مہالانوبیس فاصلہ کیلکولیٹر

اس کیلکولیٹر کے بارے میں

مہالانوبیس فاصلہ ناپتا ہے کہ کوئی نقطہ کسی تقسیم کے اوسط سے کتنا دور ہے، لیکن عام اقلیدسی فاصلے کے برعکس یہ تقسیم کے کو ویریئنس میٹرکس سے تقسیم کر کے متغیرات کے درمیان ارتباط اور پھیلاؤ کا حساب رکھتا ہے: D² = (x − μ)ᵀ Σ⁻¹ (x − μ)۔ جس سمت میں ڈیٹا بہت بدلتا ہے اس میں دور واقع نقطہ اتنے ہی فاصلے پر اس سمت کے نقطے کے مقابلے میں کم غیر معمولی سمجھا جاتا ہے جس میں ڈیٹا مشکل سے بدلتا ہے۔

اس سے یہ کثیر متغیری آؤٹ لائر اور بے قاعدگی کی شناخت، کلسٹر تجزیے، کوالٹی کنٹرول اور درجہ بندی کا معیاری ٹول بن جاتا ہے — مثلاً جعلی لین دین کی نشاندہی، خراب سینسر ریڈنگز کا پتا لگانا، یا مشین لرننگ پائپ لائنز میں ٹریننگ ڈیٹا سیٹ کے مقابلے میں کسی نئے مشاہدے کے کتنے عام ہونے کی پیمائش۔

یہ کیلکولیٹر دو متغیرات کا ایک نقطہ، تقسیم کا اوسط اور اس کا 2×2 کو ویریئنس میٹرکس لیتا ہے، پھر مہالانوبیس فاصلہ براہِ راست نکالتا ہے۔ شماریات دان، ڈیٹا سائنٹسٹ اور کثیر متغیری شماریات سیکھنے والے طلبہ اسے ہاتھ کے حسابات کی تصدیق کرنے یا شماریاتی سافٹ ویئر کے نتائج کی معقولیت جانچنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔