புவிசார் தகவல் & புவியியல் புள்ளியியல்: ஒரு கண்ணோட்டம்

ஒரு பொது முன்னுதாரணத்தின் மதிப்பீட்டின் மதிப்பீடு, விலங்குகள் மிகுதியாக இருப்பது, அவதானிப்புகள் கணக்கிடப்பட்டவுடன்

நிஹாரிகா திவிவேதி*

வாழ்க்கை மக்கள்தொகையைக் கவனிக்க, ஒப்பீட்டு மிகுதி குறியீடுகள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. ஒரு பொதுவான வகைப்படுத்தல் முன்னுதாரணமானது தகவல் வகைப்படுத்தலை கட்டமைப்பதற்கும், செல்லுபடியாகும் பகுப்பாய்வுகளை நடத்துவதற்கும் உருவாக்கப்பட்டது. இந்த அணுகுமுறை பல கண்காணிப்பு அளவீடுகளுக்குப் பொருந்தும், ஆர்வமுள்ள உலகம் வழியாக நிலையங்களில் உருவாக்கப்பட்ட அவதானிப்புகள் மற்றும் பல நாட்கள் தொடர்ந்து இருக்கும். ஒட்டுமொத்த குறியீட்டிற்கான மாறுபாடு சூத்திரம் ஒரு நேரியல் கலப்பு மாதிரியைப் பயன்படுத்தி பெறப்பட்டது, பயன்படுத்தப்பட்ட கணித சோதனைகள் மற்றும் நம்பிக்கை இடைவெளிகள் ஆடம்பரமான காசியன்-விநியோகமான அவதானிப்புகளை உருவாக்கியது. இருப்பினும், பல கண்காணிப்பு உத்திகள், ப்ளாட்கள் அல்லது கேமரா பொறிகளைக் கண்டுபிடிப்பதற்கான ஊடுருவல்கள் போன்றவை, பல பூஜ்ஜியங்களைக் கொண்ட எண்ணிக்கையை உள்ளடக்கியது, பாய்சன் போன்ற அவதானிப்புகளை உருவாக்குகிறது. Gaussian பகுப்பாய்வு அனுமானங்கள் மற்றும் Poisson-விநியோகிக்கப்பட்ட தகவல்களுக்கு இடையே உள்ள இந்த அனுமான இடைவெளியை நிரப்ப, ஒரு பரவலான நகர உருவகப்படுத்துதல் ஆய்வு, மாறுபாடு மதிப்பீடு மற்றும் நம்பிக்கை இடைவெளி கவரேஜ் ஆகியவற்றின் மூலம் மதிப்பாய்வு செய்ய முனைகிறோம். கலப்பு விளைவுகள் நேரியல் மாதிரி தற்பெருமையான காசியன் அவதானிப்புகள் மாறுபாடுகள் மற்றும் நம்பிக்கை இடைவெளிகளை மதிப்பிடுவதில் சிறப்பாக செயல்பட்டன, பாய்சன் தகவல் கள ஆய்வுகளில் (88-96% நம்பிக்கை இடைவெளி கவரேஜ்) காணப்படும் மாறுபாட்டிற்குள் இருந்தது. கண்காணிப்பு நாட்களின் அளவை அதிகரிப்பதன் மூலம் மதிப்பீடு மேம்படுத்தப்பட்டது. நம்பிக்கை இடைவெளி கவரேஜ் விகிதங்கள் அனைத்தும் சரியாகச் செயல்பட்டன (சில கண்காணிப்பு நாட்களிலும் கூட) வழக்கமான மாறுபாடு சிறியதாக இருந்தது, அதேசமயம் பயனுள்ள மதிப்பீட்டின் விளைவாக ஸ்டேஷன்-டு-ஸ்டேஷன் மாறுபாடு இருந்தது. இந்த முடிவுகள் தகவல்களை எண்ணுவதற்கும், அணுகுமுறையின் பொதுவான தன்மையை வலுப்படுத்துவதற்கும், ஆய்வுப் பாணிக்கான மதிப்புமிக்க தகவலை வழங்குவதற்கும், தவறான எண்ணிக் கணிப்புத் தகவலைப் பெற்றபின், பயிற்சியாளர்களுக்கு அவர்களின் பகுப்பாய்வு அனுமானங்களின் செல்லுபடியை உறுதிப்படுத்துவதற்கும் ஒட்டுமொத்த வகைப்படுத்தல் முன்னுதாரணத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான அடிப்படை அடிப்படையை வழங்குகிறது.