विल्क, एमबी और ज्ञानादिकान, आर। 1968। डेटा के विश्लेषण के लिए संभावना प्लॉटिंग के तरीके।
बायोमेट्रिक 55: 1-17। अगर आपके पास पहुंच है तो Jstor लिंक
यह पत्र, मेरे लेखन के समय, लगभग 50 वर्ष पुराना है, लेकिन अभी भी ताजा और अभिनव लगता है। दिलचस्प और पर्याप्त उदाहरणों की एक समृद्ध विविधता का उपयोग करते हुए, लेखक क्यूक्यू (क्वांटाइल-क्वांटाइल) और पीपी (प्रायिकता-प्रायिकता) भूखंडों के ढांचे का उपयोग करके वितरण की साजिश रचने और तुलना करने के लिए विभिन्न विचारों को एकजुट और विस्तारित करते हैं। यहां वितरण का मतलब है कि उनके विश्लेषण में उत्पन्न होने वाले डेटा या संख्याओं (अवशेषों, विरोधाभासों, आदि, आदि) के किसी भी सेट।
इन भूखंडों के विशेष संस्करण कई दशकों तक वापस चले जाते हैं, सबसे स्पष्ट रूप से सामान्य संभावना या सामान्य स्कोर वाले भूखंड। जो इन शब्दों में हैं क्वांटाइल-क्वांटाइल प्लॉट, अर्थात् एक सामान्य (गौसियन) वितरण से एक ही आकार के नमूने से अपेक्षित क्वांटाइल्स बनाम अपेक्षित क्वांटिकल या सैद्धांतिक क्वांटाइल्स। लेकिन लेखक दिखाते हैं, मामूली रूप से अभी तक आत्मविश्वास से, कि समान विचारों को आसानी से बढ़ाया जा सकता है - और व्यावहारिक रूप से आधुनिक कंप्यूटिंग के साथ - अन्य प्रकार के क्वांटाइल्स की जांच करने और परिणामों को स्वचालित रूप से प्लॉट करने के लिए।
लेखकों, फिर बेल टेलीफोन प्रयोगशालाओं में, दोनों ने अत्याधुनिक कंप्यूटिंग सुविधाओं का आनंद लिया, और यहां तक कि कई विश्वविद्यालयों और शोध संस्थानों ने इसे पकड़ने के लिए एक या दो दशक का समय लिया। अब भी, इस पत्र के विचारों को उनके द्वारा प्राप्त व्यापक आवेदन के लायक है। यह एक दुर्लभ परिचयात्मक पाठ या पाठ्यक्रम है जिसमें सामान्य क्यूक्यू भूखंड के अलावा इन विचारों में से कोई भी शामिल है। हिस्टोग्राम और बॉक्स भूखंड (प्रत्येक अक्सर अत्यधिक उपयोगी होते हैं, लेकिन फिर भी प्रत्येक अजीब और कई मायनों में सीमित) वितरण के भूखंडों को पेश किए जाने पर मुख्य स्टेपल होते हैं।
व्यक्तिगत स्तर पर, भले ही इस पत्र के मुख्य विचार मेरे अधिकांश करियर के लिए परिचित रहे हों, लेकिन मैं इसे हर दो साल में पढ़ता हूं। एक अच्छा कारण खुशी है जिस तरह से लेखक गंभीर उदाहरणों के साथ अच्छे प्रभाव के लिए सरल लेकिन शक्तिशाली विचारों का उत्पादन करते हैं। एक और अच्छा कारण यह है कि कागज, जो कि संक्षिप्त रूप से लिखा गया है, बिना बम के मामूली निशान के बिना, मुख्य विचारों के विस्तार पर संकेत देता है। एक से अधिक बार, मैंने मुख्य संकेत पर साइड संकेत और आगे की टिप्पणियों में स्पष्ट रूप से कवर किए गए ट्विस्ट किए हैं।
यह विशेष रूप से सांख्यिकीय ग्राफिक्स में रुचि रखने वालों के लिए सिर्फ एक कागज नहीं है, हालांकि मेरे दिमाग में किसी भी तरह के आंकड़ों में रुचि रखने वाले सभी को शामिल करना चाहिए। यह उन वितरणों के बारे में सोचने के तरीकों को बढ़ावा देता है जो व्यावहारिक रूप से किसी के सांख्यिकीय कौशल और अंतर्दृष्टि को विकसित करने में सहायक होते हैं।