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.
2:53 pm
‌ دوربین دیجیتال

دوربین دیجیتال یک دستگاه الکترونیکی است که برای گرفتن عکس و ذخیرهٔ آن، به‌جای فیلم عکاسی از حسگرهای حساس به نور معمولا از دستگاه جفت‌کنندهٔ بار (CCD) یا نیم‌رسانای اکسید فلزی مکمل (CMOS) استفاده می‌کند و تصویر گرفته شده توسط سنسور، طی چند مرحله برای استفاده به حافظهٔ دوربین فرستاده می‌شود.






دوربین‌های دیجیتال همانند دوربین‌های آنالوگ دارای یک منظره‌یاب، لنز برای کانونی کردن تصویر بر روی یک وسیله حساس به نور، وسیله‌ای برای نگهداری و انتقال چند تصویر گرفته شده در دوربین و یک جعبه در بر گیرنده تمام این تجهیزات می‌باشد.

در دوربین دیجیتال فرآیند ثبت تصویر با استفاده از حسگر تصویر در حافظه انجام می‌گیرد و اجازه می‌دهد که تصاویر در شکل دیجیتال ذخیره شوند و به سرعت و بدون نیاز به عملیات خاصی (نظیر عملیات شیمیایی بر روی فیلم) در دسترس باشند.



لنز

لنز استوانه‌ای حاوی مجموعه‌ای از عدسی است که نور را از خود عبور داده و به درون دوربین هدایت می‌کند و باعث می‌شود که تصویر به صورت واضح بر روی فیلم عکاسی یا گیرنده تصویر منعکس شود. کیفیت عکس، بیش‌تر به لنز بستگی دارد تا دوربین. لنز دوربین‌های کامپکت قابل تعویض نیستند، اما لنز دوربین‌های تک‌لنزی بازتابی (SLR) قابل تعویض‌اند.

قدرت و کیفیت لنزها به عوامل گوناگونی بستگی دارد که مهم‌ترین آن‌ها فاصله کانونی و عدد دیافراگم است. فاصله کانونی برحسب میلیمتر است و معرف زاویه دید لنز است. هرچه فاصله کانونی لنز کمتر باشد، لنز زاویه دید بازتری دارد و به اصطلاح لنز، وایدتر است و هرچقدر فاصله کانونی بیش‌تر باشد زاویه دید کوتاه‌تر خواهد بود.
مبدل‌هادر دوربین‌های غیر SLR، نمی‌توان لنز را عوض کرد و در نتیجه، بزرگنمایی لنز محدود به بزرگنمایی اولیهٔ دوربین عکاسی خواهد بود. در دوربین‌های SLR امکان تعویض لنز وجود دارد ولی هزینهٔ آن زیاد است. روش دیگر این است که برای تغییر محدودهٔ بزرگنمایی و فاصله کانونی از مبدل استفاده کرد؛ مبدل‌ها انواع مختلف و کارکردهای گوناگونی دارند. که مهم‌ترین آن‌ها، مبدل‌های تله، حلقه گسترش فاصله کانونی و عدسی‌های درشت‌نما می‌باشند.



فلاش

فلاش وسیله‌ای است که جهت نورپردازی صحنه‌های تاریک و کم نور و نقاطی که از شرایط نوری نامطلوبی برخوردارند، از آن استفاده می‌شود.

فلاش یک منبع نور کوچک قابل حمل است که می‌تواند نوری قوی برای یک چندم ثانیه از خود بیرون دهد. فلاش‌ها معمولاً از طریق باتری یک بار مصرف یا قابل شارژ تغذیه می‌شوند ولی بعضی از آنها را می‌توان از طریق یک آداپتور به برق شهر نیز وصل نمود.

فلاش‌ها در حالت کلی، دو نوع کاربر دارند؛ یک کاربرد آن افزایش نور محیط در زمانی که نور اصلی برای عکاسی کافی نیست یا شرایط عکاسی را سخت می‌کند، است و کاربرد دیگر آن، اصلاح نور محیط در زمانی که نور اصلی کافی است، ولی ترکیب خوبی به وجود نمی‌آورد است.



فیلتر

فیلترها در عکاسی، صفحاتی از جنس شیشه، پلاستیک و یا ژلاتین با قاب فلزی و یا بدون قاب و بصورت ورقی هستند، که در جلوی دهانهٔ لنز یا منبع نور قرار داده می‌شوند.انتهای لنز دوربین‌های تک‌لنزی بازتابی، رزوه است و می‌شود فیلتر را به آن پیچ نمود.

فیلترها انواع مختلفی دارند و هرکدام در شرایط خاصی مورد استفاده قرار می‌گیرد که از آن‌ها می‌توان به فیلتر فرابنفش (جهت جذب پرتو فرابنفش خورشید و محافظ فیزیکی لنز )، فیلتر پولارایزر (جهت تغییر در نور و تاثیر بر کنتراست رنگ‌ها) فیلتر مادون قرمز (جهت عکاسی مادون قرمز)، فیلتر کاهنده نور (جهت کاهش شدت نور) و فیلتر اسکای‌لایت (جهت جلوگیری از نفوذ پرتو فرابنفش) اشاره کرد.


پایه‌ها
سه‌پایهسه پایهٔ عکاسی، وسیله‌ای است که می‌توان دوربین را روی آن نصب کرد و به کمک آن عکس گرفت. یک استفادهٔ سه پایه، جلوگیری از لرزش دوربین در نوردهی‌های زیاد است. همچنین به‌وسیلهٔ سه‌پایه می‌توان از تار شدن عکس که بر اثر تکان‌خوردن احتمالی دوربین ایجاد می‌شود، جلوگیری کرد.[۹۰]تک پایهتک‌پایه وسیله‌ای است که دوربین عکاسی به آن متصل می‌شود و لرزش را تا حدی از بین می‌برد. از تک پایه‌ها در عکاسی حیات‌وحش، عکاسی ورزشی، عکاسی از موزه‌ها و هنگامی که چرخش سریع دوربین در جهت افقی برای عکاسی مورد نیاز است، مانند ثبت عکس‌های پنینگ، بیشتر استفاده می‌شود.




تاریخ 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 فیلسوف چینی، ارسطو و اقلیدس ریاضی‌دانان یونانی 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 بازتاب‌شده روی آن با چشم دیده شود. در قرن ششم میلادی، آنتمیوس ریاضی‌دان بیزانسی در آزمایش‌های خود از دوربین تاریکخانه‌ای استفاده کرد.



ریشه کلمه فتوگرافی
کلمه‌ی فتوگرافی از واژه های یونانی نور و نگارش مشتق شده است. که از ترکیب آن دو، نگارش با نور استخراج میشود.



سوراخ سوزنی

ابن هیثم تئوری دوربین سوراخ سوزنی را گسترش داد و در مشاهدات خورشید گرفتگی خود از وسیله‌ای به نام «جعبه تاریک» استفاده کرده بود.بسیاری او را علاوه بر پایه‌گذار عکاسی، نخستین دانشمندی می‌دانند که فیزیک را به‌طور کامل به دانشی تجربی تبدیل کرد.او که مخترع ذره‌بین است، برای نخستین‌بار از دوربین سوراخ سوزنی و دوربین تاریکخانه‌ای در آزمایش‌هایش جهت بررسی خواص نور استفاده کرد. 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

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 همین اتاق تاریک در ابعاد کوچک‌تر تبدیل شد به دوربین عکاسی، یعنی در برابر روزنه‌ای که وجود داشت ماده 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 آهك در مقابل نور، تیره می‌شوند.



داگرئوتایپ
نیپس در سال ۱۸۳۳ 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 نقره ای 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.



کالوتایپ

در سال ۱۸۳۵ میلادی، چند ماه پس از اینکه نتیجهٔ آزمایش‌های 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 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 روش داگرئوتایپ به کلی منسوخ شد و عکاسی مبتنی بر نسخه‌های نگاتیو و پوزیتیو جایگزین آن شد.



عکاسی رنگی اولیه

در سال ۱۸۳۹ شیمیدان و ستاره‌شناس انگلیسی، 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 ۱۹۶۱ 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 فیلم رول را که فیلمی از جنس پلاستیک آغشته به امولسیون ژلاتینی است را ابداع کرد و با ساخت دوربین جعبه‌ای در سال ۱۸۸، 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. »

تصاویر دیجیتال در دههٔ ۱۹۶۰ 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.



آزمایش کلودیون

با کشف فردریک آرچر، به نام «کلودیون» گام بزرگی در صنعت عکاسی برداشته شد. آرچر یدور پتاسیم را در کلودیون حل کرده سپس با این مخلوط سطح یک شیشه پاک را می‌پوشانید و بلافاصله شیشه را در محلول نیترات نقره حساس می‌کرد. پس از عکسبرداری در موقعی که شیشه هنوز خیس بود، فورا آن را در محلول پیروگالول و نیترات نقره ظاهر و با محلول هیپوسولفیت سدیم ثابت می‌نمود. نگاتیوهایی که بدین طریق به دست می‌آمد روی کاغذ آلبومین پوش چاپ می‌شد و سپس عکس به وسیله طلا به رنگ قهوه‌ای قشنگی در می‌آمد. «لگری» و «راسل» طریقه‌ای یافتند که مانع زوال حساسیت کلودیون در اثر خشکی می‌شد. با این عمل عکاسی یک قدم دیگر به سوی تکامل برداشت. در سال ۱۸۷۱ «مداکس» و چند دانشمند دیگر امولسیون ژلاتینو برمور را به دست آوردند و در سال ۱۸۷۴ میلادی «چارلز بنت» به وسیله گرم کردن برمور نقره در مجاورت آمونیاک حساسیت صفحات ژلاتینو برمورنقره را بالا برد. در این زمان سرعت عکسبرداری به یک صدم ثانیه و در ۱۸۹۵ به یک هزارم ثانیه رسید. اختراع فلاشهای الکترونی به سرعت عکاسی در شب و جاهای کم نور کمک بسیاری کرد.

یک دستگاه عکاسی، در آغاز پیدایش، وزن و حجم بسیاری داشت به طوری که حمل آن مشکل بود. ولی امروزه دوربین‌های بسیار ظریفی ساخته شده که در جیب جا گرفته و کار با آن نیز بسیار آسان است. حساسیت امولسیون‌ها نیز در طی این مدت در برابر نور زیادتر شد. در اوایل فقط تشعشعات آبی و بنفش صفحه را متاثر می‌ساخت ولی در سال ۱۸۷۳ فوگل موفق شد که تاثیر اشعه با طول‌موج کوتاه (آبی و بنفش) را به تاخیر اندازد تا اشعه دیگر بتواند صفحه را سیاه کند. با این ابتکار رنگ سبز به صورت خاکستری در می‌آید. این امولسیون را «اورتوکروماتیک» نامیدند. بعد نور قرمز در روی صفحات تاثیر نمود و امولسیون آن را پانکروماتیک panchromatic نام نهادند. حساسیت صفحه حساس با این طریق باز هم به حساسیت چشم آدمی نزدیکتر گردید. قسمت اعظم بسط و رواج عکاسی آماتوری مدیون ابتکارات جرج ایستمن بود که فیلم عکاسی و شیشه را ساخت. در سال ۱۸۸۹ فیلم شفاف جانشین کاغذ شد.




پوستر

پوسترها صفحات کاغذی در ابعاد تقریبا" بزرگ هستند که بر روی آنها نوشته‌ها، طرح‌ها، نقاشی‌ها و نظیر آن چاپ شده است. پوسترها به منظور نصب شدن بر روی دیوارها و یا دیگر سطوح عمودی تعبیه شده‌اند. پوسترهای معمولی از نقاشی و نوشته تشکیل شده‌اند اما ممکن است یک پوستر دارای نقاشی محض یا نوشته تنها باشد. پوسترها ممکن است برای جلب توجه و یا اطلاع رسانی بر روی دیوارها چسبانده شوند. اهداف پوسترها چند منظوره است، یک پوستر ممکن است برای تبلیغات باشد و یا برای تکثیر یک اثر هنری با هدف اقتصادی و فرهنگی و فروش ارزان قیمت از آن استفاده شود. از پوسترها برای امور آموزشی استفاده زیادی می‌شود.





ارتباط تصویری

گرافیک

یا ارتباط تصویری (برابر فرهنگستان: نگاشتارگری) حیطه‌ای از هنرهای تجسمی است که دارای کاربردهای متنوّع و گسترده‌ای است. گرافیک یا به عبارت کاملتر طراحی گرافیک (Graphic design)، به کارگیری تکنیکهای مختلف خلق آثار دوبعدی بر روی سطوح مختلف نظیر کاغذ، دیوار، بوم، فلز، چوب، پارچه، پلاستیک، نمایشگر رایانه، سنگ و... است که در جهت رساندن پیامی خاص به بیننده انجام بپذیرد. از جملهٔ این تکنیکها می‌توان به: عکاسی، اچینگ، نقاشی، روشهای مختلف چاپ اشاره نمود. در هنر طراحی گرافیک از عکس، تکنیکهای مختلف طراحی (مداد، کنته، ذغال، پاستل گچی، پاستل روغنی، قلم و مرکب، مداد رنگی)، تکنیکهای مختلف نقاشی (رنگ و روغن، آبرنگ، گواش، رنگهای آکریلیک)، کلاژ، انواع روشهای چاپ دستی (سیلک اسکرین و باتیک) و هرنوع روش خلق تصویر استفاده می‌شود.شاید بهترین تعریف از گرافیک را بتوان ساده سازی اجزا و عناصر تصاویر، همگون کردن ارتباط بین عناصر جهت یک ارتباط هدفمند با مخاطب دانست.






نگاره
نگاره یا تصویر چیزی ثانوی است که انعکاس یا بازتابِ واقعیت یا حقیقت دیگری می‌باشد. نگاره در فرایند انتزاع و تجرید (شکل‌گیری مفاهیم و اندیشه)، برای فرد معنی پیدا می‌کند. نگاره‌ها می‌توانند دوبعدی یا سه‌بعدی باشند.



پیرامون واژه
میان واژه‌های عکس (یا رُخش) و تصویر (یا نگاره) تفاوت وجود دارد. تصویر نیز در انگلیسی image است.




پیشینه
نگاره از نخستین رسانه های گروهی میان انسان‌ها بوده‌است.



ویژگی‌ها
با نشانه‌شناسی نگاره ، می‌توان ویژگی‌های یک نگاره را شناخت، اگر چه نظریات گوناگونی برای دستیابی به نگاره چون نظریهٔ اطلاع‌رسانی، نظریهٔ ریاضیات، نظریهٔ روانشناسی، نظریهٔ بیان و غیره وجود دارد.



نظریهٔ نشانه‌شناسی
در نظریهٔ نشانه‌شناسی، مهم‌ترین گزینه «دلالت» است و نه «احساسات هنری». در نظریهٔ نشانه‌شناسی، سخن از «شیوهٔ تولید معنای» نشانه است. یک نشانه در اصل یک نشانه نیست، مگر آن‌که «مبین ایده‌ها» باشد و در پندار افراد دریافت‌گر، «تاویلی» برانگیزد. بنابراین می‌توان گفت هر چیزی می‌تواند نشانه باشد، چرا که انسان‌ها از همان آغاز، شروع به تاویل محیط اطراف خود کردند.



نگاره ذهنی
«نگاره ذهنی» تصویری است که در نبود اشیا یا پدیده‌ها در ذهن وجود دارد. طرح آغازین هنرمندان معمولاً نخست در ذهن و پندارشان مجسم می‌شود و سپس شکل حقیقی به خود می‌گیرد.
ساعت : 2:53 pm | نویسنده : admin | گالری عکس مد پیکس | مطلب قبلی
گالری عکس مد پیکس | next page | next page