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सिमुलेशन का उपयोग करके होमिनिन कपाल क्षमता डेटा का विश्लेषण

दर्शी अराचिगे

होमिनिन कपाल क्षमता डेटा का सिमुलेशन का उपयोग करके पुनः विश्लेषण किया गया, जिसने होमिनिन खोपड़ियों की कपाल क्षमता के अनुमान में परिवर्तनशीलता का अनुकरण किया। सबसे पहले, डेटा में दो समूहों की उपस्थिति स्थापित करने के लिए k-मीन्स क्लस्टरिंग का उपयोग करके डेटा का पता लगाया गया था। सिम्युलेटेड क्लस्टर परिणामों पर हैमिंग दूरी का उपयोग करके समूहों की पुष्टि की गई। फिर, दो समूहों से उत्पन्न होने वाले परिणामी दो डेटासेट का उपयोग हेनबर्ग के दोहरे घातीय मॉडल के पैरामीटर अनुमानों के लिए विश्वास सीमाओं का अनुमान लगाने के लिए किया गया था। इन पैरामीटर अनुमानों और उनकी विश्वास सीमाओं के माध्यम से यह देखा जा सकता है कि क्लस्टर विश्लेषण द्वारा पहचाने गए दो समय अवधि के लिए दो मॉडल समय की पूरी अवधि के लिए एक मॉडल से बेहतर थे, जिसे पिछले लेखकों ने सबसे अच्छा विकल्प माना था। विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से, कपाल क्षमता वृद्धि में संरचनात्मक परिवर्तन के संकेत हैं, जिसे धीमी वृद्धि अवधि के बाद तेजी से वृद्धि के रूप में व्यक्त किया जाता है। यह संरचनात्मक परिवर्तन परिदृश्य दोहरे घातीय मॉडल पर आधारित क्रमिक परिवर्तन के आधार पर विरामित संतुलन की अवधारणा को अस्वीकार करने का समर्थन नहीं करता है।