अविभाज्य

गणित में, एक अविभाज्य वस्तु एक अभिव्यक्ति (गणित), समीकरण, कार्य (गणित) या बहुपद है जिसमें केवल एक चर (गणित) शामिल है। एक से अधिक वेरिएबल वाले ऑब्जेक्ट विक्ट:मल्टीवेरिएट होते हैं। कुछ मामलों में एकविभिन्न और बहुभिन्नरूपी मामलों के बीच का अंतर मौलिक है; उदाहरण के लिए, बीजगणित का मौलिक प्रमेय और बहुपदों के लिए यूक्लिड का एल्गोरिथ्म एकविभिन्न बहुपदों के मौलिक गुण हैं जिन्हें बहुभिन्नरूपी बहुपदों के लिए सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता है।

आँकड़ों में, एक अविभाजित आवृत्ति वितरण एक चर की विशेषता है, हालाँकि इसे अन्य तरीकों से भी लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यूनीवेरिएट डेटा एकल स्केलर (गणित) घटक से बना होता है। समय श्रृंखला विश्लेषण में, संपूर्ण समय श्रृंखला चर है: एक अविभाजित समय श्रृंखला एकल मात्रा के समय के साथ मूल्यों की श्रृंखला है। इसके अनुरूप, एक बहुभिन्नरूपी समय श्रृंखला कई मात्राओं के समय के साथ बदलते मूल्यों की विशेषता बताती है। कुछ मामलों में, शब्दावली अस्पष्ट है, क्योंकि एक अविभाजित समय श्रृंखला के मूल्यों को कुछ प्रकार के बहुभिन्नरूपी आँकड़ों का उपयोग करके व्यवहार किया जा सकता है और संयुक्त वितरण का उपयोग करके प्रदर्शित किया जा सकता है।

स्केलिंग के प्रश्न के अलावा, एक चर सांख्यिकी में एक मानदंड (चर) को दो महत्वपूर्ण उपायों (मुख्य आंकड़े या पैरामीटर) द्वारा वर्णित किया जा सकता है: स्थान और भिन्नता।
 * स्थान स्केल के माप (जैसे मोड, माध्य, अंकगणितीय माध्य) वर्णन करते हैं कि किस क्षेत्र में डेटा को केंद्रीय रूप से व्यवस्थित किया गया है।
 * भिन्नता के उपाय (जैसे अवधि, अंतरचतुर्थक दूरी, मानक विचलन) वर्णन करते हैं कि डेटा कैसे समान या अलग बिखरा हुआ है।

यह भी देखें

 * एरीटी
 * द्विभाजित (बहुविकल्पी)
 * बहुभिन्नरूपी (बहुविकल्पी)
 * वस्तु के एक प्रकार विश्लेषण
 * यूनीवेरिएट बाइनरी मॉडल
 * अविभाज्य वितरण