Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

6 Nisan 2022 Deneme deseni nedir Hata serbestlik derecesi hesaplama Tarla deneme teknikleri pdf Tesadüf parselleri deneme deseni nedir 0
Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Kombinasyon

Yirmi değişkenin tümü seçilir; en iyi dört kombinasyonu istiyoruz, ancak her en iyi n çıktısı için en iyi beşi istiyoruz. Bu, en iyi yarışmacıların birbirine ne kadar yakın olduğunu görmek için yararlıdır, çünkü paketi seçerken başka hususlar da olabilir.

Değişkenler 0/1 olarak kodlanmıştır, bu nedenle 1’in pozitif yanıt değeri uygundur. Değişkenler kodlanmışsa, örneğin 1’den 5’e kadar bir ölçekte, ilk iki derecelendirmeyi saymak için burada 4 ve 5’i listeleyebiliriz. Ayrıca, onu en iyi kombinasyon haline getirme şansı neredeyse hiç olmayan değişkenleri atmak için minimum bir eşik belirleyebiliriz. Isıları daha sonra tartışırız: Bu örnek için kullanılmazlar.

En Üst Değişkeni Kaldırma Süreleri ve Tekrar Çalıştırma denetimi, alt grupları keşfetmenize olanak tanır. Koleksiyondan en iyi tek değişkeni kaldırır ve yalnızca en iyi değişkenin olumlu yanıt vermediği durumları kullanarak TURF’u yeniden çalıştırır.

Örneğin, en iyi aroma vanilya ise, vanilyayı sevmeyen kasalarda aroma olarak vanilya hariç TURF çalıştırırdı. Bu, her seferinde en iyi değişkenleri kümülatif olarak kaldırarak tekrarlanabilir. Sonuçlar genellikle normal TURF sonuçlarına çok benzer. Varsayılan olarak, hiçbir kaldırma döngüsü gerçekleştirilmez.

x11 ve x12 değişkenleri, x11 ikinci en iyi değişken olmasa da seçilir. X18’den belirgin şekilde daha az olumlu yanıtı var. örtüşen tercihler nedeniyle x11 ve x12 seçildi. x12’yi beğenenlerin %40’ı x18’i de beğenirken, yalnızca %30’u x11’i beğeniyor. Ancak x11 ve x12 ile x12 ve x18 arasındaki erişim farkı küçüktür. Şekil 18-8’de gösterilen en iyi dörtlü tabloya atlayarak, x11, x12, x17, x2 kullanıldığında %99,6’lık bir erişim görüyoruz, ancak x2 bireysel değişken sıralamasında sekizinci sırada yer alıyor.

Burada olmamasına rağmen, daha düşük dereceli bir değişken, değişken kombinasyonunun boyutu arttıkça aslında daha yüksek bir değişkeni uzaklaştırabilir. Bu, başka bir naif arama stratejisinin de genel olarak optimal olmadığı anlamına gelir.

Yani en iyi değişkenle başlayın; daha sonra ilk değişkene en çok erişimi artıran değişkeni ekleyin; ardından ilk ikisine en çok erişimi artıran değişkeni ekleyin ve bu şekilde devam edin. Daha düşük sıradaki değişkenler, daha yüksek olanları uzaklaştırabileceği ve daha iyi bir erişim sağlayabildiği için, bu naif arama stratejisi de en uygun sonucu üretemeyebilir. Optimal sonucu elde etmek için, paket boyutu arttıkça değişkenlerin kaldırılmasına izin vermek gerekir.

Bu analiz, paket boyutunun sabit olduğunu varsayar; bununla birlikte, TURF, optimal boyutun belirlenmesine yardımcı olabilecek boyutu değiştirmenin etkisini gösterir. Grup boyutu arttıkça erişim ve sıklığın nasıl değiştiğini gösterir. Grup boyutuyla birlikte erişim ve sıklık artar, ancak azalan getiriler belirlenir.

Birden ona kadar paket boyutları için erişim ve sıklık grafiği. Sıklık artmaya devam etse de, erişim esasen 4 boyutunda maksimuma ulaştı, bu nedenle, erişim göz önüne alındığında daha yüksek bir sıklığa (beğeni sayısı) sahip olmadıkça, bu noktanın ötesinde öğe sayısını artırmanın getirisi ihmal edilebilir.


Tarla deneme teknikleri pdf
Tesadüf parselleri deneme deseni nedir
Hata serbestlik derecesi hesaplama
Deneme deseni nedir
Faktöriyel deneme deseni
Deneme planı nedir
Tarla deneme desenleri
Tesadüf parselleri ile tesadüf blokları arasındaki farklar


Ankete katılanların işletmesi için değere ilişkin veriler mevcut olabilir. Örneğin, satın alma geçmişi mevcutsa, yanıtlayanları satın alma sıklığına veya satın alma değerine göre ağırlıklandırmak isteyebilirsiniz. (Doğrudan Pazarlama seçeneğinde bulunan RFM analizi, en iyi müşterilerin tanımlanmasına yardımcı olabilir.) Bunu, değeri kasa ağırlığı olarak atayarak yapabilirsiniz. Bir başka ağırlıklandırma türü de değişkenlerdir.

Örneğin, bazı öğeler diğerlerinden daha karlı olabilir. TURF, Ağırlıklar alt iletişim kutusu veya eşdeğer ÖNEMLİ alt komutu kullanılarak değişken ağırlıkların atanmasına izin verir. Önem ağırlıkları atandığında, her bir kombinasyon için ortalama ve toplam önem görüntülenir, ancak ağırlık optimizasyonda kullanılmaz. Her paket boyutu için bir dizi kombinasyon görüntüleyerek, önemin etkisi görülebilir.

Bazen, erişim üzerindeki etkilerine bakılmaksızın seçilen pakette belirli değişkenler gerekir. Bu, mevcut bir teklifte artımlı bir değişiklik yapılacaksa olabilir. İletişim kutusunda ilk önce gerekli değişkenler listelenip, Sayısı Her Zaman Gerekli Değişkenleri Analiz Et alanında bunların sayısı belirtilerek, sadece bu değişkenleri içeren paketler dikkate alınacaktır.

(Bu prosedürün eski sürümleri bu seçeneği sunmaz, ancak kurulu sürüm gerekirse yukarıda açıklandığı gibi güncellenebilir.)
Çoğu zaman, en iyi yarışmacı kombinasyonları çok yakına ulaşacaktır, bu nedenle son seçimi yapmak için başka hususlar kullanılabilir. TURF sonuçlarını kullanırken, TURF’nin anket verilerine fazla uyabileceğini anlamak önemlidir, bu nedenle yeni katılımcılarla elde edilen sonuçlar, uydurma için kullanılan örnekteki sonuçlar kadar iyi performans göstermeyebilir.

Yeterli anket verisi mevcutsa, TURF sonuçlarını test etmek için rastgele bir bekleme örneği oluşturmak akıllıca olabilir. Bu yazıda, TURF bunu sizin için yapmıyor, ancak önce veri setini bölümlere ayırarak, örneğin verilerin %30’unu tutarak yapabilirsiniz (Veri ➪ Seçme Vakaları ➪ Vakaların Rastgele Örneği); ardından TURF’u çalıştırmak; sonra bekleme örneğine geçin; ve son olarak, (a, b, c) paketi için önceki örnekteki gibi bir kod kullanın. Bunu seçilen ilk birkaç paket için yapmak yeterli bir gerçeklik kontrolü olacaktır. Bu işlev gelecekte TURF’a dahil edilebilir.

Büyük Sorunlar

Daha önce açıklandığı gibi, tüm olası demetleri numaralandırmanın hesaplama yükü, değişken sayısı arttıkça hızla artar ve TURF’u pratik hale getirir. Ek olarak, fazla uydurma derecesinin değişken sayısıyla birlikte artması muhtemeldir. TURF’deki Heats mekanizması, sadece yaklaşık olarak optimal olan cevaplar üretirken hesaplama yükü probleminin üstesinden gelir. Pratik deneyimde, Isı yaklaşımı genellikle optimal çözüme çok yakındır. Elemeler, bir turnuvada beklediğiniz gibi çalışır.

İlk olarak, değişkenler bir dizi elemeden birine rastgele atanır. Eleme sayısı, TURF hesaplamasının hızlı bir şekilde yapılabilmesi için ısıtmaların boyutu yeterince küçük olacak şekilde seçilir. Daha sonra her seri için TURF analizi yapılır ve her seriden kazanan kombinasyon veya ilk birkaç değişken kombinasyonu toplanır ve bu girdilerle ikinci tur TURF analizi yapılır.

Prensipte daha fazla tur olabilir, ancak pratikte daha fazla tur gerektirecek kadar büyük problemlerle karşılaşılması olası değildir. Heats alt diyaloğu veya ilgili HEATS alt komutu, her bir eleme için varsayılan boyut 18’i ve varsayılan kazanan kombinasyon sayısı 2’yi değiştirmenize veya elemeleri hiç kullanmamanıza olanak tanır. Varsayılanlar, hesaplama patlamasını önler, son turun boyutunu yönetilebilir tutar ve en iyi değişken kombinasyonların gücünün çoğunu yakalar.

Isıları kullanarak, büyük problemler için hesaplama süresi önemli ölçüde azalır. Büyük bir testte, çalışma süresi üç günden otuz dakikaya düşürüldü. Tıpkı spor turnuvalarında olduğu gibi, ısı yapısı küresel en iyi kazananların bulunacağını garanti etmez, ancak gerçek ve simüle edilmiş verilerle yapılan çeşitli testlerde sonuçlar çok yakındır. Değişkenlerin elemelere ilk ataması rastgele olduğundan, TURF’u birden fazla çalıştırmak sonuçları değerlendirmede faydalı olabilir. Bu, çalışma süresindeki büyük azalma nedeniyle pratiktir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir