स्पेगेटी प्लॉट: Difference between revisions

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Latest revision as of 14:05, 14 August 2023

स्पेगेटी प्लॉट (जिसे स्पेगेटी चार्ट, स्पेगेटी आरेख या स्पेगेटी मॉडल के रूप में भी जाना जाता है) सिस्टम के माध्यम से संभावित प्रवाह को देखने के लिए डेटा प्रदर्शन की एक विधि है। इस प्रकार चित्रित प्रवाह नूडल्स की तरह दिखाई देते हैं, इसलिए इस शब्द का आविष्कार हुआ।[1] सांख्यिकी की इस पद्धति का उपयोग सबसे पहले कारखानों के माध्यम से रूटिंग को ट्रैक करने के लिए किया गया था। इस तकनीक में प्रवाह को दृष्टिगत करके सिस्टम में अक्षमता को कम किया जा सकता है। समुद्र के माध्यम से बहने वाली जानवरों की जनसंख्या और मौसम के प्लव के संबंध में, वे वितरण और प्रवासन पैटर्न का अध्ययन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। मौसम विज्ञान मे, ये आरेख एक विशिष्ट मौसम पूर्वानुमान, साथ ही उच्च दबाव क्षेत्र और निम्न दबाव क्षेत्र प्रणालियों की स्थिति और तीव्रता का निर्धारण करने में सहायता कर सकते हैं। वे वायुमंडलीय मॉडल या उनके विभिन्न समूह सदस्यों के नियतात्मक पूर्वानुमानों से निर्मित होते हैं। चिकित्सा मे, वे औषधि परीक्षणों के समय रोगियों पर औषधियो के प्रभाव को चित्रित कर सकते हैं।

अनुप्रयोग

जीवविज्ञान

स्पेगेटी आरेखों का उपयोग यह अध्ययन करने के लिए किया गया है कि तितलियां जहां हैं वहां क्यों पाई जाती हैं, और यह देखने के लिए कि स्थलाकृतिक विशेषताएं जैसे पर्वत श्रृंखलाएं उनके प्रवास और सीमा को कैसे सीमित करती हैं[2] मध्य उत्तरी अमेरिका में स्तनपायी वितरण में, इन भूखंडों ने अपने किनारों को उन क्षेत्रों से जोड़ा है जो पिछले हिमयुगमें जलमग्न होने वाले क्षेत्रों और वन्यवन के कुछ विशेष प्रकार के संरक्षित क्षेत्रों के साथ सम्बंधित होते हैं।

मौसम विज्ञान

3.5 दिन के पूर्वानुमान के लिए 500 एचपीए दबाव स्तर पर दस एनसीईपी वैश्विक समूह सदस्यों का स्पेगेटी प्लॉट। सबसे बड़ी अनिश्चितता वाले क्षेत्रों को लाल रंग में घेरा गया है

मौसम विज्ञान में, स्पैगेटी आरेख सामान्यतः सामूहिक पूर्वानुमान से तैयार किए जाते हैं। एक मौसम संबंधी चर उदा. दबाव, तापमान, या मौसम विज्ञान की मात्रा एक समूह से थोड़े अलग मॉडल रन के लिए एक चार्ट पर खींची जाती है। फिर मॉडल को समय के साथ आगे बढ़ाया जा सकता है और परिणामों की तुलना की जा सकती है और पूर्वानुमान में अनिश्चितता की मात्रा का आकलन करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है। यदि अच्छी सहमति है और रूपरेखा अनुक्रम के माध्यम से एक पहचानने योग्य पैटर्न का पालन करती है, तो पूर्वानुमान में विश्वास अधिक हो सकता है। इसके विपरीत, यदि पैटर्न अनियमित है, अर्थात् उसमें अव्यवस्था होती है और स्पैगेटी की तरह लगता है, तो उस पूर्वानुमान में विश्वास कम होगा। सामूहिक सदस्यों के बीच सामान्य रूप से सामन्यतया विचलित होता है और स्पैगेटी प्लॉट्स इसका जल्दी से पता लगाने का एक विधि है।

आने वाले चक्रवात, प्रतिचक्रवात, या ऊपरी-स्तरीय गर्त की तीव्रता का निर्धारण करने में माध्य-प्रसार समूह की तुलना में स्पेगेटी प्लॉट अधिक अनुकूल विकल्प हो सकते हैं। क्योंकि दिन बढ़ने के साथ-साथ पूर्वानुमानों में स्वाभाविक रूप से भिन्नता आ जाती है, मौसम संबंधी विशेषताओं के अनुमानित स्थान और अधिक दूर-दूर फैल जाएंगे। एक माध्य-प्रसार आरेख मानचित्र पर प्रत्येक स्थान से परिकलित दबाव का माध्य लेगा, जैसा कि समुच्चय में प्रत्येक क्रमपरिवर्तन द्वारा गणना की जाती है, इस प्रकार अनुमानित निम्न को प्रभावी ढंग से सुचारू किया जाता है और यह आकार में व्यापक दिखाई देता है, परंतु समुच्चय के क्रमपरिवर्तन की तुलना में तीव्रता में कमजोर होता है। यदि संयोजन क्लस्टरिंग दो अलग-अलग समाधानों के आसपास है तो यह एक के अतिरिक्त दो विशेषताओं को भी चित्रित कर सकता है।[3]

उष्णकटिबंधीय चक्रवात ट्रैक पूर्वानुमान मॉडल्स को स्पैगेटी आरेख पर खींचा जा सकता है[4] जिससे पांच दिन के ट्रैक पूर्वानुमान में विश्वास दिखाया जा सके। जब पूर्वानुमान मॉडल्स ट्रैक के लिए आगे की ओर विचलित होते हैं, तो आरेख को एक समीपी स्पाइडर की तरह दिखाया जा सकता है, [5]और राष्ट्रीय हरिकेन सेंटर की चर्चाओं में इसे इस तरह से उद्धृत किया जा सकता है। जलवायुविज्ञान और पुरातत्वीय मौसम विज्ञान के क्षेत्र में, स्पैगेटी आरेख का उपयोग केनडा के केंद्रीय और पूर्वी हिस्से में बोरहोल से प्राप्त जल तापमान सूचना के संबंध में किया गया है।[6]अन्य विषयों की तरह, स्पेगेटी आरेख का उपयोग वस्तुओं की गति को दिखाने के लिए किया जा सकता है।[7]

व्यवसाय

स्पेगेटी आरेख का उपयोग पहली बार किसी कारखाने के माध्यम से रूटिंग को पता करने के लिए किया गया था।[8] स्पेगेटी प्लॉट गति और परिवहन की कल्पना करने का एक सरल उपकरण है।[9] सिस्टम के माध्यम से प्रवाह का विश्लेषण यह निर्धारित कर सकता है कि समय और ऊर्जा कहाँ नष्ट हो रही है, और यह पहचानता है कि कहाँ सुव्यवस्थित करना लाभ होगा।[1] यह सत्य है कि यह स्पैगेटी आरेख न केवल शारीरिक स्थान के माध्यम से यात्रा हो रही है, बल्कि यह अधिक अभिकल्पी प्रक्रियाओं के समय भी लागू होता है

चिकित्सा

स्पेगेटी प्लॉट का उपयोग उनके लाभ को निर्धारित करने के लिए एक व्यक्तिगत ग्राफ पर कई रोगियों के बीच औषधि परीक्षणों के परिणामों का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।[10] इनका उपयोग प्रोजेस्टेरोन के स्तर को प्रारंभिक गर्भावस्था हानि से सहसंबंधित करने के लिए भी किया गया है।[11] लोगों के रक्त प्लाज़्मा में औषधिओं के आधे जीवन के साथ-साथ विभिन्न जनसंख्या के बीच भेदभावपूर्ण प्रभावों का इन आरेखों के माध्यम से शीघ्रता से निदान किया जा सकता है।[12]

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 Theodore T. Allen (2010). Introduction to Engineering Statistics and Lean Sigma: Statistical Quality Control and Design of Experiments and Systems. Springer. p. 128. ISBN 978-1-84882-999-2.
  2. James A. Scott (1992). The Butterflies of North America: A Natural History and Field Guide. Stanford University Press. p. 103. ISBN 978-0-8047-2013-7.
  3. Environmental Modeling Center (2003-08-21). "एनसीईपी मीडियम-रेंज एन्सेम्बल पूर्वानुमान (एमआरईएफ) सिस्टम स्पेगेटी आरेख". National Oceanic and Atmospheric Administration. Retrieved 2011-02-17.
  4. Ivor Van Heerden; Mike Bryan (2007). The storm: what went wrong and why during hurricane Katrina : the inside story from one Louisiana scientist. Penguin. ISBN 978-0-14-311213-6.
  5. John L. Beven, III (2007-05-30). "Tropical Depression Two-E Discussion Number 3". National Hurricane Center. Retrieved 2011-02-17.
  6. Louise Bodri; Vladimír Čermák (2007). Borehole climatology: a new method on how to reconstruct climate. Elsevier. p. 76. ISBN 978-0-08-045320-0.
  7. S. A. Thorpe (2005). अशांत सागर. Cambridge University Press. p. 341. ISBN 978-0-521-83543-5.
  8. William A. Levinson (2007). Beyond the theory of constraints: how to eliminate variation and maximize capacity. Productivity Press. p. 97. ISBN 978-1-56327-370-4.
  9. Lonnie Wilson (2009). लीन मैन्युफैक्चरिंग कैसे लागू करें. McGraw Hill Professional. p. 127. ISBN 978-0-07-162507-4.
  10. Donald R. Hedeker; Robert D. Gibbons (2006). अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण. John Wiley and Sons. pp. 52–54. ISBN 978-0-471-42027-9.
  11. Hulin Wu; Jin-Ting Zhang (2006). अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण के लिए गैर-पैरामीट्रिक प्रतिगमन विधियाँ. John Wiley and Sons. pp. 2–4. ISBN 978-0-471-48350-2.
  12. Johan Gabrielsson; Daniel Weiner (2001). Pharmacokinetic/pharmacodynamic data analysis: concepts and applications, Volume 1. Taylor & Francis. pp. 263–264. ISBN 978-91-86274-92-4.


बाहरी संबंध