स्पेगेटी प्लॉट

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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 देखने की एक विधि है। इस प्रकार चित्रित प्रवाह सिर ्स 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 तरीके से प्रवाह की कल्पना करने से सिस्टम के प्रवाह के भीतर अक्षमता कम हो सकती है। समुद्र के माध्यम से बहने वाली जानवरों की आबादी और मौसम की उछाल के संबंध में, वे वितरण और प्रवासन पैटर्न का अध्ययन करने के लिए तैयार हैं। मौसम विज्ञान के भीतर, ये आरेख एक विशिष्ट मौसम पूर्वानुमान, साथ ही उच्च दबाव क्षेत्र और निम्न दबाव क्षेत्र प्रणालियों की स्थिति और तीव्रता में विश्वास निर्धारित करने में मदद कर सकते हैं। वे वायुमंडलीय मॉडल या उनके विभिन्न समूह सदस्यों के नियतात्मक पूर्वानुमानों से बने होते हैं। चिकित्सा के भीतर, वे दवा परीक्षणों के दौरान रोगियों पर दवाओं के प्रभाव को चित्रित कर सकते हैं।

अनुप्रयोग

जीवविज्ञान

स्पेगेटी आरेखों का उपयोग यह अध्ययन करने के लिए किया गया है कि तितली 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 के भीतर, इन भूखंडों ने अपने किनारों को उन क्षेत्रों से जोड़ा है जो पिछले हिमयुग के दौरान हिमनद थे, साथ ही साथ कुछ प्रकार की वनस्पति भी थीं।[3]


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 के भीतर, स्पघेटी आरेख आम तौर पर सामूहिक पूर्वानुमानों से तैयार किए जाते हैं। एक मौसम संबंधी चर उदा. दबाव, तापमान, या वर्षा (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 अव्यवस्थित है, यानी, स्पेगेटी की प्लेट जैसा दिखता है, तो आत्मविश्वास कम होगा। समूह के सदस्य आम तौर पर समय के साथ अलग-अलग हो जाएंगे और स्पेगेटी प्लॉट यह देखने का एक त्वरित तरीका है कि ऐसा कब होता है।

आने वाले चक्रवात, प्रतिचक्रवात , या ऊपरी-स्तरीय रिज या 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, लेकिन 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 बजाय दो विशेषताओं को भी चित्रित कर सकता है।[4] पांच-दिवसीय ट्रैक पूर्वानुमानों में विश्वास दिखाने के लिए उष्णकटिबंधीय चक्रवात ट्रैक पूर्वानुमान के भीतर विभिन्न पूर्वानुमान मॉडल को स्पेगेटी आरेख पर प्लॉट किया जा सकता है।[5] जब ट्रैक मॉडल पूर्वानुमान अवधि के अंत में अलग हो जाते हैं, तो कथानक एक कुचली हुई मकड़ी का आकार ले लेता है, और इसे राष्ट्रीय तूफान केंद्र की चर्चाओं में इस रूप में संदर्भित किया जा सकता है।[6] जलवायु विज्ञान और पुरापाषाण कालविज्ञान के क्षेत्र में, मध्य और पूर्वी कनाडा में बोरहोल से प्राप्त जमीन के तापमान की जानकारी को सहसंबंधित करने के लिए स्पेगेटी प्लॉट का उपयोग किया गया है।[7] अन्य विषयों की तरह, स्पेगेटी आरेख का उपयोग वस्तुओं की गति को दिखाने के लिए किया जा सकता है, जैसे समय के साथ मौसम में बदलाव।[8]


व्यवसाय

स्पेगेटी चार्ट जो ग्लूकोमीटर की खोज में एक सुविधा के माध्यम से देखभाल करना की गतिविधि को दर्शाता है

स्पेगेटी आरेख का उपयोग पहली बार किसी कारखाने के माध्यम से रूटिंग को ट्रैक करने के लिए किया गया था।[9] स्पेगेटी प्लॉट गति और परिवहन की कल्पना करने का एक सरल उपकरण है।[10] सिस्टम के माध्यम से प्रवाह का विश्लेषण यह निर्धारित कर सकता है कि समय और ऊर्जा कहाँ बर्बाद हो रही है, और यह पहचानता है कि कहाँ सुव्यवस्थित करना फायदेमंद होगा।[1] यह न केवल भौतिक स्थान के माध्यम से भौतिक यात्रा के साथ सच है, बल्कि बंधक ऋण के आवेदन जैसी अधिक अमूर्त प्रक्रियाओं के दौरान भी सच है।[11]


चिकित्सा

स्पेगेटी प्लॉट का उपयोग उनके लाभ को निर्धारित करने के लिए एक व्यक्तिगत ग्राफ पर कई रोगियों के बीच दवा परीक्षणों के परिणामों को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है।[12] इनका उपयोग प्रोजेस्टेरोन के स्तर को प्रारंभिक गर्भावस्था हानि से सहसंबंधित करने के लिए भी किया गया है।[13] लोगों के रक्त प्लाज़्मा के भीतर दवाओं के आधे जीवन के साथ-साथ विभिन्न आबादी के बीच भेदभावपूर्ण प्रभावों का इन आरेखों के माध्यम से शीघ्रता से निदान किया जा सकता है।[14]

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. J. Knox Jones; Elmer C. Birney (1988). उत्तर-मध्य राज्यों के स्तनधारियों की पुस्तिका. University of Minnesota Press. pp. 52–55. ISBN 978-0-8166-1420-2.
  4. Environmental Modeling Center (2003-08-21). "एनसीईपी मीडियम-रेंज एन्सेम्बल पूर्वानुमान (एमआरईएफ) सिस्टम स्पेगेटी आरेख". National Oceanic and Atmospheric Administration. Retrieved 2011-02-17.
  5. 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.
  6. John L. Beven, III (2007-05-30). "Tropical Depression Two-E Discussion Number 3". National Hurricane Center. Retrieved 2011-02-17.
  7. Louise Bodri; Vladimír Čermák (2007). Borehole climatology: a new method on how to reconstruct climate. Elsevier. p. 76. ISBN 978-0-08-045320-0.
  8. S. A. Thorpe (2005). अशांत सागर. Cambridge University Press. p. 341. ISBN 978-0-521-83543-5.
  9. 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.
  10. Lonnie Wilson (2009). लीन मैन्युफैक्चरिंग कैसे लागू करें. McGraw Hill Professional. p. 127. ISBN 978-0-07-162507-4.
  11. Rangaraj (2009). प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के लिए आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन. Tata McGraw-Hill. p. 130. ISBN 978-0-07-022163-5.
  12. Donald R. Hedeker; Robert D. Gibbons (2006). अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण. John Wiley and Sons. pp. 52–54. ISBN 978-0-471-42027-9.
  13. 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.
  14. 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