उदाहरण के लिए, क्या परिणाम 1 के बराबर होने की संभावना है जब वार 1 150 लगभग 80% है?
नहीं, यह दूसरा तरीका है। संभावना है कि परिणाम जब Var1 लगभग 80% है। इसी तरह, संभावना है कि परिणाम जब Var1 लगभग 20% हो।=0=150=1=150
डार्क ग्रे एरिया वह है जो रिजल्ट की सशर्त संभावना 1 के बराबर है, है ना?
अंधेरे छायांकित क्षेत्र परिणाम मेल खाता है ; प्रकाश छायांकित क्षेत्र परिणाम से मेल खाता है ।=0=1
यदि आपके परिणाम कारक में आपके दो से अधिक स्तर हैं, तो यह संभवतः अधिक स्पष्ट होगा कि क्या चित्रित किया जा रहा है। हम केवल घनत्व कार्यों को देखने के लिए उपयोग किए जाते हैं, इसलिए यह प्रस्तुति पहले भ्रमित हो सकती है।
यह संचय कैसे प्रभावित करता है कि इन भूखंडों की व्याख्या कैसे की जाती है?
स्रोत के लिए cdplot(), जो मुझे लगता है कि यहां चल रहा है, उसे देखते हुए , परिणामों के सुचारू अनुपात को व्याख्यात्मक चर के घनत्व द्वारा भारित किया जाता है। तो, व्याख्यात्मक चर के उच्च घनत्व वाले क्षेत्रों में निर्भर चर के वितरण का बेहतर प्रतिनिधित्व किया जाएगा।
व्याख्या करने का एक तरीका यह है कि जहां कुछ बिंदुओं के साथ व्याख्यात्मक चर के क्षेत्र हैं, सशर्त वितरण निर्धारित नहीं किए जाएंगे। जहां अधिक बिंदुओं के साथ व्याख्यात्मक चर के क्षेत्र हैं, सशर्त वितरण बेहतर ढंग से निर्धारित किए जाएंगे।
