Modelin Önemi – 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

Modelin Önemi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

25 Mart 2022 Matematiksel MODELLEME Matematiksel MODELLEME aşamaları Veri analizi Yöntemler 0
İşletme ve Finansal Sinerjiler – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

İstatistik

Tip I hata yapmış olmamız olasılığı nedir? İncelemeyi bağışlayın, ancak bu istatistik ve veri madenciliği arasında önemli bir ayrıma yol açıyor. Ya alışkanlık gereği ya da bilinçli bir seçimle, genellikle alfanın .05 olduğuna karar veririz, bu nedenle boş değer doğruysa %5’lik bir Tip I hata yapma şansımız olduğunu söyleriz. Her zaman doğru mu? Bir adım daha ileri götürelim.

İrlanda ile İngiltere’yi, İrlanda ile Fransa’yı ve son olarak İngiltere ile Fransa’yı karşılaştırmak için Post-Hoc testleri talep ediyoruz. Bu çok fazla test anlamına geliyor ve tüm veri setini kazacaksak, sadece ısınıyoruz. İki farklı yöntem, En Küçük Kare Farkı (LSD) ve Bonferroni bize biraz farklı sonuçlar veriyor. Fransa, Normandiya’da Cherbourg (C), Cork’ta Queensland, İrlanda (Q) ve Birleşik Krallık’ta Southampton (S) altı önemlilik testi üretmektedir, ancak daha yakından bir inceleme artıklık olduğunu ve gerçekten sadece üç farklı test olduğunu ortaya koymaktadır. 

Peki, Tip I riskimiz neydi? “Deneysel olarak”, üç testte Tip I’den kaçınma şansımız .95 küptü, yani Tip I’i gerçekleştirme riskimiz %14.26 idi. LSD yöntemi için cevabımız budur. Bonferroni yöntemi için riskimizi %5’te kalmaya zorlayan bir düzenleme yapılmıştır. Bununla birlikte, Tip II (yanlış negatifler) riskimiz arttığı için bir bedel ödüyoruz. Ayarlama ayrıca, LSD ile 0,05’in altına kolayca girmemizin, ancak Bonferroni ile aynı verilerde neredeyse kaçırmamızın nedenidir. Kısacası, bedava öğle yemeği yok. Bu basit küçük örnek göründüğünden daha karmaşıktır.

Asıl sorun, kategorik değişkenler koleksiyonundaki değişkenlerin ve kategorilerin sayısının neredeyse her zaman bu tür ayarlamaların kaldırabileceğinden daha fazla olmasıdır. Gösterilen daha ayrıntılı olarak incelediğimiz Karar Ağacına dikkat edin. Dördü seçilmiş, ancak her birinin alt kategorileri veya “kutuları” olan yedi değişken dikkate alındı. Bu yaklaşım aynı zamanda bir Bonferonni ayarlaması kullanır, ancak yine de Tip I ve Tip II endişeler arasında doğru dengeyi bulmak için bir mücadeledir. En iyileri de dahil olmak üzere birçok yaklaşım, olasılığa dayalı testleri tamamen terk etmiştir.

Daha iyi performansları tesadüf değil. Çok farklı bir şey yapmak için yeniden tasarlanmış eski tekniklerin kullanımı, bu daha geleneksel teknikler için bir yüktür. Hipotez testi hiçbir zaman büyük hacimli eşzamanlı testleri ele almak için tasarlanmamıştır.

Ayrıca, veri madenciliğinde sıklıkla gördüğümüz büyük örnek boyutları, Tip I’i neredeyse kesin kılıyor. Niye ya? Örnek boyutu arttıkça, daha küçük ve daha küçük bir etki boyutu, anlamlılık testlerinin .05’in altına düşmesine izin verecektir. Balıkçı tarzı hipotez testlerine bu koşullar altında güvenilemez. Kötüye kullanımı, genelleme yapmaktan kaçınmaya çalıştığımız şeyi garanti edecektir.

Bazı teknikler bu yaklaşımın özelliklerini kullanırken (Steamwise ve CHAID gibi), kesinlikle Tip I’den kaçınmak için alternatif bir yönteminiz olmalıdır. Bu bölümün ilerideki “Klasik ve Önemli Veri Madenciliği Görevleri” bölümünde tartışacağımız veri madencisinin çözümü, bir bekletme örneğidir. Modeler bu süreci otomatikleştirir ve bir Partition düğümü kullanarak çok basitleştirir.


Veri analizi Yöntemleri
Veri analizi Ne demek
Matematiksel MODELLEME
Matematiksel MODELLEME örnekleri
Veri analizi örnekleri
Matematiksel MODELLEME aşamaları
Veri analizi Nedir nasıl Yapılır
Veri analizi Programları


Modelin Önemi ve Her Bir Bağımsız Değişkenin Önemi

Klasik olarak eğitilmiş olan bizler, bir teknikte birçok şey ararız ve bunlar olmadığında, ilk başta biraz hayal kırıklığı yaratabilir. Ayrıntılarda biraz farklılık olabilir, ancak genellikle istatistikçilerin bir modelleme tekniğinde bulmayı umdukları dört şeyi tanımlarım:

■ Omnibus testi: Modelin anlamlı olup olmadığını bildiren tüm modelin testi
■ Uyum iyiliği: Modelin verilere iyi veya kötü uyduğunu belirlemeye yardımcı olan bir ölçü. R Kare ünlüdür, ancak başkaları da vardır.
■ Etki boyutu: Test edildiklerinde etkileşimler de dahil olmak üzere her değişken için belirlenir. Örneğin, regresyondaki standartlaştırılmış beta, her bir değişkenin önemini diğer değişkenlerle karşılaştırmak için kullanılabilir.
■ Önem testi: Etkileşimler dahil her değişken için gerçekleştirilir

Veri madenciliğine uyum sağlamanın önemli miktarda zaman ve düşünme gerektirdiğini gördüm. Yaygın bir tepki, ancak potansiyel olarak tehlikeli olanı, zaten bildiğimize en çok benzeyen, az önce listelenen tüm özelliklere sahip teknikleri aramaktır. Bununla ilgili sorun, çok sınırlayıcı olmasıdır. Kademeli İkili Lojistik Regresyon, istatistiksel bir teknik gibi görünür ve hissettirir, ancak bu, onu her veri madenciliği projesi için doğru araç yapmaz.

Stepwise, potansiyel olarak, bu bölümün ilerleyen kısımlarındaki “‘Adımsal’ Teknikler Hakkında Bir Dikkat” kenar çubuğunda tartışacağımız bir konudur. Klasik tekniklere benzemeyen tekniklerden kaçınmama konusunda uyarırım. Veri madenciliği, çeşitli bir araç seti gerektirir çünkü neyle karşı karşıya olduğunuzu asla önceden bilemezsiniz. Kendinizi sınırlamayın. 100 algoritmaya ihtiyacınız yok, ancak kendinizi yalnızca p değerleri bildiren algoritmalar ve diğer özelliklerle sınırlamayın. Birçok veri madenciliği tekniğinde bu dört özelliğin bir kısmı veya tamamı eksik olacaktır.

Etkileşimleri Bulma ve Modellemenin Önemi

Etkileşimler, sinir ağı vaka çalışmasında en çok dikkati çekecek olan bizim için önemli bir tema olacak. Bir veri madencisinin etkileşimlerle uğraşma şekli, bir istatistikçinin etkileşimlerle ilgilenme biçiminden oldukça farklıdır. İstatistikçi için etkileşimler resmi olarak test edilmelidir. Eğer resmi olarak test edilmezlerse ve bu, deneyimlilerin bile onları dahil etmek için gerekli adımları atmamakla sıklıkla hata yaptığı yerse, onların eksik olduğu varsayılır. Daha doğrusu, yok olmaya zorlanıyorlar. Gösterilen örneği düşünün. Erkek çalışanlar (elmaslar) ve kadın çalışanlar (yıldızlar) oldukça farklı kalıplara sahiptir.

Açıkçası, erkeklerin eşit olarak daha fazla kazanması dikkat çekicidir. Yüksek öğrenim görmüş erkekler, yüksek öğrenim görmemiş erkeklerden daha fazla kazanmaktadır. En yüksek eğitim düzeyine sahip kadınlar neredeyse hiç yok gibi görünüyor. Eğimlerdeki farklılık da dikkat çekicidir. 16 yıllık eğitime sahip kadınların maaşları ile 12 yıldan az eğitim almış kadınların maaşları arasında çok az fark vardır.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir