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आवृत्ति के लिए चर

हम ऐसी जानकारी का उपयोग करना चाहते हैं जिस पर हम खुद शोध कर सकें ताकि जब समय आए, तो सभी आवश्यक डेटा पहले से ही हमारे पास हो। आवृत्ति विश्लेषण इस डेटा का कुशलतापूर्वक विश्लेषण करने के लिए एक विधि प्रदान करता है। यानी, वह आवृत्ति जिसमें कुछ घटित होता है या घटित होता है। इस डेटा को बेहतर ढंग से समझने में हमारी मदद करने के लिए चर का उपयोग किया जाता है।

चर वे अलग-अलग चीजें हैं जो बदल सकती हैं और हमें लगता है कि वे इस बात को प्रभावित कर सकते हैं कि कोई चीज कितनी बार होती है। वे सभी कारक हो सकते हैं जो किसी घटना या घटना के घटित होने की संभावना को प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम यह देखना चाहते हैं कि किसी खास शहर में कब बारिश होती है। यह इस बात को देखकर निर्धारित किया जा सकता है कि कौन सा महीना है, शहर का स्थान और प्रत्येक मौसम के लिए मौसम। हम उन चरों को देख सकते हैं और इस बारे में शिक्षित धारणा बना सकते हैं कि सबसे अधिक बारिश कब हो सकती है।

आवृत्ति डेटा में चरों की पहचान और माप कैसे करें

अगर हम किसी खास घटना में रुचि रखते हैं, तो हम पूछना चाहते हैं कि कौन से चर उस घटना को प्रभावित करते हैं। अगर हम यह जान रहे हैं कि लोग कितनी बार बीमार पड़ते हैं, उदाहरण के लिए- आधार चर इस तरह दिखने चाहिए: आयु आधारित, लिंग आधारित और नौकरी से संबंधित। ऐसे महत्वपूर्ण कारक महत्वपूर्ण रूप से यह निर्धारित कर सकते हैं कि लोग कितनी बार बीमार पड़ते हैं।

हम चरों का उपयोग करके अपने द्वारा देखे जाने वाले पैटर्न का वर्णन और भविष्यवाणी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम जानना चाहते हैं कि छात्र कितनी बार अच्छे ग्रेड प्राप्त करते हैं, तो चर होंगे; उनका अध्ययन समय (कब), कक्षा में उपस्थिति की आवृत्ति (किस समय) और शैक्षिक गतिविधियों में भागीदारी। इससे हम यह समझ पाएंगे कि कुछ छात्रों को उच्च अंक क्यों मिलते हैं और अन्य को नहीं।

आवृत्ति के लिए HYST चर क्यों चुनें?

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