சமவாய்ப்பு மாதிரி

சமவாய்ப்பு மாதிரி

சமவாய்ப்பு மாதிரி (Random Sampling) என்பது ஒரு பெரிய தொகுதியிலிருந்து (Population) ஒரு சிறிய பிரதிநித்துவ தொகுப்பைத் (Sample) தேர்ந்தெடுக்கும் ஒரு முறையாகும். இந்தத் தொகுப்பு, முழு தொகுதியையும் பிரதிபலிக்கும் வகையில், ஒவ்வொரு உறுப்பினரும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட சமமான வாய்ப்பைப் பெற்றிருக்க வேண்டும். சமவாய்ப்பு மாதிரியானது புள்ளியியல் ஆய்வுகள், தரவு பகுப்பாய்வு, பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகம் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.

சமவாய்ப்பு மாதிரியின் அடிப்படைகள்

சமவாய்ப்பு மாதிரியின் முக்கிய நோக்கம், முழு தொகுதியைப் பற்றியும் துல்லியமான முடிவுகளைப் பெறக்கூடிய ஒரு பிரதிநித்துவ மாதிரியை உருவாக்குவதாகும். ஒரு தொகுதியில் உள்ள ஒவ்வொரு உறுப்பினரும் தேர்ந்தெடுக்கப்படுவதற்கான வாய்ப்பு தெரிந்திருக்க வேண்டும். இது மாதிரியின் சார்புத்தன்மை (Bias) குறைக்க உதவுகிறது.

• தொகுதி (Population): ஆய்வு செய்யப்பட வேண்டிய அனைத்து உறுப்புகளின் முழுமையான தொகுப்பு. உதாரணமாக, ஒரு நாட்டின் மக்கள் தொகை, ஒரு நிறுவனத்தின் வாடிக்கையாளர்கள், அல்லது ஒரு சந்தையில் உள்ள பங்குகள்.
• மாதிரி (Sample): தொகுதியிலிருந்து தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஒரு சிறிய பிரதிநித்துவ பகுதி.
• சமவாய்ப்பு (Randomness): ஒவ்வொரு உறுப்பினரும் தேர்ந்தெடுக்கப்படுவதற்கான வாய்ப்பு சமமாக இருக்க வேண்டும்.

சமவாய்ப்பு மாதிரியின் வகைகள்

சமவாய்ப்பு மாதிரியில் பல வகைகள் உள்ளன, ஒவ்வொன்றும் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளுக்கு ஏற்றவை. சில முக்கிய வகைகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:

• எளிய சமவாய்ப்பு மாதிரி (Simple Random Sampling): தொகுதியில் உள்ள ஒவ்வொரு உறுப்பினருக்கும் தேர்ந்தெடுக்கப்படுவதற்கான சமமான வாய்ப்பு உள்ளது. இது பொதுவாக ஒரு சமவாய்ப்பு எண் உருவாக்கம் (Random Number Generation) மூலம் செய்யப்படுகிறது.
• படிநிலை சமவாய்ப்பு மாதிரி (Stratified Random Sampling): தொகுதியை சிறிய, ஒரே மாதிரியான குழுக்களாகப் (Strata) பிரிக்கிறது. பின்னர் ஒவ்வொரு குழுவிலிருந்தும் சமவாய்ப்பு முறையில் மாதிரிகள் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. இது வெவ்வேறு குழுக்களின் பிரதிநிதித்துவத்தை உறுதி செய்கிறது. சந்தை பிரிப்பு (Market Segmentation) போன்ற ஆய்வுகளுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• குழு சமவாய்ப்பு மாதிரி (Cluster Random Sampling): தொகுதியை குழுக்களாகப் பிரிக்கிறது, பின்னர் சில குழுக்கள் முழுமையாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. இது புவியியல் ரீதியாக பரவியுள்ள தொகுதிகளுக்கு ஏற்றது.
• முறைப்படுத்தப்பட்ட சமவாய்ப்பு மாதிரி (Systematic Random Sampling): தொகுதியில் இருந்து ஒவ்வொரு 'n'வது உறுப்பினரும் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார்கள். இது எளிய சமவாய்ப்பு மாதிரிக்கு ஒரு மாற்றாகப் பயன்படுகிறது.

சமவாய்ப்பு மாதிரியின் வகைகள்

வகை	விளக்கம்	பயன்பாடு
எளிய சமவாய்ப்பு மாதிரி	ஒவ்வொரு உறுப்பினருக்கும் சம வாய்ப்பு	ஆரம்பகட்ட ஆய்வுகள்
படிநிலை சமவாய்ப்பு மாதிரி	குழுக்களாகப் பிரித்து மாதிரி எடுத்தல்	வெவ்வேறு குழுக்களின் பிரதிநிதித்துவம் தேவைப்படும் ஆய்வுகள்
குழு சமவாய்ப்பு மாதிரி	குழுக்களைத் தேர்ந்தெடுத்து மாதிரி எடுத்தல்	புவியியல் ரீதியாக பரவியுள்ள தொகுதிகள்
முறைப்படுத்தப்பட்ட சமவாய்ப்பு மாதிரி	குறிப்பிட்ட இடைவெளியில் மாதிரி எடுத்தல்	பெரிய அளவிலான தொகுதிகள்

சமவாய்ப்பு மாதிரியின் முக்கியத்துவம்

சமவாய்ப்பு மாதிரியானது பல்வேறு துறைகளில் முக்கியத்துவம் வாய்ந்தது.

• புள்ளியியல் ஆய்வுகள்: இது தரவுகளின் துல்லியத்தையும் நம்பகத்தன்மையையும் உறுதி செய்கிறது. சராசரி, தரவிலக்கம் போன்ற புள்ளியியல் அளவீடுகளைக் கணக்கிட உதவுகிறது.
• பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகம்: சந்தை போக்குகளைப் புரிந்து கொள்ளவும், சரியான வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவுகிறது. தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு (Technical Analysis) மற்றும் அடிப்படை பகுப்பாய்வு (Fundamental Analysis) ஆகியவற்றில் சமவாய்ப்பு மாதிரி பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• சந்தை ஆராய்ச்சி: வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களை அறியவும், புதிய தயாரிப்புகளை அறிமுகப்படுத்தவும் உதவுகிறது.
• பொது நிர்வாகம்: மக்கள் தொகைக் கணக்கெடுப்பு, தேர்தல் ஆய்வுகள் போன்றவற்றுக்கு உதவுகிறது.

பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் சமவாய்ப்பு மாதிரியின் பயன்பாடு

பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில், சமவாய்ப்பு மாதிரி சந்தை தரவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும், வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காணவும் பயன்படுகிறது.

• சந்தை போக்குகளைக் கணித்தல்: கடந்த கால சந்தை தரவுகளை சமவாய்ப்பு முறையில் தேர்ந்தெடுத்து, போக்குகளைக் கணிக்கலாம்.
• ஆபத்து மேலாண்மை: பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் வர்த்தகத்தின் சாத்தியமான விளைவுகளை மதிப்பிட உதவுகிறது. ஆபத்து-வருவாய் விகிதம் (Risk-Reward Ratio) கணக்கிட இது முக்கியம்.
• வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்குதல்: சமவாய்ப்பு மாதிரியின் அடிப்படையில், லாபகரமான வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கலாம். சராசரி நகர்வு (Moving Average) மற்றும் ஆர்எஸ்ஐ (RSI) போன்ற குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
• பின்பரிசோதனை (Backtesting): வரலாற்று தரவுகளைப் பயன்படுத்தி, வர்த்தக உத்திகளின் செயல்திறனைச் சோதிக்கலாம்.

சமவாய்ப்பு மாதிரியில் உள்ள சவால்கள்

சமவாய்ப்பு மாதிரியானது பல நன்மைகளைக் கொண்டிருந்தாலும், சில சவால்களும் உள்ளன.

• மாதிரி அளவு: சிறிய மாதிரி அளவு முழு தொகுதியையும் சரியாகப் பிரதிபலிக்காமல் போகலாம்.
• சார்புத்தன்மை: மாதிரி எடுக்கும் முறையில் ஏதேனும் சார்புத்தன்மை இருந்தால், முடிவுகள் தவறாக இருக்கலாம்.
• தரவு சேகரிப்பு: தரவுகளைச் சேகரிக்கும்போது ஏற்படும் தவறுகள் முடிவுகளைப் பாதிக்கலாம்.
• தொகுதியின் வரையறை: தொகுதியைத் துல்லியமாக வரையறுப்பது கடினமாக இருக்கலாம்.

சமவாய்ப்பு மாதிரிக்கும் பிற மாதிரி முறைகளுக்கும் உள்ள வேறுபாடு

• சமவாய்ப்பு மாதிரி vs வசதியான மாதிரி (Convenience Sampling): வசதியான மாதிரியில், எளிதில் கிடைக்கக்கூடிய நபர்களிடமிருந்து தரவுகள் சேகரிக்கப்படுகின்றன. இது சார்புத்தன்மைக்கு வழிவகுக்கும்.
• சமவாய்ப்பு மாதிரி vs வேண்டுமென்றே மாதிரி (Purposive Sampling): வேண்டுமென்றே மாதிரியில், குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்காக நபர்கள் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறார்கள். இதுவும் சார்புத்தன்மைக்கு வழிவகுக்கும்.
• சமவாய்ப்பு மாதிரி vs ஒதுக்கீட்டு மாதிரி (Quota Sampling): ஒதுக்கீட்டு மாதிரியில், குறிப்பிட்ட பண்புகளைக் கொண்ட நபர்களைக் கொண்ட மாதிரியை உருவாக்க முயற்சிக்கப்படுகிறது.

மாதிரி முறைகளின் ஒப்பீடு

முறை	விளக்கம்	நன்மை	தீமை
சமவாய்ப்பு மாதிரி	ஒவ்வொருவருக்கும் சம வாய்ப்பு	துல்லியமான முடிவுகள்	அதிக நேரம் மற்றும் செலவு
வசதியான மாதிரி	எளிதில் கிடைக்கக்கூடிய நபர்கள்	விரைவான மற்றும் மலிவானது	சார்புத்தன்மை அதிகம்
வேண்டுமென்றே மாதிரி	குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்காக நபர்கள்	குறிப்பிட்ட தகவல்களைப் பெறலாம்	சார்புத்தன்மை அதிகம்
ஒதுக்கீட்டு மாதிரி	குறிப்பிட்ட பண்புகளைக் கொண்ட நபர்கள்	பிரதிநிதித்துவ மாதிரி	சார்புத்தன்மை சாத்தியம்

மேம்பட்ட சமவாய்ப்பு மாதிரி நுட்பங்கள்

சமவாய்ப்பு மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த பல நுட்பங்கள் உள்ளன.

• மீள் மாதிரி (Resampling): ஏற்கனவே சேகரிக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து பல மாதிரிகளை உருவாக்குதல். பூட்ஸ்ட்ராப் (Bootstrap) மற்றும் ஜாக்னிஃப் (Jackknife) ஆகியவை மீள் மாதிரி நுட்பங்களுக்கு எடுத்துக்காட்டுகள்.
• சமவாய்ப்பு காடுகள் (Random Forests): பல சமவாய்ப்பு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியை உருவாக்குதல். இது இயந்திர கற்றலில் (Machine Learning) பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் (Monte Carlo Simulation): சமவாய்ப்பு எண்களைப் பயன்படுத்தி சிக்கலான அமைப்புகளை உருவகப்படுத்துதல். இது நிதி மாதிரி (Financial Modeling) மற்றும் ஆபத்து மதிப்பீடு (Risk Assessment) ஆகியவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

சமவாய்ப்பு மாதிரி தொடர்பான பிற கருத்துக்கள்

• மைய எல்லை தேற்றம் (Central Limit Theorem): ஒரு பெரிய தொகுதியிலிருந்து எடுக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் சராசரி, தொகுதியின் சராசரியை நெருங்கும் என்று கூறுகிறது.
• சாதாரண பரவல் (Normal Distribution): பல இயற்கை நிகழ்வுகளில் காணப்படும் ஒரு பொதுவான புள்ளியியல் பரவல்.
• புள்ளி மதிப்பீடு (Point Estimate): ஒரு தொகுதியின் ஒரு குறிப்பிட்ட பண்பை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு ஒற்றை மதிப்பு.
• இடைவெளி மதிப்பீடு (Interval Estimate): ஒரு தொகுதியின் ஒரு குறிப்பிட்ட பண்பு இருக்கும் என்று நம்பப்படும் மதிப்புகளின் வரம்பு.

முடிவுரை

சமவாய்ப்பு மாதிரி என்பது புள்ளியியல் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வில் ஒரு அடிப்படை கருத்தாகும். இது துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான முடிவுகளைப் பெற உதவுகிறது. பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில், சந்தை போக்குகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், ஆபத்தை நிர்வகிக்கவும், லாபகரமான வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கவும் இது பயன்படுகிறது. சமவாய்ப்பு மாதிரியின் அடிப்படைகள், வகைகள், சவால்கள் மற்றும் மேம்பட்ட நுட்பங்களைப் புரிந்துகொள்வது, வெற்றிகரமான வர்த்தகத்திற்கு அவசியம்.

புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு தரவு மாதிரி சமவாய்ப்பு மாறி சமவாய்ப்பு செயல்முறை சமவாய்ப்பு எண் மாதிரி அளவு கணக்கீடு மாதிரி பிழை புள்ளியியல் அனுமானம் நம்பக இடைவெளி கருதுகோள் சோதனை சராசரி தரவிலக்கம் சமவாய்ப்பு காடுகள் பூட்ஸ்ட்ராப் மாண்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல் தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு அடிப்படை பகுப்பாய்வு ஆபத்து மேலாண்மை நிதி மாதிரி சராசரி நகர்வு ஆர்எஸ்ஐ

இப்போது பரிவர்த்தனையை தொடங்குங்கள்

IQ Option-ல் பதிவு செய்யவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $10) Pocket Option-ல் கணக்கு திறக்கவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $5)

எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள்

எங்கள் Telegram சேனலுக்கு சேர்ந்து @strategybin பெறுங்கள்: ✓ தினசரி பரிவர்த்தனை சமிக்ஞைகள் ✓ சிறப்பு உத்திகள் மற்றும் ஆலோசனைகள் ✓ சந்தை சார்ந்த அறிவிப்புகள் ✓ தொடக்க அடிப்படையிலான கல்வி பொருட்கள்