ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n '] ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜਦੋਂ ਪਲਾਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.', 'ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?' ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ? '] ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? ',' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ '] ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? ',' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ. ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? ',' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. ',' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n '] ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? ',' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. ',' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n ',' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). ',' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ '] ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? ',' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. ',' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n ',' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). ',' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ','ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ',' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", " ['ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ',' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।',' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ',' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? ',' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ',' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? ',' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. ',' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n ',' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). ',' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ','ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ',' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? ',' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. ',' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ '] ", "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. ", \'r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ\'] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' ਈਵਲਸ%>% ਸੰਖੇਪ (n _ ver = ਮੈਕਸ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \'] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \'ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \'] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?\',\' ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ \'ਸੰਖੇਪ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋR ਵਿੱਚ \'dplyr\' ਪੈਕੇਜ, \'n ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈਃ \\n \'\' scsss\\n #ਲੋਡ dplyrਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ \\n ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\n\\n #ਇੱਕ ਸੈਂਪਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c ("a", "b", "c", "d", "e")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ \\ndf%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ vars = n ()) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਹੈਃ\' x \'ਅਤੇ\' y \'।\'ਸਮਰਾਈਜ਼\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਜੋ \'n _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। \',\' ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀਃ-ਸਕੋਰਃਔਸਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ (1-5) \\n-ਦਰਜਾਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਦਰਜਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ) \\n-ਜਾਤੀਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਜਾਤੀ \\n -ਲਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਲਿੰਗ \\n-ਭਾਸ਼ਾਃ ਸਕੂਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-ਉਮਰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਉਮਰ \\n-cls _ perc _ evel: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।ਕਲਾਸ ਜਿਸ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ded _ ਇਵੈਲਸ਼ਨਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ਵਿਦਿਆਰਥੀਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।ਕਲਾਸ \\n-cls _ ਲੈਵਲਃ ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ (ਹੇਠਲਾ, ਉੱਚਾ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ) \\n-cls _ ਪ੍ਰੋਫਸਃ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (1 ਤੋਂ ਵੱਧ)ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪਡ਼੍ਹਾਏ ਗਏ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) \\n-cls _ ڪریڊٽਃ ਕਲਾਸ ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \\n-bty _ f1ਲੋਅਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f1uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f2uper ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਃ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n-bty _ m1ਲੋਵਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ \\n-bty _ m1uper: ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-bty _ m2uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n \'] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?\',\' ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ \'ਸੰਖੇਪ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋR ਵਿੱਚ \'dplyr\' ਪੈਕੇਜ, \'n ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈਃ \\n \'\' scsss\\n #ਲੋਡ dplyrਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ \\n ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\n\\n #ਇੱਕ ਸੈਂਪਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c ("a", "b", "c", "d", "e")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ \\ndf%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ vars = n ()) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਹੈਃ\' x \'ਅਤੇ\' y \'।\'ਸਮਰਾਈਜ਼\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਜੋ \'n _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। \',\' ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀਃ-ਸਕੋਰਃਔਸਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ (1-5) \\n-ਦਰਜਾਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਦਰਜਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ) \\n-ਜਾਤੀਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਜਾਤੀ \\n -ਲਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਲਿੰਗ \\n-ਭਾਸ਼ਾਃ ਸਕੂਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-ਉਮਰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਉਮਰ \\n-cls _ perc _ evel: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।ਕਲਾਸ ਜਿਸ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ded _ ਇਵੈਲਸ਼ਨਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ਵਿਦਿਆਰਥੀਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।ਕਲਾਸ \\n-cls _ ਲੈਵਲਃ ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ (ਹੇਠਲਾ, ਉੱਚਾ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ) \\n-cls _ ਪ੍ਰੋਫਸਃ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (1 ਤੋਂ ਵੱਧ)ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪਡ਼੍ਹਾਏ ਗਏ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) \\n-cls _ ڪریڊٽਃ ਕਲਾਸ ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \\n-bty _ f1ਲੋਅਰਃ ਹੇਠਲੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f1uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f2uper ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਃ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n-bty _ m1ਲੋਵਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ \\n-bty _ m1uper: ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-bty _ m2uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n \',\' ਇਹ ਅੰਕਡ਼ੇਇਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ \',\' ਮੈਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।r \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?\',\' ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ \'ਸੰਖੇਪ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋR ਵਿੱਚ \'dplyr\' ਪੈਕੇਜ, \'n ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈਃ \\n \'\' scsss\\n #ਲੋਡ dplyrਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ \\n ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\n\\n #ਇੱਕ ਸੈਂਪਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c ("a", "b", "c", "d", "e")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ \\ndf%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ vars = n ()) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਹੈਃ\' x \'ਅਤੇ\' y \'।\'ਸਮਰਾਈਜ਼\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਜੋ \'n _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। \',\' ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀਃ-ਸਕੋਰਃਔਸਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ (1-5) \\n-ਦਰਜਾਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਦਰਜਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ) \\n-ਜਾਤੀਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਜਾਤੀ \\n -ਲਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਲਿੰਗ \\n-ਭਾਸ਼ਾਃ ਸਕੂਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-ਉਮਰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਉਮਰ \\n-cls _ perc _ evel: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।ਕਲਾਸ ਜਿਸ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ded _ ਇਵੈਲਸ਼ਨਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ਵਿਦਿਆਰਥੀਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।ਕਲਾਸ \\n-cls _ ਲੈਵਲਃ ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ (ਹੇਠਲਾ, ਉੱਚਾ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ) \\n-cls _ ਪ੍ਰੋਫਸਃ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (1 ਤੋਂ ਵੱਧ)ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪਡ਼੍ਹਾਏ ਗਏ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) \\n-cls _ ڪریڊٽਃ ਕਲਾਸ ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \\n-bty _ f1ਲੋਅਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f1uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f2uper ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਃ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n-bty _ m1ਲੋਵਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ \\n-bty _ m1uper: ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-bty _ m2uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n \',\' ਇਹ ਅੰਕਡ਼ੇਇਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ \',\' ਮੈਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ r \',\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੱਭਣ ਲਈ R ਵਿੱਚ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏਃ \\n "\'r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv (" ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv ") \\n #ਲੱਭੋਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\num _ vars <-ncol (ਡਾਟਾ) \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' ਡਾਟਾ \'ਇੱਕ ਹੈਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। \'ncol ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' 2. ਅਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?ਕੀ ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਲਈ ਹੈ? ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?\',\' ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ \'ਸੰਖੇਪ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋR ਵਿੱਚ \'dplyr\' ਪੈਕੇਜ, \'n ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈਃ \\n \'\' scsss\\n #ਲੋਡ dplyrਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ \\n ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\n\\n #ਇੱਕ ਸੈਂਪਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c ("a", "b", "c", "d", "e")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ \\ndf%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ vars = n ()) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਹੈਃ\' x \'ਅਤੇ\' y \'।\'ਸਮਰਾਈਜ਼\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਜੋ \'n _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। \',\' ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀਃ-ਸਕੋਰਃਔਸਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ (1-5) \\n-ਦਰਜਾਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਦਰਜਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ) \\n-ਜਾਤੀਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਜਾਤੀ \\n -ਲਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਲਿੰਗ \\n-ਭਾਸ਼ਾਃ ਸਕੂਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-ਉਮਰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਉਮਰ \\n-cls _ perc _ evel: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।ਕਲਾਸ ਜਿਸ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ded _ ਇਵੈਲਸ਼ਨਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ਵਿਦਿਆਰਥੀਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।ਕਲਾਸ \\n-cls _ ਲੈਵਲਃ ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ (ਹੇਠਲਾ, ਉੱਚਾ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ) \\n-cls _ ਪ੍ਰੋਫਸਃ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (1 ਤੋਂ ਵੱਧ)ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪਡ਼੍ਹਾਏ ਗਏ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) \\n-cls _ ڪریڊٽਃ ਕਲਾਸ ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \\n-bty _ f1ਲੋਅਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f1uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f2uper ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਃ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n-bty _ m1ਲੋਵਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ \\n-bty _ m1uper: ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-bty _ m2uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n \',\' ਇਹ ਅੰਕਡ਼ੇਇਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ \',\' ਮੈਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ r \',\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੱਭਣ ਲਈ R ਵਿੱਚ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏਃ \\n "\'r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv (" ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv ") \\n #ਲੱਭੋਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\num _ vars <-ncol (ਡਾਟਾ) \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' ਡਾਟਾ \'ਇੱਕ ਹੈਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। \'ncol ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' 2. ਅਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਲਈ ਕੀ ਹੈ? \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਮੈਂਬਰ ਲਈ 12 ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ, ਦਰਜਾ, ਜਾਤੀ, ਲਿੰਗ, ਭਾਸ਼ਾ, ਉਮਰ, ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ, ਆਪਣੀ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਕਲਾਸ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ,ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਸ਼ ਅਤੇ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ। \',\' 3. ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰ ਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਹਨ? \' ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?\',\' ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ \'ਸੰਖੇਪ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋR ਵਿੱਚ \'dplyr\' ਪੈਕੇਜ, \'n ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈਃ \\n \'\' scsss\\n #ਲੋਡ dplyrਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ \\n ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\n\\n #ਇੱਕ ਸੈਂਪਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c ("a", "b", "c", "d", "e")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ \\ndf%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ vars = n ()) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਹੈਃ\' x \'ਅਤੇ\' y \'।\'ਸਮਰਾਈਜ਼\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਜੋ \'n _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। \',\' ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀਃ-ਸਕੋਰਃਔਸਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ (1-5) \\n-ਦਰਜਾਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਦਰਜਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ) \\n-ਜਾਤੀਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਜਾਤੀ \\n -ਲਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਲਿੰਗ \\n-ਭਾਸ਼ਾਃ ਸਕੂਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-ਉਮਰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਉਮਰ \\n-cls _ perc _ evel: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।ਕਲਾਸ ਜਿਸ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ded _ ਇਵੈਲਸ਼ਨਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ਵਿਦਿਆਰਥੀਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।ਕਲਾਸ \\n-cls _ ਲੈਵਲਃ ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ (ਹੇਠਲਾ, ਉੱਚਾ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ) \\n-cls _ ਪ੍ਰੋਫਸਃ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (1 ਤੋਂ ਵੱਧ)ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪਡ਼੍ਹਾਏ ਗਏ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) \\n-cls _ ڪریڊٽਃ ਕਲਾਸ ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \\n-bty _ f1ਲੋਅਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f1uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f2uper ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਃ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n-bty _ m1ਲੋਵਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ \\n-bty _ m1uper: ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-bty _ m2uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n \',\' ਇਹ ਅੰਕਡ਼ੇਇਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ \',\' ਮੈਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ r \',\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੱਭਣ ਲਈ R ਵਿੱਚ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏਃ \\n "\'r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv (" ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv ") \\n #ਲੱਭੋਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\num _ vars <-ncol (ਡਾਟਾ) \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' ਡਾਟਾ \'ਇੱਕ ਹੈਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। \'ncol ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' 2. ਅਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਲਈ ਕੀ ਹੈ? \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਮੈਂਬਰ ਲਈ 12 ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ, ਦਰਜਾ, ਜਾਤੀ, ਲਿੰਗ, ਭਾਸ਼ਾ, ਉਮਰ, ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ, ਆਪਣੀ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਕਲਾਸ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ,ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਸ਼ ਅਤੇ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਤੋਂ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ। \',\' 3. ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰ ਲੱਭਣ ਲਈ?ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਉਮਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ R ਵਿੱਚ \'ਟੇਬਲ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n "\'r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv (" ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv ") \\n\\n #ਉਮਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਇੱਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟੇਬਲ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ \'] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।", ' [\'ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ \'ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ\' ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ \'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ \'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਦੀ ਵੰਡ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਫਾਲੋ ਕਰੋ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n ਕਿਸ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \\n \',\' ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵੰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕੁੱਝ ਬਾਹਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਵਾਜਾਈ, ਸਡ਼ਕ ਕਾਰਨ ਬੱਸਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕਾਰਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬੱਸਾਂ ਸਿਰਫ ਥੋਡ਼੍ਹੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। \\n\\nਸਟੁਡੇਂਟ ਆਈ. ਕਿਊ.: ਇਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਹੈ।ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ।ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਈ. ਕਿਊ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੀ ਲਗਭਗ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। \\n\\nGPA: ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਗਾਡ਼ ਆਵੇਗਾ।ਵੰਡ, ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਕੁੱਝ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਾਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਇੱਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਰਸ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।ਯਤਨ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਸਮਰੱਥਾ। \\n\\ਨਜੈਂਡਰ ਵੰਡਃ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕਲਗਭਗ ਆਮ ਵੰਡ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਲਿੰਗ ਵੰਡ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਛੋਟਾ ਅੰਤਰ ਹੈ।\',\' ਕੀ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਬਾਈਮੋਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? \',\' ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵੰਡਨਮੂਨੇ ਲਏ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵ ਕਿ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੋਟੀਆਂ ਹੋਣ।ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਮੂਹ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇਕਰਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਨ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਜਾਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਿਹਨਤੀ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਕਿਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਸਮੂਹ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਵੀ ਇੱਕ ਬਾਈਮੋਡਲ ਵੰਡ ਦੇ ਗਠਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।30 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਅਤੇ 75 ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਭਾਗੀਦਾਰ? \',\' ਔਸਤ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 30 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਿਆਪਕ ਸੀਮਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਪ੍ਰਤੀ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ. \\n\\n ਜਦੋਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 75 ਭਾਗੀਦਾਰ, ਨਮੂਨਾਔਸਤ ਦੀ ਵੰਡ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਜਿਹਾ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂ ਹਨ,ਅਤੇ ਸੈਂਪਲ ਮੀਨ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਲੀਅਰ ਜਾਂ ਹੋਰ ਅਸਾਧਾਰਣ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਵੇਗਾ। \\n\\n ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਮੀਨ ਦੀ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧੇਗਾ, ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਪਰ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਔਸਤ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਵਧੀ ਹੋਈ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਮ ਰੁਝਾਨ ਹਨ, ਅਤੇਔਸਤ ਦੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ \'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ।\',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\' ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।ਕਾਫ਼ੀ ਨਮੂਨਾ ਅਕਾਰ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਔਸਤ (ਜਾਂ ਔਸਤ) ਦੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਆਮ ਵੰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗੀ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਵੰਡ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ, ਵੱਡੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਲਈ, ਔਸਤ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁੱਲ ਦੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।ਔਸਤ ਦੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਵਿਵਹਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸੀਮਾ ਥਿਊਰਮ ਇੱਕ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਉੱਤੇ ਆਬਾਦੀ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਆਮ ਵੰਡ-ਅਧਾਰਤ ਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਵੰਡ ਅਣਜਾਣ ਹੋਵੇ ਜਾਂਗ਼ੈਰ-ਆਮ। \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ., ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਮਝਾਓ। ਹਰੇਕ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇਕਿਹਡ਼ੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ? \',\' ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. (ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਇੱਕ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ \'ਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਪਰ ਇਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। \\n\\nT-ਟੈਸਟ ਹਨਅੰਕਡ਼ਾ ਟੈਸਟ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ। ਵੇਰੀਏਬਲਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\n ਸਬੰਧ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹਨ।ਮਾਪ ਜੋ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਹੈ।ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਬੰਧ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਚਾਈ, ਭਾਰ, ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ।ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨਾ, ਪਰ ਉਹ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। \\n\\nਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਕੁਝ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਅੰਕਡ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਨਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਟੀ-ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਹਨਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ, ਇਸ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਹਨ, ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਜਾਂ ਅਨੁਪਾਤ ਪੈਮਾਨੇ ਉੱਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇਵੰਡੇ ਗਏ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ. \',\' ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਹੱਲ ਕਰੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਦਾਇਗੀ/ਲਾਭ/ਨੁਕਸਾਨ)। ਫਿਰ ਆਪਣੀ ਉਮੀਦ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋਨਤੀਜਾ. \\n \',\' ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਲੋਡ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ 10 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰ ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਸਿਰਫ 100 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ 900 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 100 ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ 1000 ਬਿਨੈਕਾਰ ਹਨ।ਅਤੇ ਸਿਰਫ 100 ਸਥਾਨ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। \\n\\n ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਈ ਚੁਣੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸਥਿਤੀ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰ, ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਅਹੁਦਿਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਤੀਜਾ, ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ) ਸੰਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ।ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ। ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ) ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇਗੀਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅਦਾਇਗੀ ਨਾਲ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਜਾਂਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਲਾਭ). \',\' ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ \',\'ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਕਾਰ ਦੀ, ਜਿੱਥੇ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਸਮੂਹ ਜਾਂ ਨਮੂਨੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂਗਰੁੱਪ ਜੋ ਕੁੱਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਾਈਪਰਜਿਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਜਾਂ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਹੋਣਾ। ਹਾਈਪਰਜੀਓਮੈਟਰਿਕ ਵੰਡ ਇੱਕ ਹੈਵੱਖਰੀ ਵੰਡ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਡਰਾਅ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। \',\' ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹੋ।ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ; ਉਹ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਉੱਤਰ ਦਿਓਃ ਤੁਹਾਨੂੰ ਐੱਨਓਵੀਏ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ? \',\' ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਕਾਲਜ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਹੋਵੇਗੀ। ਤਨਖਾਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਵੀ ਮੁੱਲ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ। ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਭ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੌਕਰੀ ਬਾਰੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ।ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਮੈਂ ਫਿਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਕੀ ਔਸਤ ਤਨਖਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \\n\\nਐੱਨਓਵੀਏ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੌਕਰੀ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ। ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪਨੀ ਬਾਰੇ ਵਾਧੂ ਖੋਜ ਵੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ।ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਅਤੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹਾਂਗਾ।ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ। \\n\\n ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਏ. ਐੱਨ. ਓ. ਵੀ. ਏ. ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਾਧਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹਡ਼ੀ ਨੌਕਰੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੈ।ਤੁਸੀਂ. \',\' ਮੈਂ ਹੋਰ ਕਿਹਡ਼ੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ (ਤਨਖਾਹ, ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ)ਕਲਚਰ, ਲਾਭ), ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੋਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੁੱਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨਃ \\n\\n * ਵਰਕਿੰਗਹਾਲਾਤ (ਜਿਵੇਂ ਕੰਮ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਾਰਣੀ, ਭੌਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ) \\n * ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਜਿਵੇਂ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ) \\n * ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਮੌਕੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਕੈਰੀਅਰ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਕੰਮ-ਜੀਵਨ ਸੰਤੁਲਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਚਕਤਾਕਾਰਜਕ੍ਰਮ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋਡ਼ੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ) \\n * ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਲਾਭ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਮ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ, ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਰੋਤ) \\n * ਮੌਕੇਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਲਈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਮੌਕੇ) ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮੌਕੇ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਪਹੁੰਚ)ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ, ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮੌਕੇ) \\n * ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸਮੁਦਾਇਕ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਤੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ)ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ) \\n\\n ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਰਭਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ, ਟੀਚਿਆਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ,ਅਤੇ ਤਰਜੀਹਾਂ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ \'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਟੀਚੇ. \',\' r ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏ \',\' R ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ ਕਾਲਮ) ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕੇ।ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈਃ \\n "\'r\\n #ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c (" a "," b "," c "," d "," e ")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲੱਭੋ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਕਾਲਮ) \\num _ vars <-dim (df) [2] \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਇੱਕ ਹੈ।ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮਃ \'x\' ਅਤੇ \'y\'. \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤੱਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।ਨਤੀਜਾ (ਭਾਵ, \'ਡਿਮ (df) [2]\') ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਭਾਵ, ਵੇਰੀਏਬਲ) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਨ,ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' evals%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ (ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ)) \\n\\nmax (evals $ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ) \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ \',\' ਮੈਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ \',\' ਕਮਾਂਡ \'%>% ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ ver = ਅਧਿਕਤਮ (ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)) \'ਦੀ ਵਰਤੋਂ\' ਈਵਲਸ \'ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ\' ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ \'ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\' ਸੰਖੇਪ \'ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਹੈ\'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ। \\n\\n ਕਮਾਂਡ \'ਮੈਕਸ (ਈਵਲਸ $ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ)\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ \'ਪ੍ਰੋਫ਼ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।\'ਈਵਲਸ\' ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ। ਇਹ \'ਪ੍ਰੋਫ _ ਵਰ\' ਕਾਲਮ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂ?\',\' ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ \'ਸੰਖੇਪ\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋR ਵਿੱਚ \'dplyr\' ਪੈਕੇਜ, \'n ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈਃ \\n \'\' scsss\\n #ਲੋਡ dplyrਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ \\n ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ (dplyr) \\n\\n #ਇੱਕ ਸੈਂਪਲ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਓ \\ndf <-data.frame (x = 1:5, y = c ("a", "b", "c", "d", "e")) \\n\\n #ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ \\ndf%>% ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ (n _ vars = n ()) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' df \'ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਹੈਃ\' x \'ਅਤੇ\' y \'।\'ਸਮਰਾਈਜ਼\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ,ਸੰਖੇਪ ਅੰਕਡ਼ਾ ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ, ਜੋ \'n _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। \',\' ਇਹ ਉਹ ਡੇਟਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀਃ-ਸਕੋਰਃਔਸਤ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ (1-5) \\n-ਦਰਜਾਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਦਰਜਾ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ, ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ) \\n-ਜਾਤੀਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਜਾਤੀ \\n -ਲਿੰਗਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦਾ ਲਿੰਗ \\n-ਭਾਸ਼ਾਃ ਸਕੂਲ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-ਉਮਰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਂਦਾ ਹੈਃ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਉਮਰ \\n-cls _ perc _ evel: ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ।ਕਲਾਸ ਜਿਸ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ded _ ਇਵੈਲਸ਼ਨਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ \\n-cls _ ਵਿਦਿਆਰਥੀਃ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ।ਕਲਾਸ \\n-cls _ ਲੈਵਲਃ ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ (ਹੇਠਲਾ, ਉੱਚਾ, ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ) \\n-cls _ ਪ੍ਰੋਫਸਃ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਡ਼੍ਹਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (1 ਤੋਂ ਵੱਧ)ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਪਡ਼੍ਹਾਏ ਗਏ ਕਈ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) \\n-cls _ ڪریڊٽਃ ਕਲਾਸ ਦੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ \\n-bty _ f1ਲੋਅਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f1uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ \\n-bty _ f2uper ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਃ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦਰਜਾਬੰਦੀਪੱਧਰ ਦੀ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n-bty _ m1ਲੋਵਰਃ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ \\n-bty _ m1uper: ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ \\n-bty _ m2uper: ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ (ਦੂਜਾ ਮਾਪ) \\n \',\' ਇਹ ਅੰਕਡ਼ੇਇਹ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ \',\' ਮੈਂ ਉਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ r \',\' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੱਭਣ ਲਈ R ਵਿੱਚ \'ਡਿਮ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਲੱਭੀਏਃ \\n "\'r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv (" ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv ") \\n #ਲੱਭੋਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ \\num _ vars <-ncol (ਡਾਟਾ) \\n\\n #ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (num _ vars) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' ਡਾਟਾ \'ਇੱਕ ਹੈਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ। \'ncol ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ \'num _ vars\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। \',\' 2. ਅਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ?ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਲਈ ਕੀ ਹੈ? \',\' ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਫੈਕਲਟੀ ਮੈਂਬਰ ਲਈ 12 ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅੰਕ, ਦਰਜਾ, ਜਾਤੀ, ਲਿੰਗ, ਭਾਸ਼ਾ, ਉਮਰ, ਕਲਾਸ ਪੱਧਰ, ਆਪਣੀ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਕਲਾਸ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ,ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਸ਼ ਅਤੇ ਮਹਿਲਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਤੋਂ ਸੁੰਦਰਤਾ ਰੇਟਿੰਗ। \',\' 3. ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰ ਕੀ ਹਨ? \',\' ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰ ਲੱਭਣ ਲਈ?ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਉਮਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ R ਵਿੱਚ \'ਟੇਬਲ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n "\'r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv (" ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv ") \\n\\n #ਉਮਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਇੱਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟੇਬਲ ਬਣਾਓ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ \',\' ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ R ਵਿੱਚ \'ਟੇਬਲ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋਉਮਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈਃ \\n \'\' r\\n #ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰੋ \\ndata <-read.csv ("ਪਾਥ/ਟੂ/ਡਾਟਾ. csv") \\n\\n #ਉਮਰ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਦੀ ਇੱਕ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ \\nਟੇਬਲ (ਡਾਟਾ $ਉਮਰ) \\n\\n #ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ<-ਸਾਰਣੀ (ਡਾਟਾ $ਉਮਰ, ਕਾਲਨਾਮ = "ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ") [1:3,] \\n\\n #ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ \\nਪ੍ਰਿੰਟ (ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ _ ਉਮਰ) \\n "\'\\n ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ,\' ਡਾਟਾ \'ਇੱਕ ਹੈਡਾਟਾ ਫਰੇਮ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। \'ਟੇਬਲ ()\' ਫੰਕਸ਼ਨ \'ਉਮਰ\' ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਇੱਕ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਟੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦਰਸਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।ਹਰੇਕ ਵਿਲੱਖਣ ਉਮਰ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਰੇਕ ਉਮਰ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਉਮਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।\'ਕਾਲਨਾਮ\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਲਈ ਕਾਲਮ ਦਾ ਨਾਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ \'[1:3,]\' ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਤਿੰਨ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਕਾਲਮ, ਜੋ ਕਿ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਯੁੱਗਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਯੁੱਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। \',\' ਮੈਂ ਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾਡਾਟਾ ਸੈੱਟ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ \'] ', "ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 ਆਪਣੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ' ਤੇ 4 ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਅੰਕਡ਼ੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈਃ ਬੱਸ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ।(ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਬੱਸ ਸਟਾਪਾਂ 'ਤੇ ਬੱਸ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ), ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ., ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਵੰਡ। ਉਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨੇ ਲੈਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ, ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਬੱਸ ਸਟਾਪ)।ਵਿਦਿਆਰਥੀ) ਦਿਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਸ ਕੋਲ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ 30 ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜੋ ਉਹ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡਕੀ ਬੱਸਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਈ. ਕਿਊ. ਕਿਸ ਵੰਡ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਕਿਹਡ਼ੀ ਵੰਡ ਜੀ. ਪੀ. ਏ. ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਲਿੰਗ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। \n "]