आपने रोज़ाना मौसम की भविष्यवाणी, चुनावी पोल, या क्रिकेट-प्रेडिक्शन पढ़ी होगी — ये सब सांख्यिकीय मॉडल पर निर्भर होते हैं। पर क्या हर मॉडल बराबर अच्छा होता है? यह पेज आपको सीधी भाषा में बताएगा कि मॉडल क्या हैं, किस तरह काम करते हैं और किसी रिपोर्ट में मॉडल-आधारित दावे पढ़ते समय क्या-क्या जांचें।
सांख्यिकीय मॉडल यानी डेटा और गणित का सेट जो किसी घटना की संभाव्यता या रिश्ता बताता है। उदाहरण: तापमान का ट्रेंड बताने के लिए टाइम सीरीज मॉडल, किसी खिलाड़ी के रन भविष्यवाणी के लिए रिग्रेशन, या किसी ईमेल को स्पैम बताने के लिए क्लासिफिकेशन।
रियल लाइफ उदाहरण भी मिलेंगे: मौसम अलर्ट (मॉनसून रिपोर्टों में), चुनावी अन्दाज़े, आईपीएल खेल के अनुमान या बॉक्स ऑफिस की कलेक्शन प्रेडिक्शन — सब में मॉडल का रोल होता है।
अगर आप खबर में कोई मॉडल-आधारित दाव पढ़ते हैं तो ये आसान चेकलिस्ट काम आएगी:
मूल रूप से, मॉडल की रिपोर्ट में "कितनी अनिश्चितता है" यह देखना ज्यादा महत्वपूर्ण है। अगर कोई खबर सिर्फ एक नंबर दिखाती है बिना भरोसेमंद एरर-बार बताने के, तो सतर्क रहें।
एक और प्रैक्टिकल टिप: समाचारों में दिए बिलकुल पक्के दावे (जैसे "100% होगा") आमतौर पर गलत होते हैं। अच्छे लेख में संभाव्यता और शर्तें दी होंगी। याद रखें, फर्जी सूचना भी फैलती है — हमेशा ऑफिसियल नोटिस या भरोसेमंद स्रोत चेक करें।
आखिरकार, सांख्यिकीय मॉडल उपयोगी हैं लेकिन सिर्फ संख्या पढ़कर निर्णय न लें। मॉडल की सीमाएँ, डेटा की गुणवत्ता और अनिश्चितता को समझकर ही मॉडल पर भरोसा करें।
अगर आप इन बातों पर और गहराई से पढ़ना चाहते हैं, तो साइट पर "सांख्यिकीय मॉडल" टैग वाले लेखों की सूची देखें — वहाँ मौसम, चुनाव, स्पोर्ट्स और बाजार से जुड़ी मॉडल-आधारित रिपोर्ट मिलेंगी। पढ़ें, सवाल पूछें और डेटा के साथ सोचें।
यह लेख विशेषज्ञों द्वारा 2024 पेरिस ओलंपिक में शीर्ष देशों के लिए पदक संख्या की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय मॉडल का विवरण देता है। इसमें सात मुख्य कारकों का उपयोग किया जाता है, जिनमें जनसंख्या, धन और असमानता शामिल हैं। इस मॉडल का उद्देश्य उन देशों की पहचान करना है जो अपने सामाजिक-आर्थिक डेटा की अपेक्षाओं से अधिक प्रदर्शन करते हैं।