Compact letter display
ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಲೆಟರ್ ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ (ಸಿಎಲ್ಡಿ) ಎಂಬುದು ಎಎನ್ಒವಿಎ ಮತ್ತು ಟುಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಬಹು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಡಂಕನ್ನ ಹೊಸ ಬಹು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಂತರವೂ ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ. ಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು (ಇದು ಟೂಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ). ಸಿಎಲ್ಡಿಯು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು) ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು) ಹೊಂದಿರದ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುಕೂಲ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅಕ್ಷರ ಪ್ರದರ್ಶನದ ಮೂಲ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಕ್ಷರಗಳಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಅಕ್ಷರವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡರೆ ಮಾತ್ರ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಕೆಲವು ವಿಭಿನ್ನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು, ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ನ ಎಡ್ಜ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಕವರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಸಿಎಲ್ಡಿಯು ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸರಾಸರಿ (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ) ಮೂಲಕ ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಎಲ್ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ (ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್, ದತ್ತಾಂಶ ಚೌಕಟ್ಟು) ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ (ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಮತ್ತು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್) ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ. ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ. ಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಭಿನ್ನವಾಗಿರದ ಚಲಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಚಲಪರಿಮಾಣವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಬೇರೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ಅಕ್ಷರವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆಃ "a" "ab" "b" ಮೇಲಿನವುಗಳು ಮೊದಲ ಚರರಾಶಿ "a" ಸರಾಸರಿ (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ) ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮೂರನೆಯ ಚರರಾಶಿ "b" ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ, ಎರಡನೇ ವೇರಿಯೇಬಲ್ "ಅಬ್" ಮೊದಲ ಅಥವಾ ಮೂರನೇ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಿಂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರದ ಸರಾಸರಿ ಹೊಂದಿದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೋಡೋಣಃ "a" "ab" "bc" "c" ಮೇಲಿನವುಗಳು ಮೊದಲ ಚರರಾಶಿ "a" ಸರಾಸರಿ (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ) ಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಇದು ಮೂರನೇ ಚರರಾಶಿ "bc" ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕನೇ ಚರರಾಶಿ "c" ಗಿಂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಈ ಮೊದಲ ಚರರಾಶಿ "a" ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಎರಡನೇ ಚರರಾಶಿ "ab" ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ. ರೋಮನ್ ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ರಚನೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ ವಿಧಾನವು 26 ವಿಭಿನ್ನ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಅಥವಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಈ ನಿರ್ಬಂಧವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎ. ಎನ್. ಓ. ವಿ. ಎ ಮತ್ತು ಟುಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಡೆಸಲಾಗುವ ಬಹುಪಾಲು ಬಹು ಊಹಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಿಎಲ್ಡಿಯು ಚರರಾಶಿಗಳನ್ನು ಅವರೋಹಣ ಸರಾಸರಿ (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ) ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸರಾಸರಿ (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ) ಹೊಂದಿರುವ ಚರರಾಶಿಗೆ "ಎ" ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇದು ಇತರ ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು "ಅಬ್", ಇತ್ಯಾದಿ ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು). ಮತ್ತು, ಕಡಿಮೆ ಸರಾಸರಿ (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ) ಹೊಂದಿರುವ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಕ್ಷರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಪಶ್ಚಿಮ ಕರಾವಳಿಯ ಐದು ನಗರಗಳಲ್ಲಿನ ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಿದ್ದೇವೆ. ಈ ನಗರಗಳೆಂದರೆಃ ಯುಜೀನ್ (ಒಆರ್) ಪೋರ್ಟ್ಲ್ಯಾಂಡ್ (ಒಆರ್) ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ (ಸಿಎ) ಸಿಯಾಟಲ್ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎ) ಸ್ಪೋಕೇನ್ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎ) ವಾರ್ಷಿಕ ಮಳೆ ಇಂಚುಗಳು (1951-2021). ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲವೆಂದರೆ ಎನ್. ಓ. ಎ. ಎ. ಮೊದಲಿಗೆ, ನಾವು ಸಿಎಲ್ಡಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮುಂದೆ, ನಾವು ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ. ಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೃಶ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಿಎಲ್ಡಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೋಷ್ಟಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಸಿಎಲ್ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಪಶ್ಚಿಮ ಕರಾವಳಿಯ ಐದು ನಗರಗಳ ಮಳೆಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ. ಮೇಲೆ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಪಶ್ಚಿಮ ಕರಾವಳಿಯ ಐದು ನಗರಗಳ ಮಳೆಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಆದೇಶವು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿಲ್ಲ. ಯಾವ ನಗರಗಳ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಮುಂದೆ, ನಾವು ಅದೇ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುತ್ತೇವೆ ಆದರೆ ನಾವು ಟೂಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿದ ನಂತರ ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಗರಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಿಎಲ್ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೇಲಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿವಳಿಕೆಯುಳ್ಳದ್ದಾಗಿದೆ. ಇದು ನಗರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಿದೆ. ಮತ್ತು, ಇದು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸರಾಸರಿ-ಮಳೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಗರಗಳನ್ನು ಸಹ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದೆ (0.05 ರ ಆಲ್ಫಾ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ). ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಸಿಯಾಟಲ್ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಲ್ಯಾಂಡ್ಗಳು ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ. ಇವೆರಡನ್ನೂ "ಬಿ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ ಮತ್ತು ಸ್ಪೋಕೇನ್ಗಳು ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಅವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ. ಇವೆರಡನ್ನೂ "ಸಿ" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದರೆ, ಯುಜೀನ್ನ ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯ ಮಟ್ಟವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಿಯಾಟಲ್ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಲ್ಯಾಂಡ್ ಅಥವಾ ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ ಮತ್ತು ಸ್ಪೋಕೇನ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು, ಸಿಯಾಟಲ್ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಲ್ಯಾಂಡ್ ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ ಮತ್ತು ಸ್ಪೋಕೇನ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ. ಯೊಂದಿಗೆ ದೃಶ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಇಲ್ಲಿ ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ನಗರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲ ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಆಗಿದೆ. ಮೇಲಿನ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಕಥಾವಸ್ತುವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲುವ ನಗರಗಳನ್ನು (ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ನಗರಗಳನ್ನು (ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ) ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಈಗ, ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದೇ ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ. ಮೇಲಿನ ಚೌಕದ ಕಥಾವಸ್ತುವು, ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನಗರಗಳನ್ನು ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಅವರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಳೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಗರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದಟ್ಟವಾದ ಅಥವಾ ಅಪಾರದರ್ಶಕ ಟೋನ್ಗಳಿಂದ ಬಣ್ಣ ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಬಣ್ಣದ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಕಡಿಮೆ ಮಳೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಗರಗಳು ಕಡಿಮೆ ದಟ್ಟವಾದ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕ ಟೋನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಿಯಾಟಲ್ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಲ್ಯಾಂಡ್ ಹ್ಯಾಟ್ನಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಳೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿಲ್ಲ) ಹೊಂದಿರುವ ನಗರಗಳನ್ನು ನಾವು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇವೆರಡನ್ನೂ "ಬಿ" ಅಕ್ಷರದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ ಮತ್ತು ಯುಜೀನ್ ಸಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಳೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವೆರಡನ್ನೂ "ಸಿ" ಅಕ್ಷರದೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಯುಜೀನ್ ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸರಾಸರಿ ಮಳೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಮತ್ತು, ಇದು "ಎ" ಅಕ್ಷರದೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಏಕೈಕ ನಗರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ನಗರಗಳಿಗಿಂತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ (ಹೆಚ್ಚು). ಸಿಎಲ್ಡಿಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸಿಎಲ್ಡಿ ವಿಧಾನದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಜೋಡಿಯಾದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಟುಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಎರಡನೆಯದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಬಹಳ ತಿಳಿವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ವಿಶೇಷ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಹೊರತಾಗಿ, ಕೆಳಗೆ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಯಾನ್ ಫ್ರಾನ್ಸಿಸ್ಕೊ ಮತ್ತು ಸ್ಪೊಕೇನ್ 0.08 ರ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಳೆಯ ಸರಾಸರಿ (ಆಲ್ಫಾ = 0.05 ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ) ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಟೂಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಸಿಯಾಟಲ್ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟ್ಲ್ಯಾಂಡ್ ಸಹ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಮಳೆಯ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಲಿಲ್ಲ, ಇದು 0.54 ರ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಮೊದಲೇ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಸಿ. ಎಲ್. ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಗರಗಳ ಮಳೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ. ಮತ್ತು, ಸಿಎಲ್ಡಿ ವರ್ಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು (ಸಿಎಲ್ಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸದೆಯೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು, ಟೂಕಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ). ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಲೆಟರ್ನೊಂದಿಗೆ ಆರ್ ನಲ್ಲಿ ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಪ್ರದರ್ಶನ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಲೆಟರ್ ಜಿ. ಜಿ. ಪ್ಲಾಟ್ 2 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆರ್ ನಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಲೆಟರ್ ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ