پیمائش اور عدمِتحفظ
بِووِنوِلوِسِلِکِنِیِیَمِیشن اور اِن کی اصلاح کرنا
Table of Contents
عام طور پر غلطیوں کی وجہ سے پیرامیٹر کا عمل غلط ہو سکتا ہے ، مجموعی طور پر ان غلطیوں کو متاثر کر کے اِن غلطیوں کو تسلیم کرنا اور اصلاحی اقدامات کو عمل میں لانا بہت ضروری ہے ۔
پیرامیٹر 1=سال درکار ہے ۔
ایک بار بار غلطی ناکافی یا غریب اعداد و شمار میں استعمال ہوتی ہے۔ محدود ڈیٹا سیٹ پر دوبارہ سے جمع کرنا پیرامیٹر کی مقداروں میں اضافہ کر سکتا ہے۔اس کے علاوہ، غیر واضح طور پر قابل عمل ہونے والے ماڈلز کا نتیجہ بن سکتا ہے جو حقیقی دنیا کی حالات کی عکاسی نہیں کرتے۔
بِوِنگ پر غلطیوں کی وجہ
اس کے علاوہ ، غیرضروری اصلاحات یا مشکلات کی وجہ سے بھی اخراجات بڑھ سکتے ہیں ۔
اِس لئے وہ اِس بات پر یقین رکھتے ہیں کہ خدا اُن کی مدد کرے گا ۔
درستی کے لیے، اعلیٰ درجے کی جمع کرنا، مختلف مراحل میں مکمل اعداد و شمار کو مختلف مراحل میں جمع کرنا بہت ضروری ہے۔
اصلاح کیلئے بہترین انتظامات
- مناسب سملنگ اور پیمائشی تکنیکوں کے ذریعے ڈیٹا کی خوبی کو یقینی بنایا جائے۔
- ماڈل کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لئے کراسشنشن استعمال کریں۔
- نئے ڈیٹا کے ساتھ باقاعدہ ماڈلز تشکیل دیں تاکہ تبدیلی کی عکاسی کی جا سکے۔
- اثری پیرامیٹروں کی شناخت کے لیے حساس تجزیہ کا اطلاق کریں۔
- وسیع فہم کیلئے وسیعالنظر ٹیموں کی حوصلہافزائی کریں ۔