تحقيقي اخلاقيات ۾ انگ اکر تحقيقي اخلاقيات تي عام طور تي شرڪت ڪندڙن جي رضامندي، ڊيٽا جي رازداري، ۽ محقق جي سالميت جي حوالي سان بحث ڪيو ويندو آهي. بهرحال، هڪ علائقو جيڪو اڪثر نظرانداز ڪيو ويندو آهي ان جي باوجود تحقيق جي نتيجن جي معيار ۽ ايمانداري کي طئي ڪرڻ ۾ ان جي اهم ڪردار جي باوجود انگ اکر آهي. انگ اکر صرف "نمبرن کي گهٽائڻ" لاءِ هڪ اوزار ناهي، پر سائنسي منطق جو بنياد آهي جيڪو محققن کي ذميوار نتيجا ڪڍڻ ۾ مدد ڪري ٿو. جڏهن... وڌيڪ پڙهو
شماريات ۾ جڪ نائف جو طريقو جڪ نائف جو طريقو شماريات ۾ هڪ اهم ري سيمپلنگ ٽيڪنڪ آهي، خاص طور تي اندازي جي غير يقيني صورتحال کي ماپڻ لاءِ. جڪ نائف اڪثر ڪري تخميني ڪندڙ جي تعصب ۽ فرق جو اندازو لڳائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، انهي سان گڏ معياري غلطي جهڙن درستگي جي ماپن کي ٺاهڻ لاءِ. هي ٽيڪنڪ نسبتاً سادي آهي، ان کي تمام گهڻي سخت ورڇ واري مفروضن جي ضرورت ناهي، ... وڌيڪ پڙهو
لاجسٽڪ ۾ شماريات جو استعمال لاجسٽڪ ڪيترن ئي جديد ڪاروبارن جي جان آهي. ٺاهيندڙن ۽ ورهائيندڙن کان وٺي اي ڪامرس ڪمپنين تائين، هرڪو سامان ۽ معلومات کي بروقت، قيمتي ۽ قابل اعتماد انداز ۾ وهڪري ڪرڻ جي صلاحيت تي ڀروسو ڪري ٿو. هر لاجسٽڪ فيصلي جي پويان - جيئن ته ڪيترو اسٽاڪ رکڻو آهي، ڪهڙو رستو استعمال ڪرڻو آهي، يا ڪڏهن موڪلڻو آهي - هڪ ... وڌيڪ پڙهو
ڪيٽيگريڪل ڊيٽا جو تجزيو ڪيئن ڪجي ڪيٽيگريڪل ڊيٽا تحقيق، ڪاروبار، مارڪيٽنگ، صحت، تعليم، ۽ حتي گراهڪ جي اطمينان جي سروي ۾ سامهون ايندڙ ڊيٽا جي سڀ کان عام قسمن مان هڪ آهي. عددي ڊيٽا (مثال طور، عمر، قد، آمدني) جي برعڪس، جيڪو سراسري يا معياري انحراف جي طور تي ڳڻپيو وڃي ٿو، ڪيٽيگريڪل ڊيٽا ۾ ليبل يا گروپ شامل آهن جهڙوڪ "مرد/عورت،" "متفق/متفق،" "الف/ب/سي،" يا "مطمئن/غير جانبدار/غير مطمئن." ... وڌيڪ پڙهو
جدت لاءِ انگ اکر جدت کي اڪثر شاندار سوچ جي چمڪ طور تصور ڪيو ويندو آهي: هڪ ايجاد جيڪا "اوچتو" ظاهر ٿئي ٿي ۽ پوءِ ماڻهن جي زندگي گذارڻ جو طريقو بدلائي ٿي. پر عملي طور تي، پائيدار ۽ اثرائتو جدتون صرف وجدان مان پيدا نه ٿينديون آهن. اهي هڪ منظم عمل مان وڌنديون آهن: مسئلي کي سمجهڻ، مفروضن جي جانچ ڪرڻ، صارف جي رويي جو مطالعو ڪرڻ، ڪارڪردگي جو جائزو وٺڻ، ۽ ثبوت جي بنياد تي فيصلا بهتر ڪرڻ. هي اهو هنڌ آهي جتي... وڌيڪ پڙهو
شماريات ۾ هڪ آئوٽليئر ڇا آهي؟ انگن اکرن ۾، ڊيٽا رجحان کي سمجهڻ لاءِ بنيادي خام مال آهي: صارف جو رويو، ٽيسٽ جا نتيجا، مريض جي صحت، پيداوار جي معيار، ۽ حتي معاشي رجحانات. بهرحال، سڀئي ڊيٽا پوائنٽ اڪثريت وانگر "رويو" نه ڪندا آهن. ڪڏهن ڪڏهن اسان هڪ يا وڌيڪ قدر ڳوليندا آهيون جيڪي باقي ڊيٽا سيٽ کان خاص طور تي مختلف نظر اچن ٿا. آئوٽليئر قدر... وڌيڪ پڙهو
دواسازي سائنس ۾ انگ اکر دواسازي سائنس ۾ اهم ڪردار ادا ڪن ٿا ڇاڪاڻ ته اهو محققن ۽ عملي کي صرف وجدان نه پر ڊيٽا تي ٻڌل فيصلا ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو. دوا جي ترقي، پيداوار، ۽ دواسازي جي سنڀال کان، مختلف عملن کي ماپڻ لائق تشخيص جي ضرورت آهي: دوا ڪيتري اثرائتي آهي، مريضن لاءِ ڪيتري محفوظ آهي، پيداوار جي معيار کي ڪيئن برقرار رکيو وڃي ٿو، ۽ ڪهڙا عنصر ڪاميابي تي اثر انداز ٿين ٿا... وڌيڪ پڙهو
مرڪزي رجحان جو ماپ مرڪزي رجحان جو ماپ شماريات ۾ سڀ کان بنيادي ۽ اهم تصورن مان هڪ آهي. ان جو مقصد سادو آهي: ڊيٽا جي هڪ سيٽ کي هڪ واحد قدر ۾ خلاصو ڪرڻ جيڪو ڊيٽا جي مرڪز کي "نمائندگي" ڪري ٿو. ٻين لفظن ۾، مرڪزي رجحان اسان کي سوالن جا جواب ڏيڻ ۾ مدد ڪري ٿو جهڙوڪ: "عام قدر ڇا آهي؟"، "هي ڊيٽا ڪهڙي انگ جي چوڌاري گرڻ جو رجحان رکي ٿو؟"، يا "تقريبن اوسط ڇا آهي؟" ... وڌيڪ پڙهو
شماريات ۾ بقا جو تجزيو بقا جو تجزيو انگ اکر جي هڪ شاخ آهي جيڪا ڪنهن واقعي جي ٿيڻ تائين وقت جي ماڊلنگ ۽ تجزيو ڪرڻ تي ڌيان ڏئي ٿي. هي واقعو مريض جي موت، بيماري جي ٻيهر ٿيڻ، مشين جي جزن جي ناڪامي، گراهڪ جي چرپر، يا نوڪري ڳوليندڙ کي نوڪري نه ملڻ تائين وقت ٿي سگهي ٿو. ٻين شمارياتي طريقن جي مقابلي ۾ بقا جي تجزيي جي مکيه انفراديت ان ۾ آهي... وڌيڪ پڙهو
بي ترتيب متغيرن جا بنيادي تصور انگ اکر ۽ امڪان جي نظريي ۾، بي ترتيب متغير سڀ کان بنيادي تصورن مان هڪ آهن، جيڪي بي ترتيب واقعن ۽ ماپي سگهاري رياضياتي تجزيي جي وچ ۾ فرق کي ختم ڪن ٿا. بي ترتيب متغيرن جي ذريعي، اسان هڪ بي ترتيب تجربي جي نتيجن کي "ترجمو" ڪري سگهون ٿا - جيڪو شروعاتي طور تي واقعن يا زمرن تي مشتمل آهي - انگن ۾ جيڪي پروسيس ڪري سگهجن ٿا: انهن جي امڪانن جو حساب ڪرڻ، انهن کي اوسط سان خلاصو ڪرڻ، ماپڻ... وڌيڪ پڙهو