প্যারামিটার কী? Definition এর সংজ্ঞা এবং অর্থ [২০২০]

একটি প্যারামিটার সমস্ত ক্ষেত্রে অপরিহার্য হিসাবে বিবেচিত হয়, এটি কোনও নির্দিষ্ট পরিস্থিতির মূল্যায়ন বা মূল্যায়ন করতে সক্ষম হবার জন্য একটি সুস্পষ্ট চিহ্নিত সূচক । উদাহরণস্বরূপ, একটি পরামিতি থেকে, একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতি বোঝা বা বোঝার জন্য বা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য দৃষ্টিকোণে স্থাপন করা যেতে পারে। কম্পিউটার প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্র বা শাখায় এই শব্দটির (পরামিতি) ব্যবহার হয়; একটি পদ্ধতির অভ্যন্তরীণ সম্পত্তি বোঝাতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং ব্যবহৃত হয়।

প্যারামিটারের সংজ্ঞা একটু জটিল হতে পারে যেহেতু এটি একটি হল টুকরা এর কিছু ইঙ্গিত এবং অপরিহার্য কারণ এটা দিয়ে মূল্যায়ন হিসেবে বিবেচিত তথ্য, মূল্যায়ন এবং একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতির এমনকি সিদ্ধান্তে আউট বাহিত হয়। এই রেফারেন্স থেকেই যে বিষয়গুলি তদন্ত করা হচ্ছে তা নির্দিষ্ট দৃষ্টিকোণ থেকে বোঝা যায়। প্যারামিটারের সংজ্ঞাটির উদাহরণ নিম্নরূপ: "তদন্ত চলছে, তবে তথ্যের স্পষ্টতা দেওয়ার জন্য কোনও নির্দিষ্ট পরামিতি নেই।" এর সাথে এটি পরিষ্কার যে এই ফ্যাক্টর ব্যতীত কোনও বিরোধের সমাধান হতে পারে না।

একটি পরিসংখ্যান পরামিতি কি

সুচিপত্র

পূর্ববর্তী বিভাগে, আমরা একটি প্যারামিটার কী এবং সেই শব্দটি কীভাবে নিয়মিত কথোপকথনে অন্তর্ভুক্ত করা যায় সে সম্পর্কে কিছুটা কথা বললাম, এখনই পরিসংখ্যানগত প্যারামিটার সম্পর্কিত সমস্ত কিছুর উল্লেখ করার সময় এবং প্যারামিটারের অর্থের পার্থক্য কী উল্লেখ করা হয়েছিল পূর্বে যখন এটি পরিসংখ্যানের কথা আসে, এই রেফারেন্স এমন একটি সংখ্যাকে বোঝায় যা পরিসংখ্যানগত ভেরিয়েবলগুলি গণনা করা থেকে প্রাপ্ত পরিমাণের পরিমাণের সংক্ষিপ্তসারটি পরিচালনা করে। এই সংখ্যাটি গণনা করার জন্য একটি গাণিতিক সূত্র প্রয়োজন, পরবর্তীটি অধ্যয়নের অধীনে জনসংখ্যার ডেটা গণনা করে প্রাপ্ত হয়।

পরিসংখ্যান অনুজ্ঞাসূচক লক্ষ্য এই কারণে, একটি বাস্তবসম্মত মডেল বিকাশ হয়, পরিসংখ্যানগত তথ্য ফলত যে এড়ানো যায় না হয়ে যায়। প্রতিটি গণনা থেকে প্রাপ্ত তথ্যগুলিতে শৃঙ্খলা বজায় রাখার জন্য গণিতে এবং এর যে কোনও শাখায় প্যারামিটারগুলি অপরিহার্য, এমনকি যদি এই উল্লেখগুলি নির্দিষ্ট সম্প্রদায়ের অধ্যয়নের ফলাফল হয়। এটিকে বিবেচনায় নিয়ে, বিশ্বব্যাপী জনগণের একটি সাধারণ ধারণা দেওয়ার পাশাপাশি এই ফ্যাক্টরটি বাস্তবে তৈরির উদ্দেশ্যে যে মডেলটি তৈরি করেছে তা নিয়ে বিভিন্ন অনুমানের তুলনামূলক বিশ্লেষণ সক্ষম করে ।

এখন, সমস্ত বিজ্ঞান, অধ্যয়ন বা গণনার মতো, সঠিকভাবে কাজ করতে এবং অন্য কোনও গাণিতিক বিশ্লেষণে বিভ্রান্ত না হওয়ার জন্য এই ডেটাটির একাধিক নিয়ম প্রয়োজন। এই নিয়মগুলি ছাড়া, প্রাপ্ত সমস্ত গণনা সম্পূর্ণরূপে ভুল হবে এবং এটি কোনও পরিসংখ্যানগত প্যারামিটারের সামনে থাকবে না।

একটি পরিসংখ্যান পরামিতির বিধি

প্রতিটি সংখ্যাগত রেফারেন্সের প্রযোজ্য হওয়ার জন্য অবশ্যই কিছু নিয়ম থাকতে হবে, এর মধ্যে একটি হ'ল এটির গণনার জন্য অস্পষ্টতার প্রয়োজন নেই, এটি অর্জনের জন্য এটি কেবল একটি ভাল গাণিতিক সূত্র গ্রহণ করে। অধ্যয়নের কোনও গুরুত্বপূর্ণ পর্যবেক্ষণ উপেক্ষা করা উচিত নয়, এটি হ'ল ডেটা খুব সাধারণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং সমস্ত কিছু গুরুত্বপূর্ণ। এটি ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, এর গণনাটি সহজেই বীজগণিতের সাথে ম্যানিপুলেটেড করা যায় এবং শেষ পর্যন্ত, ডেটা নমুনাগুলিতে ওঠানামা করার জন্য সংবেদনশীল হয়ে উঠতে পারে, এর অর্থ এই যে পরিসংখ্যানের নমুনাগুলি পৃথক হতে পারে এবং প্যারামিটারগুলিতে এগুলির প্রভাব রয়েছে। ।

পরিসংখ্যানগত পরামিতিগুলির প্রকারগুলি

ঠিক যেমন এই তথ্য বিদ্যমান, সেখানে তাদের ধরনের হয় এবং শনাক্ত ও প্রয়োগ করতে সঠিক উপায়ে তাদের প্রথম অবস্থানে পরামিতি, যার জন্য দায়ী মোট মূল্য হলো, যা গণনা করা ডেটা দলবদ্ধ করা হয় চিহ্নিতকরণের,, তাদের অর্ডার করে ও প্রতিনিধিত্ব করে এমন মানটি সন্ধান করুন। এই প্রকারের রেফারেন্সটি দুটি দিকগুলিতে বিভক্ত: কেন্দ্রীয় প্রবণতার পদক্ষেপ এবং অ-কেন্দ্রীয় প্রবণতার ব্যবস্থা, পয়েন্টগুলি পরে ব্যাখ্যা করা হবে। পূর্ববর্তী বিভাগে যা ব্যাখ্যা করা হয়েছিল তার বিপরীতে, এই ডেটাগুলি অগত্যা ভেরিয়েবলের ফলাফলের সাথে মিলে যায় না।

পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি জেনেরিক চরিত্রের সাথে ব্যবহার করা যায় না। বিভিন্ন পরামিতি ব্যবহার বিষয় অবধি । দ্বিতীয় opeাল তা ছড়িয়ে দেওয়া । এটি প্রাপ্ত সমস্ত ডেটা যে পরিমাণে গণনার কেন্দ্রীয় মানকে কেন্দ্র করে বিভক্ত করা হয়েছে তা বিবেচনা করে । এই দিকটি আরও দুটি দিকগুলিতে শ্রেণিবদ্ধ করা হয়েছে, পরম বিচ্ছুরণ এবং আপেক্ষিক ছড়িয়ে দেওয়া, প্রথমটির মধ্যে সংস্থার একটি ডিসপোজেন ডেটা প্রয়োজন এবং প্রাপ্ত নমুনাগুলির মধ্যে তুলনা অন্তর্ভুক্ত করে না। দ্বিতীয়টিতে, আমরা মাত্রাবিহীন পরিমাপের বিষয়ে কথা বলি এবং সেগুলির মধ্যে যদি তুলনা করা যায়।

অবশেষে, ফর্ম আছে । কেন্দ্রীয় মান অনুসারে ডেটা সংরক্ষণ করা হয় বা গ্রুপ করা হয়, এটি সরাসরি ফলাফল তৈরি করে: এলোমেলো ভেরিয়েবল যা অবিচ্ছিন্নভাবে উপস্থাপিত হয়। এই ভেরিয়েবলগুলি একটি চিত্র পুনরায় তৈরি করে, এই উপলক্ষে তারা হ'ল গাউসিয়ান বেল-আকৃতির হিস্টোগ্রামগুলি, যা সাধারণ বিতরণ সম্পর্কিত একটি গাণিতিক মডেল হিসাবে পরিচিত। এই ব্যাখ্যা দিয়ে আপনি কী পেতে চান? আকৃতি নির্দেশক গ্রাফের সাধারণ উল্লেখগুলি ছাড়া আর কিছুই নয়, তাদের সঠিক বন্টন দেখায়। পরিবর্তে এটি কুরটোসিস এবং স্কিউনেসের সহগের মধ্যে বিভক্ত।

সূঁচালতা সহগ, এছাড়াও ইশারা নামে পরিচিত, কিভাবে তথ্য আপেক্ষিক পুনরাবৃত্তির চরম এবং কেন্দ্র মধ্যে বিতরণ করা হয় ব্যবস্থা এটি চায়। গসিয়ান ঘণ্টা সমস্ত রেফারেন্স পাওয়া মধ্যে তুলনা বিন্দু অংশ। সূঁচালতা 3 খুবই গুরুত্বপূর্ণ বিভাগ আছে, এই mesocúrtic বন্টন, এছাড়াও স্বাভাবিক নিশানা leptokurtic বন্টন নামে পরিচিত, ইতিবাচক নিশানা এবং, পরিশেষে, platicurtic বন্টন, যা একটি নেতিবাচক নিশানা বোঝায় দ্বারা প্রতিনিধিত্ব হয়। তারা একসাথে আকৃতি প্যারামিটারের বৈশিষ্ট্য হিসাবে কুর্তোসিসকে বোধ করে।

অপ্রতিসাম্য সহগ যার ফলে উপর ভিত্তি করে তৈরি ডেটা আবিষ্কারের এবং তারা তাদের কেন্দ্রীয় মান, যা সাধারণত একটি সামঁজস্যহীন পরিমাপ অনুযায়ী নিয়মনিষ্ঠভাবে আদেশ হয় পারেন। এই ডেটাগুলির skewness এর ডিগ্রী জানতে, skewness সহগের গণনা অপরিহার্য। প্রদত্ত ডেটাটি গড় অনুসারে প্রতিসাম্যযুক্ত, তবে একই অর্থ অনুযায়ী বিচ্যুতির সমস্ত কিউবের যোগফল অবশ্যই শূন্য হতে হবে। যদি একটি ইতিবাচক সঙ্কোচনের সন্ধান করা হয়, তবে মাধ্যমটির ডানদিকে হওয়া উচিত।

তারপরে, গ্রাফিক্যালি, একটি হিস্টগ্রাম এল এল আকার এবং ডানদিকে এর সরাসরি সমাপ্তি সহ প্রাপ্ত হবে। অবশেষে, একটি নেতিবাচক skewness প্রাপ্ত করার জন্য, গড়টি মধ্যম থেকে নির্বিচারে কম হতে হবে এবং হিস্টগ্রামটি বাম প্রান্তে শেষ পর্যন্ত জে আকারের হবে।

পরিসংখ্যানগত পরামিতিগুলির উদাহরণ

যদি কিছু নমুনা নিখুঁত বিতরণ করা সম্প্রদায়ের কাছ থেকে নেওয়া হয় তবে সেই পরীক্ষার গড়টি সরাসরি পরিসংখ্যান। এই নমুনাটি যে মানটির প্রতিনিধিত্ব করে তা হ'ল জনসংখ্যার গড়ের অনুমান, এটি জনসংখ্যার প্যারামিটার বলে । যদি অন্যান্য নমুনা নেওয়া হয়, তবে সেই মানটি এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হবে এবং এর সম্ভাব্যতা বিতরণ প্রশ্নাবলীর পরীক্ষার ভিত্তিতে হবে। এই বিতরণটি প্রাপ্ত সমস্ত ডেটা উপস্থাপন করবে এবং প্রধান সম্প্রদায় যদি স্বাভাবিক থাকে তবে সেই নমুনার বিতরণও অবশ্যই স্বাভাবিক হতে হবে। প্রতিটি পদক্ষেপ পরবর্তী দ্বারা পরিপূরক হয়।

একটি পরিসংখ্যান পরামিতি এর উপাদান

এই ডেটাগুলির যেমন নিয়ম এবং প্রকার রয়েছে, তেমনি একটি নির্দিষ্ট জনগোষ্ঠীর নির্দিষ্ট মান অর্জনের জন্য তাদের অনেকগুলি প্রয়োজনীয় উপাদান রয়েছে, এই উপাদানগুলিকে গড়ে বিতরণ করা হয়, মোড এবং মিডিয়ান, তিনটিই কেন্দ্রীয় প্রবণতার ব্যবস্থার অংশ। তবে, এখানে কেন্দ্রীয়-প্রবণতা ব্যবস্থাও রয়েছে যা কোয়ার্টাইলস, ডেসাইল এবং পারসেন্টাইল নিয়ে গঠিত। এই সমস্ত বিষয়বস্তুটি কভার করার জন্য, উপাদানগুলির প্রত্যেকটি ভেঙে গেছে, যাতে তাদের সাথে সম্পর্কিত সমস্ত কিছু পুরোপুরি বোঝা যায়।

গড়

এটি গাণিতিক গড় এবং এটি বেশ বিস্তৃত হিসাবে পরিচিত, এটির একটি বৈশিষ্ট্য বা উপাদানগুলির একটি সিরিজ রয়েছে, এটি সমস্ত ডেটার হস্তক্ষেপের কারণে এর গণনার সরলতা বোঝায়, এটি ভর বা কেন্দ্রের কেন্দ্র হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয় প্রদত্ত উপাত্তের সেটটির ভারসাম্য গণনা করা হচ্ছে। এটি উল্লেখগুলি থেকে যে কোনও চতুর্ভুজ বিচ্যুতি হ্রাস করতে পরিচালিত করে এবং স্কেল এবং উত্স পরিবর্তনের ক্ষেত্রে সংবেদনশীল cep ভেরিয়েবলের মানগুলি চূড়ান্ত হলে এটিও সংবেদনশীল।

ফ্যাশন

এটি মোটামুটি পুনরাবৃত্তি রেফারেন্স এবং এর ভেরিয়েবলের মানটির একটি চূড়ান্ত ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে, যার কারণে এটি ফ্যাশনেবল নাম বহন করে, কারণ নিজের মধ্যে, এটিই সবচেয়ে জনপ্রিয়। মোডটি গণনা করা সত্যিই সহজ, যেহেতু এটি সম্পর্কিত ডেটা খুঁজতে কেবল একটি গণনা নেয় takes ফ্যাশন বৈশিষ্ট্য, সহজ ব্যাখ্যা এবং হিসাব হয় এটা ফ্রিকোয়েন্সি এবং এটি গুণগত ভেরিয়েবল নিরূপণ করতে পারেন যে ধন্যবাদ উপর নির্ভর করে বৃহত্তর ডেটা আছে যদিও, তার মান, স্বাধীন ফ্যাশন একটি উপাদান নমুনা বৈচিত্র সমর্থ করে তোলে।

মধ্যমা

আপনি যখন মিডিয়ানের মুখোমুখি হোন তখন প্রাপ্ত অর্ধেকের অর্ধেকের ডাটারের নীচে একটি ভেরিয়েবলের মান থাকে তবেই যখন মানগুলি সর্বনিম্ন থেকে সর্বোচ্চে থাকে। পরিসংখ্যানগত পরামিতিগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হ'ল কোনও পরিবারের মধ্যম গণনা, পদ্ধতিটি সহজ, কেবলমাত্র কেন্দ্রীয় মান অবস্থিত হওয়া উচিত। মিডিয়ানের গুণাবলী বা বৈশিষ্ট্যগুলি তার পরিবর্তকের মানগুলির কারণে বিচ্ছুরণের কারণে প্রায় অস্তিত্বহীন প্রভাব এবং গড়ের অ-সংবেদনশীলতা বোঝায় c

অ-কেন্দ্রীয় অবস্থান পরিমাপ

এগুলি নির্দিষ্ট পরিমাণের ডেটাতে একে অপরের থেকে অনেক নিচে নেমে আসা মানগুলির চেয়ে বেশি কিছু নয়। এটি মধ্যযুগীয় ধারণার আরও সাধারণ বিষয় যা পূর্বে সরবরাহ করা হয়েছিল, যেহেতু এটি কেবলমাত্র ডেটা বন্টনের 50% এর নীচে ছেড়ে যায়, যখন কোয়ান্টাইলগুলি কোনও শতাংশ দ্বারা তা করে। কোয়েটাইলস, ডেস্কিল এবং পারসেন্টাইল পার্থক্য করতে, যে অংশগুলিতে তারা ভাগ করা হয়েছে সেগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয়। কোয়ার্টাইলগুলি 4 ভাগে বিভক্ত করা হয়েছে, দশ দ্বারা দশকে এবং শতকরা একশ ভাগ করে দেওয়া হয়।

পরামিতি প্রয়োগ

সংখ্যাগত বিষয়গুলিতে বা নিয়মিত কথোপকথনে শব্দের সাধারণ ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলি বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই বিভাগে কিছু ক্ষেত্র উল্লেখ করা হবে যেখানে প্যারামিটারগুলি ব্যবহৃত হয়, তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি কেমন এবং কীভাবে সনাক্ত করতে হয় আপনি প্যারামিটার প্রতিশব্দ ব্যবহার করছেন কিনা । এটি অবশ্যই মনে রাখতে হবে যে শাখা বা বিজ্ঞান বলতে বোঝায়, এই তথ্যগুলি বিভিন্ন উপায়ে কল করা যেতে পারে।

কম্পিউটার পরামিতি

যখন কম্পিউটিংয়ের কথা আসে, এই ডেটাগুলি আর্গুমেন্ট হিসাবে পরিচিত এবং এগুলি ভেরিয়েবল যা কোনও প্রদত্ত রুটিন, পদ্ধতি বা সাবরুটিনের ইনপুট মানগুলি গ্রহণ করতে ব্যবহৃত হয় । আমন্ত্রণমূলক রুটিনগুলি এই মানগুলি প্রেরণের পদ্ধতি হবে। অন্যদিকে সাবরুটাইন রানটাইমের সময় তার আচরণের পরিবর্তন করতে তার মানগুলিতে নির্ধারিত সমস্ত মান গ্রহণ করে।

নেটওয়ার্ক পরামিতি

এটি তাদের স্ফটিক কাঠামো অনুযায়ী ইউনিট কোষগুলির মধ্যে স্থায়ী দূরত্ব হিসাবে পরিচিত। নেটওয়ার্কগুলিতে 3 টি প্যারামিটার থাকে, যা a, b এবং c তে প্রতিনিধিত্ব করা হয়, তবে কিউবিক নেটওয়ার্কগুলিতে একটি বিশেষ উপাদান রয়েছে এবং এটি হ'ল তাদের জন্য সমস্ত ডেটা অবশ্যই একই রকম, তাই তাদের উল্লেখ করার সঠিক উপায়টি হল প্রতি. সংক্রান্ত ষড়্ভুজাকার স্ফটিক lattices, ডাটা a ও b অভিন্ন বলে মনে করা হয়, এই অর্থে, শুধুমাত্র একটি এবং গ বিবেচনায় নেয়া হয়।

জনসংখ্যা প্যারামিটার

এটি প্রদত্ত জনসংখ্যার গড়ের সত্যিকারের মূল্য ছাড়া আর কিছুই নয় । যখন এই জনসংখ্যার প্রভাবশালী বৈশিষ্ট্যগুলি অজানা থাকে, তখন নমুনাগুলি থেকে মানগুলি গণনা করা যায় ।

এই সমস্ত ক্ষেত্রে কিছু ধরণের প্যারামিটার প্রতিশব্দ হিসাবে সনাক্ত বা কেস হিসাবে সনাক্ত করা যায় যেমন উদাহরণস্বরূপ, ডেটা, রেফারেন্স, সূচক, ব্যবস্থা বা কারণগুলি হতে পারে।

প্যারামিটার সম্পর্কে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

প্যারামিটার কী বলা হয়?

এই শব্দটি সেই সমস্ত নিদর্শন, মডেল, মানদণ্ড বা রেফারেন্সগুলিতে মনোনীত করা হয়েছে যা বাস্তবের কিছু তথ্য বা তথ্য তুলনামূলকভাবে পরিমাপ করার কাজ করে। প্যারামিটারের একটি উদাহরণ হ'ল রেফারেন্সগুলি যা মানুষের বৌদ্ধিক সহগ পরিমাপের জন্য নেওয়া হয়, যেহেতু একটি বুদ্ধিমানের বুদ্ধিমানের মানক মূল্যায়ন করা লোকগুলির ডেটার সাথে তুলনা করা হয়।

প্যারামিটার কী?

প্যারামিটারগুলি নির্দিষ্ট পরিস্থিতি সম্পর্কে মূল্যায়ন বা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়, এগুলির তুলনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী উভয়ই করা এবং এরপরে, পূর্বে অধ্যয়ন করা এবং বোঝা পরিস্থিতিগুলির পরিপ্রেক্ষিতে রেখে দেওয়া উদ্দেশ্য। এর একটি সুস্পষ্ট উদাহরণ হতে পারে যে গুরুতর অবস্থায় একজন রোগী বিশেষজ্ঞ কর্তৃক প্রতিষ্ঠিত পরামিতিগুলি অনুযায়ী চিকিত্সায় সাড়া দিচ্ছেন।

প্যারামেট্রিক পরীক্ষা কি জন্য?

প্যারামেট্রিক টেস্ট হ'ল পরিসংখ্যানমূলক সরঞ্জাম যা জনগণের মধ্যে নির্দিষ্ট পরিমাণের কারণগুলির বিশ্লেষণ, গণনা এবং ব্যাখ্যার জন্য ব্যবহৃত হয়, এগুলি সাধারণত একটি উচ্চতর অ্যাকাউন্ট প্রাপ্তির জন্য ভেরিয়েবলগুলিতে ব্যবহৃত হয়। অধ্যয়ন করা অংশটির সঠিক এবং কারণ এটি এর চেয়ে বৃহত্তর, গণনার ফলাফল আরও নির্ভুল হবে।

পানির ঘনত্ব কেন প্যারামিটার হিসাবে ব্যবহৃত হয়?

কারণ এর অধ্যয়নের জন্য ধন্যবাদ, জল স্রোতগুলি কীভাবে সঞ্চালিত হয় তা নির্ধারণ করা সম্ভব, এই বিষয়টি বিবেচনা করে যে ঘনত্ব লবণাক্ততার ডিগ্রি, তাপমাত্রা এবং বায়ুমণ্ডলীয় চাপের উপর নির্ভর করে, যেহেতু কিছু ক্ষেত্রে জল কেবল তার রাজ্যে পাওয়া যায় না। তরল, তবে এটি বরফের মতো শক্ত আকারে বা বাষ্পের মতো গ্যাসেও পাওয়া যায়।

বৈদ্যুতিক প্রতিরোধের কোন পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে?

বৈদ্যুতিক প্রতিরোধের কথা বলার সময়, কন্ডাক্টরটি যে পরিমাণ প্রবাহের সাথে বহন করে তার প্রবাহটি প্রেরণ করা হয়, তবে ক্যারিয়ারগুলির চার্জগুলি যে সমস্যার মধ্যে নিয়ে যায় সেগুলিও বিবেচনায় নেওয়া উচিত। এই কারণে, প্রতিরোধ উভয় উপাদানের উপর নির্ভর করে যা কন্ডাক্টর তৈরি করে, পাশাপাশি এটির দৈর্ঘ্য এবং তাপমাত্রার উপরও, কারণ যখন এই বৃদ্ধি হয় তখন প্রতিরোধের বৃদ্ধি ঘটে।