ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।
उदाहरण: भराव आयतन के तीन नमूने
अभ्यास के लिए mL में भराव आयतन के तीन स्वतंत्र कॉलम बनाएँ। हर कॉलम में एक ही सामान्य वितरण मॉडल के 100 मान हैं।
जनरेटर के प्राचल डाउनलोड करें (संदर्भ CSV)यह Help में इस्तेमाल किया गया वही उदाहरण है। CSV में संदर्भ के लिए जनरेटर के प्राचल हैं। उन्हें Inputs में स्वयं दर्ज करें; CSV आयात करने से जनरेटर सेट नहीं होता और मापे गए प्रेक्षण नहीं मिलते हैं।
1. डेटा जनरेटर बनाएँ
साइडबार में Data utilities, फिर Create Random Data चुनें। विश्लेषण को नाम दें, New blank worksheet चुनें और Create analysis चुनें। बनाए गए कॉलम इसी वर्कशीट में आते हैं।
2. बनाए जाने वाले चर सेट करें
Inputs में Add definition दो बार इस्तेमाल करें ताकि Generated variables में तीन परिभाषाएँ हों। Column name में fill_volume_ml_1, fill_volume_ml_2 और fill_volume_ml_3 इसी क्रम में दर्ज करें।
हर परिभाषा के लिए Number of observations में 100 दर्ज करें, Distribution में Normal चुनें, Mean (μ) में 500 और Standard deviation (σ) में 1.8 दर्ज करें। माप और प्राचल mL में हैं।
3. सीड और गंतव्य सेट करें
Reproducibility खोलें और Random seed में 42 दर्ज करें।
Worksheet output जाँचें: गंतव्य आपकी विश्लेषण वर्कशीट होनी चाहिए, जिसमें तीन नए कॉलम आएँ। यह उदाहरण दोहराने के लिए एक बार जनरेट करें। हर सफल रन नए कॉलम जोड़ता है।
4. डेटा बनाएँ
Generate data चुनें, फिर Results खोलें। नए कॉलम देखने के लिए Worksheet खोलें।
5। परिणामों की व्याख्या करें
बनाया गया आउटपुट जाँचें
तीन नए कॉलम हैं, हर एक में 100 मान हैं। ये अभ्यास के अनुकरणित प्रेक्षण हैं, उत्पादन के मापे गए डेटा नहीं।
मॉडल पढ़ें
हर कॉलम 500 mL का औसत और 1.8 mL का मानक विचलन इस्तेमाल करता है। कॉलम एक ही मॉडल से स्वतंत्र रूप से बनाए गए नमूने हैं, इसलिए उनके मान मेल खाना आवश्यक नहीं है।
बनाई गई एक पंक्ति पढ़ें
पहली पंक्ति में लगभग 500.548, 499.319 और 500.608 mL हैं। ये तीन अनुकरणित मान हैं। पंक्ति के स्थान मेल खाने से एक ही बोतल की पहचान नहीं होती या नमूने युग्मित नहीं बनते हैं।
नमूने का सोच-समझकर उपयोग करें
विश्लेषण के अभ्यास या दिए गए मॉडल की जाँच के लिए बनाए गए कॉलम इस्तेमाल करें। समान क्रमबद्ध परिभाषाओं और गणना संस्करण के साथ सीड 42 यही नमूना दोहराता है। रिक्त सीड नया नमूना माँगता है। Generate data फिर चलाने पर कॉलम जुड़ते हैं; पहले का आउटपुट नहीं बदलता है।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
डेटा बनाने का सारांश
सारांश में तीनों आउटपुट कॉलम हैं, हर एक में 100 वैध मान और सीड 42 है।
गणना किया गया उदाहरण आउटपुट। अभ्यास प्रति चलाने से उसकी स्वतंत्र वर्कशीट में नए कॉलम लिखे जाते हैं।
| परिभाषा | आउटपुट कॉलम | वितरण | वैध मान | सीड |
|---|---|---|---|---|
| fill_volume_ml_1 | fill_volume_ml_1 | normal | 100 | 42 |
| fill_volume_ml_2 | fill_volume_ml_2 | normal | 100 | 42 |
| fill_volume_ml_3 | fill_volume_ml_3 | normal | 100 | 42 |
दर्ज किए गए जनरेटर प्राचल
हर कॉलम 500 mL का औसत और 1.8 mL का मानक विचलन इस्तेमाल करता है। कॉलम एक ही मॉडल से स्वतंत्र रूप से बनाए गए नमूने हैं, इसलिए उनके मान मेल खाना आवश्यक नहीं है।
| परिभाषा | प्राचल | मान |
|---|---|---|
| fill_volume_ml_1 | mean | 500 |
| fill_volume_ml_1 | sd | 1.8 |
| fill_volume_ml_2 | mean | 500 |
| fill_volume_ml_2 | sd | 1.8 |
| fill_volume_ml_3 | mean | 500 |
| fill_volume_ml_3 | sd | 1.8 |
बनाए गए मान
बनाई गई सभी 100 पंक्तियाँ बनाने के क्रम में रखी जाती हैं। पहली पंक्ति में लगभग 500.548, 499.319 और 500.608 mL हैं। ये तीन अनुकरणित मान हैं। पंक्ति के स्थान मेल खाने से एक ही बोतल की पहचान नहीं होती या नमूने युग्मित नहीं बनते हैं।
मूल पंक्ति क्रम में दर्ज मान। निर्यात में पूरी संख्यात्मक परिशुद्धता बनी रहती है।
| पंक्ति | fill_volume_ml_1 | fill_volume_ml_2 | fill_volume_ml_3 |
|---|---|---|---|
| 1 | 500.548 | 499.319 | 500.608 |
| 2 | 498.128 | 502.339 | 502.533 |
| 3 | 501.351 | 499.359 | 500.163 |
| 4 | 501.693 | 501.328 | 501.159 |
| 5 | 496.488 | 498.319 | 496.31 |
| 6 | 497.656 | 499.63 | 499.912 |
| 7 | 500.23 | 498.29 | 498.482 |
| 8 | 499.431 | 499.39 | 497.806 |
| 9 | 499.97 | 501.513 | 498.419 |
| 10 | 498.465 | 496.891 | 499.399 |
| 11 | 501.583 | 500.782 | 501.649 |
| 12 | 501.4 | 500.428 | 497.612 |
| 13 | 500.119 | 498.931 | 500.055 |
| 14 | 502.029 | 497.397 | 499.128 |
| 15 | 500.842 | 500.13 | 499.41 |
| 16 | 498.453 | 499.047 | 501.805 |
| 17 | 500.664 | 500.419 | 500.969 |
| 18 | 498.274 | 500.039 | 502.407 |
| 19 | 501.581 | 502.883 | 499.722 |
| 20 | 499.91 | 499.569 | 498.747 |
| 21 | 499.667 | 498.158 | 499.597 |
| 22 | 498.774 | 500.323 | 500.436 |
| 23 | 502.201 | 500.396 | 500.318 |
| 24 | 499.722 | 502.447 | 498.048 |
| 25 | 499.229 | 501.503 | 500.163 |
| 26 | 499.366 | 500.642 | 500.411 |
| 27 | 500.958 | 502.634 | 504.531 |
| 28 | 500.658 | 497.86 | 503.378 |
| 29 | 500.743 | 498.848 | 498.464 |
| 30 | 500.775 | 498.332 | 499.483 |
| 31 | 503.855 | 499.298 | 497.366 |
| 32 | 499.268 | 497.522 | 498.937 |
| 33 | 499.078 | 501.143 | 500.568 |
| 34 | 498.535 | 499.6 | 502.171 |
| 35 | 501.109 | 497.353 | 498.688 |
| 36 | 502.032 | 498.172 | 498.823 |
| 37 | 499.795 | 500.564 | 496.135 |
| 38 | 498.488 | 501.509 | 499.707 |
| 39 | 498.516 | 503.594 | 498.088 |
| 40 | 501.171 | 505.245 | 499.047 |
| 41 | 501.338 | 500.746 | 498.422 |
| 42 | 500.978 | 498.219 | 499.83 |
| 43 | 498.802 | 496.162 | 496.836 |
| 44 | 500.418 | 500.482 | 497.359 |
| 45 | 500.21 | 498.537 | 503.833 |
| 46 | 500.394 | 499.252 | 497.683 |
| 47 | 501.569 | 498.898 | 498.026 |
| 48 | 500.402 | 499.747 | 503.306 |
| 49 | 501.222 | 501.919 | 505.229 |
| 50 | 500.122 | 500.283 | 497.891 |
| 51 | 500.52 | 499.714 | 499.337 |
| 52 | 501.136 | 498.136 | 500.615 |
| 53 | 497.377 | 496.986 | 503.112 |
| 54 | 499.425 | 499.125 | 498.224 |
| 55 | 499.153 | 499.903 | 499.558 |
| 56 | 498.85 | 503.182 | 501.399 |
| 57 | 499.505 | 500.234 | 500.783 |
| 58 | 502.691 | 501.769 | 499.323 |
| 59 | 498.442 | 499.101 | 499.759 |
| 60 | 501.743 | 497.867 | 497.525 |
| 61 | 496.971 | 498.263 | 499.571 |
| 62 | 499.397 | 498.695 | 499.521 |
| 63 | 500.293 | 503.831 | 500.418 |
| 64 | 501.055 | 498.522 | 499 |
| 65 | 501.28 | 501.509 | 500.849 |
| 66 | 501.428 | 498.375 | 501.823 |
| 67 | 499.372 | 501.677 | 500.28 |
| 68 | 499.168 | 500.693 | 500.633 |
| 69 | 501.544 | 499.718 | 500.096 |
| 70 | 499.656 | 499.927 | 500 |
| 71 | 497.704 | 498.821 | 498.701 |
| 72 | 497.96 | 500.803 | 500.57 |
| 73 | 498.345 | 499.181 | 499.825 |
| 74 | 500.895 | 497.794 | 503.768 |
| 75 | 500.256 | 497.7 | 502.832 |
| 76 | 501.243 | 500.311 | 500.695 |
| 77 | 499.231 | 502.842 | 498.626 |
| 78 | 500.285 | 500.288 | 497.998 |
| 79 | 501.126 | 499.786 | 502.144 |
| 80 | 499.443 | 500.514 | 500.473 |
| 81 | 500.822 | 502.351 | 500.864 |
| 82 | 498.809 | 500.395 | 496.86 |
| 83 | 499.347 | 499.26 | 501.669 |
| 84 | 499.313 | 501.991 | 500.818 |
| 85 | 497.847 | 500.772 | 498.001 |
| 86 | 500.877 | 502.764 | 499.151 |
| 87 | 499.155 | 500.33 | 500.475 |
| 88 | 500.022 | 497.796 | 500.094 |
| 89 | 500.865 | 497.537 | 499.474 |
| 90 | 500.804 | 502.972 | 499.814 |
| 91 | 501.198 | 503.103 | 499.546 |
| 92 | 499.823 | 499.677 | 500.275 |
| 93 | 499.238 | 499.31 | 502.649 |
| 94 | 499.857 | 502.631 | 495.38 |
| 95 | 496.963 | 498.007 | 499.574 |
| 96 | 497.395 | 498.389 | 500.318 |
| 97 | 497.619 | 501.158 | 500.533 |
| 98 | 498.205 | 499.29 | 499.331 |
| 99 | 500.72 | 499.991 | 496.838 |
| 100 | 498.37 | 499.706 | 500.59 |
6। रिपोर्ट बनाएँ
Generation summary, Captured generator parameters और Generated values रखें। सीड, परिभाषाओं का क्रम, मॉडल और उसकी इकाइयाँ दर्ज करें। आउटपुट को अभ्यास का अनुकरणित डेटा बताएँ।
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