ပေးထားသော စာသားမှ parity plot အကြောင်း အသေးစိတ်ကို စာရင်းပြုစုပါ။
Context:Parity plot သည် စကတ်တာပလော့ (scatterplot) တစ်ခုဖြစ်ပြီး တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုမှ ရလဒ်များကို benchmark ဒေတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပေးသည်။ အမှတ်တစ်ခုစီမှာ ကိုဩဒိနိတ် (x, y) ရှိပြီး ဒီမှာ x က benchmark တန်ဖိုးဖြစ်ပြီး y က မော်ဒယ်ရဲ့ သက်ဆိုင်ရာ တန်ဖိုးပါ။  y = x ဆိုတဲ့ ညီမျှခြင်းရဲ့ မျဉ်းတစ်ကြောင်းဟာ အကောင်းဆုံး မော်ဒယ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကိုယ်စားပြုပြီး တစ်ခါတစ်ရံ ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် ထည့်သွင်းပါတယ်။ မော်ဒယ်က benchmark ကို အောင်မြင်စွာ ပွားယူနိုင်ရင် ဒီနေရာက အတန်းပေါ်မှာ ရှိပါလိမ့်မယ်။  စာရေးသူက ပုံစံတစ်ခုကို အမြင်ပိုင်းအရ အတည်ပြုလိုတဲ့အခါ သိပ္ပံစာတမ်းတွေနဲ့ အစီရင်ခံစာတွေမှာ တူညီတဲ့ ဂရပ်တွေကို တွေ့ရပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဒေတာက ကျယ်ပြန့်တဲ့အခါ ကြီးမားတဲ့ အချိုးအစားက အရေးပါတဲ့ ကွဲပြားမှုတွေကို မမြင်စေဘဲ ပုံစံဟာ တကယ်ထက် ပိုကောင်းတယ်လို့ ထင်စေတယ်။ ဒီအဖြစ်မှာ ပုံစံရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ဖို့ ပုံစံအမှားတွေရဲ့ ဇယားတစ်ခု (y-x vs. x) က ပိုကောင်းပါတယ်။
၁။ Parity plot သည် ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်၏ output ကို ရည်ညွှန်းအချက်အလက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်သော scatterplot ဖြစ်သည်။ ၂။ အမှတ်တစ်ခုစီကို ၎င်းရဲ့ ကိုဩဒိနိတ် (x, y) တွေနဲ့ ဖော်ထုတ်ပါတယ်၊ အဲဒီမှာ x က benchmark တန်ဖိုးတစ်ခုဖြစ်ပြီး y က မော်ဒယ်က ကိုက်ညီတဲ့ တန်ဖိုးပါ။ ၃။ ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် y = x ညီမျှခြင်းမှ ဆွဲယူထားသော မျဉ်းကို တစ်ခါတစ်ရံထည့်သွင်းထားသည်။ မော်ဒယ်က စံတစ်ခုကို တိတိကျကျ ပြန်ထုတ်ပေးတဲ့အခါ ဒီအမှတ်က အလျားလိုက်ဖြစ်လိမ့်မယ်။ ၄။ စာရေးသူက စာတမ်း (သို့) အစီရင်ခံစာတစ်ခုမှာ ပုံစံတစ်ခုကို အမြင်ပိုင်းအရ အတည်ပြုချင်တဲ့အခါ တူညီမှု ဇယားတွေကို သုံးတယ်။ အခြားတစ်ဖက်မှ ကျတော့၊ ဒေတာဟာ ကျယ်ပြန့်တဲ့ နယ်ပယ်ကို လွှမ်းခြုံထားမယ်ဆိုရင်၊ ကြီးမားတဲ့ အချိုးအစားက သိသာတဲ့ ခြားနားချက်တွေကို ဖုံးကွယ်ပေးမယ်၊ အဲဒီပုံစံဟာ လက်တွေ့မှာထက် ပိုကောင်းတယ်လို့ ထင်ရဟန် ရှိလာမယ်။ ဒီအခြေအနေမှာ မော်ဒယ်ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ဖို့ [y-x] နဲ့ [y-x] ဆိုတဲ့ မော်ဒယ်အမှား ဇယားကို သုံးတာက ပိုကောင်းပါတယ်။