Gikan sa gihatag nga teksto, ilista kanako mga detalye mahitungod sa parity plot
Context:Ang usa ka paridad nga plot mao ang usa ka scatterplot nga itandi sa usa ka hugpong sa mga resulta gikan sa usa ka computational modelo batok sa benchmark data. Ang matag punto adunay mga koordinado (x, y), diin ang x maoy sukdanan nga sukdanan ug ang y maoy katumbas nga sukdanan gikan sa modelo.  Usahay idugang ang linya sa equation nga y = x, nga nagrepresentar sa hingpit nga pagpaandar sa modelo, ingong reperensiya. Kon ang modelo malamposong mopatunghag usa ka sukdanan, kanang butanga anaa sa linya.  Ang mga parity plot makita diha sa siyentipikanhong mga sinulat ug mga taho, sa dihang ang awtor buot magpatino sa usa ka modelo sa visual nga paagi. Apan, sa dihang ang mga datos adunay halapad nga gidak-on, ang dakong sukod maghimo sa hinungdanong mga kalainan nga dili makita ug ang modelo mopatim-aw nga mas maayo kay sa tinuod nga kahimtang niini. Sa maong kaso, ang usa ka diagram sa mga sayop sa modelo [(y-x) batok sa x] mas maayo alang sa pagtimbang-timbang sa performance sa modelo.
Una. Ang usa ka parity plot mao ang usa ka scatterplot nga nagpakontra sa output sa usa ka computer modelo uban sa pakisayran data. 2. Pag-alagad sa Diyos. Ang matag punto giila pinaagi sa mga koordinada niini (x, y), diin ang x nagrepresentar sa usa ka sukdanan nga bili ug ang y mao ang katumbas nga bili gikan sa modelo. 3. Pag-alagad sa Diyos Alang sa pagserbisyo ingong reperensiya, ang usa ka linya nga gikuha gikan sa equation y = x sagad ilakip. Kon ang modelo tukma nga mopatungha sa usa ka sukdanan, kana nga punto mahulog sa linya. 4. Sa dihang ang usa ka awtor gusto nga mag-validate sa usa ka modelo diha sa usa ka papel o taho, ang mga parity plot gigamit. Sa laing bahin, sa dihang ang mga datos naglangkob sa halapad nga sakup, ang dakong sukod naglimbong sa mahinungdanong mga kalainan, nga naghatag sa modelo ug dagway nga mas maayo kay sa aktuwal nga kahimtang. Sa maong kahimtang, ang usa ka modelo nga sayup nga plano [(y-x) batok sa x] mao ang mas maayo alang sa pagbanabana sa performance sa modelo.