भूसूचना विज्ञान और भूसांख्यिकी: एक सिंहावलोकन

एक बार अवलोकन की गणना हो जाने पर पशु बहुतायत के वर्गीकरण के लिए एक सामान्य प्रतिमान के आकलन की गुणवत्ता का मूल्यांकन

निहारिका द्विवेदी*

सापेक्ष बहुतायत सूचकांक जीवन आबादी का निरीक्षण करने के लिए व्यापक रूप से लागू होते हैं। सूचना वर्गीकरण की संरचना और वैधता के साथ विश्लेषण करने के लिए एक सामान्य वर्गीकरण प्रतिमान विकसित किया गया था। यह दृष्टिकोण कई अवलोकन मीट्रिक के लिए लागू है, जिसमें रुचि की दुनिया के माध्यम से स्टेशनों पर बनाए गए अवलोकन और कई दिनों तक निरंतर होते हैं। समग्र सूचकांक के लिए विचरण सूत्र एक रैखिक मिश्रित मॉडल का उपयोग करके प्राप्त किया गया था, जिसमें लागू गणित परीक्षण और विश्वास अंतराल ने अनुमानित गॉसियन-वितरित अवलोकन किए थे। हालाँकि, कई अवलोकन रणनीतियाँ, जैसे ट्रेस प्लॉट या कैमरा ट्रैप में घुसपैठ, कई शून्य के साथ गणना शामिल करती हैं, जो पॉइसन-जैसे अवलोकन बनाती हैं। गॉसियन विश्लेषणात्मक मान्यताओं और पॉइसन-वितरित जानकारी के बीच इस अनुमानात्मक अंतर को भरने के लिए, हम एक व्यापक शहर सिमुलेशन अध्ययन के माध्यम से, एक वितरण से उत्पन्न जानकारी पर गॉसियन लागू गणित लागू होने के बाद विचरण अनुमान और विश्वास अंतराल कवरेज का मूल्यांकन करते हैं। मिश्रित प्रभाव रैखिक मॉडल अभिमानी गॉसियन अवलोकनों ने विचरण और विश्वास अंतराल का अनुमान लगाने में अच्छा प्रदर्शन किया, जब सिम्युलेटेड पॉइसन सूचना क्षेत्र अध्ययनों में पाई गई सीमा के भीतर थी (88-96% विश्वास अंतराल कवरेज)। अवलोकन दिनों की मात्रा बढ़ाकर अनुमान में सुधार हुआ। नियमित परिवर्तनशीलता के छोटे होने पर विश्वास अंतराल कवरेज दरों ने ठीक प्रदर्शन किया (यहां तक ​​कि कुछ अवलोकन दिनों के साथ भी), जबकि प्रभावी अनुमान के परिणामस्वरूप एक उत्कृष्ट बिंदु स्टेशन-टू-स्टेशन परिवर्तनशीलता प्राप्त हुई। ये परिणाम समग्र वर्गीकरण प्रतिमान को गणना जानकारी पर लागू करने के लिए एक आधारभूत आधार प्रदान करते हैं, दृष्टिकोण की व्यापकता को मजबूत करते हैं, अध्ययन शैली के लिए मूल्यवान जानकारी प्रदान करते हैं, और गलत तरीके से गणना जानकारी के बाद अपने विश्लेषणात्मक अनुमानों की वैधता के बारे में चिकित्सकों को आश्वस्त करेंगे।