# ਦੋਹਰਾ n-back ਸਕੋਰਿੰਗ: ਫਾਰਮੂਲੇ, ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ

Canonical: https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/dual-n-back-scoring/
Author: Roméo Gambino · Published: 2026-09-07 · Updated: 2026-09-08 · App: Dual N-Back (https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/)

dual n-back ਵਿੱਚ ਹਿੱਟ, ਮਿਸ ਅਤੇ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਇੱਕ ਕੰਮ ਕੀਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨਾਲ ਸਕੋਰਿੰਗ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।

## ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਨਿਯਮ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

ਦੋਹਰਾ n-back ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਲਈ, ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਹੈ ਜੋ ਆਈਟਮ ਨਾਲ ਬਿਲਕੁਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ N ਪਹਿਲਾਂ ਮੋੜਦਾ ਹੈ। ਜਵਾਬ ਜਵਾਬ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨਿਯੰਤਰਣ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈੱਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਮੋੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ, ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿੱਚ ਵੀ ਟੀਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਧਾਰਾ, ਕਿਹੜਾ ਯੋਗ ਮੋੜ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਜਵਾਬ ਵਿੰਡੋ ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਨਿਯਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।


## ਚਾਰ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ

ਇੱਕ ਹਿੱਟ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਮੈਚ ਲਈ ਦਬਾਇਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮੈਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਦੋਂ ਦਬਾਇਆ ਜਦੋਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇੱਕ ਸਹੀ ਅਸਵੀਕਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਦਬਾਇਆ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਚਾਰ ਗਿਣਤੀਆਂ ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ: ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਵਿੱਚ N ਬਾਰੇ ਉਲਝਣ, ਇੱਕ ਦੁਰਘਟਨਾ ਟੂਟੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਗਿਣਤੀ ਹੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੀ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ।


## ਇੱਕ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਉਦਾਹਰਨ: 100 ਯੋਗ ਤੁਲਨਾਵਾਂ

20 ਮੈਚਾਂ ਅਤੇ 80 ਗੈਰ-ਮੈਚਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ 16 ਮੈਚਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋ, 4 ਮਿਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, 8 ਗੈਰ-ਮੈਚਾਂ 'ਤੇ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਬਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ 72 ਗੈਰ-ਮੈਚਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ। ਚਾਰ ਗਿਣਤੀਆਂ 100 ਤੱਕ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ: 16 + 4 + 8 + 72। ਇਹ ਖੋਜੀਆਂ ਸਿੱਖਿਆ ਮੁੱਲ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਟੀਚੇ। ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਉਦਾਹਰਨ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕੋ ਹੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਗਣਿਤ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

### 100 ਤੁਲਨਾਵਾਂ, ਚਾਰ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ

ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਲਈ ਕਾਲਪਨਿਕ ਉਦਾਹਰਨ: 16 ਹਿੱਟ, 4 ਮਿਸ, 8 ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਅਤੇ 72 ਸਹੀ ਅਸਵੀਕਾਰ। ਹਰੇਕ ਵਰਗ ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਰੰਗ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਤੀਜੇ; ਉਹ ਅਸਲ ਸੈਸ਼ਨ ਦਾ ਕ੍ਰਮ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ। ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਵੱਖਰੀਆਂ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ।


## ਹਿੱਟ ਰੇਟ ਅਤੇ ਗਲਤ-ਅਲਾਰਮ ਦਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਡੀਨੋਮੀਨੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਹਿੱਟ ਰੇਟ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਅਸਲ ਮੈਚਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹਿੱਟ ਹੈ: 16 / (16 + 4) = 80%। ਝੂਠੇ-ਅਲਾਰਮ ਦੀ ਦਰ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਮੇਲਾਂ ਨਾਲ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: 8 / (8 + 72) = 10%। ਦੋਵਾਂ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨੂੰ 100 ਨਾਲ ਨਾ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ। 100 ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 16 ਹਿੱਟ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਪਾਤ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਹਿੱਟ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋਈਆਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਮੈਚ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਤਾਂ ਹਿੱਟ ਰੇਟ ਦਾ ਕੋਈ ਭਾਅ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਅਤੇ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹੀ ਗਲਤ-ਅਲਾਰਮ ਦਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗੈਰ-ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਸੀ।


## ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ

ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੋਵਾਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ: (ਹਿੱਟ + ਸਹੀ ਅਸਵੀਕਾਰ) / ਸਾਰੀਆਂ ਤੁਲਨਾਵਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (16 + 72) / 100 = 88%. ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਿਯਮ, ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਹਿੱਟ / (ਹਿੱਟ + ਮਿਸ + ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ) ਹੈ। ਇਹ 16 / (16 + 4 + 8), ਲਗਭਗ 57.1% ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਸਹੀ ਅਸਵੀਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਡੀਨੋਮੀਨੇਟਰ ਹਿੱਟ + ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਐਪ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਾਂ ਅਧਿਐਨ ਕਰੋ।


## ਕਿਉਂ ਕਦੇ ਦਬਾਉਣ ਨਾਲ ਧੋਖੇ ਨਾਲ ਚੰਗਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗ ਸਕਦਾ

ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ 20 ਮੈਚ ਅਤੇ 80 ਗੈਰ-ਮੇਲ ਰੱਖੋ, ਪਰ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕਦੇ ਦਬਾਓ ਨਾ। ਗਿਣਤੀ 0 ਹਿੱਟ, 20 ਮਿਸ, 0 ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਅਤੇ 80 ਸਹੀ ਅਸਵੀਕਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 80% ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਹਰ ਮੈਚ ਖੁੰਝ ਗਿਆ ਸੀ। ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 0% ਹੈ, ਹਿੱਟ ਰੇਟ 0% ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤ-ਅਲਾਰਮ ਦਰ 0% ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਭਾਅ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਐਪ ਕੁਝ ਵੀ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ 80% ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੀਚਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਕੋਰਿੰਗ ਨਿਯਮ ਉਸੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।


## ਇੱਕ ਐਪ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਏ ਬਿਨਾਂ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁੱਲ 100-ਤੁਲਨਾ ਉਦਾਹਰਨ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਚਾਰ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਿਣਤੀ ਬਦਲੋ, ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਦੇ ਨਾ ਦਬਾਓ ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਜ਼ੀਰੋ-ਡਨੋਮੀਨੇਟਰ ਨਤੀਜੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਚੰਗੇ ਜਾਂ ਮਾੜੇ ਸਕੋਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਨ ਟੂਲ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਆਯਾਤ, ਹਰੇਕ ਐਪ ਸੰਸਕਰਣ ਦਾ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਮੁੱਲ ਤੁਹਾਡੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।


## ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਗਿਣਤੀ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਔਸਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ। ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਡਿਨੋਮੀਨੇਟਰ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 10 ਟਾਰਗੇਟ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ 9 ਹਿੱਟਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਹਿੱਟ ਰੇਟ 90% ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ 2 ਟਾਰਗੇਟ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ 1 ਹਿੱਟ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ 50% ਹਿੱਟ ਦਰ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਧਾਰਨ ਔਸਤ 70% ਹੈ; ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੂਲਡ ਹਿੱਟ ਰੇਟ 10/12 ਹੈ, ਲਗਭਗ 83.3%। ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਗਣਨਾ ਵਰਤੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਚੁੱਪਚਾਪ ਦੂਜੇ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।


## ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸਕੋਰ ਟਾਸਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

N, ਸਰਗਰਮ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਰਫ਼ਤਾਰ, ਯੋਗ ਟਰਾਇਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਟੀਚਾ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸਭ ਸਕੋਰ ਦੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਜਾਂ ਮਾੜਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੋੜਾਂ ਦਾ ਕਿਵੇਂ ਇਲਾਜ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੈਚਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਵਾਂਗ ਇਕਸਾਰ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਹਰ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੂੰ ਪਰਿਵਰਤਨਯੋਗ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।

### ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ

ਇਸ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੀ ਸੈਟਿੰਗ ਸਕ੍ਰੀਨ ਵਿੱਚ: 1 ਆਡੀਓ ਮੋਡ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; 2 ਤੁਰੰਤ ਫੀਡਬੈਕ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; 3 N ਪੱਧਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਹੈ; 4 ਗੇੜਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਚੁਣਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਉਪਲਬਧ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਐਪ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।

![ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਐਪ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਕੋਈ ਆਡੀਓ, ਤਤਕਾਲ ਫੀਡਬੈਕ, ਐਨ-ਲੈਵਲ ਅਤੇ ਰਾਉਂਡ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾ ਰਹੀਆਂ।](https://romeoapps.app/assets/dnb-settings-capture-2026-09.png)
ਅਸਲ ਐਪ ਕੈਪਚਰ · ਸਤੰਬਰ 2026 · ਇੰਟਰਫੇਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ · EN · 2026-09-06

[iPhone 'ਤੇ Dual N-Back ਸੈਟਿੰਗਾਂ: ਆਡੀਓ, ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਪੱਧਰ](https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/dual-n-back-settings-iphone/)

## ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ

ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਧਿਆਨ, ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਲਾ ਸਕੋਰ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਬਦਲਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਨੀਂਦ, ਕੈਫੀਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਦਿਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਅਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਈ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ। ਇੱਕ ਪਠਾਰ ਇੱਕ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਛੱਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਨੀਵਾਂ ਨਤੀਜਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਆਮ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸੈਸ਼ਨ ਬੇਆਰਾਮ ਜਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਸਕੋਰਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸੈਸ਼ਨ ਜਾਂ ਇੱਕ ਬ੍ਰੇਕ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।


## ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਭਿਆਸ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਕੀ ਰੱਖਣਾ ਹੈ

ਮਿਤੀ, N, ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ, ਰਫ਼ਤਾਰ, ਯੋਗ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਫਾਰਮੂਲਾ ਰੱਖੋ। ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਹਰੇਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਲਈ ਚਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਰੱਖੋ; ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਭਾਨਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਏ ਬਿਨਾਂ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਜਾਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਨੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੇਕਰ ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ। ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰੇਰਣਾਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਨਤੀਜੇ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਰਿਕਾਰਡ ਕੰਮ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

[ਟ੍ਰੈਕ dual n-back ਤਰੱਕੀ: ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਸੈਸ਼ਨ ਲੌਗ](https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/dual-n-back-progress-log/)

## ਇਹ ਨੰਬਰ ਕੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ

ਇਹ ਸਕੋਰ ਖਾਸ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ, IQ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਵਾਧਾ ਜਾਂ ਸਕੂਲ ਜਾਂ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਖੋਜ ਗਾਈਡ ਅਭਿਆਸ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਅਸਲ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਲਈ, ਐਪ ਦੁਆਰਾ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਸਟ੍ਰੀਮ ਬ੍ਰੇਕਡਾਊਨ ਵੇਖੋ; ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।

[ਕੀ dual n-back ਸਿਖਲਾਈ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ? ਸਬੂਤ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ](https://romeoapps.app/pa/dual-n-back/does-dual-n-back-work/)

## ਸਵਾਲ

### n-back ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਜਦੋਂ ਲੋੜੀਂਦੀ N-back ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਕੋਈ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਕੱਲੀ ਗਿਣਤੀ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕਾਰਨ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੀ, ਉਲਝਣ ਸੀ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਟੈਪ ਸੀ।

### ਇੱਕੋ ਸੈਸ਼ਨ 88% ਅਤੇ 57.1% ਕਿਉਂ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਫਾਰਮੂਲੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਅ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੰਮ ਕੀਤੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (16 + 72) / 100 = 88% ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 16 / (16 + 4 + 8), ਲਗਭਗ 57.1% ਹੈ।

### ਕੀ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਮੇਰੇ ਐਪ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਲਈ ਚਾਰ ਸਪਸ਼ਟ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਐਪ ਨਤੀਜਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੋਗਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਈ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਐਪ ਦੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

### ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਹਰਕ ਜ਼ੀਰੋ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਦਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਂ ਅਸਫਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

## ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨਾ

- Kane et al. (2007), Working memory, attention control, and the n-back task, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition — https://doi.org/10.1037/0278-7393.33.3.615
- Cowan (2010), The Magical Mystery Four: How is working memory capacity limited, and why?, Current Directions in Psychological Science — https://doi.org/10.1177/0963721409359277
- scikit-learn documentation — classification metrics and confusion matrices (mathematical definitions) — https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#classification-metrics