આપેલ લખાણમાંથી, મને સમકક્ષતા પ્લોટ વિશે વિગતો સૂચિબદ્ધ કરો
Context:એક સમાનતા ગ્રાફ એક સ્કેટરગ્રાફ છે જે બેંચમાર્ક ડેટા સામે કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલમાંથી પરિણામોના સમૂહની તુલના કરે છે. દરેક બિંદુમાં કોઓર્ડિનેટ્સ (x, y) હોય છે, જ્યાં x એ બેંચમાર્ક મૂલ્ય છે અને y એ મોડેલમાંથી અનુરૂપ મૂલ્ય છે.  સમીકરણ વાય = એક્સની રેખા, સંપૂર્ણ મોડેલ પ્રદર્શનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, કેટલીકવાર સંદર્ભ તરીકે ઉમેરવામાં આવે છે. જ્યાં મોડેલ સફળતાપૂર્વક બેંચમાર્કનું પ્રજનન કરે છે, તે બિંદુ લીટી પર રહેશે.  વૈજ્ઞાનિક કાગળો અને અહેવાલોમાં સમાનતા પ્લોટ જોવા મળે છે, જ્યારે લેખક એક મોડેલને દ્રશ્ય રીતે માન્ય કરવા માંગે છે. જો કે, જ્યારે ડેટાની વિશાળ શ્રેણી હોય છે, ત્યારે મોટા પાયે મહત્વપૂર્ણ વિસંગતતા અદ્રશ્ય કરે છે અને મોડેલ વાસ્તવમાં તે કરતાં વધુ સારી દેખાય છે. તે કિસ્સામાં, મોડેલની કામગીરીનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે મોડેલ ભૂલોનો [(વાય-એક્સ) વિ. એક્સ] પ્લોટ વધુ સારો છે.
૧. એક સમાનતા ગ્રાફ એક સ્કેટરગ્રાફ છે જે કમ્પ્યુટર મોડેલના આઉટપુટને સંદર્ભ ડેટા સાથે વિરોધાભાસ કરે છે. ૨. દરેક બિંદુને તેના કોઓર્ડિનેટ્સ (x, y) દ્વારા ઓળખવામાં આવે છે, જ્યાં x એક બેંચમાર્ક મૂલ્યનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને y મોડેલમાંથી મેળ ખાતા મૂલ્ય છે. ૩. સંદર્ભ તરીકે સેવા આપવા માટે, સમીકરણ y = x માંથી દોરવામાં આવેલી રેખા ક્યારેક ક્યારેક સમાવવામાં આવેલ છે. જ્યાં મોડેલ ચોક્કસ રીતે બેંચમાર્કનું પ્રજનન કરે છે, તે બિંદુ રેખા પર પડશે. ૪. જ્યારે કોઈ લેખક કાગળ અથવા અહેવાલમાં મોડેલને દૃષ્ટિની માન્યતા આપવા માંગે છે, ત્યારે સમાનતા પ્લોટનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. બીજી તરફ, જ્યારે ડેટા વિશાળ શ્રેણીને આવરી લે છે, ત્યારે મોટા સ્કેલ નોંધપાત્ર તફાવતોને અસ્પષ્ટ કરે છે, મોડેલને તે વાસ્તવમાં છે તેના કરતાં વધુ સારી હોવાના દેખાવ આપે છે. તે પરિસ્થિતિમાં, મોડેલની કામગીરીનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે મોડેલ ભૂલ પ્લોટ [(વાય-એક્સ) વિરુદ્ધ એક્સ] પ્રાધાન્ય છે.