 Okay students, बबहीं हमने प्रीविस लाक्चोर में मेख्रिक्स देक्या है. मेक्तर दिटार्मेनेंट हम जैक्किये. अब हम आरहे हैं जी देटा मेत्रिक्स किया हमारे पास, मुल्टीवे्रीट क्या है. आं मुल्टीवे्रीट के भेसेकले हमारे पास देफीनेचन के, अगर अगर अप पने सिंगल वरीबल को दितार्मिन कने.. सिंगल वरीबल की अपने स्तडी करनी है तो आप यह दिया दिया ��ुणीव्रीव्ट अगर अपके पास मोड में 2,3 वारीबल सुत तो यह तो इसको multiple variable के सकते हैं, multivariate नहीं बेसेकली multivariate हमारे पास क्या होता है single variable के, अंदर हम उसकी characteristics या dimensions को चैक करते हैं this is called multivariate. तो multivariate हमारे पास बेसेकली क्या है, multivariate analysis deal with the study of a variable, detainment on more than one characteristics, यहनी more than one characteristics को हम मैर करे हैं, और मैर केसे करे हैं यानी आपके पस वेरिबल एक है, उस पतिक्योलो वेरिबल की हम different characteristics को मैर करे हैं this is called the multivariate. सिंगल वेरिबल univariate चकर लो, more than two variables अब आपके पास नहीं, सिंगल वेरिबल के, detainment, single variable है, हम ने detainment, single variable को करे हैं, बात उसकी dimension, उसकी characteristics आपके पस दिफ्रन्त आब रही हैं, सिंगल वेरिबल की, तो हम इसको एक एक जामपल से देकते हैं, for example, personality is a variable. परसनालेटी को मैर करे हैं, आप मैर केसे करे हैं, वो अप उसकी different criteria से हैं, के फिल हाल तो हम देकते हैं, multivariate क्या, अब वेरिबल हमारे पस क्या, परसनालेटी, हम ने परसन देक, हम ने का, कि देको कितना जाए, बध हम उसकी क्या चीस देक्रे हैं, परसनालेटी को हम मैर करे हैं, that can be determined by color of eyes. परसनालेटी मैर रही हैं, color of eyes, उसकी height check करे हैं, अब dress up कैसे होँ रहा, तो इन 3 वेरिबल को हम मैर करे हैं, basically variable क्या, परसनालेटी, उस परसनालेटी के आंदर हमारे पस different characteristics हम ने ली हैं, जिसको हम मैर करे हैं, वो क्रक्टरस्टिक कै, उसका आई कलर, उसकी height, उसकी dress up, वो उसका weight, तो ये सारी values को हम जब, determined करते हैं, वो अपास के simultaneously variable हम ने वेरिबल करे हैं, study करे हैं, simultaneous variable को, यहनी single personality को मैर करने के लिए, हम different variables को study करे हैं, तो univariate में तो just height, height को आई वेरिबल कर लो, आई अगर weight करने आई, income करने आई, तो आई उसको study कर लो, यहाई क्या हो रहे है, अपके पास simultaneously variable को हम study करे हैं, तो multivariate के कितनी importance है, अप देखो, आर दी set of variables, और number of a person on which तीs are mayor, आर objects. अब जितने number of people हम लेए ले, यहनी objects हमारे पास के है, number of people अगर हम single को mayor कर लें, तो उसके different variables हैं, कि उसके अगर personality को mayor करने के लिए, आई कलर, हाई, द्रेस, और देखे है, वो बोल कैसे रहा है, उसका attitude कैसे है, तो इसको हम mayor कर लेते हैं, लिए जब हम number of objects, यहनी के हम more than 10, यह 10 लोगो को हम study करे हैं, तो 10 लोगो को जो हम study करे है, तो this is called the objects. अब another example is the volume of our room. सिंगल रूम के हम volume को चेख करना है, कि सिंगल रूम का volume के है, अप सिंगल रूम के volume में हमारे पास क्या है, जिस को हम detainment करे है, वो जिस detainment बायती length, उस रूम की length, width and height of a room, यहनी कि उसकी length, width and height को हम चेख करे है, तो this is the example of the multivariate analysis. अचए multivariate analysis में आप यह थेखो, आप आप एशानिए के हम एक रूम की height लेगी, तुसे रुम का हम ने volume लेएगा, और तर्द रुम की हम ने width लेगी. सिंगल, सिंगल वेरीबल, यहनी सिंगल रूम की हमने गे different dimensions से उस को चेख की है, तो this is the multivariate analysis, multi-variate analysis, multi-variate case बवड़े नहीं नहीं देटा मेप्रिक्स, अब देटा मेप्रिक्स क्या, multi-variate मैं यन जन्रल, देर आर एन अबजेक्स, एन मेंस, हम ने, 10 लोगो से हम ने, देटा कुलेक्त किया तिस खाल ती o1, o2, up to so on, oN अब देटा मेप्रिक्स, अब तोटल आप कितने है, ये तोटल आप कितने है, n cross p का देटा मेप्रिक्स है, तीके, oN, यानी के अबजेक्, nth object अब पीध् वेरिबल, तो आप को पता है क्या आमारे पास रो साइत पे आए है, अब कोलम साइत पे आमारे पास जेए जन्रल, the general n cross p, the element in the i-th row and the j-th column is xij, this is xij, i-th row, j-th column, this denotes the i-th observation on the j-th variable, क्योंके आमारे पास अबजेक्स है, रो साइत पे, और कोलम साइत पे वेरिबल है, तोमेसे i-th observation on the j-th variable लेने, इसको हम एक एक अजम्पल से भी चेख कर हैं, for example, we have set of examination marks obtained by certain students. The data has a set of variables, the examination and the set of observation the student. आम नमबर अब शुडन्स हमारे पास कितने आए है, उनको अमारे पास क्या बेसेकली अबजोवेशन से, अब वेरिबल, जो अमने वेरिबल से लेक्ट करने बेसेकली, वो अमारे पास क्या है, for instant, 3 variables on 5 objects. 3 variables है, अब 5 objects, means 5 students अमारे पास, are shown as a 5 into 3 data matrix, 5 into 3 data matrix in the following table. The data matrix with 5 students as objects, where a variable अमारे पास कै, अमारे पास के बेसेकली है, अम students की अचीट में देखरे है, तो हमारे पास वेरिबल से क्या होगया? X1, age of years at entry to university, उसके एज हमने चेख कर लेए. X2, अप सिंगल सुधन की बात होरी है, X2, marks out of 100 is an examination at the end of first year. Marks, अमने उसके, first year के चेख कर लेए. And X3 is the gender की उसकी जेंटर क्या है? अब आप यह देखर वेरिबल का है? कोलम में? और अपसवेश्यं जिस देटा कुलेक्त की है वो के साइट पे रोस में. तो first अमारे पास वेरिबल क्या है? First अमारे पास है, उसकी एज, जब वो उनिवलस्टी में, तो ये आमारे पास एज आगी है? Second क्या है? Marks of change उसे first year में कितने माक्स लिये? वो आमारे पास second वेरिबल आगी है? And third variable, gender. अब gender को हम ने फरदर किया है, कि वान किस को इंटिकेट करा फर मेल? And zero indicate करा है फर फीमेल? डेटामेत्रिक्स कि लिए मुझको केसे अरेज किया है, क्यो वेरिबल औन दी कोलुम सागट, and observation on the row side. So this is the example of the data matrix. अब, नेशच अप यह आप याप आपे डेखो? आगा वेरिबल हमारे कोलम में थे, और observations मैं आमारे पास Road's आमारी ज़़ाब हो than, we can fix it in the column, गम देनोगने अगने अगने भागने से वेक्तर उगने केश्ट्तान काप रहे। और यह तो आप के गटना हो गटने लेकते भी रहें! तु वेक्टर मैं देखों यहांपे कैसे पिकखर उंगी? यह आमारे पास जोईना, यह तोटल, यह मैंने फरस्ट अगगर वेरीबलसगल लेलिया, यह मेंदे पास यह वेक्टर बनेगा. किसका वेक्टर बनेगा? वेक्टर के दानंट्प्या है किया हमारे पास.. वेक्टर है... और घब घब रो... और कितनी बढ़वेच्टने है तो रोग हमें... और और बढ़वाशचना है... तो ये किसका वेक्टर बना। तो वान अप असर लई than. तो 1 into n का तो नहीं बीगटर बंगया। तो तो तो लिए प्रीविस अच्छाम्पल में आगर आगर ड़ग़ दच हों। तो यहाप आप आमारे प्लस क्या है। आगर मुझे यस मेटर्टिक्स में से वेक्तर पिक करनें तो वेक्तर आप अप के पास किया हो का इसे लवडिएबलग कि नहींच कर लिएबलग रो साटपे लेनें तो ये मैं पुरा वेक्टेर स्टेटी करोगी. और आप देख रेएबलख को स्टेटी करें तो ये आपके पस, मॊल्ती लेप अपने तानालिसस में से आपके पस में क्या अग्या? तो अप्रयखट के नहाँ तेक्तें पात्यांसे पुर्सें के कराथ रब बहुशाद नहाँड पार अपदतें पात़्ारू इस नहाँड़ां सब बहुशाद कादाज्गरून.