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{{Short description|Chart type}}[[File:Pushkin population history.svg|thumb|1800 से 2010 तक पुष्किन शहर, सेंट पीटर्सबर्ग की आबादी दिखाने वाला रेखा चार्ट, विभिन्न अंतरालों पर मापा गया]]एक लाइन चार्ट या लाइन ग्राफ, जिसे कर्व चार्ट के रूप में भी जाना जाता है,<ref>{{Cite book|title=चार्टिंग सांख्यिकी|last=Spear|first=Mary Eleanor|publisher=McGraw-Hill|year=1952|location=New York|pages=41|oclc=166502}}</ref> एक प्रकार का [[चार्ट]] है जो जानकारी को डेटा बिंदुओं की एक श्रृंखला के रूप में प्रदर्शित करता है जिसे 'मार्कर' कहा जाता है जो सीधे विकट: रेखा खंडों से जुड़ा होता है।<ref>Burton G. Andreas (1965). ''Experimental psychology''. p.186</ref> यह कई क्षेत्रों में सामान्य प्रकार का चार्ट है। यह [[स्कैटर प्लॉट]] के समान है, सिवाय इसके कि माप बिंदु क्रमबद्ध होते हैं (आमतौर पर उनके एक्स-अक्ष मान द्वारा) और सीधी रेखा खंडों के साथ जुड़ जाते हैं। एक लाइन चार्ट का उपयोग अक्सर समय के अंतराल पर डेटा में एक प्रवृत्ति की कल्पना करने के लिए किया जाता है - एक [[समय श्रृंखला]] - इस प्रकार रेखा को अक्सर कालानुक्रमिक रूप से खींचा जाता है। इन मामलों में उन्हें [[रन चार्ट]] के रूप में जाना जाता है। | {{Short description|Chart type}}[[File:Pushkin population history.svg|thumb|1800 से 2010 तक पुष्किन शहर, सेंट पीटर्सबर्ग की आबादी दिखाने वाला रेखा चार्ट, विभिन्न अंतरालों पर मापा गया]]एक लाइन चार्ट या लाइन ग्राफ, जिसे कर्व चार्ट के रूप में भी जाना जाता है,<ref>{{Cite book|title=चार्टिंग सांख्यिकी|last=Spear|first=Mary Eleanor|publisher=McGraw-Hill|year=1952|location=New York|pages=41|oclc=166502}}</ref> एक प्रकार का [[चार्ट]] है जो जानकारी को डेटा बिंदुओं की एक श्रृंखला के रूप में प्रदर्शित करता है जिसे 'मार्कर' कहा जाता है जो सीधे विकट: रेखा खंडों से जुड़ा होता है।<ref>Burton G. Andreas (1965). ''Experimental psychology''. p.186</ref> यह कई क्षेत्रों में सामान्य प्रकार का चार्ट है। यह [[स्कैटर प्लॉट]] के समान है, सिवाय इसके कि माप बिंदु क्रमबद्ध होते हैं (आमतौर पर उनके एक्स-अक्ष मान द्वारा) और सीधी रेखा खंडों के साथ जुड़ जाते हैं। एक लाइन चार्ट का उपयोग अक्सर समय के अंतराल पर डेटा में एक प्रवृत्ति की कल्पना करने के लिए किया जाता है - एक [[समय श्रृंखला]] - इस प्रकार रेखा को अक्सर कालानुक्रमिक रूप से खींचा जाता है। इन मामलों में उन्हें [[रन चार्ट]] के रूप में जाना जाता है। | ||
'''प्रायोगिक विज्ञानों में, प्रयोगों से एकत्र किए गए डेटा को अक्सर एक ग्राफ़ द्वारा देखा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई निश्चित समय पर किसी वस्तु की गति पर डेटा एकत्र करता है, तो [[डेटा तालिका]] में डेटा की कल्पना कर सकता है जैसे कि निम्न:''' | |||
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Revision as of 09:38, 27 May 2023
एक लाइन चार्ट या लाइन ग्राफ, जिसे कर्व चार्ट के रूप में भी जाना जाता है,[1] एक प्रकार का चार्ट है जो जानकारी को डेटा बिंदुओं की एक श्रृंखला के रूप में प्रदर्शित करता है जिसे 'मार्कर' कहा जाता है जो सीधे विकट: रेखा खंडों से जुड़ा होता है।[2] यह कई क्षेत्रों में सामान्य प्रकार का चार्ट है। यह स्कैटर प्लॉट के समान है, सिवाय इसके कि माप बिंदु क्रमबद्ध होते हैं (आमतौर पर उनके एक्स-अक्ष मान द्वारा) और सीधी रेखा खंडों के साथ जुड़ जाते हैं। एक लाइन चार्ट का उपयोग अक्सर समय के अंतराल पर डेटा में एक प्रवृत्ति की कल्पना करने के लिए किया जाता है - एक समय श्रृंखला - इस प्रकार रेखा को अक्सर कालानुक्रमिक रूप से खींचा जाता है। इन मामलों में उन्हें रन चार्ट के रूप में जाना जाता है।
प्रायोगिक विज्ञानों में, प्रयोगों से एकत्र किए गए डेटा को अक्सर एक ग्राफ़ द्वारा देखा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई निश्चित समय पर किसी वस्तु की गति पर डेटा एकत्र करता है, तो डेटा तालिका में डेटा की कल्पना कर सकता है जैसे कि निम्न:
इतिहास
कुछ शुरुआती ज्ञात रेखा चार्टों को आम तौर पर फ्रांसिस हॉक्सबी, निकोलस सैमुअल क्रुक्वियस, जोहान हेनरिक लैम्बर्ट और विलियम प्लेफेयर को श्रेय दिया जाता है।[3]
उदाहरण
प्रायोगिक विज्ञानों में, प्रयोगों से एकत्र किए गए डेटा को अक्सर एक ग्राफ़ द्वारा देखा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई निश्चित समय पर किसी वस्तु की गति पर डेटा एकत्र करता है, तो डेटा तालिका में डेटा की कल्पना कर सकता है जैसे कि निम्न:
| Elapsed Time (s) | Speed (m s−1) |
|---|---|
| 0 | 0 |
| 1 | 3 |
| 2 | 7 |
| 3 | 12 |
| 4 | 18 |
| 5 | 30 |
| 6 | 45.6 |
डेटा का ऐसा तालिका प्रतिनिधित्व सटीक मान प्रदर्शित करने का एक शानदार तरीका है, लेकिन यह मूल्यों में पैटर्न की खोज और समझ को रोक सकता है। इसके अलावा, एक तालिका प्रदर्शन को अक्सर गलत तरीके से डेटा का एक उद्देश्य, तटस्थ संग्रह या भंडारण माना जाता है (और इस अर्थ में भी गलत तरीके से डेटा ही माना जा सकता है) जबकि यह वास्तव में विभिन्न संभावित विज़ुअलाइज़ेशन में से एक है आंकड़ा।
तालिका में डेटा द्वारा वर्णित प्रक्रिया को समझना गति बनाम समय के ग्राफ या लाइन चार्ट का उत्पादन करके सहायता प्राप्त करता है। ऐसा दृश्य दाईं ओर की आकृति में दिखाई देता है। यह विज़ुअलाइज़ेशन दर्शक को पूरी प्रक्रिया को एक नज़र में जल्दी से समझने में मदद कर सकता है।
हालांकि इस दृश्य को गलत समझा जा सकता है, खासकर जब इसे गणितीय फलन दिखाने के रूप में व्यक्त किया जाता है जो गति को व्यक्त करता है (आश्रित चर) समय के एक समारोह के रूप में . इसे गति को एक चर के रूप में दिखाने के रूप में गलत समझा जा सकता है जो केवल समय पर निर्भर है। हालांकि यह केवल तभी सच होगा जब किसी वस्तु पर निर्वात में कार्य करने वाले निरंतर बल द्वारा कार्य किया जा रहा हो।
किसी चीज़ की गणितीय अवधारणा की ऐसी गलतफहमी जिसे A कहा जाता है, जिसे B कहा जाता है, एक कार्य-कारण संबंध को व्यक्त करता है, हालांकि आम लोगों के बीच आम है (और आश्रित चर शब्द द्वारा प्रबलित) और एक लाइन चार्ट में प्रतिनिधित्व पर निर्भर नहीं है।
सर्वश्रेष्ठ-फिट
चार्ट में अक्सर एक ओवरलैड गणितीय फ़ंक्शन शामिल होता है जो बिखरे हुए डेटा की सर्वोत्तम-फिट प्रवृत्ति को दर्शाता है। इस परत को सर्वोत्तम-फिट परत के रूप में संदर्भित किया जाता है और इस परत वाले ग्राफ़ को अक्सर रेखा ग्राफ़ के रूप में संदर्भित किया जाता है।
आसन्न डेटा बिंदुओं को जोड़ने वाले रेखा खंडों के एक सेट से युक्त एक सर्वोत्तम-फिट परत का निर्माण करना सरल है; हालाँकि, इस तरह का सबसे अच्छा फ़िट आमतौर पर निम्नलिखित कारणों से अंतर्निहित स्कैटर डेटा की प्रवृत्ति का एक आदर्श प्रतिनिधित्व नहीं है:
- यह बेहद असंभव है कि सर्वोत्तम फिट के ढलान में असंतुलन माप मूल्यों की स्थिति के अनुरूप होगा।
- यह अत्यधिक संभावना नहीं है कि डेटा में प्रायोगिक त्रुटि नगण्य है, फिर भी वक्र प्रत्येक डेटा बिंदु के माध्यम से बिल्कुल गिरता है।
किसी भी मामले में, सर्वोत्तम-फिट परत डेटा में रुझान प्रकट कर सकती है। इसके अलावा, माप जैसे ढाल या वक्र के नीचे का क्षेत्र नेत्रहीन बनाया जा सकता है, जिससे डेटा तालिका से अधिक निष्कर्ष या परिणाम निकलते हैं।
एक सही सर्वोत्तम-फिट परत को एक सतत गणितीय फ़ंक्शन का चित्रण करना चाहिए जिसके पैरामीटर उपयुक्त त्रुटि-न्यूनीकरण योजना का उपयोग करके निर्धारित किए जाते हैं, जो डेटा मानों में त्रुटि को उचित रूप से भारित करता है। ऐसी वक्र फिटिंग कार्यक्षमता अक्सर ग्राफ़िंग सॉफ़्टवेयर या स्प्रेडशीट की सूची में पाई जाती है। सर्वोत्तम फिट घटता सरल रेखीय समीकरणों से अधिक जटिल द्विघात, बहुपद, घातीय और आवधिक वक्रों में भिन्न हो सकते हैं।[4]
यह भी देखें
- वक्र फिटिंग
- डेटा और सूचना विज़ुअलाइज़ेशन
- सूचना ग्राफिक्स सॉफ्टवेयर की सूची
- रन चार्ट
संदर्भ
- ↑ Spear, Mary Eleanor (1952). चार्टिंग सांख्यिकी. New York: McGraw-Hill. p. 41. OCLC 166502.
- ↑ Burton G. Andreas (1965). Experimental psychology. p.186
- ↑ Michael Friendly (2008). "Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization". pp 13–14. Retrieved 7 July 2008.
- ↑ "वक्र फिटिंग". The Physics Hypertextbook.
