ریلاِنٹ ڈیٹا پر اساسشُدہ ڈیٹا کا اطلاق کرنا: عمدہ مشقیں اور مثالیں
Table of Contents
اگر آپ کو پتہ چل جائے کہ آپ کو معلومات کے ذریعے معلومات حاصل کرنے کے لیے کون سے طریقے اپنائے گا تو آپ کیا کریں گے ؟
دوبارہ قابلِ فہم معلومات کو سمجھنا
اصلاحی ڈیٹا کی جانچ پڑتال میں ناکامی کے اوقات، ناکامی کی شرح اور عملیاتی حالات شامل ہیں۔ صحیح تجزیہ میں بے ترتیب وقت کی تقسیم کی وضاحت، بہتر طریقے سے منظم اعداد و شمار کی وضاحت درکار ہوتی ہے اور ناکامی کے وقت کی ذیلی تقسیم کی وضاحت۔ عام تقسیمات میں غیر فعالی، ویبل اور لاگ-کلم ماڈل شامل ہیں۔
اساطیری Analysis میں بہترین مشقیں
ڈیٹا کے لیے قابلِ اعتماد طریقے استعمال کرنا کئی بہترین عوامل پر مشتمل ہے:
- ] عطاٹا ویلیشن: تجزیہ سے پہلے ڈیٹا کی تصدیق اور مکمل طور پر مکمل۔
- Madiel Election: [1] ڈیٹا خصوصیات پر مبنی مناسب ریاضیاتی ماڈل منتخب کریں۔
- Parameter Estimation: صحیح پیرامیٹر کے عزم کے لیے زیادہ تر غیر معمولی یا Bayesian طریقوں کا استعمال کریں۔
- [foual-of-Fit test: Valedate ماڈلز کولموگوروو-سمیرنوو یا اینڈرسن-دارلنگ جیسے ٹیسٹز استعمال کرتے ہیں۔
- Confidence Intervals:] پیمائش میں غیر یقینی کو سمجھنے کے لیے کلکویٹ کی سطح۔
مثالیں ریکینیشن ڈیٹا اناولیسیس (انگریزی:
الیکٹرانک اجزاء کے حصول کے لیے ناکامی کے اوقات کا جائزہ لیں.
ایک اَور مثال میں مستقبل میں ہونے والی تباہی کی پیشینگوئی کرنے کیلئے وقت نکالنے میں ناکامی کی شرح شامل ہے ۔