جدول جو
جدول جو

معنی Median - جستجوی لغت در جدول جو

Median
مقدمه مفهومی
میانه به عنوان یک معیار مقاوم در آمار شناخته می شود که برخلاف میانگین، تحت تأثیر مقادیر پرت و افراطی قرار نمی گیرد. این مفهوم در قرن نوزدهم توسط گالتون معرفی شد و امروزه در تمام شاخه های علمی کاربرد دارد.
کاربرد در علوم داده
در تحلیل های اقتصادی، گزارش های اجتماعی و پژوهش های پزشکی، میانه معیار قابل اعتمادتری برای توصیف مرکز داده ها محسوب می شود، به ویژه وقتی توزیع داده ها نامتقارن باشد.
مثال های کاربردی
در گزارش های درآمدی، میانه درآمد معیار بهتری از میانگین است، چون تحت تأثیر درآمدهای بسیار بالا قرار نمی گیرد. در پزشکی، میانه زمان بقای بیماران معیار واقع بینانه تری ارائه می دهد.
محاسبه
برای محاسبه میانه: 1) داده ها را مرتب کنید 2) اگر تعداد داده ها فرد باشد، مقدار وسط را انتخاب کنید 3) اگر زوج باشد، میانگین دو مقدار وسط را بگیرید.
تفاوت با میانگین
میانه در مقابل داده های پرت مقاوم است، درحالی که میانگین به شدت تحت تأثیر آن ها قرار می گیرد. در توزیع های متقارن، میانه و میانگین برابرند.
پیاده سازی
در Python: numpy.median() یا statistics.median()، در R: median()، در SQL: PERCENTILE_CONT(0.5)، در اکسل: MEDIAN().
چالش ها
در توزیع های چندوجهی یا زمانی که داده ها خوشه بندی شده اند، میانه ممکن است نماینده خوبی نباشد. همچنین برای داده های کیفی قابل استفاده نیست.
کاربردهای پیشرفته
در یادگیری ماشین برای تشخیص پرت، در اقتصادسنجی برای تحلیل های رگرسیونی مقاوم، و در کنترل کیفیت برای تعیین محدوده های طبیعی.
تاریخچه
این مفهوم توسط فرانسیس گالتون در قرن 19 معرفی شد و در قرن 20 با توسعه آمار مقاوم، اهمیت بیشتری یافت.
نتیجه گیری
میانه یک معیار ساده اما قدرتمند در تحلیل داده است که هر تحلیل گر داده باید بر محاسبه و تفسیر آن مسلط باشد.
تصویری از Median
تصویر Median
فرهنگ اصطلاحات فناوری اطلاعات IT

پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما

mediar
واسطه گری کردن، واسطه
دیکشنری اسپانیایی به فارسی
Menial
حقیر، ضعیف
دیکشنری انگلیسی به فارسی
Medium
متوسّط
دیکشنری انگلیسی به فارسی
Medical
پزشکی
دیکشنری انگلیسی به فارسی
Mediate
واسطه گری کردن، میانجیگری کردن
دیکشنری انگلیسی به فارسی
تصویری از Medium
تصویر Medium
Medium
مقدمه مفهومی
رسانه در فناوری اطلاعات مفهومی گسترده است که هم شامل رسانه های فیزیکی (مانند هارد دیسک ها) و هم رسانه های انتقال (مانند امواج رادیویی) می شود. این مفهوم از نظریه ارتباطات شانون و ویور نشأت گرفته است.
انواع رسانه
1. رسانه های ذخیره سازی: HDD، SSD، حافظه های فلش 2. رسانه های انتقال سیمی: کابل مسی، فیبر نوری 3. رسانه های انتقال بی سیم: امواج رادیویی، مایکروویو، مادون قرمز.
کاربردها
در شبکه های کامپیوتری، رسانه ها تعیین کننده پهنای باند، تأخیر و قابلیت اطمینان ارتباط هستند. در ذخیره سازی داده ها، رسانه ها بر سرعت و ظرفیت تأثیر می گذارند.
مثال های فنی
فیبر نوری برای ارتباطات پرسرعت، امواج رادیویی در وای فای، SSD برای ذخیره سازی پرسرعت، و کابل های کواکسیال در شبکه های تلویزیونی.
معیارهای انتخاب
هزینه، پهنای باند، فاصله، تداخل پذیری، امنیت و قابلیت اطمینان از عوامل مهم در انتخاب رسانه هستند.
چالش ها
محدودیت های فیزیکی (مانند تضعیف سیگنال)، مسائل امنیتی (استراق سمع) و هزینه های پیاده سازی از چالش های اصلی هستند.
روندهای آینده
توسعه فیبر نوری، شبکه های 5G/6G، و رسانه های ذخیره سازی کوانتومی از زمینه های تحقیقاتی پیشرو هستند.
فرهنگ اصطلاحات فناوری اطلاعات IT
Redial
مقدمه مفهومی درباره واژه
واژه ’’redial’’ به عمل شماره گیری مجدد یک شماره تلفن اشاره دارد. این فرآیند زمانی به کار می رود که ارتباط قبلی به دلایلی قطع شده باشد یا کاربر قصد تماس دوباره با همان شماره را داشته باشد. این قابلیت در دستگاه های تلفن و سیستم های ارتباطی مختلف از جمله تلفن های همراه و ثابت موجود است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در برنامه نویسی و سیستم های ارتباطی، ’’redial’’ به ویژگی هایی اشاره دارد که در آن سیستم به طور خودکار شماره قطع شده را دوباره شماره گیری می کند. این ویژگی در سیستم های تماس خودکار یا شبکه های مخابراتی برای تسهیل ارتباطات استفاده می شود.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در سیستم های مخابراتی، ویژگی ’’redial’’ در تلفن های همراه و ثابت به طور خودکار شماره قبلی که اتصال آن قطع شده است را دوباره شماره گیری می کند. در بسیاری از سیستم های پشتیبانی مشتری، برای حفظ ارتباط بدون نیاز به وارد کردن مجدد شماره، از این ویژگی استفاده می شود.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های ارتباطی، قابلیت ’’redial’’ به ویژه در طراحی نرم افزارهای پشتیبانی مشتری و سیستم های تلفن هوشمند برای افزایش راحتی کاربر و کارایی سیستم ها پیاده سازی می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
ویژگی ’’redial’’ در ابتدا در سیستم های تلفن ثابت برای تسهیل تماس های مجدد ایجاد شد و با پیشرفت تکنولوژی به دستگاه های تلفن همراه و نرم افزارهای ارتباطی گسترش یافت.
تفکیک آن از واژگان مشابه
واژه ’’redial’’ با ’’recall’’ (یادآوری) مقایسه می شود. در حالی که ’’redial’’ به شماره گیری مجدد یک شماره تلفن اشاره دارد، ’’recall’’ معمولاً به فراخوانی یک تماس قبلی یا بازگردانی داده ها از حافظه اشاره دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در برنامه نویسی، ’’redial’’ می تواند از طریق قابلیت های اتوماتیک یا دکمه های اختصاصی برای شماره گیری مجدد پیاده سازی شود. در سیستم های اتوماسیون تماس، به ویژه در مراکز پشتیبانی مشتری، این ویژگی به طور خودکار تماس های قبلی را دوباره برقرار می کند.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک سوءبرداشت رایج این است که ’’redial’’ فقط در تلفن های همراه استفاده می شود. در واقع، این ویژگی در تمامی سیستم های ارتباطی و مراکز تماس نیز به کار می رود.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک فرآیند ’’redial’’ و کاربرد آن در سیستم های ارتباطی برای طراحی نرم افزارهای پشتیبانی و ارتباط با مشتری اهمیت دارد.
سیستم های مخابراتی، تلفن های همراه، نرم افزارهای پشتیبانی مشتری
فرهنگ اصطلاحات فناوری اطلاعات IT
Mean
شرور، میانگین، منظور داشتن
دیکشنری انگلیسی به فارسی
تصویری از Mean
تصویر Mean
Mean
مقدمه مفهومی درباره واژه
میانگین (Mean) که به آن میانگین حسابی نیز گفته می شود، یکی از مهم ترین معیارهای مرکزی در آمار و تحلیل داده است. این مفهوم در علوم کامپیوتر به ویژه در حوزه های داده کاوی، یادگیری ماشین و تحلیل عملکرد سیستم ها کاربرد فراوانی دارد. میانگین به عنوان معیاری برای یافتن مرکز توزیع داده ها استفاده می شود و پایه بسیاری از محاسبات و تحلیل های آماری پیشرفته را تشکیل می دهد. درک عمیق این مفهوم و کاربردهای آن برای هر متخصص داده ای ضروری است.
انواع میانگین
1) میانگین حسابی (Arithmetic Mean) 2) میانگین هندسی (Geometric Mean) 3) میانگین هارمونیک (Harmonic Mean) 4) میانگین وزنی (Weighted Mean) 5) میانگین قطع شده (Trimmed Mean) 6) میانگین فاصله ای (Interval Mean)
کاربردها در علوم کامپیوتر
در یادگیری ماشین، میانگین برای عادی سازی داده ها استفاده می شود. در گرافیک کامپیوتری، میانگین رنگ های پیکسل ها برای effects مختلف کاربرد دارد. در شبکه های کامپیوتری، میانگین زمان پاسخگویی سیستم اندازه گیری می شود. در پایگاه داده، میانگین مقادیر ستون ها محاسبه می شود. در سیستم های توزیع شده، میانگین زمان اجرای وظایف کنترل می شود. در رمزنگاری، میانگین های آماری برای تحلیل الگوریتم ها استفاده می شوند.
محاسبات پیشرفته
1) میانگین متحرک (Moving Average) برای داده های سری زمانی 2) میانگین فصلی (Seasonal Mean) در تحلیل های دوره ای 3) میانگین سلسله مراتبی (Hierarchical Mean) برای داده های گروه بندی شده 4) میانگین بازگشتی (Recursive Mean) برای داده های جریانی 5) میانگین فضایی (Spatial Mean) در پردازش تصویر 6) میانگین توابع (Functional Mean) در تحلیل های پیشرفته
پیاده سازی
در Python از کتابخانه هایی مانند NumPy و Pandas استفاده می شود. در SQL از تابع AVG() استفاده می کنیم. در R از تابع mean() استفاده می شود. در ++C می توان از الگوریتم های STL برای محاسبه میانگین استفاده کرد. در سیستم های توزیع شده از الگوریتم های MapReduce برای محاسبه میانگین موازی استفاده می شود.
چالش ها و محدودیت ها
حساسیت به نقاط پرت (outliers)، مشکل محاسبه برای داده های بسیار بزرگ، خطاهای عددی در محاسبات ممیز شناور، نیاز به حافظه زیاد برای داده های حجیم، و چالش های محاسبات توزیع شده از جمله محدودیت های مهم هستند.
فرهنگ اصطلاحات فناوری اطلاعات IT