ਸਲਾਹ

ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ

ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ, "ਟੈਲੀ" ਅਤੇ "ਕਾ "ਂਟਿੰਗ" ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਅਤੇ ਡੱਬਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਸ਼ਬਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਬਦਲੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਲੰਮੇਂ ਸਮੇਂ ਇਹਨਾਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚ ਡੇਟਾ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ' ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਿਣਤੀ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਵਿਚ ਅਸਲ ਵਿਚ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਗਿਣਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਬਾਰ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਈ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਟੈਲੀ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਸਮੇਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੇ ਕੁਝ ਨੁਕਸਾਨ ਵੀ ਹਨ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ.

ਟੈਲੀ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਦੋਵਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਰੋਤ ਡਾਟੇ ਦੇ ਬਗੈਰ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਡੇਟਾ ਵੈਲਯੂਜ ਹਨ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤਿੰਨੇ ਡੇਟਾ ਵੈਲਯੂਜ ਕੀ ਸਨ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਉਹ ਕਿਤੇ ਜਮਾਤ ਦੇ ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੋ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡੇਟਾ ਮੁੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਟੈਮ ਅਤੇ ਪੱਤਾ ਪਲਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ.

ਟੈਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਾਲ ਟੇਲੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜੇ ਇਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਟਕਰਾ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਇਸ ਲਈ ਟੀਚਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਜਾਂ ਡੱਬਿਆਂ ਵਿਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨਾ.

ਇਹਨਾਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੇਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ. ਦੂਸਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਉਲਟ ਜਿੱਥੇ ਅੰਕੜੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹਰ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਟੈਲੀ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੰਕਿਤ ਨਿਸ਼ਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ "|" ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਲਾਸ ਵਿਚ.

ਪੰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਟੇਲੀ ਨੰਬਰਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਬਣਾਉਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਨੂੰ ਗਿਣਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਵੇ. ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਪਹਿਲੇ ਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਿਰਕ ਸਲੈਸ਼ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪੰਜਵ ਟੈਲੀ ਨਿਸ਼ਾਨ ਬਣਾ ਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਲਾਸਾਂ, 1-2, 3-4, 5-6, 7-8, ਅਤੇ 9,10 ਦੀਆਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:

  • 1, 8, 1, 9, 3, 2, 4, 3, 4, 5, 7, 1, 8, 2, 4, 1, 9, 3, 5, 2, 4, 3, 4, 5, 7, 10

ਇਹਨਾਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ toੰਗ ਨਾਲ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਾਸਾਂ ਲਿਖਾਂਗੇ ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੋਲਨ ਦੇ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਅੰਕ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਵਾਂਗੇ ਹਰ ਵਾਰ ਅੰਕੜੇ ਸੈੱਟ ਵਿਚ ਇਕ ਨੰਬਰ ਇਕ ਕਲਾਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:

  • 1-2 : | | | | | | |
  • 3-4 : | | | | | | | |
  • 5-6 : | | |
  • 7-8 : | | | |
  • 9-10: | | |

ਇਸ ਟੇਲੀ ਤੋਂ, ਕੋਈ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਫਿਰ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਸਮੂਹ ਵਿਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਰੇਕ ਵਰਗ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ doੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਫਿਰ ਇਕ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਪਏਗਾ ਤਾਂ ਕਿ ਇਹ ਗਿਣਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਵਿਚ ਹਰੇਕ ਅੰਕ ਦੇ ਕਿੰਨੇ ਅੰਕ ਹਨ.

ਕਾਉਂਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਇੱਕ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਟੈਲੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਕਿ ਟੈਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹੁਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਗਠਿਤ ਜਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਹ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵੈਲਯੂਟਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਸੈਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਨ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੌਖਾ ,ੰਗ, ਅਤੇ ਦਰਅਸਲ ਅੰਕੜਾ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਟੈਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚ ਲੰਬੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਕੇ.

ਉਪਰੋਕਤ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਗਏ ਕੱਚੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨਾਲ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਾ isਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਅੰਕ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਗੈਰ ਕਈ ਕਲਾਸਾਂ ਦਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟ੍ਰੈਕ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਜਾਂ ਬਾਰ ਵਿੱਚ ਇਨ੍ਹਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਕੜੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਅੰਤਮ ਕਦਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਗ੍ਰਾਫ.

ਉਪਰੋਕਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਲੀ ਦੇ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਗਿਣਤੀਆਂ ਹਨ. ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਲਈ, ਇਹ ਸਭ ਜੋ ਹੁਣ ਸਾਨੂੰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਉਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਟੈਲੀ ਅੰਕ ਹਨ. ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਹਰ ਕਤਾਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਲਾਸ: ਟੈਲੀ: ਗਿਣੋ:

  • 1-2 : | | | | | | | : 7
  • 3-4 : | | | | | | | | : 8
  • 5-6 : | | | : 3
  • 7-8 : | | | | : 4
  • 9-10: | | | : 3

ਇਕੱਠੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤੇ ਮਾਪ ਦੇ ਇਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ, ਅੰਕੜੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਫਿਰ ਵਧੇਰੇ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.


ਵੀਡੀਓ ਦੇਖੋ: LBS NEWS -ਅਰਥ ਅਤ ਅਕੜ ਸਗਠਨ ਪਜਬ ਦ ਦਸ ਨਰਦਸ ਅਨਸਰ ਇਕ ਰਜ ਟਰਨਗ ਪਰਗਰਮ ਕਤ ਗਆ (ਜੂਨ 2022).