FactorAnalysis for Android
0+
ਡਾਊਨਲੋਡ
ਹਰੇਕ ਲਈ
info
ਇਸ ਐਪ ਬਾਰੇ
ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ APP ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਭਾਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸਬੰਧ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਾ ਸੈਕਿੰਡਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ; ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਤੀਜਾ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਮੂਨੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ (ਸੰਪਾਦਿਤ, ਮਿਟਾਏ ਗਏ, ਨਾਮ ਬਦਲੇ) ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ: -ਔਸਤ ਮੁੱਲ; - ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ; - skewness ਅਤੇ kurtosis; - ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ; - ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ; - ਪੀਅਰਸਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਆਮ ਜਾਂ ਇਕਸਾਰ ਵੰਡੇ ਗਏ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਹੈ; - ਕੋਲਮੋਗੋਰੋਵ-ਸਮਰਨੋਵ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਆਮ, ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੰਡੇ ਗਏ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਹੈ; - ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ skewness ਅਤੇ kurtosis; - ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ; - ਮੱਧਮਾਨ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ; ਅਤੇ ਹੋਰ.
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਵੰਡ ਲਈ ਕਾਰਜ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੀਅਰਸਨ ਅਤੇ ਕੋਲਮੋਗੋਰੋਵ-ਸਮਰਨੋਵਰ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਡਜਸਟਡ (ਸਮੂਥ) ਵੰਡ ਲਈ ਸੰਪਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਫੈਕਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਦੋ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਤਰੀਕੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਮੁੱਖ ਭਾਗ (ਪੀਅਰਸਨ, 1901 ਅਤੇ ਹੋਟਲਿੰਗ, 1933); ਅਤੇ - ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ (ਸਪੀਅਰਮੈਨ, 1904 1926)। ਇੱਕ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਲਾਜ ਦੁਆਰਾ, ਜਾਂ ਤਿਆਰ-ਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਜਾਂ ਆਯਾਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਮੂਨੇ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੇਵ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫੋਲਡਰ ਬਣਾਉਣ, ਮਿਟਾਉਣ ਅਤੇ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ।
.
ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਐਪ ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਭਾਗ ਹਨ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਸਬੰਧ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਾ ਸੈਕਿੰਡਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ; ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਤੀਜਾ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ।
ਐਪ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਮੂਨੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ
ਪੀਅਰਸਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਸਾਧਾਰਨ ਜਾਂ ਇਕਸਾਰ ਵੰਡੇ ਗਏ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਹੈ; ਅਤੇ ਕੋਲਮੋਗੋਰੋਵ-ਸਮਿਰਨੋਵਰ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ
ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ;
ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ
ਸੰਚਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ
ਨਤੀਜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਸਟੋਰੇਜ਼ ਡੇਟਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫੋਲਡਰ ਬਣਾਓ, ਮਿਟਾਓ ਅਤੇ ਚੋਣ ਕਰੋ
ਪਰਿਕਲਪਨਾ, ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਭਾਵੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਤਰਣ ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕਾਰਕ
ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਮੂਨੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ (ਸੰਪਾਦਿਤ, ਮਿਟਾਏ ਗਏ, ਨਾਮ ਬਦਲੇ) ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ: -ਔਸਤ ਮੁੱਲ; - ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ; - skewness ਅਤੇ kurtosis; - ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ; - ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ; - ਪੀਅਰਸਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਆਮ ਜਾਂ ਇਕਸਾਰ ਵੰਡੇ ਗਏ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਹੈ; - ਕੋਲਮੋਗੋਰੋਵ-ਸਮਰਨੋਵ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਆਮ, ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੰਡੇ ਗਏ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਹੈ; - ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ skewness ਅਤੇ kurtosis; - ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ; - ਮੱਧਮਾਨ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਟੈਸਟਿੰਗ; ਅਤੇ ਹੋਰ.
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਵੰਡ ਲਈ ਕਾਰਜ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੀਅਰਸਨ ਅਤੇ ਕੋਲਮੋਗੋਰੋਵ-ਸਮਰਨੋਵਰ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਡਜਸਟਡ (ਸਮੂਥ) ਵੰਡ ਲਈ ਸੰਪਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਫੈਕਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਦੋ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਤਰੀਕੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਮੁੱਖ ਭਾਗ (ਪੀਅਰਸਨ, 1901 ਅਤੇ ਹੋਟਲਿੰਗ, 1933); ਅਤੇ - ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ (ਸਪੀਅਰਮੈਨ, 1904 1926)। ਇੱਕ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇਲਾਜ ਦੁਆਰਾ, ਜਾਂ ਤਿਆਰ-ਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਜਾਂ ਆਯਾਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਮੂਨੇ, ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੇਵ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰੇਜ ਡੇਟਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫੋਲਡਰ ਬਣਾਉਣ, ਮਿਟਾਉਣ ਅਤੇ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ।
.
ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਐਂਡਰੌਇਡ ਲਈ ਐਪ ਕਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਭਾਗ ਹਨ, ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਸਬੰਧ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਾ ਸੈਕਿੰਡਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ; ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅੰਕੜਾ ਵੰਡਾਂ ਲਈ ਤੀਜਾ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ।
ਐਪ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਮੂਨੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ
ਪੀਅਰਸਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਨਮੂਨਾ ਸਾਧਾਰਨ ਜਾਂ ਇਕਸਾਰ ਵੰਡੇ ਗਏ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਹੈ; ਅਤੇ ਕੋਲਮੋਗੋਰੋਵ-ਸਮਿਰਨੋਵਰ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ
ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ;
ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ
ਸੰਚਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ
ਨਤੀਜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਸਟੋਰੇਜ਼ ਡੇਟਾ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫੋਲਡਰ ਬਣਾਓ, ਮਿਟਾਓ ਅਤੇ ਚੋਣ ਕਰੋ
ਪਰਿਕਲਪਨਾ, ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸੰਭਾਵੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਤਰਣ ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਫੈਕਟਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕਾਰਕ
ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ
ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਵੱਲੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਪਰਦੇਦਾਰੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਹਾਰ ਤੁਹਾਡੀ ਵਰਤੋਂ, ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਮੁਤਾਬਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਨੇ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾਈ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
