Statistical data type
পরিসংখ্যানে, পৃথক ডেটা পয়েন্টের গোষ্ঠীগুলিকে বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত ডেটা প্রকারের অন্তর্গত হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে, যেমন। শ্রেণীবদ্ধ ("লাল", "নীল", "সবুজ"), বাস্তব সংখ্যা (1.68,-5,1.7e + 6), বিজোড় সংখ্যা (1,3,5) ইত্যাদি। তথ্যের ধরন হল পরিবর্তনশীলের শব্দার্থিক বিষয়বস্তুর একটি মৌলিক উপাদান, এবং পরিবর্তনশীলকে বর্ণনা করার জন্য কোন ধরনের সম্ভাব্যতা বিতরণ যৌক্তিকভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, পরিবর্তনশীলের উপর অনুমোদিত ক্রিয়াকলাপ, পরিবর্তনশীলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ধরণ ইত্যাদি নিয়ন্ত্রণ করে। তথ্য প্রকারের ধারণাটি পরিমাপের স্তরের ধারণার অনুরূপ, তবে আরও সুনির্দিষ্টঃ উদাহরণস্বরূপ, গণনা তথ্যের জন্য একটি ভিন্ন বিতরণ প্রয়োজন (যেমন। অ-ঋণাত্মক বাস্তব-মূল্যবান তথ্যের তুলনায় একটি পয়সন বন্টন বা দ্বিপদী বন্টন) প্রয়োজন, তবে উভয়ই পরিমাপের একই স্তরের (একটি অনুপাত স্কেল) অধীনে পড়ে। পরিমাপের স্তরগুলির একটি শ্রেণীবিন্যাস তৈরি করার জন্য বিভিন্ন প্রচেষ্টা করা হয়েছে। সাইকোফিজিসিস্ট স্ট্যানলি স্মিথ স্টিভেনস নামমাত্র, অর্ডিনাল, ব্যবধান এবং অনুপাত স্কেল সংজ্ঞায়িত করেছেন। নামমাত্র পরিমাপের মানগুলির মধ্যে অর্থপূর্ণ র্যাঙ্ক অর্ডার থাকে না এবং কোনও এক-থেকে-এক রূপান্তরের অনুমতি দেয়। সাধারণ পরিমাপের ধারাবাহিক মানগুলির মধ্যে অস্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে, তবে সেই মানগুলির জন্য একটি অর্থপূর্ণ ক্রম রয়েছে এবং যে কোনও ক্রম-সংরক্ষণকারী রূপান্তরের অনুমতি দেয়। ব্যবধান পরিমাপের পরিমাপের মধ্যে সংজ্ঞায়িত পরিমাপের মধ্যে অর্থপূর্ণ দূরত্ব রয়েছে, তবে শূন্য মানটি নির্বিচারে (ডিগ্রী সেলসিয়াস বা ডিগ্রি ফারেনহাইটের দ্রাঘিমাংশ এবং তাপমাত্রা পরিমাপের ক্ষেত্রে), এবং যে কোনও রৈখিক রূপান্তরের অনুমতি দেয়। অনুপাত পরিমাপের একটি অর্থপূর্ণ শূন্য মান এবং সংজ্ঞায়িত বিভিন্ন পরিমাপের মধ্যে দূরত্ব উভয়ই রয়েছে এবং যে কোনও পুনরুদ্ধার রূপান্তরের অনুমতি দেয়। যেহেতু শুধুমাত্র নামমাত্র বা ক্রমিক পরিমাপের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ চলকগুলি যুক্তিসঙ্গতভাবে সংখ্যাসূচকভাবে পরিমাপ করা যায় না, তাই কখনও কখনও এগুলিকে শ্রেণীগত চলক হিসাবে একত্রিত করা হয়, যেখানে অনুপাত এবং ব্যবধান পরিমাপগুলিকে পরিমাণগত চলক হিসাবে একত্রিত করা হয়, যা তাদের সংখ্যাসূচক প্রকৃতির কারণে বিচ্ছিন্ন বা অবিচ্ছিন্ন হতে পারে। এই ধরনের পার্থক্যগুলি প্রায়শই কম্পিউটার বিজ্ঞানের ডেটা প্রকারের সাথে শিথিলভাবে সম্পর্কযুক্ত হতে পারে, যার মধ্যে দ্বৈত শ্রেণীগত চলকগুলি বুলিয়ান ডেটা প্রকারের সাথে প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, অবিচ্ছেদ্য ডেটা প্রকারের মধ্যে নির্বিচারে নির্ধারিত পূর্ণসংখ্যা সহ পলিটোমাস শ্রেণীগত চলকগুলি এবং ভাসমান বিন্দু গণনার সাথে জড়িত বাস্তব ডেটা প্রকারের সাথে অবিচ্ছিন্ন চলকগুলি। কিন্তু কম্পিউটার বিজ্ঞানের তথ্য প্রকারের পরিসংখ্যানগত তথ্য প্রকারের ম্যাপিং নির্ভর করে পরেরটির কোন শ্রেণীবিভাগ বাস্তবায়িত হচ্ছে তার উপর। অন্যান্য শ্রেণীবিভাগের প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, মোস্টেলার এবং টুকি (1977) গ্রেড, র্যাঙ্ক, গণনা ভগ্নাংশ, গণনা, পরিমাণ এবং ব্যালেন্সকে আলাদা করেছেন। নেল্ডার (1990) অবিচ্ছিন্ন গণনা, অবিচ্ছিন্ন অনুপাত, গণনা অনুপাত এবং তথ্যের শ্রেণীবদ্ধ পদ্ধতি বর্ণনা করেছেন। আরও দেখুন ক্রিসম্যান (1998), ভ্যান ডেন বার্গ (1991)। বিভিন্ন ধরনের পরিমাপ পদ্ধতি থেকে প্রাপ্ত তথ্যে বিভিন্ন ধরনের পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি প্রয়োগ করা উপযুক্ত কি না, এই বিষয়টি চলকের রূপান্তর এবং গবেষণার প্রশ্নের সুনির্দিষ্ট ব্যাখ্যা সম্পর্কিত বিষয়গুলির দ্বারা জটিল। "তথ্য এবং তারা যা বর্ণনা করে তার মধ্যে সম্পর্ক কেবল এই সত্যকে প্রতিফলিত করে যে নির্দিষ্ট ধরনের পরিসংখ্যানগত বিবৃতির সত্য মান থাকতে পারে যা কিছু রূপান্তরের অধীনে অপরিবর্তনীয় নয়। কোনও রূপান্তর বিবেচনা করা যুক্তিসঙ্গত কিনা তা নির্ভর করে যে প্রশ্নটির উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করছে তার উপর "(হ্যান্ড, 2004, পৃ. 82)। সহজ তথ্যের ধরন নিম্নলিখিত সারণিতে বিভিন্ন সহজ তথ্যের ধরন, সংশ্লিষ্ট বিতরণ, অনুমোদিত ক্রিয়াকলাপ ইত্যাদি শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে। যৌক্তিক সম্ভাব্য মান নির্বিশেষে, এই সমস্ত ডেটা প্রকারগুলি সাধারণত বাস্তব সংখ্যা ব্যবহার করে কোড করা হয়, কারণ র্যান্ডম ভেরিয়েবলের তত্ত্ব প্রায়শই স্পষ্টভাবে ধরে নেয় যে তারা বাস্তব সংখ্যা ধারণ করে। মাল্টিভ্যারিয়েট ডেটা টাইপ ডেটা যা একটি একক সংখ্যা ব্যবহার করে বর্ণনা করা যায় না, প্রায়শই বাস্তব-মূল্যবান র্যান্ডম ভেরিয়েবলের র্যান্ডম ভেক্টরগুলিতে শ্যুহর্ন করা হয়, যদিও তাদের নিজস্বভাবে চিকিত্সা করার প্রবণতা বৃদ্ধি পাচ্ছে। কিছু উদাহরণ-এলোমেলো ভেক্টর। পৃথক উপাদানগুলি পরস্পর সম্পর্কিত হতে পারে বা নাও হতে পারে। পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত র্যান্ডম ভেক্টরগুলি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত বিতরণগুলির উদাহরণ হল মাল্টিভ্যারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণ এবং মাল্টিভ্যারিয়েট টি-বিতরণ। সাধারণভাবে, যে কোনও উপাদান এবং অন্য যে কোনও উপাদানের মধ্যে নির্বিচারে সম্পর্ক থাকতে পারে; তবে, এটি প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট আকারের উপরে নিয়ন্ত্রণযোগ্য হয় না, যার জন্য পরস্পর সম্পর্কিত উপাদানগুলির উপর আরও বিধিনিষেধের প্রয়োজন হয়। এলোমেলো ম্যাট্রিক্স। এলোমেলো ম্যাট্রিক্সগুলি রৈখিকভাবে স্থাপন করা যেতে পারে এবং এলোমেলো ভেক্টর হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে; তবে, এটি বিভিন্ন উপাদানের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক উপস্থাপন করার একটি কার্যকর উপায় নাও হতে পারে। কিছু সম্ভাব্যতা বিতরণ বিশেষভাবে এলোমেলো ম্যাট্রিক্সের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন। ম্যাট্রিক্স স্বাভাবিক বন্টন এবং উইশার্ট বন্টন। এলোমেলো ক্রম। এগুলিকে কখনও কখনও র্যান্ডম ভেক্টর হিসাবে বিবেচনা করা হয়, তবে অন্যান্য ক্ষেত্রে এই শব্দটি বিশেষভাবে এমন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় যেখানে প্রতিটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল শুধুমাত্র নিকটবর্তী ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কযুক্ত (মার্কভ মডেলের মতো)। এটি একটি বায়েস নেটওয়ার্কের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে এবং প্রায়শই খুব দীর্ঘ ক্রমের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন। জিন ক্রম বা দীর্ঘ পাঠ্য নথি। বেশ কয়েকটি মডেল বিশেষভাবে এই ধরনের ক্রমের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন। লুকানো মার্কভ মডেল। এলোমেলো প্রক্রিয়া। এগুলি র্যান্ডম সিকোয়েন্সের অনুরূপ, তবে যেখানে সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য অনির্দিষ্ট বা অসীম এবং সিকোয়েন্সের উপাদানগুলি একের পর এক প্রক্রিয়া করা হয়। এটি প্রায়শই এমন তথ্যের জন্য ব্যবহৃত হয় যা একটি সময় সিরিজ হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে, যেমন। ধারাবাহিক দিনগুলিতে একটি স্টকের মূল্য। এলোমেলো প্রক্রিয়াগুলি এমন মানগুলির মডেল করতেও ব্যবহৃত হয় যা ক্রমাগত পরিবর্তিত হয় (যেমন। পৃথক ব্যবধানের পরিবর্তে সময়ের ধারাবাহিক মুহুর্তে তাপমাত্রা)। বায়েস নেটওয়ার্ক। এগুলি গ্রাফিক্যাল মডেল ব্যবহার করে বর্ণিত র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সমষ্টির সাথে মিলে যায়, যেখানে পৃথক র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি একটি গ্রাফ কাঠামোতে নিকটবর্তী ভেরিয়েবল সম্পর্কিত শর্তাধীন বিতরণের সাথে সংযুক্ত থাকে। মাল্টিলেভেল মডেলগুলি বায়েস নেটওয়ার্কের উপশ্রেণী যা একাধিক স্তরের রৈখিক রিগ্রেশন হিসাবে মনে করা যেতে পারে। এলোমেলো গাছ। এগুলি বায়েস নেটওয়ার্কের একটি উপশ্রেণী, যেখানে চলকগুলি একটি গাছের কাঠামোতে সংযুক্ত থাকে। একটি উদাহরণ হল একটি বাক্য বিশ্লেষণ করার সমস্যা, যখন পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ কৌশল ব্যবহার করা হয়, যেমন সম্ভাব্য প্রসঙ্গ-মুক্ত ব্যাকরণ (পিসিএফজি)। এলোমেলো ক্ষেত্র। এগুলি এলোমেলো প্রক্রিয়াগুলির একাধিক মাত্রায় সম্প্রসারণের প্রতিনিধিত্ব করে এবং পদার্থবিজ্ঞানে সাধারণ, যেখানে এগুলি পরিসংখ্যানগত বলবিজ্ঞানে বল বা বৈদ্যুতিক ক্ষেত্রের মতো বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয় যা তিনটি মাত্রায় (বা চারটি মাত্রা, যখন সময় অন্তর্ভুক্ত করা হয়) ক্রমাগত পরিবর্তিত হতে পারে। এই ধারণাগুলি বিভিন্ন বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে উদ্ভূত হয় এবং প্রায়শই ব্যবহারে ওভারল্যাপ হয়। ফলস্বরূপ, প্রায়শই একই সমস্যায় একাধিক ধারণা সম্ভাব্যভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। তথ্যসূত্র