Предадени и предварителна обработка на експертни оценки
На практика има няколко вида оценки:
- ярко (често-рядко, по-силно-по-красиво, толкова-не),
- оценки по скала (интервали на стойности 50-75, 76-90, 91-120 и т.н.),
Точки от даден интервал (от 2 до 5, 1 -10), взаимно независими,
Рангове (обектите се класират от експерта по ред и на всеки се присвоява сериен номер – ранг),
Изравняване, премахнато чрез един от методите за изравняване
метод на последователно нивелиране
метод на двойна корекция на факторите
На настоящия етап от обработката на мислите на експертите е необходимо да се направи оценка етап на използваемост на тези мисли.
Оценките, взети от експерти, могат да се разглеждат като случайна промяна, чието разделяне отразява мислите на експертите, за да се гарантира достоверността на различен избор на метод (официален). Ето защо, за да анализираме разпределението и използваемостта на експертните оценки, използваме следните статистически характеристики – средна и крайна на разпределението:
Средният квадратичен паритет,
Вариационен диапазон min – max,
- коефициент на вариация V = равно квадрат.вим./ аритм. (Подходящ за всякакъв вид оценка)
V i = σ i / x i ср
За оценка идват в приликимисъл кожа чифт експертиМогат да се използват различни методи:
коефициенти на асоцииране, в помощ на което има редица примери, които могат и не могат да бъдат избегнати,
коефициенти на свръхскромностмисли на експерти,
Всички тези подходи могат да бъдат анализирани или за изравняване на мислите на двама експерти или за анализиране на връзката между сериите от оценки за два знака.
Коефициент на двойна рангова корелация на Spearman:
където n е броят на експертите,
c k – разлика в оценките на i-тия и j-ия експерт от всички Т фактори
Коефициентът на корелация на ранга на Кендъл (коефициент на съгласуваност) дава обща оценка на последователността на мислите на всички експерти от всички държавни служители, в допълнение само към резултата, когато ранговете са сравнени с цени.
Доказано е, че стойността на S, ако всички експерти дадат еднакви оценки на всички фактори, има максимална стойност, която е сравнима с
de n - Брой фактори,
m – брой експерти.
Коефициент на съгласуване на традиционните връзки
Освен това, тъй като W е близо до 1, всички експерти дадоха еднаква оценка, в противен случай техните мисли не бяха приети.
Формулата за rozrakhunku S е показана по-долу:
където r ij - ранговите оценки на i-тия фактор от j-тия експерт,
r avg - среден ранг по цялата матрица от оценки и класирания
Виждам и формулата за дехидратация:
Ако оценките на един експерт се комбинират и те са стандартизирани по време на вземането на проби, тогава за изчисляване на коефициента на съответствие се използва различна формула:
където Tj е застрахован за експерт по кожата (в този случай, тъй като неговите оценки бяха повторени за различни обекти) със следните правила, повтарящи се:
de t j - Брой групи с еднакъв ранг за j-тия експерт, и
h k - Броят на свързаните рангове в k-тата група от свързани рангове на j-тия експерт.
КУПЕ. Нека 5 експерти с шест фактора са съгласни, когато са класирани, както е показано в таблица 3:
Таблица 3 - Видове експерти
| Експертност | O1 | O2 | O3 | O4 | O5 | O6 | Сума от ранговете на експерт |
| E1 | |||||||
| E2 | |||||||
| E3 | |||||||
| E4 | |||||||
| E5 |
Във връзка с това, че класирането не е строго детерминирано (оценките на експертите се повтарят, но сумите на ранговете не са равни), оценките се трансформират изцяло и се премахват свързаните с тях рангове (Таблица 4):
Таблица 4 - Свързани рангове на експертни оценки
| Експертност | O1 | O2 | O3 | O4 | O5 | O6 | Сума от ранговете на експерт |
| E1 | 2,5 | 2,5 | |||||
| E2 | |||||||
| E3 | 1,5 | 1,5 | 4,5 | 4,5 | |||
| E4 | 2,5 | 2,5 | 4,5 | 4,5 | |||
| E5 | 5,5 | 5,5 | |||||
| Сума от ранговете по обект | 7,5 | 9,5 | 23,5 | 29,5 |
Това, което сега е важно, е степента на съответствие на мненията на експертите за допълнителния коефициент на съответствие. Фрагментите от рангове са свързани, ще изчислим W по формулата (**).
Todi r av =7 * 5/2 = 17,5
S = 10 2 +8 2 +4,5 2 +4,5 2 +6 2 +12 2 = 384,5
Нека да преминем към деленията W. За това стойностите на T j са изчислими. Приложението специално избира оценки по такъв начин, че експертът по кожата да има оценки, които се повтарят: един има две, друг има три, третият има две групи от две оценки, същото с четвъртата, петият има две нови оценки. звезда:
T 1 = 2 3 - 2 = 6 T 5 = 6
T 2 = 3 3 - 3 = 24
T 3 = 2 3 -2 + 2 3 -2 = 12 T 4 = 12
Важно е консенсусът в мненията на експертите да остане висок и да е възможно да се премине към следващия етап на изследването – оценка и приемане на препоръчаното от експертите алтернативно решение.
В противен случай трябва да се върнете към стъпки 4-8.
За изчисляване на коефициента на рангова корелация на Kendal r kе необходимо данните да се класират по един признак в реда на нарастване и да се определят подчинените рангове по друг знак. След това за всеки ранг на друг знак се изчислява броят на предишните рангове, по-големи от взетата стойност, взетият по-нисък ранг и сумата от тези числа.
Коефициентът на рангова корелация на Kendal се дава по формулата
де R i– брой рангове на други заменими артикули, започвайки от аз+1, чиято стойност е по-голяма от стойността аз-ти ранг на промяна.
Намерете таблица с процентни точки по сектори на коефициента r k, което ни позволява да проверим хипотезата за значимостта на корелационния коефициент
По време на големи ангажименти селекцията е критична r kне са таблични и трябва да бъдат изчислени с помощта на близки формули, които се основават на факта, че при нулевата хипотеза H 0: r k=0 и по-големи нВипадкова стойност
разпределени приблизително според стандартния нормален закон.
40. Позицията между знаците, измерена на номиналната и ординалната скала
Често се налага да се проверява независимостта на двата признака по номиналната и ординалната скала.
Нека всеки предмет има два знака хі Yс броя на равните rі сочевидно. Резултатите от такива наблюдения могат да бъдат представени ръчно като таблица, наречена таблица на знаците за спрежение.
На масата u i(аз = 1, ..., r) че v j (й= 1, ..., с) – значение, което се приема по знаци, величина n ij– броят на обектите от слънцето, броят на обектите, които имат знаци хкато е приел смисъла u i, и знакът Y– значение v j
Въвеждаме следните видове стойности:
u i
- броя на обектите, за които стойностите са станали по-ясни v j
Освен това дебнат очевидни ревности
Дискретни променливи величини хі Yнезависими и още повече, ако
за всички двойки аз, й
Следователно хипотезата за независимостта на стойностите на дискретни променливи хі Yможе да се напише така:
Като алтернатива, като правило, се аргументира срещу хипотезата
Преценете валидността на хипотезата H 0 въз основа на честотите на вземане на проби n ijтаблици за спрежение. Подобно на закона за големите числа при н→∞ Референтните честоти са близки до съответните нива:
За проверка на хипотезата H0 се използва статистика
за справедливостта на хипотезата съм раздвоен χ 2 сек rs − (r + с− 1) стъпала на свободата.
Критерий за независимост χ 2 подкрепя хипотезата H 0 с еднаква значимост, тъй като:
41. Регресионен анализ. Основни понятия на регресионния анализ
За математическо описание на статистическите връзки между променливите величини, които се изчисляват, следвайте текущата ситуация:
ü изберете клас функции, в които да изследвате задълбочено (в смисъла на певеца) приближаването на централната позиция;
ü разберете оценки на неизвестни стойности на параметри, които трябва да бъдат включени, за да се определи нивото на значимост;
ü установяване на адекватността на извлеченото бельо и продължителността на времето;
ü разкриват най-информативните входни промени.
Обект на регресионен анализ е съвкупността от надзастрахователни поръчки.
Регресионната функция (или регресия) е математическото изчисление на една фазова стойност от стойността, която е взета от друга фазова стойност, което създава първата двумерна стойност система от количества на vipadkovic.
Nehai е система от грешни количества ( х,Y), тогава регресионната функция YНа х
И регресионната функция хНа Y
Регресионни функции f(х) че φ (г), не подлежат на взаимно договаряне, тъй като само депозитът между хі Yне функционира.
Понякога н-световен вектор с координати х 1 , х 2 ,…, Xnвъзможно е да се различи умственото и математическото разбиране на всеки компонент. Например за х 1
се нарича регресия х 1 на х 2 ,…, Xn.
За да оцените напълно регресионната функция, е необходимо да знаете умственото разпределение на изходната променлива за фиксираните стойности на входната променлива.
Тъй като такава информация не съществува в реална ситуация, тогава трябва да потърсите подобна апроксимираща функция f a(х) За f(х), въз основа на статистически данни за вида ( x i, y i), аз = 1,…, н. Тези данни са резултатът нПазете се от независимите г 1 ,…, y nпадаща стойност Yпри стойностите на промяната на входа х 1 ,…, x n, а в регресионния анализ се предава, че стойностите на входната променлива са посочени точно.
Проблемът с избора на най-добрата апроксимираща функция f a(х), който е основен в регресионния анализ и не изисква формализирани процедури за неговото решение. Понякога изборът се прави въз основа на анализ на експериментални данни, най-често от теоретични данни.
Ако се приеме, че регресионната функция е гладка, тогава нейната функция е апроксимираща f a(х) може да се представи като линейна комбинация от произволен набор от линейно независими базисни функции ψk(х), к = 0, 1,…, м−1, тогава можете да видите
де м– редица неизвестни параметри θk(В бранша халал стойността е неизвестна, беше изяснена по време на текущия модел).
Такава функция е линейна по отношение на параметрите, така че можем да говорим за модел на регресионна функция, която е линейна по отношение на параметрите.
Така че потърсихме най-доброто приближение за регресионната линия f(х) се свежда до определянето на такива стойности на параметрите, за които f a(х;θ) е най-адекватен на очевидните данни. Един от методите, който ви позволява да определите този проблем, е методът на най-малките квадрати.
42. Метод на най-малките квадрати
Пусни безличната точка ( x i, y i), аз= 1,…, нВърти се върху равна повърхност с права линия
Това също е функция f a(х), което се апроксимира чрез регресионната функция f(х) = М [Y|х] естествено е да вземем линейна функция към аргумента х:
Това означава, че основните функции се намират тук ψ 0 (х)≡1 та ψ 1 (х)≡х. Този тип регресия се нарича проста линейна регресия.
Yakshcho безлична точка ( x i, y i), аз= 1,…, нтогава е ретуширано от всяко дело на кривина f a(х) естествено опитайте да изберете семейство параболи
Тази функция е нелинейна по отношение на параметрите θ 0 това θ 1 обаче чрез функционална трансформация (в случая логаритъм) може да се редуцира до нова функция е а(х), линейно следвайки параметрите:
43. Проста линейна регресия
Най-простият регресионен модел е прост (едномерен, еднофакторен, сдвоен) линеен модел, който изглежда така:
де ε i– некорелирани случайни стойности (вариации), които водят до нулеви математически изчисления и никакви вариации σ 2 , аі b– постоянни коефициенти (параметри), които трябва да бъдат оценени въз основа на текущите стойности на продукцията y i.
За да намерите оценки на параметрите аі bЛинейна регресия, което означава права линия, която е най-задоволителна с експерименталните данни:
Методът на най-малките квадрати спира.
Жидно метод на най-малките квадрати
оценки на параметрите аі bразберете стойността от ума, като минимизирате сумата на квадратите y iвертикално от „референтната“ регресионна линия:
Нека bulo бъде нарязан на десет пазача с есенен размер Yс фиксирани стойности на промяна х
За минимизиране дсе равнява на нула лична информация аі b:
В резултат на това системата от класации за намиране на оценки отпада аі b:
Комбинацията от тези две нива дава:
Изрази за оценка на параметри аі bможе да се види и с един поглед:
След това емпиричното сравнение на регресионната линия YНа хможе да се запише във формата:
Безпристрастна оценка на дисперсията σ
2 видхилен значение y iот избраната права регресионна линия се дава от
Можем да коригираме параметрите на нивото на регресия
По този начин директната регресия изглежда така:
И оценката на дисперсията има по-висока стойност y iот избрана права регресионна линия
44. Проверка на значимостта на регресионната линия
Оценката е намерена b≠ 0 може да бъде прилагането на поетапна стойност, математически изчислена, която е равна на нула, тогава може да изглежда, че наистина няма такъв регресионен фактор.
За да разберете тази ситуация, проверете хипотеза H0: b= 0 с конкурентна хипотеза H 1: b ≠ 0.
Значимостта на регресионната линия може да се провери с помощта на допълнителен дисперсионен анализ.
Нека да разгледаме тази идентичност:
величина y i− ŷi = ε iсе нарича излишък и разликата между две количества:
ü бдителност на защитеното значение (vidguku) под формата на средния vidgukiv;
ü за възстановяване на прехвърлената стойност на течността ŷiот същата среда
Сходството може да бъде записано в изгледа
Като обидих всяка част от квадрата и го обобщих аз, Ние отхвърляме:
Количествата са премахнати от името:
с пълна (галална) сума от квадрати SK p, тъй като традиционната сума от квадрати се грижи за средната стойност на вниманието
сумата от квадрати, базирана на регресията на SC p, тъй като традиционната сума от квадрати отразява стойността на линейната регресия към средната предпазливост.
Залишкова сбор от квадрати SC0. Какъв е традиционният сбор на квадрати? Внимавайте за стойността на регресионната линия
По този начин roskid Y- Толкова голяма част от тази средна стойност може да се припише на певческия свят на факта, че не всеки внимава да лежи на линията на регресия. Ако случаят беше такъв, тогава сборът на квадратите преди регресията би достигнал нула. Звездата предполага, че регресията ще бъде значителна, тъй като сумата от квадрати на SC r ще бъде по-голяма от сумата от квадрати на SC 0.
Изчисленията от проверката на значимостта на регресията се извършват в таблицата за дисперсионен анализ
Якшчо прощава ε iделения според нормалния закон, тогава ако хипотезата H 0 е вярна: b= 0 статистика:
Подразделен по закона на Фишер с брой степени на свобода 1 и н−2.
Нулевата хипотеза ще бъде показана като еднакво значима при изчисляване на стойността на статистиката Еще бъде по-голяма от точката на α-височина f 1;н−2;α към подразделение на Фишер.
45. Проверка на адекватността на регресионния модел. Метод на излишъка
Адекватността на предложения регресионен модел означава, че всеки друг модел не осигурява значително подобрение в прогнозата за рак.
Тъй като всички стойности на продуктите се вземат предвид за различни стойности х, тогава няма значителна стойност за vodguk, която може да бъде премахната при нови условия x i, е възможно да се извърши допълнителна проверка на адекватността на линейния модел. Основата за такава проверка е излишъкът:
Подобряване според установения модел:
Осколки х- едноизмерна промяна, точки ( x i, d i) може да се изобрази на равнината като така наречената графика на излишъка. Това явление позволява да се идентифицира модел в поведението на ексцесиите. В допълнение, анализът на излишъците позволява да се анализират квотите според закона за разпределение на квотите.
Ако има деления по нормалния закон, тогава има априорна оценка на тяхната дисперсия σ 2 (оценка въз основа на предишни стойности), тогава е възможна точна оценка на адекватността на модела.
За допълнителна помощ Е-Критерият на Фишер може да бъде проверен, ако има значителна свръхдисперсия с 0 2 нараства според априорната оценка. Ако е много по-важно, може да има неадекватност и тогава трябва да погледнете модела.
Какво представляват априорните оценки? σ 2 не, но vimiryuvannya vidguku Yсе повтарят два или повече пъти с едни и същи стойности х, тогава тези повтарящи се предпазни мерки могат да се използват за получаване на още една оценка σ 2 (твърде голяма дисперсия идва на първо място). Да кажем за такава оценка, че това е „чисто“ хранене, остатъци, как да спечелите хВъпреки това, за двама души и внимавайте, всякакви внезапни промени могат да повлияят на резултатите и да създадат несъответствия между тях.
Получената оценка е надеждна оценка на дисперсията, която се получава чрез други методи. Ето защо, когато планирате експерименти, е важно да следвате повторенията.
Да приемем, че мРазлични значения х : х 1 , х 2 , ..., x m. Нека кожата ви разбере значението x iє n iБъди внимателен Y. Usyogo внимавайте при излизане:
Този прост линеен регресионен модел може да бъде написан по следния начин:
Познаваме разпръскването на „чистите“ стоки. Тази дисперсия се комбинира с оценка на дисперсията σ
2, за разкриване на значението на изразите y ijпри х = x iКак ще говоря за избора си? n i. В резултат на това дисперсията на „чистите“ суспензии е толкова стара, колкото:
Тази дисперсия служи като оценка σ 2 е сигурно, че моделът е избран правилно.
Нека покажем, че сумата от квадрати на „чисти разфасовки“ е част от излишната сума от квадрати (сумата от квадрати, която е включена в излишната дисперсия). Излишък за й-та предпазливост, когато x iможе да се запише във формата:
Как да подредите обидните части на тази връзка и след това да ги обобщите йи от аз, след което премахваме:
Истината на това усърдие струва много квадрати. Първият член на дясната страна е сборът от квадратите на „чистите“ ползи, другият член може да се нарече сборът от квадратите на неадекватността. Останалата сума е м−2 степени на свобода, следователно дисперсия на неадекватността
Статистически критерий за проверка на хипотеза H 0: прост линеен модел е адекватен, срещу хипотеза H 1: прост линеен модел е неадекватен, това е линейна стойност
За валидността на нулевата хипотеза стойността ЕМоже да раздели стъпките на свободата на Фишер м−2 ta н−м. Хипотезата за линейна регресия трябва да бъде отхвърлена с еднаква значимост на α, тъй като стойността на статистиката се отнема от точката α-vscentka на разделението на Фишер с броя на стъпките на свобода м−2 ta н−м.
46. Проверка на адекватността на регресионния модел (Div. 45). Дисперсионен анализ
47. Проверка на адекватността на регресионния модел (Div. 45). Коефициент на определяне
Като алтернатива, за да характеризирате цената на регресионна линия, използвайте извадковия коефициент на определяне Р 2 показва коя част (част) от сумата на квадратите се определя чрез регресия, SK p се добавя към общата сума на квадратите SK p:
Чим по-близо Р 2 към едно, колкото по-точно регресията приближава експерименталните данни, толкова по-внимателен е човек, когато се доближава до линейната регресия. Якшчо Р 2 = 0, след това променете изхода от изчислението чрез добавяне на ненарушени фактори и линията на регресия е успоредна на оста х-iv. Простата линейна регресия има коефициент на детерминация Р 2, равен на квадрата на корелационния коефициент r 2 .
Максималната стойност на R 2 =1 може да се постигне дори по-често, ако се внимава за различни стойности на x-iv. Ако данните имат доказателства, които се повтарят, тогава стойността на R 2 не може да достигне единица, сякаш моделът не е добър.
48. Доверителни интервали за параметри на проста линейна регресия
По същия начин както средната стойност на извадката е оценка на референтната средна стойност (средната стойност на популацията), така и параметрите за изравняване на регресията на извадката. аі b- без оценка на съответните регресионни коефициенти. Различните проби ще дадат различни оценки на средната стойност - така че различните проби ще дадат различни оценки на регресионните коефициенти.
В долния край законът дава помилвания на рода ε iсе описват с нормален закон, оценка на параметъра bИмаме нормално разделение със следните параметри:
Оценка на параметър Oskolki ае линейна комбинация от независими нормално разпределени величини, както и нормално разпределение с математически изчисления и дисперсия:
В този случай (1 - α) е доверителният интервал за оценка на дисперсията σ 2 от разбирането на новото ( н−2)с 0 2 /σ 2 Разделени по закон χ 2 с броя на стъпките на свобода н−2 и има вирус
49. Допълнителни интервали за регресионната линия. Доверителен интервал за стойността на остарялата промяна
Изчислете неизвестните стойности на регресионните коефициенти Аі b. Вече не сме запознати с техните оценки. В противен случай директната регресия може да се извърши или повече или по-малко, или стръмно, или плоско, или по-малко подтикнато от примерни данни. Използвахме допълнителни интервали за регресионни коефициенти. Можете да изчислите крайната област и самата регресионна линия.
За проста линейна регресия не забравяйте да използвате (1- α
) доверителен интервал за математическо изчисляване на резултата Yкогато е важно х = х 0 . Има само едно математическо изчисление а+bx 0 и його резултат
Бо тогава.
Оценката на математическата интелигентност се определя от линейна комбинация от некорелирани нормално разпределени стойности и по този начин нормалното разпределение е центрирано в точката на истинската стойност на умствената математическа интелигентност и дисперсия
Следователно доверителният интервал на регресионната линия за стойността на кожата х 0 може да се види с един поглед
Както можете да видите, минималният интервал на безопасност надхвърля х 0 равна на средната стойност и се увеличава в света на факта, че х 0 се "отдалечава" от средната във всяка посока.
За да се премахне безличността на сънливите доверителни интервали, свързани с цялата регресионна функция, през цялото време, индуцираната вираза тн −2,α
/2 трябва да се замести
При класирането експертът трябва да постави оценяваните елементи по реда на нарастване (промяна) на тяхното предимство и да присвои рангове на всеки от тях под формата на естествени числа. При директно класиране най-важният елемент е ранг 1 (единица 0), а най-малко важният елемент е ранг m.
Ако експертът не може строго да класира тези елементи, които според него все още са по-добри, тогава е позволено да се дадат същите рангове на такива елементи. За да се гарантира равенството на сумата от ранговете, сумата от елементите, които се класират, трябва да бъде установена в така наречените стандартизирани рангове. Стандартизационният ранг е средноаритметичният брой елементи в класираната серия, който обаче е по-добър.
дупе 2.6.Експертът подреди шестте елемента по приоритет:
След това ранговете на тези елементи ще бъдат стандартизирани
По този начин сумата от ранговете, присвоени на елементите, е сравнима със сумата от числата в естествената серия.
Точността на изразяване на разликата в класирането на елементите трябва да зависи от сложността на множествеността на представянето. Процедурата за класиране дава най-надеждни резултати (отвъд нивото на близост на идентифицираното предимство и „истината“), стига броят на оценяваните елементи да е не повече от 10. Граничната тежест на безличността на представянето не е виновен, чувствай се на 20.
Обработката и анализът на класациите се извършва на групова основа въз основа на индивидуални заслуги. За кого може да се зададе следното: а) връзка с висока плътност между класирането на двама експерти по елементите на безличността; б) значителна връзка между двата елемента въз основа на индивидуалните мисли на членовете на групата въз основа на различните характеристики на тези елементи; в) оценка на последователността на мислите на експертите в групата, която включва най-малко двама експерти.
В първите два случая като мярка за плътността на връзката се определя коефициентът на рангова корелация. Важно е да се определи дали ранговата корелация е разрешена или не, определя се коефициентът на рангова корелация на Kendal или Spearman.
Коефициент на рангова корелация на Kendal за проблем (a)
де м− брой елементи; r 1 i –ранг, определен от първото вещо лице аз−ти елемент; r 2 i –същата, от друго вещо лице.
За задача (b) компонент (2.5) има следната замяна: m - броят на характеристиките на два елемента, които трябва да бъдат оценени; r 1 i(r 2 i) - ранг на i-тата характеристика класиране на първия (друг) елемент, представен от група експерти.
При строго класиране се определя коефициентът на рангова корелация. Р Spearmana:
чиито компоненти са същото като i (2.5).
Коефициентите на корелация (2.5), (2.6) се променят от -1 до +1. Коефициентът на корелация е +1, което означава, че класирането е същото; Ако стойността е равна на -1, тогава удълженията (класирането на портите е едно към едно). Равният на нула коефициент на корелация означава, че класациите са линейно независими (некорелирани).
Резултатите от този подход (експертът е „по-див“ с спад) индивидуалните класации се разглеждат като спадове, поради задачата за статистическа проверка на хипотезата за значимостта на извлечения коефициент на корелация. Кой тип критерий на Нейман-Пиърсън се използва: задават се равни на значимостта на критерия α и, познавайки законите за разделяне на коефициента на корелация, посочват граничните стойности c α, За да се изравни стойността на коефициента на корелация. Критичната зона е от дясната страна (на практика настройте бъбрека да развие значим критерий и му присвоете ниво на значимост, което е равно на праговото ниво α ).
Коефициентът на рангова корелация на Kendal е, при t > 10, деление, близко до нормалното със следните параметри:
de M [τ] - математическо изчисление; D [τ] - Дисперсия.
В този случай е показана таблицата с функции на стандартното нормално деление:
и границата τ α на критичната област е обозначена като корен на правата
Ако стойността на коефициента се изчислява като τ ≥ τ α, тогава е важно класирането да работи добре. Задайте стойностите в диапазона от 0,01-0,05. За t ≤ 10 разпределения t е посочено в таблицата. 2.1.
Проверката на значимостта на двете класации въз основа на коефициента на Спирман се извършва в същия ред, като се използва t-тестовата таблица на Стюдънт за m > 10.
Какъв страхотен размер
има деление, което добре се доближава до делението на Студента с м– 2 стъпки на свобода. При м> 30 деление на стойността ρ е по-подходящо за нормалното, тъй като M [ρ] = 0 и D [ρ] = .
За t 10 проверете значимостта на ρ, като използвате допълнителната таблица. 2.2.
Тъй като класирането е непоследователно, коефициентът на Спирман
de ρ – изчисляване (2.6);
de k 1 , k 2 - броят на различните групи нестроги рангове в първо и второ класиране; л i е броят на новите рангове на аз-ї групи. При практически избор на коефициенти за ранговата корелация на Spearman и Kendal е важно коефициентът да гарантира по-точен резултат с минимална дисперсия.
Таблица 2.1.Разделяне на коефициента на рангова корелация на Kendal
Кратка теория
Коефициентът на корелация Kendal се определя в моменти, когато двете ординални скали са представени по различен начин, така че ранговете да са свързани с всеки ден. Изчисляването на коефициента на Kendal е свързано с увеличаването на броя на бягствата и инверсиите.
Този коефициент не се променя повече и се осигурява по следната формула:
За класиране всички единици се класират по знак; Според редица други признаци, за всеки ранг броят на напредващите рангове, който надвишава данните (значимото им преминаване), и броят на напредващите рангове под даденото (значимото им преминаване).
Можете ли да покажете какво
И коефициентът на рангова корелация на Kendal може да бъде записан като
За да проверите с еднаква значимост нулевата хипотеза за равенството на нулевия общ коефициент на рангова корелация на Кендъл с конкурентна хипотеза, трябва да изчислите критичната точка:
де – обсяг вибирки; – критичната точка на двустранната критична област, както знаем от таблицата на функцията на Лаплас за равенство
Всъщност няма причина да се предлага нулева хипотеза. Ранговата корелация между признаците е незначителна.
И така, нулевата хипотеза е отхвърлена. Между знаците има значителна рангова корелационна връзка.
Край на задачата
Задачи на Умов
Преди часа на наемане на седем кандидати за свободни позиции бяха назначени двама тъстове. Резултатите от теста (в топки) са показани в таблицата:
| Тест | Кандидат | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 1 | 31 | 82 | 25 | 26 | 53 | 30 | 29 | 2 | 21 | 55 | 8 | 27 | 32 | 42 | 26 |
Изчислете коефициента на рангова корелация на Kendall между резултатите от двата теста и оценете неговата значимост.
Взето решение
Изчислим коефициент на Кендал
Ранговете на факторните признаци се подреждат стриктно в реда на нарастване и в същото време се записват съответните рангове на резултантните знаци. До всеки ранг складът на следващите рангове поддържа редица големи рангове въз основа на стойността на ранговете (въведени в стека) и редица по-малки рангове (въведени в стека).
| 1 | 1 | 6 | 0 | 2 | 4 | 3 | 2 | 3 | 3 | 3 | 1 | 4 | 6 | 1 | 2 | 5 | 2 | 2 | 0 | 6 | 5 | 1 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | Сума | 16 | 5 |
Нуждите на икономическата и социалната практика изискват разработването на методи за бързо описание на процесите, които ни позволяват да регистрираме точно как работят хората и техните служители. Въз основа на факта, че значенията на ясните знаци могат да бъдат подредени или класирани по етапа на промяна (растеж) на знаците, можете да оцените плътността на връзката между ясните знаци. Ясно е, че има знак, че е невъзможно да се измери точно, но той позволява обектите да бъдат подравнени един спрямо друг и след това да ги увеличават в реда на намаляване и увеличаване на остротата. Вместо това истинската разлика в скалите за класиране е редът, в който обектите се появяват на нивото на разнообразие на ценения знак.
За практически цели корелацията на ранга е още по-лоша. Например, ако е установена корелация с висок ранг между два различни признака на вируси, достатъчно е да се контролират вирусите само за един признак, което намалява разходите и ускорява контрола.
Като пример можете да видите очевидната връзка между сигурността на търговските продукти, ниските производствени разходи и режийните разходи за продажби. На ход 10 се изчертава следната таблица:
Подреждаме стойностите на X според скалите, при които на стойността на кожата се дава нейният сериен номер (ранг):
По такъв начин
Нека да разгледаме таблицата, където са записани залозите X и Y, отхвърлени в резултат на проследяване на техните рангове:
Посочвайки разликата в ранговете, записваме формулата за изчисляване на примерния коефициент на корелация на Спирман:
където n е броят на пазачите, това е броят на двойките чинове.
Коефициентът на Спирман има следната мощност:
Между ясните знаци на X и Y има пряка корелация със смисъла, че ранговете на обектите са равни за всички стойности на i, тогава коефициентът на корелация на пробата на Spearman е сравним с 1. Действие, но, замествайки формулата , изваждаме 1.
Тъй като между ясните знаци X и Y има пълно обръщане на това, което рангът показва ранга, тогава примерният коефициент на корелация на Spearman е равен на -1.
За да бъда честен
Замествайки формулата на коефициента на корелация на Спирман, премахваме -1.
Тъй като между ясни знаци няма пряка, няма обратна връзка, тогава примерният коефициент на корелация на Spearman се поставя между -1 и 1 и колкото по-близо до неговата стойност, тези връзки между по-малко знаци.
От данните на заострения задник знаем стойността P, за която получаваме таблица с i стойности:
Вибрационен коефициент на корелация Kendal. Възможно е да се оцени връзката между два ясни знака, като се използва коефициентът на рангова корелация на Kendal.
Нека ранговете на обектите за избор станат по-напреднали:
зад знака Х:
зад знака Y: . Приемливо е дясното да има по-висок ранг, дясното да има по-висок ранг и дясното да има по-висок ранг. Въведете броя на ранговете
По подобен начин въвеждаме стойност като сумата от броя на ранговете, които лежат отдясно, а не от по-малките.
Викторианският коефициент на корелация Kendal се записва по формулата:
De n – обсяг вибирки.
Коефициентът на Кендъл има същата мощност като коефициента на Спирман:
Тъй като между ясните знаци X и Y има пряка корелация със смисъла, че ранговете на обектите са равни за всички стойности на i, тогава коефициентът на избор на корелацията на Kendall е повече от 1. Действие, но вдясно, има n-1 ранга, по-високи от това, същия ранг. Нека го инсталираме тогава. Тоди. І коефициент Кендъл: .
Тъй като между ясните знаци X и Y има пълно обръщане на това, което рангът показва ранга, тогава коефициентът на вземане на проби от корелацията на Кендъл е равен на -1. Десният няма звания, великите. Подобен. Замествайки стойността R+=0 във формулата за коефициента на Кендъл, изваждаме -1.
Когато има голямо количество извадки и стойностите на коефициентите на рангова корелация не са близки до 1, ревността може да се приближава:
Дали коефициентът на Kendal осигурява по-консервативна оценка на корелацията от коефициента на Spearman? (числова стойност? zavzhdi по-малко, nіzh). Искате ли да платите коефициента? По-малко трудоемко, по-ниско изчисляване на коефициента, оставащият е по-лесен за изпреварване, когато се добави нов член към реда.
Важно предимство на коефициента се състои във факта, че е възможно да се изчисли коефициентът на корелация на частния ранг, което позволява да се оцени етапът на „чиста“ взаимосвързаност на два знака за ранг чрез премахване на входа на третия :
Значението на коефициентите на рангова корелация. При значителна сила на ранговата корелация, базирана на извадкови данни, е необходимо да се разгледа началото на храненето: на какво ниво на надеждност може да се разчита на заключение за тези, които в общата съвкупност имат реална корелация, която е била премахнат Първият примерен коефициент на рангова корелация. С други думи, необходимо е да се провери значимостта на корелираните рангове, което беше взето предвид въз основа на хипотезата за статистическата независимост на двете анализирани рангове.
При подбор на необходимото внимание, проверката на стойността на коефициентите на рангова корелация може да бъде последвана от допълнителна таблица на нормалното деление (Таблица 1 в допълнение). Как да проверим значимостта на коефициента на Спирман? (за n>20) изчислете стойностите
и да проверим значението на коефициента, Кендъл? (за n>10) изчислете стойностите
de S = R + - R-, n - obsyag vibіrki.
След това задайте равното значение?, Определете критичната стойност tcr(?,k) от таблицата на критичните точки в подразделението на Студента и я изравнете с изчислението на стойността или. Броят на нивата на волята се приема за k = n-2. Ако > tcr, тогава значенията се разпознават като значими.
Коефициент на корелация на Фехнер.
Намерете, след отгатване, коефициента на Фехнер, който характеризира елементарно ниво на плътност на връзката, което е доста победно при установяване на видимостта на връзката, ако има малко количество изходна информация. Основата на неговото изчисляване е появата на директния резултат от средноаритметичното на вариантите на всяка вариационна серия и значимостта на знаците на тези вариации за две серии, връзките между които са съгласувани.
Този коефициент се определя по формулата:
de na - броят на бягствата от знаците на отделните величини от средното им аритметично; nb – очевидно голям брой разлики.
Коефициентът на Фехнер може да се променя в границите на -1,0<= Кф<= +1,0.
Приложни аспекти на ранговата корелация. Както беше посочено, коефициентите на рангова корелация могат да бъдат определени чрез ясен анализ на взаимовръзката на два ранг знака и силата на връзката между ранг и ранг знаци. И тук значенията на китайските знаци са подредени и са им присвоени подрангове.
Това е така, когато изчисляването на коефициентите на ранговата корелация е завършено и когато се определи силата на връзката на два специални знака. Така че, при здравословно разделяне на едно от тях (или и двете) в сравнение с нормалното разделение, изчисленото ниво на значимост на извадковия коефициент на корелация r става неправилно, както и коефициентът за класиране? аз? които не са свързани с такива демаркации поради еднакво значение.
Друга ситуация възниква, ако връзката на два кинетични знака има нелинеен (или монотонен) характер. Тъй като броят на обектите в селекцията е малък или тъй като за последователя това е знак за връзка, тогава корелационната връзка е различна? Може би съм неподходящ тук. Изчисляването на коефициента на рангова корелация ни позволява да заобиколим тази трудност.
Практическа част
Глава 1. Корелационно-регресионен анализ
Постановка и формализиране на проблема:
Дава се емпирична селекция въз основа на ниска сигурност в производствения процес (за видове) и броя на произведените вируси. Извадката имплицитно характеризира взаимовръзките между извършения инсталационен процес и броя на препаратите на вирусите. Чрез подмяната на селекцията става ясно, че подготвените вируси се вибрират върху оборудването, което е изгубено в експлоатация, като остатъкът е повече от % от оборудването, което е довело до по-малко производство на микроби. Необходимо е да се извърши допълнително изследване на извадката за корелационно-регресивно възникване, за да се установи формата на възникване, да се оцени регресионната функция (регресионен анализ), както и да се идентифицират връзките между променливите променливи и данните.намалете плътността (корелационен анализ ). Допълнителните задачи на корелационния анализ включват оценка на еднаква регресия с помощта на една променлива. Освен това е необходимо да се предвиди броят на освободените микроби при 30% капацитет.
Формализирахме селекция в таблицата, като посочихме данните „Притежание на Vidma, %“ като X, данните „Брой микроби“ като Y:
Подробности за уикенда. маса 1
От физическото местоположение на растението е ясно, че броят на освободените зародиши Y е директно депозиран в % на притежание, тогава депозитът на Y в X е очевиден.При извършване на регресионен анализ е необходимо да се знае математическата депозит (регресия) іу), който свързва стойностите на X и Y. В този случай регресионен анализ , За разлика от корелацията, се предава, че стойността на X действа като независим променлив фактор и стойността на Y е зависим от него или като резултатен знак. Следователно е необходимо да се синтезира адекватен икономико-математически модел. изчислете (познайте, коригирайте) функцията Y = f(X), която характеризира дълбочината между стойностите на X и Y, така че да бъде възможно да се предвиди стойността на Y при X = 30. Развитието на това задачата може да се направи с помощта на допълнителен корелационен регресионен анализ.
Кратък преглед на методите за решаване на корелационно-регресивни задачи и структуриране на метода за решаването им.
Методите за регресионен анализ за броя на факторите, които се вливат в ефективния знак, се разделят на един и много фактори. Еднофакторен – броят на независимите фактори = 1, тогава. Y = F(X)
богат фактор – брой фактори > 1, тогава.
Поради броя на дълготрайните промени (резултантни признаци), елементите на регресия също могат да бъдат разделени на един и голям брой ефективни признаци. Zagalom zavdannya с много ефективни знаци може да бъде написан:
Методът на корелационно-регресионния анализ се основава на известните параметри на приблизителното (най-близкото) местоположение на формата
Резултатите в дадените данни включват само една независима промяна, така че може да се проследи само един фактор, който влияе върху резултата, а не проследяване на един фактор или регресия по двойки.
Ако е налице един фактор, остарелостта се определя от следното:
Формата за записване на конкретна регресия се основава на избора на функция, която показва статистическата връзка между фактора и резултантния знак и включва следното:
линейна регресия, равна на вида,
параболичен, равен на изгледа
кубични, равни на вид
хиперболичен, ревнив към външния вид
сублогаритмичен, равен на външния вид
показен, ревнив към външния вид
статичен, ревнив към външния вид.
Стойността на функцията се свежда до определяне на параметрите на регресионното уравнение и оценка на надеждността на уравнението. За да определите параметрите, можете да използвате метода на най-малките квадрати и метода на най-малкото модули.
Първият е да се гарантира, че сумата от квадратите на емпиричните стойности на Yi спрямо средното Yi е минимална.
Методът на най-малките модули включва минимизиране на сумата от модули на разликата между емпиричните стойности Yi и средната инвестиция Yi.
За да разрешим този проблем, ние избираме метода на най-малките квадрати, тъй като той е най-простият и дава добри оценки въз основа на статистическа мощност.
Технологията решава проблема с регресионния анализ чрез метода на най-малките квадрати.
Можете да определите типа съхранение (линейно, квадратично, кубично и т.н.) между променливите, като допълнително оцените стойността на разликата в действителната стойност от вида на структурата:
de - емпирични стойности, - разнообразни стойности за апроксимиращата функция. Ние оценяваме стойностите на Si за различни функции и избираме най-малкото от тях, за да изберем апроксимиращата функция.
Появата на тези и други функции се определя от допълнителното откриване на коефициенти, които присъстват за кожната функция за активиране на гласовата система:
линейна регресия, равна на изглед, система -
параболична, еднаква по външен вид система -
кубичен, равен на външен вид, система -
Разработвайки системата, ние знаем, че стигаме до специфичен израз на аналитичната функция, какъвто е вероятно случаят с различните видове ценности. По-долу са всички данни за оценка на количеството на изчерпване S и анализ на минимума.
За линейна позиция оценяваме плътността на връзката между фактора X и резултантния знак Y под формата на корелационния коефициент r:
Средна стойност на дисплея;
Средна стойност на фактора;
y – експериментална стойност на показателя;
x – експериментална значимост на фактора;
Средна квадратична вариация в x;
Средна квадратична стойност за y.
Тъй като коефициентът на корелация е r = 0, тогава е важно да се отбележи, че връзката между знаците е незначителна или ежедневна, тъй като r = 1, тогава има много висока функционална връзка между знаците.
С помощта на таблицата Chaddock е възможно да се направи ясна оценка на силата на корелационната връзка между знаците:
Таблица на Chaddock Таблица 2.
За нелинейно местоположение се определят корелационната връзка (0 1) и корелационният индекс R, които се изчисляват за такива находища.
de value – стойността на показателя, изчислена според регресивния период на угар.
Като оценка на точността, изчислете Виктористичната стойност на средната стойност на приближението
С висока точност лежи на границите от 0-12%.
За да се оцени изборът на функционална релевантност, се използва коефициентът на детерминация.
Коефициентът на детерминация се определя от „нормализираната“ мярка на избора на функционалния модел, която определя връзката между факториела и формалната дисперсия, по-точно по-висока част от факторната дисперсия в подземието.
За оценка на значимостта на корелационния индекс R се използва F-критерият на Fisher. Действителната стойност на критерия се посочва със следната формула:
където m е броят на параметрите на нивото на регресия, n е броят на предпазните мерки. Стойността е равна на критичните стойности, както е посочено в таблицата чрез F-критерия въз основа на приетото ниво на значимост и броя на степените на свобода. По този начин стойността на индекса на корелация R се определя от теорията.
За тази форма на регресия се изчисляват коефициентите на регресия. Резултатите от изчислението за по-голяма яснота са включени в таблицата на текущата структура (между другото, броят на колоните и техният тип се променят според вида на регресията):
Таблица 3
Решението е взето.
Погрижено е да се осигури икономично решение - дълготрайност на освобождаването на вируси поради високото ниво на инсталиране. Целият смисъл е премахнат.
Избраните стойности са описани в таблица 1.
Ще има графика на емпиричната продължителност за индуцираната проба (фиг. 1)
По външния вид на графиката става ясно, че е възможна аналитична дълбочина под формата на линейна функция:
Можем да решим сдвоения коефициент на корелация за оценка на връзката между X и Y:
Нека използваме допълнителна таблица:
Таблица 4
Предложената система за партньорска проверка за намиране на коефициенти е:
от първо ниво, представяне на значения
друг има ревност, ние отхвърляме:
Ние знаем
Можем да изберем вида на регресионното уравнение:
9. За да се оцени плътността на намерената връзка, се използва коефициентът на корелация r:
Според таблицата на Chaddock се установява, че при r = 0,90 връзките между X и Y са много високи и надеждността на нивото на регресия също е висока. За да оцените точността, изчислете використичната стойност на средната стойност на приближението:
Важно е стойността да гарантира високо ниво на надеждност на регресията.
За линейна зависимост между X и Y, индексът на детерминация е равен на квадрата на корелационния коефициент r: . Също така, 81% от буквалната вариация се обяснява с промяна в факторния знак на X.
За оценка на значимостта на индекса на корелация R, който е равен на коефициента на корелация r в линейна позиция на абсолютна стойност, се използва F-критерият на Фишер. Действителното значение зад тази формула е:
където m е броят на параметрите на нивото на регресия, n е броят на предпазните мерки. Tobto n=5, m=2.
Според приетото ниво на значимост =0,05 и броя на стъпките на свобода, табличната стойност е критична. В резултат на това стойността на корелационния индекс R се определя от стойността.
Предсказаната стойност на Y при X = 30 е изчислима:
Нека създадем графика на намерената функция:
11. Коефициентът на корелация е значително намален със стойността на средноквадратичното изменение
и тогава се определя значението на стандартизираната грижа
При корелация > 2 с увереност 95%, можем да говорим за значимостта на резултантния коефициент на корелация.
Задача 2. Линейна оптимизация
Опция 1.
Планът за развитие на района предвижда въвеждането в експлоатация на 3 находища за нафта с общ добив 9 млн. тона. Първото семейство се съгласи да определи обема на производството най-малко 1 милион тона, второто - 3 милиона тона, третото - 5 милиона тона. За да се постигне такава производителност, е необходимо да се пробият поне 125 отвора. За изпълнението на този план бяха отпуснати 25 милиона рубли. капиталови находища (показател K) и 80 км тръби (показател L).
Необходимо е да се определи оптималният (максимален) брой свредла, за да се осигури планираната производителност на кожния род. Изходните данни от посочените данни се намират в таблицата.
Уикенд дати
Формулирането на проблема е по-ясно.
Ние формализираме задачите в задачата за пране и почистване. Методът за изпълнение на тази задача за оптимизиране е да се намери максималната стойност на бутилката с масло за оптималния брой пробивания по линията на кожата с подходяща грижа.
Функцията на целта може да се види ясно:
de - брой свердловци според произхода на кожата.
Иснуучи борси за:
годишнина от полагането на тръбата:
брой свердловини на род кожа:
Разнообразие от ежедневието 1 Свердловина:
Задачите за линейна оптимизация се постигат например чрез следните методи:
Графично
Симплексен метод
Използването на графичния метод е по-лесно при отделяне на задачите за линейна оптимизация от две променливи. При по-голям брой промени се налага спиране на алгебричния апарат. Нека да разгледаме усъвършенствания метод за решаване на проблеми с линейна оптимизация, който се нарича симплексен метод.
Симплексният метод е типично приложение на итеративни изчисления, които са разработени в отговор на нарастващи задачи за оптимизация. Обмислят се итеративни процедури от този вид, които ще осигурят най-високо ниво на задачи за допълнителни модели на операции за проследяване.
Тогава за най-високия оптимизационен проблем, използващ симплексния метод, е необходимо броят на неизвестните Xi да бъде по-голям от броя на равните. Ривнянска система
доволен от новороденото m A= добавено към m. Показателно е, че колоната на матрицата A е, а колоната с произволни членове е Базисните решения на системата (1) се наричат множество от m неизвестни решения на системата (1). Алгоритъмът на симплексния метод е описан накратко, както следва: Уикенд борса, записана във вид на неравенство тип<= (=>), възможно е да изглеждате равномерно, като добавите излишък от мента към лявата страна на разреза (чрез повдигане на излишната мента от лявата част). Например лявата част на обменния курс през уикенда въвежда се твърде много промяна, в резултат на което полученото неравенство се превръща в равенство Тъй като обменът на изход означава загуба на тръби, лесно е да се интерпретира следата като излишък или некорозивна част от този ресурс. Максимизирането на целевата функция е еквивалентно на минимизиране на същата функция, която се взема от близкия знак. Тото в нашата vipadka еквивалентен За основното решение от офанзивен тип се формира симплексна таблица: Тази таблица показва, че след освобождаването на проблема тези клиенти имат разходна база за решението. - Лична връзка с един от партньорите; - допълнителни множители за нулиране на стойността в таблиците в таблицата, които трябва да бъдат поставени до точката, която позволява. - минимална стойност на целевата функция -Z, - стойност на коефициентите на целевата функция за неизвестни. Важно е да се знае дали е по-положителен. След като няма такова нещо, значи задачата е уважена от най-висшите. Изберете която и да е колона на таблицата, в която и да е, тази колона се нарича „разрешена“ колона. Тъй като сред елементите на системата няма положителни числа, което позволява, тогава има несъответствие поради липсата на взаимовръзка на целевата функция с безличността на нейното решение. Ако има положителни числа в колоната, това ви позволява в момента да преминете към точка 5. Стекът се запълва с дроби, за номератора са елементите на колоната, а за знака са подчинените елементи на вертикалната колона. От всички стойности се избира най-малкото. Редът, в който случай е най-добре да го наречем „разрешителен“ ред. В мрежата на отделно парче и отделно парче може да се намери отделен елемент, който може да се види в някаква форма, например в цвят. На базата на първата симплексна таблица се формира подход, при който: Векторът на реда се заменя с вектор на стека отделният ред се заменя със същия ред, разделен на отделни редове скин от други редове на таблицата се заменя със сбора на реда от отделния раздел, умножен по специално избран допълнителен множител по метода на изваждане на 0 от раздела на отделния раздел. С новата таблица преминете към точка 4. Решението е взето. При постановката на задачата има следната система от неравенства: и целенасочена функция Нека трансформираме системата от неравенства в система от равенства, като въведем допълнителни промени: Нека приведем целевата функция до нейния еквивалент: Нека получим изходната симплексна таблица: Viberemo отделни stovpets. Разрахуемо печки: Въведете стойностите в таблицата. Най-малкото от тях = 10 означава реда: . В напречното сечение на отделната структура и отделната колона намираме отделен елемент = 1. Запълваме част от таблицата с допълнителни множители, така че: умножавайки върху тях, редът, който се добавя, преди да добавим към други редове на масата, създава нули в елементи на отделна сградна конструкция. Нека съставим симплексна таблица: Ние вземаме стойностите от отделно лице, изчисляваме ги и ги въвеждаме в таблицата. Като минимум са необходими отделни сгради. Разрешителният елемент ще бъде 1. Знаем допълнителните множители, запомнете клаузите. Нека създадем симплексна таблица: По подобен начин познаваме отделната колона, отделната сграда и отделния елемент = 2. Ще измислим симплексна таблица: Фрагментите в реда -Z нямат положителни стойности, тази таблица завършва. Първият писател дава значението на неизвестното, тогава. оптимално основно решение: Стойността на целевата функция е -Z = -8000, което е еквивалентно на Zmax = 8000. Проблемът е завършен. Отдел 3. Клъстерен анализ Постановка на проблема: Извършете разбивка на обекти в базата данни, разположена в таблицата. Изберете метода за вземане на решение да го извършите независимо, като използвате график за данни. Опция 1. Уикенд дати Преглед на методите за решаване на зададения тип задачи. Грундиране по метода на развързване. Целта на клъстерния анализ се основава на следните методи: Комбинираният или дървовиден метод на клъстериране се използва за формиране на клъстери от „субекти“ или „обхват между обекти“. Тези местоположения могат да бъдат разположени в пространство с един свят или с множество светове. Подходът на двойното влизане печели (макар и рядко) в ситуации, в които данните се интерпретират не от гледна точка на „цели“ и „обективни авторитети“, а от гледна точка на охранители и променливи такива. Оказва се, че трябва да се внимава и незабавно да се направят промени, за да се премахнат отлаганията, за да се идентифицират неразбрани клъстери. Метод на K-средствата. Vikorystvovaetsya, ако има хипотеза за броя на клъстерите. Можете да наредите на системата да създаде точно, например, три клъстера, така че миризмите да са възможно най-различни. В крайния случай методът на K-средните ще бъде равен на K различни клъстера, разпръснати на възможно най-големите разстояния, един вид наведнъж. Има следните начини за персонализиране на повърхностите: Евклидово лице. Това е най-опасният тип външен вид. Това е просто геометрична позиция в огромен свят от пространство и се класира, както следва: Важно е да се отбележи, че евклидовата мрежа (и нейният квадрат) се изчислява въз основа на изходни данни, а не на стандартизирани данни. Изглед към кварталите на града (изглед към Манхатън). Това е просто средната разлика в координатите. В повечето случаи този свят ще даде същите резултати като стандартната версия на Euclid. Показателно е обаче, че за този период притокът на околните големи кланета (вициди) се променя (фрагментите на смрадта не се образуват на площада). Капиталът на Манхатън се изчислява по следната формула: Стани Чебишева. Това може да изглежда като кафяв цвят, ако искате да считате два обекта за „клане“, тъй като те се борят за една координата (което е един свят). Стойността на Chebishev се изчислява по следната формула: Изправете се с краката си. Понякога се препоръчва прогресивно увеличаване или промяна на количеството на натиска, за да се достигне до размер, тъй като други обекти са силно нарушени. Това може да се достигне от статичната линия. Пространството за краката се изчислява по формулата: de rta p - параметри, които се определят от ползвателя. Редица изчисления могат да покажат как се обработва определен цикъл. Параметърът p е показателен за прогресивното влияние на големите разстояния между обектите. Ако двата параметъра са нарушени - r і p, за да съответстват на двата, тогава това се издига от позицията на Евклид. Стотици лоши неща. Този подход се разглежда в тези случаи, ако данните са категорични. Това се изчислява по следната формула: За да изпълним поставената задача, ние избираме метода на агрегиране (дървовидно клъстериране), тъй като отговаря на умовете и настройката на задачата (да се извърши разделяне на обекти). По ваш собствен начин методът на обединяване може да се използва за създаване на редица опции за правилата за свързване: Единична връзка (най-близък метод на свързване). Този метод показва разстоянието между два клъстера и разстоянието между два най-близки обекта (най-близки съдове) в различни клъстери. Ако има два обекта в два клъстера, които са близо един до друг, има връзка отдолу. Това правило, според певеца, е да се нанизват обекти заедно, за да образуват клъстери, а получените клъстери са склонни да бъдат представени с дълги "копия". Нова връзка (метод за намиране на далечни съдове). Този метод показва разстоянието между клъстерите като най-голямото разстояние между два обекта в различни клъстери (т.е. най-отдалечените). Също така е ясно, че няма други методи за комбиниране на клъстери, подобни на тези (например, полът по двойки не е важен, половината по двойки е важна). Технология на метода на разединяване. Разрахунок на изложителите. На първия етап, ако кожният обект е заобиколен от клъстер, разстоянията между тези обекти се показват чрез обратен подход. Руините на руините не са изчистени, само един знак, важно е да запомните, че миризмите се избягват. Следователно няма нужда да стандартизираме изходните данни, така че сега преминаваме към декомпозиране на матрицата от секции. Решението е взето. Ще следим изходния график (Фигура 2) Как да стоим между обектите е първоначална евклидова позиция. Това работи добре с формулата: de l – знаци; k - броят на знаците, които се появяват между обекти 1 и 2: Продължаваме да развиваме и други структури: Премахването на тези стойности създава таблица: Найменша се изправи. Това означава, че елементи 3,6 и 5 са комбинирани в един клъстер. Да вземем следната таблица: Найменша се изправи. В един клъстер са комбинирани елементи 3, 6, 5 и 4. Можем да създадем таблица с два клъстера: Минимално разстояние между елементи 3 и 6. Това означава, че елементи 3 и 6 са обединени в един клъстер. Застанете между новосъздадения клъстер и други елементи, изберете максимума. Например, застанете между клъстер 1 и клъстер 3.6, max(13.34166, 13.60147)= 13.34166. Нека съставим следната таблица: Има минимално разстояние - разстоянието между клъстери 1 и 2. Комбинирайки 1 и 2 в един клъстер, можем да кажем: По този начин, използвайки метода на „далечно засмукване“, бяха избрани два клъстера: 1,2 и 3,4,5,6, стоящи между тях 13.60147. Историята свърши. програма Топ задачи с избрани пакети приложения (MS Excel 7.0) Въведение в корелационно-регресионния анализ. Въведете изходните данни в таблицата (фиг. 1) Изберете менюто "Услуга / Анализ на данни". В прозореца изберете реда „Регресия“ (фиг. 2). В следващия прозорец ще бъдат посочени входни интервали X и Y, нивото на надеждност ще надхвърли 95%, а изходните данни ще бъдат поставени на съседния лист „Arkush Zvitu“ (фиг. 3) След извършване на реконструкцията данните от регресионния анализ се определят на аркуша „Аркуш звиту”: Тук се показва точкова диаграма на апроксимиращата функция или „графика за избор“: Различните стойности и вариации се показват в таблицата в колоните „Прогнозирани Y“ и „Резерви“ като цяло. Въз основа на изходните данни ще бъде създадена графика на излишъка: Оптимизационни задачи Въвеждаме изходните данни по следния начин: Shukan unseen X1, X2, X3 влиза безпроблемно в средата на C9, D9, E9. Коефициентите на целевата функция при X1, X2, X3 се въвеждат в C7, D7, E7 отделно. Цялата функция се въвежда в клетка B11 като формулата: = C7 * C9 + D7 * D9 + E7 * E9. Isnuyuchi exchange shodo zavdanya По повод полагане на тръби: прилага се до центъра C5, D5, E5, F5, G5 Брой дупки за род кожа: X3 £ 100; добавен към средата на C8, D8, E8. Разнообразие от ежедневието 1 Свердловина: добавен към средата на C6, D6, E6, F6, G6. Формулата за нарастване на външната дължина C5 * C9 + D5 * D9 + E5 * E9 е поставена в пакета B5, формулата за растеж на външната дължина C6 * C9 + D6 * D9 + E6 * E9 е поставена в пакет B6. Изберете в менюто „Услуга/Търсене на решение” въведете параметрите за търсене на решение преди въвеждане на изходни данни (фиг. 4): На бутона „Параметри“ можете да зададете текущите параметри за търсене на решение (фиг. 5): След като търсенето приключи, можем да проследим резултатите: Microsoft Excel 8.0e Следвайте резултатите Създаден: 17.11.2002 г. 1:28:30 ч Здравословна среда (максимум) Резултат Загален видеобуток Променени среди Резултат Количество свердловини Количество свердловини Количество свердловини Obmezhennya Значение Дължина Повъязане Ангажимент към проекта без обвързване. Количество свердловини без обвързване. Количество свердловини Повъязане Количество свердловини Повъязане В първата таблица са посочени изходните и остатъчните (оптимални) стойности на изчислението на целта, в която е поставена целевата функция на свързаната задача. Друга таблица показва изходните и остатъчните стойности на оптимизираните променливи, които се намират в полетата, които се променят. Третата таблица показва резултатите и съдържа информация за обмена. Колоната „Стойности“ съдържа оптималните стойности на необходимите ресурси и тези, които се оптимизират. Функцията „Формула“ се използва за намаляване на използването на ресурси и оптимизиране на промените, записани във формуляра и изпращането им към акаунтите, за да се запазят данните. Фразата „Стан“ означава обвързан и необвързан и двете размени. Тук те са „свързани“ - това е обмен, прилагането на оптимални решения като яростни ревности. Тогава Stovpets „Riznytsia“ за обмен на ресурси означава излишък от победоносни ресурси. има разлика между броя на необходимите ресурси и тяхната наличност. По същия начин, след като запишете резултата от търсенето на решение във формуляра „Звук за съпротива“, се показват следните таблици: Microsoft Excel 8.0e Звук от стабилност Работен лист: [Свързани задачи на optimization.xls]Свързани задачи с opt-i зареждане на видео Създаден: 17.11.2002 г. 1:35:16 ч Променени среди Приемливо Приемливо значимост вартіст Коефициент Zbilshennya промяна Количество свердловини Количество свердловини Количество свердловини Obmezhennya Obmezhennya Приемливо Приемливо значимост Частични права Zbilshennya промяна Дължина Ангажимент към проекта Важно е да съдържа информация за модифицираните (оптимизираните) модифицирани и разменени модели. Присвоената информация е свързана със симплексния метод, който е описан в частта от разплитащия проблем, който се използва при оптимизиране на линейни задачи. Позволява ви да прецените колко сте чувствителни и да определите оптималното решение за възможни промени в параметрите на модела. Първата част е да се предостави информация за цените, които се променят, за да се посочи стойността на броя дупки в рождените места. Колоната „Резултатни стойности“ показва оптималните стойности на променливите, които трябва да бъдат оптимизирани. Разделът „Целеви коефициент“ показва изходните данни на стойностите на коефициента на целевата функция. Двете колони илюстрират допустимите увеличения и промени в тези коефициенти без промяна на намереното оптимално решение. Друга част от значението на стабилността е да се постави информация около границите, които се наслагват върху промените, които се оптимизират. Първата стъпка е да предоставите данни за потреблението на ресурси за оптимално вземане на решения. Друг е да поставите стойността на цените в сянка върху видовете ресурси, които печелят. Останалите две колони съдържат информация за възможни увеличения или промени в задълженията на наличните ресурси. Команда за клъстеризация. Методът стъпка по стъпка за решаване на проблема е по-напреднал. Ето таблица в Excel, която илюстрира напредъка на задачата: "най-близък сукус метод" Връзка към задачата за клъстерен анализ - "МЕТОД НА НАЙ-ЯСНАТА СИСТЕМА" Уикенд дати de x1 - описание на продуктите, които се произвеждат; x2 - средна разновидност на осн Promislovo-virobnychi фондове "метод far susida" Връзка към задачата за клъстерен анализ - "FAR SUSSIDU METHOD" Уикенд дати de x1 - описание на продуктите, които се произвеждат; x2 - средна разновидност на осн Promislovo-virobnychi фондове
телевизори
