Sensitivity index
உணர்திறன் குறியீடு அல்லது பாகுபாடு குறியீடு அல்லது கண்டறிதல் குறியீடு என்பது சமிக்ஞை கண்டறிதல் கோட்பாட்டில் பயன்படுத்தப்படும் பரிமாணமற்ற புள்ளிவிவரமாகும். அதிக குறியீடு என்பது சமிக்ஞையை எளிதில் கண்டறிய முடியும் என்பதைக் குறிக்கிறது. வரையறை பாகுபாடு குறியீடு என்பது நிலையான விலகலின் அலகுகளில் இரண்டு விநியோகங்களின் வழிமுறைகளுக்கு (பொதுவாக சமிக்ஞை மற்றும் சத்தம் விநியோகம்) இடையிலான பிரிப்பாகும். சம மாறுபாடுகள்/கோவேரியன்ஸ்கள் இரண்டு தனித்துவமான விநியோகங்களுக்கு மற்றும் ஒரே நிலையான விலகலுடன், இது ('டீ-பிரைம்') ஆல் குறிக்கப்படுகிறதுஃ உயர் பரிமாணங்களில், அதாவது. ஒரே மாறுபாடு-சக மாறுபாடு மேட்ரிக்ஸ் கொண்ட இரண்டு பன்முகப் பகிர்வுகளுடன், (அதன் சமச்சீர் சதுர-வேர், நிலையான விலகல் மேட்ரிக்ஸ்), இது இரண்டு பகிர்வுகளுக்கு இடையிலான மஹாலனோபிஸ் தூரத்திற்கு பொதுமைப்படுத்துகிறதுஃ, எங்கே 1d துண்டு sd அலகு திசையன் வழியாக வழிமுறைகள் மூலம், அதாவது. வழிகள் வழியாக 1d துண்டுடன் சமம். சம மாறுபாடு-சக மாறுபாடு கொண்ட இரண்டு இரு மாறுபாடு விநியோகங்களுக்கு, இது பின்வருமாறு வழங்கப்படுகிறதுஃ, தொடர்பு குணகம் எங்கே, மற்றும் இங்கே மற்றும், அதாவது. முழுமையானவற்றுக்கு பதிலாக சராசரி வேறுபாடுகளின் அறிகுறிகள் உட்பட. என்றும் மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது. இரண்டு விநியோகங்களும் வெவ்வேறு நிலையான விலகல்களைக் கொண்டிருக்கும்போது (அல்லது பொதுவான பரிமாணங்களில், வெவ்வேறு கோவேரியன்ஸ் மேட்ரிக்ஸ்கள்), பல போட்டி குறியீடுகள் உள்ளன, இவை அனைத்தும் சம மாறுபாடு/கோவேரியன்ஸுக்கு குறைகின்றன. பேயஸ் பாகுபாடு காட்டும் குறியீடு இது இரண்டு விநியோகங்களுக்கான அதிகபட்ச (பேயஸ்-உகந்த) பாகுபாடு காட்டும் குறியீடாகும், அவை ஒன்றுடன் ஒன்று இருக்கும் அளவின் அடிப்படையில், அதாவது. ஒரு சிறந்த பார்வையாளரால் வகைப்படுத்தப்பட்ட உகந்த (பேயஸ்) பிழை, அல்லது அதன் நிரப்பு, உகந்த துல்லியம்ஃ, நிலையான இயல்பின் தலைகீழ் ஒட்டுமொத்த விநியோக செயல்பாடு எங்கே. ஒற்றை அல்லது பன்முக இயல்பான விநியோகங்களுக்கு இடையிலான பேயஸ் பாகுபாடு எண் ரீதியாக கணக்கிடப்படலாம் (மேட்லேப் குறியீடு), மேலும் விநியோகங்கள் இயல்புக்கு நெருக்கமாக இருக்கும்போது தோராயமாகவும் பயன்படுத்தப்படலாம். இது குல்பேக்-லீப்லர் வேறுபாடு போன்ற விநியோகங்களைப் பற்றிய அனுமானங்கள் இல்லாத ஒரு நேர்மறை-திட்டவட்டமான புள்ளிவிவர தூர அளவீடு ஆகும். சமச்சீரற்றது, அதேசமயம் இரண்டு விநியோகங்களுக்கும் சமச்சீர் ஆகும். இருப்பினும், முக்கோண சமத்துவமின்மையை திருப்திப்படுத்தாது, எனவே இது ஒரு முழு மெட்ரிக் அல்ல. குறிப்பாக, வழிமுறைகள் மற்றும் மாறுபாடுகளுடன் இரண்டு மாறுபட்ட இயல்பான விநியோகங்களுக்கு இடையிலான ஆம்/இல்லை பணிக்கு, பேயஸ்-உகந்த வகைப்பாட்டு துல்லியங்கள் பின்வருமாறுஃ, இங்கு மைய-அல்லாத சி-சதுர விநியோகத்தைக் குறிக்கிறது, மற்றும். ஒற்றை மாற்றும் அளவுகோலுடன் இரண்டு மாறுபட்ட இயல்பான விநியோகங்களுக்கு இடையில் ஆம்/இல்லை பணியின் ஆர். ஓ. சி வளைவிலிருந்து பேயஸ் பாகுபாட்டைக் கணக்கிடலாம். மூலைவிட்டத்திலிருந்து வெகு தொலைவில் உள்ள ஆர். ஓ. சி வளைவில் உள்ள புள்ளியைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம், எந்த இரண்டு விநியோகங்களின் ஆர். ஓ. சி வளைவிலிருந்தும் (எந்த எண்ணிக்கையிலான மாறிகளிலும்) மாறும் நிகழ்தகவு விகிதத்துடன் இதைக் கணக்கிடலாம். இந்த விநியோகங்களுக்கு இடையிலான இரண்டு இடைவெளி பணிக்கு, உகந்த துல்லியம் (பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட சி-ஸ்கொயர் விநியோகத்தைக் குறிக்கிறது), எங்கே. பேய்களின் பாகுபாடு. ஆர்எம்எஸ் எஸ். டி. பாகுபாடு காட்டும் குறியீடு ஒரு பொதுவான தோராயமான (அதாவது. ஒரு மூடிய வடிவத்தைக் கொண்ட துணை உகந்த) பாகுபாடு குறியீடு என்பது மாறுபாடுகளின் சராசரியை எடுத்துக்கொள்வதாகும், அதாவது. இரண்டு நிலையான விலகல்களின் rms: (இதனாலும் குறிக்கப்படுகிறது). இது ஒரு ஒற்றை அளவுகோல் பார்வையாளரின் ரிசீவர் இயக்க பண்பு வளைவின் (ஏ. யூ. சி) கீழ் உள்ள பகுதியின்-மதிப்பெண் ஆகும். இந்த குறியீடு பொது பரிமாணங்களுக்கு மஹாலனோபிஸ் தூரமாக பூல் செய்யப்பட்ட கோவேரியன்ஸைப் பயன்படுத்தி நீட்டிக்கப்படுகிறது, அதாவது. பொதுவான எஸ். டி மேட்ரிக்ஸுடன். சராசரி எஸ். டி. பாகுபாடு குறியீடு மற்றொரு குறியீடு, பொதுவான எஸ். டி மேட்ரிக்ஸைப் பயன்படுத்தி பொதுவான பரிமாணங்களுக்கு நீட்டிக்கப்படுகிறது. குறியீடுகளின் ஒப்பீடு இரண்டு மாறுபட்ட இயல்பான விநியோகங்களுக்கும், பல மாறுபட்ட இயல்பான விநியோகங்களுக்கும், இன்னும் உள்ளது என்று காட்டப்பட்டுள்ளது. எனவே, மாறாத இயல்பான விநியோகங்களின் அதிகபட்ச பாகுபாட்டை குறைத்து மதிப்பிடுங்கள். அதிகபட்சமாக சுமார் 30 சதவீதம் குறைத்து மதிப்பிடலாம். மாறாத இயல்பான விநியோகங்களுக்கான அதிக பாகுபாட்டின் வரம்பில், ஒன்றிணைகிறது. இந்த முடிவுகள் பெரும்பாலும் உயர் பரிமாணங்களில் உண்மை, ஆனால் எப்போதும் இல்லை. சிம்ப்சன் மற்றும் ஃபிட்டர் சிறந்த குறியீடாக ஊக்குவிக்கப்பட்டனர், குறிப்பாக இரண்டு-இடைவெளி பணிகளுக்கு, ஆனால் தாஸ் மற்றும் கெய்ஸ்லர் அனைத்து நிகழ்வுகளிலும் உகந்த பாகுபாடு காட்டுவதாகக் காட்டியுள்ளனர், மேலும் இது இரண்டு-இடைவெளி பணிகளுக்கு கூட சிறந்த மூடிய வடிவ தோராயமாகும். எஸ். டி. யின் வடிவியல் சராசரியைப் பயன்படுத்தும் தோராயமான குறியீடு, சிறிய பாகுபாட்டைக் காட்டிலும் குறைவாக உள்ளது, ஆனால் பெரிய பாகுபாட்டில் அதிகமாக உள்ளது. ஒவ்வொரு பரிமாணத்திலும் பாகுபாட்டிற்கான பங்களிப்பு பொதுவாக, ஒவ்வொரு பரிமாணம் அல்லது அம்சத்தின் மொத்த பாகுபாட்டிற்கான பங்களிப்பு அந்த பரிமாணம் அகற்றப்படும்போது பாகுபாடு குறைவதற்கான அளவைப் பயன்படுத்தி அளவிடப்படலாம். மொத்த பேயஸ் பாகுபாடு மற்றும் பரிமாணத்துடன் பேயஸ் பாகுபாடு நீக்கப்பட்டால், பரிமாணத்தின் பங்களிப்பை நாம் வரையறுக்கலாம். இது கோவேரியன்ஸ் மேட்ரிக்ஸ்கள் சமமாகவும் மூலைவிட்டமாகவும் இருக்கும்போது பரிமாணத்தின் தனிப்பட்ட பாகுபாட்டைப் போன்றது, ஆனால் மற்ற சந்தர்ப்பங்களில், இந்த அளவீடு அதன் தனிப்பட்ட பாகுபாட்டை விட ஒரு பரிமாணத்தின் பங்களிப்பை மிகவும் துல்லியமாக பிரதிபலிக்கிறது. மேலும் காண்க ரிசீவர் ஆப்பரேட்டிங் கேரக்டரிஸ்டிக் (ஆர்ஓசி) சுருக்கம் புள்ளிவிவரங்கள் விளைவு அளவு குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் ஊடாடும் சமிக்ஞை கண்டறிதல் கோட்பாடு டுடோரியல் d′ கணக்கீடு உட்பட. கண்டறிதல் கோட்பாடு சமிக்ஞை செயலாக்கம் சுருக்கம் புள்ளிவிவரங்கள்