एक वैज्ञानिक मॉडल सभी पुराने आँकड़ों से मेल खाता है लेकिन भविष्य के परीक्षणों में लगातार असफल होता है। इसका सर्वोत्तम मूल्यांकन क्या है?

A scientific model fits all past data but repeatedly fails in future tests. What is the best evaluation?

Author: Muft Shiksha Editorial Team Published:
Explanation opens after your attempt
Correct Answer

A. मॉडल की पूर्वानुमान शक्ति कमजोर हैThe model has weak predictive power

Step 1

Concept

Fitting past data is insufficient if new predictions fail. Evaluate predictive power along with explanation.

Step 2

Why this answer is correct

The correct answer is A. मॉडल की पूर्वानुमान शक्ति कमजोर है / The model has weak predictive power. Fitting past data is insufficient if new predictions fail. Evaluate predictive power along with explanation.

Step 3

Exam Tip

पुराने आँकड़ों से मेल पर्याप्त नहीं है यदि नया पूर्वानुमान असफल हो। परीक्षा में व्याख्या के साथ पूर्वानुमान शक्ति देखें।

Question me issue ya doubt hai?

Answer, explanation, typing mistake ya suggestion directly hamari team ko bhejein. 📱Helpline (Call / WhatsApp): +91 7272824365

Related Science Questions

FAQs

Science Answer, Explanation and Revision Hints

एक वैज्ञानिक मॉडल सभी पुराने आँकड़ों से मेल खाता है लेकिन भविष्य के परीक्षणों में लगातार असफल होता है। इसका सर्वोत्तम मूल्यांकन क्या है? / A scientific model fits all past data but repeatedly fails in future tests. What is the best evaluation?

Correct Answer: A. मॉडल की पूर्वानुमान शक्ति कमजोर है / The model has weak predictive power. Explanation: पुराने आँकड़ों से मेल पर्याप्त नहीं है यदि नया पूर्वानुमान असफल हो। परीक्षा में व्याख्या के साथ पूर्वानुमान शक्ति देखें। / Fitting past data is insufficient if new predictions fail. Evaluate predictive power along with explanation.

Which concept should I revise for this Science MCQ?

Fitting past data is insufficient if new predictions fail. Evaluate predictive power along with explanation.

What exam hint can help solve this Science question?

पुराने आँकड़ों से मेल पर्याप्त नहीं है यदि नया पूर्वानुमान असफल हो। परीक्षा में व्याख्या के साथ पूर्वानुमान शक्ति देखें।