การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองการเชื่อมต่อระหว่างกันใน R การวิเคราะห์ R หรือการยอมรับแนวทางเกณฑ์ หลังจากเสร็จสิ้นกระบวนการ คุณจะถูกส่งไปยังโปรแกรม R

Random Forest เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมการขุดข้อมูลที่ฉันชื่นชอบ

ประการแรก มันเป็นสากลอย่างไม่น่าเชื่อ ด้วยความช่วยเหลือคุณสามารถสร้างทั้งการถดถอยและการจำแนกประเภทที่กำหนดเองได้ ค้นหาความผิดปกติและเลือกตัวทำนายอีกนัยหนึ่ง อัลกอริธึมนี้ ซึ่งสร้างง่ายมาก นั้นผิด

เพียงว่ามีพารามิเตอร์ไม่กี่ตัวที่ต้องตั้งค่าเพื่อแทนที่อัลกอริธึมอื่น

และเขาก็ได้รับการอภัยโทษตลอดชีวิตเช่นกัน

และในขณะเดียวกันก็มีความแม่นยำอันน่าทึ่งเกิดขึ้น

แนวคิดเบื้องหลังอัลกอริธึมที่ยอดเยี่ยมเช่นนี้คืออะไร?

แนวคิดนั้นง่ายมาก: สมมติว่าเรามีอัลกอริธึมที่อ่อนแอมาก

ทุกอย่างเริ่มต้นในฤดูใบไม้ผลิปี 2011 ตอนที่ฉันสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์กับบริษัท Zynga

จากนั้นทุกอย่างก็ดูเหมือนเป็นเกม ราวกับว่าไม่มีการเชื่อมต่อกับความเป็นจริง และฉันก็คิดไม่ออกว่ามันผิดพลาดตรงไหน

เมื่อต้นปี 2554 Zynga มาที่มอสโคว์และจัดสัมภาษณ์หลายชุด โดยพิจารณาผู้สมัครประมาณ 60 คน ซึ่งผ่านการสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์ และได้รับเลือกประมาณ 15 คนจากพวกเขา (ฉันไม่ทราบจำนวนที่แน่นอนแม้ว่าฉันจะเปลี่ยนก็ตาม) ใจของฉันแม้ว่าฉันจะมั่นใจในทันทีก็ตาม)

การสัมภาษณ์กลายเป็นเรื่องยกโทษให้ไม่ได้

ทั้งคำแนะนำในการเขียนโปรแกรมหรือคำพูดที่มีไหวพริบเกี่ยวกับรูปร่างของฟักความสามารถของฐานไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นหลัก
และความรู้สำหรับฉันนั้นถูกประเมินอย่างผิวเผินเกินไป

แล้วความตึงเครียดก็เริ่มขึ้น<- NULL for(i in (1:length(divs[,1]))){ d <- divs if (d$Divs>ขั้นแรกเราตรวจสอบผลลัพธ์ จากนั้นข้อเสนอ จากนั้นการอนุมัติ LCA จากนั้นการยื่นคำร้องวีซ่า จากนั้นเอกสารของสหรัฐอเมริกา จากนั้นการตรวจสอบที่สถานทูต จากนั้นการตรวจสอบเพิ่มเติม จากนั้นวีซ่า<- getSymbols(d$Symbol, src="Finam", from="2010-01-01", auto.assign=FALSE) if (!is.nan(quotes)){ price <- Cl(quotes) if (length(price)>สำหรับฉันบางครั้งดูเหมือนว่าฉันพร้อมที่จะทิ้งทุกสิ่งและฆ่ามัน<- d$Divs result <- rbind(result, data.frame(d$Symbol, d$Name, d$RegistryDate, as.numeric(dd)/as.numeric(price), stringsAsFactors=FALSE)) } } }, silent=TRUE) } } colnames(result) <- c("Symbol", "Name", "RegistryDate", "Divs") result

บางครั้งฉันก็สงสัยว่าเราต้องการอเมริกาและรัสเซียนี้หรือไม่ก็ไม่เลว

การวิเคราะห์ข้อมูลจากกลางร

สถาบันคณิตศาสตร์และเทคโนโลยีสารสนเทศภาควิชาวิเคราะห์ข้อมูลและปฏิบัติการวิจัย

โดยตรง: 01.03.02 “คณิตศาสตร์ประยุกต์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ การเขียนโปรแกรมระบบ” (ปริญญาตรี ปี 3)

การลงโทษ: "การวิเคราะห์ข้อมูลจาก R กลาง"

แผนเบื้องต้น: "ดีมาก 2017"

จำนวนปี: 90 (รวม: การบรรยาย – 18, ชั้นเรียนในห้องปฏิบัติการ – 36 ปี, งานอิสระ – 36);

โดยตรงรูปแบบการควบคุม - zalik

การลงโทษ: 03/38/05 “สารสนเทศธุรกิจ” (ปริญญาตรี ปีที่ 4)

แผนเบื้องต้น: "การวิเคราะห์ข้อมูล"

: “ดีมาก 2018”

จำนวนปี: 78 (รวม: การบรรยาย – 18 ครั้ง, ชั้นเรียนในห้องปฏิบัติการ – 36 ปี, งานอิสระ – 24 ปี); : รูปแบบการควบคุม - zalik

คำสำคัญ: 1. ช่วงกลางของการพัฒนา R : บทสรุปของประวัติศาสตร์

การติดตั้งและการเปิดตัวแพ็คเกจ 2. ตั้งโปรแกรมได้ที่ R. first kroki

• 3. ตารางรายวันสำหรับ R. 4. การป้อนข้อมูลด้วยไฟล์สำหรับ R. 4.1. การทำงานกับชุดข้อมูลมิติเดียว
• 4.2. การทำงานกับชุดข้อมูลมิติเดียว

การทำงานกับเมทริกซ์และตารางข้อมูล 5. การตรวจสอบสมมติฐานทางสถิติของร. 5.1 การตรวจสอบสมมติฐานอีกครั้งเกี่ยวกับกฎการกระจายของความน่าจะเป็นที่มีขนาดเพียงพอ (การทดสอบไคสแควร์ของ Pearson) 5.2.

การพิสูจน์สมมติฐานเกี่ยวกับความเป็นอิสระของสัญญาณจากการจัดกลุ่มที่ชัดเจน (การทดสอบไคสแควร์ของเพียร์สัน)

5.3.

• การพิสูจน์สมมติฐานเกี่ยวกับความเท่าเทียมกันของการคำนวณทางคณิตศาสตร์ของประชากรปกติ (การทดสอบของนักเรียน)
• จัดระเบียบการแนะนำข้อมูลและข้อมูลเคอรูตี
• การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนา Vikonuvati
• การเชื่อมต่อระหว่างกันในตารางใบเสร็จรับเงิน
• ตรวจสอบสมมติฐานทางสถิติเกี่ยวกับความเท่าเทียมกันของค่าเฉลี่ย
• ความเป็นไปได้ทางกราฟิกของ Vikoristat
• ดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์
• ดำเนินการวิเคราะห์การถดถอย
• ทำการวิเคราะห์การกระจายตัว

ระยะเวลาการฝึกอบรม: 32 ac

หรือ 4 วัน

โปรแกรมนำทาง:

• หัวข้อที่ 1 แนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ – 2 ac
• การวิจัยทางสถิติ
• วิธีการรวบรวมข้อมูล
• ความสำคัญของความระมัดระวังในการทดลอง
• การรวมและการคัดเลือกทั่วไป
• Vimogi ก่อนข้อมูลเมื่อทำการขึ้นรูปตัวอย่าง
• แนวคิดของการประมาณค่าทางสถิติแบบจุดและช่วง
• สัญญาณและการเปลี่ยนแปลง
• ระดับของการเปลี่ยนแปลง
• การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติโดยตรง
• สถิติเชิงพรรณนาและเชิงวิเคราะห์
• การเลือกวิธีวิเคราะห์ทางสถิติในช่วงระดับตัวแปร
• สมมติฐานทางสถิติ
• ดูสถิติการอภัยโทษ
• หลักการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ

การเลือกระดับนัยสำคัญขณะทดสอบสมมติฐาน

• หัวข้อที่ 2 ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหุ่นยนต์กลาง R – 2 ชั่วโมงการศึกษา
• คุณสมบัติของหุ่นยนต์ที่มี R
• การติดตั้งโปรแกรม
• เปิดตัวโปรแกรม
• เซเรดา อาร์
• อินเทอร์เฟซของแถวคำสั่งและหน้าต่างโต้ตอบ
• กฎกติกาในการตั้งทีม
• การสร้างไดเร็กทอรีงาน
• แพ็คเกจ
• อินเทอร์เฟซแบบกราฟิก
• เครื่องคิดเลขจามรี

ระบบโดวิดโควา

• หัวข้อที่ 3 พื้นฐานการเขียนโปรแกรม R – 2 ชั่วโมงการศึกษา
• ประเภทของวัตถุใน R
• เวกเตอร์
• รายการ
• เมทริกซ์
• ชินนิคส์
• ตารางข้อมูล
• วิราซี
• ผู้ประกอบการเข้าถึงข้อมูล
• ฟังก์ชันและอาร์กิวเมนต์
• ลูปและผู้ปฏิบัติงานทางจิต
• การจัดการฐานข้อมูลด้วย R
• การดำเนินการเวกเตอร์
• นาลาโกดเชนเนีย

การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ

• หัวข้อที่ 4 บทนำและการจัดระเบียบข้อมูลที่ R – 2 ชั่วโมงการศึกษา
• วิธีการรวบรวมข้อมูล
• โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลตรงกลาง
• การป้อนข้อมูลลงในตาราง
• การนำเข้าข้อมูลจาก MS Excel
• การนำเข้าข้อมูลจากแพ็คเกจทางสถิติและฐานข้อมูลอื่นๆ
• กำลังบันทึกผลการวิเคราะห์
• ประวัติความเป็นมาของข้อมูล Kolkis
• ฐานข้อมูลลำดับและข้อมูลระบุ
• ค้นหาค่าที่หายไป
• เผยการขับไล่และการอภัยโทษ

หลักการสร้างข้อมูลขึ้นมาใหม่

• หัวข้อที่ 5 ความเป็นไปได้ทางกราฟิก R – 2 ac
• ฟังก์ชั่นกราฟิก
• อุปกรณ์กราฟิก
• พารามิเตอร์กราฟิก
• กราฟิกเชิงโต้ตอบ
• ภาพคลังสินค้า

ออกจากอุปกรณ์

• หัวข้อที่ 6 การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนาของ R – 4 ac
• สถิติแนวโน้มกลาง
• ค่าเฉลี่ยเลขคณิต
• ความหมายแบบกิริยา
• ค่ามัธยฐาน
• สถิติของโรสคิด
• การกระจายตัวและการดูแลรักษาที่ได้มาตรฐาน
• ค่าสัมประสิทธิ์ของการแปรผัน
• วิดโซตกิ
• ฮิสโตแกรม
• ไดอะแกรมของ Skrink
• Z-วิปริต
• กฎหมายปกติไปยังแผนกย่อย
• ความไม่สมดุลและส่วนเกิน
• ตรวจสอบการแบ่งเพื่อความปกติ
• การกระทำตามกฎหมายของสกุล
• การหารทวินาม
• การแบ่งโลกที่เท่าเทียมกัน
• การหารเอ็กซ์โปเนนเชียล
• การแบ่ง Lognormal
• การบดมาตรฐานและช่วงเวลาสำหรับตรงกลาง

หัวข้อที่ 7 การก่อตัวของข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่าง – 2 ac

• ผลรวมทั่วไปและ Vibirkova
• ลักษณะเฉพาะของกลุ่มตัวอย่าง
• คุณสมบัติของวิธีการสุ่มตัวอย่างในการตรวจสอบ
• การจำแนกกลุ่มตัวอย่าง
• ดูวิธีการคัดเลือกทั่วโลก
• วิธีการขึ้นรูปตัวอย่าง
• vypadkovy ง่าย ๆ เกิดขึ้น
• พฤติกรรมทางเลือกที่เป็นระบบ
• การเลือกคลัสเตอร์
• การเลือกคลัสเตอร์แบบขั้นตอนเดียว
• ความพร้อมใช้งานที่หลากหลายของการเลือกคลัสเตอร์
• อัลกอริทึมสำหรับการทดสอบการสั่นสะเทือน
• การกำหนดหน้าที่ที่จำเป็นในการเลือกตั้ง

หัวข้อที่ 8 การทดสอบทางสถิติเพื่อระบุความแตกต่างในกลุ่มตัวอย่าง R – 4 ชั่วโมงการศึกษา

• สมมติฐานเกี่ยวกับการปรับระดับค่าเฉลี่ย
• เกณฑ์ Z สำหรับการทำให้ค่าเฉลี่ยเท่ากัน
• เกณฑ์ Z สำหรับการปรับสมดุลของชิ้นส่วน
• การทดสอบทีคลื่นลูกเดียว
• T-test สำหรับตัวอย่างอิสระ
• เกณฑ์ T สำหรับตัวอย่างที่มีมายาวนาน
• แนวคิดของเกณฑ์ที่ไม่ใช่พารามิเตอร์
• ตัวอย่างหนึ่ง Wilcoxon ลงนามการทดสอบอันดับ
• เกณฑ์แมนน์-ไวท์
• ลงนามเกณฑ์สำหรับการเลือกที่เกี่ยวข้อง
• การทดสอบสัญญาณ Wilcoxon สำหรับตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง
• การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบไม่มีพารามิเตอร์ของครัสคาล-วาลลิส
• เกณฑ์ฟรีดแมนสำหรับการสุ่มตัวอย่างระยะยาว

หัวข้อที่ 9. การประเมินความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปร R – 4 ชั่วโมงการศึกษา

• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงหมวดหมู่
• ตารางการขาย
• คำนวณความถี่และส่วนเกินในตารางใบเสร็จรับเงิน
• การทดสอบไคสแควร์
• เกณฑ์ตอนนี้
• การจำแนกประเภทการเชื่อมต่อระหว่างตัวแปรต่างๆ
• แผนผังของการจัดเรียง
• เปลี่ยนใจเกี่ยวกับการดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์
• สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สัน
• อันดับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
• สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมน
• กำลังตรวจสอบความหมายของลิงก์
• การประมาณช่วงค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
• ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ส่วนตัว

หัวข้อที่ 10. การสร้างแบบจำลองรูปแบบของการเชื่อมต่อสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเพิ่มเติมที่ R-4 ac

• แนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์การถดถอย
• แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแบบพหุคูณและแบบคู่
• เปลี่ยนใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น
• การประเมินค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย
• การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองการถดถอย
• ความสำคัญของการถดถอยที่เท่ากัน
• ความสำคัญของสัมประสิทธิ์การถดถอย
• การเลือกตัวแปรจากการวิเคราะห์การถดถอย
• การประมาณค่าความแม่นยำของการถดถอย
• การประมาณค่าเสถียรภาพทางสถิติของสมการถดถอย
• การประเมินจุดและช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงระยะยาว
• ตัวแบบการถดถอยแบบไม่เชิงเส้น
• ตัวแปรอิสระเชิงหมวดหมู่ในแบบจำลองการถดถอย

หัวข้อที่ 11 การสร้างแบบจำลองการเชื่อมต่อโครงข่ายด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์การกระจายตัวใน R-4 ac

• แบบจำลองการวิเคราะห์การกระจายตัว
• เปลี่ยนใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์การกระจายตัว
• การพิสูจน์สมมติฐานเกี่ยวกับความเท่าเทียมกันของการกระจายตัว
• แบบจำลองการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบปัจจัยเดียว
• ตารางการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว
• การประเมินระยะร่วมกับปัจจัย
• เกณฑ์หลังสำหรับผู้ชายเท่ากับ
• การวิเคราะห์ความแปรปรวนจากปัจจัยตั้งแต่สองตัวขึ้นไป
• ตารางการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองปัจจัยพร้อมปฏิสัมพันธ์
• การตีความภาพปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยต่างๆ
• การวิเคราะห์แบบจำลองหลายปัจจัย

สมมติว่าคุณมีคำยืนยันมากมาย (เช่น “ผู้คนดูไม่หยิ่งยโส” “ทุกคนเป็นพี่น้องกัน” “แสงแห่งความชั่วร้ายขโมยไปเพื่อการเชื่อมที่ดี” ฯลฯ) ตำแหน่งของคุณได้รับการประเมินโดยผู้ตอบแบบสอบถามตาม ให้เป็นลายเดียวกัน (เช่น ., “พอดี / ไม่รู้ / ไม่พอดี”)

แน่นอนคุณสามารถกำหนดวันที่ของแท็บเล็ตบนจุดสกินได้หรือลองค้นหาว่าอะไรรวมส่วนหนึ่งของคะแนนเป็นหมวดหมู่ที่ใหญ่กว่าและอีกส่วนหนึ่งเป็นหมวดหมู่อื่น (แน่นอนอาจกลายเป็นว่า การยืนยันของคุณ เกิดอะไรขึ้นกับ кднує) )

การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยให้คุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นได้

พูดอย่างเคร่งครัดเนื่องจากคะแนนของสองรายการขึ้นไปมีความสัมพันธ์กันจึงมีเหตุผลที่จะถือว่าความสัมพันธ์นี้บ่งชี้ถึงปัจจัยสำคัญ (เช่นคะแนนสูงในพีชคณิตและคะแนนสูงในเรขาคณิต і สวีเดนสำหรับทุกสิ่งจะถูกพูดพล่อยๆ ในคราวเดียว และแสดงให้เห็นในด้านนามธรรม ความผิดพลาด และตรรกะที่ถูกตำหนิ)

การวิเคราะห์ปัจจัยช่วยให้ทราบความสัมพันธ์ในชุดข้อมูล

สิ่งนี้แข็งแกร่งขึ้นและอ่อนแอลงไปพร้อมๆ กัน
สิ่งที่แข็งแกร่งกว่าคืออาร์เรย์ข้อมูลจำนวนมากนั้นง่ายต่อการเข้าใจและวิเคราะห์ได้ง่ายกว่า
และความจริงที่อ่อนแอกว่าก็คือความสัมพันธ์นั้นแข็งแกร่งซึ่งเห็นได้ชัดว่าไม่ได้ระบุถึงสาเหตุและการเชื่อมต่อที่แท้จริง - คอมพิวเตอร์จะแสดงสิ่งนี้ให้คุณเห็นซึ่งหมายความว่าการค้นพบนั้นสมเหตุสมผลและเป็นไปได้เพียงใดมีเพียงคุณเท่านั้นที่สามารถตัดสินได้
4. โบสถ์และนักบวช
5. นักโหราศาสตร์
6. สำหรับสื่อมวลชน (โทรทัศน์ วิทยุ หนังสือพิมพ์)
7. พรรคการเมือง
8. การตรวจสอบภาษี
9. ตำรวจ
10. สำนักงานอัยการ
11. เรือ
12. ถึงท่านประธานาธิบดี
13. เวอร์คอฟนา ราดา
14. สั่งซื้อ
15. หน่วยงานท้องถิ่น
16. ธนาคาร
17.บริษัทประกันภัย
18.กองทุนการกุศลองค์กรขนาดใหญ่

จะทำการวิเคราะห์ปัจจัยของข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างไร?
(สมมติว่าตารางที่มีประเภทเรียกว่า dovira)

เราเพิ่มอาร์เรย์:

>แนบ(โดวิร่า)

ขั้นตอนแรกคือการกำหนดค่าใหม่ว่าในอาเรย์ที่น่าหลงใหลนั้นไม่มีการโอเวอร์โฟลว์และการแนะนำ:
>ซึ่ง(is.na(โดวิรา)==T)
จำนวนเต็ม(0)
>สรุป(โดวิรา)
หน้า 1
นาที. :1.000
ควิ.1:2.000
ค่ามัธยฐาน:2.000
ค่าเฉลี่ย:2.711
ควิ.3:4.000

สูงสุด
:5.000 ...... ...

แยก bachimo ทุกอย่างเรียบร้อยดี (เพื่อไม่ให้รบกวน viklad, visnovka ขาดอาหารชั้นหนึ่งมากกว่านี้)
คำสั่งที่ดำเนินการวิเคราะห์ปัจจัยคือการป้อนชุดแพ็คเกจที่ติดตั้งเบื้องหลัง
อันนี้ง่ายมาก:

>ข้อเท็จจริง(โดวิรา,6)

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18
0.431	0.195	0.379	0.614	0.047	0.672	0.506	0.285	0.174	0.106	0.186	0.215	0.112	0.082	0.464	0.288	0.204	เรียก:	ข้อเท็จจริง(x = โดวิรา, ปัจจัย = 6)	เอกลักษณ์:	ปัจจัย1	ปัจจัย2	ปัจจัย3
1	-0.407	-0.324	0.489	-0.106	-0.213
2			0.879	0.131		-0.112
3			0.784
4		-0.128	0.540	-0.170		0.193
5	0.125	0.171		0.133	0.943
6	0.265	0.122	0.252		0.393	0.139
7	0.522	0.382		0.148	0.151	0.175
8	0.395	0.673	-0.119	0.204	0.182	0.131
9	0.329	0.817		0.181
10	0.297	0.865	-0.113	0.145	0.122
11	0.353	0.769	-0.104	0.277
12	0.805	0.320				0.111
13	0.853	0.318	-0.144	0.151	0.121
14	0.902	0.250			0.125
15	0.582	0.230		0.181		0.325
16	0.196	0.414		0.667	0.139	0.184
17	0.243	0.351		0.694	0.160	0.317
18	0.162	0.109		0.228		0.608

	เรียก:	ข้อเท็จจริง(x = โดวิรา, ปัจจัย = 6)	เอกลักษณ์:	ปัจจัย1	ปัจจัย2	3.662	3.399	2.079	0.324	1.275	0.765
ปัจจัยที่ 4	0.203	0.189	0.116	0.074	0.071	0.043
ปัจจัย5	0.203	0.392	0.508	0.581	0.652	0.695

ปัจจัย6
สัดส่วนVar
สะสมVar

ทดสอบสมมติฐาน 6 ปัจจัยก็เพียงพอแล้ว

สถิติไคสแควร์คือ 257.27 บน 60 องศาอิสระ

ค่า p คือ 2.95e-26

มาดูผลลัพธ์กัน
คำสั่งที่ให้กับเครื่องถูกทำซ้ำอีกครั้ง จากนั้น เครื่องหมาย “เอกลักษณ์” จะปรากฏขึ้น ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการกระจายตัวของฮาลาลที่ทาลงบนผิวหนัง

ดังนั้นเราจึงดูตารางความสำคัญซึ่งมีคอลัมน์ที่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สำหรับการเปลี่ยนแปลงต่างๆและเจ้าหน้าที่เห็น

เอาน่า ตารางที่สามเป็นส่วนหนึ่งของการกระจายตัวของฮาลาล ซึ่งอธิบายได้จากปัจจัยเฉพาะของผิวหนังและการสะสมของการกระจายตัวเหล่านี้สรุปด้วยข้อมูลเกี่ยวกับการทดสอบสมมติฐาน “จำนวนปัจจัยที่เลือกเพียงพอที่จะอธิบายอาร์เรย์” สิ่งที่สำคัญที่สุดคือตารางความได้เปรียบและการกระจายตัวซึ่งมีการอธิบายไว้.
ยังคงชัดเจนว่าเจ้าหน้าที่ที่แตกต่างกันทั้งหมด 6 คนคิดเป็น 70% ของการกระจายของข้อมูล ในขณะที่เจ้าหน้าที่คนแรกคิดเป็นหนึ่งในห้าของการกระจายทั้งหมด อีกคน - 19% คนที่สาม - 12% และอื่น ๆตารางได้เปรียบแสดงให้เห็นว่าปัจจัยแรกมี 7, 12, 13, 14 และ 15 สถาบัน (ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์มากกว่า 0.5) อีกตัวมี 8, 9, 10, 11 และตัวที่สามมี 2, 3, 4 เป็นต้น . ความไว้วางใจให้กับหน่วยงานการคลังและการบังคับใช้กฎหมาย.
ปัจจัยที่ 3ให้ความมั่นใจแก่เพื่อนบ้าน เพื่อนร่วมงาน และแน่นอนว่ารวมถึงคริสตจักรและนักบวชด้วย สถาบันเหล่านี้สามารถทำให้เป็นทางการได้ในลักษณะนี้ไว้วางใจในผู้คนที่ผู้ตอบแบบสอบถามโต้ตอบด้วยทุกวัน
- สิ่งที่เราสามารถพูดเกี่ยวกับความสัมพันธ์และความสัมพันธ์กับญาติ (มันเกือบจะต่ำกว่าเล็กน้อย แต่เราได้เลือกเกณฑ์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ 0.5)ปัจจัยที่ 4 - เป็นกรณีนี้กับธนาคารและบริษัทประกันภัย ฯลฯ.
ถึงกฎระเบียบทางการเงินปัจจัยที่ 5 ยืนหยัด - ไว้วางใจถึงนักโหราศาสตร์
(ไม่มีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญอื่นใด)ปัจจัยที่ 6 ในทำนองเดียวกันก่อนอื่นเราพึ่งพากันเพื่อไว้วางใจกันในสถาบันเดียวกัน.
มูลนิธิการกุศลและองค์กรชุมชน

มีเพียงสถาบันเดียวเท่านั้นที่ไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยเหล่านี้ - ลักษณะของข้อมูลมวลชน (โทรทัศน์ วิทยุ หนังสือพิมพ์)

อย่างไรก็ตาม ขอบเขตที่สามารถเข้าถึงได้นั้น "กระจายออกไป" ด้วยปัจจัยต่างๆ

เราควรมอบอะไรเป็นมรดก?

เราจะเชื่อถือสถาบันทางสังคมที่อยู่ตรงกลางที่อยู่เบื้องหลังปัจจัยได้อย่างไร (ดังนั้นสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามแต่ละคนจะถือว่าสถาบันได้เพิ่มขึ้นเป็นปัจจัยและเราสามารถแบ่งพวกเขาออกเป็นจำนวนสถาบันเหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับปัจจัย ій) จากนั้นเรา รับภาพอารมณ์ของชาวยูเครนพร้อมกับองค์ประกอบอื่น ๆ ของรัฐและอาณาจักร:

เห็นได้ชัดว่าผู้ตอบแบบสอบถามมีความไว้วางใจมากที่สุดต่อผู้ที่ได้ยินเสียงกลิ่นด้วยทุกวัน

และไว้วางใจน้อยที่สุดในบรรดาหน่วยงานด้านการคลังและกฎหมายตลอดจนสถาบันการเงิน

สุดท้ายที่เราอดไม่ได้ที่จะพูดถึงคือเรารู้ว่าปัจจัยที่คุณต้องดูด้วยตัวเอง 6. คำตอบที่ถูกต้องที่สุดอาจจะเป็นความฉลาดการทดลองอย่างสุดความสามารถเป็นสิ่งสำคัญ

บ่อยครั้งที่กระบวนการ Dosit ต้องการการควบคุมที่ไม่เกี่ยวข้องกับวิโรบนิจิ

มีเหตุผลหลายประการ เช่น ความสำคัญของพารามิเตอร์ที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงล่วงหน้าได้ แต่ในขณะเดียวกัน บุคคลที่มีขั้นตอนการเตรียมการขั้นสูงก็สามารถกำหนดพารามิเตอร์ได้อย่างง่ายดาย

• ค้นหาว่าคุณกำลังซื้อรองเท้าสีดำของแท้
• คุณตัดสินใจเลือกรุ่น ลองสักคู่ - อันนี้เหมาะกับคุณ
• คุณจะทำอย่างไรเพื่อเพิ่มความเคารพก่อนตัดสินใจซื้อ?
• แน่นอนว่าคุณจะต้องการเคลือบผิวรองเท้าให้เท่ากัน

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสีของรองเท้าด้านขวาตรงกับสีของรองเท้าด้านซ้าย มีเศษผ้าหยาบทุกวันบนส่วนที่มองเห็นได้.

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการเย็บพื้นรองเท้าเท่ากัน

เป็นที่ชัดเจนว่าจะมีอุปกรณ์อัตโนมัติสำหรับควบคุมคุณภาพของรองเท้าซึ่งจะประเมินจุดที่กำหนดทั้งหมดซึ่งสำหรับการดูแลทั้งหมดจะส่งผลให้ราคาผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้นอย่างมาก

การวิเคราะห์เมตามีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความใกล้เคียงของวิจารณญาณของผู้ปฏิบัติงานกับมาตรฐาน และความคล้ายคลึงของวิจารณญาณของผู้ปฏิบัติงาน (รวมถึงการตัดสินด้านหน้า)

ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ในลักษณะนี้จะแสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ของระบบสั่นใกล้เคียงกับเกณฑ์มาตรฐานเพียงใด และผู้ปฏิบัติงานเหมาะสมกับเครื่องหมายของตนมากน้อยเพียงใด

• ที่คุณสามารถไว้วางใจในคุณภาพของคอนโทรลเลอร์ได้
• ตัวอย่างที่สามารถใช้การวิเคราะห์แอตทริบิวต์ Gage R&R ได้: ตัวอย่างที่ดีคือกระบวนการผลิตคอนแทคเลนส์ไม่ว่าร่างกายจะเป็นแบบออพติคัลหรืออย่างอื่น มีความคลาดเคลื่อนมากมาย แต่ไม่ใช่ทั้งหมดจะมองเห็นได้ด้วยตามนุษย์

เลนส์ผิวหนังได้รับการควบคุมกระดูกขั้นสุดท้าย: ผู้ปฏิบัติงานและตัวควบคุมจะประเมินการมีอยู่ของข้อบกพร่อง/ความแออัดด้วยสายตาโดยใช้แผ่นกดแบบพิเศษ

Gage R&R ที่ระบุแหล่งที่มาอาจถูกบล็อกเพื่อระบุตัวตน ในขอบเขตที่ผู้ตรวจสอบที่ดีสามารถระบุข้อบกพร่องของเลนส์ได้เนื่องจากการขัดขวางกระบวนการตรวจสอบ

การใช้งานอื่นอาจเป็นการตรวจสอบการควบคุมความสมบูรณ์ของยาเม็ดในการผลิตยา

การควบคุมความสมบูรณ์ยังดำเนินการโดยบุคคลที่ตรวจดูตุ่มพองเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมง ซึ่งสามารถบรรจุยาได้มากถึง 2,000 เม็ด วิมิริวนันยา อินถึงผู้ชายคนนี้ ทำหน้าที่ตรวจจับจุดบกพร่องและแบคทีเรียที่บกพร่องในดวงตา:

ในการประยุกต์ใช้กับแท็บเล็ต ผู้ปฏิบัติงานสามารถนำเสนอการวัดในรูปแบบไบนารี่: "ผ่าน" - "ไม่ผ่าน" หรือสามารถกำหนดประเภทในรูปแบบอื่นได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของการแสดงออก

ตัวอย่างเช่น มากถึง 2 เม็ดที่ไม่ดี - "ยอดเยี่ยม", มากถึง 5 - "น่าพอใจ", มากถึง 20 - "ไม่น่าพอใจ", มากกว่า 20 - "วิกฤต" หรือให้คะแนนในระดับตั้งแต่ 1 ถึง 5

การวิเคราะห์สามารถทำได้โดยไม่ต้องทราบคุณลักษณะของกลุ่มตัวอย่างหรือไม่ต้องทำการทดลองซ้ำ

ในกรณีแรก จะไม่พิจารณาว่าผู้ปฏิบัติงานอยู่ใกล้กับมาตรฐานเพียงใด และในกรณีอื่น จะพิจารณาว่าผู้ปฏิบัติงานอยู่ใกล้กับมาตรฐานของตนเพียงใด

คลิก “ตกลง” เพื่อดูผลการวิเคราะห์:

รูปที่ 2: ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ในมุมมองกราฟิก

แผนภาพ Inside Appraiser แสดงผู้ปฏิบัติงานหลายร้อยรายที่มีการนัดหมายแนวหน้า

แผนภาพจะแสดงก็ต่อเมื่อผู้ปฏิบัติงานประเมินภาพสองครั้งขึ้นไป เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบข้อมูลได้

ในสถานการณ์นี้ ผู้ดำเนินการ A ทำการปรับเปลี่ยนที่ 85% แม้ว่าช่วงความเชื่อมั่นจะอยู่ระหว่าง 60 ถึง 97%

ยิ่งการตัดสินใจของผู้ปฏิบัติงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่าใด ความแปรปรวนในการแนะนำผลลัพธ์ด้วยความระมัดระวังก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น

แผนภาพ Appraiser และ Standard แสดงให้เห็นว่าประเภทตัวดำเนินการใกล้เคียงกับคุณลักษณะอักขระที่ถูกต้องเพียงใด

พวกเขาไม่สนใจว่าผู้ดำเนินการ A ถูกต้องในกรณีของเขาใน 85% ของกรณี แต่ประเภทของเขาถูกต้องใน 70% ของกรณีเท่านั้น

ในแอปพลิเคชันนี้ มีเพียงผู้ปฏิบัติงานเท่านั้นที่มีคุณสมบัติเพียงพอในการควบคุมคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ความสั้นของการตัดสินและความใกล้เคียงกับมาตรฐานจึงกลายเป็น 95%
ในกรณีนี้ รูปแบบจะถูกจำกัดไว้ที่ 5%

ค่าคัปปาและความน่าเชื่อถือเป็นค่าหลักในการประเมินระบบบริเวณใกล้เคียงด้วยความช่วยเหลือของ Gage R&R

เมื่อดูผลลัพธ์ เป็นไปได้ที่จะสรุปข้อสรุปที่มาจากคัปปา 0.48 และค่าความเชื่อมั่น 0.0158 ซึ่งเป็นผู้ดำเนินการคำนวณในการตัดสินใจ มิฉะนั้น ระบบสั่นดังกล่าวจะไม่เหมาะสำหรับพื้นที่ควบคุมที่สำคัญ .

ข้าว. 4: ผลการวิเคราะห์ข้อตกลงคุณสมบัติ

เมื่อดูค่าสัมประสิทธิ์คัปปาในตารางการวิเคราะห์ของผู้ประเมินแต่ละรายเทียบกับมาตรฐาน เป็นไปได้ที่จะทำการเปรียบเทียบเพื่อให้ผู้ปฏิบัติงาน A และ B มีทิศทางที่ไม่ดีในใจของการประเมิน แต่ผู้ปฏิบัติงาน C สามารถตอบสนองเกณฑ์ความมีชีวิตของ ไวรัส

ตารางความไม่เห็นด้วยในการประเมินจะแสดงจุดที่ความคิดของผู้ปฏิบัติงานสอดคล้องกับมาตรฐาน

ตัวอย่างเช่น ผู้ปฏิบัติงาน A ตรวจพบตุ่มพอง 3 ตุ่มที่มีแท็บเล็ตติดอยู่ จากนั้นจึงยืนยันการเข้าไม่ถึงตามเกณฑ์ของมาตรฐาน

นอกจากนี้ ผู้ปฏิบัติงาน A ยังแสดงผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสำหรับการทดสอบครั้งแรกและการทดสอบอื่นๆ ในภายหลัง

ตอนแรกเลือกคำเป็นคำคุณศัพท์ ครั้งต่อไปเปลี่ยนคำตัดสิน

• ผู้ปฏิบัติงานเพิ่มการสั่นสะเทือนที่สดใสสามครั้งและเปลี่ยนวิจารณญาณของเขาสามครั้ง
• โอเปอเรเตอร์ Zusyogo เปลี่ยนความคิดของเขาเกี่ยวกับคุณลักษณะของภาพอีกครั้ง
• จากที่กล่าวมา เห็นได้ชัดว่าผู้ปฏิบัติงาน Ai ต้องการการฝึกอบรมและการปฏิบัติเพิ่มเติม

ในกรณีนี้ ให้ระวังช่วงความเชื่อมั่นที่กว้างสม่ำเสมอ