डेटा के एक टुकड़े का वजन कैसे करें?

यदि आप चाहते हैं कि अधिक वजन का अधिक महत्व हो, और आप चाहते हैं कि लंबी दूरी कम वजन से जुड़ी हो, तो आपको वजन के रूप में दूरी के घटते कार्य का उपयोग करना चाहिए, न कि बढ़ते हुए, जैसा कि आपने संकेत दिया था।

भौतिकी में, मात्रा का एक उचित हिस्सा वर्ग दूरी के व्युत्क्रम के साथ घटता है, इसलिए मैं आपको इसे भार के रूप में उपयोग करने की सलाह दूंगा: दूरी से गुणा करने के बजाय वर्ग दूरी से विभाजित करें।

विश्वसनीयता के घटते वर्ग के लिए घटती भारोत्तोलन ठीक है।

बेशक, वास्तविक स्केलिंग और भार समारोह की पसंद की जांच आगे की जा सकती है। उदाहरण के लिए, क्या: दूरी के घन से भाग देना, वर्ग को भारित करने के लिए विभिन्न मानों का उपयोग करना, आदि आपकी समस्या के लिए बेहतर होगा? यह एक ऐसी चीज है जिसकी अधिक जानकारी के बिना हम आसानी से जांच नहीं कर सकते।

मुझे नहीं लगता कि आप यहाँ वज़न का उपयोग करना चाहते हैं। जब तक आपके पास विश्वसनीयता के लिए एक मजबूत आँकड़ा नहीं है जो सभी स्टेशनों पर लागू होता है, केवल कक्षा के आधार पर मनमाने ढंग से भार निर्दिष्ट करना उचित नहीं लगता है।

एक सरल दृष्टिकोण का उपयोग करने के बारे में कैसे? काउंटियों से उनके मौसम केंद्रों की दूरी को तीन श्रेणियों में विभाजित करें:

• पास, मान लें <50 मील / 80 किमी
• मध्यम दूरी, मान लीजिए 50 मील से 100 मील
• दूर, कहते हैं > 100 मील

(ध्यान दें, ये दूरियां आपके डेटा सेट के लिए सबसे अधिक सही नहीं हैं। कुछ उपयुक्त पाने के लिए आपको उनके साथ खेलना होगा।)

फिर, कक्षा x दूरी का एक मैट्रिक्स है और जो भी संयोजन समझ में आता है उसे छोड़ दें। हो सकता है कि मीडियम x क्लास 3 खराब हो लेकिन फार x क्लास 2 ठीक हो।