار کو اپنے اعداد و شمار کے لئے تفویض کی گئی ہے۔
نیٹ ورک کے پیرامیٹرز
یہ وہ چیز ہے جو ان کے پاس موجود کرسٹل لائن ڈھانچے کے مطابق یونٹ خلیوں کے مابین مستقل فاصلہ کے طور پر جانا جاتا ہے۔ نیٹ ورکس میں 3 پیرامیٹرز ہوتے ہیں ، جن کی نمائندگی a ، b اور c میں کی جاتی ہے ، لیکن کیوبک نیٹ ورکس میں ایک خاص عنصر موجود ہے اور وہ یہ ہے کہ ان کے لئے ، تمام اعداد و شمار یقینا equal برابر ہیں ، لہذا ، ان سے رجوع کرنے کا صحیح طریقہ یہ ہے کہ کرنے کے لئے. ہیکساگونل کرسٹل لاٹیکس کے بارے میں ، ڈیٹا اے اور بی کو یکساں سمجھا جاتا ہے ، اس لحاظ سے ، صرف ایک اور سی کو مدنظر رکھا جاتا ہے۔
آبادی کا پیرامیٹر
یہ کسی دیئے گئے آبادی کے مطلب کی اصل قدر سے زیادہ کچھ نہیں ہے ۔ جب اس آبادی کی غالب خصوصیات کا پتہ نہیں ہے تو ، نمونوں سے اقدار کا اندازہ لگایا جاسکتا ہے ۔
ان تمام علاقوں میں پیرامیٹر مترادف کی کسی قسم کا پتہ لگانے یا ان کی شناخت کرنے کے لئے پایا جاتا ہے جیسا کہ معاملہ ہوسکتا ہے ، مثال کے طور پر ڈیٹا ، حوالہ جات ، اشارے ، اقدامات یا عوامل۔
