मेरे पास चार संख्यात्मक चर हैं। ये सभी मिट्टी की गुणवत्ता के उपाय हैं। उच्चतर चर, उच्च गुणवत्ता। उन सभी के लिए सीमा अलग है:
वर 1 से 10 तक
वार 2 1000 से 2000 तक
Var3 150 से 300 तक
Var4 0 से 5 तक
मुझे चार चर एकल मिट्टी की गुणवत्ता स्कोर में संयोजित करने की आवश्यकता है जो सफलतापूर्वक ऑर्डर रैंक करेगा।
मेरा विचार बहुत सरल है। सभी चार चर का मानकीकरण करें, उन्हें योग करें और आपको जो भी मिलता है वह स्कोर है जिसे रैंक-ऑर्डर करना चाहिए। क्या आप इस दृष्टिकोण को लागू करने में कोई समस्या देखते हैं। क्या कोई अन्य (बेहतर) दृष्टिकोण है जिसे आप सुझाएंगे?
धन्यवाद
संपादित करें:
धन्यवाद दोस्तों। बहुत सारी चर्चा "डोमेन विशेषज्ञता" ... कृषि सामान ... में हुई, जिससे मुझे अधिक आँकड़े-बात की उम्मीद थी। तकनीक के संदर्भ में जो मैं उपयोग कर रहा हूं ... यह एक प्रयोग के रूप में सरल जेड-स्कोर योग + लॉजिस्टिक प्रतिगमन होगा। क्योंकि अधिकांश नमूनों में खराब गुणवत्ता 90% है, मैं 3 गुणवत्ता श्रेणियों को एक में संयोजित करने जा रहा हूं और मूल रूप से द्विआधारी समस्या (कोई गुणवत्ता नहीं)। मैं एक पत्थर से दो पक्षियों को मारता हूं। मैं अपने नमूने को घटना दर के संदर्भ में बढ़ाता हूं और मैं अपने नमूनों को समतल करने के लिए विशेषज्ञों का उपयोग करता हूं। विशेषज्ञ वर्गीकृत नमूनों का उपयोग लॉग-रेग मॉडल को फिट करने के लिए किया जाएगा ताकि विशेषज्ञों के साथ समंजस्य / कलह के स्तर को अधिकतम किया जा सके .... यह आपको कैसे लगता है?