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निकटतम पड़ोसी बिंदु विश्लेषण विधि क्या है?
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निकटतम पड़ोसी बिंदु विश्लेषण (Nearest Neighbor Point Analysis) एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग किसी क्षेत्र में बिंदुओं के वितरण पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। यह विधि विशेष रूप से भूगोल, पारिस्थितिकी और अपराध विज्ञान जैसे क्षेत्रों में उपयोगी है, जहाँ यह समझना महत्वपूर्ण है कि बिंदु यादृच्छिक रूप से वितरित हैं, एकत्रित हैं, या फैले हुए हैं।
विधि का सार:
- निकटतम पड़ोसी बिंदु विश्लेषण में, प्रत्येक बिंदु के लिए उसके सबसे निकटतम पड़ोसी बिंदु की दूरी मापी जाती है।
- इन मापी गई दूरियों का औसत निकाला जाता है।
- यह औसत दूरी वास्तविक वितरण की औसत दूरी होती है।
- इस वास्तविक औसत दूरी की तुलना एक यादृच्छिक वितरण से अपेक्षित औसत दूरी से की जाती है।
- यदि वास्तविक औसत दूरी अपेक्षित दूरी से कम है, तो बिंदुओं का वितरण एकत्रित (clustered) माना जाता है।
- यदि वास्तविक औसत दूरी अपेक्षित दूरी से अधिक है, तो बिंदुओं का वितरण फैला हुआ (dispersed) माना जाता है।
- यदि वास्तविक औसत दूरी अपेक्षित दूरी के समान है, तो बिंदुओं का वितरण यादृच्छिक (random) माना जाता है।
उपयोग:
- भूगोल में, यह विधि शहरों, दुकानों या अन्य सुविधाओं के वितरण का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जा सकती है।
- पारिस्थितिकी में, यह विधि पौधों या जानवरों के वितरण का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जा सकती है।
- अपराध विज्ञान में, यह विधि अपराधों के वितरण का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जा सकती है।
उदाहरण:
मान लीजिए कि आप एक शहर में अपराधों के वितरण का विश्लेषण करना चाहते हैं। आप प्रत्येक अपराध स्थल के लिए उसके सबसे निकटतम अपराध स्थल की दूरी मापते हैं। इन दूरियों का औसत निकालकर, आप वास्तविक औसत दूरी प्राप्त करते हैं। फिर आप इस वास्तविक औसत दूरी की तुलना एक यादृच्छिक वितरण से अपेक्षित औसत दूरी से करते हैं। यदि वास्तविक औसत दूरी अपेक्षित दूरी से कम है, तो इसका मतलब है कि अपराध एक साथ एकत्रित होते हैं, जैसे कि किसी विशेष क्षेत्र में अपराधों की संख्या अधिक है।
अधिक जानकारी के लिए, आप निम्न वेबसाइटों पर जा सकते हैं: