سرشمیرنه

د ويکيپېډيا، وړیا پوهنغونډ له خوا
نورمال ورکړه

سرشمیرنه ((په انگرېزي: statistics)) د خاصو موضوگانو (مهمو موضوگانو) لکه د نفوس سرشمیرني ، د وفات شوو کسانو سرشمیرنه ، داخلی یا خارجی تجارت او سوداگری د اندازۍ اټکل،د هوا حالاتو وړانوینه او نور نور ډیرو مضوع گانو لپاره کارول کیږی .

احصائيه هغه سمون دی، چې د معلوماتو له راټولولو، برابرولو يا تنظيم، شننې، ژباړې او وړاندې کولو سره اړيکه لري. په پوهنيزې، صنعتي يا د ټولنيزې ستونزې په برخه کې د احصائيې په پلي کولو کې د څېړلو په موخه په احصائيوي نفوس يا يو احصائيوي موډل سره پيلولو دوديزه چاره ده. وګړي يا نفوس د خلکو يا شيانو بېلابېلې ډلې اوسېدلی شي. لکه: ټول هغه خلک چې په يو هېواد کې ژوند کوي، يا هر اتوم چې يو بلور جوړوي. احصائيه د پلټنو يا سروېګانو او ازمايښتونو د طرحه کولو په برخه کې د معلوماتو راټولولو د پلان جوړونې په ګډون د معلوماتو له هر اړخ سره سر او کار لري. [۱][۲][۳][۴]

کله چې د سر شمېرنې معلومات نه شي راټولېدلی، احصائيه پوهان د ازمايښت د ځانګړو طرحو او د سروې نمونو د رامنځته کولو په واسطه معلومات راټولوي. د استازې نمونې اخېستل ډاډمنوي، چې پايلې په مناسب ډول له نمونې څخه ټول نفوس ته غځېدلی شي. يوه ازمايښتي څېړنه تر څېړنې لاندې سيستم اندازې رانغاړي، په مهارت سره د سيستم اداره کول او وروسته نورې اندازې غوره کول د دې مشخص کولو لپاره ورته کړنلاره کاروي، چې ايا په ښه ډول اداره کولو د اندازو ارزښتونه مشخص کړي دي او که نه. د دې خلاف يوه مشاهدوي څېړنه ازمايښتي اداره کول نه رانغاړي.

د معلوماتو په تحليل کې دوه احصائيوي مېتودونه کارول کېږي: تشرېحي احصائيه، چې د شاخصونو په کارولو سره له يوې نمونې څخه معلومات لنډيز کوي. لکه: ځانګړی يا معياري انحراف. دويم مېتود اټکلي يا inferential احصائيه ده، چې د ناڅاپي بدلون تابع معلوماتو څخه پايلې تر لاسه کوي. لکه: مشاهداتي تېروتنې، د نمونه اخېستې بدلون او داسې نور. تشريحي احصائيې زياتره وختونه د يو وېش (نمونې يا نفوس) د ځانګړتياوو په دوه ټولګو پورې اړه لري، چې يوه ټولګه يې مرکزي تمايل (يا درک) دی، چې د وېش د مرکز يا نمونه يي ارزښت د مشخص کولو هڅه کوي، په داسې حال کې چې دويمه ټولګه يې وېشنه (يا د بدلون وړتيا) ده، چې هغه پراخوالی يا اندازه مشخص کوي، چې د وېش غړي يې له مرکز او يا له يو بل څخه لرې کېږي. د رياضيکي احصائيو په اړه انګېرنې د احتمال نظريې تر چارچوکاټ لاندې رامنځته کېږي، چې د ناڅاپي ښکاندې له شننې سره اړيکه لري. [۵]

يوه معياري احصائيوي کړنلاره د معلوماتو يا ډيټا راټولول رانغاړي، چې د احصائيوي معلوماتو د دوه ټولګو يا د معلوماتو د يوې ټولګې او له يو بشپړ موډل څخه د ترلاسه شويو مصنوعي يا جوړو شويو معلوماتو تر منځ د اړيکې د ازمايلو لامل ګرځي. د معلوماتو د دوه ټولګو تر منځ د احصائيوي اړيکې لپاره يوه انګېرنه يا فرضيه وړانديز کېږي او دا د معلوماتو د دوه ټولګو تر منځ د هيڅ اړيکې د يو بشپړ بې اغېزې فرضيې لپاره د يو اختيار يا ځايناستي په توګه پرتله کېږي. د بې اغېزې فرضيې نه منل يا نه تاييدول د احصائيوي ازمايښتونو په کارونې سره تر سره کېږی، چې هغه مفهوم يا حس راپېژني، چې په ازمايښت کې کارېدلو معلوماتو ته په پام سره په کې بې اغېزې ګڼنه ناسمه ثابتېدلی شي. له يوې بې اغېزې ګڼنې څخه د کار کولو له مخې د تېروتنې دوه بنسټيزې بڼې پېژندل شوي دي: لومړی ډول تېروتنې (د يو ناسم مثبت په ورکولو سره بې اغېزې ګڼنه په ناسم ډول رد کېږي) او دويم ډول تېروتنې (بې اغېزې ګڼنه په رد کولو کې پاتې راځي او د وګړو تر منځ يو رښتينې اړيکه د يو ناسم منفي په ورکولو سره ضايع کېږي). له دې چارچوکاټ سره ګڼې ستونزې مل دي، چې د نمونې له يوې پوره اندازې له ګڼلو څخه د يوې مناسب يا وړ بې اغېزې ګڼنې تر مشخص کولو پورې لړۍ جوړوي. [۶]

د اندازې هغه بهيرونه هم د تېروتنې تابع دي، چې احصائيوي معلومات توليدوي. ډېری دا ډول تېروتنې د ناڅاپي (شور) يا منظم (يو اړخيز فکر) په توګه ډلبندي کېږي، مګر د تېروتنې نور ډولونه (لکه: سهوه يا خطا، لکه کله چې يو شنونکی د ناسمو واحدونو راپور ورکوي) هم پېښېدلی شي. د معلوماتو له لاسه ورکول يا سانسور ښايي په يو اړخيز اټکلونو کې اغېز ولري او مشخصې لارې چارې د دې ستونزو په ګوته کولو په موخه رامنځته شوي دي.

پېژندنه[سمول]

احصائيه د پوهې يا ساينس يوه ریاضیکي څانګه ده او يا د رياضياتو د يوې څانګې په توګه، د معلوماتو په راټولولو، شننې، ژباړې يا تشرېح او وړاندې کولو پورې اړه لري. ځينې فکر کوي چې احصائيه د رياضياتو د يوې څانګه په پرتله يوه بېله رياضيکي پوهه ده. په داسې حال کې چې زيات پوهنيز پلټونکي له معلوماتو څخه ګټه پورته کوي، احصائيه د ناڅرګندتيا په برخه کې د معلوماتو له کارونې او د ناڅرګندتيا پر وړاندې په پرېکړې کولو پورې اړه لري. [۷][۸][۹][۱۰]

د يوې ستونزې پر وړاندې د احصائيې په پلي کولو کې دا يو عام دود دی، چې د څېړلو په موخه په يو نفوس يا بهير سره پيل وکړو. وګړي بېلابېلې موضوعګانې اوسېدلی شي. لکه: ټول هغه خلک چې په يو هېواد کې ژوند کوي يا هر هغه اتوم چې يو بلور جوړوي. په نظرياتي ډول احصائيه پوهان د ټول نفوس په اړه معلومات راټولوي، چې دې عمليې ته سر شمېرنه يا نفوس شمېرنه وايي. دا چاره ښايي د دولتي احصائيوي بنسټونو له لورې برابره شي. تشريحي احصائيه د نفوس اړوند معلوماتو د لنډيز کولو په موخه کارول کېدلی شي. د پرله پسې معلوماتو (لکه عايد) لپاره عددي تشرېح کوونکی منځنی او معياري انحراف دی، په داسې حال کې چې د څرګندو معلوماتو (لکه زده کړې) د تشرېح کولو په برخه کې فريکوينسي او سلنه خورا ګټور دي.

کله که يوه سر شمېرنه شونې نه وي د نمونې يا سمپل په نوم د نفوس يوه غوره شوې څېرمه ټولګه (فرعي سيټ) څېړل کېږي. يو ځل چې د نفوس استازې نمونه مشخص شي، نو د نمونې د غړو لپاره په يو مشاهداتي يا ازمايښتي ترتيب کې معلومات راټولېږي. تشريحي احصائيه يو ځل بيا د نمونه يي معلوماتو د لنډيز کولو لپاره کارول کېدلی شي. که څه هم د نمونې تر لاسه کول د ناڅاپي والي يو عنصر لري، چې د همدې له امله له نمونې څخه عددي تشرېح کوونکي هم ناڅرګندتيا ته متمايل کېږي. د ټول نفوس په اړه له معنا ډک پايلو د تر لاسه کولو لپاره اټکلي احصائيې ته اړتيا ده. دا ډول احصائيه د وړاندې شوې نفوس په اړه د پايلو تر لاسه کولو په موخه په نمونه يي معلوماتو کې له موډلونو څخه ګټه پورته کوي، په داسې حال کې چې د ناڅاپي والي ځواب وايي. دا پايلې ښايي د معلوماتو (د ګڼنې د ازمايښت) په اړه د هو يا نه پوښتنو د ځوابونو بڼه غوره کړي، چې د معلوماتو عددي ځانګړتياوې اټکلوي (اټکل)، د معلوماتو دننه اړيکې (يو له بل سره اړيکه) بيانوي او په معلوماتو کې اړيکې موډل کوي (لکه: د شاتګ شننې کارونه). پايلې په اټکل، د مخه وينه او د ناليدل شويو ارزښتونو اټکل ته غځېدلی شي، چې په څېړل کېدونکي نفوس کې دي او يا ورسره تړاو لري. دا د وخت لړۍ يا فضايي معلوماتو او د معلوماتو لويو ټولګو کې نمونو تر لاسه کول او موندل بهير يا “data mining” قياس او تحريف رانغاړلی شي.

رياضيکي احصائيه[سمول]

رياضيکي احصائيه په احصائيه کې د رياضياتو کارونې ته وايي. په دې برخه کې کارېدونکي رياضيکي تخنيکونه رياضيکي تحليل، خطي الجبر، ناڅاپي يا اتفاقي تحليل، توپيري مساواتونه او د اندازه کولو د نظرياتي شونتيا نظريه دي. [۱۱][۱۲]

تاريخچه[سمول]

د احصائيې په اړه د لومړنيو ليکنو نېټه د ۸ او ۱۳ پېړيو تر منځ د اسلامي طلايي دورې ‘Islamic Golden Age’ پر مهال عربي رياضي پوهانو او کود ليکونکو ته ورګرځي. الخليل (۷۱۷ – ۷۸۶ ز کال) د پټو پيغام لرونکو يعنې رمزي پيغامونو کتاب “Book of Cryptographic Messages” وليکه، چې د غږ لرونکو او بې غږه ټولو عربي شونو ويوکو د لېست کولو په موخه يې په کې د اوښتونونو او ترکيبونو لومړنۍ کارونې ته ځای ورکړ. الکندي د Manuscript on Deciphering Cryptographic Messages تر سرليک لاندې خپل کتاب کې د کود شويو پيغامونو د لوستنې په موخه د فريکوينسي تحليل د کارونې د څرنګوالي يوه بشپړه تشرېح وړاندې کړه. نوموړي د احصائيوي پايلې لرغوني پېژندل شوې کارونه هم رامنځته کړه، په داسې حال کې چې هغه او وروسته عرب کود ليکونکو د کود شويو پيغامونو د ناکود کولو [پرې د پوهېدلو لپاره] لومړني احصائيوي مېتودونه رامنځته کړل. له دوی څخه وروسته ابن عدلن “Ibn Adlan” (۱۱۸۷ – ۱۲۶۸ زکال) په فريکوينسي تحليل کې د نمونې اندازې د کارونې په اړه يوه مهمه مرسته وکړه. [۱۳]

سرچينې[سمول]

  1. "Statistics". Oxford Reference. Oxford University Press. January 2008. د کتاب نړيواله کره شمېره 978-0-19-954145-4. مؤرشف من الأصل في ۰۳ سپټمبر ۲۰۲۰. د لاسرسي‌نېټه ۱۴ اگسټ ۲۰۱۹. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  2. Romijn, Jan-Willem (2014). "Philosophy of statistics". Stanford Encyclopedia of Philosophy.  
  3. "Cambridge Dictionary". مؤرشف من الأصل في ۲۲ نومبر ۲۰۲۰. د لاسرسي‌نېټه ۱۴ اگسټ ۲۰۱۹. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  4. Dodge, Y. (2006) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, Oxford University Press. کينډۍ:Isbn
  5. Lund Research Ltd. "Descriptive and Inferential Statistics". statistics.laerd.com. مؤرشف من الأصل في ۲۶ اکتوبر ۲۰۲۰. د لاسرسي‌نېټه ۲۳ مارچ ۲۰۱۴. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  6. "What Is the Difference Between Type I and Type II Hypothesis Testing Errors?". About.com Education. مؤرشف من الأصل في ۲۷ فبروري ۲۰۱۷. د لاسرسي‌نېټه ۲۷ نومبر ۲۰۱۵. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  7. Moses, Lincoln E. (1986) Think and Explain with Statistics, Addison-Wesley, کينډۍ:Isbn. pp. 1–3
  8. Hays, William Lee, (1973) Statistics for the Social Sciences, Holt, Rinehart and Winston, p.xii, کينډۍ:Isbn
  9. Moore, David (1992). "Teaching Statistics as a Respectable Subject". In F. Gordon; S. Gordon (المحررون). Statistics for the Twenty-First Century. Washington, DC: The Mathematical Association of America. د کتاب پاڼي 14–25. د کتاب نړيواله کره شمېره 978-0-88385-078-7. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  10. Chance, Beth L.; Rossman, Allan J. (2005). "Preface" (PDF). Investigating Statistical Concepts, Applications, and Methods. Duxbury Press. د کتاب نړيواله کره شمېره 978-0-495-05064-3. مؤرشف (PDF) من الأصل في ۲۲ نومبر ۲۰۲۰. د لاسرسي‌نېټه ۰۶ ډيسمبر ۲۰۰۹. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  11. Schervish, Mark J. (1995). Theory of statistics (الطبعة Corr. 2nd print.). New York: Springer. د کتاب نړيواله کره شمېره 0387945466. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  12. Lakshmikantham, D.; Kannan, V. (2002). Handbook of stochastic analysis and applications. New York: M. Dekker. د کتاب نړيواله کره شمېره 0824706609. الوسيط |CitationClass= تم تجاهله (مساعدة)
  13. Broemeling, Lyle D. (1 November 2011). [اصطلاحي تېروتنه: د ناپېژندلې ليکنښې لوښه "۱". "An Account of Early Statistical Inference in Arab Cryptology"]. The American Statistician 65 (4): 255–257. doi:10.1198/tas.2011.10191.