Statistical data type
اعداد و شمار میں، انفرادی ڈیٹا پوائنٹس کے گروپوں کو شماریاتی ڈیٹا کی مختلف اقسام میں سے کسی سے تعلق رکھنے کے طور پر درجہ بند کیا جا سکتا ہے، جیسے۔ درجہ بندی ("سرخ"، "نیلا"، "سبز")، حقیقی نمبر (1.68،-5، 1.7e + 6)، عجیب نمبر (1,3,5) وغیرہ۔ ڈیٹا ٹائپ متغیر کے بامعنی مواد کا ایک بنیادی جزو ہے، اور یہ کنٹرول کرتا ہے کہ متغیر کو بیان کرنے کے لیے کس قسم کے امکانات کی تقسیم کو منطقی طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے، متغیر پر جائز کارروائیاں، متغیر کی پیش گوئی کے لیے استعمال ہونے والے رجعت تجزیہ کی قسم وغیرہ۔ ڈیٹا ٹائپ کا تصور پیمائش کی سطح کے تصور سے ملتا جلتا ہے، لیکن زیادہ مخصوص: مثال کے طور پر، گنتی کے ڈیٹا کو مختلف تقسیم کی ضرورت ہوتی ہے (مثال کے طور پر۔ غیر منفی حقیقی قدر والے اعداد و شمار کی ضرورت سے زیادہ پوسن کی تقسیم یا بائنومیل تقسیم)، لیکن دونوں پیمائش کی ایک ہی سطح (تناسب پیمانے) کے تحت آتے ہیں۔ پیمائش کی سطحوں کی درجہ بندی پیدا کرنے کے لیے مختلف کوششیں کی گئی ہیں۔ ماہر نفسیات اسٹینلے اسمتھ سٹیونز نے برائے نام، آرڈینل، وقفہ اور تناسب کے پیمانوں کی وضاحت کی۔ برائے نام پیمائشوں میں اقدار کے درمیان بامعنی درجہ بندی نہیں ہوتی ہے، اور کسی بھی ایک سے ایک تبدیلی کی اجازت دیتی ہے۔ عام پیمائشوں میں مسلسل اقدار کے درمیان غیر واضح فرق ہوتے ہیں، لیکن ان اقدار کے لیے ایک بامعنی ترتیب ہوتی ہے، اور کسی بھی ترتیب کو محفوظ رکھنے والی تبدیلی کی اجازت دیتی ہے۔ وقفے کی پیمائش میں پیمائش کے درمیان بامعنی فاصلے ہوتے ہیں، لیکن صفر کی قدر من مانی ہوتی ہے (جیسا کہ ڈگری سیلسیس یا ڈگری فارن ہائیٹ میں طول بلد اور درجہ حرارت کی پیمائش کے معاملے میں)، اور کسی بھی لکیری تبدیلی کی اجازت دیتی ہے۔ تناسب کی پیمائشوں میں بامعنی صفر قدر اور مختلف پیمائشوں کے درمیان طے شدہ فاصلے دونوں ہوتے ہیں، اور کسی بھی بازیافت کی تبدیلی کی اجازت دیتے ہیں۔ کیونکہ صرف برائے نام یا ترتیری پیمائش کے مطابق متغیرات کو معقول طور پر عددی طور پر نہیں ماپا جا سکتا، بعض اوقات انہیں زمرہ جاتی متغیرات کے طور پر ایک ساتھ گروپ کیا جاتا ہے، جبکہ تناسب اور وقفے کی پیمائش کو مقداری متغیرات کے طور پر ایک ساتھ گروپ کیا جاتا ہے، جو ان کی عددی نوعیت کی وجہ سے مجرد یا مسلسل ہو سکتے ہیں۔ اس طرح کے فرق اکثر کمپیوٹر سائنس میں ڈیٹا ٹائپ کے ساتھ ڈھیلے طور پر مربوط ہو سکتے ہیں، اس میں ڈائکوٹومس کیٹیگریکل متغیرات کو بولین ڈیٹا ٹائپ کے ساتھ پیش کیا جا سکتا ہے، انٹیگرل ڈیٹا ٹائپ میں من مانی طور پر تفویض کردہ انٹیجرز کے ساتھ پولیٹومس کیٹیگریکل متغیرات، اور فلوٹنگ پوائنٹ کمپیوٹیشن پر مشتمل حقیقی ڈیٹا ٹائپ کے ساتھ مسلسل متغیرات۔ لیکن کمپیوٹر سائنس کے ڈیٹا کی اقسام کی شماریاتی ڈیٹا کی اقسام کی نقشہ سازی اس بات پر منحصر ہے کہ مؤخر الذکر کی کس درجہ بندی کو نافذ کیا جا رہا ہے۔ دیگر درجہ بندی کی تجویز کی گئی ہے۔ مثال کے طور پر، موسٹیلر اور ٹوکی (1977) نے درجات، صفوں، گنتی شدہ حصوں، گنتی، مقدار اور توازن کو ممتاز کیا۔ نیلڈر (1990) نے مسلسل گنتی، مسلسل تناسب، گنتی تناسب، اور اعداد و شمار کے درجہ بندی کے طریقوں کو بیان کیا۔ کرس مین (1998)، وین ڈین برگ (1991) بھی دیکھیں۔ یہ مسئلہ کہ آیا مختلف قسم کے پیمائش کے طریقہ کار سے حاصل کردہ ڈیٹا پر مختلف قسم کے شماریاتی طریقوں کا اطلاق کرنا مناسب ہے یا نہیں، متغیرات کی تبدیلی اور تحقیقی سوالات کی درست تشریح سے متعلق مسائل کی وجہ سے پیچیدہ ہے۔ "اعداد و شمار اور جو وہ بیان کرتے ہیں اس کے درمیان تعلق محض اس حقیقت کی عکاسی کرتا ہے کہ بعض قسم کے شماریاتی بیانات میں سچائی کی اقدار ہو سکتی ہیں جو کچھ تبدیلیوں کے تحت غیر متغیر نہیں ہیں۔ تبدیلی پر غور کرنا سمجھدار ہے یا نہیں اس کا انحصار اس سوال پر ہے جس کا جواب دینے کی کوشش کی جا رہی ہے "(ہینڈ، 2004، صفحہ 82)۔ سادہ ڈیٹا کی اقسام مندرجہ ذیل جدول مختلف سادہ ڈیٹا کی اقسام، متعلقہ تقسیم، جائز کارروائیوں وغیرہ کی درجہ بندی کرتا ہے۔ منطقی ممکنہ اقدار سے قطع نظر، ان تمام اعداد و شمار کی اقسام کو عام طور پر حقیقی اعداد کا استعمال کرتے ہوئے کوڈ کیا جاتا ہے، کیونکہ بے ترتیب متغیرات کا نظریہ اکثر واضح طور پر فرض کرتا ہے کہ وہ حقیقی اعداد رکھتے ہیں۔ ملٹی ویریٹ ڈیٹا ٹائپز ڈیٹا جسے ایک ہی نمبر کا استعمال کرتے ہوئے بیان نہیں کیا جا سکتا، اکثر حقیقی قدر والے بے ترتیب متغیرات کے بے ترتیب ویکٹرز میں تبدیل کر دیا جاتا ہے، حالانکہ ان کا خود ہی علاج کرنے کا رجحان بڑھتا جا رہا ہے۔ کچھ مثالیں: بے ترتیب ویکٹر۔ انفرادی عناصر آپس میں جڑے ہو سکتے ہیں یا نہیں بھی۔ باہمی تعلق والے بے ترتیب ویکٹروں کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہونے والی تقسیم کی مثالیں ملٹی ویریٹ نارمل ڈسٹری بیوشن اور ملٹی ویریٹ ٹی-ڈسٹری بیوشن ہیں۔ عام طور پر، کسی بھی عنصر اور کسی دوسرے کے درمیان صوابدیدی ارتباط ہو سکتے ہیں ؛ تاہم، یہ اکثر ایک مخصوص سائز سے اوپر ناقابل انتظام ہو جاتا ہے، جس کے لیے مربوط عناصر پر مزید پابندیوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ بے ترتیب میٹرکس۔ بے ترتیب میٹرکس کو لکیری طور پر ترتیب دیا جا سکتا ہے اور بے ترتیب ویکٹر کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے ؛ تاہم، یہ مختلف عناصر کے درمیان ارتباط کی نمائندگی کرنے کا ایک موثر طریقہ نہیں ہو سکتا ہے۔ کچھ امکانی تقسیم خاص طور پر بے ترتیب میٹرکس کے لیے بنائے گئے ہیں، مثال کے طور پر۔ میٹرکس نارمل ڈسٹری بیوشن اور وشارٹ ڈسٹری بیوشن۔ بے ترتیب ترتیبات۔ ان کو بعض اوقات بے ترتیب ویکٹروں کی طرح سمجھا جاتا ہے، لیکن دوسرے معاملات میں یہ اصطلاح خاص طور پر ان معاملات پر لاگو ہوتی ہے جہاں ہر بے ترتیب متغیر صرف قریبی متغیرات کے ساتھ منسلک ہوتا ہے (جیسا کہ مارکوف ماڈل میں)۔ یہ بائز نیٹ ورک کا ایک خاص معاملہ ہے اور اکثر بہت طویل ترتیب کے لیے استعمال ہوتا ہے، مثال کے طور پر۔ جین کی ترتیب یا طویل ٹیکسٹ دستاویزات۔ متعدد ماڈلز خاص طور پر اس طرح کے سلسلے کے لیے بنائے گئے ہیں، مثال کے طور پر۔ پوشیدہ مارکوف ماڈل۔ بے ترتیب عمل۔ یہ بے ترتیب ترتیبات سے ملتے جلتے ہیں، لیکن جہاں ترتیب کی لمبائی غیر معینہ مدت یا لامحدود ہوتی ہے اور ترتیب میں موجود عناصر کو ایک ایک کر کے پروسیس کیا جاتا ہے۔ یہ اکثر ڈیٹا کے لیے استعمال ہوتا ہے جسے ٹائم سیریز کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے، مثال کے طور پر۔ لگاتار دنوں میں اسٹاک کی قیمت۔ بے ترتیب عمل ان اقدار کو ماڈل بنانے کے لیے بھی استعمال کیے جاتے ہیں جو مسلسل مختلف ہوتی ہیں (مثال کے طور پر. وقت کے مسلسل لمحات میں درجہ حرارت)، بجائے مجرد وقفوں کے۔ بایئز نیٹ ورک۔ یہ گرافیکل ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے بیان کردہ بے ترتیب متغیرات کے مجموعوں سے مطابقت رکھتے ہیں، جہاں انفرادی بے ترتیب متغیرات کو گراف ڈھانچے میں قریبی متغیرات سے متعلق متغیرات سے مشروط تقسیم کے ساتھ منسلک کیا جاتا ہے۔ ملٹی لیول ماڈل بیس نیٹ ورک کے ذیلی طبقے ہیں جن کے بارے میں یہ سوچا جا سکتا ہے کہ ان میں لکیری رجعت کی متعدد سطحیں ہیں۔ بے ترتیب درخت۔ یہ بائز نیٹ ورک کا ایک ذیلی زمرہ ہے، جہاں متغیرات درخت کے ڈھانچے میں جڑے ہوتے ہیں۔ ایک مثال کسی جملے کو تجزیہ کرنے کا مسئلہ ہے، جب شماریاتی تجزیہ کی تکنیکیں استعمال کی جاتی ہیں، جیسے ممکنہ سیاق و سباق سے پاک گرائمر (پی سی ایف جی)۔ بے ترتیب فیلڈز۔ یہ بے ترتیب عمل کی متعدد جہتوں تک توسیع کی نمائندگی کرتے ہیں، اور طبیعیات میں عام ہیں، جہاں وہ شماریاتی میکانکس میں طاقت یا برقی میدان جیسی خصوصیات کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں جو تین جہتوں (یا چار جہتوں، جب وقت شامل ہوتا ہے) پر مسلسل مختلف ہو سکتے ہیں۔ یہ تصورات مختلف سائنسی شعبوں میں پیدا ہوتے ہیں اور اکثر استعمال میں اوورلیپ ہوتے ہیں۔ نتیجے کے طور پر، یہ اکثر ایسا ہوتا ہے کہ ممکنہ طور پر ایک ہی مسئلے پر متعدد تصورات کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ حوالہ جات