cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
திவ்யா பாரதி
பாலிவுட்டில் நட்சத்திரமாக உயர்வு
ஏழு நாட்களுக்குப் பின்னர் திவ்யாவின் இசைத்தொகுப்பான தில் கா கியா கஸூர் வெளியிடப்பட்டது. இது அவரை ஒரு புகழ்பெற்ற கதாநாயகியாக உருவாக்கியிருக்கக்கூடியது என்றாலும் திரையரங்குகள் வெறிச்சோடி கிடந்தன. இந்தப் படம் இந்த அளவிற்கு மோசமான தோல்வியடையும் என்று யாரும் எதிர்பார்க்கவில்லை. இந்தத் திரைப்படம் ரசிகர்களை திருப்திப்படுத்துவதில் தோல்வியுற்றது என்றாலும், ஃபிலிம்ஃபேர் பத்திரிக்கைகள் திவ்யாவை 1992 ஆம் ஆண்டின் முதல் பத்து சிறந்த நடிகைகள் பட்டியலில் சேர்க்கத் தொடங்கியிருந்தன. ஆச்சரியப்படும்படியாக, தற்போது நன்கு அறியப்பட்டுள்ள புதுவரவுகள் திரைத்துறையில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டிருந்தாலும் திவ்யாவின் அறிமுகமே பத்திரிக்கையின் தலைப்புச்செய்தியாக இருந்தது, வெற்றிப்படங்களில் நடித்திருந்த பூல் அவுர் கான்டேயில் மது மற்றும் சனம் பேவஃபாவில் சாந்தினி, ஆகியோர் நட்சத்திரமாகவில்லை, ஆனால் திவ்யாவின் தோல்விப்படம் அவரை ஒரு நட்சத்திரமாக்கியது. திவ்யா "நான் என்னை நிரூபிக்கவே விரும்புகிறேன். ஆனால் என் முகத்தின் மீதே வீழ்கிறேன். இப்போது, நான் மீண்டும் முற்றிலும் புதிதாக தொடங்கியிருக்கிறேன். ஒருநாள் வெற்றி என்னுடையதாகும் என்பதில் எனக்கு எந்த சந்தேகமும் இல்லை", என்று கூறி தன்னை தற்காத்துக்கொண்டார் (ஸ்டார்டஸ்ட், மார்ச் 1992).
மேலும், திவ்யாவும்கூட இவ்வாறு புதுவரவுகள் மீதிருந்த நம்பிக்கையை நீக்கிக்கொண்டவராகக் காணப்பட்டார். பின்னர் பேலஜ் நிலானியின் ஷோலா அவுர் ஷப்னம் வெளிவந்தது. இந்தத் திரைப்படம் வெற்றிபெற்றது என்பதுடன் திவ்யா மீண்டும் உச்சத்திற்குச் சென்றார். இது திவ்யாவிற்கு மேன்மையான கதாப்பாத்திரத்தை மட்டுமின்றி கோவிந்தாவின் திரை வாழ்க்கையில் ஒரு முக்கியமான இடத்தை வழங்கியதோடு டேவிட் தவானை ஒரு இயக்குநராக அங்கீகரிக்கச் செய்தது.
நான்கு மாதங்களுக்குப் பின்னர், ராஜ் கன்வரின் காதல் கதையான தீவானா 1992ஆம் ஆண்டில் மிகப்பெரிய வெற்றியை பெற்றது. இதில் அவர் ரிஷி கபூருடனும், இந்தப் படத்தில் அறிமுகமானவரும், பின்னாளில் பாலிவுட் சூப்பர் ஸ்டாராகவும், இந்திய சினிமாவின் அடையாளமாகவும் ஆன ஷாரூக்கானுடனும் நடித்திருந்தார். தீவானாவின் பெரிய வெற்றியால் திவ்யா தன்னுடைய புதுவரவு பட்டியலிலிருந்து விலகி முதல்நிலைப் பட்டியலில் இடம்பெற்றார். தீவானாவில் அவருடைய நடிப்பு பெரிதும் பாராட்டப்பட்டது. அதே நேரத்தின்போது, திவ்யாவின் மற்ற படங்களான சுனில் ஷெட்டியுடன் பல்வான், கோவிந்தாவுடன் ஜான் சே பியாரா வெளியாகி நன்றாக ஓடின. அந்த வருடத்தின் முடிவில் ஹேமா மாலினியின் தில் ஆஷ்னா ஹை வெளியானது, அதில் திவ்யா தன்னுடைய தாயைத் தேடும் பார் நடனக்காரியாக நடித்திருந்தார். இந்தத் திரைப்படம் தோல்வியடைந்தது என்றாலும் அவருடைய நடிப்பு விமர்சகர்களால் பெரிதும் பாராட்டப்பட்டது.
திடீரென்று, அவரிடம் இருந்த பெரிய வெற்றிப்படங்களால் திவ்யா திரைத்துறையில் ஒரு மிகப்பெரிய சொத்தாகப் பார்க்கப்பட்டார். அவர் இந்த முதல்நிலைத் தகுதியை நீண்டநாட்களுக்கு தக்கவைத்துக்கொள்ள முடியாது என்று பலரும் கணித்தனர். உண்மையில் "மூவி", "ஸ்டார்டஸ்ட்" மற்றும் "ஃபிலிம்ஃபேர்" போன்ற திரைப் பத்திரிக்கைகள் செப்டம்பரில் அவரை சம்பளம், பிரபலம் மற்றும் மாதுரி தீ்ட்சித் மற்றும் ஸ்ரீதேவிக்கு அடுத்த நிலையில் இருப்பது ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் அவருக்கு மூன்றாவது இடத்தை அளித்திருந்தன. ஆனால் விதி வேறு திட்டங்களை வைத்திருந்தது, 1993 ஆம் ஆண்டு ஏப்ரல் 5 என்ற ஒரு விதிவசமான நாளில், பத்தொன்பது வயதே ஆகியிருந்த நிலையில் திவ்யா அவருடைய அடுக்குமாடிக் குடியிருப்பின் ஐந்தாவது மாடியிலிருந்து கீழே விழுந்தார்.
சொந்த வாழ்க்கை
16 வயதே ஆன நிலையில், தன்னுடைய நண்பரான கோவிந்தாவைப் பார்ப்பதற்கு ஃபிலிம்சிட்டி படப்பிடிப்பு தளத்திற்கு வந்த சஜித் நதியத்வாலாவை 1990 இல் திவ்யா சந்தித்தார். ஷோலா அவுர் ஷப்னம் படப்பிடிப்பு தளத்தில் திவ்யா கோவிந்தா அஹூஜாவுடன் படப்பிடிப்பில் இருந்தார். கோவிந்தா தான் சஜித்தை திவ்யாவிற்கு அறிமுகம் செய்துவைத்தார். விரைவிலேயே படப்பிடிப்பு தளங்களில் படக்குழுவினர் தினமும் சஜித்தைப் பார்ப்பது தொடர்ந்தது.
1993 ஆம் ஆண்டு ஜூன் மூவி இதழில் சஜித் குறிப்பிட்டதன்படி "1992 ஆம் ஆண்டு ஜனவரி 15 இல் எங்கோ ஒரு இடத்தில் திவ்யா என்னிடம் திருமணம் செய்துகொள்ள விரும்புவதாகக் கூறினார்". அடுத்த நாளே அவர் தன்னுடைய பெயர் எல்லா கதாநாயர்களுடனும் இணைத்துப் பேசப்படுவதாக படபடப்பில் இருந்தார். அவர் திருமணம் செய்துகொண்டு இந்தப் பிரச்சினைகள் அனைத்தையும் முடிவுக்குக் கொண்டுவர விரும்பினார். நான் எல்லோருடனும் உறவு கொண்டிருப்பவளாக இருக்க வேண்டும் என மக்கள் விரும்புவதாக அவர் தெரிவித்தார்.
பிறகு 1992 ஆம் ஆண்டு மே 20 இல் திவ்யா சஜித்தின் வெர்ஸோரா குடியிருப்பில் இருக்கும் துள்சி அடுக்ககத்தில் அவருடைய சிகையலங்கார நிபுணரான சந்தியா, அவருடைய கணவர் மற்றும் ஒரு இஸ்லாமிய சடங்காளரின் முன்னிலையில் சஜித்தை திருமணம் செய்துகொண்டார். அவர் இஸ்லாமிற்கு மதம் மாறியதோடு "சானா" என்ற புதிய பெயரையும் வைத்துக்கொண்டார். "அவருடைய திரைத்துறை வாழ்க்கையை இது பாதிக்கும் என்பதால் நாங்கள் இதை ரகசியமாகவே வைத்திருந்தோம். அவருடைய தயாரிப்பாளர்கள் அச்சமடைந்திருக்கக்கூடும். கடந்த காலங்களை நினைக்கையில் நாங்கள் இந்த உண்மையை சொல்லியிருக்க வேண்டும் என்று நான் விரும்புகிறேன். திவ்யா நாங்கள் திருமணம் செய்துகொண்டதை அறிவிக்கவே விரும்பினார் நான்தான் இன்னும் கொஞ்சநாள் போகட்டும் என்று சொல்லிக்கொண்டிருந்தேன். நான் அப்படி இல்லாமல் இருந்திருக்கலாம் என்று நினைக்கிறேன். ஒவ்வொரு முறையும் அவருடைய திரைப்படத்திற்கு முண்டியடிக்கும் கூட்டத்தைப் பார்த்து அவர், "இது தோற்றுப்போய் மக்கள் என்னை விலகும்படி கேட்டுக்கொள்வார்கள்" என்று முனகுவார். ஆனால் அது நடக்கவே இல்லை, அவருடைய திரைப்படங்கள் அனைத்தும் வெற்றிபெற்றன. 1993 ஆம் ஆண்டின் முடிவில் அவர் தன்னுடைய திரைப்பட வேலைகள் அனைத்தையும் முடித்திருப்பார்" என்று சஜித் குறிப்பிட்டிருந்தார்.
இறப்பு
1993 ஆம் ஆண்டு ஏப்ரல் 5 ஆம் தேதி நள்ளிரவு, மும்பையில் திவ்யா தன்னுடைய கணவரின் அடுக்குமாடிக் குடியிருப்பான துள்சி 2 இல் ஐந்தாவது மாடியிலிருந்து கீழே விழுந்தார். திவ்யாவின் இந்த திடீர் முடிவு குறித்து ஊடகத்தில் பல்வேறுவிதமான யூகங்கள் நிலவின, அதற்கு விபத்து, மரணம், தற்கொலை மற்றும் கொலையாகக்கூட இருக்கலாம் என்ற காரணங்கள் கற்பிக்கப்பட்டன. திவ்யாவின் ஆடை வடிவமைப்பாளர் அவர் மரணமடைந்த நேரத்தில் அந்த அடுக்ககத்தில் இருந்தார் என்று நம்பப்பட்டது, ஆனால் இந்த துரதிருஷ்டவசமான சம்பவம் தவிர்க்க இயலாததாக இருந்தது. காவல்துறை அவர் மரணம் குறித்த விசாரணையை 1998ஆம் ஆண்டில் மூடியது, ஆனால் அவர் இறந்துபோன சூழ்நிலைகள் இன்னும் மர்மமாகவே இருக்கின்றன.
அவருடைய உடல் 1993 ஆம் ஆண்டு ஏப்ரல் 7 இல் வழங்கப்பட்டு இறுதிச்சடங்குகள் நடத்தப்பட்டன. வெள்ளித்திரையில் மிக இளவயது கதாநாயகியாக இருந்தவரின் இறுதிச்சடங்கில் அனில் கபூர், கோவிந்தா, கமல் சாதனா, ராஜ் பப்பர், யாஷ் சோப்ரா, ஜிம்மி நிருலா, சுதாகர் போகதே, முகேஷ் துக்கால், மகேஷ் ஆனந்த், அருணா இரானி, ராஸா முரத், விகாஸ் ஆனந்த், வெங்கடேஷ், ராம் மோகன், ஜாவத் கான், ராஜ் கன்வர், நிதின் மன்மோகன் மற்றும் அவருடைய முதல் வெற்றிப்படமான ஷோலா அவுர் ஷப்னத்தை உருவாக்கிய பேலஜ் நிலானி உள்ளிட்டவர்களும், ஹேமமாலினி, ஜெய பாதுரி, ஊர்மிளா மடோன்கர், சயிஃப் அலி கான், ஷாரூக்கான், ஷில்பா ஷிரோத்கர், சோனு வாலியா, சோமி அலி, பபிதா, கரிஷ்மா கபூர், சங்கீதா பிஜ்லானி, தபு, மனிஷா கொய்ராலா மற்றும் ஆஷா பரேக் உள்ளிட்ட பெரிய திரை ஆளுமைகள் உட்பட 500 பேர் கலந்துகொண்டனர் என்பதோடு அவருடைய குடும்பத்தினருக்கு தங்களுடைய இரங்கல்களையும் தெரிவித்தனர். அவருடைய குடும்பத்தினரும் ஒரு நேர்காணலில், என்னுடைய மகள் போதை மருந்துகளை எடுத்திருந்தாலும் குடித்திருந்தாலும் அவரால் எப்படி ஒரு வருடத்திற்குள்ளாக 14 படங்களை முடித்திருக்க முடியும், இதுவே என்னுடைய திவ்யா குடிக்கவில்லை அல்லது போதைமருந்துகளை எடுத்துக்கொள்ளவில்லை என்பதைக் காட்டுகிறது, அவள் முற்றிலும் குற்றமற்றவள் மற்றவர்களுக்கும் அவள் குற்றமற்றவள் என்றும் திறமையான பெண் என்றும் தெரியும் என்று குறிப்பிட்டனர்.
அவர் தன்னுடைய மரணத்திற்கு முன்பு மோரா, லாட்லா , அந்தோலன் , அங்க்ராக்ஷாக் ,கார்தவ்யா (1995), மற்றும் விஜபாத் ஆகிய படங்களில் நடிக்க திட்டமிட்டிருந்தார்; அவருடைய கதாபாத்திரங்கள் பின்னர் மாற்றியமைக்கப்பட்டன. திவ்யா தன்னுடைய மரணத்திற்கு முன்பு ஏறத்தாழ லாட்லா திரைப்படத்தின் 80 சதவிகிதத்தை முடித்துவிட்டார், ஆனால் அந்த முழுப்படமும் ஸ்ரீதேவியை வைத்து மீண்டும் எடுக்கப்பட்டது. அவர் நிறைவு செய்த அந்தத் திரைப்படத்தின் காட்சித்தொகுப்புகள் பல வருடங்களுக்குப் பின்னர் வெளியிடப்பட்டன. திவ்யா நிறைவு செய்த இந்தப் படம் 1993 இல் வெளியிடப்படுவதாக இருந்தது, ஆனால் இறுதியில் 1994 இல் வெளியிடப்பட்டது.
திவ்யா இறுதியாக நிறைவு செய்த இரண்டு திரைப்படங்களான ரங் மற்றும் ஷத்ரன்ஞ் அவர் இறந்த சில மாதங்களுக்குப் பின்னர் வெளியிடப்பட்டன. இந்தத் திரைப்படங்கள்-மேலும் அவருடைய கணவர் சஜித் நதியத்வாலா தயாரித்த சில படங்களும்-அவருடைய நினைவுக்கு அர்ப்பணிக்கப்பட்டன.
1998
1998ஆம் ஆண்டில், அவருடைய துயர மரணத்திற்கான உண்மையான காரணம் நிரூபிக்கப்பட இயலாததாக இருந்ததால் இந்த வழக்கு மூடப்பட தீர்மானிக்கப்பட்டது, ஆனால் இப்போதுவரை அவருடைய மரணம் ஒரு புதிராகவே இருக்கிறது என்பதுடன் இன்றும்கூட நினைவு கூறப்படும் அவருடைய ஆளுமையும் நடிப்பும் மறக்கப்பட முடியாததாகவே இருக்கிறது. மிகச் சிறப்பான நடிப்பால் அவர் இன்றும் விரும்பப்படுபவராகவும் மக்களால் நினைவு கூறப்படுபவராகவும் இருக்கிறார்.
திரைப்பட விவரங்கள்
! colspan="3" style="background: #DAA520;" | ஃபிலிம்ஃபேர் விருது
வெளிப்புற இணைப்புகள்
பகுப்பு:1993 இறப்புகள் பகுப்பு:இந்தியத் திரைப்பட நடிகைகள் பகுப்பு:தெலுங்குத் திரைப்பட நடிகர்கள் பகுப்பு:கீழே விழுந்ததனால் ஏற்பட்ட விபத்து மரணங்கள் பகுப்பு:விவாதிக்கப்பட்ட மரண காரணங்கள் பகுப்பு:இந்தியாவில் விபத்தில் மனிதர்களின் இறப்பு பகுப்பு:1974 பிறப்புகள் பகுப்பு:20 ஆம் நூற்றாண்டின் இந்திய நடிகைகள் பகுப்பு:தமிழ்த் திரைப்பட நடிகைகள் பகுப்பு:தெலுங்குத் திரைப்பட நடிகைகள் பகுப்பு:கூகுள் தமிழாக்கம்-இந்தித் திரைப்படம்
டென்னிசு தொழில்முறை விளையாட்டுக்காரர்கள் சங்கம்
டென்னிசு தொழில்முறை விளையாட்டுக்காரர்கள் சங்கம் (Association of Tennis Professionals, சுருக்கமாக ATP) 1972ஆம் ஆண்டு டோனால்ட் டெல், யாக் கிராமர் மற்றும் கிளிஃப் டிரேஸ்டேல் ஆகியோரால் ஆடவர் தொழில்முறை டென்னிசு விளையாட்டுக்காரர்களின் நலனை பாதுகாக்கும் நோக்குடன் துவங்கபட்டது. 1990முதல் உலகின் பல பாகங்களிலும் டென்னிசு போட்டிகளை நடத்தி வருகிறது; இவை சங்கத்தின் பெயருடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. 1990இல் ஏடிபி சுற்று என்று அழைக்கப்பட்ட இந்தப் போட்டிகள் 2001ஆம் ஆண்டு முதல்  ஏடிபி என்றே அழைக்கப்பட்டன. 2009ஆம் ஆண்டில் இது மீண்டும் மாற்றப்பட்டு தற்போது ஏடிபி உலகச் சுற்றுஎன்று அறியப்படுகிறது. இந்த போட்டிகள் முன்னதாக நடைபெற்றுவந்த கிராண்ட் பிரீ டென்னிசுப் போட்டிகள் மற்றும் உலக சாதனையாளர் டென்னிசு (WCT) போட்டிகளிலிருந்து பரிணாம வளர்ச்சி பெற்றவையே ஆகும்  ஏடிபியின் நிர்வாக தலைமையகங்கள்  இலண்டனிலும்,   அமெரிக்காவிற்கு புளோரிடாவில் பான்ட் வெர்டே கடற்கரையிலும்  ஐரோப்பாவிற்கு மொனாக்கோவிலும் ஆபிரிக்கா, ஆசியா மற்றும் ஆஸ்திரேலியாவிற்காக சிட்னியிலும் அமைந்துள்ளன.
இதற்கு இணையான மகளிருக்கான அமைப்பாக மகளிர் டென்னிசு சங்கம் விளங்குகிறது.
வெளியிணைபுகள்
பகுப்பு:டென்னிஸ் அமைப்புகள் பகுப்பு:டென்னிஸ் வீரர்கள்
குவான்ஃபு அருங்காட்சியகம்
குவான்ஃபு அருங்காட்சியகம் (Guanfu Museum) என்பது சீனாவின் பெய்ஜிங்கில் உள்ள ஒரு கலை அருங்காட்சியகமாகும். இது 1997 ஆம் ஆண்டு 1997 இல் மா வீது என்பவரால் நிறுவப்பட்டது. மேலும் இது சீன மக்கள் குடியரசின் முதல் தனியார் அருங்காட்சியகங்களில் ஒன்றாகும். இந்த அருங்காட்சியகம் ஒரு இலாப நோக்கற்ற அமைப்பாகும். மேலும் இது சுயாதீன சட்ட நிறுவனத்தின் தகுதியைக் கொண்டுள்ளது.
வரலாறு
இந்த அருங்காட்சியகம் முன்னர் பெய்ஜிங்கின் இலியுலிச்சாங் தெருவில் அமைந்திருந்தது. பெரும்பாலும் பீங்கான், உள்நாட்டு தளவாடங்கள், ஜேட், அரக்கு, உலோக வேலைகள், பூச்சுகள் பாரம்பரிய சாரளங்கள் மற்றும் கதவுகள், சமகால எண்ணெய் ஓவியம் ஆகியவற்றைக் கொண்டிருந்தது. பின்னர் இது நான்சியாவோஜி வீதிக்கும் 2004 ஆம் ஆண்டில் மீண்டும் தஷான்சிக்கும் மாற்றப்பட்டது. அங்கு தற்போது அருங்காட்சியகம் அமைந்துள்ளது.
மட்பாண்ட மண்டபம்
thumb| மட்பாண்ட மண்டபத்தின் உள்ளே மட்பாண்ட மண்டப கண்காட்சிகள் தாங் மற்றும் கிங் வம்சங்களுக்கு இடையில் 1,000 ஆண்டுகளுக்கும் மேற்பட்ட பழங்கால சீன மட்பாண்டங்களின் தொகுப்பைக் கொண்ட தலைசிறந்த படைப்புகளாகும். காட்சிக்கு வைக்கப்பட்டுள்ள பல பீங்கான் பொருட்கள் சொங் வம்சத்தின் மிகவும் பொதுவான அம்சங்களைக் குறிக்கின்றன.
தளவாட மண்டபம்
குவான்ஃபு அருங்காட்சியகத்தில் உள்ள தளவாடங்கள் அரங்கத்தில் 6 சிறிய கண்காட்சி அரங்குகளும், ஒரு சிறப்பு சீன பண்டைய ஆய்வு அறையும் உள்ளன. மிங் மற்றும் சிங் காலங்களில் வடிவமைக்கப்பட்ட 500 க்கும் மேற்பட்ட தளவாடங்கள் இங்கு காட்சிக்கு வைக்கப்பட்டுள்ளன.
கதவுகள் மற்றும் சாரளங்கள் அரங்கம்
இங்கு இரண்டாவது மாடியில் இறுதியில் செதுக்கப்பட்ட கதவுகள், சாரளங்களின் கண்காட்சி ஒன்று உள்ளது. மேலும், சமகால சீன கலைஞர்களின் எண்ணெய் ஓவியங்களிலும், சிற்பங்களின் தொகுப்பிலும் புதிய சேர்த்தல் உள்ளது.
கைவினைத்திறன் மண்டபம்
இங்கு அமைந்துள்ள் பாரம்பரிய கைவினைக் கண்காட்சி அரங்கத்தில் ஜேட், தங்கம் மற்றும் வெள்ளி மற்றும் செப்பு கலைப்படைப்புகள், குளோய்சன் பூச்சு, அரக்கு மற்றும் விலைமதிப்பற்ற மரம் ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது.
நுழைவுச்சீட்டு
இந்த அருங்காட்சியகத்தில் நுழைவதற்கான கட்டணம் வசூலிக்கப்படுகிறது. 1.2 மீ உயரத்திற்கு கீழ் உள்ள குழந்தைகளுக்கு அனுமதி இலவசம்.
குழு சுற்றுப்பயணம்
குழு சுற்றுப்பயணமும் ஆங்கில மொழியில் உதவும் சுற்றுப்பயணமும் தினமும் கிடைக்கும். முன்பதிவு செய்வது குறைந்தது ஒரு நாளுக்கு முன்பே பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
நம்பக இடைவெளி
நம்பக இடைவெளி எப்போதும் ஒரு குறிப்பிட்ட நம்பக அளவால் தகுதிபெறச் செய்யப்படுகிறது, வழக்கமாக சதவிகிதத்தில் வெளிப்படுத்தப்படுகிறது; எனவே ஒருவர் "95 சதவிகித நம்பக அளவு" என்று கூறலாம். நம்பக இடைவெளியின் முடிவுப் புள்ளிகள் நம்பக வரம்புகள் என்று குறிப்பிடப்படுகின்றன. கொடுக்கப்பட்ட சூழ்நிலையிலான கொடுக்கப்பட்ட மதிப்பீட்டிற்கு அதிகப்படியான நம்பக அளவு நம்பக இடைவெளியை அகலப்படுத்தச்செய்வதாக இருக்கும்.
குவான்ஃபு அருங்காட்சியகம்
மேற்கோள்கள்
பகுப்பு:சீன மொழி வார்த்தைகளைக் கொண்ட கட்டுரைகள் பகுப்பு:Coordinates on Wikidata பகுப்பு:சீன உட்கட்டமைப்பு
நம்பக இடைவெளி
நம்பக இடைவெளியின் கணக்கீடு பொதுவாக மதிப்பீட்டு நிகழ்முறையின் இயல்பிற்கு அனுமானங்கள் தேவைப்படுகின்றன - இது பிரதானமாக ஒரு அளவுரு முறையாகும் - உதாரணத்திற்கு, மாதிரியிலிருந்து வந்துள்ள இனப் பகிர்மானம் இயல்பானதாக இருக்கிறது என்ற அனுமானத்தைப் பொறுத்திருக்கிறது. இதனால், கீழே விவாதிக்கப்படும் நம்பக இடைவெளிகள் தன்முனைப்பான புள்ளிவிவரங்கள் அல்ல, இருப்பினும் தன்முனைப்பிற்கான மேம்படுத்தல்களை உருவாக்க முடியும் - பார்க்க தன்முனைப்பு நம்பக இடைவெளிகள்.
நம்பக இடைவெளிகள் நேமன்-பியர்ஸன் (பொதுநிலைவாத) புள்ளிவிவரங்களுக்குள்ளாக பயன்படுத்தப்படுகின்றன; பேஸியன் புள்ளிவிவரத்தில் இதேபோன்ற ஒரு பாத்திரம் நம்பகமான இடைவெளியால் நிகழ்த்தப்படுகிறது, ஆனால் நம்பகமான இடைவெளி மற்றும் நம்பக இடைவெளி வேறுபட்ட கருத்தாக்க அடித்தளங்களைக் கொண்டிருக்கின்றன என்பதோடு பொதுவாக அவை வேறுபட்ட மதிப்புக்களையே எடுத்துக்கொள்கின்றன. பொதுநிலைவாதத்திற்கும் பேஸியன் புள்ளிவிவரங்களுக்கும் இடையிலுள்ள பொதுவான விவாதத்தின் ஒரு பகுதியாக இந்த புள்ளிவிவரங்களில் உள்ள உடன்பாடின்மை மிகவும் பயன்மிக்கது என்பதோடு பொருத்தமானதுமாகும், மாற்றுக்கள் மற்றும் விமர்சனங்களில் விவாதிக்கப்பட்டுள்ளதுபோல்.
கருத்தாக்க அடிப்படை
right|thumb|200px|இந்த பட்டக வரைபடத்தில், பட்டைகளின் உச்ச முனைகள் கண்டுபிடிப்பு சராசரிகளையும், சிவப்புக் கோட்டுப் பிரிவுகள் அவற்றைச் சூழ்ந்திருக்கும் நம்பக இடைவெளிகளையும் குறிக்கின்றன இடைவெளி மதிப்பீடுகள் மைய மதிப்பீடுகளோடு முரண்படக்கூடும். ஒரு மைய மதிப்பீடு என்பது ஆர்வம் காட்டப்படுகின்ற இன அளவுருவின் மதிப்பீடாக கொடுக்கப்பட்ட ஒரு ஒற்றை மதிப்பீடாகும். ஒரு இடைவெளி மதிப்பீடானது அளவுரு இருக்கவேண்டிய இடமாக மதிப்பிடப்பட்ட இடத்திற்குள்ளாக அதற்கு மாற்றாக குறிப்பிடப்படுகிறது. நம்பக இடைவெளிகள் மதிப்பீடுகளின் நம்பகத்தன்மையைக் காட்டுவதற்கு பொதுவாக அட்டவணைகள் அல்லது வரைபடங்கள் அதே அளவுருக்களின் மைய மதிப்பீடுகளோடு குறிப்பிடப்படுகிறது.
உதாரணத்திற்கு, ஒரு நம்பக இடைவெளி கணக்கெடுப்பு முடிவுகள் எவ்வளவு நம்பகமானவை என்பதை விளக்குவதற்கு பயன்படுத்தப்படலாம். தேர்த்ல் வாக்களிப்பில் முடிவானது, ஒரு குறிப்பிட்ட கட்சிக்கு வாக்களிக்கவிருக்கும் 40 சதவிகிதத்தினராக இருக்கலாம். மொத்த இனத்திலும் சரிவிகிதத்திற்கான 90 சதவிகித நம்பிக்கை இடைவெளியானது அந்த கணக்கெடுப்பு நாளில் அதே நோக்கத்தைக் கொண்டிருப்பது 38 முதல் 42 சதவிகிதமாக இருக்கலாம். இதே தரவிலிருந்து ஒருவர் இந்த நிகழ்வில் 34 முதல் 44 சதவிகிதம் வரை இருக்கக்கூடிய 95 சதவிகித நம்பக இடைவெளியைக் கணக்கிடலாம். கொடுக்கப்பட்ட நம்பக அளவு மற்றும் பிற எல்லாமும் சமமானதாக இருக்கின்றவிடத்தில் சிறிய சிஐ உடனான முடிவு பெரிய சிஐ உடனான முடிவைக் காட்டிலும் மிகவும் நம்பத்தகுந்ததாக இருக்கும். நம்பக இடைவெளியின் அகலத்தை தீர்மானிக்கும் ஒரு முக்கியமான காரணி மதிப்பீட்டு நடவடிக்கையில் பயன்படுத்தப்பட்ட மாதிரியின் அளவாகும், உதாரணத்திற்கு இந்த கணக்கெடுப்பில் பங்கேற்பவர்களின் எண்ணிக்கை.
நம்பக இடைவெளிகள் புள்ளிவிவர சிறப்பு சோதித்தலோடு நெருக்கமான உறவு கொண்டிருக்கின்றன. பல சூழ்நிலைகளிலும், அளவுருவின் மைய மதிப்பீடு நம்பக அளவு P இல் நம்பக இடைவெளி [a ,b ] உடன் X என்றால் இடைவெளிக்கு வெளியிலான எந்த இடைவெளியும் [a ,b ] நம்பக இடைவெளியை உருவாக்குவதற்கென்று செய்யப்பட்ட அதே பகிர்மான அனுமானங்களின் கீழ் சிறப்பு அளவு இல் X இல் இருந்து குறிப்பிடத்தகுந்த அளவிற்கு வேறுபட்டிருக்கும். அதாவது, இரண்டாவது அளவுருவின் மதிப்பீட்டில் a க்கு குறைவான அல்லது b க்கு அதிகமான மதிப்பை நாம் காண்கிறோம், α சிறப்பு அளவில் இந்த அளவுருவின் மதிப்பீடு X க்கு சமமான நிக மதிப்பாக இருக்கும் பூஜ்ஜிய கருதுகோளை நாம் நிராகரிக்கிறோம்; மாற்றாக, இரண்டாவது அளவுருவின் மதிப்பீடு இடைவெளிக்கு [a ,b ] உள்ளாக இருந்தால் அளவுரு X ஐ சமமானதாக்குகின்ற பூஜ்ஜிய கருதுகோளை நம்மால் நிராகரிக்க முடியாது. இதன் தொடர்ச்சியாக, இரண்டு அளவுருக்களின் மதி்ப்பீடுகள் (உதாரணத்திற்கு, இரண்டு தனிப்பட்ட பொருள் குழுக்களின் மதிப்பிலான மாறுபாட்டின் இடைநிலை மதிப்புக்கள்) மேல்கவியாத கொடுக்கப்பட்ட P மதிப்பில் நம்பக இடைவெளிகளைக் கொண்டிருக்கும், இரண்டு மதிப்புக்கள் α இன் தொடர்புடைய மதிப்பில் குறிப்பிடத்தகுந்த அளவிற்கு மாறுபட அதிக சாத்தியமுள்ளது. இருப்பினும், இது இரண்டு சராசரிகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டின் சிறப்பம்சத்தினுடைய சோதனை அந்த வேறுபாட்டின் மாதிரியாக்க பகிர்மானத்தைச் சார்ந்திருக்கிறது என்பதால் இது முற்றிலும் உண்மையல்ல, அதேசமயத்தில் நம்பக இடைவெளிகள் இரண்டு முழு மதிப்புக்களின் மாதிரியாக்க பகிர்மானத்திற்கு தொடர்புடையவை அல்ல.
நம்பகப் பகுதிகள் பலதரப்ட்ட அளவுகளைக் கையாள நம்பக இடைவெளியை பொதுமைப்படுத்துகிறது. இதுபோன்ற பகுதிகள் சாத்தியமுள்ள மதிப்பீட்டுப் பிழைகளை மட்டும் நீட்டிக்கச்செய்வதில்லை, ஆனால் இது ஒரு அளவு நம்பத்தகுந்ததாக இல்லாமல், மற்றொன்றும் நம்பத்தகுந்ததாக இல்லாமல் இருந்தால் இது ஒரு பிரச்சினையாகுமா (உதாரணத்திற்கு) என்பதையும் வெளிக்காட்டுகிறது. மேலும் பார்க்க நம்பகப் பட்டைகள்.
பயன்பாட்டு நடைமுறையில், நம்பக இடைவெளிகள் வகைமாதிரியாக 95 சதவிகித நம்பக அளவில் குறிப்பிடப்படுகின்றன. இருப்பினும், வரைபடம் மூலம் அளிக்கப்படும்போது, நம்பக இடைவெளிகளை சில நம்பக அளவுகளில் காட்ட முடியும், உதாரணத்திற்கு 50%, 95% மற்றும் 99%.
தற்போக்கு இடைவெளிகளாக உள்ள நம்பக இடைவெளிகள்
கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுதியின் அடிப்படையில் நம்பக இடைவெளிகள் கட்டமைக்கப்படுகின்றன: x தரவுத்தொகுதியில் உள்ள கண்டுபிடிப்புகளின் தொகுதியைக் குறிப்பிடுகிறது, அத்துடன் X = x என்று கண்டுபிடிக்கப்பட்ட முடிவைக் கொண்டிருக்கும் தற்போக்கு மாறுபாட்டாக X கருதப்படுமிடத்தில் அதே இனத்திலிருந்து முடிவுகள் கண்டுபிடிக்கப்பட்டிருக்கலாம் என்று கருதும்போது X பயன்படுத்தப்படுகிறது. நம்பக இடைவெளியானது u (.) மற்றும் v (.) என்ற செயல்பாட்டு இணைகளின் மூலம் குறிப்பிடப்படுகிறது, கொடுக்கப்பட்ட தரவுத் தொகுதிக்கான நம்பக இடைவெளி (u (x ), v (x )) இடைவெளியாக வரையறுக்கப்பட்டிருக்கிறது. நம்பக இடைவெளியின் வரையறையை முழுமைப்படுத்துவதற்கு, சிஐ உள்ளார்ந்த மதிப்பீட்டை வழங்குவதற்கான அளவைப் புரிந்துகொள்ள வேண்டியிருக்கிறது. ஒருவேளை இந்த அளவு w என்று இருக்கிறது. w க்கான நம்பக இடைவெளி என்னவாக இருக்கும் என்பதற்கு நெருக்கமான (u (x ), v (x )) இடைவெளியை உருவாக்கும் u (.) மற்றும் v (.) விதிகளின் உடைமைப்பொருள் (u (X ), v (X )) என்று வழங்கப்பட்டிருக்கும் தற்போக்கு இடைவெளிகளின் தொகுப்பின் உடைமைப்பொருள்களுக்கு தொடர்புடையதாக இருக்கிறது: அதாவது தற்போக்கு மாறுபாடுகளாக முடிவுப் புள்ளிகளை கருதுதல். இந்த உடைமைப்பொருள் உள்ளடக்கு நிகழ்தகவாக இருக்கிறது அல்லது w ஐ உள்ளிட்டிருக்கும் தற்போக்கு இடைவெளி c நிகழ்தகவு,
இங்கே முடிவுப்புள்ளிகளான U = u (X ) மற்றும் V = v (X ) ஆகியவை தரவுத்தொகுதியில் உள்ள மதிப்புக்களிலிருந்து பெறப்படும் புள்ளிவிவரங்களாகும் (அதாவது, கண்டுபிடிக்கக்கூடிய தற்போக்கு மாறுபாடு). தற்போக்கு இடைவெளியானது (U, V ).
அனுமானத்திற்கான நம்பக இடைவெளி
மேலை குறிப்பிடப்பட்டவற்றிற்கு புள்ளிவிவர அனுமானத்திற்கான நீடிக்கவல்ல சராசரிகளை வழங்குவதற்கு மேற்கொண்டு ஏதோ ஒன்று தேவைப்படுகிறது: மதிப்பிடப்பட்ட அளவு மற்றும் முடிவு X இன் நிகழ்தகவு பகிர்மானத்திற்கு இடையிலுள்ள இணைப்பு மதிப்பிடப்படவேண்டிய அளவான கண்டுபிடிக்கப்பட முடியாத அளவுரு θ மற்றும் உடனடி ஆர்வமுள்ளதாக இல்லாத பிற கண்டுபிடிக்கப்பட முடியாத அளவுருக்கள் φ ஆலும் இந்த நிகழ்தகவு பகிர்மானம் விளக்கப்பட வேண்டிவரலாம். உடனடி ஆர்வம் காட்டப்படாத இந்த பிற அளவுகள் φ என்பது தொந்தரவு அளவுருக்கள் எனப்படுகின்றன, இவற்றைக் கையாளுவதற்கு புள்ளிவிவர கோட்பாடு சில வழியைக் கண்டுபிடிக்க வேண்டியிருக்கிறது.
0 மற்றும் 1க்கு இடையிலான எந்த αக்கும் இடையிலான θக்கான நம்பக இடைவெளியின் வரையறை பின்வரும் இடைவெளி
மற்றும் u (X ) மற்றும் v (X ) ஆகியவை கண்டுபிடிக்கப்படக்கூடிய தற்போக்கு மாறுபாடுகள், அதாவது, ஒருவர் u (X ) மற்றும் v (X ) இன் மதிப்புக்களை தெரிந்துகொள்ளும் விதமாக θ, φ கண்டுபிடிக்க இயலாத அளவுகளின் மதி்ப்பை தெரிந்துகொள்ள வேண்டியதில்லை.
எண் 1 − α (சிலபோது சதவிகிதமாக குறிப்பிடப்படுவது 100%·(1 − α )) நம்பக அளவாக இருக்கிறது, சிலபோது நம்பக குணகம் என்றழைக்கப்படுகிறது. α சிறிய எண்ணாக இருக்கக்கூடியவிடத்தில் பெரும்பாலான புத்தகங்கள் இந்த உடன்பாட்டை ஏற்றுக்கொண்டிருக்கின்றன. இங்கே தற்போக்கு மாறுபாடு X ஆனது (θ, φ ) ஆல் விளக்கப்பட்ட பகிர்மானத்தைக் கொண்டிருக்கும்போது நிகழ்தகவைக் குறிப்பிடுவதற்கு Prθ ,φ பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த விவரக்குறிப்பின் ஒரு முக்கியமான பாகம் என்னவெனில் தற்போக்கு இடைவெளி (U, V ) θ இன் அசல் மதிப்பு என்ன என்ற பொருட்டின்றி உயர் நிகழ்தகவுடனான அறியப்படாத மதிப்பு θ ஐ உள்ளிட்டிருக்கிறது என்பதுதான்.
இங்கே Prθ ,φ வெளிப்படையாக கொடுக்கப்பட்ட அளவுருவாக்க பகிர்மான இனத்தை குறிப்பிட வேண்டியதில்லை, இருப்பினும் அவ்வாறுதான் செய்கிறது. மாறுபாடு X, உண்மையின் அதே இனத்திலிருந்து அல்லது அதே பதிப்பிலிருந்து x இன் பிற சாத்தியமுள்ள உணர்தல்களோடு கற்பிதமாக மட்டுமே தொடர்புகொண்டிருக்கிறது என்பதால், (θ , φ ) அளவுருக்கள் X இன் பகிர்மானம் வேறுபட்ட விளக்கங்களைக் கொண்டிருக்கக்கூடிய பிற உண்மைப் பதிப்புக்களை நாம் பரிசீலிக்க வேண்டும் என்பதைக் குறிப்பிடுகிறது.
தற்போக்கு முடிவுகளுக்கான இடைவெளிகள்
நம்பக இடைவெளிகளை தற்போக்கு அளவுகள் மற்றும் மேலே குறிப்பிடப்பட்டதில் உள்ளபடி நிலைப்படுத்தப்பட்ட அளவுகளுக்கானவை என்று வரையறுக்கலாம் பார்க்க முன்னூகிப்பு இடைவெளி. பின்வருமாறு என்றால், இதற்காக, X புள்ளிவிவரரீதியில் சார்ந்திருக்கவோ அல்லது சார்ந்திருக்கவோ செய்யாத கூடுதலான ஒற்றை-மதிப்பீட்டு தற்போக்கு மாறுபாடு Y ஐ கவனத்தில் கொள்ளவும். பின்னர் (u (x ), v (x )) இடைவெளியைக் கட்டமைப்பதற்கான விதி இன்னும் கண்டுபிடிக்கப்பட வேண்டியதாக இருக்கின்ற Y இன் y க்கான நம்பக இடைவெளியை வழங்குகிறது
இங்கே அளவுருக்கள் (θ, φ ) ஆல் விளக்கப்படும்போது தற்போக்கு மாறுபாடுகள் (X , Y ) இன் கூட்டுப் பகிர்மானத்திற்கும் மேலான நிகழ்தகவைக் குறிப்பிட Prθ ,φ பயன்படுத்தப்படுகிறது.
தோராயமான நம்பக இடைவெளிகள்
தரநிலையற்ற பயன்பாடுகளுக்கு, தேவையான உடைமைப்பொருள்களைக் கொண்டிருக்கும் நம்பக இடைவெளிகளைக் கட்டமைப்பதற்கான விதிகளைக் கண்டுபிடிப்பது சிலபோது சாத்தியமில்லாததாக இருக்கிறது. ஆனால் நடைமுறையில் பயன்மிக்க இடைவெளிகளை இப்போதும் கண்டுபிடிக்க முடியும். தற்போக்கு இடைவெளிக்கான உள்ளடக்கு நிகழ்தகவு c (θ, φ ) வரையறுக்கப்படுவது
அத்துடன் இந்த இடைவெளியைக் கட்டமைப்பதற்கான விதி பின்வருமாறு இருந்தால் நம்பக இடைவெளியை அளிப்பதாக ஏற்றுக்கொள்ளப்படலாம்
தோராயமாக்கலின் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அளவிற்கு.
பேஸியன் இடைவெளி மதிப்பீடுகள்
ஒரு பேஸியன் இடைவெளி மதி்ப்பீடு நம்பத்தகுந்த இடைவெளி எனப்படுகிறது. மேலே குறிப்பிடப்பட்டுள்ளபடி இதேபோன்ற குறிப்புரையை பெருமளவிற்கு பயன்படுத்தி, θ இன் அறியப்படாத உண்மை மதிப்பிற்கான நம்பத்தருந்த இடைவெளியின் வரையறை, கொடுக்கப்பட்ட α க்கு,
இங்கே θ இன் அறியப்படாத மதிப்பு தற்போக்கு மாறுபாடாக பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதை வலியுறுத்த θ பயன்படுத்தப்படுகிறது. இடைவெளிகளின் இந்த இரண்டு வகைகளினுடைய வரையறைகள் பின்வருமாறு ஒப்பிடப்படலாம்.
சில எளிய தரநிலை நிகழ்வுகளில், ஒரே தரவுத் தொகுதியிலிருந்து நம்பக மற்றும் நம்பத்தகுந்த இடைவெளிகளாக உருவாக்கப்படும் இடைவெளிகள் சமமானவையாக இருக்கலாம். மிதமான அல்லது வலுவான முந்தையத் தகவல் பேஸியன் பகுப்பாய்வில் உள்ளிடப்பட்டால் அவை எப்போதும் மிகவும் வேறுபட்டதாக இருக்கும்.
விரும்பத்தகுந்த உடைமைப்பொருள்கள்
நிலையான புள்ளிவிவர நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்தும்போது, நம்பக இடைவெளிகளைக் கட்டமைப்பதற்கான நிலையான வழிகள் இருந்துகொண்டிருக்கும். இவை இந்த நடைமுறை நம்பியிருப்பது உண்மை என்ற அனுமானத்தை வழங்கும் சில விரும்பத்தகுந்த உடைமைப்பொருள்களை எதிர்கொள்ளும்விதமாக இவை திட்டமிடப்படலாம். இந்த விரும்பத்தகுந்த உடைமைப்பொருள்கள் பின்வருமாறு விளக்கப்படலாம்: ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடியது, அனுகூலமாக்கக்கூடியது மற்றும் மாறுபடாதது. இந்த "ஏற்பு" மிகவும் முக்கியமானது, இது "அனுகூலத்தால்" நெருக்கமாக பின்பற்றப்படுகிறது. "மாறுபடாதது" இடைவெளியைக் கட்டமைப்பதற்கான விதியைக் காட்டிலும் நம்பக இடைவெளியின் பெறுதல் முறையின் உடைமைப்பொருளாக கருதப்படலாம். தரநிலை அல்லாத பயன்பாடுகளில், இதே விரும்பத்தகுந்த உடைமைப்பொருள்கள் கண்டுபிடிக்கப்படலாம்.
பெறுதல் முறைகள்
தரநிலை அல்லாத பயன்பாடுகளுக்கு, நம்பக இடைவெளிகளைக் கட்டமைப்பதற்கான விதியைப் பெறுவதற்கு எடுத்துக்கொள்ளக்கூடிய சில வழிகள் இருக்கின்றன. தரநிலைப்படுத்தப்பட்ட நடைமுறைகளுக்கான நிறுவப்பட்ட விதிகள் உண்மையென்று நிரூபிக்கப்பட வேண்டும் அல்லது இந்த வழிகள் சிலவற்றின் வழியாக விளக்கப்பட வேண்டும். வகைமாதிரியாக நம்பக இடைவெளிகளைக் கட்டமைப்பதற்கான விதியானது பரிசீலி்க்கப்படும் அளவின் மைய மதிப்பீட்டைக் கண்டுபிடிக்கும் குறிப்பிட்ட வழியோடு நெருக்கமாக இணைக்கப்பட வேண்டும.
நடைமுறை உதாரணம்
rightஒரு இயந்திரம் வெண்ணெயை கோப்பைகளில் நிரப்புகிறது, கோப்பையின் கொள்ளளவு 250 மில்லிகிராம் வெண்ணெயாக இருக்க சரிசெய்யப்படக்கூடியதாக இருக்கிறது. இயந்திரமானது எல்லாக் கோப்பைகளையும் துல்லியமாக 250 கிராம்கள் நிரப்ப முடியாது என்றால் கோப்பையின் கொள்ளளவு சில மாறுபாட்டைக் காட்டும், அத்துடன் இது தற்போக்கு மாறுபாடு X என்று கருதப்படும். இந்த மாறுபாடு 2.5 கிராம் என்ற நியமச்சாய்வோடு ஏறத்தாழ 250 கிராம் சராசரி என்ற விரும்பிய இயல்பான பகி்ர்மானமாக இருப்பதாக யூகிக்கப்படுகிறது. இந்த இயந்திரம் போதுமான அளவிற்கு சரிசெய்துகொள்ளக்கூடியதா என்பதைத் தீர்மானிப்பதற்கு, n = 25 கோப்பைகள் விளிம்பின் மாதிரி தற்போக்காக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு கோப்பைகள் எடையிடப்படும். வெண்ணெயின் எடைகள் X 1, ..., X 25, X ஐச் சேர்ந்த தற்போக்கு மாதிரி.
இந்த மாதிரி காட்டும் முற்றான எடைகள் x 1, ..., x 25, சராசரி:
நாம் மற்றொரு 25 கோப்பைகள் மாதிரியை எடுத்துக்கொண்டால், 250.4 அல்லது 251.1 கிராம்கள் போன்ற மதிப்புக்களை கண்டுபிடிக்க நாம் சுலபமாக எதிர்பார்க்கலாம். இருப்பினும், கோப்பைகளின் சராசரி உள்ளடக்கம் கி்ட்டத்தட்ட 250 கிராம்களுக்கு இருந்தால் 280 கிராம்களின் ஒரு மாதிரி சராசரி மதிப்பு அதிபட்ச அளவிற்கு அரிதானது. முழு இன சராசரியும் உண்மையில் இதே அளவிலான மதிப்பை எடுத்துக்கொள்கிறது என்றால், கண்டுபிடிக்கப்பட்ட தரவு குறிப்பாக வழக்கத்திற்கு மாறானது என்று கருதப்படாததற்குள்ளாக மாதிரி சராசரியின் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட 250.2 மதிப்பிற்கு கிட்டத்தட்ட முழு இடைவெளியும் இருக்கும். இதுபோன்ற இடைவெளி μ அளவுருக்கான நம்பக இடைவெளி என்று அழைக்கப்படுகிறது. இதுபோன்ற இடைவெளியை நாம் எவ்வாறு கணக்கிடலாம்? இடைவெளியின் முடிவுப்புள்ளிகள் மாதிரியிலிருந்து கணக்கிடப்பட வேண்டும், இதனால் அவை புள்ளிவிவரங்கள், X 1, ..., X 25 மாதிரியின் செயல்பாடுகள் என்பதோடு அவ்வகையில் அவற்றிற்குள்ளேயான தற்போக்கு மாறுபாடுகளாக இருக்கின்றன.
நம்முடைய விவகாரத்தில், அதே எதிர்பார்ப்பு μ உடன் இயல்பாக பகிர்ந்தளிக்கப்பட்ட இயல்பான பகிர்வு மாதிரியிலிருந்து வரும் மாதிரி சராசரியை பரிசீலிப்பதன் மூலம் நாம் முடிவுப்புள்ளிகளை தீர்மானிக்கலாம், ஆனால் நிலைப்படுத்தப்பட்ட பிழை σ /√n = 0.5 (கிராம்கள்). நிலைப்படுத்துவதன் மூலம் நாம் பெறும் தற்போக்கு மாறுபாடு
அளவுரு μ மதிப்பிடப்பட வேண்டிதன் அடிப்படையில் அமைந்திருக்கிறது, ஆனால் அளவுரு μ இன் நிலையான இயல்பு பகிர்மான சார்பற்ற நிலையுடன் இருக்கிறது. ஆகவே, μ இன் சார்புநிலையற்ற எண்கள் −z மற்றும் z ஐக் கண்டுபிடிப்பது சாத்தியம், இங்கே Z நம்பக இடைவெளியின் அளவீடு எப்படி இருக்க வேண்டும் என்று நாம் விரும்புகிறோமோ அதன்படி நிகழ்தகவு 1 − α உடன் இடைப்பட்ட நிலையில் இருக்கிறது. நாம் எடுத்துக்கொள்வது 1 − α = 0.95. அதனால் நாம் பெறுவது:
எண் z குவிவு பகிர்மான செயல்பாட்டிலிருந்து பின்பற்றப்படுகிறது:
மேலும் நாம் பெறுவது:
இது பின்வருமாறு விளக்கப்படலாம்: நிகழ்தகவு 0.95 உடன் தற்போக்கு மாறுபாடுகளுக்கு இடையில் உள்ள அளவுரு μ ஐ நாம் எதிர்கொள்வதிலான நம்பக இடைவெளியை நாம் கண்டுபிடிக்கலாம்
அத்துடன்
கணக்கிடப்பட்ட இடைவெளியில் அளவுரு μ ஐ எதிர்கொள்வதன் நிகழ்தகவு 0.95 இருக்கிறது என்பதை இது குறிக்காது. இந்த அளவீடுகள் திரும்ப நிகழ்த்தப்படுகின்ற ஒவ்வொரு முறையும், மாதிரியின் சராசரிக்கான மற்றொரு மதிப்பாக இருக்கும். 95 சதவிகித நிகழ்வுகளில் μ இந்த சராசரியிலிருந்து கணக்கிடப்படும் முடிவுப்புள்ளிகளுக்கிடையில் இருக்கிறது, ஆனால் 5 சதவிகித நிகழ்வுகளில் இவ்வாறு இல்லை. உண்மையான நம்பக இடைவெளி சூத்திரத்தில் உள்ள அளவிட்ட எடைமானங்களை உள்ளிடுவதன் மூலம் கணக்கிடப்படுகிறது. நம்முடைய 0.95 நம்பக இடைவெளி:
thumb|300px|நெடுகிடை வரிசைப் பரிவுகள் μக்கான நம்பக இடைவெளியின் 50 மெய்ப்படுத்தல்களைக் குறிக்கிறது.
μ இன் விரும்பத்தகுந்த மதிப்பு 250 முடிவாகப் பெற்ற நம்பக இடைவெளிக்குள்ளாக இருக்கிறது, இயந்திரம் தவறாக சரிசெய்துகொள்கிறது என்பதை நம்புவதற்கு எந்தக் காரணமும் இல்லை.
கணக்கிடப்பட்ட இடைவெளியானது μ இடைநிலையில் (அல்லது இல்லாமல்) இருக்கக்கூடியவிடத்தில் நிலையான முடிவுப்புள்ளிகளைக் கொண்டிருக்கிறது. ஆகவே இந்த நிகழ்வு 0 அல்லது 1 என்ற நிகழ்தகவைக் கொண்டிருக்கிறது. "(1 − α) நிகழ்தகவால் அளவுரு μ நம்பக இடைவெளியில் இருந்துகொண்டிருக்கிறது" என்றும் நம்மால் கூற முடியாது. μ கணக்கிடப்பட்ட இடைவெளிக்குள்ளாக இருக்கும் என்ற நிகழ்வுகளின் 100(1 − α) % இல் திரும்ப நிகழ்த்தல்கள் மூலமே என்பதை மட்டுமே நாம் தெரிந்துகொள்கிறோம். இருப்பினும் 100α % நிகழ்வுகளில் இப்படி இருப்பதில்லை. அத்துடன் எதிர்பாராதவிதமாக இந்த நிகழ்வுகளில் உள்ள எதில் இது நடக்கிறது என்பதும் நமக்குத் தெரிவதில்லை. அதனால்தான் நாம் கூறுகிறோம்: "நம்பக இடைவெளி 100(1 − α) % உடன், μ நம்பக இடைவெளியில் இருந்துகொண்டிருக்கிறது."
வலதுபக்கம் இருக்கும் எண்கள் கொடுக்கப்பட்ட இன சராசரி μக்கான நம்பக இடைவெளியின் 50 மெய்ப்படுத்தல்களைக் காட்டுகிறது. நாம் தற்போக்காக ஒரு மெய்ப்படுத்தலை தேர்வுசெய்தால், நிகழ்தகவு 95% இல் நாம் முடிக்கிறோம் என்பது அளவுருவைக் கொண்டிருக்கும் இடைவெளியை தேர்வுசெய்கிறது; இருப்பினும் நாம் அதிர்ஷ்டமில்லாவதவர்களாகவும், தவறான வழியைத் தேர்வுசெய்பவர்களாகவும் இருக்கிறோம். நமக்குத் தெரியப்போவதில்லை; நாம் நம்முடைய இடைவெளியில் மாட்டிக்கொண்டிருக்கிறோம்.
கோட்பாட்டு உதாரணம்
நன்கறியப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களில், மாதிரி சராசரி மற்றும் மாதிரி மாறுபாடு.
பின்னர்
n − 1 பாகைகள் தனிப்பட்டதோடு மாணாக்கரின் டி-பகிர்மானத்தைக் கொண்டிருக்கிறது. T இன் பகிர்மானம் கண்டுபிடிக்கப்படாத அளவுருக்கள் μ மற்றும் σ 2 இன் மதிப்புக்களை சார்ந்திருக்காது என்பதை கவனிக்கவும்; அதாவது., இது ஒரு இருசு அளவு. ஒருவேளை நாம் μ க்கான 90% நம்பக இடைவெளியைக் கணக்கிட வேண்டும் என்றால். எனவே, c ஐ பகிர்மானத்தின் 95வது சதவிகிதத்திலானது என்று குறிப்பிடுவது.
(குறிப்பு: "95வது" மற்றும் "0.9" ஆகியவை முந்தைய வெளிப்பாடுகளில் சரியாக இருக்கின்றன. T ஆனது −c ஐக் காட்டிலும் குறைவாக இருக்கும் என்பதற்கு 5 சதவிகித வாய்ப்பு இருக்கிறது, இது +c ஐக் காட்டிலும் பெரிதாக இருக்கும் என்பதற்கு 5 சதவிகித வாய்ப்பிருக்கிறது. ஆகவே, T ஆனது −c மற்றும் +c க்கு இடையில் இருக்கும் என்பதற்கான நிகழ்தகவு is 90%.)
தொடர்விளைவாக
நமக்கு μ க்கான கோட்பாட்டு 90% நம்பக இடைவெளி இருக்கிறது.
இந்த மாதிரியைக் கண்டுபிடித்த பின்னர் க்கான மதிப்புக்களையும், S க்கான s ஐயும் நாம் கணக்கிட்ட நம்பக இடைவெளியிலிருந்து கணக்கிடுகிறோம்.
முடிவுப்புள்ளிகளாக உள்ள நிலையான எண்களுடனான இடைவெளி, இதில் அளவுரு μ ஐக் கொண்டிருக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட நிகழ்தகவு இருக்கிறது என்றும் நம்மால் இனிமேலும் கூறமுடியாது. μ இந்த இடைவெளியில் இருக்கலாம் அல்லது இல்லாமல் இருக்கலாம்.
கருதுகோள் சோதனைக்குள்ள உறவு
நம்பக இடைவெளிகள் மற்றும் புள்ளிவிவர கருதுகோள் சோதனை கருத்தாக்கங்களின் உருவாக்கங்கள் தனித்துவமாக இருக்கையில் அவை ஒருசில அளவிற்கு சார்புள்ளவையாகவும் ஒருசில அளவிற்கு குறைநிரப்பலாகவும் இருக்கிறது. இதே முறையில் எல்லா நம்பக இடைவெளிகளையும் கட்டமைக்க முடியாது என்ற நிலையில், நம்பக இடைவெளிகளைக் கட்டமைப்பதற்கான ஒரு பொது நோக்க அணுகுமுறை 100α% சிறப்பு அளவில் நிராகரிக்கப்படாத கருதுகோள் θ=θ0 இன் சோதனைக்குரிய θ0 மதிப்புக்கள் அனைத்தையும் உள்ளிட்டிருக்கும் 100(1−α)% நம்பக இடைவெளியை வரையறுப்பதேயாகும். இதுபோன்ற அணுகுமுறையானது பொருத்தமான சிறப்பு சோதனையின் நடைமுறை கிடைப்புத்தன்மையை முன்னூகிக்கிறது என்பதால் எப்போதும் கிடைக்கக்கூடியவையாக இல்லாமல் போகலாம். இயல்பாகவே, சிறப்பு சோதனைக்கு தேவைப்படும் எந்த அனுமானங்களும் நம்பக இடைவெளிகளுக்கு மேலாகவே எடுத்துச்செல்லப்படும்.
நம்பக இடைவெளிக்குள்ளாக இருக்கும் அளவுரு மதிப்புக்கள் கருதுகோள் சோதனையால் நிராகரிப்பட முடியாத மதிப்புக்களுக்கு சமமானதாக இருக்கும் என்ற பொதுத் தொடர்பியலை உருவாக்கிக்கொள்வது சௌகரியமானதாக இருக்கலாம், ஆனால் இது அபாயகரமானது. பல நிகழ்வுகளிலும் மேற்கோளாக காட்டப்படும் நம்பக இடைவெளிகள் தோராயமான ஏற்பை மட்டுமே கொண்டிருக்கின்றன, அநேகமாக "நிலையான பிழைக்கு இருமடங்காக கூட்டுதல் அல்லது கழித்தலிலிருந்து" பெறப்படுவதாக இருக்கிறது, அத்துடன் கருதுகோள் சோதனைகளுக்கு தொடர்புகொண்டதாயிருக்கக்கூடிய இதனுடைய தாக்கங்கள் வழக்கமாக அறியப்படாததாக இருக்கிறது.
பொருளும் விளக்கமும்
பொதுமைப்படுத்தல் முறைகளின் பயன்பாட்டாளர்களுக்கு, நம்பக இடைவெளி குறித்த பல்வேறு விளக்கங்கள் வழங்கப்படுகின்றன.
"நம்பகம்" என்ற சொற்பதத்தின் பொருள்
"நம்பகம்" என்ற வார்த்தையின் பொதுவான பயன்பாட்டிற்கும் புள்ளிவிவர பயன்பாட்டிற்கும் இடையில் வித்தியாசம் இருக்கிறது, இது துறைசாராதவர்களுக்கு எப்போதுமே குழப்பமான ஒன்றுதான் என்பதோடு இது நம்பக இடைவெளிகளின் விமர்சனங்களுள் ஒன்றாக இருக்கிறது, அதாவது புள்ளிவிவர துறை அல்லாதவர்களின் பயன்பாட்டில் இந்த "நம்பகம்" என்பது தவறாக வழிகாட்டுவதாகவே இருக்கிறது.
பொதுவான பயன்பாட்டில், ஏதோ ஒன்றிலான 95% நம்பகம் என்பது வழக்கமாக தோற்றவியல் நிச்சயத்தன்மையைக் குறிப்பிடுவதாகவே எடுத்துக்கொள்ளப்படுகிறது. புள்ளிவிவரங்களில், 95% நம்பகம் என்பது இருபது அல்லது அதற்கும் குறைவானவற்றில் ஒருமுறை மட்டுமே நிகழ்கின்ற ஏதோ ஒரு நிகழ்வை ஆராய்ச்சியாளர் காண்கின்றார் என்பதை மட்டுமே குறிக்கிறது. ஒரு இரண்டு தாயங்களை உருட்டி இரட்டை ஆறுகளைப் பெறுகிறார் என்றால் (1/36 என்ற மடங்கில் ஏற்படுவது, அல்லது ஏறத்தாழ 3%), ஒருசிலர் அந்த தாயம் நிர்ணயிக்கப்பட்டது என்பதையே நிரூபிக்கிறது என்று கூறலாம், இருப்பினும் புள்ளிவிவரரீதியில் பேசினால் அவை இருக்கும் 97% நம்பக இடைவெளியைக் கொண்டிருக்கலாம். இதேபோல், 95% நம்பகத்தில் ஒரு புள்ளிவிவர இணைப்பு நிரூபணம் அல்லது, சிறந்த ஆதாரமும் அல்ல, அதாவது இணைக்கப்பட்டுள்ள விஷயங்களுக்கிடையில் எந்த உண்மையான தொடர்பும் இல்லை.
ஒரு ஆய்வு பலதரப்பட்ட புள்ளிவிவர சோதனைகளோடு சம்பந்தப்பட்டிருக்கும்போது, சில துறைசாராதவர்கள் தனிப்பட்ட சோதனைகள் என்பவை ஒருவர் ஆய்விலேயே கொண்டிருக்க வேண்டிய முடிவுகளில் உள்ள நம்பகம் என்பதோடு தொடர்புகொண்டிருக்கிறது என்று அனுமானிக்கலாம். உண்மையில், ஒரு ஆய்வின்போது நடத்தப்படும் புள்ளிவிவர சோதனைகள் அனைத்தின் முடிவுகளும் அது உருவாக்கும் நேர்மறை இணைப்புகளில் எந்த நம்பகத்தை ஒருவர் அமைக்கிறார் என்ற தீர்மானத்தில் முழுமையாக தீர்மானிக்கப்பட வேண்டும். உதாரணத்திற்கு, 95% நம்பகத்தில் 40 புள்ளிவிவர சோதனைகளோடு சம்பந்தப்பட்டிருக்கிற, 3 நேர்மறை முடிவுகளை உருவாக்குகின்ற ஆய்வு மேற்கொள்ளப்படுகிறது என்போம். ஒவ்வொரு சோதனையும் தவறான நேர்மறைகளை உருவாக்கும் 5% வாய்ப்பைக் கொண்டிருக்கிறது, இதனால் இதுபோன்ற ஆய்வு தோராயமாக மூன்றில் இரண்டு என்ற 3 தவறான நேர்மறைகளை உருவாக்கும். இவ்வாறு ஆய்வின் நேர்மறை முடிவுகளின் எந்த ஒன்றிலும் ஒருவர் கொண்டிருக்கக்கூடிய நம்பகமானது கிட்டத்தட்ட 32% வரை மட்டுமே சரியானது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்களுடைய ஏற்புத் தரநிலையாக அமைத்துக்கொள்ளக்கூடிய 95% கீழே இருக்கிறது.
மாற்றுக்களும் விமர்சனங்களும்
நம்பக இடைவெளிகள் என்பவை இடைவெளி மதிப்பீட்டின் ஒரு முறை என்பதோடு பொதுமைப்படுத்தல் புள்ளிவிவரங்களில் இது தொடர்ச்சியாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. பேஸியன் புள்ளிவிவரங்களிலான ஒரு ஒப்புமைக் கருத்தாக்கம் நம்பந்தகுந்த இடைவெளிகளாகும், அதேநேரம் மாற்று பொதுமைப்படுத்த முறை, அளவுருக்களை மதிப்பிடுவதைக் காட்டிலும் எதிர்கால மாதிரிகளின் முடிவை மதிப்பிடுகின்ற முன்னூகிப்பு இடைவெளி.
பேஸியன் முறைகளின் பயன்படுத்துநர்கள், அவர்கள் இடைவெளி மதிப்பீட்டை உருவாக்கினார்கள் என்றால் அது நம்பக இடைவெளிகளுக்கு முரணானதாக இருக்கும், "அளவுரு உண்மையில் இந்த இடைவெளியில் இருக்கையில் என்  நம்பிக்கையின் அளவு 90% " என்று கூற விரும்பினால், முன்னூகிப்பு இடேவெளிகளின் பயனர்கள் அதற்குப் பதிலாக கூறுவார்கள் "அடுத்த மாதிரியானது காலத்தின் 90% இடைவெளிக்குள்ளாக இருக்கும் என்று நான் முன்னூகிக்கிறேன் ."
நம்பக இடைவெளிகள் நிகழ்தகவின் வெளிப்பாடுகள் என்பதுடன் நிகழ்தகவின் இயல்பான விதிகளுக்குட்பட்டவை. சில புள்ளிவிவரங்கள் நம்பக இடைவெளியோடு வழங்கப்பட்டிருந்தன என்றால், ஒவ்வொன்றும் சார்பற்றிருப்பதன் அனுமானத்தில் தனித்தனியாக கணக்கிடப்படும், இந்த அனுமானத்திற்கு மதிப்பளிக்கப்பட வேண்டும் என்பதோடு கணக்கீடுகள் மதிப்பற்றதையே வழங்கும். உதாரணத்திற்கு, குறுகலான இடைவெளியுடன் கூடிய புள்ளிவிவரம் கவனத்திற்கு கொண்டுவரப்பட்டால் அந்த இடைவெளி அந்த புள்ளிவிவரத்திற்கான உண்மை இடைவெளியாக அதற்கு மேலும் இருக்காது. தேர்வு நடவடிக்கை நிகழ்தகவை மாற்றும் என்பதோடு இந்த நிகழ்வில் அது இடைவெளியை அகலப்படுத்துகிறது.
புள்ளிவிவர சோதனைகளை மேற்கொள்வதற்கு நம்பக இடைவெளிகள் உருவாக்கப்பட்டிருக்கும்போது இது முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாகிறது. பலதரப்பட்ட சோதனைகள் செய்யப்பட்ட இந்த முடிவாக கிடைக்கும் நேர்மறை முடிவுகள் அவற்றிலிருந்து தேர்வுசெய்யப்பட்டால் இந்த சோதனையை நடத்த பயன்படுத்தப்பட்ட இடைவெளிகள் மாறும், அத்துடன் பெரும்பாலான சூழ்நிலைகளில் இந்த சோதனை மதிப்பற்றதையே வழங்கும்.
சரிவிகிதங்களுக்கும் தொடர்புடைய அளவுகளுக்கும் இடையில் உள்ள நம்பக இடைவெளிகள்
மாதிரி அளவும் எண்ணிக்கையும் போதுமான அளவிற்கு பெரியதாக இருந்தால், இன சராசரிக்கான ஒரு தோராயமான நம்பக இடைவெளி மைய வரம்புத் தேற்றத்தில் நம்பிக்கை வைத்து இனத்தில் இயல்பாக் பகிரப்படாத தற்போக்கு மாறுபாடுகளுக்கேற்ப கட்டமைக்கப்படலாம். இந்த சூத்திரம் மேலே உள்ள நிகழ்விற்கு பொருத்தமானது (மாதிரி சராசரி இன சராசரிக்கு உண்மையில் இயல்பாக பகிரப்படுமிடத்தில்). இந்தத் தோராய அளவானது, தற்போக்கு மாறுபாட்டின் நிகழ்தகவு பகிர்மானம் இயல்பான பகிர்மானத்திலிருந்து மிகவும் மாறுபட்டிருக்கவில்லை என்றால் மாதிரியிலான ஒருசில டசன் கண்டுபிடிப்புகளோடு மட்டுமே இது முற்றிலும் சரியானதாக இருக்கும் (எ.கா. இதனுடைய குவிவு பகிர்மானச் செயல்பாடு எந்தத் தொடர்ச்சியின்மைகளையும் கொண்டிருக்கவில்லை என்பதோடு இதனுடைய கோணல் மிதமானதாக இருக்கிறது).
ஒரு வகையான மாதிரி சராசரி, மதிப்பு 1 ஐ உண்மையானதாகவும் மதிப்பு 0 ஐ தவறானதாகவும் எடுத்துக்கொள்கின்ற குறிப்பீட்டு மாறுபாடுகளின் சராசரியாகும். இதுபோன்ற மாறுபாட்டின் சராசரி ஒன்றுக்கு சமமானதாக உள்ள மாறுபாட்டைக் கொண்டிருக்கும் சரிவிகிதத்திற்கு சமமானதாக இருக்கிறது (இனம் மற்றும் எந்த மாதிரியிலும் இருக்கின்ற இரண்டும்). இது குறிப்பீட்டு மாறுபாட்டின் பயன்மிக்க உடைமைப்பொருளாகும், குறிப்பாக அனுமான சோதனைக்கு. மைய வரம்புத் தேற்றத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கு, ஒரு பெரிய அளவிற்கு போதுமான மாதிரியைப் பயன்படுத்த வேண்டும். கடுமையான கட்டைவிரல் சட்டம் என்பது குறிப்பீடு 1 ஆக இருக்கின்ற மற்றும் குறைந்தபட்சம் 0 ஆக இருப்பதில் 5 ஆக இருக்கின்றவற்றை ஒருவர் பார்க்க வேண்டும் என்பதாகும். மேலே உள்ள சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தி கட்டமைக்கப்படும் நம்பக இடைவெளிகள் எதிர்மறை எண்கள் அல்லது 1க்கும் அதிகமான எண்களை உள்ளிட்டிருக்கலாம், ஆனால் சரிவிகிதங்கள் எதிர்மறையாகவோ அல்லது 1க்கு அதிகமாகவோ இருக்க இயலாது. மேலும், மாதிரி சரிவிகிதங்கள மதிப்புக்களின் முற்று எண்ணை மட்டுமே எடுத்துக்கொள்ள முடியும், இதனால் மைய வரம்புத் தேற்றம் மற்றும் இயல்புப் பகிர்மானம் ஆகியவை நம்பக இடைவெளியை உருவாக்குவதற்கான சிறந்த கருவிகள் அல்ல. பார்க்க இந்த நிகழ்விற்கு சிறந்த முறைகளாக இருக்கும் "ஈருறுப்பு சரிவிகித நம்பக இடைவெளி".
புற இணைப்புகள்
பகுப்பு:புள்ளியியல் பகுப்பு:பொருளாதார அளவைகள் பகுப்பு:சந்தை ஆராய்ச்சி பகுப்பு:வாக்கெடுப்பியல் பகுப்பு:உயிரி புள்ளியியல் பகுப்பு:அளவீடு பகுப்பு:கூகுள் தமிழாக்கம்-புள்ளியியல்
இந்திய அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்றம்
இந்திய அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்றம் (Constituent Assembly of India) இந்தியாவின் அரசியலமைப்பினை தொகுக்கவும், விடுதலை பெற்ற இந்தியாவின் முதல் நாடாளுமன்றமாக பணியாற்றவும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது. 1946-இல் உருவாக்கப்பட்ட 389 உறுப்பினர்கள் கொண்ட அரசியலமைப்பு நிர்ணய சபைக்கு 15 பெண்கள் தேர்வு செய்யப்பட்டிருந்தனர்.
தேர்தல்
இந்திய அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்றம் பிரித்தானிய ஆய குழுவினருக்கும், இந்தியத் தலைவர்களுக்கும் இடையேயான புரிந்துணர்வின் விளைவாக உருவாக்கப்பட்டது. இம்மன்றத்தின் உறுப்பினர்கள் மறைமுகமாக சென்னை மாகாணம், பம்பாய் மாகாணம், வங்காள மாகாணம், ஐக்கிய மாகாணம், மத்திய மாகாணம், கிழக்கு பஞ்சாப், பிகார், அசாம் மற்றும் ஒடிசா மாகாண சட்டமன்றங்களால் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டனர். இந்திய தேசிய காங்கிரசு பொதுத் தொகுதிகளில் 208 இடங்களைப் கைப்பற்றி பெரும்பான்மை இடங்களைப் பெற்றிருந்தது. அகில இந்திய முஸ்லிம் லீக் இசுலாமியர்களுக்காக ஒதுக்கப்பட்ட தொகுதிகளில் 73 இடங்களில் வெற்றி பெற்றது. சிறுபான்மைக் கட்சிகளான பட்டியல் சாதிகள் கூட்டமைப்பு, இந்தியப் பொதுவுடமைக் கட்சி மற்றும் பிற கட்சிகளுக்கு 15 இடங்களும், சுதேச சமஸ்தானங்களுக்கு 93 இடங்களும் கிடைத்தன. தில்லியில் திசம்பர் 9, 1946 அன்று முதல்முறையாகக் கூடியது. பிரித்தானியர் ஆட்சியிலிருந்ததால் அந்நாளைய மன்றத்தில் இன்றைய பாக்கித்தான், பங்களாதேசத்தின் மாநிலங்கள் மற்றும் சதேச சமஸ்தானங்களின் பிரதிநிதிகள் உள்ளடங்கியிருந்தது. சூன் 1947 முதல் சிந்து, கிழக்கு வங்காளம், பலுசிஸ்தான், மேற்கு பஞ்சாப் மற்றும் வடமேற்கு எல்லைப்புற மாகாணப் பிரதிநிதிகள் கராச்சியில் பாக்கித்தானின் அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்றத்தை அமைத்தனர்.
அரசியல் நிர்ணய மன்றத்தில் பதினைந்து மகளிர் உட்பட இருநூற்று ஏழு உறுப்பினர்கள் இருந்தனர். பின்னர் சுதேச சமஸ்தானங்களின் 93 பிரதிநிதிகள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டனர். இந்திய தேசிய காங்கிரசு 82% பெரும்பான்மை பெற்றிருந்தது.
காலக்கோடு
இந்திய அரசியல் அமைப்பு சட்டத்தை இயற்ற இரண்டு ஆண்டுகள், 11 மாதங்கள் மற்றும் 18 நாட்கள் ஆயிற்று. இதற்கு செலவான மொத்த தொகை ரூபாய் ₹6.4 மில்லியன் ஆகும்.
இந்திய நாடாளுமன்றம் உருவாதல்
2 செப்டம்பர் 1946 அன்று அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்றத்திலிருந்து, இந்தியாவின் இடைக்கால அரசு நிறுவப்பட்டது. 1947ல் அம்பேத்கர் தலைமையில் இந்திய அரசியலமைப்பு வரைவுக் குழு நிறுவப்பட்டது. 15 ஆகத்து 1947 அன்று இந்தியா விடுதலை பெற்ற பின்னர் இருந்த அரசியல் நிர்ணய மன்றமே, பின்னர் இந்திய நாடாளுமன்றமானது.
முக்கிய குழுக்கள்
அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்றம் அரசியலமைப்பை உருவாக்க 22 குழுக்களை நியமித்தது. இந்த 22 குழுக்களில் 13 குழுக்கள் முக்கியமானதாகும். மற்றவை சிறிய குழுக்களாகும்.
கூடுதல் பார்வைக்கு
பகுப்பு:இந்தியாவில் சட்டம் * பகுப்பு:இந்திய அரசியலமைப்பு நிர்ணய மன்ற உறுப்பினர்கள்
க. செல்வம்
'''ஜி. செல்வம்''' (G. Selvam) என்பவர் ஓர் இந்திய அரசியல்வாதியும், பதினேழாவது மக்களவை உறுப்பினரும் ஆவார். இவர் 2019 ஆம் ஆண்டு நடந்த நாடாளுமன்றத் தேர்தலில், காஞ்சிபுரம் தொகுதியிலிருந்து, திராவிட முன்னேற்றக் கழகம் சார்பில் போட்டியிட்டு, இந்திய நாடாளுமன்றத்திற்குத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டார்.
வாழ்க்கை வரலாறு
இவர் காஞ்சிபுரம் மாவட்டம், வாலாஜாபாத் வட்டத்தில் உள்ள சிறுவேடலை என்னும் ஊரைச் சேர்ந்தவர். இவரது தந்தை பெயர் கணேசன், இவரும் திமுகவைச் சேர்ந்தவர். இவர் ஒரு வழக்கறிஞர் ஆவார். இவருக்கு சகீலா என்னும் மனைவியும், ஆராதனா, சுருதி என இருமகள்களும் உள்ளனர்.
அரசியல் வாழ்க்கை
இவர் 1996 ஆண்டில் வாலாஜாபாத் ஒன்றிய இளைஞர் அணி துணை அமைப்பாளராகத் தேர்வு செய்யப்பட்டார். பின்னர் 1997 ஆம் ஆண்டு நடந்த கூட்டுறவு சங்கத் தேர்தலில் போட்டியிட்டு கூட்டுறவு ஊரக வளர்ச்சி வங்கியின் துணைத் தலைவராகத் தேர்வு செய்யப்பட்டார். பின்பு 2008 ஆம் ஆண்டு மாவட்ட இளைஞர் அணி துணை அமைப்பாளராக இருந்தார். 2008 முதல் 2012 வரை மாவட்ட ஆதி திராவிடர் நலக்குழு அமைப்பாளராக இருந்தார். தற்போது வாலாஜாபாத் வடக்கு ஒன்றியச் செயலராக இருக்கிறார்.
இவர் 2014 ஆம் ஆண்டு நடந்த நாடாளுமன்றத் தேர்தலில், காஞ்சிபுரம் தொகுதியில் போட்டியிட்டு அதிமுக வேட்பாளரான மரகதம் குமரவேல் என்பவரிடம் தோல்வி அடைந்தார். பின்னர் 2019 ஆம் ஆண்டு நடந்த நாடாளுமன்றத் தேர்தலில், மீண்டும் இதே தொகுதியில் போட்டியிட்டு வெற்றிபெற்றார்.
மேற்கோள்கள்
பகுப்பு:வாழும் நபர்கள் பகுப்பு:தமிழக அரசியல்வாதிகள் பகுப்பு:திராவிட முன்னேற்றக் கழக அரசியல்வாதிகள் பகுப்பு:காஞ்சிபுரம் மாவட்ட நபர்கள் பகுப்பு:17வது மக்களவை உறுப்பினர்கள் பகுப்பு:21-ஆம் நூற்றாண்டு இந்திய அரசியல்வாதிகள் பகுப்பு:தமிழ்நாட்டைச் சேர்ந்த மக்களவை உறுப்பினர்கள்
உச்சிமலைக்குப்பம் ஊராட்சி
உச்சிமலைக்குப்பம் ஊராட்சி (Uchimalaikuppam Gram Panchayat), தமிழ்நாட்டின் திருவண்ணாமலை மாவட்டத்தில் உள்ள செங்கம் வட்டாரத்தில் அமைந்துள்ளது. இந்த ஊராட்சி, செங்கம் சட்டமன்றத் தொகுதிக்கும் திருவண்ணாமலை மக்களவைத் தொகுதிக்கும் உட்பட்டதாகும். இந்த ஊராட்சி, மொத்தம் 7 ஊராட்சி மன்றத் தொகுதிகளைக் கொண்டுள்ளது. இவற்றில் இருந்து 7 ஊராட்சி மன்ற உறுப்பினர்களைத் தேர்ந்தெடுக்கின்றனர். 2011ஆம் ஆண்டு இந்திய மக்கள் தொகை கணக்கெடுப்பின்படி, மொத்த மக்கள் தொகை 1902 ஆகும். இவர்களில் பெண்கள் 963 பேரும் ஆண்கள் 939 பேரும் உள்ளனர்.
அடிப்படை வசதிகள்
தமிழ்நாடு ஊரக வளர்ச்சி மற்றும் ஊராட்சித் துறையின் 2015ஆம் ஆண்டுத் தரவின்படி கீழ்க்கண்ட தகவல் தொகுக்கப்பட்டுள்ளது.
சிற்றூர்கள்
இந்த ஊராட்சியில் அமைந்துள்ள சிற்றூர்களின் பட்டியல் :
சான்றுகள்
பகுப்பு:திருவண்ணாமலை மாவட்ட ஊராட்சிகள் பகுப்பு:த. இ. க. ஊராட்சித் திட்டம்
முஷ்தாக் முகம்மது
முஷ்தாக் முகம்மது (Mushtaq Mohammad, பிறப்பு: நவம்பர் 22. 1943), ஒரு பாக்கித்தானியத் துடுப்பாட்டக்காரர். இவர் 57 தேர்வுத் துடுப்பாட்டப் போட்டிகளிலும், 10 ஒருநாள் பன்னாட்டுத் துடுப்பாட்டப் போட்டிகளிலும் கலந்து கொண்டுள்ளார். 1959 இலிருந்து 1979 வரை பாக்கித்தான் அணிக்காக தேர்வுத் துடுப்பாட்டப் போட்டிகளில் விளையாடியுள்ளார். இவர் பாக்கித்தான் தேசிய அணியின் தலைவராக 1978 / 1979 பருவ ஆண்டுகளில் கடமையாற்றியுள்ளார்.
பகுப்பு:பாக்கித்தானியத் துடுப்பாட்டக்காரர்கள் பகுப்பு:1943 பிறப்புகள் பகுப்பு:சிராப்சையர் துடுப்பாட்டக்காரர்கள் பகுப்பு:நார்தாம்ப்டன்சையர் துடுப்பாட்டக்காரர்கள் பகுப்பு:வாழும் நபர்கள் பகுப்பு:விசுடென் துடுப்பாட்டக்காரர்கள் பகுப்பு:பாக்கித்தானியத் தேர்வுத் துடுப்பாட்டக்காரர்கள்
பிளேஸோபீடியா
பிளேஸோபீடியா விக்கிப்பீடியாவுடன் கூகிள் தேசப்படங்களை இணைக்கும்  இணையமூடான முறையாகும். இது ஐக்கிய இராசியத்தின் எனது சமூகம் எனப்பொருள்படும் மைசொசாயட்டியினாரால் செப்டெம்பர் 2005 முதல் ஆரம்பித்து நிர்வாகிக்கப் படுகின்றது.
பயனர்கள் தேசப்படத்தில் இடங்களைக் குறிக்கவியலும் (போதுமான அளவுத்திட்டத்தின் கீழ்) பின்னர் அதை ஆங்கில விக்கிப்பீடியாக் கட்டுரையுடன் இணைக்கவியலும். பின்னர் யாராவது தேசப்படத்தைப் பார்வையிடும் போது விக்கிப்பீடியாவுடன் இணைக்கும் குண்டூசியானது காட்சியளிக்கும் அத்துடன் அவ்விணைப்பைத் தந்தவரின் பெயர் விபரங்களும் காண்பிக்கப்படும். திருத்தங்களும் மீள்பரிசீலனைகளை பிளேஸோபீடியாவிற்கு வேலை செய்பவர்கள் மேற்கொள்வார்கள்.
KML கோப்பூடாக கூகிள் ஏர்த் பயன்ர்களும் இதனைப் பார்வையிட முடியும். இப்பக்கமானது RSS ஊட்டுக்களை அளிக்கின்றது.
சின்னமைல் அசிட்டேட்டு
சின்னமைல் அசிட்டேட்டு (Cinnamyl Acetate)  என்பது C11H12O2 என்ற மூலக்கூற்று வாய்ப்பாட்டால் விவரிக்கப்படும் ஒரு கரிம வேதியியல் சேர்மமாகும். 3-பீனைல்புரோப்-2- யீனைல் அசிட்டேட்டு என்ற பெயராலும் அழைக்கப்படும் இச்சேர்மம் சின்னமைல் எசுத்தர் குடும்பத்தின் ஒரு வேதிச் சேர்மம் ஆகும். மாறுபடும் ஆல்கைல் குழு இங்கு ஒரு மெத்தில் குழுவால் மாற்றப்படுகிறது. அரோமேடிக் தன்மையற்ற கார்பன்-கார்பன் இரட்டைப் பிணைப்பு தோன்றுவதன் விளைவாக, சின்னமைல் அசிட்டேட்டு இசட் மற்றும் ஈ மாற்றிய அமைப்பைக் கொண்டிருக்கலாம். .
பிளேஸோபீடியா
பல்வேறு பட்ட திட்டங்கள் கூகிள் ஏர்த்துடன் இணைப்பதற்க்கக ஆரம்பிக்கப் பட்டுள்ள பொழுதும் ஆள்கூறுகளைப் பயன்படுத்துவதால் பயனர்களின் உதவி தேவைப் படுகின்றது.
சின்னமைல் அசிட்டேட்டு
புதிய இலவங்கப்பட்டையில் சின்னமைல் அசிட்டேட்டு இயற்கையில் தோன்றுகிறது. இதில் சின்னமைல் அசிட்டேட்டின் செறிவு மில்லியனுக்கு 2800 முதல் 51000 பகுதிகள் என்ற அளவில் இருக்கிறது. சின்னமைல் அசிட்டேட்டு ரொட்டி தயாரித்தலின் போது பயன்படுத்தப்படும் வாசனை எசுத்தராகும். எடுத்துக்காட்டாக, ரொட்டி மற்றும் விலங்குத் தீவனம் போன்றவற்றிற்கு இனிமையான பழ வாசனையைத் தருகிறது. மேலும், இது பல அழகுசாதனப் பொருட்களிலும், சில கழிப்பறை பயன்பாடுகளிலும், தூய்மையாக்கிகளிலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. .
பிளேஸோபீடியா
வெளியிணைப்புக்கள்
பகுப்பு:மென்பொருள்
சின்னமைல் அசிட்டேட்டு
தயாரிப்பு
அசிட்டிக் அமிலத்துடன் சின்னமைல் ஆல்ககால் முறையாக ஒடுக்கப்படுவதன் விளைவாக தயாரிக்கப்படுகிறது.
சட்டம் மற்றும் கட்டுப்பாடு
சின்னமைல் அசிடேட்டு, வாசனை திரவியங்களிலும் உணவிற்கான சுவை மூலப்பொருளாகவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது பல நிறுவனங்களால் விவாதிக்கப்பட்டது. 1965 ஆம் ஆண்டில், ஃப்ளேவர் அண்ட் எக்ஸ்ட்ராக்ட் உற்பத்தியாளர்கள் சங்கம் ( ஃபெமா ) இந்த சேர்மத்தைப் பொதுவான, பாதுகப்பான சுவையூட்டும் மூலப்பொருளாக அங்கீகரிக்கப்பட்டது என்று குறிப்பிட்டது. பாதுகாப்பானது என்று கருதப்பட்ட பல தயாரிப்புகளில் சராசரி அதிகபட்ச பயன்பாட்டு நிலைகளை சங்கம் தீர்மானித்தது:
உற்பத்தி மற்றும் உட்கொள்ளல்
சின்னமைல் அசிடேட்டின் சராசரி ஆண்டு உற்பத்தி மற்றும் வாசனைப் பொருளாக சின்னமைல் அசிடேட்டின் தினசரி உட்கொள்ளல் உலக சுகாதார அமைப்பினால் அறிக்கையாக அளிக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த அறிக்கையின்படி, ஐரோப்பாவில் இதன் ஆண்டு உற்பத்தி 1498 கிகி மற்றும் ஐக்கிய அமெரிக்க நாடுகளில் 2255 கிகி என்றும் கூறப்பட்டுள்ளது. இந்தச் சேர்மத்தின் தினசரி உட்கொள்ளல் அளவு ஐரோப்பாவில் 210 மைக்ரோ கிராம் ஆகவும், ஐக்கிய அமெரிக்க நாடுகளில் 300 மைக்ரோ கிராமாகவும் மதிப்பிப்பட்டுள்ளது. ஐரோப்பியர்களுக்கு உடல் எடையின் படியான உட்கொள்ளலானது 4 மைக்கரோகிராம்/கிகி ஆகவும் அமெரிக்கர்களுக்கு 5 மைக்ரோகிராம்/கிகி ஆகவும் உள்ளது.
தொகுப்பு முறை தயாரிப்பு
சின்னமைல் அசிடேட்டு இயற்கையாகவே தாவரங்களில் காணப்படுவதால், அதைப் பிரித்தெடுத்து சுத்திகரிக்கலாம். இருப்பினும், இது குறைந்த அளவு விளைச்சலைக் கொண்டுள்ளதால், எனவே உற்பத்தி செலவுகள் அதிகமாகும். வேதி முறைகளைப் பயன்படுத்துவது சின்னமைல் அசிடேட்டு தயாரிக்க மிகவும் திறன் வாய்ந்த உத்திகளை வழங்க முடியும்.
சின்னமைல் அசிடேட்டு 2 ஐத் தயாரிக்க பலவிதமான முறைகள் உள்ளன'. இவற்றில் ஒரு வழி சின்னமைல் ஆல்ககால் 1 மற்றும் வினைல் அசிடேட்டு ஆகியவற்றில் இருந்து தயாரிப்பதாகும். இந்த வினையானது எசுத்தர் பிணைப்பின் மீது குறிப்பான வினையைக் கொண்ட லைப்பேசு வகையைச் சார்ந்த மூஅசைல்கிளிசெரால் எசுத்தர் ஐதரோலேசு என்ற நொதியால் வினையூக்கம் செய்யப்படுகிறது. இந்த வினையின் துணை விளைபொருளானது அசிட்டால்டிகைடாகும். இந்த வினையின் சமன்பாடானது: