آمار پارامتری

آمار پارامتری به مجموعه روش‌های آماری‌ای گفته می‌شود که مدل‌ای پارامتری برای پدیدهٔ احتمالی مورد مطالعه فرض می‌شود و همهٔ استنتاج‌های آماری از آن پس بر اساس آن مدل انجام می‌شود.






به عنوان مثال فرض می‌شود که توزیع نمره‌های یک امتحان از توزیع نرمال پیروی می‌کند. در نتیجه برای مشخص‌شدن توزیع احتمال، کافی است میانگین و واریانس توزیع را از روی داده‌های تجربی (نمره‌های دانش‌آموزان) به دست بیاوریم. حال برای پاسخ‌گفتن به سوال‌هایی چون «درصد دانش‌آموزانی که نمره‌ای بین ۱۰ تا ۱۵ آورده‌اند» از تابع توزیع به دست آمده استفاده می‌کنیم (البته بدیهی است که روش‌های ساده‌تری نیز برای چنین کاری وجود دارد).

نقطهٔ ضعف این شیوهٔ تحلیل آماری این است که در صورتی که مدل فرض‌شده با واقعیت تطبیق نداشته باشد، نتیجه‌گیری‌ها صحیح نخواهد بود.





آماره

آماره در آمار به عددی گویند که یک توزیع نمونه‌برداری را خلاصه‌سازی یا توصیف می‌کند.

تابع U=g(X۱, X۲, …, Xn)‎ از نمونهٔ تصادفی X۱, X۲, …, Xn را که در آن پارامتر مجهولی وجود نداشته باشد یک آماره می‌گویند. در این تعریف U یک متغیر تصادفی است که توزیع آن ممکن است به پارامتر بستگی نداشته باشد؛ اما تنها آماره‌هایی برای برآورد کردن مفید هستند که توزیعشان به پارامتر مجهول بستگی داشته باشد و اطلاعاتی در مورد این پارامتر به ما بدهند.





آنتروپی آماری
انتروپی آماری یک کمیت ترمودینامیکی است که در شیمی‌فیزیک کاربردهای فراوان دارد.





استنباط آماری
چنانچه به جای مطالعه کل اعضای جامعه، بخشی از آن با استفاده از فنون نمونه‌گیری انتخاب شده، و مورد مطالعه قرار گیرد و بخواهیم نتایج حاصل از آن را به کل جامعه تعمیم دهیم از روش‌هایی استفاده می‌شود که موضوع آمار استنباطی (Inferential statistics) است. آن چه که مهم است این است که در گذر از آمار توصیفی به آمار استنباطی یا به عبارت دیگر از نمونه به جامعه بحث و نقش احتمال شروع می‌شود. در واقع احتمال، پل رابط بین آمار توصیفی و استنباطی به حساب می‌آید.





توزیع جامعه

توزیع جامعه یا توزیع جمعیت (به انگلیسی: Population distribution) در آمار به توزیع تمام مشاهدات امکان پذیر را گویند.





چولگی

در آمار و نظریه احتمالات چولگی نشان دهنده میزان عدم تقارن توزیع احتمالی است. اگر داده‌ها نسبت به میانگین متقارن باشند، چولگی برابر صفر خواهد بود.






تعریف

چولگی برابر با گشتاور سوم نرمال شده است. چولگی در حقیقت معیاری از وجود یا عدم تقارن تابع توزیع می باشد. برای یک توزیع کاملاً متقارن چولگی صفر و برای یک توزیع نامتقارن با کشیدگی به سمت مقادیر بالاتر چولگی مثبت و برای توزیع نامتقارن با کشیدگی به سمت مقادیر کوچکتر مقدار چولگی منفی است.





داده‌کاوی

داده کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.

در سال 1960 آماردانان اصطلاح "Data Fishing" یا "Data Dredging"به معنای "صید داده" را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده ها در پایگاه های داده یا Database اصطلاح "Data Mining" یا داده کاوی در حدود سال 1990 رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر "Data Archaeology"یا "Information Harvesting" یا "Information Discovery" یا"Knowledge Extraction" نیز بکار رفته اند.

اصطلاح Data Mining همان طور که از ترجمه آن به معنی داده کاوی مشخص می‌شود به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.






مقدمه

بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند. تکنیک‌های داده‌کاوی به طور تاریخی به گونه‌ای گسترش یافته‌اند که به سادگی می‌توان آنها را بر ابزارهای نرم‌افزاری و ... امروزی تطبیق داده و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را برد.

در صورتی که سیستم‌های Data Mining بر روی سکوهای Client/Server قوی نصب شده باشد و دسترسی به بانک‌های اطلاعاتی بزرگ فراهم باشد، می‌توان به سوالاتی از قبیل :کدامیک از مشتریان ممکن است خریدار کدامیک از محصولات آینده شرکت باشند، چرا، در کدام مقطع زمانی و بسیاری از موارد مشابه پاسخ داد.






ویژگی‌ها

یکی از ویژگیهای کلیدی در بسیاری از ابتکارات مربوط به تامین امنیت ملی، داده کاوی است. داده کاوی که به عنوان ابزاری برای کشف جرایم، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات به کار می‌رود، در بر گیرنده ابزارهای تجزیه و تحلیل اطلاعات به منظور کشف الگوهای معتبر و ناشناخته در بین انبوهی از داده هاست. داده کاوی غالباً در زمینه تامین امنیت ملی به منزله ابزاری برای شناسایی فعالیت‌های افراد خرابکار شامل جابه جایی پول و ارتباطات بین آنها و همچنین شناسایی و ردگیری خود آنها با برسی سوابق مربوط به مهاجرت و مسافرت هاست. داده کاوی پیشرفت قابل ملاحظه‌ای را در نوع ابزارهای تحلیل موجود نشان می‌دهد اما محدودیت‌هایی نیز دارد. یکی از این محدودیت‌ها این است که با وجود اینکه به آشکارسازی الگوها و روابط کمک می‌کند اما اطلاعاتی را در باره ارزش یا میزان اهمیت آنها به دست نمی‌دهد. دومین محدودیت آن این است که با وجود توانایی شناسایی روابط بین رفتارها و یا متغیرها لزوماً قادر به کشف روابط علت و معلولی نیست. موفقیت داده کاوی در گرو بهره گیری از کارشناسان فنی و تحلیل گران کار آزموده‌ای است که از توانایی کافی برای طبقه بندی تحلیل‌ها و تغییر آنها برخوردار هستند. بهره برداری از داده کاوی در دو بخش دولتی و خصوصی رو به گسترش است. صنایعی چون بانکداری، بیمه، بهداشت و بازار یابی آنرا عموماً برای کاهش هزینه‌ها، ارتقاء کیفی پژوهش‌ها و بالاتر بردن میزان فروش به کار می‌برند. کاربرد اصلی داده کاوی در بخش دولتی به عنوان ابزاری برای تشخیص جرایم بوده‌است اما امروزه دامنه بهره برداری از آن گسترش روزافزونی یافته و سنجش و بهینه سازی برنامه‌ها را نیز در بر می‌گیرد. بررسی برخی از برنامه‌های کاربردی مربوط به داده کاوی که برای تامین امنیت ملی به کار می‌روند، نشان دهنده رشد قابل ملاحظه‌ای در رابطه با کمیت و دامنه داده‌هایی است که باید تجزیه و تحلیل شوند. توانایی‌های فنی در داده کاوی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار اند اما عوامل دیگری نیز مانند چگونگی پیاده سازی و نظارت ممکن است نتیجه کار را تحت تأثیر قرار دهند. یکی از این عوامل کیفیت داده هاست که بر میزان دقت و کامل بودن آن دلالت دارد. عامل دوم میزان سازگاری نرم‌افزار داده کاوی با بانکهای اطلاعاتی است که از سوی شرکت‌های متفاوتی عرضه می‌شوند عامل سومی که باید به آن اشاره کرد به بیراهه رفتن داده کاوی و بهره برداری از داده‌ها به منظوری است که در ابتدا با این نیت گرد آوری نشده‌اند. حفظ حریم خصوصی افراد عامل دیگری است که باید به آن توجه داشت. اصولاً به پرسش‌های زیر در زمینه داده کاوی باید پاسخ داده شود:

سازمانهای دولتی تا چه حدی مجاز به بهره برداری از داده‌ها هستند؟
آیا از داده‌ها در چارچوبی غیر متعارف بهره برداری می‌شود؟
کدام قوانین حفظ حریم خصوصی ممکن است به داده کاوی مربوط شوند؟

کاوش در داده‌ها بخشی بزرگ از سامانه‌های هوشمند است. سامانه‌های هوشمند زیر شاخه‌ایست بزرگ و پرکاربرد از زمینه علمی جدید و پهناور یادگیری ماشینی که خود زمینه‌ای‌ست در هوش مصنوعی.

فرایند گروه گروه کردن مجموعه‌ای از اشیاء فیزیکی یا مجرد به صورت طبقه‌هایی از اشیاء مشابه هم را خوشه‌بندی می‌نامیم.

با توجه به اندازه‌های گوناگون (و در اغلب کاربردها بسیار بزرگ و پیچیده) مجموعه‌های داده‌ها مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های به کار رفته معیاری مهم در مفاهیم مربوط به کاوش در داده‌ها است.

کاوش‌های ماشینی در متون حالتی خاص از زمینهٔ عمومی‌تر کاوش در داده‌ها بوده، و به آن دسته از کاوش‌ها اطلاق می‌شود که در آن‌ها داده‌های مورد مطالعه از جنس متون نوشته شده به زبان‌های طبیعی انسانی باشد.






چیستی

داده کاوی به بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Laming Method) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل می‌شود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:

قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط می‌شود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص می‌کند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولد یک نوزاد و خرید پوشک.
پیش بینی(Prediction): در پیش بینی هدف پیش بینی یک متغیر پیوسته می باشد. مانند پیش بینی نرخ ارز یا هزینه های درمانی.
رده بندی یا طبقه بندی (Classification): فرآیندی برای پیدا کردن مدلی است که رده های موجود در داده‌ها را تعریف می نماید و متمایز می کند، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها(متغیر هدف) ناشناخته می باشد، استفاده نمود. در حقیقت در رده بندی بر خلاف پیش بینی، هدف پیش بینی مقدار یک متغیر گسسته است. روش های مورد استفاده در پیش بینی و رده بندی عموما یکسان هستند.
خوشه بندی(Clustering): گروه بندی مجموعه ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه های دیگر داشته باشند.
مصورسازی (visualization): مصورسازی داده ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش های اکتشاف در داده ها می باشد.

برنامه‌های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار می‌روند از امکاناتی چون پرس و جوی ساخت یافته (Structured query) که در بسیاری از بانک‌های اطلاعاتی یافت می‌شود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامه‌های مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیت‌ها از نظر نوع با آنها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verifiction)را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تایید یا رد آن بررسی می‌شوند. به طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید. کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارایه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روشهایی برای کشف روابط بکار برده می‌شوند و به کمک الگوریتم‌هایی روابط چند بعدی بین داده‌ها تشخیص داده شده و آنهایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی می‌شوند. به طور مثال در یک فروشگاه سخت‌افزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آنها با فروشگاه رابطه‌ای برقرار شود.

در نتیجه قابلیت‌های پیچیده‌اش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب. بعضی از ناظران داده کاوی را مرحله‌ای در روند کشف دانش در پایگاه داده‌ها می‌دانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تساعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش می‌باشد. بسیاری از پیشرفت‌ها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه‌مندی به داده کاوی در بخش‌های خصوصی و عمومی سهمی داشته‌اند. بعضی از این تغییرات شامل:

رشد شبکه‌های کامپیوتری که در ارتباط برقرار کردن پایگاهها داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
توسعه افزایش تکنیکهایی بر پایه جستجو مثل شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های پیشرفته.
گسترش مدل محاسبه کلاینت سروری که به کاربران اجازه دسترسی به منابع داده‌های متمرکز شده را از روی دسک تاپ می‌دهد.
و افزایش توانایی به تلفیق داده از منابع غیر متناجس به یک منبع قابل جستجو می‌باشد.

علاوه بر پیشرفت ابزارهای مدیریت داده، افزایش قابلیت دسترسی به داده و کاهش نرخ نگهداری داده نقش ایفا می‌کند. در طول چند سال گذشته افزایش سریع جمع آوری و نگه داری حجم اطلاعات وجود داشته‌است. با پیشنهادهای برخی از ناظران مبنی بر آنکه کمیت داده‌های دنیا به طور تخمینی هر ساله دوبرابر می‌گردد. در همین زمان هزینه ذخیره سازی داده‌ها بطور قابل توجهی از دلار برای هر مگابایت به پنی برای مگابایت کاهش پیدا کرده‌است. مطابقا قدرت محاسبه‌ها در هر ۱۸ – ۲۴ ماه به دوبرابر ارتقاء پیدا کرده‌است این در حالی است که هزینه قدرت محاسبه رو به کاهش است. داده کاو به طور معمول در دو حوزه خصوصی و عمومی افزایش پیدا کرده‌است. سازمانها داده کاوی را به عنوان ابزاری برای بازدید اطلاعات مشتریان کاهش تقلب و اتلاف و کمک به تحقیقات پزشکی استفاده می‌کنند. با اینهمه ازدیاد داده کاوی به طبع بعضی از پیاده سازی و پیامد اشتباه را هم دارد.اینها شامل نگرانی‌هایی در مورد کیفیت داده‌ای که تحلیل می‌گردد، توانایی کار گروهی پایگاههای داده و نرم‌افزارها بین ارگانها و تخطی‌های بالقوه به حریم شخصی می‌باشد.همچنین ملاحظاتی در مورد محدودیتهایی در داده کاوی در ارگان‌ها که کارشان تاثیر بر امنیت دارد، نادیده گرفته می‌شود.






محدودیت‌های داده کاوی

در حالیکه محصولات داده کاوی ابزارهای قدرتمندی می‌باشند، اما در نوع کاربردی کافی نیستند.برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گران حرفه‌ای و متخصصان ماهری می‌باشد که بتوانند ترکیب خروجی بوجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند.در نتیجه محدودیتهای داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد.

اگرچه داده کاوی به الگوهای مشخص و روابط آنها کمک می‌کند، اما برای کاربر اهمیت و ارزش این الگوها را بیان نمی‌کند.تصمیماتی از این قبیل بر عهده خود کاربر است.برای نمونه در ارزیابی صحت داده کاوی، برنامه کاربردی در تشخیص مظنونان تروریست طراحی شده که ممکن است این مدل به کمک اطلاعات موجود در مورد تروریستهای شناخته شده، آزمایش شود.با اینهمه در حالیکه ممکن است اطلاعات شخص بطور معین دوباره تصدیق گردد، که این مورد به این منظور نیست که برنامه مظنونی را که رفتارش به طور خاص از مدل اصلی منحرف شده را تشخیص بدهد.

تشخیص رابطه بین رفتارها و یا متغیرها یکی دیگر از محدودیتهای داده کاوی می‌باشد که لزوماًروابط اتفاقی را تشخیص نمی‌دهد.برای مثال برنامه‌های کاربردی ممکن است الگوهای رفتاری را مشخص کند، مثل تمایل به خرید بلیط هواپیما درست قبل از حرکت که این موضوع به مشخصات درآمد، سطح تحصیلی و استفاده از اینترنت بستگی دارد.در حقیقت رفتارهای شخصی شامل شغل(نیاز به سفر در زمانی محدود)وضع خانوادگی(نیاز به مراقبت پزشکی برای مریض)یا تفریح (سود بردن از تخفیف دقایق پایانی برای دیدن مکان‌های جدید) ممکن است بر روی متغیرهای اضافه تاثیر بگذارد.
ابزارهای داده کاوی

معروف‌ترین ابزارهای داده‌کاوی به ترتیب پرطرفدار بودن

Clementine که نسخه ۱۳ ان با نام SPSS Modeler نامیده می‌شود.

رپیدماینر
نرم‌افزار وکا







نرم‌افزار
برنامه های کاربردی و نرم‌افزار های داده کاوی متن-باز رایگان

Carrot2: پلتفرمی برای خوشه بندی متن و نتایج جستجو
Chemicalize.org: یک کاوشگر ساختمان شیمیایی و موتور جستجوی وب
ELKI: یک پروژه تحقیقاتی دانشگاهی با تحلیل خوشه ای پیشرفته و روش های تشخیص داده های خارج از محدوده که به زبان جاوا نوشته شده است.
GATE: یک پردازشگر زبان بومی و ابزار مهندسی زبان.






برنامه های کاربردی و نرم‌افزار های داده کاوی تجاری

Angoss KnowledgeSTUDIO: ابزار داده کاوی تولید شده توسط Angoss.
BIRT Analytics: ابزار داده کاوی بصری و تحلیل پیش بینی گر تولید شده توسط Actuate Corporation.
Clarabridge: راه حل تحلیلگر کلاس متن.
(E-NI(e-mining, e-monitor: ابزار داده کاوی مبتنی بر الگوهای موقتی.
IBM SPSS Modeler: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط IBM
Microsoft Analysis Services: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط مایکروسافت
Oracle Data Mining: نرم‌افزار داده کاوی تولید شده توسط اوراکل (کمیک)






بررسی اجمالی بازار نرم‌افزار های داده کاوی

تا کنون چندین محقق و سازمان بررسی هایی را بر روی ابزار های داده کاوی و راهنماییهایی برای داده کاو ها تهیه دیده اند. این بررسی ها بعضی از نقاط ضعف و قوت بسته های نرم‌افزاری را مشخص می کنند. همچنین خلاصه ای را از رفتار ها، اولویت ها و دید های داده کاوها تهیه کرده اند





درجه آزادی (آمار)

درجه آزادی یکی از مفاهیم بنیادین در آمار است. درک بسیاری از مفاهیم مطرح در آمار وابسته به درک مناسبی از این مفهوم است. بر اساس زمینهٔ کاربرد و شیوهٔ نگرش می‌توان تعاریف مختلفی برای آن ارائه نمود که همه یک مفهومند:

در نظریهٔ برآورد:

تعداد مقادیری که یک آماره امکان تغییر دارد

تعداد مشاهدات مستقل منهای تعداد پارامترهای برآورد شده.

بطور معادل: تعداد مشاهدات مستقل منهای تعداد روابط معلوم میان مشاهدات

در نظریه آزمون:

بعد فضای مجهول (مدل کامل) منهای بعد فضای مفروض (مدل مقید)

در جبر خطی:

رتبهٔ یک فرم درجه دوم

بطور معادل: تعداد ابعاد یک زیر فضا که یک بردار می‌تواند آزادانه گردش کند (مربع طول بردار یک فرم درجه دوم است)






درک شهودی

مثال: یک عدد ثابت امکان تغییر ندارد پس درجه آزادی آن برابر صفر است.

یک نقطه در صفحه یک رابطه میان دو متغیر در فضای دو بعدی است. با این نقطه نمیتوان میزان همبستگی خطی دو متغیر را با برآورد خط رگرسیون تخمین زد. چون بینهایت خط از این نقطه گذراست. (تصویر مقابل) در این مثال درجه آزادی صفر است (تعداد مشاهدات مستقل - تعداد روابط معلوم میان مشاهدات = 0) اگر خطی را بعنوان خط رگرسیونی در نظر بگیریم، این مدل نه قابل رد و نه قابل قبول است. بنابراین تعداد نمونه های قابل استفاده برای این مدل صفر است.

برای رسم خط رگرسیون حداقل دو نقطه لازم است. با دو نقطه یک درجه آزادی وجود دارد. از دو نقطه فقط یک خط گذر میکند و این خط تنها برآورد ممکن است. با اینکه دقت برآورد 100 درصد است اما این دقت کاذب به علت کم بودن درجات آزادی و اطلاعات قابل استفاده است. نمونه های زیادی از تحقیقات با رسیدن به دقتی بالا تصور میکنند که مدل بدست آمده مناسب است . در حالی که درجات آزادی کم باعث این اشتباه شده است.

مثال: اگر دو مشاهده داشته باشیم، برای برآورد میانگین دو مشاهدهء مستقل داریم، اما برای برآورد واریانس تنها یک مشاهدهء مستقل وجود دارد. زیرا هر دو مشاهده دارای یک فاصله از میانگین هستند.






دیدگاه فلسفی

برای درک بهتر این مفهوم میتوان درجهء آزادی را یک معادل برای درجهء ابطال پذیری از دیدگاه فلاسفه ای مانند کارل پوپر دانست. اگر در مسئله ای درجات آزادی کم

باشد معادل است با اینکه ابطال پذیری آن مسئله کم است. یعنی با هر مشاهده ای تایید میشود و قابل ابطال نیست.





سازمان آماری
سازمان آماری سازمانی خدماتی است که وظیفهٔ تهیهٔ آمار را بر عهده دارد. دلیل وجود، رشد و مشارکت مشهود آنها در امور مربوط به دولت و جامعةخود، از توانایی آنها در تهیة اطلاعاتی برای حل مسائل مهم ریشه می‌گیرد. ولی اولویتها می‌توانند سریعتر از توانایی سازمان برای تعدیل تلاش تولیدی خود تغییر کنند. به این دلیل، مهم است که مسئولان ارشد آن دارای شم قوی و روابطی باشند که بتوانند مشکلات جدی را شناسایی کرده و آنها را از آنچه ممکن است چیزی جز مسایل گذرا نباشند متمایز کنند.





شاخص‌های پراکندگی

سنجش‌های پراکندگی (به انگلیسی: Measures of Variability) به اعدادی گویند که پراکندگی مجموعه‌ای از مشاهدات یا داده‌های اندازه گیری شده‌ای را خلاصه و توصیف می‌کنند.

دامنه، واریانس، و انحراف معیار، هر سه نمونه‌هایی از سنجش‌های پراکندگی هستند.





ضریب تغییرات
در نظریه احتمال و آمار ضریب تغییرات (به انگلیسی: coefficient of variation، مخفف:CV) یک معیار بهنجار است که برای اندازه‌گیری توزیع داده‌های آماری به کار می‌رود.

به عبارت دیگر ضریب تغییرات، میزان پراکندگی به ازای یک واحد از میانگین را بیان می‌کند. این مقدار زمانی تعریف شده است که میانگین صفر نباشد.

این مقدار بی‌بعد است به همین دلیل مناسب برای مقایسه داده‌های آماری است که واحدهای مختلفی دارند.

ضریب تغییرات تنها قابل کاربرد برای مقیاس‌های نسبی است و نمی‌توان ار آن برای سنجش مقادیری که می‌توانند مقدار منفی بگیرند استفاده کرد یا به بیان بهتر نمی‌توان از آن برای سنجش مقادیر فاصله‌ای بهره برد. مثلاً اگر درجه حرارت را با مقیاس فارنهایت در نظر بگیریم برای آن نمی‌توان از ضریب تغییر اسفاده کرد و باید از مقیاس کلوین که همیشه مقداری مثبت است استفاده کرد.





متغیر پنهان
متغیرهای پنهان(در مقابل متغیرهای مشاهده شده)در آمار، متغیرهای هستند که بصورت مسقیم قابل مشاهده نیستند اما از میان متغیرهای دیگر که قابل مشاهده هستند توسط یک الگوی ریاضی استنباط می‌شوند. آنها همچنین بعضی وقت‌ها تحت عنوان متغیرهای پنهان، پارامترها ی مدل، متغیرهای فرضی یا ساختارهای فرضی شناخته می‌شوند.. استفاده متغیرهای پنهان در علوم اجتماعی متداول است، اقتصاد، پزشکی و تا حدی روبوتیک اما تعریف دقیق یک متغیر پنهان در این رشته‌ها کمی متفاوت است. مثال‌های از متغیرهای پنهان در حوزه اقتصاد عبارتند از کیفیت زندگی، اطمینان کار، روحیه، خوشحالی و اصول محافظه‌کاری: اینها متغیرها هستند که مستقیماً نمی‌توان آنها را سنجید. با این وجود یک مدل اقتصادی را می‌توان از پیوند این متغیرهای پنهان با متغیرهای مشاهده شده (از قبیل تولید ناخالص داخلی) بدست آورد و مقادیر متغیرهای پنهان را از متغیرهای مشاهده شده محاسبه و استنباط نمود.





متغیر تصادفی

در آمار و احتمال متغیر تصادفی متغیری است که مقدار آن از اندازه‌گیری برخی از انواع فرآیندهای تصادفی بدست می‌آید. بطور رسمی‌تر، متغیر تصادفی تابعی است از فضای نمونه به اعداد حقیقی. بطور مستقیم متغیر تصادفی توصیف عددی خروجی یک آزمایش است (مثل برآمدهای ممکن از پرتاب دو تاس (۱و۱) و (۱و۲) و غیره).

متغیرهای تصادفی به دو نوع گسسته (متغیر تصادفی که ممکن است تعداد محدود یا توالی نامحدودی از مقادیر را بگیرد) و پیوسته (متغیری که ممکن است هر مقدار عددی در یک یا چند بازه را بگیرد) طبقه‌بندی می‌شوند. مقادیر ممکن یک متغیر تصادفی می‌تواند نشان‌دهندهٔ برآمدهای آزمایشی که هنوز انجام نشده یا مقادیر بالقوهٔ یک کمیت که مقدارهای موجود آن نامطمئن هستند (مثلا درنتیجه اطلاعات ناقص یا اندازه‌گیری نادقیق) باشد. یک متغیر تصادفی می‌تواند بعنوان یک کمیت که مقدارش ثابت نیست و مقادیر مختلفی را می‌تواند بگیرد در نظر گرفته شود و توزیع احتمال برای توصیف احتمال اتفاق افتادن آن مقادیر استفاده می‌شود.

متغیرهای تصادفی معمولاً با اعداد حقیقی مقداردهی می‌شوند؛ ولی می‌توان انواع دلخواهی مانند مقدارهای بولی، اعداد مختلط، بردارها، ماتریس‌ها، دنباله‌ها، درخت‌ها، مجموعه‌ها، شکل‌ها، منیوفیلدها، توابع و فرآیندها را درنظر گرفت. عبارت المان تصادفی همه این نوع مفاهیم را دربرمی گیرد.

متغیرهای تصادفی که با اعداد حقیقی مقداردهی می‌شوند، در علوم برای پیش‌بینی براساس داده‌های بدست آمده از آزمایش‌های علمی استفاده می‌شوند. علاوه بر کاربردهای علمی، متغیرهای تصادفی برای آنالیز بازیهای قمار و پدیده‌های تصادفی بوجود آمدند. در چنین مواردی تابعی که خروجی را به یک عدد حقیقی می‌نگارد معمولا یک تابع همانی یا بطور مشابه یک تابع بدیهی است و بطور صریح توصیف نشده است. با این وجود در بسیاری از موارد بهتر است متغیر تصادفی را بصورت توابعی از سایر متغیرهای تصادفی درنظر بگیریم که دراینصورت تابع نگاشت استفاده شده در تعریف یک متغیر تصادفی مهم می‌شود. بعنوان مثال، رادیکال یک متغیر تصادفی با توزیع استاندارد (نرمال) خود یک متغیر تصادفی با توزیع کی دو است. شهود این مطلب بدین صورت است که تصور کنید اعداد تصادفی بسیاری با توزیع نرمال تولید کرده و از هرکدام رادیکال بگیریم و سپس هیستوگرام داده‌های بدست آمده را بکشیم در اینصورت اگر داده‌ها به تعداد کافی باشند، نمودار هیستوگرام تابع چگالی توزیع کی دو را با یک درجه آزادی تقریب خواهد زد.






نام‌های دیگر

در برخی از کتاب‌های قدیمی‌تر به جای «متغیر تصادفی»، اصطلاح‌های «متغیر شانسی» و «متغیر استوکاستیکی» هم به کار رفته است.






انواع

متغیر تصادفی گسسته
متغیر تصادفی پیوسته

با توجه به وضع شمارایی فضای نمونه‌ای S، متغیر می‌تواند گسسته یا پیوسته باشد. اگر S متناهی یا نامتناهی شمارا باشد متغیر تصادفی X گسسته و اگر ناشمارا باشد X پیوسته خواهد بود.

یک توزیع همچنین می تواند از نوع مختلط (mixed) باشد به این صورت که بخشی از آن مقادیر خاصی را بگیرد و بخش دیگر آن مقادیر روی یک بازه را بگیرد.





مقدار موثر
در ریاضیات، جذر متوسط مربع (به انگلیسی: root mean square یا quadratic mean) که با نام مقدار RMS و مقدار مؤثر (به انگلیسی: effective value) نیز شناخته می‌شود، معیاری آماری از اندازه کمیت متغیر است.
2:58 pm

تاریخچه عکاسی
عکاسی توسط یک فرد کشف و تکمیل نشده‌است، بلکه نتیجهٔ تلاش بسیاری از افراد در زمینه‌های مختلف و اکتشافات و نوآوری‌های آنان در طول تاریخ است.





سال‌ها قبل از اختراع عکاسی، اساس کار دوربین عکاسی وجود داشته‌است؛ موزی، ارسطو و اقلیدس در سدهٔ ۵ و ۴ پیش از میلاد نحوهٔ کارکرد دوربین سوراخ سوزنی را شرح داده‌بودند. در یونان باستان عقیده بر این بود که نور از چشم به سمت اشیا می‌تابد و بازتاب آن باعث دیدن می‌شود. ارسطو و اقلیدس با استفاده از تئوری سوراخ‌سوزنی تلاش کردند خلاف آن نظریه را ثابت کنند؛ آن‌ها در پشت دوربین‌های سوراخ سوزنی صفحه‌ای نیمه‌مات قرار می‌دادند تا تصویر بازتاب‌شدهٔ روی آن با چشم دیده شود. در قرن ششم میلادی، آنتمیوس در آزمایش‌های خود از دوربین تاریکخانه‌ای استفاده کرد.

ابن هیثم تئوری دوربین سوراخ سوزنی را گسترش داد و در مشاهدات خورشید گرفتگی خود از وسیله‌ای به نام «جعبه تاریک» استفاده کرده بود. او برای نخستین‌بار از دوربین سوراخ سوزنی و دوربین تاریکخانه‌ای در آزمایش‌هایش جهت بررسی خواص نور پرداخت. آلبرتوس ماگنوس در قرن سیزدهم میلادی نیترات نقره و ژرژ فابریسیوس نقره کلرید را کشف کرد. و دانیل باربارو در سال ۱۵۶۸ میلادی نحوهٔ عملکرد دیافراگم و کارکرد عدسی در دوربین تاریکخانه‌ای را شرح داد. ویلهلم هومبرگ در سال ۱۶۹۴ میلادی توضیح داد که نور چگونه برخی از مواد شیمیایی را تاریک می‌کند و در سال ۱۸۰۲ میلادی توماس وجوود انگلیسی توانست بر روی سطح‌های حساس شده با نیترات نقره تصویر شفافی به دست آورد.

اتاق تاریک منجر به تکامل عکاسی و پیدایش دوربین عکاسی شد. اتاق تاریک عبارت از اتاقی بدون پنجره‌است که به جز روزنه‌ای که بر یکی از دیوارهای اتاق تعبیه شده، هیچ نوری به آن وارد نمی‌شود. تصاویر یا چشم‌اندازهای روبه‌روی روزنه به صورت وارونه بر دیوار روبرویش بازتاب می‌یابد که قابل دیدن است. بعضی از نگارگران از تصاویر بازتاب یافته به عنوان الگوی نقاشی استفاده می‌کردند. بعدها این اتاق تاریک در ابعاد کوچک‌تر تبدیل شد به دوربین عکاسی شد یعنی در برابر روزنه‌ای که وجود داشت مادهٔ حساس به نور قرار می‌دادند تا تصاویر بازتابش یافته، ثبت و ضبط شوند.
اولین تصویر لیتوگرافی نوری در سال ۱۸۲۲ میلادی توسط مخترع فرانسوی، ژوزف نیسه فور نیپس تولید شد اما در هنگام رونوشت‌برداری از بین رفت. اما نیپس در سال ۱۸۲۶ دوباره توانست عکسی دائمی از طبیعت به نام اصطبل و کبوترخانه را خلق کند. ولی زمان نوردهی این عکس هشت ساعت بود که زمان بسیار درازی است، و مشکل دیگر هم این بود که تصویر نگاتیو بود یعنی هرچه سفید بود را سیاه هرچه سیاه بود را سفید نشان می‌داد. به همین دلیل او به دنبال یافتن فرآیند بهتری بود و با همکاری لوئی داگر ، آزمایش‌هایی را بر ترکیبات نقره براساس یافته‌های یوهان هاینریش شولتز در سال ۱۸۱۶ میلادی انجام دادند؛ در آن سال شولتز مشاهده کرد که مخلوطی از نیترات نقره و گچ در مقابل نور، تیره می‌شوند. نیپس در سال ۱۸۳۳ میلادی درگذشت؛ ولی داگر در سال ۱۸۳۷ توانست روش داگرئوتایپ را اختراع کند. داگرئوتایپ بدین‌گونه بود که به صفحه‌ای نقره‌ای مدتی بخار ید داده تا نسبت به نور حساس شود، سپس آن را درون یک دوربین جعبه‌ای گذاشته و با برداشتن عدسی حدود ۱۵ تا ۳۰ دقیقه نور از شی موردنظر به صفحهٔ نقره‌ای تابانده می‌شد. برای ظهور تصویر، صفحه را در محلول جیوه با حرارت ۶۵ درجه قرار می‌داد تا با چسبیدن ذرات نقره و جیوه، عکس بوجود آید؛ سپس صفحه را در آب سرد فرو می‌برد تا سطح آن پایدار گردد، در نهایت صفحه را در آب‌نمک (سدیم کلرید) قرار می‌داد و تصویر ظاهر می‌شد. یکی از مشکلات روش داگرئوتایپ این بود که فقط می‌شد یک نسخهٔ پوزیتیو یا مثبت (عکس دائمی) از سوژه ثبت کرد. در سال ۱۸۳۵ میلادی، چند ماه پس از اینکه نتیجهٔ آزمایش‌های لوئی داگر اعلام شد، شیمی‌دان انگلیسی، هنری فاکس تالبوت گزارشی از روند عکاسی خود که آن را «طراحی نوری» نامیده بود منتشر کرد؛ تالبوت این روش را در سال ۱۸۳۵ میلادی ابداع کرده بود اما آن را مخفی نگه داشت و روش خود را کامل و در سال ۱۸۴۰ با عنوان کالوتایپ معرفی کرد. در این روش، به‌جای استفاده از صفحات فلزی، از کاغذ حساس‌شده به نیترات نقره با ترکیبی از سدیم کلرید و اسید گالیک استفاده کرد. کاغذ حساس‌شده به مدت دو دقیقه نوردهی می‌شد و پس از آن یک تصویر پنهان بوجود می‌آمد که آن‌را با استفاده از پتاسیم یدید و سدیم سولفات به صورت نگاتیو (منفی) در اندازه‌های کوچکتر ثبت می‌کرد. سپس با استفاده از آن می‌شد نسخه‌های دائمی فراوانی در اندازه‌های مختلف تهیه کرد؛ تا پیش از این عکاسان مجبور بودند صفحهٔ حساس را به اندازهٔ شی موردنظر بسازند و امکان تغییر در اندازه وجود نداشت. تا سال ۱۸۶۰ میلادی روش داگرئوتایپ به کلی منسوخ شد و عکاسی مبتنی بر نسخه‌های نگاتیو و پوزیتیو جایگزین آن شد. در سال ۱۸۳۹ جان هرشل با استفاده از سدیم تیو سولفات روشی را برای تهیهٔ نسخهٔ نگاتیو روی شیشه ابداع کرد که به‌مرور جایگزین نگاتیوهای کاغذی شد.

تئوری عکس رنگی سه‌رنگ، توسط جیمز کلرک ماکسول فیزیکدان انگلیسی در سال ۱۸۵۵ پیشنهاد شده بود. برپایهٔ نظریهٔ او، نور مرئی از سه رنگ اساسی قرمز، سبز و آبی، تشکیل شده‌است. پس فیلمی از سه لایه ساخت که هر لایهٔ آن نسبت به یکی از سه رنگ‌های اولیه حساس بود و توانست نخستین عکس‌رنگی را در سال ۱8۶۱ به ثبت برساند.

بالاخره در سال ۱۸۷۴، یک شرکت انگلیسی اولین شیشه‌های خشک عکاسی را به بازار عرضه کرد و عکاسی جنبهٔ عملی به خود گرفت. اما حمل و نقل مقدار زیادی شیشه، از لحاظ سنگینی و شکنندگی، یکی از مشکلات پیش روی بود تا اینکه در سال ۱۸۷۱ ریچارد مادوکس، فیزیکدان و عکاس انگلیسی با ابداع فیلم عکاسی ژلاتینی، زمان عکسبرداری را کوتاه کرد و جابه‌جایی فیلم‌های عکاسی را راحت نمود که نقطهٔ عطفی در تاریخ عکاسی محسوب می‌شود.

جورج ایستمن آمریکایی در سال ۱۸۸۴ میلادی فیلم رول را که فیلمی از جنس پلاستیک آغشته به امولسیون ژلاتینی است را ابداع کرد و با ساخت دوربین جعبه‌ای در سال ۱۸۸۸، عکاسی را برای مردم عادی مقرون به صرفه نمود و تحول مهمی در عکاسی ایجاد کرد؛ شعار تبلیغاتی کمپانی کداک برای دوربین‌هایش چنین بود که «شما دکمه را فشار دهید، بقیه‌اش را ما انجام می‌دهیم.»

در نوامبر ۱۹۴۸ ادوین لند نوعی دوربین آنالوگ ظهور فیلم فوری موسوم به دوربین پولاروید را اختراع کرد که بلافاصله پس از عکسبرداری، نسخهٔ چاپ‌شدهٔ عکس را پرینت می‌کردند و عکس گرفته‌شده یک دقیقه بعد و در مدل‌های جدیدتر تا چند ثانیه بعد، قابل رویت بود تصاویر دیجیتال در دههٔ ۱۹۶۰ میلادی و در جریان پیاده‌کردن انسان در ماه، تکامل پیدا کرد. دستگاه‌های گیرندهٔ امواج آنالوگ، اطلاعاتی که در مورد عکس از فضا ارسال می‌شد را بسیار دشوار دریافت می‌کردند. با دیجیتالیزه سیگنالها و تقویت آن‌ها، پارازیتها حذف می‌شدند و تصاویر واضح بدست می‌آمد.

پیدایش عکاسی و رواج روش‌های گوناگون این فن در ایران، با اختلاف حدود سه سال از اعلام موجودیت عکاسی در فرانسه روی داده‌است. اختراعات و انواع ابزار و تجهیزات عکاسی دو تا سه سال پس از اینکه به بازار می‌آمد بطور هدیه بدست پادشاه ایران می‌رسید.نخستین دستگاه‌های عکاسی به روش داگرئوتایپ، به درخواست محمد شاه قاجار از کشورهای روسیه و انگلیس به دربارِ ایران وارد شد و در اواسط دسامبر سال ۱۸۴۲ میلادی (پایان آذر سال ۱۲۲۱ خورشیدی) نخستین عکسبرداری در ایران انجام گرفت.






عکاسی آنالوگ

هر چند از اول، عکاسی بر پایه آنالوگ بنا شده بود، ولی این صفت، بعد از ظهور عکاسی دیجیتال و بخاطر ایجاد وجه تمایز به این نوع عکاسی اضافه گردید. در این سیستم چنانچه در بخش تاریخ عکاسی بصورت مفصل آمده‌است، تلاش‌های زیادی برای ثبت و ثابت‌سازی تصویر صورت گرفته‌است. از شیشه‌های خیس کلودیونی، شیشه خشکی که انگلیسی‌ها آن را ابداع کردند و بالاخره فیلم ژلاتینی که بوسیله ریچارد مادوکس وارد دنیای عکاسی شدند، همه و همه جزو تلاش‌های بشر برای ثبت تصویر بوده‌است.

برای بدست آوردن بهترین نتیجه، در عکاسی آنالوگ، باید تمامی تدبیرات اعمّ از: اصلاح رنگ، نور و کنتراست را قبل از نوردهی انجام داد. چون تقریباً بعد از نوردهی و ظهور فیلم، در این خصوص کار زیادی نمی‌شود انجام داد. هر چند روش‌هایی در کارهای تاریکخانهای متداول می‌باشد، ولی چون پایه ثابت است، این تغییرات هم جزئی خواهد بود.

ظهور فیلم ظهور در عکاسی به معنای مواجهه دادن فیلم عکاسی یا کاغذ عکاسی با مواد شیمیایی است که باعث تبدیل شدن فیلم به یک تصویر منفی (نگاتیو) یا مثبت (اسلاید)، و یا کاغذ به تصویر عکس می‌شود. این اولین مرحلهٔ ظهور در مورد فیلم و کاغذ است. هدف از ظهور این است که تصویر موقتی که روی فیلم یا کاغذ عکاسی نقش بسته را تبدیل به یک تصویر دائم، قابل دیده شدن، و غیر حساس به نور بکند. توقف، ثبوت و شست‌وشو، مراحل بعدی بدست آوری تصویر ثابت است.



ظهور فیلم سیاه و سفید

در ظهور فیلم عکاسی، چه سیاه و سفید، چه رنگی، که یک احــیاء شیمیایی اســت، ذرات نوردیده برمید نقره به فلز نقره سیاه متالیک تبدیل شده و نگاتیو را بوجود می‌آورند نتیجه بدست آمده از ظهور را، از آن جهت نگاتیو می‌نامند که با صحنهٔ عکاسی رابطه عکس دارد. یعنی قسمت‌هایی از صحنه عکاسی که روشن هستند، در نتیجهٔ بدست آمده از ظهور، تیره ثبت می‌شوند و بالعکس. چاپ تماسی یا آگراندیسوری نگاتیو بر روی کاغذ عکاسیِ نگاتیو، نتیجه مثبت بدست می‌دهد.
ظهور ریورسال، برای بدست آوردن نتیجه مثبت (پزتیو) اجراء می‌شود. معمولاً حاصل کار این نوع ظهور را اسلاید می‌نامند.
در بین مراحل ظهور ریورسال سیاه سفید یک مرحله نور دادن وجود دارد. برای اینکه این مرحله بصورت کامل و عاری عیب و نقص صورت بگیرد، قرقره تانکهای ظهور باید کاملاً شیشه‌ای باشد، تا سایه بوجود آمده از آن باعث خراب شدن نتیجه نگردد.




ظهور فیلم رنگی

ظهور فیلم رنگی از نظر دما به مراتب حساس‌تر از ظهور فیلم سیاه و سفید است؟ با وجود لایه‌های حساس به رنگ در پایه این فیلم‌ها، تغییرات جزئی دما در حد نصف درجه سانتی‌گراد باعث بروز اعوجاج رنگ خواهد شد. در سیستم ظهور فیلم رنگی دما بصورت اتوماتیک بوسیله دستگاه ظهور تنظیم و ثابت نگه داشته می‌شود. با ظهور مداوم، که در لابراتوارهای بزرگ انجام می‌گیرد، ثابت نگه داشتن قدرت احیاکنندگی داروی ظهور اهمیت بسزایی دارد. این کار معمولاً با داروهای تقویتی که با علامت R مشخص مشوند، صورت می‌گیرد. داروهای تقویتی را بر حسب سانتیمتر مربع از ظهورهای صورت گرفته به داروی اصلی می‌افزایند.
در ظهور ریورسال رنگی، بر خلاف ریورسال سیاه و سفید مرحله نوردهی مجدد در کار نیست. ظهور دوم بلافاصله بعد از بلیچ صورت می‌گیرد. پایه فیلم ریورسال رنگی نیز بر خلاف سایر فیلم‌های رنگی (نور روز و نور شب) شفاف است.

داروهای ظهور ریورسال رنگی، قبلاً انواع متفاوتی داشتند و ظهور آنها فقط در کارخانه سازنده آن امکان داشت. در بستهٔ هر فیلم ریورسال، یک پاکت به آدرس کارخانهٔ سازنده آن فیلم وجود داشت که هزینه پستی آن نیز توسط خود کارخانه تقبل شده بود. بعد از نوردهی فیلم داخل آن پاکت قرار داده شده و ارسال می‌گردید. کارخانه، فیلم را ظهور و به آدرس عکاس ارسال می‌نمود.

استفاده همه‌گیر فیلم‌های ریورسال موجب بوجود آمدن داروی واحدی به نام ئی-۶ گردید. فعلاً تقریباً تمامی فیلم‌های ریورسال رنگی با این دارو قابل ظهور هستند.




عکاسی دیجیتال

عکاسی دیجیتال به فرآیند ثبت تصاویر به وسیلهٔ دریافت و ثبت نور برروی سطح حساس به نور سنسور الکترونیکی گفته می‌شود. الگوهای نوری بازتابیده شده یا ساطع شده از اشیاء بر روی سطح حساس به نور سنسور تأثیر می‌گذارد و باعث ثبت تصاویر می‌گردد.

آسانی نسبی استفاده، سرعت بالای بازدید، انتقال و چاپ و نیز در بسیاری از موارد، کیفیت برتر، تعدادی از ویژگی‌های متمایزکنندهٔ عکاسی دیجیتال هستند.

در عکاسی دیجیتال، سنسور (حسگر) وظیفهٔ ثبت تصویر را برعهده دارد و هیچکدام از سنسورها بصورت مستقیم قادر به شناسایی رنگ‌ها نیستند و فقط می‌توانند شدت روشنایی نور را ثبت کنند. هر سنسور از میلیون‌ها سنسور ریز حساس به نور تشکیل شده و هرکدام از این حسگرهای ریز قالباً یک پیکسل از عکس نهایی را ثبت می‌کند. سازندگان این سنسورها با قرار دادن فیلترهای سرخ، سبز و آبی (رنگ‌های اولیه) روی تک تک آنها با استفاده از الگوهایی مانند الگوی بایر می‌توانند به پردازشگرهای دوربین قابلیت آن را بدهند که با کمک الگوریتم‌های درون‌یابی (اینترپولیشن) و مقایسه ارقام ثبت شده توسط ریز سنسورهای مجاور، رنگ واقعی هر پیکسل را حدس بزنند. دوربین‌هایی که قابلیت ذخیرهٔ عکس را بصورت خام دارا هستند، اجازه می‌دهند که این بخش نهایی شناسایی رنگ‌ها روی رایانه شخصی انجام شود و این به کاربران اجازه می‌دهد که آزادی بیشتری در ویرایش عکس نهایی داشته باشند.

یکی از خصوصیاتی که در بازاریابی دوربین‌های دیجیتال بر آن تاکید می‌شود تعداد کل پیکسل‌های یک دوربین است. این رقم که با واحد مگاپیکسل یا میلیون پیکسل شمارش می‌شود، از راه ضرب تعداد پیکسلهای افقی و عمودی یک سنسور محاسبه می‌شود.

برای مثال، دوربینی که حسگری دارای ۳هزار پیکسل افقی و ۲هزار پیکسل عمودی باشد، یک دوربین ۶ مگاپیکسلی خواهد بود. با وجود آنکه این رقم در برخی موارد می‌تواند شاخص خوبی برای مقایسه کیفیت تصویر دوربین‌های دیجیتال باشد، این رقم در اکثر موارد می‌تواند گمراه کننده نیز باشد. کیفیت نهایی یک تصویر دیجیتال موثر از متغیرهای بیشتری مانند نوع سنسور، مساحت سنسور، اندازه لنزهای ریز روی هر پیکسل و قدرت تمرکز لنز می‌باشد.




هیستوگرام

هیستوگرام (بافت‌نگار) به نموداری گفته می‌شود که فراوانی عناصری که در محور افقی آن قرار دارند را در محور عمودی نشان می‌دهد. هیستوگرام عکس، شدت نور را، از کمترین مقدار تا بیشترین مقدار، در محور افقی و تعداد پیکسل‌های هرکدام از آن‌ها را در محور عمودی نشان می‌دهد.

توجه به هیستوگرام، راه بسیار خوبی برای کنترل نوردهی دوربین و تصویر بوجود آمده‌است.

بافت‌نگار به عنوان یک عملگر کاربردی مصطلح است و یکی از ابزارهای مفید و کارآمد در دوربین‌های عکاسی دیجیتال به شمار می‌رود.




تجهیزات عکاسی

عکاسی نیز همچون دیگر هنرها و علوم، نیاز به ابزار و تجهیزات خاص خود دارد. برخی از ابزارها در ایجاد عکس نقش اساسی دارند و نبود آن‌ها فرآیند عکسبرداری را ناممکن می‌سازد و بعضی دیگر به عکاس کمک می‌کنند تا علاوه بر سرعت عمل و صرفه‌جویی در زمان، تصویر بهتری را نیز ثبت کند.



دوربین آنالوگ

دوربین آنالوگ طی سالیان طولانی از وضعیت ابتدایی خود که همان اتاق تاریک بود، تکمیل و به حالت فعلی در آمده‌است. اولین دوربین‌ها فاقد مسدودکننده و دیافراگم بودند. لنز آن دوربین‌ها کاملاً ابتدایی، و انحراف خطی شدید و سایه و یا تاریکی در گوشه‌ها داشتند. لزوم مسدود کننده از زمانی احساس گردید که سرعت مواد حساس عکاسی (نورگیری) افزایش یافت و زمان نوردهی به کسری از ثانیه رسید. مسدود کننده‌ها در انواع مختلفی تولید شده و برای کارهای متعدد مورد استفاده قرار گرفتند. مسدودکننده‌های برگی در تمامی سرعت‌های فلاش کارایی داشتند، ولی سرعت آنها کم بود.

مسدود کننده‌های سطح کانونی هم با وجود سرعت بالا، در ثبت تصویر از سوژه‌های متحرک، بسته به جهت حرکت پره‌ها (افقی یا عمودی) تصویر را دچار اعوجاج می‌کردند. با ورود عکاسی به جامعه و دنیای خبر و ورزش، طلب برای سرعت‌های بالای مسدود کننده، برای ثبت وقایع سریع افزایش یافت. سرانجام کارخانه مینولتا در سال ۱۹۹۸ دوربین ماکسیوم ۹ خود را با سرعت مسدود کننده ۱/۱۲۰۰۰ ثانیه به جهان معرفی کرد، که خود انقلابی در این زمینه محسوب می‌شود.

ساعت : 2:58 pm | نویسنده : admin | مطلب قبلی | مطلب بعدی
فتوگالری | next page | next page