ਪੰਜਾਬੀਯੂਨੀpunjabiuni
Statistics

Introduction

੧੧ ਪੈਰੇ · 11 paragraphs

ਮਸ਼ੀਨੀ ਅਨੁਵਾਦ · ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚਇਹ ਮਸ਼ੀਨੀ ਅਨੁਵਾਦ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨਹੀਂ ਹੋਈ। ਇਸਨੂੰ ਅੰਤਿਮ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕੰਮ ਅਧੀਨ ਖਰੜਾ ਸਮਝ ਕੇ ਪੜ੍ਹੋ।Machine-translated, not yet reviewed by a human. Read it as a working draft, not a settled translation — Sikhi.io (Punjabi Classics Pipeline) · google/gemini-2.5-flash-lite.

1. ਤਸਵੀਰ 12.1: ਰੇਖੀ ਪ੍ਰਤੀਗਮਨ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਆਟੋ ਮਕੈਨਿਕ ਦੀ ਤਨਖਾਹ ਉਸਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। (ਸਿਹਰਾ: ਜੋਸ਼ੂਆ ਰੋਥਹਾਸ)

2. ਅਧਿਆਇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼

3. ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:

4. ਰੇਖੀ ਪ੍ਰਤੀਗਮਨ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਦੇ ਮੁੱਢਲੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰੋ

5. ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਦੀ ਰੇਖਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ

6. ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਗੁਣਾਂਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ

7. ਬਾਹਰੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ

8. ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਜਾਨਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਦੋ ਜਾਂ ਦੋ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੀ ਕਿਸੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਗਏ ਦੂਜੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਗ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੇ ਗ੍ਰੇਡ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਬੰਧ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੰਨਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ?

9. ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੀ ਆਮਦਨ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿੱਖਿਆ, ਤੁਹਾਡੇ ਕਿੱਤੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਸਾਲਾਂ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੁਰੰਮਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਕਿਰਤ ਲਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਰਕਮ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਕਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਫੀਸ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

10. ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਣਿਤ ਡਾਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੋ-ਵੇਰੀਏਬਲ ਡਾਟਾ ਹੈ—ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਲਈ—ਦੋ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਹੁ-ਵੇਰੀਏਬਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲ।

11. ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਤੀਗਮਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਰੂਪ—ਰੇਖੀ ਪ੍ਰਤੀਗਮਨ—ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ (x) ਨਾਲ ਪੜ੍ਹੋਗੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੋ-ਅਯਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੇਖਾ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਦਾ ਵੀ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋਗੇ, ਜੋ ਇੱਕ ਸਬੰਧ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ।