Daha çox

Unikal sahə dəyərlərinin meydana gəlməsini necə hesablaya bilərəm?


1, 2 və 3 dəyərləri olan bir sahəsi olan bir xüsusiyyət sinifim var, hər bir dəyər üçün ümumi sayını bildirən kod yazmalıyam:

1: 29 xüsusiyyətləri

2: 52 xüsusiyyətləri

3: 57 xüsusiyyətlər

Bu indiyə qədər mənim kodumdur:

print "start" import arcpy.env.overwriteOutput = 1 fc = r "D:  AVI_DAVID  zevel  zevel.gdb  Export_Output_miv_cur" lst_field = arcpy.ListFields (fc, "USAGE") # istifadə f sahəsindəki sahədir lst_field: f.name yazdırın

Ehtiyacım var aSearchCursor? Və ya birUpdateCursor?


@ nmpetersonun cavabı yaxşıdır. Bir cədvəl yaratmaq istəmirsinizsə, bu məlumatı a kimi əldə edə bilərsinizSearchCursor. Bunu hesablamaq üçün bir lüğətdən istifadə edərək edə bilərsiniz:

idxal arcpy fc = r "D:  AVI_DAVID  zevel  zevel.gdb  Export_Output_miv_cur" field = "USAGE" # unikal dəyərləri CountDi = {} ilə arcpy.da.SearchCursor (fc, field) ilə kursor kimi saxlamaq üçün lüğət yaradın: for kursorda sıra: əks halda sıra [0] CountDi.keys-də (): CountDi [sıra [0]] = başqa 1: CountDi [sıra [0]] + = 1 düymə üçün CountDi.keys (): print str ( key) + ":", CountDi [key], "features"

Alternativ siyahı və dəstlərdən istifadə etmək olar:

import arcpy fc = r "D:  AVI_DAVID  zevel  zevel.gdb  Export_Output_miv_cur" field = "USAGE" Occurances = [] arcpy.da.SearchCursor ilə (fc, field) kursor kimi: kursorda sıra üçün: Occurances.append (sıra [0]) dəsti i üçün (Occurances): icount = Occurances.count (i) print str (i) + ":", icount, "features"

Bir pitonu dərinin bir çox yolu. ArcGIS 10.1 və ya daha yenisini tələb edən məlumat təhlili axtarış imlecindən istifadə etdiyini unutmayın.


ArcGIS-də "Tezlik" adlı bir vasitə var (arcpy.Frequency_analysis ()) müəyyən bir sahədəki hər bir unikal dəyərin meydana gəlmə sayını (və ya birdən çox sahədəki dəyərlərin unikal birləşmələrini) saymağa imkan verir. Hər bir unikal dəyər / birləşmə üçün bir sıra ilə orijinal sahə adlarını (lərini) ehtiva edən yeni bir cədvəl və bu xüsusi dəyərlə orijinal xüsusiyyət sinifindəki satır sayını ehtiva edən başqa bir "Tezlik" sahəsi yaradacaqdır.

Sizin vəziyyətinizdəarcpyzəng belə görünür:

arcpy.Frequency_analysis (fc, PATH_TO_OUTPUT_TABLE, ["USAGE"])

Case_field ilə xülasə statistikası ilə bir cədvəl hazırlayacaq, FREKANS

Tək Qalmaq:

 = arcpy.Statistics_analysis (, "yaddaşda", [['',' COUNT ']],'')

Python Pəncərəsi:

arcpy.analysis.Statistika ("", r"", " COUNT ","")

Birdən çox sənəddəki unikal hadisələrin sayını hesablayın

Mənim birdən çox qeyd sənədim var, burada bir hissəsi kimi "unikal identifikator" olan müəyyən bir sətrin meydana gəlmə sayını saymaq lazımdır.

Beləliklə, günlük xətti belə görünür

Və yuxarıdakı dəyərlər qeydlərdə istənilən sayda təkrarlana bilər,

Yuxarıdakı günlük xəttinin (fərqli identifikatorlarla) təkrarolunma sayını birdən çox sənəddə sayan bir əmr tapmalıyam.


Pythonda eyni dəyərlər necə qruplaşdırılır və onların tezliyi sayılır?

Python ilə analitikaya yeni başlamağınız üçün xahiş edirəm yumşaq olun :-) Bu suala cavab tapa bilmədim - başqa yerdə başqa bir formatda cavab verildiyi təqdirdə üzr istəyirəm.

Bir pərakəndə satış nöqtəsi üçün əməliyyat məlumatlarımın bir dəsti var. Dəyişənlər izahatla birlikdə:

  • bölmə: mağazanın bölməsi, str
  • prod_name: məhsulun adı, str
  • qəbz: faktura nömrəsi, int
  • kassir, kassir nömrəsi, int
  • dəyəri: maddənin dəyəri, bir üzmə
  • tarix, MM / DD / YY formatında, str
  • vaxt, HH formatında: MM: SS, str

Qəbz, bir əməliyyatda satın alınan bütün məhsullar üçün eyni dəyərə sahibdir, beləliklə tək bir əməliyyatda alındığı ortalama alış sayını təyin etmək üçün istifadə edilə bilər.

Bunun üçün ən yaxşı yol nədir? Əslində qəbz dəyişkənini özünün eyni hadisələri ilə qruplaşdırmaq üçün groupby () istifadə etmək istəyirəm ki, bir histoqram yarada bilərəm.

DataFrame pandasındakı məlumatlarla işləmək.

Budur başlıqlı bəzi nümunə məlumatlar (prod_name əslində hex nömrəsidir):

Bu nümunə dəstindən mən 102857 qəbzinin iki təzahürünü (o şəxs bir əməliyyatda iki maddə aldığından) və 102856 qəbzindən və 102858 qəbzindən müvafiq olaraq bir hadisəni göstərən bir qəbz histoqramını gözləyərdim. Qeyd: məlumat dəstim böyük deyil 1 milyon satır.


Sözlərin meydana çıxma sayını necə hesablayırsınız?

Teks sənədlərinizdəki sözlərin sayını necə hesablayırsınız? Bunu etməyimin səbəbi mətndə çox istifadə etdiyim sözləri daha asan tanımaqdır. Hal-hazırda bashda aşağıdakı bir laynerdən istifadə edirəm.

İşi budur ki, bütün .tex-Files-ı pişiklə çıxarın, boşluqları və punktuasiyaları sed istifadə edərək sətir arası ilə əvəzləyin, çıxışı sıralayın, unikal sözləri sayın və uniq -c ilə çıxdıqdan sonra yenidən düzəldin.

Bu yanaşma ilə bağlı problemlərimdən biri, bir yerə aid olan, lakin boşluqla bölünən sözlərin ayrı sayılmasıdır. Örneğin "New York", New ve York'un digər meydana gəlmələri ilə qarışaraq New ve k n York meydana gəlmələrini alırsınız.

RED: Başqa bir problem əlbəttə ki, əyilmə və konjugasiya kimi söz əyilməsini necə tanıyırsınız? Ancaq bu, yəqin ki, tək layneri əhatə edən bir şeydir, yoxsa kiminsə bunun öhdəsindən gəlmək fikri varmı?

EDIT2: Hendrik və Josephin də qeyd etdikləri kimi, bu, həqiqətən, TeX ilə əlaqəli deyil, amma bəlkə də kimsə bunu faydalı hesab edir :)


1 Cavab 1

Probleminizi həll etmək üçün aşağıdakıları etdim:

Sonra aşağıdakı sorğunu yerinə yetirin (skripka burada mövcuddur):

Bütün bunlarla yenisinizsə, yuxarıdakı sorğuya səbəb olan düşüncə proseslərimin inkişafını göstərən buradakı skripkadan keçməyinizi məsləhət görərdim.

Bu məntiqi onInsert / onUpdate tetikleyicisinə qoymağınızı tövsiyə edərdim - yəqin ki, kifayət qədər hesablama intensivdir. Bu, hesablamanın yalnız bir dəfə aparılması deməkdir. Versiya 12 yaradılan sütunlara (MySQL-in PostgreSQL-dən üstün olduğu bir neçə sahədən biri) imkan verəcək ki, bu da yaxşı bir həll ola bilər.


1 Cavab 1

COUNTIF yerinə SUMIF istifadə edin. SUMIF bir aralığında bir dəyər axtaraq və bir uyğunluq tapılarsa başqa bir aralığında dəyərlər toplayaq. COUNTIF bir matçın meydana çıxmasını sayır, buna görə gözlənilən nəticələrdən daha aşağı nəticə əldə edirsiniz.

Tutaq ki, iki sütunum var: YazınSay. Budur nümunə məlumatlarımız:

Bütün bunları SUMIF etmək istəsən Say zaman dəyərləri Yazın istifadə edəcəyim A dəyəri:

Bunu A, B və C dəyərləri üçün etmək, sadə məlumat dəstimizdə düzgün nəticələr verir, beləliklə özümüzü inandığımız bu əslində istədiyimiz şeydir:

Beləliklə, sizin vəziyyətinizdə belə bir şey etmək istərdiniz:

Və bu, Silah növünü Tabanca olaraq qeyd etdiyiniz zaman çəkilən ümumi atışları sizə verəcəkdir.

Diqqət yetirin, sütunların bitişik olması vacib deyil, bu da gözəldir. Ancaq oxşar bir aralığa sahib olmalı və ya tək şeylər ola bilər.


Və nəhayət verilmiş bir sütunun maksimum və minimum dəyərlərini tapaq. Bu uçuşlar üçün maksimum və minimum məsafələrin tapılması kifayət qədər maraqlı səslənir & # 8230 MIN və MAX, SUM, AVG və COUNT kimi işləyir:

Nəticə: 11 mil. Yaxşı, bəlkə də növbəti dəfə velosipedə gedin & # 8230

Tamam! Bilməli olduğunuz əsas SQL funksiyaları bunlar idi ... Bunları biraz çimdikləməyin vaxtı gəldi.


COUNTIF-ın o qədər sadə olduğu görünə bilər ki, heç bir funksiya sayılmır (nəzərdə tutulur), amma əslində potensialı olduqca təsir edicidir. Yalnız onun axtarış meyarları belə bir təsviri qazanmaq üçün kifayətdir.

Məsələ burasındadır ki, yalnız konkret dəyərləri deyil, müəyyən meyarlara cavab verən dəyərləri də axtarmağa qərar verə bilərik.

Birlikdə bir düstur qurmağın vaxtı gəldi.

Mətn və nömrələr üçün Google Cədvəl COUNTIF (tam uyğunluq)

Tutaq ki, şirkətiniz bir neçə istehlakçı bölgəsində müxtəlif növ şokolad satır və bir çox müştəri ilə işləyir.

Satış məlumatlarınız Google Cədvəldə belə görünür:

Gəlin əsaslardan başlayaq.

Satılan "Südlü Şokolad" ın sayını hesablamalıyıq. Kursoru nəticəni əldə etmək istədiyiniz xana qoyun və bərabərlik işarəsini daxil edin (=). Google Sheets dərhal bir düstur daxil edəcəyimizi başa düşür. "C" hərfini yazan kimi bu hərflə başlayan bir funksiyanı seçməyinizi istər. "COUNTIF" seçin.

İlk mübahisə COUNTIF ilə təmsil olunur aşağıdakı sıra: D6: D16. Yeri gəlmişkən, aralığa əl ilə girmək lazım deyil - siçan seçimi kifayətdir. Sonra vergül (,) daxil edin və ikinci arqumenti - axtarış meyarlarını göstərin.

İkinci arqument seçilmiş aralıqda axtaracağımız bir dəyərdir. Bizim vəziyyətimizdə olacaq mətn - "Südlü Şokolad". Fonksiyonu ")" bağlanma mötərizəsi ilə bitirməyi unutmayın və "Enter" düyməsini basın.

Ayrıca, mətn dəyərlərindən istifadə edərkən ikiqat təklifləri ("") daxil etməyi unutmayın.

Son formulumuz belə görünür:

Nəticədə bu növ şokoladın üç satışını əldə edirik.

= COUNTIF (C6: C16, D6: D16, "Südlü Şokolad")

= COUNTIF (D6, D8, D10, D12, D14, "Milk Chocolate")

= COUNTIF (D6, "Milk Chocolate") + COUNTIF (D8, "Milk Chocolate") + COUNTIF (D10, "Milk Chocolate") + COUNTIF (D12, "Milk Chocolate") + COUNTIF (D14, "Milk Chocolate")

Düsturda axtarış meyarlarını təyin etməyin həqiqətən əlverişli olmadığını gördünüz - hər dəfə düzəltməlisiniz. Kriteriyaları digər Google Cədvəl hüceyrələrinə yazmaq və bu hüceyrəyə formulda istinad etmək daha yaxşı qərar olardı.

COUNTIF-də xana istinadından istifadə edərək "Qərb" bölgəsində baş verən satış sayını hesablayaq. Aşağıdakı formulu əldə edəcəyik:

Funksiya hesablamalarında A3-in məzmunundan ("Qərb" mətn dəyəri) istifadə edir. Gördüyünüz kimi, indi formulu və axtarış meyarlarını düzəltmək çox asandır.

Əlbəttə, biz də eyni şeyi edə bilərik ədədi dəyərlərlə. Nömrənin özünü ikinci arqument kimi göstərərək "125" rəqəminin baş vermə sayını hesablaya bilərik:

və ya bir hüceyrə arayışı ilə əvəz etməklə:

Google Cədvəl COUNTIF funksiyası və joker simvol (qismən uyğunluq)

COUNTIF-in ən yaxşısı, bütün hüceyrələri də saya bilməsi hüceyrənin məzmununun hissələri. Bu məqsədlə istifadə edirik joker simvol: "?", "*".

Məsələn, müəyyən bir bölgədəki satışları saymaq üçün adının yalnız bir hissəsini istifadə edə bilərik: B3-ə "? Est" daxil edin. A sual işarəsi (?) əvəz edir bir xarakter. 4 hərfli sözləri axtaracağıq "est" ilə bitənboşluqlar daxil olmaqla.

B3-də aşağıdakı COUNTIF formulundan istifadə edin:

Artıq bildiyiniz kimi, düstur asanlıqla növbəti formanı ala bilər:

Və "Qərb" bölgəsində 5 satış görə bilərik.

İndi başqa bir düstur üçün B4 hüceyrəsini istifadə edək:

Üstəlik A4-də meyarları "?? st" olaraq dəyişdirəcəyik. Bu o deməkdir ki, indi 4 hərfli sözləri axtaracağıq "st" ilə bitən. Bu vəziyyətdə iki bölgə ("Qərb" və "Şərq") meyarlarımızı təmin etdiyi üçün doqquz satış görəcəyik:

Eynilə, bir istifadə edərək malların satış sayını saya bilərik ulduz (*). Bu simvol yalnız birini deyil, əvəz edir hər hansı bir simvol:

"* Şokolad" meyarlar "Şokolad" ilə bitən bütün məhsulları sayar.

"Şokolad *" meyarlar "Şokolad" ilə başlayan bütün məhsulları sayar.

Güman etdiyiniz kimi, girsək "* Şokolad *", "Şokolad" sözünü ehtiva edən bütün məhsulları axtaracağıq.

) bu simvollardan əvvəl. Bu vəziyyətdə, COUNTIF onlara axtarış xarakterlərindən çox sadə işarələr kimi baxacaq. Məsələn, "?" Ehtiva edən dəyərləri axtarmaq istəyiriksə, düstur belə olacaq:

COUNTIF Google Cədvəldən az, daha böyük və ya bərabərdir

COUNTIF funksiyası yalnız bəzi rəqəmlərin neçə dəfə göründüyünü deyil, eyni zamanda neçə ədəd olduğunu da hesablaya bilər daha böyük / az / bərabər / bərabər deyil başqa bir göstərilən nömrə.

Bu məqsədlə uyğun riyazi operatorlardan istifadə edirik: "=", "& gt", "& lt", "& gt =", "& lt =", "& lt & gt".

Nasıl işlədiyini görmək üçün aşağıdakı cədvələ baxın:

Kriteriyalar Formula nümunəsi Təsvir
Sayı daha böyükdür = COUNTIF (F9: F19, "& gt100") Dəyərlərin 100-dən çox olduğu hüceyrələri sayın.
Sayı daha azdır = COUNTIF (F9: F19, "& lt100") Dəyərlərin 100-dən az olduğu hüceyrələri sayın.
Sayı bərabərdir = COUNTIF (F9: F19, "= 100") Dəyərlərin 100-ə bərabər olduğu yerləri sayın.
Sayı bərabər deyil = COUNTIF (F9: F19, "& lt & gt100") Dəyərlərin 100-ə bərabər olmadığı yerləri sayın.
Sayı böyük və ya bərabərdir = COUNTIF (F9: F19, "& gt = 100") Dəyərlərin 100-dən çox və ya bərabər olduğu hüceyrələri sayın.
Sayı az və ya bərabərdir = COUNTIF (F9: F19, "& lt = 100") Dəyərlərin 100-dən az və ya bərabər olduğu hüceyrələri sayın.

Kriteriyaları formulu dəyişdirmədən dəyişdirmək istəyirsinizsə, hüceyrələrə də müraciət edə bilərsiniz.

A3-ə istinad edək və əvvəlki kimi B3-ə formulu qoyaq:

Daha mürəkkəb meyarlar yaratmaq üçün ampersand (& amp).

Məsələn, B4, E9: E19 aralığında 100-dən çox və ya bərabər dəyərlərin sayını göstərən bir düsturu ehtiva edir:

= COUNTIF (E9: E19, "& gt imgl2" loading = "tənbəl" başlıq = "COUNTIF varyasyonlar" src = "https://cdn.ablebits.com/_img-blog/google-sheets-countif/countif-dynamic-criteria .png ">

Bir çox meyar ilə Google Cədvəl COUNTIF

Bəzən qeyd olunan şərtlərdən ən az birinə (OR məntiqi) və ya eyni anda birdən çox meyarlara cavab verən dəyərlərin sayını hesablamaq lazımdır (və məntiq). Buna əsasən, eyni anda bir hüceyrədə bir neçə COUNTIF funksiyasından və ya alternativ COUNTIFS funksiyasından istifadə edə bilərsiniz.

Google Cədvəllərində birdən çox meyarla - VƏ məntiqlə sayın

Burada istifadə etməyinizi tövsiyə etdiyim yeganə yol çoxsaylı meyarlarla saymaq üçün hazırlanmış xüsusi bir funksiyadır - COUNTIFS:

Normalda iki aralıqda bəzi kriteriyalara cavab verməli dəyərlər olduqda və ya rəqəmin müəyyən bir sıra arasına düşməsini istədiyiniz zaman istifadə olunur.

Gəlin 200 ilə 400 arasında olan ümumi satış sayını hesablayaq:

= SAYI (F8: F18, "& gt = 200", F8: F18, "& lt = 400")

Google Cədvəllərində birdən çox meyarla hesablayın - VƏ ya məntiq

Bütün meyarlardan yalnız biri kifayət olduqda, bir neçə COUNTIF funksiyasından istifadə etmək daha yaxşı olar.

Nümunə 1. COUNTIF + COUNTIF

Qara və ağ şokoladın satış sayını sayaq. Bunu etmək üçün B4-ə aşağıdakı formulu daxil edin:

İpucu. Düsturlarınıza hər zaman hüceyrə istinadlarını təqdim edə bilərsiniz. Aşağıdakı ekran görüntüsündə B3-də necə göründüyünə baxın, nəticə eyni qalır:
Nümunə 2. COUNTIF - COUNTIF

İndi 200 ilə 400 arasındakı ümumi satış sayını hesablayacağam:

Toplamın sayını 400-dən aşağı götürürəm və növbəti düsturdan istifadə edərək 200-dən çox satış sayını çıxarıram:

Düstur satış sayını 200-dən çox, lakin 400-dən az qaytarır.

Kriteriyaları ehtiva edən A3 və A4-ə istinad etmək qərarına gəlsəniz, düstur biraz daha sadə olacaq:

= COUNTIF (F7: F17, A4) - COUNTIF (F7: F17, A3)

A3 hüceyrədə "& lt = 200", A4 - "& lt = 400" meyarları olacaqdır. Hər iki formulu B3 və B4-ə qoyun və nəticənin dəyişməyəcəyinə əmin olun - lazımi aralığında 3 satış.

Boş və boş olmayan hüceyrələr üçün COUNTIF Google Cədvəl

COUNTIF-in köməyi ilə bəzi aralıqdakı boş və ya boş olmayan hüceyrələrin sayını da hesablaya bilərik.

Gəlin məhsulu uğurla satdığımızı və "Ödənişli" olaraq qeyd etdiyimizi düşünək. Müştəri malları rədd etdisə, hücrəyə sıfır (0) yazırıq. Müqavilə bağlanmamışsa, hücrə boş qalır.

Saymaq boş olmayan hüceyrələr hər hansı bir dəyəri ilə aşağıdakıları istifadə edin:

Sayını saymaq üçün boş hüceyrələr, COUNTIF düsturunu aşağıdakı şəkildə qoyduğunuzdan əmin olun:

A olan hüceyrələrin sayı mətn dəyəri belə sayılır:

Aşağıdakı ekran görüntüsü A3, A4 və A5 hüceyrələrinin kriteriyalarımızı əhatə etdiyini göstərir:

Beləliklə, 3-ü ödənilmiş, 5-də hələ işarəsi olmayan və nəticədə bağlanmamış olan 4 qapalı sövdələşməni görə bilərik.

COUNTIF və şərti formatlaşdırma

Google Sheets'in təklif etdiyi bir maraqlı fürsət var - etmək hüceyrənin formatını dəyişdirin (rəngi kimi) bəzi meyarlardan asılı olaraq. Məsələn, yaşıl rəngdə daha tez-tez görünən dəyərləri vurğulaya bilərik.

COUNTIF funksiyası burada da kiçik bir rol oynaya bilər.

Formatlaşdırmaq istədiyiniz hüceyrələrin aralığını xüsusi bir şəkildə seçin. Basın Format - & gt Şərti formatlaşdırma.

İçində Əgər hüceyrələri formatlaşdırın. açılan siyahıdan son seçimi seçin Xüsusi düsturvə görünən sahəyə aşağıdakı formulu daxil edin:

Bu, B10: B39 həddinin 40% -dən çoxunda B10-dan bir dəyər çıxdıqda vəziyyətə cavab veriləcəyi deməkdir:

Bənzər bir şəkildə, daha iki formatlama qaydası meyarını əlavə edirik - əgər hüceyrə dəyəri halların 25% -dən daha tez-tez və 15% -dən daha tez-tez görünsə:

Unutmayın ki, ilk meyar əvvəlcədən yoxlanılacaq və yerinə yetirilərsə, qalanları tətbiq olunmayacaq. Bu səbəbdən ən nadir dəyərlərin ən ümumi dəyərlərə keçməsindən başlamaq daha yaxşı olar. Hüceyrə dəyəri hər hansı bir kriteriyaya cavab vermirsə, onun formatı pozulmaz.

Hüceyrələrin rənginin kriteriyalarımıza görə dəyişdiyini görə bilərsiniz.

Əmin olmaq üçün COUNTIF funksiyasından istifadə edərək C3: C6-dakı bəzi dəyərlərin tezliyini də hesabladıq. Nəticələr, formatlama qaydasında COUNTIF-in düzgün tətbiq olunduğunu təsdiqləyir.

Bütün bu funksiya nümunələri bizə Google Spreadsheet COUNTIF-in məlumatlarla ən səmərəli şəkildə işləmək üçün çoxsaylı fürsətlər təklif etdiyini aydın şəkildə başa düşür.


Unikal sahə dəyərlərinin meydana gəlməsini necə hesablaya bilərəm? - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

] İyun 1749: Səh. Arasında yerləşdirin. 250 və 251. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> Westminster Citty of Westminſter-Abby (və ya Müqəddəs Peter Kollegial Kilsəsi), Westminster-Hall, Məhkəmə Məhkəməsi, İstəklər Məhkəməsi, Boyalı Palatanın bir hissəsi , Lordlar və Şahzadələr Evləri, Köhnə və Yeni Saray-Yard, Böyük Müqəddəs yer və bitişik digər yerlər. 1685 (?). [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Grundtriss der Statt Londonda yeni marka, yeni model, yeni bir model, yeni bir model olan Auffgebauwet soldan istifadə edilə bilər. Theatri Europaei Davamlılığı X. Johann Philipp Abelinus, Matthaeus Merian der Ältere və Heinrich Oraeus tərəfindən.

Götzens sel. Erben, Wust u. Görlin, 1677. Siq arasına daxil edin. 2B4v və sig. 2B5r. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Göründüyü kimi Londonun Şimal-qərbətrafı şəhərinin bir hissəsinin görünüşü, Anno 1570. Müqəddəs Giles kilsəsinin tarlalarda və dərhal qonşuluğunda, Paroxial kilsələri daxil olmaqla , Fərqli Dövrlərdə Qurulub və s. Middlesex, St. Giles Xəstəxanası və Parish Paris. John Parton tərəfindən.

, 1822. 105. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Londonun Başlıqsız Copperplate Map. 1559. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] London, Middlesex County və Surrey County'in bir hissəsi. 1662. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] London Citties of Cib Map. Westminster. & amp; Southwark. Bu günümüzə 1725-ci ildə Yeni Bulidings əlavə ilə.

, 1725. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] London, Westminster, Southwark. 1690. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Nouvelle Carte du Gouvernement Civil d'Angleterre et de Celuy de la Ville de London. 1700. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Müxalif sui-qəsdləri və barbar niyyətləri ilə əlaqəli, son üsyan dövründən bəri sadiq və çevrilmiş bir fenattick arasında tam əlaqələr və ya dialoqlar, əvvəlki vaxta qədər olduğu kimi daha çox kəşf olundu. əvvəl: ikisi arasında yavaşca mübahisə etdi. Fanatiklərlə birlikdə bu heyətlə vida və vida. Bütün üsyançı məzhəblərə xəbərdarlıq olaraq nəşr olundu. London: F. Coles üçün çap edilmişdir, 1660. Qanad F2375. EEBO. Plan de la Ville de Londres. Mézeray, 1698. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Londonda Twenty Miles'lik Yeni və Düzgün Xəritə. 1700. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Anonim. 1560-cı il haqqında Londona bir mənzərə. Londonun tarixi və anketi özünün təməlindən bu günə qədər. Cild 1. William Maitland tərəfindən.

, 1739. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] 1666-cı ildəki Böyük Yanğından bəri çox genişlənmiş London Citty'nin Yeni Xəritəsi, bundan əvvəl Londonun digər Mapps xəritələrindən bəri əlavə edilmiş bir neçə Küçə Məkanı və Qeyd Binasıdır. .

, 1706. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> Yeni Binalar, Kilsələr və amp. Əlavəsi ilə London Şəhərinin və Ətrafındakıların Yeni və Tam Planı. bu 1720 ilinə.

, 1720. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> London City'nin Yeni Xəritəsi və amp. Bir çox əlavə binalar və yeni küçələr Anno 1720 ilə.

, 1720. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> İndiki ilinizə əlavə yeni tikililərlə London & amp Westminster və Southwark Borough şəhərlərinin yeni və dəqiq bir planı. 1724.

, 1724. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] Yeni binaların, Kilsələrin və amp. Əlavə ilə London şəhərinin və onunətrafı ərazilərinin yeni və dəqiq bir planı. indiki 1731-ci ilədək (heç birində mövcud deyil) elə bir üsulla uzandı ki, bir anın içərisində hər hansı bir yer asanlıqla tapılsın.

, 1731. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> St. George's Parish of Plan, Hannover Square. 1730. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] 1759-cu ilədək yeni binalarla birlikdə London Westminster və Southwark'ın Cib xəritəsi.

, 1759. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> Padşahlarımızın və Kraliçalarımızın Tacqoyma mərasimində ümumiyyətlə müşahidə olunan Alayın Eskizləri Bir neçə Yeni Yolu və Bitişik Bir neçə Yeni Yolu və Onların Parçalarını Göstərən Bir Planla Birlikdə. 1761. [Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] 1764-cü ilədək Yeni Quruluşlarla London, Westminster və Southwarkın xəritəsi. Vəqfindən bu günə qədər Londonun yeni tarixi. George Reeves tərəfindən. 2 ed.

, 1764. Ön hissə. Bu xəritə haqqında daha çox məlumata baxın.] -> London City, Westminster ve Southwark'ın Yeni Planı. London və Westminster şəhərlərinə dair bir araşdırma: bu şəhərlərin əslini, qədimliyini, artımını, müasir əmlakını və hökumətini ehtiva edir. John Stow və John Strype tərəfindən. Cild 1.


Mündəricat

Baxış Redaktə edin

Stevens tipologiyasını 1946-cı ildə təklif etdi Elm "Ölçmə tərəzisi nəzəriyyəsi haqqında" adlı məqalə. [2] Bu məqalədə Stevens, elmdəki bütün ölçmələrin, "nominal", "sıra", "interval" və "nisbət" adlandırdığı dörd fərqli tərəzi istifadə edilərək aparıldığını iddia edərək, hər ikisini də "keyfiyyəti" birləşdirdi. "nominal" növü ilə) və "kəmiyyət" (fərqli bir dərəcədə, tərəzilərinin qalan hissəsi) ilə təsvir edilmişdir. Tərəzi növləri konsepsiyası daha sonra başlanğıcda riyazi psixoloqlar Theodore Alper (1985, 1987), Louis Narens (1981a, b) və R. Duncan Luce (1986, 1987, 2001) əsərləri ilə çatmayan riyazi sərtliyi aldı . Luce (1997, s. 395) yazdığı kimi:

S. S. Stevens (1946, 1951, 1975) sayılanların interval və nisbət miqyasına sahib olduğunu iddia etdi. Sonrakı araşdırmalar bu iddiaya məna verdi, lakin miqyaslı fikirlərə müraciət etmək cəhdlərini nəzərə alaraq, özü başa düşdüyü şübhə doğurur. heç bir ölçü nəzəriyyəçisi Stevens-in geniş ölçü tərifini qəbul etmir. bizim fikrimizcə, 'qayda' üçün yeganə həssas məna, atributla bağlı empirik olaraq sınaqdan çıxarılan qanunlardır.

Müqayisə Düzenle

Əmlak ölçün Riyazi

Nominal səviyyə Düzəliş edin

Nominal növ, maddələr və ya mövzular arasında yalnız adlarına və ya (meta-) kateqoriyalara və bunlara aid olduqları digər keyfiyyət təsnifatlarına əsasən fərqlənir, beləliklə ikili məlumatlara təsnifatların hazırlanması və maddələrin təsnifatı daxildir. Bir təsnifata istisnanın kəşfi irəliləyiş kimi qiymətləndirilə bilər. Nömrələr dəyişənləri təmsil etmək üçün istifadə edilə bilər, lakin rəqəmlərin ədədi dəyəri və ya əlaqəsi yoxdur: məsələn, qlobal olaraq unikal bir identifikator.

Bu təsnifatların nümunələrinə cinsiyyət, milliyət, etnik mənsubiyyət, dil, janr, üslub, bioloji növlər və forma aiddir. [6] [7] Bir universitetdə mənsubiyyət zalı da nümunə ola bilər. Digər konkret nümunələr bunlardır

  • qrammatikada nitq hissələri: isim, fel, predlo, məqalə, zamir və s.
  • siyasətdə güc proyeksiyası: sərt güc, yumşaq güc və s.
  • biologiyada, taksonomik olaraq domenlərin altındadır: Arxeya, Bakteriya və Eukarya
  • proqram mühəndisliyində, nasazlıqların növü: spesifikasiya xətaları, dizayn və kod səhvləri

Nominal tərəzilər tez-tez keyfiyyət şkalaları adlanırdı, keyfiyyət şkalalarında ölçülmələrə isə keyfiyyət məlumatları deyilirdi. Ancaq keyfiyyət araşdırmalarının artması bu istifadəni qarışıq vəziyyətə gətirdi. Nominal ölçüdə rəqəmlər etiket kimi təyin olunursa, onların xüsusi ədədi dəyəri və mənası yoxdur. Nominal ölçülərdə heç bir arifmetik hesablama forması (+, -, × və s.) Aparıla bilməz. Nominal səviyyə, statistik baxımdan istifadə edilən ən aşağı ölçmə səviyyəsidir.

Riyazi əməliyyatlar Redaktə edin

Bərabərlik və bərabərlik baxımından müəyyən edilə bilən bərabərsizlik və set üzvlüyü kimi digər əməliyyatlar, nominal tipli obyektlərə ümumiyyətlə tətbiq olunan yeganə əhəmiyyətsiz əməliyyatlardır.

Mərkəzi meyl düzəlt

Rejim, yəni ən çox yayılmışdır maddə, nominal tip üçün mərkəzi meylin ölçüsü olaraq icazə verilir. Digər tərəfdən, orta, yəni orta dərəcəli maddə, nominal məlumat növü üçün heç bir məna vermir, çünki nominal tip üçün sıralama mənasızdır. [8]

Adi miqyasda düzəliş edin

Sıra növü, məlumatların çeşidlənə biləcəyi dərəcə sırasına (1, 2, 3 və s.) İmkan verir, lakin yenə də nisbi imkan vermir fərq dərəcəsi aralarında. Nümunələr, bir tərəfdən, ikitərəfli sağlamlığı ölçərkən 'xəstə' və 'sağlam', məhkəmələrdə qərar çıxararkən 'günahkar' və 'günahsız', 'səhv / yalan' və 'doğru / doğru' kimi ikiqat (və ya ikiqatlaşdırılmış) dəyərlərə malik məlumatlar həqiqət dəyərini ölçərkən və digər tərəfdən ikiqat olmayan rəy ölçərkən 'tamamilə razıyam', 'əksəriyyətlə razıyam', 'əksəriyyətlə razıyam', 'tamamilə razıyam' kimi dəyərlər spektrindən ibarət məlumatlar.

Sıra miqyası hadisələri sıraya yerləşdirir, lakin miqyasın aralıqlarını bəzi qayda baxımından bərabərləşdirməyə cəhd edilmir. Sıra sıraları sıralı tərəziləri təmsil edir və keyfiyyət fenomenləri ilə əlaqəli tədqiqatlarda tez-tez istifadə olunur. Tələbənin məzuniyyət sinifindəki dərəcəsi, sıra şkalasının istifadəsini əhatə edir. Sıralı miqyaslı ballar barədə açıqlama verməkdə çox diqqətli olmaq lazımdır. Məsələn, Devinin sinifindəki mövqeyi 10 və Ganga'nın mövqeyi 40 olduqda, Devinin mövqeyinin Ganga'dan dörd qat daha yaxşı olduğu söylənə bilməz. Açıqlamanın heç bir mənası olmazdı. Sıravi tərəzilər yalnız maddələrin sıralamasını ən yüksəkdən aşağıya icazə verir. Adi tədbirlərin mütləq dəyəri yoxdur və bitişik rütbələr arasındakı həqiqi fərqlər bərabər olmaya bilər. Sadəcə, bir insanın miqyasında digərindən daha yüksək və ya aşağı olması, ancaq daha dəqiq müqayisələr aparıla bilməməsidir. Beləliklə, nizamlı miqyasın istifadəsi nə qədər çox və ya az olduğunu açıqlaya bilmədən ‘böyük və ya daha kiçik’ (bərabərlik ifadəsi də məqbuldur) ifadəsini nəzərdə tutur. Məsələn, 1 və 2-ci dərəcələr arasındakı həqiqi fərq, 5-ci və 6-cı dərəcələr arasındakı fərqdən çox və ya daha az ola bilər. Bu miqyaslı rəqəmlər yalnız bir rütbə mənasına malik olduğundan, mərkəzi meylin uyğun ölçüsü ortandır. Dispersiyanı ölçmək üçün faiz və ya kvartil ölçüsü istifadə olunur. Korrelyasiyalar müxtəlif dərəcə sifariş üsulları ilə məhdudlaşır. Statistik əhəmiyyət tədbirləri qeyri-parametrik metodlarla məhdudlaşır (R. M. Kothari, 2004).

Mərkəzi meyl düzəlt

Orta, yəni. orta dərəcəli, maddə mərkəzi meyl ölçüsü olaraq icazə verilir, lakin mərkəzi meyl ölçüsü olaraq ortalama (və ya orta) icazə verilmir. Rejimə icazə verilir.

1946-cı ildə Stevens, fikirlərin ölçülməsi kimi psixoloji ölçmənin ümumiyyətlə nizamlı miqyasda işlədiyini, beləliklə standart sapmaların heç bir etibarlılığı olmadığını, ancaq anketlərdə istifadə olunan dəyişənlərin işlək vəziyyətinin yaxşılaşdırılması üçün fikir əldə etmək üçün istifadə edildiyini müşahidə etdi. Psikometrik alətlər və testlər tərəfindən toplanan, bilişsel və digər qabiliyyətləri ölçən psixoloji məlumatların əksəriyyəti nizamlıdır, baxmayaraq ki, bəzi nəzəriyyəçilər bunların interval və nisbət tərəzisi kimi qəbul edilə biləcəyini iddia etmişlər. Bununla birlikdə, bu cür xüsusiyyətlərin adi bir şeydən başqa bir şey olmadığını iddia edən kiçik bir prima facie dəlili mövcuddur (Cliff, 1996 Cliff & amp Keats, 2003 Michell, 2008). [9] Xüsusilə, [10] IQ puanları, bütün puanların yalnız müqayisə üçün mənalı olduğu sıra şkalasını əks etdirir. [11] [12] [13] Mütləq sıfır yoxdur və 10 ballıq fərq miqyasın müxtəlif nöqtələrində fərqli mənalar daşıyır. [14] [15]

İnterval miqyası redaktə edin

Aralıq növü imkan verir fərq dərəcəsi maddələr arasındakı nisbət deyil. Nümunələr daxildir temperatur tərəzisi iki müəyyən nöqtəyə (müəyyən şərtlərdə suyun donma və qaynama nöqtəsi) sahib olan və sonra 100 aralığa ayrılan Selsi şkalası ilə, Tarix təsadüfi bir dövrdən (AD kimi) ölçüləndə, yer Kartezyen koordinatlarında və istiqamət həqiqi və ya maqnit şimaldan dərəcə ilə ölçülür. Oranlar mənalı deyildir, çünki 20 ° C-nin 10 ° C-dən "iki dəfə isti" olduğu deyilə bilməz (Kelvinsdəki temperaturdan fərqli olaraq) və ya birbaşa hər iki tarix arasında vurma / bölmə həyata keçirilə bilməz. Lakin, fərq nisbətləri məsələn ifadə edilə bilər, bir fərq digərindən iki dəfə çox ola bilər. İnterval tipli dəyişənlərə bəzən “miqyaslı dəyişənlər” də deyilir, lakin formal riyazi termin afin məkanıdır (bu halda afin xətti).

Mərkəzi meyl və statistik dispersiya Düzenle

Mod, median və arifmetik ortalama interval dəyişənlərin mərkəzi meylini ölçmək üçün icazə verilir, statistik dispersiya ölçülərinə isə sıra və standart sapma daxildir. Çünki yalnız bölmək olar fərqlər, variasiya əmsalı kimi bəzi nisbətləri tələb edən tədbirləri təyin etmək olmur. Daha incə şəkildə, mənşə ilə bağlı məqamları təyin etmək olar, mənşə seçimi ixtiyari olduğu üçün yalnız mərkəzi məqamlar mənalıdır. Fərqlilik nisbətləri mənalı olduğu üçün standart anları təyin etmək olar, ancaq variasiya əmsalını təyin etmək olmaz, çünki orta bir an olan (kvadrat kökü) standart sapmadan fərqli olaraq mənşə ilə bağlı bir andır.

Oran şkalası Düzenle

Nisbət növü adını ölçmənin davamlı bir miqdarın böyüklüyü ilə eyni tipli ölçü vahidi arasındakı nisbətin qiymətləndirilməsindən irəli gəlir (Michell, 1997, 1999). Fizika elmləri və mühəndislikdə ən çox ölçü nisbət miqyasında aparılır. Bunlara kütlə, uzunluq, müddət, təyyarə açısı, enerji və elektrik yükü aiddir. İnterval tərəzilərindən fərqli olaraq nisbətlər bölünmə ilə müqayisə edilə bilər. Çox qeyri-rəsmi olaraq, bir çox nisbət tərəzisi bir şeyin "nə qədər" olduğunu (yəni bir miqdar və ya böyüklük) ifadə edən kimi təsvir edilə bilər. Oran miqyası tez-tez böyüklük əmrlərindəki (temperatur) temperatur üçün bir böyüklük sırasını ifadə etmək üçün istifadə olunur.

Mərkəzi meyl və statistik dispersiya Düzenle

Həndəsi orta və harmonik orta rejim, orta və hesab orta ilə yanaşı mərkəzi meyli ölçmək üçün icazə verilir. Tələbə aralığına və variasiya əmsalına statistik dispersiyanı ölçmək üçün icazə verilir. Bütün statistik tədbirlərə icazə verilir, çünki nisbət şkalası üçün bütün zəruri riyazi əməliyyatlar müəyyənləşdirilib.

While Stevens's typology is widely adopted, it is still being challenged by other theoreticians, particularly in the cases of the nominal and ordinal types (Michell, 1986). [16] Some however have argued that the degree of discord can be overstated. Hand says, "Basic psychology texts often begin with Stevens’s framework and the ideas are ubiquitous. Indeed, the essential soundness of his hierarchy has been established for representational measurement by mathematicians, determining the invariance properties of mappings from empirical systems to real number continua. Certainly the ideas have been revised, extended, and elaborated, but the remarkable thing is his insight given the relatively limited formal apparatus available to him and how many decades have passed since he coined them." [17]

Duncan (1986) objected to the use of the word measurement in relation to the nominal type, but Stevens (1975) said of his own definition of measurement that "the assignment can be any consistent rule. The only rule not allowed would be random assignment, for randomness amounts in effect to a nonrule".

The use of the mean as a measure of the central tendency for the ordinal type is still debatable among those who accept Stevens's typology. Many behavioural scientists use the mean for ordinal data, anyway. This is often justified on the basis that the ordinal type in behavioural science is in fact somewhere between the true ordinal and interval types although the interval difference between two ordinal ranks is not constant, it is often of the same order of magnitude.

For example, applications of measurement models in educational contexts often indicate that total scores have a fairly linear relationship with measurements across the range of an assessment. Thus, some argue that so long as the unknown interval difference between ordinal scale ranks is not too variable, interval scale statistics such as means can meaningfully be used on ordinal scale variables. Statistical analysis software such as SPSS requires the user to select the appropriate measurement class for each variable. This ensures that subsequent user errors cannot inadvertently perform meaningless analyses (for example correlation analysis with a variable on a nominal level).

L. L. Thurstone made progress toward developing a justification for obtaining the interval type, based on the law of comparative judgment. A common application of the law is the analytic hierarchy process. Further progress was made by Georg Rasch (1960), who developed the probabilistic Rasch model that provides a theoretical basis and justification for obtaining interval-level measurements from counts of observations such as total scores on assessments.

Other proposed typologies Edit

Typologies aside from Stevens's typology have been proposed. For instance, Mosteller and Tukey (1977), Nelder (1990) [18] described continuous counts, continuous ratios, count ratios, and categorical modes of data. See also Chrisman (1998), van den Berg (1991). [19]

Mosteller and Tukey's typology (1977) Edit

Mosteller and Tukey [4] noted that the four levels are not exhaustive and proposed:

  1. Names
  2. Grades (ordered labels like beginner, intermediate, advanced)
  3. Ranks (orders with 1 being the smallest or largest, 2 the next smallest or largest, and so on)
  4. Counted fractions (bound by 0 and 1)
  5. Counts (non-negative integers)
  6. Amounts (non-negative real numbers)
  7. Balances (any real number)

For example, percentages (a variation on fractions in the Mosteller–Tukey framework) do not fit well into Stevens's framework: No transformation is fully admissible. [16]

Chrisman's typology (1998) Edit

Nicholas R. Chrisman [5] introduced an expanded list of levels of measurement to account for various measurements that do not necessarily fit with the traditional notions of levels of measurement. Measurements bound to a range and repeating (like degrees in a circle, clock time, etc.), graded membership categories, and other types of measurement do not fit to Stevens's original work, leading to the introduction of six new levels of measurement, for a total of ten:

  1. Nominal
  2. Gradation of membership
  3. Ordinal
  4. Interval
  5. Log-interval
  6. Extensive ratio
  7. Cyclical ratio
  8. Derived ratio
  9. Counts
  10. Absolute

While some claim that the extended levels of measurement are rarely used outside of academic geography, [20] graded membership is central to fuzzy set theory, while absolute measurements include probabilities and the plausibility and ignorance in Dempster-Shafer theory. Cyclical ratio measurements include angles and times. Counts appear to be ratio measurements, but the scale is not arbitrary and fractional counts are commonly meaningless. Log-interval measurements are commonly displayed in stock market graphics. All these types of measurements are commonly used outside academic geography, and do not fit well to Stevens' original work.

Scale types and Stevens's "operational theory of measurement" Edit

The theory of scale types is the intellectual handmaiden to Stevens's "operational theory of measurement", which was to become definitive within psychology and the behavioral sciences, [ citation needed ] despite Michell's characterization as its being quite at odds with measurement in the natural sciences (Michell, 1999). Essentially, the operational theory of measurement was a reaction to the conclusions of a committee established in 1932 by the British Association for the Advancement of Science to investigate the possibility of genuine scientific measurement in the psychological and behavioral sciences. This committee, which became known as the Ferguson committee, published a Final Report (Ferguson, et al., 1940, p. 245) in which Stevens's sone scale (Stevens & Davis, 1938) was an object of criticism:

…any law purporting to express a quantitative relation between sensation intensity and stimulus intensity is not merely false but is in fact meaningless unless and until a meaning can be given to the concept of addition as applied to sensation.

That is, if Stevens's sone scale genuinely measured the intensity of auditory sensations, then evidence for such sensations as being quantitative attributes needed to be produced. The evidence needed was the presence of additive structure – a concept comprehensively treated by the German mathematician Otto Hölder (Hölder, 1901). Given that the physicist and measurement theorist Norman Robert Campbell dominated the Ferguson committee's deliberations, the committee concluded that measurement in the social sciences was impossible due to the lack of concatenation operations. This conclusion was later rendered false by the discovery of the theory of conjoint measurement by Debreu (1960) and independently by Luce & Tukey (1964). However, Stevens's reaction was not to conduct experiments to test for the presence of additive structure in sensations, but instead to render the conclusions of the Ferguson committee null and void by proposing a new theory of measurement:

Paraphrasing N. R. Campbell (Final Report, p.340), we may say that measurement, in the broadest sense, is defined as the assignment of numerals to objects and events according to rules (Stevens, 1946, p.677).

Stevens was greatly influenced by the ideas of another Harvard academic, the Nobel laureate physicist Percy Bridgman (1927), whose doctrine of operationism Stevens used to define measurement. In Stevens's definition, for example, it is the use of a tape measure that defines length (the object of measurement) as being measurable (and so by implication quantitative). Critics of operationism object that it confuses the relations between two objects or events for properties of one of those of objects or events (Hardcastle, 1995 Michell, 1999 Moyer, 1981a,b Rogers, 1989).

The Canadian measurement theorist William Rozeboom (1966) was an early and trenchant critic of Stevens's theory of scale types.

Same variable may be different scale type depending on context Edit

Another issue is that the same variable may be a different scale type depending on how it is measured and on the goals of the analysis. For example, hair color is usually thought of as a nominal variable, since it has no apparent ordering. [21] However, it is possible to order colors (including hair colors) in various ways, including by hue this is known as colorimetry. Hue is an interval level variable.


Videoya baxın: 101 böyük cavab ən çətin müsahibə suallar (Oktyabr 2021).