सदस्य:Rebecca C David/प्रयोगपृष्ठ

Beyoncé Ave Maria

आवे मारिया- बेयोंसे नोल्स

आवे मारिया (2008) अमेरिकी आर एंड बी रिकॉर्डिंग कलाकार बेयोंसे नोल्स की आय आम साशा फियर्स नामक तीसरे स्टूडियो एलबम का एक गाना है । यह गीत फ्रांज स्कूबर्ट के "आवे मारिया" का एक पुनरलेखन है। यह एक पियानो और तार के साथ इन्सटरुमेन्टली पूरा हो गया है। इस गाने के बोल दोस्तों से घिरे होने पर भी अकेलापन महसूस होने के बारे में बताता है। गीत को आलोचनात्मक स्वागत मिला था। जहाँ एक तरफ कई समकालीन आलोचकों ने नोल्स की कंठ संगीत और गाने के पद्य की प्रशंसा की, वहीं दूसरी ओर कुछ ने उसे असली गीतs का एक सामान्य परिवर्तन करार दिया । नोल्स ने 2009 में हुए BET पुरस्कार के दौरान माइकल जैक्सन के लिए एक श्रद्धांजलि के रूप में यह गीत प्रस्तुत किया। 2008 में गीत जॉर्जिया, बांग्लादेश, पाच्छवर्क और सायलंट सौन्ड स्टूडियोस अटलांटा में लिखा गया था। नोल्स ने इस गीत को एलबम में सबसे अधिक व्यक्तिगत में से एक ने कहा था। यह गीत एलबम पर सबसे अधिक व्यक्तिगत में से एक था कि कहा गया था। आवे मारिया एक गीत है जो प्यार के बारे में नोल्स असुरक्षा से पता चलता है और वो व्यक्ति जो रोशनी के नीचे और सभी रोमांचक सितारा नाटक के नीचे के नीचे सभी श्रृंगार है। नोल्स संगीत और कहानी में भावना इतना बेहतर बताया है क्योंकि वह गायन गाथागीत प्यार करता है।नोल्स यह कहा कि "आप इस गीत को सुन सकते हो क्योंकि यह एक बेहतर कनेक्शन है और यह इन सभी अन्य डिस्ट्राक्शण्स नहीं है"। मैं वास्तव लोगों को मेरी आवाज सुन और मैं क्या कहना चाहता था सुनने के लिए चाहता था । एक साक्षात्कार के दौरान, नोल्स यह बताया गया था आवे मारिया "पूरे एल्बम से अधिक व्यक्तिगत गीत था । गीत उसके बारे में है। वह दोस्तों से घिरे होने के बारे में बात करती है , लेकिन वह अकेले ही है कैसे चुप्पी इतनी जोर से लग सकता है और फिर रोशनी के नीचे जाने के लिए जब केवल हमें नहीं है । मुझे लगता है वे बहुत ही वास्तविक हैं, और वे प्यार में बहुत ज्यादा कर रहे हैं क्योंकि कि , शायद उसे और जे के बारे में पूरी एल्बम पर सबसे अधिक व्यक्तिगत लाइन है, और आप अविश्वसनीय रूप से प्रसिद्ध हो जब यह कि प्यार के लिए बहुत कठिन होना चाहिए। वह एक शादी की पोशाक में कपड़े पहने गीत का प्रदर्शन किया जहां टूर (2009-2010) नोल्स के दौरान आवे मारिया सेट की सूची का एक हिस्सा था । नोल्स के दौरे के दौरान पहनी थी शादी की पोशाक , मूल रूप से एक काले रंग की पोशाक के रूप में डिजाइन किया गया था । नोल्स इसमें नृत्य सकता है इसलिए उसकी मां और डिजाइनर , टीना नोल्स , पोशाक मंच के उपयुक्त बनाया है।

Beyoncé - Ave Maria

नोल्स 29 जून 2009 पर सूर्योदय , फ्लोरिडा में गीत का प्रदर्शन करते हैं, ट्णटेब्लस , फेडरस के ग्राफिक्स एनिमेटेड, और अन्य क्लब गियर उसे और उसके संगीतकारों के पीछे स्फूर्त। वह बाद में वह उसकी मौत के बाद माइकल जैक्सन के सम्मान में सारा मक लक्लान के गीत " परी " के साथ यह मिश्रित जहां 2009 शर्त पुरस्कार के दौरान गीत का प्रदर्शन किया । 29 नवंबर संख्या 150 पर ब्रिटेन एकल चार्ट पर शुरू हुआ एलबम के डिजिटल रिहाई , आवे मारिया  के बाद, 2008.वो भी संख्या 16 पर 2010 में पुर्तगाली रिंगटोन चार्ट पर सनदी । लाइन पर एक ही वर्णित नोल्स 25 सितंबर 2009 को परिसर बर्सवुड मनोरंजन, पर्थ, पश्चिमी ऑस्ट्रेलिया में " Ave मारिया " का प्रदर्शन किया। जाई हैना संडे टाइम्स के लिए लेखन न्यू जर्सी के "शानदार " बताया गया था।

सन्पक

• en.wikipedia.org/wiki/Ave_Maria_(Beyoncé_song)

सैम्पलिंग सिधान्तें

नमूने लेने से पूरी आबादी की विशेषताएँ अनुमान लगाने के लिए एक सांप्रदायिक आबादी के भीतर व्यक्तियों के एक सब सेट के चयन के साथ संबंध है।प्रत्येक पुनरावलोकन स्वतंत्र वस्तुएँ या व्यक्तियों के रूप में प्रतिष्ठित किया नमूनों निकाय के (जैसे वजन, स्थान , रंग के रूप में) एक या एक से अधिक संपत्ति के उपाय सर्वेक्षण के नमूने में, वजन नमूने डिज़ाइन, विशेष रूप से स्तरीय नमूने लेने के लिए सुनियोजित करने के लिए डाटा के लिए लागू किया जा सकता है संभावनाओं सिद्धांत और सांप्रदायिक सिद्धांत से परिणाम अभ्यास मार्गदर्शन करने के लिए कार्यरत हैं व्यापार और चिकित्सा अनुसंधान में , नमूने आबादी के बारे में जानकारी जुटाने के लिए व्यापक रूप से इस्तेमाल किया है। सफल सांप्रदायिक अभ्यास ध्यान केंद्रित समस्या परिभाषा पर आधारित है नमूने में, यह हमारे नमूने तैयार की है , जिसमें से आबादी को परिभाषित करना शामिल है एक जनसंख्या विशेषताएँ एक समझने की इच्छा के साथ सभी लोगों या वस्तुएँ सहित के रूप में परिभाषित किया जा सकता है आबादी में हर कोई या सब कुछ से जानकारी इकट्ठा करने के लिए पर्याप्त समय या पैसे बहुत कम ही है, क्योंकि लक्ष्य है कि जनसंख्या के एक प्रतिनिधि नमूने (या सब सेट) की खोज हो जाता है।ब्याह की आबादी अक्सर भौतिक वस्तुएँ के होते हैं , हालांकि कभी-कभी हम समय, स्थान , या इन आयाम के कुछ संयोजक अधिक नमूने की जरूरत है उदाहरण के लिए, सुपरफ़ास्ट स्टाफ की एक जांच में विभिन्न समय पर जांच लाइन की लंबाई की जांच कर सकता है, या लुप्तप्राय पेंटागन पर एक अध्ययन में समय के साथ विभिन्न शिकार आधार के उनके उपयोग को समझने के उद्देश्य हो सकता है समय आयाम के लिए , ध्यान अवधि या सतत अफसरों पर हो सकता है।एक संभावना नमूने आबादी में हर इकाई के नमूने में चयनित होने का एक मौका ( शून्य से अधिक ) है, जिसमें एक नमूने है, और इस संभावना सही ढंग से निर्धारित किया जा सकता है इन तत्वों के संयोजक यह संभव चयन की अपनी संभावना के अनुसार जांच कठिनाइयों भरा से , जनसंख्या आयोग की निष्पक्ष अनुमान तैयार करने के लिए बनाता है। गैर संभावना नमूने आबादी के कुछ तत्वों को कोई चयन का मौका है, या जहां चयन की संभावना सही निर्धारित नहीं किया जा सकता है, जहां किसी भी नमूने विधि है यह चयन के लिए मानदंड रूपांतर जो ब्याह की जनसंख्या के बारे में मान्यताओं पर आधारित तत्वों का चयन शामिल है तत्वों का चयन गैर स्वैच्छिक है क्योंकि इसलिए , गैर संभावना नमूने नमूने त्रुटियों के आकलन की अनुमति नहीं है ।

इन शर्तों में एक नमूने जनसंख्या के बारे में प्रदान कर सकते हैं कि कितना जानकारी पर सीमा रखने , बहिष्कार पूर्वार्ध को जन्म दे नमूने और जनसंख्या के बीच रिश्ते के बारे में जानकारी के साथ मुश्किल आबादी के लिए नमूने से एक्सप्रेस कर रही है, सीमित है।एक दिया आकार का एक सरल स्वैच्छिक नमूने में, फ्रेम के सभी तरह के सब सेट एक समान संभावना दिया जाता है इसके अलावा, तत्वों के किसी भी जोड़ी किसी अन्य ऐसे जोड़ी के रूप में चयन का एक ही मौका है इस पूर्वार्ध को कम करता है और परिणामों के विश्लेषण सरल करता है विशेष रूप से, नमूने के भीतर अलग-अलग परिणाम के बीच वितरण यह अपेक्षाकृत आसान परिणामों की सटीक अनुमान लगाने के लिए बनाता है, जो कुल जनसंख्या में वितरण का एक अच्छा संकेत है।सिग्नलिंग पूरी आबादी की विशेषताएँ का अनुमान लगाने के लिए सेट बड़ा डाटा के भीतर से सही डाटा बिंदुओं का चयन सक्षम बनाता है । सैम्पलिंग त्रुटियों और पूर्वानुमति नमूने डिज़ाइन से प्रेरित कर रहे हैं । वे सच्चे चयन संभावनाओं परिणाम की गणना में ग्रहण उन लोगों से अलग है, जो जब चयन पूर्वार्ध शामिल हैं रैंडम नमूने त्रुटियों यादृच्छिक पर चुना जा रहा है नमूने में तत्वों के कारण परिणामों मेंयादृच्छिक भिन्ना है। गैर नमूने त्रुटियों डाटा संग्रह , प्रसंस्करण, या नमूने डिज़ाइन में समस्याओं की वजह से अंतिम सर्वेक्षण का अनुमान है, को प्रभावित कर सकता है, जो अन्य त्रुटियों कर रहे हैं वे अधिक कवरेज आबादी के बाहर से डाटा का समावेश है , जो शामिल हैं अंडर कवरेज आबादी में तत्वों को शामिल नहीं करता नमूने फ्रेम है । माप त्रुटि जैसे उत्तरदाताओं में एक सवाल गलत है, या लगता है जब यह मुश्किल जवाब देने के लिए । प्रसंस्करण त्रुटि डाटा कोडिंग में ग़लती कर रहे हैं । 

गैर प्रतिक्रिया सभी चयनित व्यक्तियों से पूरा डाटा प्राप्त करने के लिए विफल है। नमूने लेने के बाद, सटीक प्रक्रिया का आयोजित किया जाना चाहिए एक समीक्षा है कि किसी भी मतभेद के बाद के विश्लेषण पर हो सकता है कि किसी भी प्रभाव का अध्ययन करने के लिए, इरादा बजाय, नमूने में पीछा किया। एक विशेष समस्या गैर प्रतिक्रिया की है। गैर प्रतिक्रिया के दो प्रमुख प्रकार मौजूद हैं: इकाई गैर प्रतिक्रिया और आइटम गैर प्रतिक्रिया। सर्वेक्षण के नमूने में, नमूने के हिस्से के रूप में पहचान व्यक्तियों के कई भाग लेने के लिए तैयार नहीं हो सकता है, भाग लेने के लिए समय नहीं है, या सर्वेक्षण प्रशंसकों उन्हें संपर्क करने में सक्षम नहीं हो सकता है इस मामले में, जनसंख्या मापदंडों के पक्षपाती अनुमान के प्रमुख उत्तरदाताओं और गैर उत्तरदाताओं के बीच मतभेद की एक जोखिम है, वहाँ है। इस बार सर्वेक्षण डिज़ाइन में सुधार लाने के लिए प्रोत्साहन की पेशकश की है, और अनुत्तरदायी संपर्क करने के लिए और फ्रेम के आराम के साथ उनकी समानता और अंतर को चिह्नित करने के लिए एक बार-बार प्रयास करने के जो अनुवर्ती अध्ययन के संचालन के द्वारा संबोधित किया है। प्रभाव भी जनसंख्या बेंचमार्क उपलब्ध हैं जब डाटा भार से या अन्य सवालों के जवाब के आधार पर डाटा दोश लगाना द्वारा कम किया जा सकता है। सैम्पलिंग नमूने अध्ययन करके हम काफी पहले वे चुने गए हैं, जिसमें से आबादी के लिए हमारे परिणाम सामान्य हो सकता है, ताकि ब्याज की आबादी से इकाइयों का चयन करने की प्रक्रिया है। कई स्थितियों में नमूने अंश परत से अलग किया जा सकता है और डाटा को सही ढंग से आबादी का प्रतिनिधित्व करने के लिए भारित किया जाना होगा। इस प्रकार, उदाहरण के लिए यूनाइटेड किंगडम में व्यक्तियों का एक सरल यादृच्छिक नमूने नमूने के लिए उसके पकने महंगा हो जाएगा, जो दूरदराज के स्कॉटिश द्वीप में कुछ शामिल हो सकता है। एक सस्ता तरीका शहरी और ग्रामीण तबके के साथ एक स्तरीकृत नमूने का उपयोग होगा। ग्रामीण नमूना नमूने में प्रतिनिधित्व के तहत, लेकिन क्षतिपूर्ति करने के लिए विश्लेषण में उचित भारित हो सकता है। नमूने डिज़ाइन के लिए प्रत्येक व्यक्ति का चयन किया जा रहा है के बराबर का मौका नहीं देता है, तो आम तौर पर, डाटा आमतौर पर भारित किया जाना चाहिए। घरों बराबर चयन संभावनाओं है, लेकिन एक व्यक्ति को प्रत्येक घर के भीतर से साक्षात्कार किया जाता है जब उदाहरण के लिए, इस बड़े घरों से लोगों का साक्षात्कार किया जा रहा का एक छोटा मौका देता है। इस सर्वेक्षण में वजन का उपयोग के लिए जिम्मेदार हो सकता है। इसी तरह, एक से अधिक टेलीफोन लाइन के साथ घरों में एक यादृच्छिक अंकों डायलन नमूने में चयनित होने का एक बड़ा मौका है, और भार इस के लिए समायोजित कर सकते हैं।

वजन भी इस तरह के गैर प्रतिक्रिया के लिए सही करने के लिए मदद के रूप में अन्य प्रयोजनों की सेवा कर सकते हैं। बहुत सारे उपयोग करके रैंडम सैंपलिंग, एक पुराने विचार है कि बाइबल में कई बार उल्लेख किया है। 1786 में पियरे साइमन लाप्लास अनुपात आकलनकर्ता के साथ-साथ एक नमूने का उपयोग करके फ्रांस की आबादी का अनुमान है। उन्होंने यह भी त्रुटि के संभाव्य अनुमानों की गणना की। ये आधुनिक विश्वास अंतराल के रूप में, लेकिन संभावना 1000/1001 के साथ नमूने त्रुटि पर बाध्य एक विशेष ऊपरी प्राप्त करने के लिए आवश्यक होगा कि नमूने आकार के रूप में व्यक्त नहीं कर रहे थे। उनका अनुमान एक वर्दी पूर्व संभावना के साथ बय्स 'प्रमेय का इस्तेमाल किया और उसका नमूने यादृच्छिक था कि ग्रहण किया। अलेक्जेंडर इवानोविच्छ चुप्रोव 1870 में इंपीरियल रूस के लिए नमूने सर्वेक्षण पेश किया।

https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(statistics) http://www.socialresearchmethods.net/kb/sampling.php