विज्ञान बहुत आगे बढ़ चुका है और बहुत सी चीजें बदल गई हैं। एक चीज़ जो पहले की तरह जारी है वह यह है कि कुछ भी स्थिर नहीं है। जैसा कि महान पुस्तक कहती है, "सूर्य के नीचे कुछ भी शाश्वत नहीं है," सब कुछ संभावना के अधीन है।
संभावना इस विश्वास को संप्रेषित करती है कि मुकदमा विभिन्न तरीकों से चलेगा। यह कैसे कार्य करता है इसे अधिक आसानी से चित्रित करने के लिए हम सापेक्ष पुनरावृत्ति और पुनरावृत्ति के बीच अंतर का सर्वेक्षण करेंगे।
यह उन परिणामों की विशिष्ट संख्या को उजागर करेगा जो किसी भी अवसर पर सभी उद्देश्यों और उद्देश्यों के लिए प्राप्त किए जा सकते हैं। फिर भी, इससे पहले कि हम आवृत्ति और सापेक्ष आवृत्ति के बीच अंतर पर जाएं, हमें यह समझने के लिए कुछ प्रयास करना चाहिए कि उनका वास्तव में क्या मतलब है।
चाबी छीन लेना
- फ़्रीक्वेंसी से तात्पर्य किसी दिए गए डेटासेट में किसी घटना के घटित होने की संख्या से है। इसके विपरीत, सापेक्ष आवृत्ति डेटासेट में घटनाओं की कुल संख्या के सापेक्ष उस घटना के घटित होने के समय का अनुपात है।
- आवृत्ति एक निरपेक्ष माप है, जबकि सापेक्ष आवृत्ति एक सापेक्ष माप है।
- जबकि आवृत्ति डेटासेट के बारे में उपयोगी जानकारी प्रदान करती है, सापेक्ष आवृत्ति का उपयोग तुलनात्मक उद्देश्यों के लिए किया जाता है, जिससे डेटासेट के भीतर घटनाओं के वितरण की बेहतर समझ मिलती है।
आवृत्ति बनाम सापेक्ष आवृत्ति
आँकड़ों में आवृत्ति से तात्पर्य किसी डेटा सेट में किसी विशेष मान के प्रकट होने की संख्या से है। सापेक्ष आवृत्ति कुल अवलोकनों के अनुपात या प्रतिशत का एक माप है जो एक विशेष मूल्य या घटना का प्रतिनिधित्व करता है, जो पूरे सेट के संबंध में आवृत्ति को परिप्रेक्ष्य देता है।
किसी वर्ग की आवृत्ति उस वर्ग में आने वाले सूचना मूल्यों की कुल संख्या है, उच्च आवृत्तियों वाले वर्गों के लिए बड़ी बार और कम आवृत्तियों वाले वर्गों के लिए निचली बार होती है। इसे अंतर्दृष्टि में किसी सूचनात्मक सूचकांक में किसी विशेष डेटा के प्रकट होने की संख्या के रूप में परिभाषित किया गया है।
प्रत्येक वर्ग की सापेक्ष आवृत्ति को सापेक्ष आवृत्ति संवहन में संपूर्ण फैलाव के लिए कुल पुनरावृत्ति के एक खंड या भाग के रूप में दिखाया गया है। साधारण आवृत्ति और सापेक्ष आवृत्ति दो अलग-अलग प्रकार की आवृत्तियाँ हैं। हम एक विशिष्ट पुनरावृत्ति विनियोग को समग्र पुनरावृत्ति फैलाव में परिवर्तित करने के लिए संपूर्ण संवहन के लिए पूर्ण पुनरावृत्ति द्वारा प्रत्येक वर्ग के लिए आवृत्ति को विभाजित करते हैं।
तुलना तालिका
| तुलना के पैरामीटर | आवृत्ति | सापेक्ष आवृत्ति |
|---|---|---|
| परिभाषा | आवृत्ति वह अवसर है जब कोई परिणाम घटित होता है। | सापेक्ष आवृत्ति वह अवसर है जब परिणाम परीक्षण को दोबारा दोहराए जाने के अवसरों से विभाजित होता है। |
| दृढ़ संकल्प | आवृत्ति को निस्संदेह एक बुनियादी विश्लेषण का नेतृत्व करके और इस बात पर ध्यान देकर नियंत्रित किया जा सकता है कि जिस अवसर का उल्लेख किया गया है वह कितनी बार होता है; किसी गणना की आवश्यकता नहीं है. | सापेक्ष आवृत्ति को बुनियादी विभाजन का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है। |
| क्रूरता | आवृत्ति गणना कठिन है क्योंकि इसमें प्रयोग के संचालन की आवश्यकता होती है। | सापेक्ष आवृत्ति गणना आसान है क्योंकि इसके लिए बुनियादी गणना की आवश्यकता होती है। |
| विचार | आवृत्ति को गिनती के रूप में सोचा जा सकता है। | सापेक्ष आवृत्ति को अनुपात के रूप में सोचा जा सकता है। |
| Histograms | आवृत्ति के मामले में हिस्टोग्राम कम महत्वपूर्ण हैं। | सापेक्ष आवृत्ति के मामले में हिस्टोग्राम अधिक महत्वपूर्ण हैं क्योंकि यह संभावनाओं के संदर्भ में ऊंचाई को दर्शाता है। |
आवृत्ति क्या है?
आवृत्ति को समय के कुल योग के रूप में दर्शाया जाता है धारणा किसी परीक्षण या अध्ययन में हुआ. उदाहरण के लिए, मान लें कि एक कक्षा में 12 युवतियां और 7 युवक हैं, युवतियों की पुनरावृत्ति 12 है, जबकि युवकों की 7 है। जब आप बात करते हैं कि आप एक दिन में कितनी बार धोते हैं या कितनी बार धोते हैं आप किसी से मिलने जाते हैं, आप चर्चा कर रहे हैं कि आप उन अभ्यासों के प्रति कितने निरंतर हैं।
समान आवश्यक महत्व होने के बावजूद, विभिन्न क्षेत्रों में इस शब्द की विभिन्न परिभाषाएँ हैं। उदाहरण के लिए, भौतिक विज्ञान में, इसे इकाई समय में एक निश्चित बिंदु से गुजरने वाली तरंगों की संख्या के रूप में जाना जाता है। अंतर्दृष्टि में, इसे किसी सूचनात्मक सूचकांक में दिए गए डेटा के अवसरों के रूप में वर्णित किया जाता है।
किसी विशिष्ट अवसर के घटित होने की दर को आवृत्ति के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। एपेरियोडिक अवसरों के लिए, एकवचन अवसरों के बीच की अवधि से निर्धारित आवृत्ति सामान्य हो सकती है। कभी-कभार होने वाले चमत्कारों के कारण, जो विशिष्ट हिस्सों में घटित होते हैं, यह विशिष्ट अवसरों के बीच की अवधि का उलटा होता है।
सापेक्ष आवृत्ति क्या है?
सापेक्ष आवृत्ति की विशेषता यह है कि कोई घटना कितनी नियमित रूप से घटित होती है, सभी परिणामों से अलग होकर। यह न केवल उन विशिष्ट अवसरों पर विचार करता है जिनमें आप रुचि रखते हैं, बल्कि सूचनात्मक सूचकांक में शेष अवसरों पर भी विचार करता है। विचार यह है कि किसी दिए गए सेट में रुचि के अवसरों की कुल संख्या से तुलना की जाए। यह सहसंबंध एक छोटे भाग, दशमलव या दर के रूप में संप्रेषित किया जाता है।
इस चित्रण से, हम देखते हैं कि जब पुनरावृत्ति बनाम सापेक्ष पुनरावृत्ति को देखते हैं, तो पूर्व इस बात से चिंतित होता है कि कोई घटना कितनी बार घटित होती है, जबकि अंतिम दर्शाता है कि कोई घटना कितनी बार घटित होती है। तुलनीय विचार में प्रत्येक अवसर के लिए.
दूसरी ओर, "सापेक्षिक आवृत्ति" एक शब्द है जिसका उपयोग प्रयासों की कुल संख्या पर परिणाम कितनी बार होता है इसके नगण्य भाग के लिए किया जाता है। पुनरावृत्ति के विपरीत, जिसके बारे में आप अनिवार्य रूप से परीक्षा का नेतृत्व करके सोच सकते हैं, सापेक्ष पुनरावृत्ति में कुछ बुनियादी अनुमान शामिल होते हैं। हमें यह स्वीकार करने दें कि आप एक सिक्का उछालकर, एक कार्ड खींचकर, धूल का एक टुकड़ा उछालकर, एक बोरी से पत्थर चुनकर एक अनियमित परीक्षण का निर्देशन कर रहे हैं, और फिर इस कार्य को "एन" बार दोहराते हैं।
आवृत्ति और सापेक्ष आवृत्ति के बीच मुख्य अंतर
- फ़्रीक्वेंसी वह अवसर है जब कोई परिणाम घटित होता है, जबकि सापेक्ष आवृत्ति वह अवसर है जब परिणाम घटित होता है, परीक्षण को दोबारा दोहराए जाने के अवसरों से विभाजित किया जाता है।
- आवृत्ति को निस्संदेह एक बुनियादी विश्लेषण करके और इस बात पर ध्यान देकर नियंत्रित किया जा सकता है कि जिस अवसर का उल्लेख किया जा रहा है वह कितनी बार होता है; किसी गणना की आवश्यकता नहीं है, जबकि सापेक्ष आवृत्ति को बुनियादी विभाजन का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है।
- आवृत्ति गणना कठिन है क्योंकि इसमें प्रयोग के संचालन की आवश्यकता होती है, जबकि सापेक्ष आवृत्ति गणना आसान है क्योंकि इसमें बुनियादी गणना की आवश्यकता होती है।
- आवृत्ति को गिनती के रूप में माना जा सकता है, जबकि सापेक्ष आवृत्ति को अनुपात के रूप में माना जा सकता है।
- आवृत्ति के मामले में हिस्टोग्राम कम महत्वपूर्ण होते हैं, जबकि सापेक्ष आवृत्ति में हिस्टोग्राम अधिक महत्वपूर्ण होते हैं क्योंकि वे संभावनाओं के संदर्भ में ऊंचाई दर्शाते हैं।
- https://www.degruyter.com/document/doi/10.4159/harvard.9780674434929/html
- https://www.jstor.org/stable/310585
अंतिम अद्यतन: 13 जुलाई, 2023
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संदीप भंडारी ने थापर विश्वविद्यालय (2006) से कंप्यूटर में इंजीनियरिंग में स्नातक की उपाधि प्राप्त की है। उनके पास प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 20 वर्षों का अनुभव है। उन्हें डेटाबेस सिस्टम, कंप्यूटर नेटवर्क और प्रोग्रामिंग सहित विभिन्न तकनीकी क्षेत्रों में गहरी रुचि है। आप उनके बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं जैव पृष्ठ.
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