3.3 Bi giştî di çarçoveya error lêkolînê
Total çewtî lêkolînê error = nûneriya + çewtî pîvandinê.
Bi texmîn dike ku ji binê muayeneyên bêhtir caran pir kêm in. Ew e, bi gelemperî ku hejmarek ji hêla lêkolînê re çêkiriye (nimûne, asta nirxînerê navîn di dibistana dibistana) û nirxa rastîn de (nimûne, avahiya navîn ya xwendekaran di dibistanê de). Hin caran ev çewtiyê pir piçûk e ku ew ne diyar in, lê carinan, bi xemgîn, ew dikarin mezin û encam bibin. Di çarçoveya error lêkolînê total: Di hewldana ji bo fêm bikin, bipîvin, û kêm çewtiyên, lêkolînerên hêdî hêdî bi yek, çarçoveyeke fireh de meqamê ji bo ku çewtiyên ku di kadastroyê de testa rabe afirandin (Groves and Lyberg 2010) . Tevî ku pêşveçûna vê çarçoveyê di salên 1940an de dest pê kir, ez difikirim ku ew fikrên me yên du lêkolînan ji bo lêkolîna lêkolînan di temenê dîjîtal de.
Ya yekem, asta astengkirina lêkolîna tevahî zelal dike ku du cureyên çewtiyê hene: bi away û variance . Bi gelemperî, astengiyek çewtiyek sîstematîk e û variance çewtiyek çewt e. Bi awayekî din, fikra 1,000 replicasyonên heman lêkolînê nîşan dide û paşê li dora belavkirina van texmînan ji van re 1,000an digerin. Bersiv di navbera nirxên van replicî û nirxê rastîn e. Variance guhertin ji van texmînan e. Hemî hemî wekhev e, em dixwazin pêvajoyek bixwaze bi nehf û piçûkek biçûk. Mixabin, ji bo gelek pirsgirêkên rastîn, ne-bias, pêvajoyên piçûk-nîjer nîne, ku lêkolîneran di zehf zehmet de biryarê dikin ka pirsgirêkên tedawî û cudahî têne çêkirin. Hin lêkolînvanên insteksiyonê bi rêbazên bêbawer hez dikin, lê fikrên yek-hişk li ser şaşiyek dikare çewt e. Heke hedef e ku armanc hebe ku hejmarek an estimate ku ew gengaz e ku dibe ku rastiya rastîn e (e ku, bi astengiya herî biçûktirîn), hûn dikarin ji hêla pêvajoyek çêtir bikin ku ji hêla piçûk û piçûkek piçûktir e ku bi yek e nebawerî lê pir guherandineke mezin heye (nirx 3.1). Bi gotineke din, di çarçoveya giştî error lêkolînê nîşan dide ku, dema ku di pêşxistina prosedurên lêkolîn lêkolînê, divê tu hem bias û Balirên bifikirin.
Figure 3.1: Bias û variance. Bi nimûne, lêkolîner dê bi no-bias, pêvajoya nimûne ya kêm-variance hebin. Di rastiyê de, ew bi gelemperî biryara ku ji bazirganî û dûr di navbera bîr û variance biafirînin. Tevî ku hin lêkolîneran bi awayek pêvajoyên bêbawer tercîh dikin, carinan hinek piçûk, pêvajoya piçûk-variance dikare texmînên rastînek bêtir ji pêvajoyek bêbawer hilberînin ku pir guhertin.
Agahdarîyên sereke ya duyem ji çarçoveya error lêkolînê giştî, ku gelek ji vê beşa organize bikin, ew e ku ne du çavkaniyên ji çewtî hene: pirsgirêkên related to ku hûn ji (temsîliyeta) gotûbêj û pirsgirêkên related to çi tu ji wan axaftinên fêr (pîvana ). Ji bo nimûne, hûn dikarin bala xwe bisekinin ku helwestên li ser ferdên di nav kesên mezin de li Fransayê dijîn. Vê van texmînan çêbikin du du cûreyên cûda hewce dike. Pêşîn, ji bersîvên ku didin bersiv bidin, divê hûn bi helwestên xwe yên li ser taybetmendiya online (tête pirsgirêkê ye). Ya duyemîn, ji riya bersivên ji nerazîbûnê re, divê hûn behsa helwestên di tevahiya xelkê de (divê pirsgirêkek nûner e). Nimûne ya nimûne bi pirsên lêkolînê yên xirab dê texmîniyên xerab xerab bikin, wekî ku dê bi pirsên lêkolînek rekêşînek bêkêmasî re çêbikin. Bi gotinên din, nirxên baş baş bi rêbazên dengê bi pîvana û temsîlasyonê hewce dike. Ji ber vê yekê paşê, ez ê bisekinim ka ka lêkolînvanên lêkolîner çawa di derbarê berê de nimûne û mimkinînê difikirin. Piştre, ez ê nîşanî nîşanî ka çawa li ser nimûne û mimûnan dikare lêkolînek lêkolînê ya dîjîtal de rêber bike.
