कोई भी विचार क्यों हम आँकड़ों में महत्वपूर्ण अंकों का उपयोग नहीं करते हैं? हम जिस रेखा के साथ कुछ अनुमान लगा रहे हैं, उसमें शुद्धता के बारे में नियम लागू नहीं होते?)
कोई भी विचार क्यों हम आँकड़ों में महत्वपूर्ण अंकों का उपयोग नहीं करते हैं? हम जिस रेखा के साथ कुछ अनुमान लगा रहे हैं, उसमें शुद्धता के बारे में नियम लागू नहीं होते?)
जवाबों:
कुछ क्षेत्रों में महत्वपूर्ण अंकों का उपयोग किया जाता है (मैंने रसायन विज्ञान में उनके बारे में सीखा) एक संख्या में मौजूद सार्थक परिशुद्धता की डिग्री को इंगित करने के लिए । यह आंकड़ों में भी एक महत्वपूर्ण विषय है, इसलिए वास्तव में हम इसे लगातार रिपोर्ट करते हैं - हम इसे एक अलग रूप में रिपोर्ट करते हैं। विशेष रूप से, हम आत्मविश्वास अंतराल की रिपोर्ट करते हैं , जो एक अनुमान की सटीकता के स्तर को इंगित करता है (जैसे कि एक मतलब)।
एक बार जब आप किसी अनुमान के लिए 95% CI को सूचीबद्ध कर लेते हैं, जैसे , तो आप अपने मतलब के लिए जितने चाहें उतने अंक सूचीबद्ध कर सकते हैं, जैसे कि0.50129519823975923 , और कोई समस्या नहीं है। वास्तव में, सांख्यिकीविद एंड्रयू जेलमैन ने सिफारिश की है कि आपकम से कम चार(2009, पी। 4) कोसूचीबद्ध करें।
कई अनुमानों, पी-मानों आदि में रिपोर्ट किए गए अंकों की संख्या को प्रतिबंधित करने का एक कारण धारणा पर आधारित है। P = 0.04872429 जैसी किसी चीज़ की रिपोर्ट करने से परिणाम में सटीक स्तर का पता चलता है जिसके कारण उन्हें अधिक सटीक माना जाता है ।
अनिवार्य रूप से, सांख्यिकीय परिणामों की रिपोर्ट करने में अंकों की उच्च संख्या का उपयोग प्राधिकरण के अवांछनीय हवा में अपने निष्कर्षों को क्लोक करने की कोशिश के कई स्वाद लेता है।
मुझे लगता है कि यह वास्तव में आवश्यक आत्मविश्वास के स्तर पर निर्भर करता है, महत्व के लिए कम अंक ९ ५% के लिए उपयुक्त हैं, जैसा कि ९९.९९९% या इससे अधिक के लिए, उदाहरण के लिए, सर्न द्वारा उनके कई परिणामों के लिए उपयोग किया जाता है।
क्या आप अपने डेटा को कुछ महत्वपूर्ण अंकों में गोल करने या अपने अंतिम उत्तर को गोल करने के बारे में बात कर रहे हैं? यदि आप अपना डेटा राउंड करते हैं, तो आप उन स्थितियों में पहुँच सकते हैं, जहाँ आपने शोर मचाया है जिसे सांख्यिकीय गणनाओं का उपयोग करने की आवश्यकता है।