संतति संशोधन (कॉन्टिनुइटी करेक्शन): Difference between revisions

From Vigyanwiki
No edit summary
No edit summary
 
(7 intermediate revisions by 4 users not shown)
Line 1: Line 1:
प्रायिकता सिद्धांत में, सतत सुधार एक ऐसा समायोजन है जो तब किया जाता है जब एक असतत प्रायिकता वितरण को निरंतर वितरण द्वारा अनुमानित किया जाता है।
प्रायिकता सिद्धांत में, '''संतति संशोधन (कॉन्टिनुइटी करेक्शन)''' एक ऐसा समायोजन है जो तब किया जाता है जब एक असतत प्रायिकता वितरण को निरंतर वितरण द्वारा अनुमानित किया जाता है।


==उदाहरण==
==उदाहरण==
Line 9: Line 9:


:<math>P(X\leq x) = P(X<x+1)</math>
:<math>P(X\leq x) = P(X<x+1)</math>
किसी भी x ∈ {0, 1, 2, ... n} के लिए यदि एनपी और एनपी(1 − पी) बड़े हैं (कभी-कभी दोनों को ≥ 5 के रूप में लिया जाता है), तो उपरोक्त संभावना अत्यधिक सीमा तक अनुमानित किया जा सकता है।  
किसी भी x ∈ {0, 1, 2, ... n} के लिए यदि ''np'' और ''np''(1 − ''p'') बड़े हैं (कभी-कभी दोनों को ≥ 5 के रूप में लिया जाता है), तो उपरोक्त संभावना अत्यधिक सीमा तक अनुमानित किया जा सकता है।  


:<math>P(Y\leq x+1/2)</math>
:<math>P(Y\leq x+1/2)</math>
जहां Y एक [[सामान्य वितरण]] यादृच्छिक चर है जिसका अपेक्षित मान समान है और X के समान विचरण है, अर्थात, E(Y) = np और var(Y) = np(1 - p)। x में 1/2 का यह जोड़ एक सतत सुधार है।
जहां Y एक [[सामान्य वितरण]] यादृच्छिक चर है जिसका अपेक्षित मान समान है और X के समान विचरण है, अर्थात, E(''Y'') = ''np'' और var(''Y'') = ''np''(1 − ''p'') का यह योग एक कॉन्टिनुइटी करेक्शन है।


===पॉइसन===
===पॉइसन===


निरंतरता सुधार तब भी प्रारंभ किया जा सकता है जब पूर्णांकों पर समर्थित अन्य असतत वितरण सामान्य वितरण द्वारा अनुमानित होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि X में अपेक्षित मान λ के साथ पॉइसन वितरण है तो X का प्रसरण भी λ है, और
कॉन्टिनुइटी करेक्शन सुधार तब भी प्रारंभ किया जा सकता है जब पूर्णांकों पर समर्थित अन्य असतत वितरण सामान्य वितरण द्वारा अनुमानित होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि X में अपेक्षित मान λ के साथ पॉइसन वितरण है तो X का प्रसरण भी λ है, और


:<math>P(X\leq x)=P(X<x+1)\approx P(Y\leq x+1/2)</math>
:<math>P(X\leq x)=P(X<x+1)\approx P(Y\leq x+1/2)</math>
Line 22: Line 22:


==अनुप्रयोग==
==अनुप्रयोग==
प्रायिकता वितरण फलनों का सटीक मूल्यांकन करने की क्षमता वाले सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर की तैयार उपलब्धता से पहले, निरंतरता सुधार ने [[सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण]] के व्यावहारिक अनुप्रयोग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई थी जिसमें परीक्षण आंकड़ों का एक पृथक वितरण होता है: मानवीय गणना के लिए इसका विशेष महत्व था। इसका एक विशेष उदाहरण [[द्विपद परीक्षण]] है, जिसमें द्विपद वितरण सम्मिलित होता है,जैसे मुद्रा के बारे में जांच करना कि क्या यह निष्पक्ष है। जहां अत्यधिक सटीकता आवश्यक नहीं है, कुछ श्रेणियों के मापदंडों के लिए संगणक गणना अभी भी सरलता बनाए रखते हुए सटीकता में सुधार के लिए निरंतरता सुधार का उपयोग करने पर निर्भर हो सकती है।
प्रायिकता वितरण कार्यक्षमता वाले सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर की तत्परता से पहले, जब परीक्षा सांकेतिक वितरण वाला होता था तो [[सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण|सांख्यिकीय परीक्षण]] के व्यावहारिक अनुप्रयोग में संयोजन सुधार महत्वपूर्ण भूमिका निभाते थे: इसे मैन्युअल गणनाओं के लिए विशेष महत्व दिया जाता था। इसका एक विशेष उदाहरण [[द्विपद परीक्षण]] है, जिसमें द्विपद वितरण सम्मिलित होता है,जैसे सिक्के के बारे में जांच करना कि क्या यह समानांतर है। जहां अत्यधिक सटीकता आवश्यक नहीं है, कुछ श्रेणियों के मापदंडों के लिए संगणक गणना की सरलता बनाए रखते हुए सटीकता में सुधार के लिए कॉन्टिनुइटी करेक्शन सुधार का उपयोग किया जा सकता है।


==यह भी देखें==
==यह भी देखें==


* निरंतरता के लिए येट्स का सुधार
* कॉन्टिनुइटी करेक्शन के लिए येट्स का सुधार


* निरंतरता सुधार के साथ विल्सन स्कोर अंतराल
* कॉन्टिनुइटी करेक्शन सुधार के साथ विल्सन स्कोर अंतराल


== संदर्भ ==
== संदर्भ ==
Line 34: Line 34:
* Devore, Jay L., ''Probability and Statistics for Engineering and the Sciences'', Fourth Edition, Duxbury Press,  1995.
* Devore, Jay L., ''Probability and Statistics for Engineering and the Sciences'', Fourth Edition, Duxbury Press,  1995.
* Feller, W., ''On the normal approximation to the binomial distribution'', The Annals of Mathematical Statistics, Vol. 16 No. 4, Page 319–329,  1945.
* Feller, W., ''On the normal approximation to the binomial distribution'', The Annals of Mathematical Statistics, Vol. 16 No. 4, Page 319–329,  1945.
[[Category: संभाव्यता वितरण का सिद्धांत]] [[Category: सांख्यिकीय परीक्षण]] [[Category: कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी]]


[[Category: Machine Translated Page]]
[[Category:Created On 08/07/2023]]
[[Category:Created On 08/07/2023]]
[[Category:Machine Translated Page]]
[[Category:कम्प्यूटेशनल सांख्यिकी]]
[[Category:संभाव्यता वितरण का सिद्धांत]]
[[Category:सांख्यिकीय परीक्षण]]

Latest revision as of 11:14, 29 July 2023

प्रायिकता सिद्धांत में, संतति संशोधन (कॉन्टिनुइटी करेक्शन) एक ऐसा समायोजन है जो तब किया जाता है जब एक असतत प्रायिकता वितरण को निरंतर वितरण द्वारा अनुमानित किया जाता है।

उदाहरण

द्विपद

यदि एक यादृच्छिक चर, X में पैरामीटर n और p के साथ एक द्विपद वितरण है, अर्थात,

किसी भी x ∈ {0, 1, 2, ... n} के लिए यदि np और np(1 − p) बड़े हैं (कभी-कभी दोनों को ≥ 5 के रूप में लिया जाता है), तो उपरोक्त संभावना अत्यधिक सीमा तक अनुमानित किया जा सकता है।

जहां Y एक सामान्य वितरण यादृच्छिक चर है जिसका अपेक्षित मान समान है और X के समान विचरण है, अर्थात, E(Y) = np और var(Y) = np(1 − p) का यह योग एक कॉन्टिनुइटी करेक्शन है।

पॉइसन

कॉन्टिनुइटी करेक्शन सुधार तब भी प्रारंभ किया जा सकता है जब पूर्णांकों पर समर्थित अन्य असतत वितरण सामान्य वितरण द्वारा अनुमानित होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि X में अपेक्षित मान λ के साथ पॉइसन वितरण है तो X का प्रसरण भी λ है, और

यदि Y को सामान्यतः अपेक्षा और भिन्नता दोनों के साथ वितरित किया जाता है।

अनुप्रयोग

प्रायिकता वितरण कार्यक्षमता वाले सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर की तत्परता से पहले, जब परीक्षा सांकेतिक वितरण वाला होता था तो सांख्यिकीय परीक्षण के व्यावहारिक अनुप्रयोग में संयोजन सुधार महत्वपूर्ण भूमिका निभाते थे: इसे मैन्युअल गणनाओं के लिए विशेष महत्व दिया जाता था। इसका एक विशेष उदाहरण द्विपद परीक्षण है, जिसमें द्विपद वितरण सम्मिलित होता है,जैसे सिक्के के बारे में जांच करना कि क्या यह समानांतर है। जहां अत्यधिक सटीकता आवश्यक नहीं है, कुछ श्रेणियों के मापदंडों के लिए संगणक गणना की सरलता बनाए रखते हुए सटीकता में सुधार के लिए कॉन्टिनुइटी करेक्शन सुधार का उपयोग किया जा सकता है।

यह भी देखें

  • कॉन्टिनुइटी करेक्शन के लिए येट्स का सुधार
  • कॉन्टिनुइटी करेक्शन सुधार के साथ विल्सन स्कोर अंतराल

संदर्भ

  • Devore, Jay L., Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, Fourth Edition, Duxbury Press, 1995.
  • Feller, W., On the normal approximation to the binomial distribution, The Annals of Mathematical Statistics, Vol. 16 No. 4, Page 319–329, 1945.