Bootstrap error-adjusted single-sample technique
આંકડામાં, બૂટસ્ટ્રેપ ભૂલ-સમાયોજિત સિંગલ-સેમ્પલ તકનીક (બેસ્ટ અથવા બીઇએએસટી) એક બિન-પેરામેટ્રિક પદ્ધતિ છે જેનો હેતુ એક નમૂનાની માન્યતાનું મૂલ્યાંકન કરવાની મંજૂરી આપવાનો છે. તે માન્ય નમૂનાઓમાંથી શું અપેક્ષિત કરી શકાય છે તેનું પ્રતિનિધિત્વ કરતી સંભાવના વિતરણના અંદાજ પર આધારિત છે. આ બૂટસ્ટ્રેપિંગ નામની આંકડાકીય પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે, જે અગાઉના નમૂનાઓ પર લાગુ થાય છે જે માન્ય હોવાનું જાણીતું છે. મેથડોલોજી બેસ્ટ મહાલનોબિસ મેટ્રિક જેવી અન્ય પદ્ધતિઓ પર લાભ પ્રદાન કરે છે, કારણ કે તે એવું માનતું નથી કે તમામ વર્ણપટ જૂથો માટે સમાન કોવેરિયન્સ હોય છે અથવા દરેક જૂથ સામાન્ય રીતે વિતરિત વસ્તી માટે દોરવામાં આવે છે. માત્રાત્મક અભિગમમાં બિન-પેરામેટ્રિક ક્લસ્ટર વિશ્લેષણ અલ્ગોરિધમ સાથે બેસ્ટનો સમાવેશ થાય છે. ક્લસ્ટરો અને સ્પેક્ટ્રલ ડેટા પોઇન્ટ વચ્ચેના બહુ-પરિમાણીય પ્રમાણભૂત વિચલનો (એમ. ડી. એસ.) ની ગણતરી કરવામાં આવે છે, જ્યાં બેસ્ટ દરેક આવર્તનને અલગ પરિમાણમાંથી લેવાનું માને છે. બેસ્ટ એ વસ્તી, પી પર આધારિત છે, જે અમુક હાઇપરસ્પેસ, આર સાથે સંબંધિત છે, જે સંભવિત નમૂનાઓના બ્રહ્માંડનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. પી * એ કેલિબ્રેશન સેટ પર આધારિત પી ની અનુભૂતિ મૂલ્યો છે, ટી. ટી. નો ઉપયોગ પી માં તમામ સંભવિત ભિન્નતા શોધવા માટે થાય છે. પી * એ પરિમાણો સી અને બી દ્વારા બંધાયેલ છે. સી એ પી નું અપેક્ષિત મૂલ્ય છે, જે ઇ (પી) લખાયેલું છે, અને બી એ બૂટસ્ટ્રેપિંગ વિતરણ છે જેને મોન્ટે કાર્લો અંદાજ કહેવાય છે. આ તકનીકનો ઉપયોગ કરીને પ્રમાણભૂત વિચલન શોધી શકાય છે. હાઇપરસ્પેસમાં પ્રક્ષેપિત B ના મૂલ્યો X ને જન્મ આપે છે. સી થી એક્સ સુધીની હાયપરલાઇન સ્ક્યુ એડજસ્ટેડ સ્ટાન્ડર્ડ ડેવિએશનને જન્મ આપે છે જે હાયપરલાઇનની બંને દિશામાં ગણવામાં આવે છે. એપ્લિકેશન બેસ્ટનો ઉપયોગ ફાર્માસ્યુટિકલ ઉત્પાદનોમાં નમૂનામાં છેડછાડની શોધમાં થાય છે. માન્ય (અપરિવર્તિત) નમૂનાઓને તે તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે તાલીમ-સેટ બિંદુઓના સમૂહની અંદર આવે છે જ્યારે બેસ્ટને અપરિવર્તિત ઉત્પાદન નમૂનાઓ સાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે. ખોટા (ચેડા) નમૂનાઓ તે છે જે એક જ સમૂહની બહાર આવે છે. આઇસીપી-એઇએસ જેવી પદ્ધતિઓમાં વિશ્લેષણ માટે કેપ્સ્યુલ્સ ખાલી કરવાની જરૂર પડે છે. બિન-વિનાશક પદ્ધતિ મૂલ્યવાન છે. એન. આઈ. આર. એ. જેવી પદ્ધતિને નીચેની રીતે શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિ સાથે જોડી શકાય છે. કોઈપણ ચેડા કરાયેલ ઉત્પાદનને તે નક્કી કરીને શોધી કાઢો કે તે અગાઉ વિશ્લેષણ કરાયેલ બિનપરિવર્તિત ઉત્પાદન જેવું નથી. તે ઉત્પાદનમાં જાણીતા ભેળસેળના પુસ્તકાલયમાંથી અશુદ્ધિઓને માત્રાત્મક રીતે ઓળખો. હાજર દૂષિત પદાર્થની માત્રાનો માત્રાત્મક સંકેત આપો. વાય. ઝોઉ, રોબર્ટ એ. લોડર (1993) "એન ઇન્વેસ્ટિગેશન ઓફ ધ પરફોર્મન્સ ઓફ ધ એક્સટેન્ડેડ ક્વોન્ટાઇલ બીસ્ટ ઇન હાઈ ડાયમેન્શનલ હાઇપરસ્પેસ", પેપર #885 પિટ્સબર્ગ કોન્ફરન્સ ઓન એનાલિટીકલ કેમિસ્ટ્રી એન્ડ એપ્લાઇડ સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી, એટલાન્ટા, GA Y. ઝોઉ, રોબર્ટ એ. લોડર (1993) "ધ ઇફેક્ટ ઓફ ડિફરન્ટ ડેટા ડિસ્ટ્રિબ્યુશન્સ ઓન ધ પરફોર્મન્સ ઓફ ધ એક્સટેન્ડેડ ક્વોન્ટાઇલ બીસ્ટ ઇન પેટર્ન રેકગ્નિશન", પેપર #593 પિટ્સબર્ગ કોન્ફરન્સ ઓન એનાલિટીકલ કેમિસ્ટ્રી એન્ડ એપ્લાઇડ સ્પેક્ટ્રોસ્કોપી, એટલાન્ટા, GA રીસામ્પલિંગ (સ્ટેટિસ્ટિક્સ) કોમ્પ્યુટેશનલ સ્ટેટિસ્ટિક્સ