Empirical statistical laws
एक अनुभवजन्य सांख्यिकीय कानून या (लोकप्रिय शब्दावली में) सांख्यिकीय कानून एक प्रकार के व्यवहार का प्रतिनिधित्व करता है जो कई डेटासेट में पाया गया है और वास्तव में, विभिन्न प्रकार के डेटा सेटों में पाया गया है। इनमें से कई आचरणों को तैयार किया गया है और सांख्यिकीय या संभावित प्रमेयों के रूप में साबित किया गया है और "कानून" शब्द को इन प्रमेयों में ले जाया गया है। अन्य सांख्यिकीय और संभावित प्रमेय हैं जिनके नामों के एक भाग के रूप में "नियम" भी हैं जो स्पष्ट रूप से अनुभवजन्य टिप्पणियों से प्राप्त नहीं हुए हैं। हालाँकि, दोनों प्रकार के "कानून" को सांख्यिकी के क्षेत्र में एक वैज्ञानिक कानून का उदाहरण माना जा सकता है। जो बात एक अनुभवजन्य सांख्यिकीय नियम को एक औपचारिक सांख्यिकीय प्रमेय से अलग करती है, वह यह है कि ये प्रतिरूप डेटा के बारे में पूर्व सैद्धांतिक तर्क के बिना प्राकृतिक वितरण में दिखाई देते हैं। उदाहरण ऐसे कई लोकप्रिय "सांख्यिकी के नियम" हैं। पारेतो सिद्धांत इस तरह के "कानून" का एक लोकप्रिय उदाहरण है। यह बताता है कि लगभग 80 प्रतिशत प्रभाव 20 प्रतिशत कारणों से आते हैं, और इस प्रकार इसे 80/20 नियम के रूप में भी जाना जाता है। व्यवसाय में, 80/20 नियम कहता है कि आपके व्यवसाय का 80 प्रतिशत आपके केवल 20 प्रतिशत ग्राहकों से आता है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में अक्सर कहा जाता है कि 80 प्रतिशत त्रुटियां केवल 20 प्रतिशत दोषों के कारण होती हैं। दुनिया का 20 प्रतिशत वैश्विक सकल घरेलू उत्पाद का लगभग 80 प्रतिशत बनाता है। अमेरिका में 80 प्रतिशत स्वास्थ्य देखभाल का खर्च 20 प्रतिशत आबादी द्वारा किया जाता है। ज़िप्फ़ का नियम, जिसे भाषाविज्ञान के "अनुभवजन्य सांख्यिकीय नियम" के रूप में वर्णित किया गया है, एक और उदाहरण है। "कानून" के अनुसार, पाठ के कुछ डेटासेट को देखते हुए, किसी शब्द की आवृत्ति उसकी आवृत्ति श्रेणी के व्युत्क्रमानुपाती होती है। दूसरे शब्दों में, दूसरा सबसे आम शब्द सबसे आम शब्द के रूप में लगभग आधा दिखाई देना चाहिए, और पांचवीं सबसे आम दुनिया हर पांच बार सबसे आम शब्द दिखाई देने पर लगभग एक बार दिखाई देगी। हालाँकि, जो बात ज़िप्फ़ के नियम को केवल भाषाविज्ञान के एक प्रमेय के बजाय एक "अनुभवजन्य सांख्यिकीय नियम" के रूप में निर्धारित करती है, वह यह है कि यह अपने क्षेत्र के बाहर की घटनाओं पर भी लागू होती है। उदाहरण के लिए, अमेरिकी महानगरीय आबादी की एक श्रेणीबद्ध सूची भी ज़िप्फ़ के कानून का पालन करती है, और यहाँ तक कि भूलना भी ज़िप्फ़ के कानून का पालन करता है। सरल नियमों के साथ कई प्राकृतिक डेटा पैटर्न को संक्षेप में प्रस्तुत करने का यह कार्य इन "अनुभवजन्य सांख्यिकीय नियमों" की एक परिभाषित विशेषता है। अनुभवजन्य रूप से प्रेरित सांख्यिकीय कानूनों के उदाहरण जिनका एक दृढ़ सैद्धांतिक आधार है उनमें शामिल हैंः बड़ी संख्या का सांख्यिकीय नियमितता नियम वास्तव में बड़ी संख्या का कानून केंद्रीय सीमा प्रमेय औसत की ओर प्रतिगमन एक कमजोर नींव के साथ "कानूनों" के उदाहरणों में शामिल हैंः संख्या में सुरक्षा बेनफोर्ड के नियम "कानूनों" के उदाहरण जो एक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि की तुलना में अधिक सामान्य अवलोकन हैंः श्रेणी-आकार वितरण अनुमानित "कानूनों" के उदाहरण जो गलत हैं उनमें शामिल हैंः औसत के नियम भी देखें संयोग के नियमः श्रेणीः सांख्यिकीय कानून नोट्स संदर्भ किचर, पी., सैल्मन, डब्ल्यू. सी. (संपादक) (2009) वैज्ञानिक व्याख्या। यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा प्रेस। गेलबुख, ए., सिडोरोव, जी. (2008)। ज़िप्फ़ और हीप्स कानूनों के गुणांक भाषा पर निर्भर करते हैं। में कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान और बुद्धिमान पाठ प्रसंस्करण (पीपी। 332-335), स्प्रिंगर। .. अमूर्त सांख्यिकीय कानूनों के लिए लिंक