PDF اور PMF درمیان اختلافات

پی ڈی ایف بمقابلہ پی ایم ایف

ہوسکتے ہیں. یہ موضوع بہت پیچیدہ ہے کیونکہ طبیعیات کے محدود علم سے زیادہ زیادہ سمجھنے کی ضرورت ہوگی. اس مضمون میں، ہم پی ڈی ایف، احتساب کثافت کی تقریب، PMF بمقابلہ، احتساب بڑے پیمانے پر فنکشن میں مختلف ہوں گے. دونوں شرائط فزکس یا حساب سے متعلق ہیں، یا اس سے زیادہ ریاضی؛ اور وہ لوگ جو کورسز لینے والے ہیں یا جنہوں نے ریاضی سے متعلق کورسز کا انڈرگریجویٹ ہو سکتے ہیں، یہ دونوں شرائط کے درمیان فرق کو صحیح طریقے سے بیان کرنے اور وضاحت کرنے میں کامیاب ہوسکتا ہے لہذا یہ بہتر سمجھا جائے گا.

رینڈم متغیر بالکل مکمل طور پر سمجھ نہیں آتی ہیں، لیکن، آپ کو آپ کے حتمی حل کے PMF یا پی ڈی ایف سے نکالنے والے فارمولوں کو استعمال کرنے کے بارے میں بات کرتے وقت، ایک معنوں میں، یہ سب ڈچریٹک اور مسلسل مختلف ہے بے ترتیب متغیرات جو فرق ہے.

پی ایم ایف، احتساب بڑے پیمانے پر کام، اس بارے میں ہے کہ کس طرح ڈسکوک ترتیب میں کام کام سے متعلق ہو گی جب مسلسل ترتیب کے بارے میں بات کرتے ہوئے، بڑے پیمانے پر اور کثافت کے لحاظ سے. ایک اور تعریف یہ ہے کہ PMF کے لئے، یہ ایک ایسا فنکشن ہے جس میں ایک بے ترتیب بے ترتیب متغیر متغیر امکان کا نتیجہ ملے گا جو بالکل ایک خاص قدر کے برابر ہے. مثال کے طور پر، ایک سکین کے 10 ٹاسس میں کتنے سر ہیں.

اب، چلو امکانات کثافت تقریب، پی ڈی ایف کے بارے میں بات کرتے ہیں. یہ صرف مسلسل بے ترتیب متغیرات کے لئے بیان کیا جاتا ہے. جاننے کے لئے زیادہ اہمیت یہ ہے کہ دیئے جانے والے اقدار ممکنہ اقدار کی ایک حد ہیں جو بے ترتیب متغیر متغیر امکان کی حد تک پہنچ جاتی ہیں. مثلا، مثال کے طور پر، کیلی فورنیا میں عورتوں کا وزن اٹھارہ سے پچاس سال تک ہے.

ایک بنیاد کے طور پر، پی ڈی ایف فارمولہ استعمال کرنے کے لۓ جب آپ پی ایم ایف فارمولہ کا استعمال کرتے وقت استعمال کرنا چاہئے تو یہ آسان ہے.

خلاصہ:

خلاصہ میں، PMF استعمال کیا جاتا ہے جب آپ کو کنکریٹ بے ترتیب بے ترتیب متعدد تعداد کے اندر اندر آنے کی ضرورت ہے. پی ڈی ایف، دوسری طرف، جب آپ مسلسل حد تک بے ترتیب متغیرات کے ساتھ آنے کی ضرورت ہوتی ہے تو استعمال ہوتا ہے.

PMF بے ترتیب بے ترتیب متغیرات کا استعمال کرتا ہے.

PDF مسلسل بے ترتیب بے ترتیب استعمال کرتا ہے.

مطالعات پر مبنی، پی ڈی ایف سی ڈی ایف کا مشتہر ہے، جو مجموعی تقسیم کی تقریب ہے. امکانات کا تعین کرنے کے لئے سی ڈی ایف استعمال کیا جاتا ہے جہاں ایک مسلسل رینج متغیر متغیر متغیر ذیلی سیٹ کے اندر کسی خاص رینج کے اندر ہوتا ہے. یہاں ایک مثال ہے:

ہم 90 اور 110 کے درمیان ایک سکور کے امکانات کے لئے شمار کریں گے

P (90

= P (X <110) - p (X <90)

= 0. 84 -0. 16

= 0. 68

= 68٪

اس مختصر میں، اختلافات بے ترتیب بے ترتیب متغیروں کے بجائے مسلسل ادارے کے ساتھ زیادہ ہے. دونوں شرائط اکثر اس مضمون میں استعمال کیے گئے ہیں.لہذا یہ سب سے بہتر ہو گا کہ یہ شرائط واقعی کا مطلب ہے.

بے ترتیب بے ترتیب متغیر = عام طور پر نمبر شمار ہوتے ہیں. یہ صرف ایک قابل قدر تعداد کی مختلف قدر، جیسے 0، 1، 2، 3، 4، 5، 6، 7، 8، 9، اور اسی طرح لیتا ہے. بے ترتیب بے ترتیب متغیرات کے دیگر مثالیں ہوسکتے ہیں:

خاندان میں بچوں کی تعداد.

جمعرات کو رات کی رات کی میٹھی شو کو دیکھنے والے لوگوں کی تعداد.

نئے سال کی شام کے مریضوں کی تعداد.

یہ کہنا بہت مشکل ہے، اگر آپ کسی غیر متغیر بے ترتیب متغیر متغیر کی تقسیم کے بارے میں بات کرتے ہیں، تو یہ ممکنہ اقدار سے منسلک امکانات کی فہرست ہوگی.

مسلسل بے ترتیب متغیر = ایک بے ترتیب متغیر متغیر ہے جو اصل میں لامحدود اقدار پر مشتمل ہے. متبادل طور پر، اس وجہ سے اصطلاح مستقل طور پر بے ترتیب متغیر پر لاگو ہوتا ہے کیونکہ یہ ممکنہ امکانات کی دی گئی رینج کے اندر تمام ممکنہ اقدار کو سمجھا سکتے ہیں. مستقل بے ترتیب متغیرات کی مثالیں ہوسکتی ہیں:

دسمبر کے مہینے فلوریڈا میں درجہ حرارت.

مینیسوٹا میں بارش کی مقدار.

ایک مخصوص پروگرام کو عمل کرنے کے سیکنڈ میں کمپیوٹر کا وقت.

امید ہے کہ، اس آرٹیکل میں شامل شرائط کی ان تعریف کے ساتھ، یہ صرف کسی بھی شخص کے لئے اس مضمون کو پڑھنے کے لئے آسان نہیں ہوسکتا ہے جس میں احتساب ماس فنکشن کے مقابلے میں ممکنہ کثافت فنکشن کے درمیان اختلافات کو سمجھنے کے لۓ.