আমি স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করতে হলে এবং যেখানে
আমি তাদের মধ্যে দূরত্বের প্রত্যাশিত মানটি কীভাবে খুঁজে পাব?
আমি ভাবছিলাম, যেহেতু দূরত্বটি প্রত্যাশিত মানটি গণনা করা হবে শুধু (1/30 + 1/30) be 2 + (1/40 + 1/40) ^ 2 ?
আমি স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করতে হলে এবং যেখানে
আমি তাদের মধ্যে দূরত্বের প্রত্যাশিত মানটি কীভাবে খুঁজে পাব?
আমি ভাবছিলাম, যেহেতু দূরত্বটি প্রত্যাশিত মানটি গণনা করা হবে শুধু (1/30 + 1/30) be 2 + (1/40 + 1/40) ^ 2 ?
উত্তর:
##problem
x <- runif(1000000,0,30)
y <- runif(1000000,0,40)
Uniform <- as.data.frame(cbind(x,y))
n <- nrow(Uniform)
catch <- rep(NA,n)
for (i in 2:n) {
catch[i] <-((x[i+1]-x[i])^2 + (y[i+1]-y[i])^2)^.5
}
mean(catch, na.rm=TRUE)
18.35855
আপনি যা সন্ধান করছেন তা যদি আমি সঠিকভাবে বুঝতে পারি তবে সম্ভবত এটি সহায়তা করে। আপনি এলোমেলো পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্বটি বের করার চেষ্টা করছেন, যার এক্স মানগুলি ইউনিট (0,30) থেকে উত্পন্ন এবং ওয়াই মানগুলি একটি ইউনিট (0,40) থেকে উত্পন্ন হয়। আমি কেবল তাদের প্রতিটি থেকে বিতরণে এক মিলিয়ন আরভি তৈরি করেছি এবং এরপরে x এবং y কে আবদ্ধ করে তাদের প্রত্যেকের জন্য একটি বিন্দু তৈরি করেছি। তারপরে আমি পয়েন্ট ১,০০,০০০ থেকে ৯৯৯,৯৯৯ পয়েন্টের মধ্যে সমস্ত দিক 2 এবং 1 এর মধ্যে দূরত্ব গণনা করেছি। গড় দূরত্ব ছিল 18.35855। আপনি যা খুঁজছিলেন তা যদি এটি না হয় তবে আমাকে জানান।
n <- 10^7; distance <- sqrt((runif(n,0,30)-runif(n,0,30))^2 + (runif(n,0,40)-runif(n,0,40))^2)
sd(distance) / sqrt(n)
জ্যামিতিকভাবে প্রশ্নটি দেখলে বোঝা যায় যে উত্তল সেটের মধ্যে দুটি স্বতন্ত্র, অভিন্ন, এলোমেলো পয়েন্টের মধ্যে প্রত্যাশিত দূরত্বটি এর ব্যাসের চেয়ে কিছুটা কম হতে চলেছে । (এটি কম হওয়া উচিত কারণ এটি দুটি পয়েন্টের জন্য তুলনামূলকভাবে বিরল যেখানে কোণগুলির মতো চরম অঞ্চলে অবস্থিত এবং প্রায়শই ক্ষেত্রে তারা কেন্দ্রের নিকটে থাকবে, যেখানে তারা নিকটে রয়েছে।) যেহেতু এই আয়তক্ষেত্রটির ব্যাস , সুতরাং একা যুক্তি দিয়ে আমরা উত্তরটি চেয়ে একটু কম বলে আশা করব ।
দূরত্বের সম্ভাবনা-ওজনযুক্ত মান হিসাবে প্রত্যাশার সংজ্ঞা থেকে একটি সঠিক উত্তর পাওয়া যায়। সাধারণভাবে, দিক এবং একটি আয়তক্ষেত্র বিবেচনা করুন ; আমরা পরে এটি সঠিক আকার পর্যন্ত স্কেল করব ( এবং প্রত্যাশা দ্বারা গুণ করে )। এই আয়তক্ষেত্রের জন্য, স্থানাঙ্কগুলি ব্যবহার করে , অভিন্ন সম্ভাবনার ঘনত্ব হ'ল । এই আয়তক্ষেত্রের মধ্যে গড় দূরত্বটি পরে দেওয়া হয়
প্রাথমিক ইন্টিগ্রেশন পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা এটি করা সহজবোধ্য তবে বেদনাদায়ক; উত্তরটি পাওয়ার জন্য আমি একটি কম্পিউটার বীজগণিত সিস্টেম ( গণিত ) নিযুক্ত করেছি
এর মধ্যে অনেকগুলি ক্ষেত্রে of এর উপস্থিতি বিস্ময়কর নয়: এটি আয়তক্ষেত্রের ব্যাস (এর মধ্যে যে কোনও দুটি পয়েন্টের মধ্যে সর্বোচ্চ সম্ভাব্য দূরত্ব)। লোগারিদমগুলির উপস্থিতি (যার মধ্যে অর্কসিংহ রয়েছে) এছাড়াও উদ্বেগজনক নয় যদি আপনি কখনও সহজ বিমানের পরিসংখ্যানগুলির মধ্যে গড় দূরত্বগুলি অনুসন্ধান করেন: কোনওভাবে এটি সর্বদা প্রদর্শিত হয় (এটির একটি ইঙ্গিতটি সেকেন্ট ফাংশনের অবিচ্ছেদ্য হিসাবে উপস্থিত হয়)। ঘটনাক্রমে, ডিনোমিনেটরে এর উপস্থিতি এবং আয়তক্ষেত্রের সাথে জড়িত সমস্যার সুনির্দিষ্টতার সাথে কোনও সম্পর্কযুক্ত নয় : এটি সর্বজনীন ধ্রুবক।)
সঙ্গে এবং একটি গুণক দ্বারা স্কেলিং আপ , এই মূল্যায়ণ ।
আরও গভীরভাবে অবস্থা বুঝতে ওয়ান ওয়ে গড় দূরত্ব প্লটে বিভক্ত হয় আপেক্ষিক ও ব্যাসের মান তারতম্য জন্য । চূড়ান্ত মানগুলির জন্য ( চেয়ে বেশি বা চেয়ে অনেক বেশি ), আয়তক্ষেত্রটি মূলত এক-মাত্রিক হয়ে যায় এবং আরও প্রাথমিক একীকরণ ইঙ্গিত দেয় যে গড় দূরত্বটি ব্যাসের এক-তৃতীয়াংশ হ্রাস করা উচিত। এছাড়াও, যেহেতু এবং সহ আয়তক্ষেত্রগুলির আকারগুলি একই, তাই ফলটি লোগারিডমিক স্কেলে তৈরি করা স্বাভাবিক , যেখানে এটি প্রায় (বর্গক্ষেত্র) প্রতিসাম্যযুক্ত হওয়া উচিত । এটা এখানে:
এর সাহায্যে আমরা থাম্বের একটি নিয়ম শিখি : একটি আয়তক্ষেত্রের মধ্যবর্তী গড় দূরত্বটি এর ব্যাসের এবং (প্রায়) মধ্যে হয়, স্কোয়ারিশ আয়তক্ষেত্রের সাথে যুক্ত বৃহত্তর মান এবং লম্বা চর্মসার সাথে যুক্ত ছোট মানগুলি (লিনিয়ার) ) আয়তক্ষেত্র এই চরমের মধ্যবর্তী পয়েন্টটি অনুপাতের অনুপাতযুক্ত আয়তক্ষেত্রগুলির জন্য প্রায় অর্জন করা হয় । এই নিয়মটি মাথায় রেখে আপনি কেবল একটি আয়তক্ষেত্রের দিকে ঝলক দেখতে পারেন এবং এর গড় দূরত্বটি দুটি উল্লেখযোগ্য চিত্রের থেকে অনুমান করতে পারেন ।