รัฐเพนซา สถาบันเทคโนโลยี
ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์
การลงโทษ" ระบบสารสนเทศและเทคโนโลยี"
รายงาน
เกี่ยวกับการปฏิบัติงานในห้องปฏิบัติการ 9
เสร็จสิ้นโดย: นักเรียนกลุ่ม 12IE1b
บาลยาสนิคอฟ ดี.วี.
ยอมรับโดย: อาจารย์
Dolgusheva L.N.
การใช้สูตรและฟังก์ชันต่างๆ ใน โปรเซสเซอร์ตารางไมโครซอฟต์ ออฟฟิศเอ็กเซล
ตัวเลือกที่ 3
วัตถุประสงค์ของการทำงาน: เชี่ยวชาญเทคนิคการทำงานกับสูตรและฟังก์ชันในตาราง โปรเซสเซอร์ไมโครซอฟต์เอ็กเซล
สูตรใน Excel คืออะไร? โครงสร้างของมันคืออะไร? องค์ประกอบอะไรได้บ้าง
รวมสูตร?
สูตรใน Excel คือนิพจน์ที่ทำการคำนวณบนหน้า สูตรขึ้นต้นด้วยเครื่องหมาย = ( เครื่องหมายทางคณิตศาสตร์ความเท่าเทียมกัน)
สูตรอาจมีองค์ประกอบต่อไปนี้:
ฟังก์ชัน (เช่น ฟังก์ชัน PI());
ค่าคงที่;
ผู้ประกอบการ
Excel มีตัวดำเนินการสี่ประเภท: ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ ข้อความ การเปรียบเทียบ และตัวดำเนินการอ้างอิง
สูตรประกอบด้วยส่วนหลักหลายส่วน นี้:
เครื่องหมายเท่ากับ (=) ซึ่งจำเป็นสำหรับการเริ่มต้นสูตรใดๆ (หากไม่มีเครื่องหมายเท่ากับ Excel จะตีความข้อมูลที่ป้อนเป็นรายการเซลล์ปกติ)
ผู้ประกอบการ
กฎในการป้อนและแก้ไขสูตรใน Excel มีอะไรบ้าง
ในการป้อนสูตรสำหรับการคำนวณอย่างง่ายลงในเซลล์ คุณต้อง: เลือกเซลล์ที่ควรมีสูตร ป้อนเครื่องหมายเท่ากับในแถบสูตร ป้อนหมายเลขและตัวดำเนินการที่ต้องการ กรอกข้อมูลให้สมบูรณ์โดยคลิกปุ่ม Enter ของแถบสูตรหรือกดปุ่ม Enter บนแป้นพิมพ์
อักขระที่ป้อนผิดพลาดสามารถลบได้โดยใช้วิธีการใด ๆ ที่ใช้ใน Windows คุณสามารถยกเลิกการป้อนสูตรได้โดยคลิกปุ่มยกเลิกแถบสูตรหรือกดบนแป้นพิมพ์ ปุ่ม Esc- สูตรจะไม่ถูกแทรกลงในเซลล์จนกว่าคุณจะกรอกข้อมูลให้ครบถ้วน
เพื่อใส่สูตรลงในเซลล์โดยใช้ข้อมูลจาก เซลล์ที่แตกต่างกันจำเป็นต้อง:
เลือกเซลล์ที่ควรมีสูตร
ป้อนเครื่องหมายเท่ากับ
เลือกเซลล์หรือช่วงของเซลล์
ป้อนตัวดำเนินการ (เครื่องหมายการกระทำ);
ทำซ้ำขั้นตอนจนกว่าจะป้อนสูตรทั้งหมด
กรอกข้อมูลให้สมบูรณ์โดยคลิกปุ่ม Enter ของแถบสูตรหรือกดปุ่ม Enter บนแป้นพิมพ์
หากต้องการแก้ไขสูตร คุณต้อง: เปิดเซลล์ด้วยวิธีใดก็ตาม เลื่อนเคอร์เซอร์ไปที่สัญลักษณ์ที่ต้องการ และ การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็น;
คุณสามารถใช้เมาส์เพื่อเลือกเซลล์ใหม่หรือช่วงของเซลล์ เมื่อแก้ไขเสร็จแล้ว ให้กดปุ่ม Enter บนแถบสูตร Excel จะคำนวณสูตรที่แก้ไขแล้วแสดงผลลัพธ์ใหม่ในเซลล์
สูตรใน Excel อาจมีลิงก์ กล่าวคือ ที่อยู่ของเซลล์ซึ่งเนื้อหาที่ใช้ในการคำนวณ การอ้างอิงไม่ได้อ้างอิงถึงเนื้อหาของเซลล์ แต่อ้างอิงถึงตำแหน่งของเซลล์หรือช่วงของเซลล์ที่คุณต้องการใช้ข้อมูลในสูตร
สามารถป้อนที่อยู่เซลล์ได้ "ด้วยตนเอง" จากแป้นพิมพ์
ที่อยู่จะถูกป้อนลงในสูตรโดยอัตโนมัติเมื่อคุณคลิก
เซลล์แผ่นงานที่เกี่ยวข้อง (หรือเมื่อเลือกช่วงที่คุณต้องการป้อนที่อยู่)
เซลล์หรือช่วงจะถูกเน้นด้วยกรอบจุดโดยอัตโนมัติ การอ้างอิงเซลล์ยังปรากฏอยู่ใน เซลล์ที่ใช้งานอยู่และในแถบสูตร!
คุณต้องป้อนชื่อของแผ่นงานลงในสูตรโดยวางไว้ระหว่างแผ่นงานกับที่อยู่ของเซลล์ เครื่องหมายอัศเจรีย์ตัวอย่างเช่น =Sheet3!A12 หากสูตรใช้ผลรวมของเนื้อหาของเซลล์ A1 บนแผ่นงาน 2 และเซลล์ A1 บนแผ่นงาน 3 คุณต้องพิมพ์: = Sheet2!A1+Sheet3!A1 ในแถบสูตร
ความแตกต่างระหว่างสัมบูรณ์และ การอ้างอิงแบบสัมพัทธ์?
การอ้างอิงเซลล์แบบสัมบูรณ์ในสูตรจะชี้ไปที่เซลล์เฉพาะที่อยู่ในตำแหน่งเฉพาะเสมอ เมื่อคุณเปลี่ยนตำแหน่งของเซลล์ที่มีสูตร การอ้างอิงที่แน่นอนไม่เปลี่ยนแปลง เมื่อคัดลอกสูตร การอ้างอิงแบบสัมบูรณ์จะไม่ถูกปรับ องค์ประกอบหมายเลขเซลล์ที่ใช้การกำหนดที่อยู่แบบสัมบูรณ์จะนำหน้าด้วยอักขระ $
ในสาขาเศรษฐศาสตร์ศาสตร์ สาขาวิชาสถิติอยู่ในตำแหน่งที่มีลำดับความสำคัญสูง นี่เป็นเพราะสาเหตุหลายประการ เบื้องต้นอยู่ในกรอบของสาขาวิชาเศรษฐศาสตร์ทั่วไป การวิจัยทางสถิติทำหน้าที่เป็นพื้นฐานในการพัฒนาและปรับปรุง วิธีการวิเคราะห์- นอกจากนี้ยังเป็นทิศทางที่เป็นอิสระและมีหัวเรื่องเป็นของตัวเอง
ค่าสัมบูรณ์และค่าสัมพัทธ์
แนวคิดเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบสำคัญในวิทยาศาสตร์ทางสถิติ ใช้เพื่อกำหนดลักษณะเชิงปริมาณและพลวัตของการเปลี่ยนแปลง ค่าสัมบูรณ์และค่าสัมพัทธ์สะท้อนให้เห็น ลักษณะที่แตกต่างกันแต่หากไม่มีบางอย่าง บางอย่างก็ไม่สามารถดำรงอยู่ได้ ขั้นแรกแสดงมิติเชิงปริมาณของปรากฏการณ์หนึ่งๆ โดยไม่คำนึงถึงมิติอื่นๆ ไม่สามารถใช้ประเมินการเปลี่ยนแปลงและการเบี่ยงเบนที่เกิดขึ้นได้ แสดงถึงปริมาณและระดับของกระบวนการหรือปรากฏการณ์ ค่าสัมบูรณ์จะมีชื่อเป็นตัวเลขเสมอ พวกเขามีมิติหรือหน่วยวัด อาจเป็นสิ่งของ แรงงาน เงิน ฯลฯ ตัวอย่างเช่น ชั่วโมงมาตรฐาน หน่วย พันรูเบิล และอื่น ๆ ในทางกลับกัน ค่าเฉลี่ยและค่าสัมพัทธ์จะแสดงอัตราส่วนของขนาดที่แน่นอนหลายๆ ขนาด อาจเกิดขึ้นได้หลายปรากฏการณ์หรือปรากฏการณ์หนึ่ง แต่เกิดขึ้นในปริมาณที่ต่างกันและในช่วงเวลาที่ต่างกัน องค์ประกอบเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นผลหารของตัวเลขทางสถิติ ซึ่งแสดงลักษณะความสัมพันธ์เชิงปริมาณ ในการกำหนดค่าสัมพัทธ์ คุณต้องแบ่งขนาดหนึ่งไปอีกขนาดหนึ่งโดยถือเป็นฐาน อย่างหลังอาจเป็นข้อมูลการวางแผน ข้อมูลจริงจากปีก่อนๆ หรือองค์กรอื่น เป็นต้น ญาติสามารถแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ (ถ้าฐานเป็น 100) หรือสัมประสิทธิ์ (ถ้าฐานเป็นหนึ่ง)
การจำแนกตัวเลขทางสถิติ
ค่าสัมบูรณ์จะแสดงเป็นสองประเภท:
- รายบุคคล. พวกมันแสดงลักษณะของขนาดของลักษณะในหน่วยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น อาจเป็นจำนวนเงินเดือนของพนักงาน เงินฝากธนาคาร และอื่นๆ มิติเหล่านี้พบได้โดยตรงในระหว่าง การสังเกตทางสถิติ- จะถูกบันทึกไว้ในเอกสารทางบัญชีหลัก
- ทั้งหมด. ค่าประเภทนี้สะท้อนถึงตัวบ่งชี้สุดท้ายของคุณลักษณะสำหรับชุดของวัตถุ ขนาดเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นผลรวมของจำนวนหน่วย (ขนาดของประชากร) หรือปริมาตรของลักษณะที่แตกต่างกัน
หน่วยวัด
ค่าสัมบูรณ์ตามธรรมชาติสามารถทำได้ง่าย ตัวอย่างเช่น ตัน ลิตร รูเบิล ชิ้น กิโลเมตร นอกจากนี้ยังสามารถมีความซับซ้อนได้ด้วย โดยแสดงลักษณะของปริมาณหลายค่ารวมกัน ตัวอย่างเช่น สถิติใช้ตัน-กิโลเมตรในการกำหนดมูลค่าการขนส่งสินค้าของการขนส่งทางรถไฟ กิโลวัตต์-ชั่วโมงเพื่อประมาณการผลิตไฟฟ้า เป็นต้น หน่วยธรรมชาติแบบมีเงื่อนไขยังใช้ในการวิจัยอีกด้วย ตัวอย่างเช่น กองรถแทรคเตอร์สามารถแปลงเป็นเครื่องจักรมาตรฐานได้ หน่วยต้นทุนใช้เพื่อระบุลักษณะของสินค้าที่แตกต่างกันในรูปของตัวเงิน โดยเฉพาะแบบฟอร์มนี้ใช้ในการประเมินรายได้ของประชากรและผลผลิตรวม ด้วยการใช้หน่วยมูลค่า นักสถิติจะคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงของราคาในช่วงเวลาหนึ่ง และจะเอาชนะข้อเสียได้โดยใช้ราคาที่ "เปรียบเทียบได้" หรือ "คงที่" ในช่วงเวลาเดียวกัน ค่าแรงคำนึงถึงต้นทุนรวมของงานความเข้มของแรงงานในการดำเนินงานบางอย่างที่ประกอบขึ้นเป็นวงจรเทคโนโลยี พวกเขาแสดงออกมาเป็นต้น
ค่าสัมพัทธ์
เงื่อนไขหลักในการคำนวณคือความสามารถในการเปรียบเทียบหน่วยและการมีอยู่ของการเชื่อมโยงที่แท้จริงระหว่างปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษาอยู่ ปริมาณที่ใช้เปรียบเทียบ (ตัวส่วนในเศษส่วน) มักจะทำหน้าที่เป็นฐานหรือพื้นฐานของความสัมพันธ์ ผลลัพธ์สามารถแสดงเป็นเศษส่วนต่างๆ ของหน่วยได้ ขึ้นอยู่กับตัวเลือกของมัน สิ่งเหล่านี้สามารถเป็นหนึ่งในสิบ, ร้อย (เปอร์เซ็นต์), หนึ่งในพัน (ส่วนที่ 10 ของ % - ppm), หมื่น (หนึ่งในร้อยของ % - prodecimille) หน่วยที่เปรียบเทียบอาจเป็นหน่วยเดียวกันหรือต่างกันก็ได้ ในกรณีที่สอง ชื่อจะถูกสร้างขึ้นจากหน่วยที่ใช้ (c/ha, rub./person ฯลฯ)
ประเภทของปริมาณสัมพัทธ์
หน่วยเหล่านี้ที่ใช้ในสถิติมีหลายประเภท ดังนั้นจึงมีค่าสัมพัทธ์:
- โครงสร้าง.
- งานที่วางแผนไว้
- ความเข้ม
- ลำโพง.
- การประสานงาน
- การเปรียบเทียบ
- องศา การพัฒนาเศรษฐกิจ.
มูลค่าสัมพัทธ์ของงานจะแสดงอัตราส่วนของสิ่งที่วางแผนไว้สำหรับงวดที่กำลังจะมาถึงกับสิ่งที่พัฒนาขึ้นจริงสำหรับงวดปัจจุบัน หน่วยแผนได้รับการคำนวณในลักษณะเดียวกัน ขนาดสัมพัทธ์ของโครงสร้างเป็นลักษณะของส่วนแบ่ง ชิ้นส่วนเฉพาะประชากรที่อยู่ระหว่างการศึกษาในปริมาณทั้งหมด การคำนวณจะดำเนินการโดยการหารตัวเลขด้วย แยกชิ้นส่วนตามจำนวนทั้งหมด (หรือปริมาตร) หน่วยเหล่านี้แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์หรือตัวคูณอย่างง่าย ตัวอย่างเช่น นี่คือวิธีคำนวณส่วนแบ่งของประชากรในเมือง
ไดนามิกส์
ค่าสัมพัทธ์ในกรณีนี้สะท้อนถึงอัตราส่วนของระดับของวัตถุในช่วงเวลาหนึ่งต่อสถานะในอดีต กล่าวอีกนัยหนึ่งคือการเปลี่ยนแปลงในปรากฏการณ์ในช่วงเวลาหนึ่ง ค่าสัมพัทธ์ที่แสดงถึงลักษณะไดนามิกเรียกว่าการเลือกฐานสำหรับการคำนวณขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการศึกษา
ความเข้ม
ค่าสัมพัทธ์สามารถสะท้อนถึงระดับการพัฒนาของปรากฏการณ์ในสภาพแวดล้อมเฉพาะได้ ในกรณีนี้เราพูดถึงความรุนแรง การคำนวณดำเนินการโดยการเปรียบเทียบปริมาณตรงกันข้ามซึ่งสัมพันธ์กัน ตามกฎแล้วพวกเขาจะจัดตั้งขึ้นต่อ 1,000, 100 และอื่น ๆ ในหน่วยของประชากรที่กำลังศึกษา ตัวอย่างเช่น ต่อพื้นที่ 100 เฮกตาร์ ต่อประชากรพันคน เป็นต้น ตัวบ่งชี้ปริมาณสัมพัทธ์เหล่านี้เป็นชื่อตัวเลข ตัวอย่างเช่น นี่คือวิธีคำนวณความหนาแน่นของประชากร แสดงเป็นจำนวนพลเมืองเฉลี่ยต่อ 1 ตารางวา กม. ของอาณาเขต ลักษณะของระดับการพัฒนาเศรษฐกิจทำหน้าที่เป็นประเภทย่อยของหน่วยดังกล่าว ตัวอย่างเช่นสิ่งเหล่านี้รวมถึงค่าสัมพัทธ์ประเภทต่าง ๆ เช่นระดับ GNP, GDP, ประเภทของรายได้ ฯลฯ ต่อหัว ลักษณะเหล่านี้เล่น บทบาทที่สำคัญเมื่อวิเคราะห์สถานการณ์เศรษฐกิจในประเทศ
การประสานงาน
ค่าของปริมาณสัมพัทธ์สามารถกำหนดลักษณะของสัดส่วนได้ แต่ละองค์ประกอบกันและกัน การคำนวณจะดำเนินการโดยการหารส่วนหนึ่งด้วยอีกส่วนหนึ่ง ปริมาณสัมพัทธ์ในกรณีนี้ทำหน้าที่เป็นชนิดย่อยของหน่วยความเข้ม ความแตกต่างก็คือสะท้อนถึงระดับการกระจายตัวของส่วนที่ต่างกันของประชากรกลุ่มเดียว พื้นฐานอาจเป็นสัญญาณอย่างใดอย่างหนึ่งขึ้นอยู่กับเป้าหมาย ในเรื่องนี้สามารถคำนวณค่าการประสานงานสัมพัทธ์หลายค่าสำหรับค่าทั้งหมดเดียวกันได้
การเปรียบเทียบ
ค่าเปรียบเทียบสัมพัทธ์คือหน่วยที่แสดงถึงผลหารของการหารที่มีลักษณะทางสถิติเดียวกันซึ่งทำหน้าที่เป็นลักษณะเฉพาะสำหรับ วัตถุที่แตกต่างกันแต่เกี่ยวข้องกับช่วงเวลาหนึ่งหรือช่วงเวลาหนึ่ง ตัวอย่างเช่น มีการคำนวณอัตราส่วนของระดับต้นทุน ประเภทเฉพาะผลิตภัณฑ์ที่ผลิตโดยสององค์กร ผลิตภาพแรงงานสำหรับอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน และอื่นๆ
การประเมินทางเศรษฐกิจ
การศึกษาครั้งนี้ใช้คำสัมบูรณ์และ หน่วยสัมพัทธ์- อดีตใช้เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสินค้าคงเหลือและค่าใช้จ่ายกับแหล่งเงินทุนและเพื่อประเมินองค์กรในแง่ของระดับความมั่นคงทางการเงิน ตัวชี้วัดเชิงสัมพันธ์สะท้อนถึงโครงสร้างของกองทุนด้วยสถานะของสินทรัพย์ถาวรและสินทรัพย์หมุนเวียน การประเมินทางเศรษฐศาสตร์ใช้การวิเคราะห์แนวนอน ค่าสัมบูรณ์ทั่วไปที่สุดที่แสดงลักษณะความมั่นคงทางการเงินของบริษัทคือการไม่มีแหล่งที่มาของต้นทุนทางการเงินและสินค้าคงคลังมากเกินไป การคำนวณทำได้โดยการลบ ผลลัพธ์คือความแตกต่างในขนาดของแหล่งที่มา (ลบสินทรัพย์ไม่หมุนเวียน) ที่ใช้สร้างสินค้าคงคลังและปริมาณ องค์ประกอบสำคัญหน่วยทางสถิติต่อไปนี้ใช้สำหรับสิ่งนี้:
- เป็นเจ้าของสินทรัพย์หมุนเวียน
- ตัวบ่งชี้ทั่วไปของแหล่งที่วางแผนไว้
- ยืมระยะยาวและกองทุนของตัวเอง
การวิจัยแฟคทอเรียลเชิงกำหนด
การวิเคราะห์นี้เป็นเทคนิคเฉพาะสำหรับการศึกษาผลกระทบของปัจจัยที่มีปฏิสัมพันธ์กับผลลัพธ์ที่มีลักษณะการทำงาน การศึกษานี้ดำเนินการโดยการสร้างและประเมินตัวบ่งชี้สัมพัทธ์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์นี้ ในกรณีส่วนใหญ่ การวิเคราะห์ปัจจัยจะใช้แบบจำลองการคูณ ตัวอย่างเช่น กำไรสามารถแสดงได้โดยการคูณปริมาณสินค้าด้วยต้นทุนต่อหน่วย ส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์ในกรณีนี้ดำเนินการได้ 2 วิธี:
- เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนลูกโซ่ การเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์เนื่องจากปัจจัยถูกคำนวณเป็นผลคูณของความเบี่ยงเบนของคุณลักษณะที่ศึกษาโดยฐานของอีกฐานหนึ่งตามลำดับที่เลือก
- วิธีวัดความแตกต่างสัมพัทธ์ใช้ในการวัดผลกระทบของปัจจัยต่างๆ ที่มีต่อผลลัพธ์ที่เพิ่มขึ้น ใช้เมื่อข้อมูลต้นฉบับมีส่วนเบี่ยงเบนเปอร์เซ็นต์ที่คำนวณไว้ก่อนหน้านี้
อนุกรมเวลา
สิ่งเหล่านี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในตัวชี้วัดเชิงตัวเลขของปรากฏการณ์ทางสังคมเมื่อเวลาผ่านไป ทิศทางที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งในการวิเคราะห์นี้คือการศึกษาลักษณะเฉพาะของการพัฒนาเหตุการณ์ในช่วงเวลาที่กำหนด ในหมู่พวกเขา:
บทสรุป
ไม่ต้องสงสัยเลยว่าค่าสัมพัทธ์มีคุณค่าทางวิทยาศาสตร์สูง อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติ ไม่สามารถใช้แยกกันได้ พวกมันมีความสัมพันธ์กับตัวชี้วัดสัมบูรณ์เสมอ โดยแสดงอัตราส่วนของตัวชี้วัดอย่างหลัง หากไม่นำมาพิจารณาก็ไม่สามารถอธิบายลักษณะปรากฏการณ์ที่กำลังศึกษาได้อย่างแม่นยำ เมื่อใช้ค่าสัมพัทธ์ คุณต้องแสดงว่าหน่วยสัมบูรณ์ใดที่ซ่อนอยู่ด้านหลังหน่วยเหล่านั้น มิฉะนั้นคุณสามารถสรุปผลที่ไม่ถูกต้องได้ เฉพาะการใช้งานที่ครอบคลุมของญาติและ ค่าสัมบูรณ์สามารถทำหน้าที่เป็น วิธีที่สำคัญที่สุดข้อมูลและการวิเคราะห์ในการศึกษาปรากฏการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้นในชีวิตทางเศรษฐกิจและสังคม โดยทั่วไปการเปลี่ยนไปใช้การคำนวณความเบี่ยงเบนทำให้สามารถเปรียบเทียบศักยภาพทางเศรษฐกิจและผลลัพธ์ของกิจกรรมขององค์กรที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในปริมาณทรัพยากรที่ใช้หรือลักษณะอื่น ๆ นอกจากนี้ ค่าสัมพัทธ์ยังช่วยให้กระบวนการบางอย่างราบรื่นขึ้น (เหตุสุดวิสัย อัตราเงินเฟ้อ ฯลฯ) ที่อาจบิดเบือนหน่วยสัมบูรณ์ในงบการเงินได้
มันไม่ชัดเจนนัก
ความเหมาะสมโดยสมบูรณ์[แก้ไข]
สมรรถภาพสัมบูรณ์ (W) ของจีโนไทป์หมายถึงการเปลี่ยนแปลงตามสัดส่วนในความอุดมสมบูรณ์ของจีโนไทป์นั้นในรุ่นหนึ่งที่เกิดจากการคัดเลือก ตัวอย่างเช่น ถ้า $(\displaystyle n(t))$ คือความอุดมสมบูรณ์ของจีโนไทป์ที่รุ่น t ในประชากรจำนวนมากอย่างไม่สิ้นสุด (ดังนั้นจึงไม่มีการเบี่ยงเบนทางพันธุกรรม) และละเลยการเปลี่ยนแปลงในจำนวนจีโนไทป์เนื่องจากการกลายพันธุ์ ดังนั้น $(\displaystyle n(t+1) = Wn (t)) $ ความเหมาะสมสัมบูรณ์ที่มากกว่า 1 บ่งชี้ว่าจำนวนจีโนไทป์นี้เพิ่มขึ้น ความเหมาะสมอย่างยิ่งน้อยกว่า 1 หมายถึงการลดลง
ความเหมาะสมเชิงสัมพันธ์[แก้ไข]
แม้ว่าสมรรถภาพที่สมบูรณ์จะกำหนดการเปลี่ยนแปลงในความอุดมสมบูรณ์ของจีโนไทป์ แต่สมรรถภาพสัมพัทธ์ (w) จะกำหนดการเปลี่ยนแปลงความถี่ของจีโนไทป์ ถ้า N(t) แทน ขนาดโดยรวมประชากรในรุ่น t และความถี่ของจีโนไทป์ที่สอดคล้องกันคือ $ (\displaystyle p(t)=n(t)/N(t))$ จากนั้น $(\displaystyle p(t+1)=(\frac (w) ( \overline (w))) p (t)) $ โดยที่ $ (\displaystyle (\overline (w))) $ คือสมรรถภาพสัมพัทธ์โดยเฉลี่ยในประชากร (ยกเลิกการเปลี่ยนแปลงความถี่เนื่องจากการเลื่อนและการกลายพันธุ์อีกครั้ง) ความเหมาะสมแบบสัมพัทธ์บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงของจีโนไทป์ที่แตกต่างกันจำนวนมากที่สัมพันธ์กันและดังนั้นเฉพาะค่าที่สัมพันธ์กันเท่านั้นที่สำคัญ สมรรถภาพสัมพัทธ์อาจเป็นจำนวนใดๆ ที่ไม่เป็นลบ ซึ่งรวมถึง 0 ด้วย มักจะสะดวกที่จะเลือกจีโนไทป์หนึ่งรายการเป็นข้อมูลอ้างอิงและตั้งค่าสมรรถภาพสัมพัทธ์เป็น 1 สมรรถภาพสัมพัทธ์ถูกใช้ในแบบจำลองมาตรฐานของไรท์-ฟิชเชอร์และโมแรนของพันธุศาสตร์ประชากร
ความเหมาะสมสัมบูรณ์สามารถนำมาใช้ในการคำนวณความเหมาะสมสัมพัทธ์ได้ เนื่องจาก $(\displaystyle p(t+1)=n(t+1)/N(t+1)=(W/(\overline (W)))p(t ) )$ (เราใช้ข้อเท็จจริงที่ว่า $(\displaystyle N(t+1)=(\overline (W))N(t))$ โดยที่ $(\displaystyle (\overline (W)))$ - ค่าเฉลี่ยสัมบูรณ์ สมรรถภาพของประชาชน) ซึ่งหมายความว่า $(\displaystyle w/(\overline (w)) = W/(\overline (W)))$ หรืออีกนัยหนึ่ง ความเหมาะสมสัมพัทธ์เป็นสัดส่วนกับ $(\displaystyle W/(\overline ( ว) )) $. ไม่สามารถคำนวณอัตราสัมบูรณ์จากความเหมาะสมสัมพัทธ์ได้ ในขณะที่ความเหมาะสมสัมพัทธ์ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของประชากรทั้งหมด
- เป็นเรื่องดีเมื่อเราพูดถึงจีโนไทป์หรือฟีโนไทป์ แต่เมื่อเราใช้แบบจำลองเช่น ภูมิทัศน์ด้านฟิตเนส เราจะแปลสิ่งนี้ได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น หากฉันมีภาพรวมการออกกำลังกายเชิงเส้น (ด้วย ฟังก์ชันเชิงเส้น) จากนั้นค่า "ความฟิต" ที่ฉันพบด้วยโมเดล "ความฟิตที่คาดหวัง" หรือ $\widehat y$ ดังนั้น ในกรณีนี้ มันคือ "ความเหมาะสมของฟีโนไทป์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด ขึ้นอยู่กับเกี่ยวกับสมรรถภาพของประชากรและข้อมูลฟีโนไทป์" เราเรียกมันว่าสัมพัทธ์หรือสัมบูรณ์?
- เมื่อคำนวณสมรรถภาพหรือส่วนประกอบอย่างใดอย่างหนึ่ง จากรุ่น (เช่นแบบจำลองการเรียกคืน) สมรรถภาพประเภทใดที่คำนวณ? ใน Mark Carey และ Michael Schaub (2012) การวิเคราะห์ประชากรแบบเบย์โดยใช้ WinBUGS: มุมมองแบบลำดับชั้นโดยแสดงแบบจำลองในการคำนวณความน่าจะเป็นของการรอดชีวิตโดยพิจารณาจากประวัติการยึดคืนกลับมา จะสัมพันธ์กันหรือไม่?
- อะไรคือความแตกต่างระหว่างคำจำกัดความทั้งสองนี้ และคำจำกัดความเหล่านั้นเข้มงวดเกินไปหรือไม่เมื่อเราต้องการขยายไปสู่แบบจำลองที่คำนวณความเหมาะสมของบุคคลทุกคนในประชากร
ดูเพิ่มเติมที่ Endler, J.A. (2529) การคัดเลือกโดยธรรมชาติในป่า ในหน้า 168 ของหนังสือ:
- สมรรถภาพทางกายสัมบูรณ์โดยเฉลี่ย: $\overline(W) = [Σƒ(X)W(X)]/[Σƒ(X)]$
- ƒ (X) ความถี่ของจีโนไทป์หรือฟีโนไทป์ X
- ความฟิตสัมบูรณ์: $W(X)$
- สมรรถภาพสัมพัทธ์: $w(X) = W(X)/\overline(W)$
- สำหรับ $\overline(w)(X) = 1$
สมรรถภาพสัมพัทธ์ยังสามารถวัดได้โดยการอ้างอิงถึงฟีโนไทป์เฉพาะ (หรือจีโนไทป์) โดยที่ cas$\overline(w)$ ไม่จำเป็นต้องเป็น 1; นี่เป็นวิธีการทั่วไปที่ใช้สำหรับลักษณะโพลีมอร์ฟิก หากประชากรถูกสุ่มตัวอย่างสองครั้ง (หรือมากกว่า) ภายในหนึ่งรุ่น เพื่อให้แต่ละบุคคลในกลุ่มตัวอย่างที่สองเป็นส่วนย่อยของกลุ่มตัวอย่างในกลุ่มแรก (เช่นในการศึกษาการจับยึดคืนหรือการศึกษาตามรุ่น) จากนั้นจึงสามารถคำนวณอัตราสัมบูรณ์ได้ . ตัวอย่างคือความน่าจะเป็นของการอยู่รอดระหว่างตัวอย่างหรือความน่าจะเป็นของการผสมพันธุ์ ในทางกลับกัน หากตัวอย่างถูกสร้างขึ้นโดยไม่มีการเปลี่ยน หรือหากตัวอย่างทำจากเด็กและเยาวชนและผู้ใหญ่ในครั้งเดียว จะสามารถคำนวณได้เฉพาะความเหมาะสมสัมพัทธ์เท่านั้น ข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณทั้งหมดและความเหมาะสมโดยเฉลี่ยจะหายไป (ดูการอภิปรายใน O'Donald 1971, Horns and Harrison 1970 และ Manley 1974)
ในหน้า 42 ของหนังสือเล่มเดียวกัน:
การปรับตัวและการปรับตัว การปรับตัวคือระดับที่สิ่งมีชีวิตสามารถดำรงชีวิตและสืบพันธุ์ได้ในสภาพแวดล้อมที่กำหนด: สถานะของการปรับตัว (Dobzhansky, 1968a, b) การปรับตัวเป็นกระบวนการปรับตัวหรือปรับตัว (ibid.) น่าเสียดายที่การปรับตัว นอกจากนี้ยังใช้ในแง่ของลักษณะการปรับตัว (Lewontin 1978) ซึ่งทำให้ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายสับสนกับกระบวนการ (ดู Dunbar 1982 ด้วย) ลักษณะการปรับตัวคือ "ลักษณะของรูปแบบพัฒนาการของการอยู่รอดและการสืบพันธุ์ของสิ่งมีชีวิต" (Dobzhansky, 1956, 1968a) มีปัญหาในการกำหนดสิ่งที่ถูกดัดแปลงเพื่อให้สามารถวัดได้ (Dobzhansky 1956, 1968a, b; Stern 1970; Lewontin 1978; Dunbar 1982) ทางออกหนึ่งคือการกำหนดมันในแง่ของความเหมาะสมสัมบูรณ์ (แทนที่จะเป็นแบบสัมพันธ์) (ตารางที่ 2.1) ในกรณีนี้ สามารถวัดการมีส่วนร่วมโดยเฉลี่ยตลอดช่วงอายุต่อการสืบพันธุ์ของประชากรตามฟีโนไทป์หรือประเภทของฟีโนไทป์ได้ ดังนั้น มันจึงมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับอัตราการเพิ่มขึ้นจริง (R) หรือที่แท้จริง $(r_(m))$ หรือ "พารามิเตอร์มัลธัสเซียน" และสิ่งเหล่านี้ได้ถูกนำมาใช้จริงเป็นดัชนีความเหมาะสมสำหรับประชากรและสปีชีส์ แม้ว่าจะมีปัญหาอยู่บ้าง (ฟิชเชอร์ 1930, Dobzhansky 1968a, b; Dunbar 1982) การปรับตัวยังถูกกำหนดให้เป็นสมรรถภาพที่สมบูรณ์อีกด้วยเฉลี่ย
(เงียบขรึม 1984) -
# W: ฟิตเนสสัมบูรณ์ # w: ฟิตเนสสัมพัทธ์ set.seed(12) nb.data = 5000 y = rnorm(nb.data,10,2) x = 1:nb.data # นี่ควรดูปกติ hist(y, พัก = 30) # หากต้องการให้ฟีโนไทป์มีค่าเฉลี่ยเป็น 0 ให้ปรับขนาดฟีโนไทป์ z.raw = y z = scale(z.raw, center = TRUE, scale = TRUE) hist(z, probability = TRUE, # แทนการแบ่งความถี่ = "FD", # สำหรับการหยุดพักมากกว่าค่าเริ่มต้น col = "grey", border = "black") เส้น(density(z), # เพิ่มการประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล (-.5 แก้ไขสำหรับถังขยะ) col = "firebrick2" , lwd = 3) # ลักษณะการกระจายแบบปกติ, การแจกแจงฟีโนไทป์ (ปกติ) p.z =function(z) ( z.mean=mean(z) sigma = sd(z) 1/sqrt(2*pi) * exp((-1 /2)*((z-z.mean)/sigma)^2) ) # นี่ใช้งานไม่ได้! สมมติว่าเป็น hist ปกติ (p.z (z), breaks = 30) rnorm (nb.data,10,2) # ฟังก์ชันฟิตเนสแบบสัมบูรณ์แบบกระจายเชิงเส้น W.z =function(z) ( ความชัน = 1 จุดตัด = 0 e=( z*slope+intercept) (e-min(z))/(max(z)-min(z)) # มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างtrait z และ Absolute fitness W plot(z,W.z(z)) de = ความหนาแน่น (z, n = 600000) ต้องการ (สวนสัตว์) # ถ้า n = 600000 ในฟังก์ชันความหนาแน่นก็ควรจะ ~=1 sum(diff(de$x)*rollmean(de$y,2)) ซ้ำกัน(รอบ ( z,1)) df.z = as.data.frame(table(round(z,1))) ค่า = as.numeric(as.Character(df.z$Var1)) frq = as.numeric( เป็น .Character(df.z$Freq)) frqcy = function(len)(frq) f = function(values)(W.z(values)*frqcy(length(values))) (mean.absolute.fitness = integrated(f , เขตการปกครอง = 2000, rel.tol = .Machine$double.eps^.05, lower = min(z), upper = max(z))) # Relative Fitness w.z<- function(z) { W.z(z)/mean.absolute.fitness$value } (w.relative.fit = w.z(z)) # This should be 1 (mean.rel.fit = mean(w.relative.fit)) w.relative.fit f2 = function(z)(z*w.z(z)*p.z(z)) (mean.absolute.fitness = integrate(f2, lower = min(z), upper = max(z)))
3การอ้างอิงแบบสัมบูรณ์และแบบสัมพัทธ์สามารถนำมาใช้ในเครื่องมือไอทีได้หลากหลาย บ่อยที่สุด - เมื่อออกแบบหน้าเว็บรวมถึงในสเปรดชีต ลิงค์เหล่านี้มีลักษณะอย่างไร? อะไรคือความแตกต่างระหว่างลิงก์แบบสัมบูรณ์และลิงก์แบบสัมพันธ์?
ลิงก์แบบสัมบูรณ์และแบบสัมพันธ์ใน Excel
ดังนั้น หนึ่งในเครื่องมือไอทีทั่วไปที่ใช้ลิงก์แบบสัมบูรณ์และแบบสัมพันธ์ก็คือ Excel องค์ประกอบประเภทแรกคือชุดพิกัดเซลล์คงที่ (ไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อคัดลอกเนื้อหาของเซลล์ไปยังตำแหน่งอื่นในตาราง) ที่กำหนดไว้ในสูตร นั่นคือเมื่อใช้การอ้างอิงแบบสัมบูรณ์การย้ายเซลล์ A1 ไปในทิศทางใด ๆ จะไม่ส่งผลกระทบต่อเนื้อหาของสูตร - พิกัดของเซลล์ที่เขียนในนั้นจะไม่เปลี่ยนแปลง สูตรจะยังคงอยู่ในรูปแบบที่ผู้ใช้ป้อนลงในตาราง Excel ในตอนแรก
โปรดทราบว่าเพื่อแก้ไข "ความสมบูรณ์" ของการอ้างอิง จำเป็นต้องใส่เครื่องหมาย $ ไว้หน้าแต่ละพิกัดในสูตร รายการในเซลล์จะมีลักษณะดังนี้ = $A$1+$A$2
ในทางกลับกัน การอ้างอิงแบบสัมพัทธ์คือชุดพิกัดของเซลล์ในสูตรที่เปลี่ยนแปลงเมื่อเซลล์ที่ป้อนสูตรถูกคัดลอกไปยังตำแหน่งอื่นในตาราง นั่นคือถ้าเริ่มเขียนสูตร = B1+B2 ในเซลล์ A1 ดังนั้นหากใช้ลิงก์แบบสัมพันธ์เมื่อคัดลอกเซลล์นี้ไปยังเซลล์ที่อยู่ทางด้านขวา - A2 สูตรจะเปลี่ยนเป็น = B2 + B3 โดยอัตโนมัติ
ลิงค์ในโครงสร้างหน้าเว็บ
แนวคิดของการเชื่อมโยงแบบสัมบูรณ์และแบบสัมพัทธ์ยังใช้ในด้านการพัฒนาเว็บด้วย ความจริงก็คือทั้งสองสามารถวางในโครงสร้างของหน้าเว็บได้ ยังไง?
ลิงก์สัมพัทธ์ที่วางอยู่ในโครงสร้างของหน้าเว็บคือที่อยู่ไฟล์บางส่วนที่มีลักษณะคล้าย /page1234.html สันนิษฐานว่าเมื่อตรวจพบลิงก์ที่เกี่ยวข้องเบราว์เซอร์จะเพิ่มส่วนที่ขาดหายไปของที่อยู่ไฟล์ไว้หน้าเครื่องหมาย / โดยอัตโนมัติเพื่อให้สามารถดาวน์โหลดได้
สิ่งสำคัญคือต้องติดตามลิงก์ที่เกี่ยวข้องจากหน้าเว็บที่อยู่บนไซต์เดียวกับที่ไฟล์นั้นอยู่ นั่นคือหากพอร์ทัล http://www.page1.com โฮสต์เพจที่มีลิงก์ที่เกี่ยวข้องของแบบฟอร์ม /page1234.html จากนั้นเบราว์เซอร์หลังจากที่ผู้ใช้คลิกที่ลิงก์นี้ จะเริ่มดาวน์โหลดไฟล์ไปที่ ที่อยู่ http://www.page1.com/page1234.html
ในทางกลับกัน หากคุณวางไว้บนพอร์ทัล http://www.page2.com เบราว์เซอร์จะเริ่มโหลดหน้า http://www.page2.com/page1234.html ดังนั้นผู้ดูแลเว็บจึงต้องระมัดระวังเมื่อวางลิงก์ที่เกี่ยวข้อง - สิ่งสำคัญคือลิงก์นั้นสอดคล้องกับไฟล์จริงบนเซิร์ฟเวอร์
ลิงก์ที่สมบูรณ์ในหน้าเว็บหมายถึงที่อยู่แบบเต็มของไฟล์ ซึ่งมีลักษณะเป็น http://www.page.com/page1.html เบราว์เซอร์จะนำทางไปยังไฟล์ตามที่อยู่นี้เท่านั้นและไม่ใช่อย่างอื่น ลิงก์แบบสัมบูรณ์สามารถฝังลงในหน้าเว็บที่อยู่ในไซต์ใดก็ได้ การติดตามไปยังไฟล์ที่ระบุจะถูกต้องเสมอ
การเปรียบเทียบ
ในด้านอื่น ๆ ของไอที - การพัฒนาเว็บ - ลิงก์แบบสัมบูรณ์ถือเป็นที่อยู่แบบเต็มของไฟล์ที่อยู่บนเซิร์ฟเวอร์ ภายใต้ญาติ - ที่อยู่เพียงบางส่วนเท่านั้น ซึ่งเพียงพอสำหรับเบราว์เซอร์ในการกรอกเส้นทางแบบเต็มไปยังไฟล์โดยอัตโนมัติ โดยขึ้นอยู่กับที่อยู่ปัจจุบันของหน้าเว็บซึ่งมีลิงก์ที่เกี่ยวข้องอยู่
เมื่อพิจารณาว่าความแตกต่างระหว่างการอ้างอิงแบบสัมบูรณ์และแบบสัมพันธ์ในสองด้านไอทีหลักที่ใช้แนวคิดเหล่านี้ เราจะบันทึกข้อสรุปในตาราง
ตารางเปรียบเทียบ
| ลิงค์แน่นอน | ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง |
| ใน Excel | |
| เป็นสูตรที่ใส่ลงในเซลล์ที่ไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อคัดลอกเนื้อหาของเซลล์นี้ไปยังส่วนอื่นของตาราง | เป็นสูตรที่เปลี่ยนแปลงเมื่อมีการคัดลอกเนื้อหาของเซลล์ที่ป้อนไปยังส่วนอื่นของตาราง - พิกัดใหม่จะถูกเขียนในนั้นสำหรับตำแหน่งที่เปลี่ยนแปลงพร้อมกันของเซลล์ |
| ในการพัฒนาเว็บ | |
| แสดงถึงลิงก์แบบเต็มไปยังไฟล์ - พร้อมด้วยโดเมน โดเมนย่อยที่มีอยู่ และไดเร็กทอรีย่อย | เป็นลิงก์บางส่วนไปยังไฟล์ - โดยปกติจะอยู่ในรูปแบบของชื่อเท่านั้น (เบราว์เซอร์จะกรอกที่อยู่แบบเต็มของไฟล์โดยอัตโนมัติ - เพิ่มโดเมนและโดเมนย่อยที่หน้าเว็บซึ่งมีลิงก์ที่เกี่ยวข้องอยู่) |
เมื่อเลือกโครงสร้าง URL พื้นฐาน จะมีให้เลือกสองตัวเลือก: แบบสัมพันธ์ และ ลิงก์สัมบูรณ์- หากคุณเลือกลิงก์ผิดประเภท จะทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลไซต์ด้วยโรบ็อตการค้นหามีความซับซ้อนอย่างมาก และจะส่งผลเสียต่อการโปรโมตไซต์:
ลิงค์แน่นอน
ลิงค์ที่เกี่ยวข้อง
ลิงก์ที่เกี่ยวข้องไม่จำเป็นต้องมี URL แบบเต็ม ลิงค์แบบสัมพันธ์จะถือว่าหน้าที่คุณกำลังลิงค์ไปนั้นอยู่ในเว็บไซต์เดียวกัน ตัวอย่างของลิงก์แบบสัมพันธ์มีลักษณะดังนี้:
เหตุใดลิงก์ที่เกี่ยวข้องจึงมีประโยชน์
ก่อนที่คุณจะค้นพบ ลิงค์ไหนแน่นอน?มาดูข้อดีของการใช้ URL แบบสัมพันธ์กัน
- วิธีที่รวดเร็วกว่า
การทำงานกับไซต์ขนาดใหญ่จะง่ายขึ้นมากหากคุณใช้ลิงก์แบบสัมพันธ์
- สภาพแวดล้อมการแสดงละคร
หากคุณกำลังสร้างไซต์ตาม CMS ที่ใช้สภาพแวดล้อมชั่วคราวพร้อมโดเมนเฉพาะแยกต่างหาก (ไม่ว่าจะเป็น เวิร์ดเพรสหรือ SharePoint) จากนั้นจะถูกทำซ้ำโดยสมบูรณ์ในสภาพแวดล้อมระดับกลางนี้ การใช้ลิงก์แบบสัมพันธ์ทำให้ไซต์เดียวกันมีอยู่ทั้งบนโดเมนชั่วคราวและโดเมนที่ใช้งานจริง สิ่งนี้ไม่เพียงทำให้การเขียนโค้ดง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนา แต่ยังช่วยประหยัดเวลาได้มากอีกด้วย
ข้อดีของการเชื่อมโยงแบบสัมบูรณ์คืออะไร?
- ดาวน์โหลดการป้องกัน
ลิงก์แบบสัมบูรณ์ทำให้กระบวนการดาวน์โหลดข้อมูลจากไซต์โดยใช้โปรแกรมพิเศษมีความซับซ้อนอย่างมาก หากลิงก์ภายในทั้งหมดบนไซต์สัมพันธ์กัน โปรแกรมพิเศษใดๆ ก็สามารถคัดลอกทั้งไซต์ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งจะทำให้สามารถโหลดลงในโดเมนใหม่ได้
- การป้องกันเนื้อหาที่ซ้ำกัน
ลิงก์แบบสัมบูรณ์ยังช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาเนื้อหาที่ซ้ำกัน ลองนึกภาพว่าหน้าหลักมีหลายเวอร์ชันที่จัดทำดัชนีไว้ใน Google โดยไม่ระบุเวอร์ชัน Canonical (หลัก) ของเว็บไซต์ ตัวอย่างเช่น:
http://www.example.com http://example.com https://www.example.com https://example.com
จากข้อมูลของ Google ไซต์เหล่านี้เป็นสี่ไซต์ที่แตกต่างกัน และลิงก์ทั้งสี่ลิงก์จะนำหุ่นยนต์ค้นหาไปยังไซต์ใหม่ ใน ในกรณีนี้หากลิงก์ทั้งหมดสัมพันธ์กัน โรบ็อตจะจัดทำดัชนีเว็บไซต์ทั้งหมดภายใต้ URL ที่แตกต่างกันหลายรายการ และสิ่งนี้จะนำไปสู่ปัญหากับเนื้อหาที่ซ้ำกัน
- ปรับปรุงกลยุทธ์การเชื่อมโยงภายใน
เมื่อทำงานกับลิงก์ คุณควรพิจารณาการเชื่อมโยงภายในเสมอ หากคุณติดแท็กไม่ถูกต้อง
เช่น เมื่ออยู่ในเพจ http://www.example.com/category/xyz.htmlมีแท็กฐาน href ที่มีลักษณะดังนี้:
สถานการณ์นี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดยใช้ลิงก์ HTML ที่สมบูรณ์
- ส่งเสริมการสแกน
โปรแกรมรวบรวมข้อมูลของ Google ติดตามลิงก์ภายในเพื่อเจาะลึกเข้าไปในเว็บไซต์ของคุณ กระบวนการนี้มีข้อจำกัดบางประการเกี่ยวกับจำนวน URL ที่จะถูกรวบรวมข้อมูล จากข้อเท็จจริงนี้ หากคุณมีหน้าเว็บนับล้านหน้าและโรบ็อตพบข้อผิดพลาดบ่อยครั้ง โรบ็อตมักจะหยุดรวบรวมข้อมูลไซต์
ซึ่งสามารถหลีกเลี่ยงได้โดยใช้การอ้างอิงแบบสัมบูรณ์ ซึ่งช่วยปรับปรุงกระบวนการสแกน
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมตามความต้องการ SEO ของคุณ ในกรณีส่วนใหญ่ จะใช้ลิงก์แบบสัมบูรณ์ เนื่องจากรูปแบบนี้มีข้อดีมากกว่าข้อเสีย อย่างไรก็ตาม มีบางสถานการณ์ที่ควรใช้ลิงก์แบบสัมพันธ์จะดีกว่า
คำแปลบทความ “ อะไรคือความแตกต่างระหว่าง URL แบบสัมพัทธ์และแบบสัมบูรณ์?” จัดทำโดยทีมงานโครงการที่เป็นมิตร
