Statistical data type
புள்ளிவிவரங்களில், தனிப்பட்ட தரவு புள்ளிகளின் குழுக்கள் பல்வேறு புள்ளிவிவர தரவு வகைகளில் ஏதேனும் ஒன்றைச் சேர்ந்தவை என்று வகைப்படுத்தப்படலாம், எ. கா. வகைப்படுத்தப்பட்ட ("சிவப்பு", "நீலம்", "பச்சை"), உண்மையான எண் (1.68,-5,7e + 6), ஒற்றைப்படை எண் (1,3,5) போன்றவை. தரவு வகை என்பது மாறியின் சொற்பொருள் உள்ளடக்கத்தின் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும், மேலும் மாறியை விவரிக்க எந்த வகையான நிகழ்தகவு விநியோகங்களை தர்க்கரீதியாக பயன்படுத்தலாம், மாறியின் மீது அனுமதிக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள், மாறியைக் கணிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் பின்னடைவு பகுப்பாய்வு வகை போன்றவற்றைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. தரவு வகையின் கருத்து அளவீட்டு நிலை என்ற கருத்தை ஒத்திருக்கிறது, ஆனால் மிகவும் குறிப்பிட்டதுஃ எடுத்துக்காட்டாக, எண்ணிக்கை தரவுகளுக்கு வேறுபட்ட விநியோகம் தேவைப்படுகிறது (எ. கா. எதிர்மறை அல்லாத உண்மையான மதிப்புள்ள தரவு தேவைப்படுவதை விட பாய்சான் விநியோகம் அல்லது பைனாமியல் விநியோகம்), ஆனால் இரண்டும் ஒரே அளவிலான அளவீட்டின் (விகித அளவுகோல்) கீழ் வருகின்றன. அளவீட்டு நிலைகளின் வகைபிரிப்பை உருவாக்க பல்வேறு முயற்சிகள் மேற்கொள்ளப்பட்டுள்ளன. மனோதத்துவ இயற்பியலாளர் ஸ்டான்லி ஸ்மித் ஸ்டீவன்ஸ் பெயரளவு, வரிசை, இடைவெளி மற்றும் விகித அளவுகோல்களை வரையறுத்தார். பெயரளவு அளவீடுகள் மதிப்புகளுக்கு இடையில் அர்த்தமுள்ள தரவரிசை வரிசையைக் கொண்டிருக்கவில்லை, மேலும் எந்தவொரு ஒன்றுக்கு ஒன்று மாற்றத்தையும் அனுமதிக்கின்றன. சாதாரண அளவீடுகள் தொடர்ச்சியான மதிப்புகளுக்கு இடையில் துல்லியமற்ற வேறுபாடுகளைக் கொண்டுள்ளன, ஆனால் அந்த மதிப்புகளுக்கு ஒரு அர்த்தமுள்ள வரிசையைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் எந்தவொரு வரிசையைப் பாதுகாக்கும் மாற்றத்தையும் அனுமதிக்கின்றன. இடைவெளி அளவீடுகள் வரையறுக்கப்பட்ட அளவீடுகளுக்கு இடையில் அர்த்தமுள்ள தூரங்களைக் கொண்டுள்ளன, ஆனால் பூஜ்ஜிய மதிப்பு தன்னிச்சையானது (டிகிரி செல்சியஸ் அல்லது டிகிரி பாரன்ஹீட்டில் தீர்க்கரேகை மற்றும் வெப்பநிலை அளவீடுகளைப் போலவே), மேலும் எந்த நேரியல் மாற்றத்தையும் அனுமதிக்கிறது. விகித அளவீடுகள் ஒரு அர்த்தமுள்ள பூஜ்ஜிய மதிப்பு மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட வெவ்வேறு அளவீடுகளுக்கு இடையிலான தூரம் ஆகிய இரண்டையும் கொண்டுள்ளன, மேலும் எந்த மறுசீரமைப்பு மாற்றத்தையும் அனுமதிக்கின்றன. பெயரளவு அல்லது வரிசை அளவீடுகளுக்கு மட்டுமே இணங்கும் மாறிகள் நியாயமான எண்ணிக்கையில் அளவிட முடியாது என்பதால், சில நேரங்களில் அவை வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகளாக ஒன்றாக வகைப்படுத்தப்படுகின்றன, அதேசமயம் விகிதம் மற்றும் இடைவெளி அளவீடுகள் அளவு மாறிகளாக ஒன்றாக வகைப்படுத்தப்படுகின்றன, அவை அவற்றின் எண் தன்மை காரணமாக தனித்துவமான அல்லது தொடர்ச்சியானதாக இருக்கலாம். இத்தகைய வேறுபாடுகள் பெரும்பாலும் கணினி அறிவியலில் தரவு வகையுடன் தளர்வாக தொடர்புபடுத்தப்படலாம், அதில் இருதரப்பு வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகள் பூலியன் தரவு வகையுடன் குறிப்பிடப்படலாம், ஒருங்கிணைந்த தரவு வகைகளில் தன்னிச்சையாக ஒதுக்கப்பட்ட முழு எண்களுடன் பாலிடாமஸ் வகைப்படுத்தப்பட்ட மாறிகள் மற்றும் மிதக்கும் புள்ளி கணக்கீட்டை உள்ளடக்கிய உண்மையான தரவு வகையுடன் தொடர்ச்சியான மாறிகள். ஆனால் கணினி அறிவியல் தரவு வகைகளை புள்ளிவிவர தரவு வகைகளுக்கு வரைபடமாக்குவது பிந்தையவற்றின் எந்த வகைப்பாடு செயல்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் பொறுத்தது. பிற வகைப்பாடுகள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, மோஸ்டெல்லர் மற்றும் டுகி (1977) தரங்கள், தரவரிசைகள், கணக்கிடப்பட்ட பின்னங்கள், எண்ணிக்கைகள், தொகைகள் மற்றும் நிலுவைகளை வேறுபடுத்தினர். நெல்டர் (1990) தொடர்ச்சியான எண்ணிக்கைகள், தொடர்ச்சியான விகிதங்கள், எண்ணிக்கை விகிதங்கள் மற்றும் தரவுகளின் வகைப்படுத்தப்பட்ட முறைகள் ஆகியவற்றை விவரித்தார். கிறிஸ்மன் (1998), வான் டென் பெர்க் (1991) ஆகியவற்றையும் பார்க்கவும். பல்வேறு வகையான அளவீட்டு நடைமுறைகளிலிருந்து பெறப்பட்ட தரவுகளுக்கு பல்வேறு வகையான புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துவது பொருத்தமானதா இல்லையா என்ற பிரச்சினை மாறிகளின் மாற்றம் மற்றும் ஆராய்ச்சி கேள்விகளின் துல்லியமான விளக்கம் தொடர்பான சிக்கல்களால் சிக்கலானது. "தரவுகளுக்கும் அவை விவரிப்பதற்கும் இடையிலான உறவு, சில வகையான புள்ளிவிவர அறிக்கைகள் சில மாற்றங்களின் கீழ் மாறாத உண்மை மதிப்புகளைக் கொண்டிருக்கலாம் என்ற உண்மையை மட்டுமே பிரதிபலிக்கிறது. ஒரு மாற்றத்தைப் பற்றி சிந்திப்பது விவேகமானதா இல்லையா என்பது ஒருவர் பதிலளிக்க முயற்சிக்கும் கேள்வியைப் பொறுத்தது "(கை, 2004, பக்கம் 82). எளிய தரவு வகைகள் பின்வரும் அட்டவணை பல்வேறு எளிய தரவு வகைகள், தொடர்புடைய விநியோகங்கள், அனுமதிக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் போன்றவற்றை வகைப்படுத்துகிறது. தர்க்கரீதியான சாத்தியமான மதிப்புகளைப் பொருட்படுத்தாமல், இந்த தரவு வகைகள் அனைத்தும் பொதுவாக உண்மையான எண்களைப் பயன்படுத்தி குறியிடப்படுகின்றன, ஏனெனில் சீரற்ற மாறிகளின் கோட்பாடு பெரும்பாலும் அவை உண்மையான எண்களைக் கொண்டுள்ளன என்று வெளிப்படையாகக் கருதுகிறது. ஒற்றை எண்ணைப் பயன்படுத்தி விவரிக்க முடியாத பல்வகை தரவு வகைகள் பெரும்பாலும் உண்மையான மதிப்புள்ள சீரற்ற மாறிகளின் சீரற்ற திசையன்களாக ஷூஹார்ன் செய்யப்படுகின்றன, இருப்பினும் அவற்றை தானாகவே கையாளும் போக்கு அதிகரித்து வருகிறது. சில எடுத்துக்காட்டுகள்ஃ சீரற்ற திசையன்கள். தனிப்பட்ட கூறுகள் ஒன்றோடொன்று தொடர்புடையதாக இருக்கலாம் அல்லது இல்லாமலும் இருக்கலாம். ஒன்றோடொன்று தொடர்புடைய சீரற்ற திசையன்களை விவரிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் விநியோகங்களின் எடுத்துக்காட்டுகள் பல்வகை இயல்பான விநியோகம் மற்றும் பல்வகை டி-விநியோகம் ஆகும். பொதுவாக, எந்தவொரு உறுப்புகளுக்கும் மற்றவற்றுக்கும் இடையில் தன்னிச்சையான தொடர்புகள் இருக்கலாம்; இருப்பினும், இது பெரும்பாலும் ஒரு குறிப்பிட்ட அளவை விட கட்டுப்படுத்த முடியாததாகிவிடும், இது தொடர்புபடுத்தப்பட்ட கூறுகளுக்கு மேலும் கட்டுப்பாடுகள் தேவைப்படுகிறது. சீரற்ற மேட்ரிக்ஸ்கள். சீரற்ற மேட்ரிக்ஸ்களை நேரியல் முறையில் அமைக்கலாம் மற்றும் சீரற்ற திசையன்களாக கருதப்படலாம்; இருப்பினும், இது வெவ்வேறு கூறுகளுக்கு இடையிலான தொடர்புகளைக் குறிக்கும் ஒரு திறமையான வழியாக இருக்காது. சில நிகழ்தகவு விநியோகங்கள் குறிப்பாக சீரற்ற மெட்ரிக்குகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, எ. கா. மேட்ரிக்ஸ் இயல்பான விநியோகம் மற்றும் விஷார்ட் விநியோகம். சீரற்ற வரிசைகள். இவை சில நேரங்களில் சீரற்ற திசையன்களைப் போலவே கருதப்படுகின்றன, ஆனால் மற்ற சந்தர்ப்பங்களில் இந்த சொல் குறிப்பாக ஒவ்வொரு சீரற்ற மாறியும் அருகிலுள்ள மாறிகளுடன் மட்டுமே தொடர்புபடுத்தப்படும் நிகழ்வுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது (மார்கோவ் மாதிரியைப் போல). இது பேயஸ் நெட்வொர்க்கின் ஒரு குறிப்பிட்ட வழக்கு மற்றும் பெரும்பாலும் மிக நீண்ட காட்சிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, எ. கா. மரபணு வரிசைகள் அல்லது நீண்ட உரை ஆவணங்கள். பல மாதிரிகள் குறிப்பாக அத்தகைய காட்சிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, எ. கா. மறைக்கப்பட்ட மார்கோவ் மாதிரிகள். சீரற்ற செயல்முறைகள். இவை சீரற்ற வரிசைகளுக்கு ஒத்தவை, ஆனால் வரிசையின் நீளம் காலவரையற்றது அல்லது எல்லையற்றது மற்றும் வரிசையில் உள்ள கூறுகள் ஒவ்வொன்றாக செயலாக்கப்படுகின்றன. இது பெரும்பாலும் நேரத் தொடராக விவரிக்கக்கூடிய தரவுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, எ. கா. அடுத்தடுத்த நாட்களில் ஒரு பங்கின் விலை. சீரற்ற செயல்முறைகள் தொடர்ந்து மாறுபடும் மதிப்புகளை மாதிரியாக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன (எ. கா. நேரத்தின் தொடர்ச்சியான தருணங்களில் வெப்பநிலை), தனித்தனி இடைவெளிகளில் அல்ல. பேயஸ் நெட்வொர்க்குகள். இவை வரைகலை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி விவரிக்கப்பட்ட சீரற்ற மாறிகளின் திரட்டல்களுடன் ஒத்திருக்கின்றன, அங்கு தனிப்பட்ட சீரற்ற மாறிகள் ஒரு வரைபட கட்டமைப்பில் அருகிலுள்ள மாறிகள் தொடர்பான நிபந்தனை விநியோகங்களுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. பல நிலை மாதிரிகள் பேயஸ் நெட்வொர்க்குகளின் துணைப்பிரிவுகளாகும், அவை பல நிலை நேரியல் பின்னடைவைக் கொண்டிருப்பதாகக் கருதப்படலாம். சீரற்ற மரங்கள். இவை பேயஸ் நெட்வொர்க்கின் துணைப்பிரிவாகும், அங்கு மாறிகள் ஒரு மர கட்டமைப்பில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. சாத்தியமான சூழல் இல்லாத இலக்கணங்கள் (பி. சி. எஃப். ஜி) போன்ற புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படும்போது ஒரு வாக்கியத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதில் உள்ள சிக்கல் ஒரு எடுத்துக்காட்டு. சீரற்ற புலங்கள். இவை சீரற்ற செயல்முறைகளை பல பரிமாணங்களுக்கு விரிவுபடுத்துவதைக் குறிக்கின்றன, மேலும் அவை இயற்பியலில் பொதுவானவை, அங்கு அவை புள்ளிவிவர இயக்கவியலில் மூன்று பரிமாணங்களில் (அல்லது நான்கு பரிமாணங்கள், நேரம் சேர்க்கப்படும்போது) தொடர்ந்து மாறுபடும் விசை அல்லது மின்சார புலம் போன்ற பண்புகளை விவரிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த கருத்துக்கள் பல்வேறு அறிவியல் துறைகளில் உருவாகி, அடிக்கடி பயன்பாட்டில் ஒன்றுடன் ஒன்று இணைகின்றன. இதன் விளைவாக, ஒரே சிக்கலுக்கு பல கருத்துக்கள் பயன்படுத்தப்படலாம் என்பது பெரும்பாலும் நிகழ்கிறது. குறிப்புகள்