OTOMATİK DOĞRUSAL MODELLEME – 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

OTOMATİK DOĞRUSAL MODELLEME – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

29 Ocak 2022 Doğrusal PROGRAMLAMA modeli amaç fonksiyonu Doğrusal PROGRAMLAMA modeli kısımları Doğrusal PROGRAMLAMA modeli nedir Doğrusal PROGRAMLAMA SORULARI 0
Gerilme Analizi – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

ANALİZ KURULUMU: OTOMATİK DOĞRUSAL MODELLEME

Ana menüden Analiz ➔ Regresyon ➔ Otomatik Doğrusal Modelleme’yi seçiyoruz. Bu, gösterildiği gibi ana Otomatik Doğrusal Modelleme penceresini açar ve Ön tanımlı rolleri kullan varsayılanı etkindir. Bunu Özel alan atamalarını kullan düğmesi olarak değiştiriyoruz.

Bu, tüm değişkenleri Otomatik Doğrusal Modelleme penceresinin sol tarafında bulunan Alanlar paneline kaydırır. Daha sonra egzersiz_taahhüdünü Hedef paneline taşırız ve diğer tüm değişkenleri (CaseID hariç) gösterildiği gibi Predictor (Girdiler) paneline taşırız.

Oluşturma Seçenekleri sekmesini seçmek, sol paneli, gösterildiği gibi Hedefleri vurgulanmış bir öğe seç olarak değiştirir. Standart bir model oluştur varsayılanını koruyoruz (seçilen hedefin açıklaması, model seçeneklerinin altındaki Açıklama panelinde görünür). Bir öğe seç panelinde Temeller seçimini yapmak, Varsayılan olarak zaten işaretli olan Verileri otomatik olarak hazırla ile Temeller penceresini açar.

Veri setimizde eksik değerlerimiz olmadığı ve nicel değişkenlerimizin çok sayıda değeri olduğu için bu varsayılanı koruyoruz (daha sonraki tartışmaya bakınız).

Gerektiğinde yapılacak işlemler aşağıdaki gibidir:

• Tarih ve Saat işleme. Tarih değişkeni olarak tanımlanan değişkenler, sürekli (ölçek) değişkenlere dönüştürülecektir.
• Ölçüm seviyesinin ayarlanması. Değişken Görünümünde, üç Ölçü ataması vardır: Sürekli değişkenler için Ölçek, sıralanmış veriler için Sıralı ve kategorik değişkenler için Nominal. Burada yapılan düzeltmeler şunlardır: (a) bir yordayıcı Ölçek değişkeni beşten az farklı değere sahipse, Sıralı Ölçüm olarak değiştirilecektir ve (b) 10’dan fazla farklı değeri olan Sıralı öngörücüler Ölçek Ölçümleri olarak değiştirilecektir.
• Aykırı değer işleme. Belirlenmiş bir eşik değerinin (örneğin, ortalamadan üç standart sapma) ötesinde değerlere sahip sürekli (Ölçek) tahmin edicileri, eşik değerine dönüştürülür. Araştırmacılar, verileri otomatik olarak hazırlamayı kabul etmeden önce, alternatif bir yöntem kullanmak (örneğin, onları eksik olarak ele almak) yerine aykırı değerleri bu şekilde ele almak istediklerinden emin olmalıdırlar. Veri setimiz için cutoff değiştirme prosedürünü kabul ediyoruz.
• Eksik değer işleme. Nominal, Ordinal ve Scale olan tahmin değişkenleri için, eksik girişler sırasıyla değişkenin modu, medyanı ve ortalaması ile değiştirilir. Bununla birlikte, veriler yalnızca farklı modellerde eksik olmakla kalmaz (hepsi tamamen rastgele değildir), eksik verilerle başa çıkmak için çeşitli stratejiler vardır ve en az tercih edilen yöntemlerden biri ortalama ikamedir. Eksik ölçek değerlerinin yerine ortalamanın eklenmesi değişkenliği azaltır; bu da standart hatayı uygunsuz bir şekilde küçültür; daha düşük standart hatalar sırayla Tip I hata yapma sıklığını artırır. Veri setinde eksik veriler varsa, araştırmacıların kabul edip etmediklerini belirlemeleri gerekir, verileri ortalama ikame stratejisiyle otomatik olarak hazırla. Alternatif bir yaklaşım olarak, araştırmacılar önce eksik verileri işlemek için daha çok tercih edilen stratejilerden birini gerçekleştirebilir (eksik değer kalıplarına dayalı olarak gerekçelendirildiği varsayılarak) ve ardından eksik veri sorunu olmadan, verileri otomatik olarak hazırla seçeneğini ortalama ikame olarak kabul edebilirler. çağrılmayacaktı.
• Denetimli birleştirme. Hedef (bağımlı) değişken üzerinde eşdeğer ilişkilere sahip kategorik değişkenler (Nominal), daha cimri bir model üretmek için birleştirilir.
• Güven seviyesi. içindeki katsayıların güven aralıklarını hesaplar. Varsayılan, %95’lik bir güven aralığıdır ve bunu koruyoruz.


Doğrusal PROGRAMLAMA modeli çözümü
Doğrusal PROGRAMLAMA SORULARI
Doğrusal PROGRAMLAMA modeli nedir
Doğrusal PROGRAMLAMA modeli kısımları
Doğrusal PROGRAMLAMA örnek
Doğrusal PROGRAMLAMA modeli amaç fonksiyonu
DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Ders Notları
Doğrusal PROGRAMLAMA minimizasyon örnekleri


Bir öğe seçin panelinde Model Seçimi seçimini vurgulayın. Gösterildiği gibi, Model seçim yöntemi panelindeki Adım adım ilet varsayılanını değiştirmek için En iyi alt kümeler açılır menüsünden seçim yapın. Ekranın alt kısmındaki En İyi Alt Küme Seçimi alanında, giriş/kaldırma için Kriterler panelinde, Bilgi Kriterinin (AICC) varsayılanını kabul ediyoruz; bu seçim, “en iyi” modelleri üreten tahmin edicilerin alt kümelerini tanımlar ve rakip modellerin karşılaştırılmasında yararlıdır.

Girme/kaldırma Kriterleri için açılır menüde iki seçenek daha vardır. Kısaca, Düzeltilmiş R-kare kriteri, en büyük Düzeltilmiş R-kare’ye dayalı “en iyi” modelleri tanımlar. Fazla Uyum Önleme Ölçütü (ASE), aşırı uyum önleme setinin (orijinal veri setinin ∼%30’unun rastgele bir alt örneği) uyumuna (ortalama karesi alınmış hata) dayanır.

Yalnızca Hedefler penceresindeki diğer seçeneklerden birini seçmiş olsaydık Topluluk seçimine geçerdik ve Gelişmiş seçeneğiyle uğraşmamıza gerek kalmazdı. Model Seçenekleri sekmesi, tahmin edilen değerleri veri kümesine kaydetmemize ve modeli bir .zip dosyası olarak dışa aktarmamıza olanak tanır. Bu seçeneklerden herhangi birini kullanmayı düşünmediğimiz için, analizi yapılandırmayı bitirdik ve analizi gerçekleştirmek için Çalıştır düğmesine tıklayın.

ANALİZ ÇIKTI: OTOMATİK DOĞRUSAL MODELLEME

Çıktı, Model Özeti ve Doğruluk çubuk grafiği gösterildiği gibi görüntülenerek Model Görüntüleyici penceresinde açılır. Bu format, bu çalışmada ele aldığımız diğer çıktıların çoğundan farklıdır ancak daha çok görsel odaklıdır. Küçük resimlerin bulunduğu sol dikey panel, çıktının farklı bölümlerine erişimimizdir. Model Özeti çıktısı için küçük resim yoktur, çünkü bu tam anlamıyla analiz kurulumuna genel bir bakıştır.

Yatay çubuk grafiği gösteren ilk küçük resim, varsayılan olarak vurgulanır. Bu, Doğruluk çubuk grafiğidir ve açılan pencerede Model Özeti’nin altında zaten gösterilmektedir. En uygun model tarafından açıklanan varyans miktarının görsel bir tasviridir. Çubuk grafiği çift tıklamak onu etkinleştirir ve imleci çubuk üzerinde hareket ettirmek şu bilgiyi ortaya çıkarır.

Bu sayı ayrıca açılan penceredeki çubuk grafiğin solunda görünür ancak etiketlenmemiştir. Ayrıca açılan pencerede, ayarlanan R2 değerinin geçerli olduğu model (31 olası model olduğunu hatırlayın) görüntülenmez.

Doğruluk çubuk grafiğini etkinleştirmek, en soldaki paneldeki dikey küçük resim listesini de etkinleştirir. Pencerede aynı anda görüntülenebilecek olandan daha fazla küçük resim olduğu için panele bir kaydırma çubuğu eklenmiştir ve imleci bir küçük resmin üzerine yerleştirmek, temsil ettiği çıktı için bir etiket sağlar.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir