Tahmini Ortalamalar – 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

Tahmini Ortalamalar – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

11 Aralık 2021 Kantitatif talep tahmin yöntemleri Satış tahmini yöntemleri Talep tahmin yöntemleri Talep tahmin Yöntemleri örnek sorular Talep tahmini hesaplama Zaman serileri Analizi 0
Özellikler Paleti – AutoCAD Ödevi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Fiyatları – AutoCAD Analizi Örnekleri – Ücretli AutoCAD Analizi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Ücretleri

Tahmini Ortalamalar, Standart Sapmalar, Kovaryanslar ve Korelasyonlar

Eksik Değer prosedüründe, kullanıcı, liste şeklinde (yalnızca tam durumlar), ikili, EM ve/veya regresyon yöntemlerini kullanarak ortalamaları, standart sapmaları, kovaryansları ve korelasyonları tahmin etmeyi seçebilir. Eksik Değer prosedürü ayrıca, ortalamaların ve standart sapmaların tüm değer tahminlerini ve ayrıca EM ve regresyon yöntemleri için çeşitli seçenekler sağlar. Birden fazla yöntem istendiğinde, ortalamaların tahminleri bir özet panelinde görüntülenir ve standart sapmaların tahminleri diğerinde de görüntülenir.

Yıllar boyunca, birçok yazılım kullanıcısı, bir kovaryans veya korelasyon matrisini hesaplamak için ikili tam bir yöntem kullanarak ve ardından bu matrisi örneğin bir faktör analizi için girdi olarak kullanarak eksik veri sorununa yaklaştı. Bununla birlikte, böyle bir matrisin öz değerleri 0’dan küçük olabilir ve bazı korelasyonlar, durumların büyük ölçüde farklı alt kümelerinden de hesaplanabilir.

Diğer analistler, istatistikleri tahmin etmek veya verileri (değiştirme değerlerini tahmin etmek) tahmin etmek için EM (beklenti-maksimizasyon) veya regresyon yöntemlerini kullanır. Simülasyon çalışmaları, ikili tahminlerin genellikle EM yöntemiyle elde edilen tahminlerden daha fazla çarpık olduğunu göstermektedir. Çoğu algoritmada, bunlar basitçe EM yönteminin ilk tekrarıdır. Birkaç analist, yaygın olarak mevcut olmayan, hesaplama açısından karmaşık bir yöntem olan çoklu atama da kullanır. 

Listesel yöntem. Bu yöntem yalnızca tam durumları kullanır. Yani nicel veya kategorik olarak seçtiğiniz değişkenler arasında bir veya daha fazla değer eksikse durum hesaplamalardan çıkarılır.

Çift yönlü yöntem. Tahminler, her iki değere sahip tüm durumlar kullanılarak her bir değişken çifti için ayrı ayrı hesaplanır.

EM yöntemi. EM prosedürü için, kısmen eksik veriler için bir dağılım varsayılır ve çıkarımlar bu dağılım altındaki olasılığa dayanır. Her yineleme bir E adımından ve bir M adımından oluşur. E adımı, parametrelerin gözlenen değerleri ve mevcut tahminleri göz önüne alındığında, “eksik” verilerin koşullu da beklentisini bulur.


Talep tahmin yöntemleri
Talep tahmin Yöntemleri örnek sorular
Zaman serileri Analizi
Satış tahmini yöntemleri
Talep tahmini Nedir
Talep tahmini hesaplama
Kantitatif talep tahmin yöntemleri
Tahmin yöntemleri nelerdir


Bu beklentiler daha sonra “eksik” verilerle değiştirilir. M adımında, parametrelerin maksimum olabilirlik tahminleri, eksik veriler doldurulmuş gibi hesaplanır. Eksik değerler doğrudan doldurulmadığı için “Eksik” tırnak içine de alınır, bunun yerine işlevleri kullanılır. 

EM yöntemi için varsayılan olarak, Eksik Değer prosedürü, verilerin normal bir dağılım izlediğini varsayar. Dağılımların kuyruklarının normal dağılımdan daha uzun olduğunu biliyorsanız, olabilirlik fonksiyonunun (n kullanıcı tarafından belirlenir) oluşturulmasında n serbestlik dereceli bir t dağılımının kullanılmasını talep edebilirsiniz. İkinci bir seçenek de daha uzun kuyruklu bir dağıtım sağlar. Karışık bir normal dağılımın standart sapmalarının oranını ve iki dağılımın karışım oranını belirtirsiniz. Bu, ortalamaların değil, yalnızca dağılımların standart sapmalarının farklı olduğunu da varsayar.

Varsayılan, tahmin için Eksik Değer Analizi iletişim kutusundaki Niceliksel Değişkenler listesindeki tüm değişkenleri kullanmaktır. Ancak, EM ve Regresyon için Değişkenler iletişim kutusunda, belirli değişkenlerin tahmin değişkenleri veya tahmin edilen değişkenler olduğunu belirtebilirsiniz. Elbette, belirli bir değişken her iki listede de olabilir, ancak bir değişkenin kullanımını kısıtlamak isteyebileceğiniz durumlar da vardır.

Örneğin, bazı analistler sonuç değişkenlerinin değerlerini tahmin etmekten rahatsızdır. Veya, her bir konu için, hemşirelerin derecelendirmeleri olan bir dizi öğeniz ve doktorların derecelendirmesi olan başka bir setiniz varsa, eksik hemşirelerin öğelerini tahmin etmek için hemşirelerin öğelerini kullanarak bir çalışma yapmak ve diğerini yapmak isteyebilirsiniz. doktorların eşyalarının tahminleri için de çalıştırın.

Regresyon Yöntemi

Ortalamaları, standart sapmaları, kovaryansları veya korelasyonları tahmin etmek için, regresyon yöntemi çoklu doğrusal regresyon tahminlerini hesaplar ve tahminleri rastgele bileşenlerle artırma seçeneklerine sahiptir. Tahmin edilen her değere, Eksik Değer prosedürü, rastgele seçilen tam bir durumdan, rastgele bir normal (0, RMS) sapmadan veya t dağılımından rastgele bir sapmadan (artık ortalama karenin kareköküyle ölçeklenen) bir artık ekleyebilir. n serbestlik derecesi ile (kullanıcı n’yi belirtebilir veya varsayılan 5 değerini kullanabilir). Hiçbir şey eklemek için Regresyon iletişim kutusunda Yok’u seçin. Varsayılan, rastgele seçilmiş bir artık eklemektir. Ancak, tam vaka sayısı toplam örneklem boyutunun yarısından azsa, normal bir sapma da  eklenir.

Tahmin edici olarak belirtilen tüm nicel değişkenler, tahmin için adaylar olarak da mevcuttur (değişkenlerin kullanımı hakkında EM yönteminin tartışmasına bakınız). Ek olarak, çoklu regresyonda bağımsız değişkenlerin büyük bir alt kümesinin kullanılması, daha küçük bir alt kümeden daha zayıf tahmin edilen değerler üretebileceğinden, bir değişkenin kullanılması için F-to-giriş sınırı 4.0’a ulaşması  da gerekir. Bu sınır sözdizimi ile değiştirilebilir.

Varsayımlar

Veriler rasgele tamamen eksikse (Little ve Rubin tarafından MCAR olarak adlandırılır), tam durumlar, ikili, EM ve regresyon yöntemleri tutarlı ve önyargısız korelasyon ve kovaryans tahminleri verir. Veriler koşullu olarak rastgele (MAR) eksikse, ikili, EM ve regresyon yöntemleri yine de iyi tahminler sağlayabilir.

Örneğin, bir eğitim ve gelir araştırmasında, düşük eğitimli deneklerin eksik gelir değerleri daha fazla olabilir. Eğitim MCAR ise ve belirli bir eğitim seviyesi için gelir MCAR ise, ikili, EM ve regresyon yöntemleri yine de iyi tahminler verebilir.

Başka bir deyişle, MAR için, gelirin kaydedilme olasılığı deneğin eğitim düzeyine bağlıdır, bu nedenle olasılık eğitime göre değişebilir, ancak o eğitim düzeyindeki gelire göre değil. MCAR ve MAR kalıplarının yanı sıra, gelirin mevcut olma olasılığı, her eğitim seviyesindeki gelir değerine göre değişebilir (örneğin, yüksek gelirli insanlar bunları bildirmez). Son durum, gerçek dünya uygulamaları için alışılmadık bir model değil, ne yazık ki mevcut yöntemler uygun değildir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir