Aus dem gegebene Text, Lëscht mech Detailer iwwer Paritéit Plot
Context:E Paritéitsplot ass e Scatterplot deen eng Rei vu Resultater aus engem Computational Modell mat Benchmarkdaten vergläicht. All Punkt huet Koordinaten (x, y), wou x e Benchmarkwäert ass an y de entspriechende Wäert aus dem Modell ass.  Eng Linn vun der Gläichstellung y = x, déi perfekt Modellleistung representéiert, gëtt heiansdo als Referenz bäigefüügt. Wann de Modell e Benchmark erfollegräich reproduzéiert, läit dee Punkt op der Linn.  Paritéitsplotter ginn a wëssenschaftleche Pabeieren a Berichter fonnt, wann den Auteur e Modell op eng visuell Manéier validéiere wëll. Wéi och ëmmer, wann d'Donnéeën eng breet Palette hunn, mécht de grousse Skala wichteg Diskrepanzen onsichtbar an de Modell schéngt besser wéi et tatsächlech ass. An deem Fall ass e Plot vu Modellfehler [(y-x) vs. x] besser fir d'Performance vum Modell ze evaluéieren.
1. D'Situatioun E Paritéitsplot ass e Scatterplot deen d'Ausgab vun engem Computermodell mat Referenzdaten kontrastéiert. 2. D'Stëmmung All Punkt gëtt duerch seng Koordinaten (x, y) identifizéiert, wou x e Referenzwäert representéiert an y de passenden Wäert aus dem Modell ass. 3. D'Sécherheet Fir als Referenz ze déngen, gëtt eng Linn aus der Gläichstellung y = x heiansdo mat abegraff. Wann de Modell e Referenzwert präzis reproduzéiert, da fällt dee Punkt op der Linn. 4. Wann en Auteur e Modell an engem Pabeier oder Rapport visuell validéiere wëll, ginn Paritéitspläng benotzt. Op der anerer Säit, wann d'Donnéeën eng breet Palette ofdecken, verstoppt déi grouss Skala bedeitend Differenzen, sou datt de Modell besser ausgesäit wéi et tatsächlech ass. An där Situatioun ass e Modellfehlerplot [(y-x) vs. x] besser fir d'Performance vum Modell ze bewäerten.