मैं सोच रहा था कि कोई सांख्यिकीय मॉडल "चीट शीट" है जो किसी भी या अधिक जानकारी को सूचीबद्ध करता है:
- जब मॉडल का उपयोग करने के लिए
- जब मॉडल का उपयोग करने के लिए नहीं
- आवश्यक और वैकल्पिक जानकारी
- अपेक्षित आउटपुट
- क्या मॉडल को विभिन्न क्षेत्रों (नीति, जैव, इंजीनियरिंग, विनिर्माण, आदि) में परीक्षण किया गया है?
- क्या यह अभ्यास या अनुसंधान में स्वीकार किया जाता है?
- अपेक्षित भिन्नता / सटीकता / सटीकता
- चेतावनियां
- scalability
- पदावनत मॉडल, से बचें या उपयोग न करें
- आदि ..
मैंने विभिन्न वेबसाइटों पर पहले पदानुक्रम देखे हैं, और विभिन्न पाठ्यपुस्तकों में कुछ सरलीकृत मॉडल धोखा शीट्स; हालाँकि, यह अच्छा होगा यदि कोई बड़ा है जो विभिन्न प्रकार के विश्लेषणों और सिद्धांतों के आधार पर विभिन्न प्रकार के मॉडल शामिल करता है।
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+1, हालाँकि, मैं इस तरह की चीज़ के बारे में मिश्रित हूँ। अक्सर वे अस्तित्व में प्रतीत होते हैं ताकि कोई व्यक्ति प्रश्नों के विश्लेषण के बारे में ज्यादा नहीं जान सके, लेकिन फिर भी सूची में स्क्रॉल करें, एक ऐसा नाम खोजें जो उनकी शर्तों को पूरा करता है और फिर प्रक्रियाओं के माध्यम से चलता है। संक्षेप में, मुझे डर है कि वे 'कुकबुकिंग' डेटा का नेतृत्व करते हैं। इसके अलावा, मुझे संदेह है कि वे इस विचार को सुदृढ़ करते हैं कि ये एक अंतर्निहित निरंतरता w / o के अलग-अलग परीक्षण हैं, और यह कि परीक्षण (पी-मूल्य) यह सब महत्वपूर्ण है। IE, वे आंकड़ों के बारे में गलत धारणाओं और वैचारिक पूर्वाग्रहों को ठोस बनाने में मदद करते हैं। फिर भी, वे कुछ मूल्य है ...
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फिर से बहाल करते मोनिका - गुंग
मैं इसे कम नहीं कर रहा हूं, लेकिन मैं @ गंग की चेतावनी को मजबूत करना चाहता हूं। ऐसी कोई भी सूची पूरी तरह से भ्रामक होगी, जब तक कि कई खंड प्रति तकनीक के कई पृष्ठ लंबे न हों (कैविट्स, कब उपयोग करें, कब उपयोग न करें, आदि), और मैं यह अनुमान लगा सकता हूं कि कई सुझाए गए खंड अनिवार्य रूप से भ्रामक होंगे (एक्सपायरी वेरिएशन) सटीकता / सटीकता, क्या इसे विभिन्न क्षेत्रों में "परीक्षण" किया गया है, आदि)। यह समग्र सूची विज्ञान के लिए एक कदम पीछे की ओर होगी। IT COULD को उपयोगी तकनीकों की सूची (सूचीबद्ध प्रतिस्थापन के साथ) के लिए उपयोगी होना चाहिए, लेकिन ...
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वेन
