क्या 99 प्रतिशत या 100 प्रतिशत बच्चे हैं? और क्या वे संख्याओं के समूह हैं, या अलग-अलग संख्याओं के डिवाइडर या संकेत हैं?

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क्या 99 प्रतिशत या 100 प्रतिशत बच्चे हैं? और क्या वे संख्याओं, या विभक्त रेखाओं, या अलग-अलग संख्याओं की ओर संकेत करते हैं?

मुझे लगता है कि एक ही प्रश्न क्वार्टराइल या किसी भी मात्रात्मक के लिए लागू होगा।

मैंने पढ़ा है कि किसी विशेष प्रतिशत (p) पर एक संख्या का सूचकांक, n आइटम दिया गया है i = (p / 100) * n

इससे मुझे पता चलता है कि 100 प्रतिशत हैं .. क्योंकि मान लें कि आपके पास 100 नंबर (i = 1 से i = 100) हैं, तो प्रत्येक में एक इंडेक्स (1 से 100) होगा।

यदि आपके पास 200 नंबर हैं, तो 100 प्रतिशत होंगे, लेकिन प्रत्येक दो संख्याओं के समूह को संदर्भित करेगा। या 100 डिवाइडर को छोड़कर या तो बाएं या दाएं डिवाइडर के कॉस को छोड़कर अन्यथा आपको 101 डिवाइडर मिलेंगे। या अलग-अलग संख्याओं की ओर इशारा करते हैं, इसलिए पहला प्रतिशतक दूसरी संख्या को संदर्भित करेगा, (1/100) * 200 = 2 और सौ प्रतिशत प्रतिशत 200 वें नंबर (100/100) * 200 = 200 को संदर्भित करेगा।

मैंने कभी-कभी वहाँ 99 प्रतिशत होने के बारे में सुना है।

Google ऑक्सफ़ोर्ड शब्दकोश दिखाता है जो प्रतिशताइल कहता है- "100 समान समूहों में से प्रत्येक जिसमें किसी विशेष चर के मूल्यों के वितरण के अनुसार जनसंख्या को विभाजित किया जा सकता है।" और "एक यादृच्छिक चर के 99 मध्यवर्ती मूल्यों में से प्रत्येक जो 100 ऐसे समूहों में आवृत्ति वितरण को विभाजित करता है।"

विकिपीडिया का कहना है "20 वाँ प्रतिशतक वह मूल्य है जिसके नीचे 20% अवलोकनों को पाया जा सकता है" लेकिन क्या वास्तव में इसका अर्थ है "नीचे या उसके बराबर का मान, 20% अवलोकनों का पाया जा सकता है" अर्थात "वह मूल्य जिसके लिए 20 मानों का% इस पर <= है। यदि यह सिर्फ <और नहीं <= था, तो उस तर्क से, 100 वाँ प्रतिशतक वह मूल्य होगा जिसके नीचे 100% मान मिल सकते हैं। मैंने सुना है कि एक तर्क के रूप में कि कोई 100 वाँ प्रतिशत नहीं हो सकता है, क्योंकि आपके पास एक संख्या नहीं हो सकती है जहाँ इसके नीचे 100% संख्याएँ हैं। लेकिन मुझे लगता है कि शायद यह तर्क कि आपके पास 100 वाँ प्रतिशत नहीं हो सकता है गलत है और यह एक त्रुटि है कि प्रतिशत की परिभाषा में <= नहीं <शामिल है। (या> = नहीं>)। तो सौवां प्रतिशतक अंतिम संख्या होगी और> होगी

quantiles

— barlop
स्रोत

4

मुझे लगता है कि इसकी संभावना नहीं है कि 100 चरम सीमाओं के असममित उपचार के कारण एक उचित जवाब होगा। मामले या तो 99 के लिए बनाया जा सकता है या 101. (परिभाषा आप बोली के रूप में)

— whuber

4

ऐतिहासिक रूप से मात्रात्मक - जैसा कि हम अब उदारतापूर्वक कहते हैं - पहले सारांश बिंदु थे, और फिर डिब्बे, वर्गों या अंतराल के विस्तार से वे परिसीमन करते हैं। तो मंझला सहित तीन चतुर्थक, चार डिब्बे को परिभाषित करते हैं, और आगे भी।

— निक कॉक्स

1

@whuber आप लिखते हैं "मुझे लगता है कि इसकी संभावना नहीं है कि 100 चरम सीमाओं के असममित उपचार के कारण एक उचित जवाब होगा।" <- क्या आप उस पर विस्तार से बता सकते हैं?

— बार्लॉप

3

मैं आंकड़े पर विभिन्न मात्रात्मक शब्दों के शुरुआती उपयोगों को सूचीबद्ध करता हूं । यदि आप OED या jstor के भीतर देखते हैं तो आपको ऐतिहासिक उपयोग के उदाहरण मिलेंगे।

— निक कॉक्स

2

@whuber हां, ऐसा प्रतीत होता है कि मैं जो संदर्भित कर रहा हूं उसे "प्रतिशतक रैंक" कहा जाता है, परीक्षण-स्कोर रिपोर्ट और सी में उपयोग किया जाता है: en.wikipedia.org/wiki/Percentile , en.wikipedia.org/wiki-Percentile_rank , ncme .org / संसाधन / शब्दावली । भ्रम को जोड़ने के लिए क्षमा याचना। मेरे बचाव में, अंतर "" बनाम "में (प्रथम लिंक देखें)" पूर्वगामी "के उपयोग पर टिका हुआ प्रतीत होता है।

— जेफ वाई

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प्रतिशत , चतुर्थक और इसी तरह की ये दोनों इंद्रियां व्यापक उपयोग में हैं। चतुर्थक के साथ अंतर स्पष्ट करना सबसे आसान है:

"विभक्त" अर्थ - 3 चतुर्थक हैं, जो वितरण (या नमूना) को 4 बराबर भागों में विभाजित करने वाले मूल्य हैं:
```
   1   2   3
---|---|---|---
```
(कभी-कभी इसका उपयोग अधिकतम और न्यूनतम मानों के साथ किया जाता है, इसलिए 5 चतुर्थांश संख्याएँ 4-4 होती हैं; ध्यान दें कि यह ऊपर की संख्या के साथ संघर्ष नहीं करता है, यह बस इसे विस्तारित करता है।)
"बिन" अर्थ: 4 चतुर्थक होते हैं, उपसमुच्चय जिसमें वे 3 मान वितरण को विभाजित करते हैं (या नमूना)
```
 1   2   3   4
---|---|---|---
```

न तो उपयोग को यथोचित रूप से "गलत" कहा जा सकता है: दोनों का उपयोग कई अनुभवी चिकित्सकों द्वारा किया जाता है, और दोनों बहुत सारे आधिकारिक स्रोतों (पाठ्यपुस्तकों, तकनीकी शब्दकोशों और इसी तरह) में दिखाई देते हैं।

चतुर्थक के साथ, उपयोग की जा रही भावना आमतौर पर संदर्भ से स्पष्ट है: तीसरे चतुर्थक में एक मूल्य का बोलना केवल "बिन" अर्थ हो सकता है, जबकि तीसरे चतुर्थक से नीचे सभी मूल्यों की बात करना सबसे अधिक संभावना "विभक्त" अर्थ है। प्रतिशत के साथ, अंतर अधिक बार अस्पष्ट होता है, लेकिन यह अधिकांश उद्देश्यों के लिए भी महत्वपूर्ण नहीं है, क्योंकि वितरण का 1% इतना छोटा है - एक संकीर्ण पट्टी लगभग एक रेखा है। 80 वें प्रतिशतक से ऊपर के सभी लोगों के बोलने का मतलब शीर्ष 20% या शीर्ष 19% हो सकता है, लेकिन एक अनौपचारिक संदर्भ में यह एक बड़ा अंतर नहीं है, और कठोर काम में, आवश्यक अर्थ को शेष संदर्भ द्वारा स्पष्ट रूप से स्पष्ट किया जाना चाहिए।

(इस उत्तर के कुछ हिस्सों को /math/1419609/are-there-3-or-4-quartiles-99-or-100-percentiles से अनुकूलित किया गया है , जो उद्धरण या संदर्भ भी देता है।)

— पीएलएल
स्रोत

2

(+1) यह देर से जवाब अच्छी तरह से मामले के दिल के लिए हो जाता है।

— निक कॉक्स

en.wikipedia.org/wiki/Percentile के बारे में क्या कहते हैं, "हर अंक 100 वें प्रतिशत में है" <- जो कि पूरे डेटा सेट के आकार के बिन जैसा लगता है, जबकि आपके डिब्बे सभी समान आकार हैं

— बार्लोप

1

विकिपीडिया प्रविष्टि कहती है कि। मैं इस तरह के शब्दांकन के लिए बचाव के बारे में नहीं सोच सकता। विकिपीडिया अद्भुत है, सिवाय इसके कि जब यह भ्रामक या गलत हो। यह बहुत तेज़ लगेगा, लेकिन मैं जो भी कर सकता हूं, वह यह देखने के लिए प्रोत्साहित करेगा कि प्रवेश में सुधार के लिए विकिपीडिया पर कौन सक्रिय है। हर किसी के लिए नियम होते हैं कि वे क्या करें और क्या न करें, और यहां और कुछ अन्य स्थानों पर सक्रिय रहना मेरी व्यक्तिगत सीमा है।

— निक कॉक्स

5

नमक के दाने के साथ इस उत्तर को लें - यह काफी गलत था और मैं अभी भी यह तय कर रहा हूं कि इसके साथ क्या करना है।

सवाल आंशिक रूप से भाषा और उपयोग के बारे में है, जबकि यह उत्तर गणित पर केंद्रित है। मुझे उम्मीद है कि गणित विभिन्न उपयोगों को समझने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करेगा।

इसका इलाज करने का एक अच्छा तरीका सरल गणित से शुरू करना और वास्तविक डेटा के अधिक जटिल मामले में पीछे की ओर काम करना है। आइए पीडीएफ के साथ शुरू करें, सीडीएफ और उलटा सीडीएफ (इसे मात्रात्मक कार्यों के रूप में भी जाना जाता है)। वें पीडीएफ के साथ एक वितरण के quantile और CDF है । मान लीजिए वें प्रतिशतक । यह आपके द्वारा पहचाने जाने वाले अस्पष्टता को कम करने का एक तरीका प्रदान करता है: हम उन स्थितियों को देख सकते हैं जहां 1) नहीं है, उल्टे, 2) केवल एक निश्चित डोमेन पर उल्टा है, या 3) उलटा है, लेकिन इसका उलटा कभी भी कुछ मूल्यों को प्राप्त नहीं करता है। $x$ $f$ $F$ $F^{-1}(x)$ $z$ $F^{-1}(z/100)$ $F$

1 का उदाहरण): मैं इसे अंतिम के लिए छोड़ दूँगा; पढ़ते रहिये।

2 का उदाहरण): एक समान 0,1 वितरण के लिए, CDF [0, 1] तक सीमित होने पर उल्टा है, इसलिए 100 वें और 0 वें प्रतिशत को और रूप में परिभाषित किया जा सकता है। उस चेतावनी दी। अन्यथा, वे बाद से बीमार परिभाषित हैं (उदाहरण के लिए) भी 0 है। $F^{-1}(1)$ $F^{-1}(0)$ $F(-0.5)$

2 का एक और उदाहरण): 0 से 1 और 2 से 3 तक के दो असमान अंतराल पर एक समान वितरण के लिए, सीडीएफ इस तरह दिखता है।

इस वितरण की अधिकांश मात्राएँ मौजूद हैं और अद्वितीय हैं, लेकिन माध्यिका (50 वाँ प्रतिशत) स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट है। आर में, वे आधे रास्ते जाते हैं: quantile(c(runif(100), runif(100) + 2), 0.5)1.5 के बारे में रिटर्न।

3 का उदाहरण): एक सामान्य वितरण के लिए, 100 वाँ और 0 वाँ प्रतिशत मौजूद नहीं है (या वे " " ) हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि सामान्य CDF कभी भी 0 या 1 प्राप्त नहीं करता है। $\pm \infty$

1 की चर्चा): "अच्छा" cdf के लिए, जैसे कि गैर-चरम मात्राओं या निरंतर वितरण के साथ, प्रतिशत मौजूद हैं और अद्वितीय हैं। लेकिन असतत वितरण जैसे कि पॉइसन डिस्ट्रीब्यूशन के लिए, मेरी परिभाषा अस्पष्ट है क्योंकि अधिकांश , साथ कोई नहीं है । अपेक्षा 1 के साथ एक पॉइसन वितरण के लिए, सीडीएफ इस तरह दिखता है। $z/100$ $y$ $F(y) = z/100$

60 वें प्रतिशत के लिए, R 1 ( quantile(c(rpois(lambda = 1, n = 1000) ), 0.60)) लौटाता है । 65 वें प्रतिशत के लिए, R भी 1. लौटाता है। आप इसे 100 टिप्पणियों के रूप में देख सकते हैं, उन्हें निम्न स्थान पर ला सकते हैं, और 60 वें या 65 वें आइटम पर लौट सकते हैं। यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप अक्सर 1 प्राप्त करेंगे।

जब वास्तविक आंकड़ों की बात आती है, तो सभी वितरण असतत होते हैं। ( runif(100)या के अनुभवजन्य सीडीएफ में np.random.random(100)0.5 के आसपास 100 वृद्धि हुई है।) लेकिन, उन्हें असतत मानने के बजाय, आर के quantileकार्य उन्हें निरंतर वितरण से नमूने के रूप में मानते हैं। उदाहरण के लिए, नमूना 3,4, 5, 6, 7, 8 का माध्य (50 वाँ प्रतिशत या 0.5 मात्रा) 5.5 के रूप में दिया जाता है। यदि आप एक यूनिफ़ (3,8) वितरण से 2n नमूने खींचते हैं और nth और (n + 1) वें नमूने के बीच कोई संख्या लेते हैं, तो आप 5.5 के रूप में n बढ़ जाएंगे।

यह भी दिलचस्प है कि 3,4,5,6,7,8 हिट करने की समान संभावना के साथ असतत वर्दी वितरण पर विचार करें। (एक डाई रोल प्लस टू।) यदि आप पॉइसन वितरण के लिए ऊपर दिए गए नमूना-और-रैंक दृष्टिकोण को लेते हैं, तो आपको आमतौर पर 5 या 6 मिलेंगे। जैसे-जैसे नमूने बड़े होते जाएंगे, नंबर आधे के लिए वितरण आधे पर अभिसरण हो जाएगा छक्के और आधे छक्के। 5.5 यहाँ भी एक उचित समझौता लगता है।

— eric_kernfeld
स्रोत

2

F^{- 1}

$F^{-1}$

[0, 1]

$[0,1]$

F

$F$

[0, 1]

$[0,1]$

F

$F$

— whuber

अच्छी बात। मैंने स्पष्ट करने के लिए कुछ मामलों को अलग करने की कोशिश की है। निरंतरता की चर्चा को आप कैसे सुधारेंगे? आकलनकर्ताओं के रूप में क्वांटिल्स की व्याख्या मेरे जवाब का केंद्रीय बिंदु है; वे वास्तव में मेरे बिना कोई मतलब नहीं रखते हैं।

— eric_kernfeld

उत्तरार्द्ध: क्वांटाइल्स को कुछ भी अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है। वे डेटा का वर्णन करने और कल्पना करने के लिए अपने आप में उपयोगी हैं (और अक्सर केवल वर्णनात्मक आंकड़ों के रूप में उपयोग किया जाता है)। निरंतरता: मुझे लगता है कि अधिकांश अधिकारी कहेंगे कि सभी प्रतिशत असतत वितरण के लिए मौजूद हैं। अन्यथा जोर देना एक अनावश्यक जटिलता है। यह अधिकांश सॉफ्टवेयर गणनाओं के परिणामों को पूरी तरह से रहस्यमय भी प्रस्तुत करेगा, जो किसी भी डेटासेट के लिए 0 से 1 ( समावेशी ) के माध्यम से सभी मात्राओं को खुशी से प्रदान करते हैं । में R, उदाहरण के लिए, टाइप करें quantile(0)।

— whuber

इस चर्चा ने मुझे एहसास दिलाया है कि मैं असतत वितरण की मात्राओं को नहीं समझता। मुझे लगता है कि मुझे यह उत्तर हटा देना चाहिए।

— eric_kernfeld

1

लोग इसके बारे में अलग-अलग हैं, एरिक। जब मेरे उत्तर इतने गलत होते हैं कि भ्रामक हो जाते हैं, तो मैं सबसे पहले उन्हें हटाता हूं। यदि मुझे उत्तर के हिस्से में कुछ संभावित मूल्य दिखाई देते हैं तो मैं इसे भ्रामक भाग को हटाने (या समझाने) के लिए संपादित करता हूं और फिर इसे हटा देता हूं। दूसरे लोग केवल चीजों को खड़े होने देते हैं और मतदान में अपनी गांठ बांध लेते हैं; अन्य लोग यह सुझाव देते हुए संपादित करते हैं कि पाठकों में ऐसा मूल्य हो सकता है जहाँ देखकर कुछ गलतफहमी हुई हो; अभी तक दूसरों को हटा दें। आप चाहे तो कभी-कभी उत्तर को पूरी तरह से बदल भी सकते हैं।

— whuber

2

मुझे सिखाया गया था कि एनटी प्रतिशताइल में एक अवलोकन विचाराधीन डेटासेट में टिप्पणियों के एन% से अधिक था। जो मुझे लगता है कि कोई 0 वाँ या 100 वाँ प्रतिशत नहीं है। कोई भी अवलोकन 100% से अधिक टिप्पणियों से अधिक नहीं हो सकता है क्योंकि यह उस 100% का हिस्सा बनता है (और 0 के मामले में एक समान तर्क लागू होता है)।

संपादित करें: जो इसके लायक है, यह मेरे द्वारा सामना किए गए शब्द के गैर-शैक्षणिक उपयोग के साथ भी संगत है: "X nth प्रतिशताइल में है " तात्पर्य है कि प्रतिशतक समूह है, सीमा नहीं।

मेरे पास दुर्भाग्य से इसके लिए कोई स्रोत नहीं है जो मैं आपको इंगित कर सकता हूं।

— mkt - मोनिका को बहाल करें
स्रोत

6

क्या आपको पढ़ाया जा रहा है जो आपको याद है उसके लिए एक आधिकारिक संदर्भ है? ध्यान दें कि आप संख्याओं के समूह के रूप में "प्रतिशतक" की परिभाषा को अपना रहे हैं । प्रश्न में उद्धृत अन्य परिभाषा यह है कि प्रतिशतक ऐसे समूहों के बीच एक सीमा है ।

— व्हिबर

1

इससे मुझे कोई मतलब नहीं है क्योंकि मान लीजिए कि आपका डेटा 2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2 है, इसलिए एक मात्रा में एक आइटम एक आइटम के बराबर है जो कि उसके बाईं ओर है पूर्व मात्रात्मक। तो nth क्वांटाइल में कोई आइटम उसके द्वारा छोड़े गए सभी मात्राओं से अधिक नहीं है। तो nth प्रतिशतक में कोई आइटम डेटासेट में n% टिप्पणियों से अधिक नहीं है। यह डेटासेट में टिप्पणियों का = = n है, लेकिन बस> नहीं। और इसलिए आपके पास 100 वां पेसेन्टाइल हो सकता है .. आप उस तर्क से क्या बनाते हैं?

— बार्लॉप

4

यदि सभी मूल्य समान हैं, तो कई परिभाषाएं तनाव में आ जाती हैं!

— निक कॉक्स

2

गणितीय तुला अमूर्त और आदर्शवादी जबकि सॉफ्टवेयर लिखने वालों को डेटा की गड़बड़ी से निपटने की आवश्यकता होती है। आपके द्वारा दिए गए 16 मानों का उदाहरण सॉफ्टवेयर द्वारा अलग-अलग व्यवहार किया जाएगा जो मुझे पता है कि एक नियम का पालन करता है कि समान मूल्यों को पहचान के आधार पर रखा जाना चाहिए (और मैं सहमत हूं)। मुझे आश्चर्य है कि आपने 15 या 17 मानों के साथ डेटा पर आघात नहीं किया, जहां सभी मान अलग-अलग होने के बावजूद नियम को समान आकार के 4 डिब्बे में विभाजित नहीं किया जा सकता।

— निक कॉक्स

3

शून्य के लिए समान तर्क क्या है? क्या "टिप्पणियों के शून्य प्रतिशत से अधिक" का अर्थ "सभी टिप्पणियों के बराबर या उससे छोटा" नहीं है, यानी 0 वाँ प्रतिशत सबसे कम मनाया गया मान होगा?

— इलकाचु

2

पर्सेंटाइल की गणना करने के अन्य तरीके हैं, जो निम्नानुसार है, केवल एक ही नहीं है। इस स्रोत से लिया गया ।

$p$ $p$ $p\%$ $28$ $80$ $80$ $28$

$x_1$ $x_n$

$n$ $x_i$ $p_i$

$p_i = \dfrac{100(i - 0.5)}{n}$

उदाहरण के लिए उदाहरण के लिए नोटों से:

$7$ $50$ $7$

यदि आपके पास 200 नंबर हैं, तो 100 प्रतिशत होंगे, लेकिन प्रत्येक दो संख्याओं के समूह को संदर्भित करेगा।

नहीं।

$x_1$ $x_\mathrm{200}$

$\dfrac{100(1-0.5)}{200}$ $\dfrac{100(2-0.5)}{200}$ $\dfrac{100(3-0.5)}{200}$ $...$

जिसके परिणामस्वरूप

$0.25, 0.75, 1.25 ...$ $1, 2, 3, ...$

— अनुभवहीन
स्रोत

3

पहला वाक्य बहुत अच्छा लग रहा है, और सबसे महत्वपूर्ण शब्दों में से एक लगभग है , इसके बाद यह सिर्फ एक नुस्खा की सावधानीपूर्वक व्याख्या है। क्या महत्वपूर्ण है कि कई व्यंजन हैं और सबसे अधिक अगर सभी में उनके बारे में कुछ दोषपूर्ण तर्क नहीं है (कभी-कभी तर्क को चीजों को यथासंभव सरल रखना है)। सीवी पर यहां कई थ्रेड्स में संदर्भित हाइडमैन और फैन पेपर देखें। मुझे संदेह है कि कई लोग आपके अंतिम पैराग्राफ को आपके उदाहरण के लिए प्रतिशतता की रिपोर्ट करने के तरीके के रूप में लेंगे।

— निक कॉक्स

@Nick कॉक्स आपको आनंददायक टिप्पणी के लिए धन्यवाद। अंतिम पैराग्राफ के बारे में मेरा मानना है कि विधि को ठीक काम करना चाहिए जब सभी अवलोकन एक दूसरे से अलग होते हैं। बार-बार की संख्या के मामले में एक ही नंबर के लिए अद्वितीय प्रतिशत नहीं होगा जो अच्छा नहीं लगता है। क्या आप इस मामले से निपटने का सुझाव दे सकते हैं। और आप अंतिम पैराग्राफ में संभावित नुकसान के बारे में भी बता सकते हैं।

— भोला

1

मुझे नहीं लगता कि मैं चाहता हूं या इसे पहले से ही अच्छी तरह से समझा जा सकता हूं कि जर्नल साहित्य में क्या है। सबसे पहले, आपके पास इसके लिए कुछ पसंदीदा सॉफ़्टवेयर हैं। देखें कि यह क्या दस्तावेज है और यह क्या करता है। दूसरा, मैंने कुछ दशकों से प्रतिशत की गणना नहीं की है, और हममें से किसी को भी इसकी आवश्यकता नहीं है। तीसरा, अंतिम बिंदु के बारे में मेरी बात: मुझे लगता है कि कोई भी यह नहीं बताना चाहता है कि देखे गए डेटा बिंदु 0.25, 0.75, 1.25, ... प्रतिशत हैं। लोग क्या चाहते हैं, यह अलग-अलग होता है, लेकिन मेरे अनुभव में यह सबसे आम तौर पर 1, 5, 10, 25, 50, 75, 90, 95, 99% अंकों के साथ-साथ नमूना चरम सीमाओं के रूप में सबसे अधिक वांछित सारांश है।

— निक कॉक्स

1

मैंने अभी देखा है कि आप दावा करते हैं कि 0.5 EDA शब्दजाल में है जिसे अक्सर माध्यिका के लिए p- मान कहा जाता है। मेरे पढ़ने में नहीं, और भले ही आप ऐसे उदाहरणों को पा सकें जो भयानक महत्व के स्तर के रूप में पी-मूल्य के लिए एक भारी बहुमत की भावना है।

— निक कॉक्स

मैं आपके द्वारा सुझाए गए कागज के माध्यम से जाऊंगा। धन्यवाद

— अनुभवहीन

0

नोट- मैं खदान के बजाय किसी और का जवाब स्वीकार करूंगा। लेकिन मैं कुछ उपयोगी टिप्पणियां देख रहा हूं इसलिए मैं केवल एक उत्तर लिख रहा हूं जिसमें उन का उल्लेख है।

शीर्ष आधे प्रतिशत के लिए निक के जवाब "-ाइल्स" शब्दावली के आधार पर

ऐसा लगता है कि शब्द अस्पष्ट हैं, और मुझे लगता है (उस पोस्ट की मेरी समझ के आधार पर), बेहतर शब्दावली X% बिंदु, और X% -Y% समूह होगी; इतना मात्रात्मक बिंदु (इसलिए चतुर्थ बिंदु के लिए जो 0 से 4 तक कुछ भी हो सकता है); क्वांटाइल ग्रुप, जो एक्स क्वांटाइल पॉइंट से लेकर वाई क्वांटिल पॉइंट तक है।

किसी भी तरह से प्रतिशत के लिए 101 मिलेगा, हालांकि एक टिप्पणी से पता चलता है कि कोई 101 अंक का उल्लेख कर सकता है (मुझे लगता है कि अगर आप प्रतिशत अंक गिने जाते हैं, और केवल पूर्णांक), लेकिन फिर भी, यदि 1, 2, 3, प्रतिशत या प्रतिशत की बात करें तो मात्रात्मक, यह गिनती है और एक 0 के रूप में पहली गिनती नहीं कर सकता है, और आपके पास 4 से अधिक चतुर्थक या 100 से अधिक प्रतिशत नहीं हो सकते हैं। इसलिए अगर पहली, दूसरी, तीसरी बात की जाए, तो यह शब्दावली वास्तव में बिंदु 0 का संदर्भ नहीं दे सकती है। यदि किसी ने 0 वाँ बिंदु कहा है, तो यह स्पष्ट है कि उनका अर्थ बिंदु 0 है, मुझे लगता है कि उन्हें वास्तव में मात्रात्मक बिंदु कहना चाहिए। या बिंदु पर मात्रात्मक समूह। 0. यहां तक कि कंप्यूटर वैज्ञानिक भी 0 नहीं कहेंगे; यहां तक कि वे पहले आइटम को 1 के रूप में गिनते हैं, और अगर वे इसे आइटम 0 कहते हैं, तो यह 0 से एक अनुक्रमण है, न कि एक गिनती।

एक टिप्पणी में उल्लेख किया गया है कि "100 नहीं हो सकते। या तो 99 या 101, इस पर निर्भर करता है कि आप अधिकतम और न्यूनतम गणना करते हैं"। मुझे लगता है कि 99 या 101 के लिए एक मामला है, जब समूहों के बजाय मात्रात्मक बिंदुओं के बारे में बात की जाती है, हालांकि मैं 0 वां नहीं कहूंगा। N आइटम के लिए, एक इंडेक्स 0 से जा सकता है ... n-1 और एक वें / 1 उदाहरण के लिए नहीं लिखेगा। 1, 2 आदि, एक इंडेक्स पर (जब तक कि इंडेक्स पहले आइटम को 1 के रूप में इंडेक्स नहीं करता है)। लेकिन 0 के इंडेक्स के साथ पहला आइटम शुरू करने वाला एक इंडेक्स 1, दूसरा 3 डी काउंट नहीं है। उदाहरण के लिए आइटम 0 के सूचकांक के साथ 1 आइटम है, एक 0 नहीं कहेगा और दूसरा आइटम 1 लेबल।

— barlop
स्रोत

कोई भी अस्पष्टता उन लोगों द्वारा पेश की गई थी जो स्पष्ट ऐतिहासिक मिसाल से चले गए थे। यह अभ्यास में कठिन नहीं काटता है।

— निक कॉक्स

सभी गणितज्ञ शून्य पर गिनती शुरू करते हैं। अवधारणा सरल और स्वाभाविक है: ज़ोर से "शून्य" शब्द कहना किसी की गिनती करने के इरादे की घोषणा करता है। फिर कोई एक (शायद मनमाना) शब्दों के अनुक्रम का एक-से-एक असाइनमेंट "एक," "दो," "तीन," आदि वस्तुओं को गिना जा रहा है। उन शब्दों में से अंतिम (यदि कोई अंतिम है) सेट की कार्डिनैलिटी के साथ बराबर है। इस विचार की सुंदरता यह है कि जब सेट में कोई तत्व नहीं होते हैं, तो अंतिम शब्द "शून्य" था, जो कि अद्वितीय सही मूल्य है।

— whuber

@ जब आप लिखते हैं "सभी गणितज्ञ शून्य पर गिनती शुरू करते हैं" <- आपको क्या लगता है मैंने अन्यथा कहा?

— बार्लॉप

"यह गिनती है और एक 0 के रूप में पहली गिनती नहीं कर सकता है"।

— whuber

1

@ जब संभवत: बहुत से लोग हो सकते हैं, मुझे लगता है कि कई साल पहले मेरे पास हो सकता है, जैसा कि कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन करते समय, मैंने कभी-कभी सुना कि कंप्यूटर वैज्ञानिक 0 से गिनते हैं, अनिल्के गणितज्ञ (यह आपका दावा या मेरा नहीं है), लेकिन कुछ गहरे विचार के बाद मैं और अधिक स्पष्टता और एहसास हुआ कि कंप्यूटर वैज्ञानिक और गणितज्ञ दोनों 0 से गिनती करते हैं। अंतर यह है कि कंप्यूटर वैज्ञानिक अक्सर एक सूचकांक का उपयोग करते हैं और सूचकांक पहले आइटम को 0. के रूप में अनुक्रमित करता है (लेकिन अभी भी गिनती 1 होगी) ..

— बार्लॉप