समानांतर विश्लेषण के लिए मोंटे कार्लो पीसीए

एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन प्रदर्शन करके समांतर विश्लेषण मानदंड (eigenvalues) की गणना करता है
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समानांतर विश्लेषण के लिए मोंटे कार्लो पीसीए रैंकिंग और सारांश

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  • By Ed & Psych Associates
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समानांतर विश्लेषण के लिए मोंटे कार्लो पीसीए विवरण

समांतर विश्लेषण के लिए मोंटे कार्लो पीसीए एक कॉम्पैक्ट एप्लिकेशन है जो आसानी से मोंटे कार्लो विश्लेषण के परिणामों की गणना कर सकता है। जैसा कि नाम स्पष्ट रूप से बताता है, कार्यक्रम एक समानांतर विश्लेषण के लिए मूल्यों को उत्पन्न करने के लिए आवश्यक गणनाओं को तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक निश्चित घटना की संभावना निर्धारित करने के लिए मोंटे कार्लो विधि के आंकड़ों और अन्य सटीक विज्ञानों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह कई प्रयोगों को करने और परिणामों के आधार पर संभाव्यता वितरण की गणना करने पर आधारित है। यदि आप नहीं चाहते हैं या आप स्वयं से प्रयोग करने में असमर्थ हैं, तो यह टूल आपको इनपुट पैरामीटर निर्दिष्ट करके परिणामों को आसानी से अनुकरण करने की अनुमति देता है। असल में, आपको परिणाम उत्पन्न करने के लिए केवल चर, विषयों और प्रतिकृतियों की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है। सहसंबंध मैट्रिक्स गणना के दौरान, ऑपरेशन समाप्त होने पर जांचने के लिए एक स्टेटस बार प्रदर्शित होता है। निम्न स्तर परिवर्तनीय संख्याओं के साथ काम करते समय, कार्यक्रम लगभग तुरंत परिणाम प्रदान करता है लेकिन समय आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली चर की संख्या पर निर्भर करता है। सिमुलेशन समाप्त होने के बाद, परिणाम मुख्य विंडो में प्रदर्शित होते हैं और मुद्रित किए जा सकते हैं या केवल एक क्लिक के साथ। यदि आपको जानकारी प्रकाशित करने की आवश्यकता है तो आपके पास रिपोर्ट कॉपी करने और किसी अन्य प्रोग्राम में टेक्स्ट को प्रारूपित करने का विकल्प भी है। यद्यपि इसमें एक दस्तावेज शामिल नहीं है, लेकिन रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए आवश्यक सभी संचालन का विवरण मुख्य विंडो के दाईं ओर से प्रश्न चिह्न पर क्लिक करके प्रदर्शित होता है। दुर्भाग्यवश, समांतर विश्लेषण के लिए मोंटे कार्लो पीसीए केवल आपको प्रयोग के अंतिम परिणाम प्रदान कर सकता है और गणना सटीकता का अनुमान लगाने के लिए यादृच्छिक मान शामिल नहीं करता है। अपनी दक्षता की जांच करने के लिए आपको अपने लिए आवेदन का परीक्षण करने की आवश्यकता है। सोरिन सरनेला द्वारा समीक्षा की गई, अंतिम रूप से 5 दिसंबर, 2013 को अपडेट की गई


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