इसे कुछ लोगों द्वारा " शुरू किया गया लघुगणक " कहा गया है ( उदाहरण के लिए , जॉन टुके)। (कुछ उदाहरणों के लिए, Google john tukey ने "लॉग शुरू किया" ।)
यह उपयोग करने के लिए पूरी तरह से ठीक है। वास्तव में, आप आश्रित चर के गोलाई के लिए नॉनज़रो के शुरुआती मूल्य का उपयोग करने की अपेक्षा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, निकटतम चर पर निर्भर चर को प्रभावी ढंग से गोल करना, इसके वास्तविक विचरण से 1/12 बंद हो जाता है, एक उचित प्रारंभ मान का सुझाव कम से कम 1/12 होना चाहिए। (यह मान इन आंकड़ों के साथ एक बुरा काम नहीं करता है। 1 से ऊपर के अन्य मूल्यों का उपयोग करने से वास्तव में तस्वीर में बहुत बदलाव नहीं होता है; यह नीचे के सभी मूल्यों को लगभग समान रूप से बढ़ाता है।)
विचरण का आकलन करने के लिए लघुगणक (या शुरू किया गया लॉग) का उपयोग करने के गहरे कारण हैं: उदाहरण के लिए, लॉग-लॉग पैमाने पर अनुमानित मूल्य के विरुद्ध विचरण के एक कथानक का ढलान विचरण को स्थिर करने के लिए एक बॉक्स-कॉक्स पैरामीटर का अनुमान लगाता है । कुछ संबंधित चर के लिए विचरण के ऐसे शक्ति-कानून फिट होते हैं। (यह एक अनुभवजन्य कथन है, सैद्धांतिक नहीं है।)
यदि आपका उद्देश्य भिन्नताओं को प्रस्तुत करना है, तो सावधानी से आगे बढ़ें। कई दर्शकों (वैज्ञानिक लोगों के अलावा) एक लघुगणक को नहीं समझ सकते हैं, बहुत कम एक शुरू हुआ। कम से कम 1 के प्रारंभ मूल्य का उपयोग करने के लिए कुछ अन्य प्रारंभ मूल्य की तुलना में समझाने और व्याख्या करने के लिए थोड़ा सरल होने का गुण है। विचार करने के लिए कुछ उनकी जड़ें हैं, जो मानक विचलन हैं, निश्चित रूप से। यह कुछ इस तरह दिखेगा:
भले ही, यदि आपका उद्देश्य डेटा का पता लगाना, उनसे सीखना, एक मॉडल को फिट करना या किसी मॉडल का मूल्यांकन करना है, तो अपने डेटा और डेटा-व्युत्पन्न मूल्यों के उचित चित्रमय प्रतिनिधित्व को खोजने के तरीके में कुछ भी हासिल न होने दें। जैसे कि ये संस्करण।
