सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर और संगणना
सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर और संगणना उन भाषाओं, उपकरणों और पद्धतियों से संबंधित है जिनके माध्यम से सांख्यिकीय विधियों को विश्वसनीय रूप से और बड़े पैमाने पर कार्यान्वित, साझा और संचालित किया जाता है।
Definition
सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर और संगणना वास्तविक डेटा और हार्डवेयर पर सांख्यिकीय विधियों को लागू करने और निष्पादित करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषाओं, सॉफ्टवेयर डिजाइन, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य पद्धतियों और उच्च-प्रदर्शन तकनीकों का अध्ययन है।
Scope
यह क्षेत्र डेटा विश्लेषण के लिए निर्मित प्रोग्रामिंग भाषाओं और वातावरणों, उन पद्धतियों को शामिल करता है जो संगणनात्मक विश्लेषणों को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाती हैं, और उन तकनीकों को शामिल करता है जो समानांतर और उच्च-प्रदर्शन विधियों के माध्यम से सांख्यिकीय संगणना को बड़े डेटा तक बढ़ाने की अनुमति देती हैं। यह सांख्यिकीय संगणना के इंजीनियरिंग पक्ष से संबंधित है न कि विशिष्ट एल्गोरिदम से, जिन्हें अन्य क्षेत्रों में शामिल किया गया है।
Sub-topics
Core questions
- कौन सी भाषा और सॉफ्टवेयर डिजाइन विशेषताएँ सांख्यिकीय संगणना को अभिव्यंजक और विश्वसनीय बनाती हैं?
- सांख्यिकीय विश्लेषणों को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और साझा करने योग्य कैसे बनाया जाता है?
- सांख्यिकीय संगणना बड़े डेटा और कई प्रोसेसर तक कैसे बढ़ती है?
- सॉफ्टवेयर पद्धतियाँ सांख्यिकीय परिणामों की विश्वसनीयता को कैसे प्रभावित करती हैं?
Key theories
- डेटा विश्लेषण के लिए भाषाएँ
- आर और पायथन जैसे वातावरण वेक्टरकृत संचालन, समृद्ध डेटा संरचनाएँ और पैकेज पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करते हैं जो सांख्यिकीय कार्यप्रवाहों के आसपास डिज़ाइन किए गए हैं, जो विश्लेषणों को व्यक्त और विस्तारित करने के तरीके को आकार देते हैं।
- प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और पैमाना
- प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य-अनुसंधान पद्धतियाँ और उच्च-प्रदर्शन तकनीकें मिलकर यह निर्धारित करती हैं कि क्या किसी विश्लेषण पर भरोसा किया जा सकता है, दोहराया जा सकता है और एकल मशीन द्वारा सीधे संभाले जा सकने वाले डेटा सेटों पर लागू किया जा सकता है।
Clinical relevance
एक विश्लेषण से संबंधित सॉफ्टवेयर और संगणनात्मक पद्धतियाँ यह निर्धारित करती हैं कि उसके परिणामों को पुनरुत्पादित, ऑडिट और बढ़ाया जा सकता है या नहीं; बड़े डेटा और जटिल पाइपलाइनों के युग में, ये इंजीनियरिंग संबंधी चिंताएँ अंतर्निहित सांख्यिकीय विधियों के समान ही वैध निष्कर्षों के लिए महत्वपूर्ण हैं।
History
बेल लैब्स में एस भाषा ने डेटा विश्लेषण के लिए एक इंटरैक्टिव वातावरण का मॉडल स्थापित किया; इसका ओपन-सोर्स उत्तराधिकारी आर और वैज्ञानिक पायथन स्टैक प्रमुख बन गए, जबकि बढ़ते डेटा वॉल्यूम और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य चिंताओं ने संगणनात्मक अभ्यास को अपने आप में एक अध्ययन क्षेत्र के रूप में ऊपर उठाया।
Key figures
- John Chambers
- Ross Ihaka
- Robert Gentleman
- James Gentle
Related topics
Seminal works
- chambers2008
- gentle2009
Frequently asked questions
- क्या सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर वास्तव में सांख्यिकी का हिस्सा है?
- हाँ। सांख्यिकीविदों द्वारा विकसित विधियाँ तभी उपयोगी होती हैं जब उन्हें सही ढंग से लागू किया जाता है और चलाया जा सकता है, इसलिए सांख्यिकीय भाषाओं का डिजाइन, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य कार्यप्रवाह और स्केलेबल संगणना सांख्यिकीय संगणना का एक अभिन्न अंग है।
- प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता इतनी प्रमुख क्यों हो गई है?
- जैसे-जैसे विश्लेषण अधिक जटिल और डेटा-संचालित होते जाते हैं, परिणाम सटीक कोड, डेटा संस्करणों और कंप्यूटिंग वातावरण पर निर्भर कर सकते हैं। प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य पद्धतियाँ प्रकाशित सांख्यिकीय कार्य को सत्यापित करने, पुन: उपयोग करने और उस पर निर्माण करना संभव बनाती हैं।