Programlanabilirlik – 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

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

1 Nisan 2022 Programlanabilir DENETLEYİCİLER Nedir PROGRAMLANABİLİR DENETLEYİCİLER Vize Soruları Programlanabilir Lojik Kontrol Nedir 0
Özellikleri Değiştirme ve Eşleştirme – AutoCAD Ödevi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Fiyatları – AutoCAD Analizi Örnekleri – Ücretli AutoCAD Analizi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Ücretleri

Bir Topluluk Oluşturmak

Şimdi dördüncü bir seçeneği düşünmeye hazırız. Üç modelin oy kullanmasına izin vererek bir “topluluk” yaratacağız. Bir topluluk oluşturmanın birçok yolu vardır. Bu sadece, tahminde bulunmak için birlikte çalışan birden fazla modeldir. Bazı topluluk yöntemleri oldukça karmaşıktır ve kendi başına bir modelleme yaklaşımı olarak düşünülebilir. Bununla birlikte, gösterimimiz oldukça basit olacaktır.

Oylama yöntemimiz olarak sadece “üç galibiyetten ikisini” kullanacağız. Bölüm 11’deki “Topluluk Oluşturma” bölümünde SPSS Modeler’da Ensemble Node’u gördüğümüzü hatırlayın. Bu bölümü tekrar ziyaret etmek, size oyu nasıl farklı şekilde hesaplayabileceğimize dair birkaç fikir verecektir. Bunu hesaplamanın birkaç yolunu düşünebiliriz, ancak en kolaylarından biri, tahmin edilen üç değer değişkeninin ortalamasını hesaplamaktır. 0 veya 1 olarak kodlandıkları için, üçünün ortalaması yalnızca dört sonuç verebilir.

Ortalaması .66’dan büyük olan herhangi bir oy 1’i gösterecek ve diğer tüm değerler 0 olacaktır. Aşağıdaki üç satırlık sözdizimi bize ihtiyacımız olan yeni bilgiyi verecektir. İlki ortalamayı hesaplar. İkincisi, oylamanın 1 mi yoksa 0 mı olduğunu belirten Boole değişkenleri yaratır ve üçüncüsü, “Doğru_YN” değişkenleri koleksiyonumuza dördüncü bir değişken ekler.

Tek yapmamız gereken, dört değişkenin tümü ile başka bir Tanımlayıcı raporu çalıştırmak. Önyükleme talebinde bulunmaya devam edeceğiz, ancak %90 güven talep ettim. Kesinlikle her zaman %95 kullanmamız gerektiğine dair bir kural yoktur ve daha düşük örneklem boyutuyla %90 daha iyi bir seçim olabilir. Aslında %80 böyle bir bağlamda düşünülemez diye bir kural yok.

Topluluğun oldukça başarılı olduğunu görüyoruz. Test verilerinde, genel doğruluğu %84’ün biraz üzerindedir (sadece test verileri gösterilmiştir). Bununla birlikte, topluluklar daha karmaşık oldukları için doğruluğu tercih etme eğiliminde olacaktır. (Bu, önyargı ve varyansla ilgili önceki bölümde tartışılan nedenler için geçerlidir.)

Bu durumda, iyi test ediyor gibi görünüyor, bu nedenle fazla sığdığına dair acil bir endişe yok, ancak bu çözüm üç modelin tümünü ve bunun üzerine son bir hesaplamayı gerektiriyor. Bu onu dışlamaz, ancak bu dikkate alınmalıdır. Gruplar, görece şeffaf modellerden oluşsalar bile, bir parça kara kutu haline gelirler çünkü modellerin kombinasyonu karmaşık hale gelir.

Bu durumda, kendi karmaşıklığını ödünç veren nöral ağımız var. Yine de topluluklar göz ardı edilmemelidir. Son yıllarda, Kaggle.com ve KDD Cup’ta gerçekleştirilenler gibi neredeyse tüm veri madenciliği yarışmaları, toplulukları kullanan ekipler tarafından kazanılmaktadır. Sihirli bir kurşun değiller ama çok güçlü bir teknik olabilirler.


Plc Nedir
Programlanabilir DENETLEYİCİLER Nedir
Programlanabilir Lojik Kontrol Nedir
PROGRAMLANABİLİR DENETLEYİCİLER ders notu
PROGRAMLANABİLİR DENETLEYİCİLER Vize Soruları
PROGRAMLANABİLİR DENETLEYİCİLER dersi
PROGRAMLANABİLİR LOJİK KONTROL DERS NOTLARI
PROGRAMLANABİLİR DENETLEYİCİLER Megep


Sözdizimi, Veri Yönetimi ve Programlanabilirlik

Genel girişte, SPSS İstatistiklerinin “mekaniği” ile daha fazla karmaşıklığı teşvik etmek istediğimizden bahsetmiştik. Programlama ve veri yönetimini kitapta bunun en önemli örnekleri arasında görüyoruz. Mevcut SPSS İstatistikleri kitaplarının arasında, bu konuyla ilgili çok az sayıda yatırım sayfası var ve bunun bir hata olduğunu düşünüyoruz.

Muhtemel bir neden, çoğu okuyucunun doğal olarak analiz ve yorumlamaya odaklanmak istemesidir, çünkü bu yüzden hepimiz SPSS kullanıyoruz. Ancak, hemen hemen tüm SPSS kullanıcıları, çalışmalarında bir noktada SPSS Sözdiziminin bazı yönlerini kullanacaklardır. Birçoğu onu benimsiyor, ancak büyük bir grup bundan kaçınıyor, sadece gerektiğinde ona dönüyor. Her iki grup da bu üç bölümden yararlanacak, ancak farklı bölümleri hedefleyebilir.

Teorileri test etmek ve kavramsal olanı keşfetmek için veri topluyoruz, ancak nihai raporlarımız bu teorileri ve kavramları tartışabilirken, SPSS’nin önüne oturduğumuzda verilerle karşı karşıya kalıyoruz. Veri kümelerimiz sayılar ve sembollerdir. Teorilerimizi test etme çabamızda, bu verileri manipüle etmek zorundayız.

Programlama hoşumuza giden bir şey olsun ya da olmasın, verilerimizi ihtiyaç duyduğumuz biçimde elde etmek genellikle en az dirençli yoldur. Son olarak, etkili bir şekilde yapıldığında, bunu yapmanın en kolay yoludur. İşte tam da bu yüzden bu alandaki becerilerinizi geliştirmenizi tavsiye ettik. SPSS programlamasını kendi iyiliği için önermiyoruz. Yalnızca en iyi seçeneğiniz olduğunda kullanın. Genellikle, belirli sorunlarla başa çıkmanın daha zayıf yolları, SPSS’nin bunu yapmanın kolay bir yolu olduğunu bilmemekten kaynaklanır.

Bu bölümün Keith tarafından yazılan ilk bölümü, en iyi uygulamaları tanıtır. Sözdiziminde yeniyseniz, kesinlikle oradan başlamalısınız. Kitabın sözdizimi kullanan bazı önceki bölümlerinden bahsedilmiştir, bu nedenle o zaman bu bölüme atlamış ve daha sonra önceki bölümlere dönmüş olabilirsiniz.

SPSS Syntax’ın yeni kullanıcıları düşünülerek yazılmıştır. SPSS programlama konusunda önemli bir deneyiminiz varsa, bu bölümün önemli bölümlerinin gözden geçirildiğini görebilirsiniz. Bununla birlikte, bazı komutlar size tanıdık gelse bile, SPSS kodu yazmaya yönelik genel yaklaşım bir miktar değerli olacaktır.

Bu bölümdeki ikinci bölüm, İsa tarafından yazılan Çıktı Yönetim Sistemine (OMS) bir giriştir. Meslektaşlar ve müşterilerle etkileşimimiz iyi bir göstergeyse, pek çoğu bu güçlü özelliği duymamıştır. Birkaç yıl önce piyasaya sürüldüğünde, SPSS’deki seçeneklerimizi gerçekten değiştirdi.

Uzman bir SPSS programcısı değilseniz, ancak yapabilecekleri her zaman ilginizi çekmişse, menülerin kullanılmayan muazzam bir güç sunduğunu keşfedebilirsiniz. SPSS programlamanın perde arkasında nasıl çalıştığı hakkında biraz daha fazla bilginiz varsa, SPSS bu kaynaklardan yararlanmayı her zamankinden daha kolay hale getirir. Malzemeyi öğrenme şansınız olduğunda, okumak (veya yeniden okumak) isteyebilirsiniz. Örnek olay incelemesinde Grafik Programlama Dili (GPL) ve OMS’yi ana unsurlar olarak kullanır. Bölümleri okuduktan sonra o bölüm hakkında daha zengin bir anlayışa sahip olacaksınız.

SPSS’de bu seçeneğin oluşturulmasında etkili olan biri olan Jon Peck tarafından yazılmış SPSS uzantı komutlarına bir giriş sunabildiğimiz için çok şanslıyız. Jon, kitabın tamamında önemli bir işbirlikçiydi ve bu bölümü yazmayı kabul etti. Uzantı komutları, R ve Python’u SPSS programlamanıza dahil etmenin en kolay yolunu oluşturur.

Kesinlikle zor olması gerekmeyen, ancak henüz geniş çapta anlaşılmayan başka bir alanı temsil ediyorlar. Bu konu daha fazla ilgiyi hak ediyor ve umarız 18. Bölüm daha geniş bir anlayışa öncülük eder. Belki de tüm ek dilleri öğrenme fikri göz korkutucu görünebilir, ancak bölümde açıklandığı gibi, R veya Python öğrenmeden bu kaynaklardan yararlanmanın sayısız yolu vardır. Yeni özelliklerden bazılarına SPSS menülerinden erişilebilir. Güçlüler ve herkes onlardan yararlanabilir ve yararlanmalıdır.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir