Předkládání a předběžné zpracování odborných posudků
V praxi existuje několik typů hodnocení:
- jasně (často-zřídka, hlasitěji-krásněji, tak-ne),
- hodnocení na stupnici (hodnotové intervaly 50-75, 76-90, 91-120 atd.),
Body z daného intervalu (od 2 do 5, 1 -10), vzájemně nezávislé,
Hodnosti (předměty seřadí odborník v pořadí a každému je přiděleno pořadové číslo – hodnost),
Vyrovnání, odstraněné jednou z metod vyrovnání
postupná metoda vyrovnávání
metoda párové úpravy faktorů
V současné fázi zpracovávání myšlenek odborníků je nutné hodnotit fázi použitelnosti těchto myšlenek.
Posudky převzaté od odborníků lze chápat jako nahodilou změnu, jejíž členění odráží úvahy odborníků, aby byla zajištěna věrohodnost jiného výběru metody (oficiální). Proto k analýze rozložení a použitelnosti expertních hodnocení používáme následující statistické charakteristiky - průměr a konec rozložení:
střední kvadratická parita,
Variační rozsah min – max,
- variační koeficient V = stejný čtverec.vim./ aritm. (Vhodné pro jakýkoli typ hodnocení)
V i = σ i / x i prům
Pro hodnocení přijít v podobnosti myšlenka kožní pár odborníků Mohou být použity různé metody:
asociační koeficienty, pro jejichž pomoc existuje řada příkladů, kterým se lze a nelze vyhnout,
koeficienty superpokory myšlenky odborníků,
Všechny tyto přístupy lze analyzovat buď za účelem vyrovnání myšlenek dvou odborníků, nebo za účelem analýzy spojení mezi řadou odhadů pro dvě znamení.
Spearmanův párový korelační koeficient pořadí:
kde n je počet odborníků,
c k – rozdíl v hodnocení i-tého a j-tého experta ze všech T faktorů
Kendallův hodnostní korelační koeficient (koeficient shody) poskytuje obecné hodnocení konzistence myšlenek všech expertů ze všech vládních úředníků, s výjimkou rozdílů, ve kterých byly hodnostmi stanovena hodnocení.
Bylo prokázáno, že hodnota S, pokud všichni experti uvádějí stejné odhady všech faktorů, má maximální hodnotu, která je srovnatelná s
de n - Počet faktorů,
m – počet odborníků.
Koeficient shody tradičních vztahů
Navíc, protože W se blíží 1, všichni experti hodnotili stejně, jinak jejich myšlenky nebyly akceptovány.
Vzorec pro rozrahunku S je uveden níže:
kde r ij - seřadit hodnocení i-tého faktoru j-tým odborníkem,
r avg - průměrné pořadí v celé matici hodnocení a hodnocení
Také vidím vzorec pro dehydrataci S:
Pokud jsou hodnocení jednoho odborníka kombinována a byla standardizována během odběru vzorků, pak se pro výpočet koeficientu shody použije jiný vzorec:
kde Tj je pojištěn pro odborníka na kůži (v tomto případě, protože jeho hodnocení byla opakována pro různé objekty) s opakováním následujících pravidel:
de t j - Počet skupin stejných pozic pro j-tého odborníka a
h k - Počet příbuzných řad v k-té skupině příbuzných řad j-tého odborníka.
ZADEK. Nechte 5 expertů se šesti faktory souhlasit, když jsou seřazeny podle tabulky 3:
Tabulka 3 - Typy odborníků
| Odbornost | O1 | O2 | O3 | O4 | O5 | O6 | Součet hodnocení na odborníka |
| E1 | |||||||
| E2 | |||||||
| E3 | |||||||
| E4 | |||||||
| E5 |
V souvislosti s tím, že pořadí není striktně určeno (hodnocení expertů se opakují, ale součty hodností se nerovnají), jsou hodnocení zcela transformována a související hodnosti jsou odstraněny (tabulka 4):
Tabulka 4 - Související pořadí znaleckých posudků
| Odbornost | O1 | O2 | O3 | O4 | O5 | O6 | Součet hodnocení na odborníka |
| 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 | |||||
| Součet pořadí podle objektu | 7,5 | 9,5 | 23,5 | 29,5 |
Nyní je důležitý stupeň shody myšlenek odborníků pro dodatečný koeficient shody. Fragmenty hodností jsou spojeny, W vypočítáme pomocí vzorce (**).
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
Přejděme k dělením W. K tomu jsou hodnoty Tj spočítatelné. Aplikace konkrétně vybírá posudky tak, že kožní expert má posudky, které se opakují: jeden má dva, druhý tři, třetí má dvě skupiny po dvou posudcích, totéž se čtvrtým, pátý má dva nové posudky . Hvězda:
Ti = 2 3 - 2 = 6 T5 = 6
T2 = 3 3 - 3 = 24
T 3 = 2 3 -2 + 2 3 -2 = 12 T 4 = 12
Je důležité, aby konsensus myšlenek odborníků zůstal vysoký a bylo možné přistoupit k další fázi vyšetřování – vyhodnocení a přijetí alternativního řešení doporučeného odborníky.
V opačném případě se musíte vrátit ke krokům 4-8.
Vypočítat Kendalův hodnostní korelační koeficient r k je nutné seřadit údaje podle jednoho znaku v pořadí rostoucí a podřízené stupně určit podle jiného znaku. Potom se pro každou hodnost jiného znaménka vypočítá počet předchozích hodností větších než zaujatá hodnota, nižší zaujatá hodnost a součet těchto čísel.
Korelační koeficient Kendalova pořadí je dán vzorcem
de R i– počet řad dalších vyměnitelných předmětů, počínaje i+1, jehož hodnota je pro hodnotu větší i- pořadí změn.
Najděte tabulku procentních bodů podle sektorů koeficientu r k, což nám umožňuje ověřit hypotézu o významnosti korelačního koeficientu
Během velkých zakázek je výběr kritický r k nejsou tabulkovány a je třeba je vypočítat pomocí blízkých vzorců, které jsou založeny na skutečnosti, že podle nulové hypotézy H 0: r k=0 a větší n Hodnota Vipadkova
rozděleno přibližně podle standardního normálního zákona.
40. Poloha mezi znaménky měřená na nominální a ordinální stupnici
Často je nutné zkontrolovat nezávislost dvou znamének na nominální a ordinální stupnici.
Nechť má každý předmět dvě znaménka Xі Y s počtem rovných rі s očividně. Výsledky takových pozorování mohou být ručně prezentovány jako tabulka nazvaná tabulka konjugačních znaků.
Ve stole u i(i = 1, ..., r) že v j (j= 1, ..., s) – význam, který je přijímán znaky, velikost n ij– počet objektů ze slunce, počet objektů, které mají znaménko X když přijal smysl u i a znamení Y- význam v j
Představujeme následující typy hodnot:
u i
- počet objektů, pro které se hodnoty vyjasnily v j
Kromě toho číhají evidentní žárlivci
Diskrétní proměnné veličiny Xі Y nezávislé a ještě více, pokud
pro všechny páry i, j
Proto hypotéza o nezávislosti hodnot diskrétních proměnných Xі Y lze napsat takto:
Jako alternativa se zpravidla argumentuje proti hypotéze
Posuďte platnost hypotézy H 0 na základě vzorkovacích frekvencí n ij Konjugační tabulky. Podobně jako zákon velkých čísel at n→∞ Referenční frekvence jsou blízké odpovídajícím úrovním:
K ověření hypotézy H0 slouží statistika
pro platnost hypotézy jsem rozdělen χ 2 s rs − (r + s− 1) kroky svobody.
Kritérium nezávislosti χ 2 podporuje hypotézu H 0 se stejnou významností, protože:
41. Regresní analýza. Základní pojmy regresní analýzy
Pro matematický popis statistických vztahů mezi proměnnými veličinami, které se počítají, postupujte podle aktuální situace:
ü vybrat třídu funkcí, ve kterých důkladně prozkoumáte (ve smyslu zpěváka) aproximaci centrální polohy;
ü zjistit odhady neznámých hodnot parametrů, které musí být zahrnuty pro určení úrovně významnosti;
ü stanovit přiměřenost extrahovaného prádla a délku doby;
ü odhalit nejinformativnější vstupní změny.
Předmětem regresní analýzy je souhrn příkazů k přejištění.
Regresní funkce (neboli regrese) je množství matematického výpočtu jedné fázové hodnoty z hodnoty, kterou bere jiná fázová hodnota, která řeší první dvourozměrný y systém vibračních veličin.
Nehai je systém klamných veličin ( X,Y), pak regresní funkce Y na X
A regresní funkce X na Y
Regresní funkce F(X) že φ (y), nejsou vzájemně obchodovatelné, protože pouze vklad mezi Xі Y nefunkční.
Občas n-světový vektor se souřadnicemi X 1 , X 2 ,…, Xn je možné rozeznat mentální a matematické chápání jakékoli složky. Například pro X 1
se nazývá regrese X 1 za X 2 ,…, Xn.
Pro plné pochopení regresní funkce je nutné znát mentální rozložení výstupní proměnné pro pevné hodnoty vstupní proměnné.
Protože taková informace v reálné situaci neexistuje, musíte hledat podobnou aproximační funkci f a(X) Pro F(X), na základě statistických údajů o druhu ( x i, y i), i = 1,…, n. Tato data jsou výsledkem n Pozor na nezávislé lidi y 1 ,…, y n velikost pádu Y při hodnotách změny vstupu X 1 ,…, x n a při regresní analýze se přenáší, že hodnoty vstupní proměnné jsou přesně specifikovány.
Problém výběru nejlepší aproximační funkce f a(X), která je hlavní v regresní analýze a pro své rozhodnutí nevyžaduje formalizované postupy. Někdy se výběr provádí na základě analýzy experimentálních dat, nejčastěji z teoretických dat.
Pokud se přenese, že regresní funkce je hladká, pak se její funkce aproximuje f a(X) lze reprezentovat jako lineární kombinaci libovolné sady lineárně nezávislých bázových funkcí ψ k(X), k = 0, 1,…, m−1, pak můžete vidět
de m– řada neznámých parametrů θk(V halal větvi je hodnota neznámá, byla upřesněna během probíhajícího modelu).
Taková funkce je lineární vzhledem k parametrům, můžeme tedy mluvit o modelu regresní funkce, která je lineární vzhledem k parametrům.
Hledali jsme tedy nejlepší aproximaci pro regresní přímku F(X) se omezuje na stanovení takových hodnot parametrů, pro které f a(X;θ) je nejvhodnější pro zřejmá data. Jednou z metod, která umožňuje určit tento problém, je metoda nejmenších čtverců.
42. Metoda nejmenších čtverců
Pusťte neosobní bod ( x i, y i), i= 1,…, n Otočené na rovném povrchu s přímou čarou
Toto je funkce f a(X), která je aproximována regresní funkcí F(X) = M [Y|X] je přirozené vzít do argumentu lineární funkci X:
Tedy tak, jak zde najdete základní funkce ψ 0 (X)≡1 ta ψ 1 (X)≡X. Tento typ regrese se nazývá jednoduchá lineární regrese.
Yakshcho neosobní bod ( x i, y i), i= 1,…, n retušuje to tedy každý počin křivosti f a(X) přirozeně zkuste vybrat rodinu parabol
Tato funkce je nelineární s ohledem na parametry θ 0 to θ 1, lze však pomocí funkční transformace (v tomto případě logaritmus) redukovat na novou funkci f' a(X), lineární podle parametrů:
43. Jednoduchá lineární regrese
Nejjednodušší regresní model je jednoduchý (jednorozměrný, jednofaktorový, párový) lineární model, který vypadá takto:
de εi– nekorelované náhodné hodnoty (varianty), které mohou mít za následek nulové matematické výpočty a žádné odchylky σ 2 , Aі b– konstantní koeficienty (parametry), které je třeba posuzovat na základě aktuálních hodnot výstupu y i.
Chcete-li najít odhady parametrů Aі b Lineární regrese, což znamená přímku, která nejvíce vyhovuje experimentálním datům:
Metoda nejmenších čtverců se zastavuje.
Židno metoda nejmenších čtverců
odhady parametrů Aі b zjistěte hodnotu z mysli minimalizací součtu čtverců y i svisle od „referenční“ regresní přímky:
Nechte bulo rozsekat deset strážců pádové velikosti Y s pevnými hodnotami změny X
Pro minimalizaci D rovnají nulovým soukromým informacím Aі b:
V důsledku toho odpadá systém žebříčků pro zjišťování hodnocení Aі b:
Kombinace těchto dvou úrovní dává:
Výrazy pro odhad parametrů Aі b lze také vidět na první pohled:
Poté empirické srovnání regresní přímky Y na X lze napsat ve tvaru:
Nestranný odhad rozptylu σ
2 vidhilen význam y i ze zvolené přímé regresní přímky je dána
Můžeme upravit parametry úrovně regrese
Tímto způsobem vypadá přímá regrese takto:
A odhad rozptylu má vyšší hodnotu y i z vybrané přímé regresní přímky
44. Kontrola významnosti regresní přímky
Hodnocení nalezeno b≠ 0 může být implementace fázované hodnoty, která se matematicky spočítá, která se rovná nule, pak se může zdát, že ve skutečnosti žádný takový regresní faktor neexistuje.
Abyste pochopili tuto situaci, zkontrolujte hypotézu H0: b= 0 s konkurenční hypotézou H 1: b ≠ 0.
Významnost regresní přímky lze ověřit pomocí dodatečné analýzy rozptylu.
Podívejme se na tuto identitu:
Velikost y i− ŷi = εi se nazývá přebytek a rozdíl mezi dvěma veličinami:
ü bdělost střeženého významu (vidguku) ve formě středního vidgukiv;
ü získat zpět převedenou hodnotu kapaliny ŷi ze stejného středu
Podobnost lze zaznamenat v pohledu
Urazil každou část náměstí a shrnul to i, Odmítáme:
Z názvu byla odstraněna množství:
s plným (galálním) součtem čtverců SK p, neboť tradiční součet čtverců se stará o průměrnou hodnotu opatrnosti
součet čtverců, založený na regresi SC p, jako tradiční součet čtverců odráží hodnotu lineární regrese k průměrné opatrnosti.
Zalishkova součet čtverců SC0. Jaký je tradiční součet čtverců Dávejte pozor na hodnotu regresní přímky?
Tímto způsobem, roskid Y- Tak velkou část této průměrné hodnoty lze přičíst pěveckému světu skutečnosti, že ne každý si dává pozor, aby ležel na regresní linii. Pokud by tomu tak bylo, pak by součet čtverců před regresí dosáhl nuly. Hvězda naznačuje, že regrese bude významná, protože součet čtverců SC r bude větší než součet čtverců SC 0.
Výpočty z kontroly významnosti regrese se provádějí v tabulce analýzy rozptylu
Yakshcho promiň εi dělení podle normálního zákona, pak je-li hypotéza H 0 pravdivá: b= 0 statistika:
Rozdělené podle Fisherova zákona s počtem stupňů volnosti 1 a n−2.
Nulová hypotéza se ukáže jako stejně významná při výpočtu hodnoty statistiky F bude větší než bod α-výšky F 1;n−2;α do Fisherova pododdělení.
45. Kontrola adekvátnosti regresního modelu. Metoda přebytku
Adekvátnost navrženého regresního modelu znamená, že každý jiný model neposkytuje významné zlepšení předpovědi rakoviny.
Protože všechny hodnoty produktů jsou brány v úvahu pro různé hodnoty X, pak nemá vodguk žádnou významnou hodnotu, kterou lze odstranit za nových podmínek x i, je možné provést další ověření adekvátnosti lineárního modelu. Základem pro takové ověření je přebytek:
Vylepšení podle zavedeného vzoru:
Oskolki X- jednorozměrná změna, tečky ( x i, d i) lze v rovině znázornit jako tzv. přebytkový graf. Tento jev umožňuje identifikovat vzorec v chování excesů. Navíc analýza přebytků umožňuje analyzovat povolenky podle zákona o rozdělení povolenek.
Pokud existují dělení podle normálního zákona, pak existuje apriorní odhad jejich rozptylu σ 2 (posouzení na základě předchozích hodnot), pak je možné přesné posouzení přiměřenosti modelu.
Pro další pomoc F-Fisherovo kritérium lze ověřit, pokud dojde k významnému nadměrnému rozptylu s 0 2 se zvyšuje podle apriorního odhadu. Pokud je to mnohem důležitější, může se jednat o nedostatečnost a pak byste se měli podívat na model.
Co jsou apriorní odhady? σ 2 ne, ale vimiryuvannya vidguku Y byly opakovány dvakrát nebo vícekrát se stejnými hodnotami X, pak lze tato opakovaná opatření použít k získání dalšího odhadu σ 2 (příliš velký rozptyl je na prvním místě). O takovém hodnocení říci, že je to „čisté“ jídlo, šrot, jak vydělat X Avšak pro dva lidi, a buďte opatrní, mohou jakékoli náhlé změny ovlivnit výsledky a vytvořit mezi nimi nesrovnalosti.
Výsledný odhad je spolehlivým odhadem rozptylu, který je získán jinými prostředky. Proto je při plánování experimentů důležité navázat na opakování.
Předpokládejme to m Různé významy X : X 1 , X 2 , ..., x m. Dejte své pleti znát význam x iє n i buď opatrný Y. Usyogo buďte opatrní při vycházení:
Tento jednoduchý lineární regresní model lze zapsat následovně:
Známe rozptyl „čistých“ komodit. Tato disperze je kombinována s odhadem disperze σ
2, odhalit význam výrazů y ij na X = x i Jak budu mluvit o své volbě? n i. Výsledkem je, že disperze „čistých“ kalů je stará jako:
Tento rozptyl slouží jako odhad σ 2 je jisté, že je model vybrán správně.
Ukažme, že součet čtverců „čistých řezů“ je součástí přebytečného součtu čtverců (součet čtverců, který je zahrnut v přebytečné disperzi). Extra pro j-tá opatrnost kdy x i lze napsat ve tvaru:
Jak urovnat problematické části tohoto vztahu a pak je shrnout j a podle i, poté odstraníme:
Pravda o této horlivosti stojí za spoustu čtverců. První člen pravé strany je součtem čtverců „čistých“ přínosů, druhý člen lze nazvat součtem čtverců nedostatečnosti. Zbytek sumy je m−2 stupně volnosti, tedy rozptyl neadekvátnosti
Statistické kritérium pro ověření hypotézy H 0: jednoduchý lineární model je adekvátní, proti hypotéze H 1: jednoduchý lineární model je nedostatečný, jedná se o lineární hodnotu
Pro platnost nulové hypotézy je hodnota F Mayová rozdělila Fischerovy kroky svobody m−2 ta n−m. Hypotézu lineární regrese je třeba zamítnout se stejnou významností α, protože hodnota statistiky je odebrána z bodu α-vscentka Fisherova dělení s počtem kroků volnosti. m−2 ta n−m.
46. Kontrola adekvátnosti regresního modelu (oddíl 45). Analýza rozptylu
47. Kontrola adekvátnosti regresního modelu (oddíl 45). Koeficient determinace
Alternativně k charakterizaci nákladů na regresní přímku použijte výběrový koeficient stanovení R 2 ukazuje, která část (část) součtu čtverců je určena regresí, SK p sečte k celkovému součtu čtverců SK p:
Chim blíž R 2 ku jedné, čím přesněji se regrese aproximuje experimentálním datům, tím opatrnější je při přístupu k lineární regresi. Yakshcho R 2 = 0, poté změňte výstup výpočtu přidáním nezhoršených faktorů a regresní přímka je rovnoběžná s osou X-iv. Jednoduchá lineární regrese má koeficient determinace R 2 se rovná druhé mocnině korelačního koeficientu r 2 .
Maximální hodnoty R 2 = 1 lze dosáhnout ještě častěji, pokud se dbají na různé hodnoty x-iv. Pokud mají data důkazy, které se opakují, pak hodnota R 2 nemůže dosáhnout jedničky, jako by model nebyl dobrý.
48. Intervaly spolehlivosti pro parametry jednoduché lineární regrese
Podobně je jak průměr vzorku odhadem referenčního průměru (střední hodnota populace), tak i parametry vyrovnání regrese vzorku. Aі b- bez posouzení příslušných regresních koeficientů. Různé vzorky poskytnou různé odhady průměru - takže různé vzorky poskytnou různé odhady regresních koeficientů.
Na dolním konci dal zákon milosti gen εi jsou popsány normálním zákonem, odhadem parametrů b Máme normální rozdělení s následujícími parametry:
Pozůstatky vyhodnocování parametrů A je lineární kombinace nezávislých normálně rozdělených veličin, stejně jako normální rozdělení s matematickými výpočty a disperzí:
V tomto případě (1 - α) je interval spolehlivosti pro odhad rozptylu σ 2 z pochopení toho, co je nového ( n−2)s 0 2 /σ 2 Rozděleno zákonem χ 2 s počtem kroků volnosti n−2 a je tam virus
49. Další intervaly pro regresní přímku. Interval spolehlivosti pro hodnotu zastaralé změny
Vypočítejte neznámé hodnoty regresních koeficientů Aі b. Jejich hodnocení již neznáme. Jinak může být přímá regrese prováděna buď více či méně, buď strmá nebo plochá, nebo méně podněcována vzorovými daty. Pro regresní koeficienty jsme použili další intervaly. Můžete vypočítat konečnou oblast a samotnou regresní přímku.
Pro jednoduchou lineární regresi nezapomeňte použít (1- α
) interval důvěryhodnosti pro matematický výpočet výsledku Y když je důležité X = X 0 Existuje pouze jeden matematický výpočet A+bx 0 a skóre yogo
Bo, tak.
Odhad matematické inteligence je určen lineární kombinací nekorelovaných normálně rozdělených hodnot, a proto je normální rozdělení soustředěno do bodu skutečné hodnoty mentální matematické inteligence a rozptylu.
Proto interval spolehlivosti regresní přímky pro hodnotu kůže X 0 je vidět na první pohled
Jak vidíte, minimální bezpečnostní interval přesahuje X 0 se rovná průměrné hodnotě a zvyšuje se ve světě skutečnosti, že X 0 se "vzdálí" od prostředního v libovolném směru.
Aby se odstranila neosobnost ospalých intervalů důvěry spojených s celou regresní funkcí, v průběhu indukované virázy tn −2,α
/2 musí být nahrazeno
Při řazení musí expert seřadit hodnocené prvky v pořadí zvýšení (změny) jejich výhody a každému z nich přiřadit pořadí ve formě přirozených čísel. U přímého hodnocení je nejdůležitějším prvkem hodnost 1 (jednotka 0) a nejméně důležitým prvkem je hodnost m.
Pokud odborník nemůže striktně seřadit podle těch prvků, které jsou podle jeho názoru stále nadřazené, je dovoleno těmto prvkům přiřadit stejné úrovně. Aby byla zajištěna rovnost součtu pořadí, měl by být součet prvků, které jsou hodnoceny, stanoven v takzvaných standardizovaných úrovních. Pořadí standardizace je aritmetický průměr počtu prvků v hodnocené řadě, který je však nadřazený.
zadek 2.6. Expert seřadil šest prvků podle priority:
Poté budou řady těchto prvků standardizovány
Tímto způsobem je součet úrovní přiřazených prvkům srovnatelný se součtem čísel v přirozené řadě.
Přesnost vyjádření rozdílu v pořadí prvků musí záviset na složitosti mnohosti prezentace. Postup hodnocení dává nejspolehlivější výsledky (nad úroveň blízkosti identifikované výhody a „skutečné“), pokud počet hodnocených prvků není větší než 10. Hraniční závažnost neosobnosti není na vině znovu navštívit 20.
Zpracování a analýza žebříčků se provádí skupinově na základě individuálních zásluh. Pro koho lze nastavit: a) vysokohustotní vztah mezi žebříčky dvou expertů na prvky neosobnosti; b) významný vztah mezi dvěma prvky na základě individuálních myšlenek členů skupiny na základě odlišných vlastností těchto prvků; c) posouzení souladu názorů odborníků ve skupině, která zahrnuje alespoň dva odborníky.
V prvních dvou případech se jako míra hustoty spojení určí koeficient pořadové korelace. Je důležité určit, zda je hodnostní korelace povolena nebo ne, určuje se hodnostní korelační koeficient Kendala nebo Spearmana.
Kendalův koeficient pořadové korelace pro problém (a)
de m− počet prvků; r 1 i – hodnost, přidělená prvním odborníkem i−tý prvek; r 2 i – totéž od jiného odborníka.
Pro úlohu (b) má složka (2.5) následující substituci: m - počet charakteristik dvou prvků, které mají být vyhodnoceny; r 1 i(r 2 i) - pořadí i-tého charakteristického pořadí prvního (jiného) prvku prezentované skupinou odborníků.
Při přísném řazení se určuje koeficient korelace pořadí. R Spearmana:
jejichž složky jsou stejné jako i (2.5).
Korelační koeficienty (2.5), (2.6) se mění z -1 na +1. Korelační koeficient je +1, což znamená, že pořadí je stejné; Pokud je hodnota rovna -1, pak prodloužení (pořadí bran je jedna ku jedné). Pokud je korelační koeficient roven nule, znamená to, že hodnocení jsou lineárně nezávislá (nekorelovaná).
Na výsledky tohoto přístupu (expert je „divoký muž“ s propadem) jsou jednotlivá hodnocení vnímána jako propady, a to z důvodu potřeby statistického ověření hypotézy o významnosti extrahovaného korelačního koeficientu ї. Který typ Neyman-Pearsonova kritéria se používá: jsou nastaveny stejně jako významnost kritéria α a při znalosti zákonitostí dělení korelačního koeficientu označte hraniční hodnoty c α, Aby se vyrovnala hodnota korelačního koeficientu. Kritická oblast je pravostranná (v praxi nastavte ledvinu tak, aby vytvořila významné kritérium a přiřaďte jí hladinu významnosti, která se rovná prahové úrovni α ).
Kendalův koeficient pořadové korelace je při t > 10 dělení blízké normálu s následujícími parametry:
de M [τ] - matematický výpočet; D [τ] - Disperze.
V tomto případě je zobrazena tabulka funkcí standardního normálního dělení:
a hranice τ α kritické oblasti je označena jako kořen přímky
Pokud je hodnota koeficientu vypočtena jako τ ≥ τ α, pak je důležité, aby hodnocení fungovalo dobře. Nastavte hodnoty v rozsahu 0,01-0,05. Pro rozdělení t ≤ 10 je t uvedeno v tabulce. 2.1.
Ověření významnosti dvou hodnocení na základě Spearmanova koeficientu se provádí ve stejném pořadí pomocí Studentovy t-testové tabulky pro m > 10.
Jaká skvělá velikost
existuje dělení, které se dobře přibližuje dělení studenta s m– 2 kroky svobody. Na m> 30 dělení hodnoty ρ je vhodnější pro normální, protože M [ρ] = 0 a D [ρ] = .
Pro t 10 ověřte významnost ρ pomocí dodatkové tabulky. 2.2.
Vzhledem k tomu, že pořadí je nekonzistentní, Spearmanův koeficient
de ρ – vypočítat (2.6);
de k 1 , k 2 - počet různých skupin nepřísných hodností v prvním a druhém žebříčku; l i je počet nových řad i-ї skupiny. Při praktické volbě koeficientů pro hodnostní korelaci Spearmana a Kendala je důležité, aby koeficient zajistil přesnější výsledek s minimálním rozptylem.
Tabulka 2.1.Segregace Kendalova hodnostního korelačního koeficientu
Stručná teorie
Kendalův korelační koeficient se určuje v časech, kdy jsou dvě ordinální stupnice zastoupeny odlišně, takže pořadí se vztahuje ke každému dni. Výpočet Kendalova koeficientu souvisí s nárůstem počtu úniků a inverzí.
Tento koeficient se již nemění a je pojištěn podle následujícího vzorce:
Pro hodnocení jsou všechny jednotky seřazeny podle znamení; Podle řady dalších znaků je u každé hodnosti počet postupujících hodností, které převyšují data (jejich významné skrz), a počet postupujících pod zadanou (jejich významné skrz).
Můžete ukázat co
A Kendalův hodnostní korelační koeficient lze zapsat jako
Abyste mohli se stejnou významností ověřit nulovou hypotézu o rovnosti nulového obecného Kendallova koeficientu korelace pořadí s konkurenční hypotézou, musíte vypočítat kritický bod:
de – obsyag vibіrki; – kritický bod oboustranné kritické oblasti, jak víme z tabulky Laplaceovy funkce pro rovnost
Ve skutečnosti není důvod navrhovat nulovou hypotézu. Pořadová korelace mezi znaky je nevýznamná.
Nulová hypotéza je tedy zamítnuta. Mezi znaky existuje významná korelační vazba.
Zadek úkolu
Umovy úkoly
Před hodinou náboru byli sedmi kandidátům na volná místa přiděleni dva tchánové. Výsledky testu (v kuličkách) jsou uvedeny v tabulce:
| Test | Kandidát | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 1 | 31 | 82 | 25 | 26 | 53 | 30 | 29 | 2 | 21 | 55 | 8 | 27 | 32 | 42 | 26 |
Vypočítejte Kendallův koeficient pořadové korelace mezi výsledky testů obou testů a vyhodnoťte jeho významnost.
Rozhodnutí učiněno
Počitatelný koeficient Kendal
Řady znamének faktoru jsou uspořádány striktně v pořadí růstu a současně jsou zaznamenávány odpovídající pořadí výsledných znamének. Až do každé hodnosti podporuje sklad dalších hodností řadu skvělých hodností na základě hodnoty hodností (zadaných do zásobníku) a množství menších hodností (zadaných do zásobníku).
| 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 | Suma | 16 | 5 |
Potřeby hospodářské a společenské praxe vyžadují vývoj metod pro rychlý popis procesů, které nám umožňují přesně zaznamenat, jak lidé a úředníci pracují. Na základě skutečnosti, že významy jasných znaků lze seřadit, případně seřadit podle fáze změny (růstu) znaků, můžete vyhodnotit těsnost spojení mezi jasnými znaky. Je jasné, že existuje známka toho, že nelze přesně měřit, ale umožňuje to objekty vzájemně zarovnávat a následně je zvětšovat v pořadí snižování a zvyšování ostrosti. Místo toho je skutečným rozdílem v žebříčku pořadí, ve kterém se objekty objevují na úrovni rozmanitosti hodnotného znaku.
Pro praktické účely je hodnostní korelace ještě horší. Pokud byla například zjištěna vysoká korelace mezi dvěma odlišnými příznaky virů, stačí kontrolovat viry pouze pro jeden příznak, což snižuje náklady a urychluje kontrolu.
Zpravidla je patrná zřejmá souvislost mezi bezpečností komerčních produktů, nízkými výrobními náklady a režijními náklady na prodej. V tahu 10 je nakreslena následující tabulka:
Hodnoty X seřadíme podle měřítek, na kterých má hodnota skinu své pořadové číslo (rank):
Takovým způsobem
Podívejme se na tabulku, kde jsou zaznamenány sázky X a Y, zamítnuté v důsledku sledování jejich pořadí:
Označením rozdílu v pořadí napíšeme vzorec pro výpočet vzorku Spearmanova korelačního koeficientu:
kde n je počet stráží, existuje počet dvojic hodností.
Spearmanův koeficient má následující sílu:
Mezi jasnými znaménky X a Y existuje přímá korelace se smyslem, že řady objektů konvergují pro všechny hodnoty i, pak je Spearmanův korelační koeficient vzorku roven 1. Takže po dosazení vzorce odstranit 1.
Protože mezi jasnými znaménky X a Y dochází k úplnému obrácení toho, co pořadí označuje pořadí, pak je Spearmanův korelační koeficient vzorku roven -1.
Abych byl spravedlivý
Nahrazením vzorce Spearmanův korelační koeficient odstraníme -1.
Protože mezi jasnými znaménky není žádná přímá, žádná reverzní souvislost, pak je Spearmanův výběrový korelační koeficient umístěn mezi -1 a 1, a čím blíže k jeho hodnotě, tedy mezi menšími znaménky.
Z dat zahroceného zadku známe hodnotu P, pro kterou získáme tabulku hodnot i:
Vibrační koeficient Kendalovy korelace. Vztah mezi dvěma jasnými znaky je možné vyhodnotit pomocí Kendalova hodnostního korelačního koeficientu.
Nechte řady objektů výběru pokročilejší:
za znakem X:
za znakem Y: . Je přijatelné, že pravice má vyšší hodnosti, pravice vyšší hodnosti a pravice vyšší hodnosti. Zadejte počet hodností
Podobným způsobem zavedeme hodnotu jako součet počtu řad, které leží vpravo spíše než ty menší.
Viktoriánský korelační koeficient Kendal je zapsán vzorcem:
De n – obsyag vibіrki.
Kendallův koeficient má stejnou sílu jako Spearmanův koeficient:
Protože mezi jasnými znaménky X a Y existuje přímá korelace s tím, že řady objektů konvergují pro všechny hodnoty i, pak je selekční koeficient Kendallovy korelace roven 1. sno, je jich n-1 hodnosti, větší, že, stejná hodnost Tak to nainstalujme. Todi. І koeficient Kendall: .
Protože mezi jasnými znaménky X a Y dochází k úplnému obrácení toho, co pořadí udává pořadí, pak je výběrový koeficient Kendallovy korelace roven -1. Ten pravý nemá hodnosti, skvělé. Podobný. Dosazením hodnoty R+=0 do vzorce Kendallova koeficientu odečteme -1.
Když dochází k velkému vzorkování a hodnoty korelačních koeficientů se neblíží 1, může se blížit žárlivost:
Poskytuje Kendalův koeficient konzervativnější odhad korelace než Spearmanův koeficient? (číselná hodnota? zavzhdi méně, nіzh). Chcete platit koeficient? Méně pracné, nižší výpočet koeficientu, zbylý se snáze předběhne, když se do řádku přidá nový člen.
Důležitá výhoda koeficientu spočívá v tom, že je možné vypočítat koeficient privátní rank korelace, což umožňuje vyhodnotit fázi „čistého“ propojení dvou hodnostních znaků odečtením třetího wow:
Význam koeficientů pořadové korelace. Je-li síla korelace pořadí na základě výběrových dat významná, je třeba se podívat na fázi výživy: na jakou úroveň spolehlivosti se lze spolehnout na to, že v obecném celku existuje skutečná korelace, která byla odstraněna První výběrový koeficient pořadové korelace. Jinými slovy, je nutné ověřit významnost korelovaných pořadí, která byla vzata v úvahu na základě hypotézy statistické nezávislosti dvou analyzovaných pořadí.
S náležitou pečlivostí n výběru lze na ověření hodnoty koeficientů pořadové korelace navázat dodatkovou tabulkou normálního dělení (tab. 1 příloha). Jak ověřit význam Spearmanova koeficientu? (pro n>20) vypočítejte hodnoty
a ověřit význam koeficientu Kendall? (pro n>10) vypočítejte hodnoty
de S = R + - R-, n - obsyag vibіrki.
Dále nastavte stejnou významnost?, Určete kritickou hodnotu tcr(?,k) z tabulky kritických bodů v pododdílu Student a vyrovnejte ji s výpočtem hodnoty resp. Předpokládá se, že počet úrovní vůle je k = n-2. Pokud > tcr, pak jsou významy buď rozpoznány jako významné.
Fechnerův korelační koeficient.
Najděte po uhodnutí Fechnerův koeficient, který charakterizuje elementární úroveň hustoty spojení, což je docela vikoristické při stanovení viditelnosti spojení, pokud je k dispozici malé množství výstupních informací. Základem yogo, zintenzivním Oblík vіdhillene nord Serednyoi aritmetických válek kůže kůže znamení Uzgogodzhenosti Tydhillee pro kravskou hůl, navigyazovs mijaki vimyryte.
Tento koeficient je určen vzorcem:
de na - počet úniků ze znamének jednotlivých veličin z jejich aritmetického průměru; nb – zjevně velké množství rozdílů.
Fechnerův koeficient se může měnit v mezích -1,0<= Кф<= +1,0.
Aplikované aspekty hodnostní korelace. Jak bylo uvedeno, koeficienty hodnostní korelace lze určit jasnou analýzou vzájemného propojení dvou hodnostních znaků a síly spojení mezi hodnostními a hodnostními znaky. A zde jsou významy čínských znaků uspořádány a jsou jim přiřazeny podřady.
To je případ, kdy je výpočet koeficientů hodnostní korelace dokončen a kdy je určena síla vazby dvou speciálních znaků. Takže při zdravém dělení jednoho z nich (nebo obou) ve srovnání s normálním dělením se vypočtená hladina významnosti výběrového korelačního koeficientu r stává nesprávnou, stejně jako koeficient řazení? já? nesouvisí s takovým vymezením z důvodu stejného významu.
Jiná situace nastává, má-li spojení dvou kinetických znaků nelineární (či monotónní) charakter. Vzhledem k tomu, že počet objektů ve výběru je malý, nebo protože pro následovníka je to známka souvislosti, je korelační vztah jiný? Možná jsem tady nevhodný. Výpočet koeficientu hodnostní korelace nám umožňuje obejít tuto obtíž.
Praktická část
Kapitola 1. Korelačně-regresní analýza
Vyjádření a formalizace problému:
Je dán empirický výběr na základě nízké bezpečnosti v procesu produkce (u druhů) a počtu produkovaných virů. Vzorek implicitně charakterizuje vzájemné vztahy mezi procesem instalace, který byl proveden, a počtem příprav virů. Nahrazením selekce je jasné, že připravené viry vibrují na zařízení, které bylo ztraceno v provozu, přičemž zbytek tvoří více než % zařízení, což vedlo k menší produkci choroboplodných zárodků. Je nutné provést další zkoumání vzorku na korelační-regresní výskyt, abychom určili formu výskytu, vyhodnotili regresní funkci (regresní analýza) a také identifikovali souvislosti mezi proměnnými proměnnými a ocenili její těsnost (korelační analýza). Mezi další úkoly korelační analýzy patří posouzení stejné regrese pomocí jedné proměnné. Navíc je nutné předvídat počet uvolněných zárodků při 30% kapacitě.
Formalizovali jsme výběr v tabulce, označující data „Vidma vlastnictví, %“ jako X, data „Počet choroboplodných zárodků“ jako Y:
Údaje o víkendu. stůl 1
Z fyzického umístění rostliny je zřejmé, že počet uvolněných zárodků Y je zcela uložen v % držení, pak je patrné uložení Y v X při provádění regresní analýzy je nutné znát matematický vklad (regrese іу), který dává do vztahu hodnoty X a Y. V tomto případě regresní analýza , Na rozdíl od korelace se uvádí, že hodnota X působí jako nezávislý proměnlivý faktor a hodnota Y je na něm závislé nebo jako výsledné znaménko. Proto je nutné syntetizovat adekvátní ekonomicko-matematický model. vypočítat (poznat, upravit) funkci Y = f(X), která charakterizuje zálohu mezi hodnotami X a Y, takže bude možné předpovědět hodnotu Y při X = 30. Tuto práci lze provedeno pomocí dodatečné korelační - regresní analýzy.
Krátký přehled metod řešení korelačně-regresních problémů a strukturování způsobu jejich řešení.
Metody regresní analýzy pro počet faktorů, které plynou do efektivního znaménka, jsou rozděleny do jednoho a mnoha faktorů. Jednofaktor – počet nezávislých faktorů = 1, tedy. Y = F(X)
bohatý faktor – počet faktorů > 1, pak.
Vzhledem k množství dlouhotrvajících změn (výsledných znamének) lze regresní položky také rozdělit na jeden a velký počet efektivních znamének. Zagalom zavdannya se spoustou účinných znaků lze napsat:
Metoda korelačně-regresní analýzy je založena na známých parametrech přibližné (nejbližší) polohy formuláře
Výsledky v daných datech zahrnují pouze jednu nezávislou změnu, takže lze vysledovat pouze jeden faktor, který výsledek ovlivňuje, spíše než jednofaktorové sledování nebo párovou regresi.
Pokud je přítomen jeden faktor, zatuchlost je určena následujícím:
Formulář pro záznam konkrétní regrese je založen na výběru funkce, která zobrazuje statistický vztah mezi faktorem a výsledným znaménkem a zahrnuje následující:
lineární regrese, rovna druhu,
parabolický, rovný pohledu
krychlový, vzhledově stejný
hyperbolický, žárlivý na vzhled
sublogaritmický, rovný vzhledu
okázalý, žárlivý na vzhled
statický, žárlivý na vzhled.
Hodnota funkce je redukována na stanovení parametrů regresní rovnice a posouzení spolehlivosti rovnice. Pro stanovení parametrů můžete použít metodu nejmenších čtverců a metodu nejmenších modulů.
První je zajistit, aby součet druhých mocnin empirických hodnot Yi proti průměrnému Yi byl minimální.
Metoda nejmenších modulů zahrnuje minimalizaci součtu modulů rozdílu mezi empirickými hodnotami Yi a průměrnou investicí Yi.
K vyřešení tohoto problému volíme metodu nejmenších čtverců, protože je nejjednodušší a poskytuje dobré odhady založené na statistické síle.
Technologie řeší problém regresní analýzy metodou nejmenších čtverců.
Typ uložení (lineární, kvadratické, kubické atd.) mezi proměnnými můžete určit dodatečným odhadem hodnoty rozdílu skutečné hodnoty z typu struktury:
de - empirické hodnoty, - diverzifikované hodnoty pro aproximační funkci. Odhadujeme hodnoty Si pro různé funkce a vybíráme nejmenší z nich pro výběr aproximační funkce.
Vzhled těchto a dalších funkcí je určen dodatečným objevem koeficientů, které jsou přítomny pro kožní funkci aktivace hlasového systému:
lineární regrese, rovno zobrazení, systém -
parabolický, vzhledově stejný, systém -
krychlový, stejný vzhled, systém -
Po vyvinutí systému víme, že dojdeme ke konkrétnímu vyjádření analytické funkce, což je pravděpodobně případ různých typů hodnot. Níže jsou uvedena všechna data pro odhad množství vyčerpání S a analýzu minima.
Pro lineární polohu hodnotíme těsnost spojení mezi faktorem X a výsledným znaménkem Y ve tvaru korelačního koeficientu r:
Průměrná hodnota zobrazení;
Průměrná hodnota faktoru;
y – experimentální hodnota indikátoru;
x – experimentální význam faktoru;
Střední kvadratická variace v x;
Střední čtvercová hodnota pro y.
Vzhledem k tomu, že korelační koeficient je r = 0, pak je důležité poznamenat, že spojení mezi znaky je nevýznamné nebo denní, protože r = 1, je mezi znaky velmi vysoké funkční spojení.
Pomocí Chaddockovy tabulky je možné provést jasné posouzení síly korelačního vztahu mezi znaky:
Chaddock stůl Tabulka 2.
Pro nelineární umístění se určí korelační vztah (0 1) a korelační index R, které se pro taková ložiska počítají.
de value – hodnota ukazatele vypočtená podle regresivního období ladu.
Jako posouzení přesnosti vypočítejte vikoristickou hodnotu průměrné hodnoty aproximace
S vysokou přesností ležet na hranicích 0-12%.
Pro posouzení výběru funkční relevance se používá koeficient determinace.
Koeficient determinace je určen „normalizovanou“ mírou výběru funkčního modelu, která určuje vztah mezi faktorem a normálním rozptylem přesně a větší částí faktoriálového rozptylu v podzemí.
Pro posouzení významnosti korelačního indexu R se používá Fisherovo F-kritérium. Skutečná hodnota kritéria je označena následujícím vzorcem:
kde m je počet parametrů úrovně regrese, n je počet opatření. Hodnota je rovna kritickým hodnotám, jak je uvedeno v tabulce F-kriteriem na základě přijaté hladiny významnosti a počtu stupňů volnosti. Hodnota korelačního indexu R je tedy určena teorií.
Pro tuto formu regrese se počítají regresní koeficienty. Výsledky výpočtu jsou pro přehlednost uvedeny v tabulce aktuální struktury (mimochodem počet sloupců a jejich typ se mění podle typu regrese):
Tabulka 3
Rozhodnutí je učiněno.
Bylo dbáno na ekonomické řešení – dlouhou životnost uvolňování virů díky vysoké úrovni instalace. Celkový význam byl odstraněn.
Vybrané hodnoty jsou popsány v tabulce 1.
K dispozici bude graf empirického trvání pro indukovaný vzorek (obr. 1)
Ze vzhledu grafu je zřejmé, že analytická hloubka je možná ve formě lineární funkce:
Můžeme vyřešit párový korelační koeficient pro posouzení vztahu mezi X a Y:
Použijeme doplňkovou tabulku:
Tabulka 4
Navrhovaný systém vzájemného hodnocení pro hledání koeficientů je:
od první úrovně, předkládání významů
jiný žárlí, my odmítáme:
Víme
Můžeme zvolit typ regresního srovnání:
9. Pro posouzení hustoty nalezeného spojení se používá korelační koeficient r:
Podle Chaddockovy tabulky bylo zjištěno, že při r = 0,90 jsou vazby mezi X a Y velmi vysoké a spolehlivost regresní úrovně je také vysoká. Pro posouzení přesnosti vypočítejte vikoristickou hodnotu průměrné hodnoty aproximace:
Je důležité, aby hodnota zajišťovala vysokou úroveň regresní spolehlivosti.
Pro lineární vztah mezi X a Y je index determinace roven druhé mocnině korelačního koeficientu r: . Také 81 % doslovné variace je vysvětleno změnou znaménka faktoru X.
Pro posouzení významnosti korelačního indexu R, který se rovná korelačnímu koeficientu r v lineární poloze absolutní hodnoty, je použito Fisherovo F-kritérium. Skutečný význam tohoto vzorce je:
kde m je počet parametrů úrovně regrese, n je počet opatření. Tobto n=5, m=2.
Podle přijaté hladiny významnosti =0,05 a počtu kroků volnosti je tabulková hodnota kritická. V důsledku toho je hodnota korelačního indexu R určena hodnotou.
Předpokládaná hodnota Y při X = 30 je vyčíslitelná:
Vytvořme graf nalezené funkce:
11. Korelační koeficient je výrazně snížen o hodnotu střední kvadratické změny
a následně je určen smysl standardizované péče
Při korelaci > 2 se spolehlivostí 95 % lze hovořit o významnosti výsledného korelačního koeficientu.
Úkol 2. Lineární optimalizace
Možnost 1.
V plánu rozvoje kraje je zprovoznění 3 naftových polí o celkovém výkonu 9 milionů tun. První rodina souhlasila se stanovením objemu výroby nejméně 1 milion tun, druhá - 3 miliony tun, třetí - 5 milionů tun. K dosažení takové produktivity je nutné vyvrtat alespoň 125 otvorů. Na realizaci tohoto plánu bylo přiděleno 25 milionů rublů. kapitálové vklady (ukazatel K) a 80 km potrubí (ukazatel L).
Je nutné stanovit optimální (maximální) počet vrtáků, aby byla zajištěna plánovaná produktivita rodu kůže. Výstupní data ze zadaných dat jsou umístěna v tabulce.
Víkendové termíny
Formulace problému byla jasnější.
Formalizujeme úkoly v úloze mytí a čištění. Metodou dokončení tohoto optimalizačního úkolu je nalezení maximální hodnoty olejové lahvičky pro optimální počet vrtání podél kožní linie při správné péči.
Účelovou funkci lze jasně vidět:
de - počet Sverdlovinů podle původu kůže.
Isnuyuchi vyměňuje za:
výročí položení potrubí:
počet sverdlovinů na rod kůže:
Rozmanitost každodenního života 1 Sverdlovina:
Úkoly lineární optimalizace se dosahují například následujícími metodami:
Graficky
Simplexní metoda
Použití grafické metody je jednodušší při oddělení úloh lineární optimalizace od dvou proměnných. Při větším počtu změn je nutné algebrický aparát zastavit. Podívejme se na pokročilou metodu řešení lineárních optimalizačních úloh, která se nazývá simplexová metoda.
Simplexová metoda je typickou aplikací iterativních výpočtů, které jsou vyvíjeny v reakci na rostoucí optimalizační úlohy. Uvažují se o iteračních postupech tohoto druhu, které poskytnou nejvyšší úroveň úkolů pro další modely sledovacích operací.
Pro nejvyšší optimalizační problém pomocí simplexové metody je tedy nutné, aby počet neznámých Xi byl větší než počet rovných. Rivňanský systém
spokojený s novorozencem m A= přidáno k m. Je důležité, že sloupec matice A je a sloupec libovolných členů ano Základní řešení soustavy (1) nazýváme množinou m neznámých řešení soustavy (1). Algoritmus simplexové metody je stručně popsán takto: Víkendová výměna, zaznamenaná ve vzhledu nerovnosti typu<= (=>), je možné se podívat i přidáním přebytečné máty na levou stranu řezu (zvednutím přebytečné máty z levé části). Například levá část víkendového kurzu je zavedeno příliš mnoho změn, v důsledku čehož se výsledná nerovnost mění v rovnost Protože výměna výstupu znamená plýtvání potrubím, je snadné interpretovat stopu jako přebytek nebo nekorozivní část tohoto zdroje. Maximalizace účelové funkce je ekvivalentní minimalizaci stejné funkce, která je převzata z proximálního znaménka. Totto v naší vipadce ekvivalent Pro základní řešení útočného typu je vytvořen simplexní stůl: Tato tabulka ukazuje, že po uvolnění problému mají tito klienti nákladový základ pro rozhodnutí. - Soukromé připojení k jednomu z partnerů; - dodatečné násobiče pro vynulování hodnoty v tabulkách v tabulce, které musí být umístěny až do bodu, který to umožňuje. - minimální hodnota účelové funkce -Z, - hodnota koeficientů účelové funkce pro neznámé. Je důležité vědět, zda je to pozitivnější. Protože nic takového neexistuje, pak je úkol respektován nejvyššími. Vyberte libovolný sloupec tabulky v kterémkoli z nich, tento sloupec se nazývá „povolený“ sloupec. Vzhledem k tomu, že mezi prvky systému nejsou kladná čísla, což umožňuje, pak dochází k nesouladu z důvodu nedostatečné provázanosti cílové funkce s neosobností jejího rozhodnutí. Pokud jsou ve sloupci kladná čísla, umožňuje vám to přejít k bodu 5. Zásobník je vyplněn zlomky, pro číslování jsou prvky sloupce a pro signmana jsou podřízené prvky svislého sloupce. Ze všech hodnot je vybrána ta nejmenší. Řádek, v takovém případě je nejlepší jej nazvat „povolená“ řada. Na pavučině samostatného dílu a samostatného dílu lze nalézt samostatný prvek, který je v nějaké podobě vidět například v barvě. Na základě první simplexové tabulky je vytvořen přístup, ve kterém: Řádkový vektor je nahrazen vektorem zásobníku samostatný řádek je nahrazen stejným řádkem rozděleným na samostatné řádky skin z ostatních řádků tabulky se nahradí součtem řádku ze samostatné sekce vynásobeným speciálně zvoleným doplňkovým násobitelem metodou odečtení 0 od sekce samostatné sekce. S novou tabulkou přejděte k bodu 4. Rozhodnutí je učiněno. Při nastavování úlohy existuje následující systém nerovností: a účelnou funkci Přeměňme systém nerovností na systém rovnosti zavedením dalších změn: Přivedeme cílovou funkci na její ekvivalent: Pojďme získat výstupní simplexní tabulku: Samostatné sporáky Viberemo. Rozrahuemo stovets: Zadejte hodnoty do tabulky. Nejméně z nich = 10 znamená řádek: . Na průřezu samostatné sekce a samostatné sekce najdeme samostatný prvek = 1. Část tabulky naplníme dalšími násobiteli, a to tak, že: vynásobíme na nich řádek, který se přidává, před přidáním do dalších řádků tabulka, vytváří 0 v prvcích samostatné stavební konstrukce. Sestavme si simplexní tabulku: Vezmeme hodnoty od samostatné osoby, vypočítáme je a zadáme do tabulky. Minimálně jsou vyžadovány samostatné budovy. Permisivní prvek bude 1. Známe doplňkové násobiče, zapamatujte si větné členy. Vytvoříme simplexní tabulku: Podobným způsobem známe samostatný sloupec, samostatnou budovu a samostatný prvek = 2. Dostaneme simplexní tabulku: Fragmenty v řádku -Z nemají kladné hodnoty, tato tabulka končí. První spisovatel tedy dává význam neznámému. optimální základní řešení: Hodnota účelové funkce je -Z = -8000, což je ekvivalentní Zmax = 8000. Úloha je hotová. Oddělení 3. Shluková analýza Prohlášení o problému: Proveďte rozpis objektů v databázi umístěné v tabulce. Vyberte způsob rozhodování o provedení nezávisle pomocí datového plánu. Možnost 1. Víkendové termíny Přehled metod řešení zadaného typu úloh. Základní nátěr metodou vyvazování. Úloha shlukové analýzy je založena na následujících metodách: Kombinovaná nebo stromová metoda shlukování se používá k vytvoření shluků „předmětů“ nebo „rozpětí mezi objekty“. Tato místa mohou být umístěna v jednosvětovém nebo vícesvětovém prostoru. Podvojný přístup vítězí (i když zřídka) v situacích, kdy data nejsou interpretována z hlediska „cílů“ a „objektivních autorit“, ale z hlediska strážných a proměnlivých. Ukazuje se, že je třeba okamžitě provést obezřetnost a provést změny, aby se odstranily usazeniny, aby bylo možné identifikovat nepochopené shluky. Metoda K-means. Vikorystvaetsya, pokud existuje hypotéza o počtu shluků. Můžete si nařídit, aby systém vytvořil přesně například tři shluky, aby byly vůně co nejvýraznější. V konečném případě se metoda K-means bude rovnat K různým shlukům, rozmístěným na největší možné vzdálenosti, jeden typ po druhém. Existují následující způsoby přizpůsobení povrchů: Euklidovská tvář. Toto je nejnebezpečnější typ vzhledu. Je to prostě geometrická pozice v obrovském světě vesmíru a je klasifikována takto: Je důležité poznamenat, že euklidovská mřížka (a její čtverec) se počítá na základě výstupních dat, nikoli na základě standardizovaných dat. Pohled na městské čtvrti (výhled na Manhattan). Toto je prostě průměrný rozdíl v souřadnicích. Ve většině případů tento svět přinese stejné výsledky jako u standardní verze Euclid. Podstatné však je, že pro toto období se mění příliv okolních velkých masakrů (vražd) (úlomky smradu se na náměstí netvoří). Kapitál Manhattanu se vypočítá pomocí následujícího vzorce: Vstávej Chebisheva. To se může jevit jako hnědá barva, pokud chcete dva objekty považovat za „masakr“, protože bojují o jednu souřadnici (což je jeden svět). Hodnota Chebisheva se vypočítá pomocí následujícího vzorce: Postavte se nohama. Někdy se doporučuje postupně zvyšovat nebo měnit velikost tlaku, aby se dostal na velikost, protože jiné předměty jsou značně poškozeny. Toho lze dosáhnout ze statické linky. Výška nohy se vypočítá podle vzorce: de rta p - parametry, které jsou určeny koristuvach. Množství výpočtů může ukázat, jak je zpracován konkrétní běh. Parametr p ukazuje na progresivní vliv velkých vzdáleností mezi objekty. Pokud jsou dva parametry uraženy - r і p, aby se shodovaly s těmito dvěma, pak to stoupá z Euklidova stánku. Stovky špatných věcí. Tento přístup se v těchto případech zvažuje, pokud jsou data kategorická. Vypočítá se pomocí následujícího vzorce: Pro dokončení úkolu zvolíme agregační metodu (stromové shlukování), jak to vyhovuje mysli a nastavení úkolu (provést rozdělení objektů). Svým vlastním způsobem lze metodu sjednocení použít k vytvoření řady možností pro pravidla připojení: Jediný odkaz (nejbližší způsob připojení). Tato metoda ukazuje vzdálenost mezi dvěma shluky a vzdálenost mezi dvěma nejbližšími objekty (nejbližšími nádobami) v různých shlucích. Pokud jsou dva objekty ve dvou shlucích, které jsou blízko u sebe, je zde spojení níže. Tímto pravidlem je podle zpěvákova názoru spojovat předměty dohromady do shluků a výsledné shluky bývají reprezentovány dlouhými „kopími“. Nové spojení (metoda hledání vzdálených nádob). Tato metoda ukazuje vzdálenost mezi shluky jako největší vzdálenost mezi dvěma objekty v různých shlucích (tj. nejvzdálenější od sebe). Je také jasné, že neexistují žádné jiné metody pro kombinování shluků podobných těmto (například není důležité párové pohlaví, důležitá je párová polovina). Technologie metody rozpojování. Rozrakhunok vystavovatelů. V první fázi, pokud je objekt kůže obklopen shlukem, jsou vzdálenosti mezi těmito objekty indikovány zpětným přiblížením. Ruiny ruin nejsou odklizeny, jen jedna cedule, je důležité mít na paměti, že se smradům vyhýbají. Není tedy potřeba standardizovat výstupní data, takže nyní přejdeme k rozkladu matice řezů. Rozhodnutí je učiněno. Budeme sledovat výstupní plán (obrázek 2) Jak se postavit mezi předměty je počáteční euklidovský stojan. To funguje dobře se vzorcem: de l – znamení; k - počet znaků, které se objevují mezi objekty 1 a 2: Pokračujeme ve vývoji dalších struktur: Odstraněním těchto hodnot se vytvoří tabulka: Naymensha vstaň. To znamená, že prvky 3, 6 a 5 jsou spojeny do jednoho shluku. Vezměme si následující tabulku: Naymensha vstaň. Prvky 3, 6, 5 a 4 jsou spojeny do jednoho shluku Můžeme vytvořit tabulku se dvěma shluky: Minimální vzdálenost mezi prvky 3 a 6. To znamená, že prvky 3 a 6 jsou spojeny do jednoho shluku. Postavte se mezi nově vytvořený shluk a další prvky, vyberte maximum. Postavte se například mezi shluk 1 a shluk 3,6, max(13,34166, 13,60147)= 13,34166. Vytvořme následující tabulku: Má minimální vzdálenost - vzdálenost mezi shluky 1 a 2. Spojením 1 a 2 do jednoho shluku můžeme říci: Tímto způsobem byly metodou „vzdáleného sání“ vybrány dva shluky: 1,2 a 3,4,5,6, stojící mezi nimi 13.60147. Příběh je u konce. Program Hlavní úkoly s vybranými balíčky aplikací (MS Excel 7.0) Úvod do korelační-regresní analýzy. Výstupní data zadejte do tabulky (obr. 1) Vyberte nabídku „Servis / Analýza dat“. V okně vyberte řádek „Regrese“ (obr. 2). V dalším okně budou specifikovány vstupní intervaly X a Y, úroveň spolehlivosti překročí 95 % a výstupní data budou umístěna na sousední list „Arkush Zvitu“ (obr. 3). Po provedení rekonstrukce jsou data z regresní analýzy určena na arkush „Arkush zvitu“: Zde je zobrazen bodový graf aproximační funkce neboli „Výběrový graf“: Různé hodnoty a variace jsou zobrazeny v tabulce ve sloupcích „Předpokládané Y“ a „Rezervy“ obecně. Na základě výstupních dat bude vytvořen graf přebytku: Optimalizační úlohy Výstupní data zadáváme následujícím způsobem: Shukan neviditelný X1, X2, X3 je zadán do středu C9, D9, E9 bez selhání. Koeficienty účelové funkce na X1, X2, X3 se zadávají do C7, D7, E7 samostatně. Celá funkce se zadá do pole B11 jako vzorec: = C7 * C9 + D7 * D9 + E7 * E9. Isnuyuchi výměna shodo zavdanya U příležitosti pokládky potrubí: aplikováno až do středu C5, D5, E5, F5, G5 Počet otvorů na rod kůže: X3 C 100; přidáno doprostřed C8, D8, E8. Rozmanitost každodenního života 1 Sverdlovina: přidáno doprostřed C6, D6, E6, F6, G6. Vzorec pro růst vnější délky C5 * C9 + D5 * D9 + E5 * E9 je umístěn v balení B5, vzorec pro růst vnější délky C6 * C9 + D6 * D9 + E6 * E9 je umístěn v balíček B6. V menu „Služba/Vyhledat řešení“ zvolte, před zadáním výstupních dat zadejte parametry pro hledání řešení (obr. 4): Na tlačítku „Parametry“ můžete nastavit aktuální parametry pro hledání řešení (obr. 5): Po dokončení vyhledávání můžeme sledovat výsledky: Microsoft Excel 8.0e Sledujte výsledky Vytvořeno: 17.11.2002 1:28:30 Zdravý střed (maximum) Výsledek Zagalny videobutok Změněné středy Výsledek Množství sverdlovinů Množství sverdlovinů Množství sverdlovinů Obmezhennya Význam Délka Pov'yazane Závazek k projektu žádné vázání. Množství sverdlovinů žádné vázání. Množství sverdlovinů Pov'yazane Množství sverdlovinů Pov'yazane V první tabulce jsou uvedeny výstupní a zbytkové (optimální) hodnoty výpočtu cíle, do kterých byla umístěna cílová funkce souvisejícího úkolu. Další tabulka ukazuje výstup a zbytkové hodnoty optimalizovaných proměnných, které jsou umístěny v boxech, které se mění. Třetí tabulka ukazuje výsledky a obsahuje informace o výměně. Sloupec „Hodnoty“ obsahuje optimální hodnoty požadovaných zdrojů a těch, které se optimalizují. Funkce „Formula“ se používá ke snížení spotřeby zdrojů a optimalizaci změn zaznamenaných ve formuláři a jejich odeslání na účty za účelem uložení dat. Fráze „Stan“ znamená svázaný a rozvázaný a obě záměny. Zde jsou „propojeni“ - jedná se o výměnu, implementaci optimálních řešení jako zuřiví žárlivci. Stovpets „Riznytsia“ pro výměnu zdrojů znamená přebytek vítězných zdrojů. Je rozdíl mezi počtem potřebných zdrojů a jejich dostupností. Podobně po zapsání výsledku hledání řešení do formuláře „Sound for Resistance“ se zobrazí následující tabulky: Microsoft Excel 8.0e Zvuk ze stability Pracovní list: [Související úlohy optimalizace.xls]Související úlohy se spouštěním videa opt-i Vytvořeno: 17.11.2002 1:35:16 Změněné středy Přijatelný Přijatelný význam variace Součinitel Zbilshennya Změna Množství sverdlovinů Množství sverdlovinů Množství sverdlovinů Obmezhennya Obmezhennya Přijatelný Přijatelný význam Dílčí práva Zbilshennya Změna Délka Závazek k projektu Je důležité obsahovat informace o upravených (optimalizovaných) upravených a zaměněných modelech. Přiřazené informace jsou spojeny s simplexovou metodou, která je popsána v části problému rozuzlení, která se používá při optimalizaci lineárních úloh. Umožňuje vyhodnotit, jak jste citliví, a určit optimální řešení pro případné změny parametrů modelu. První částí je poskytnout informace o cenách, které se mění, aby byla uvedena hodnota počtu otvorů v rodných domech. Sloupec „Výsledné hodnoty“ označuje optimální hodnoty proměnných, které mají být optimalizovány. Sekce „Cílový koeficient“ zobrazuje výstupní data hodnot koeficientů cílové funkce. Dva sloupce znázorňují přípustná zvýšení a změny těchto koeficientů beze změny nalezeného optimálního řešení. Další součástí důležitosti stability je umístění informací kolem hranic, které se překrývají se změnami, které jsou optimalizovány. Prvním krokem je poskytnutí údajů o spotřebě zdrojů pro optimální rozhodování. Dalším je přiřadit hodnotu stínových cen typům zdrojů, které vítězí. Zbývající dva sloupce obsahují informace o možném zvýšení nebo změně závazků dostupných zdrojů. Příkaz clusterizace. Postupná metoda řešení problému je pokročilejší. Zde je tabulka Excel, která ilustruje průběh úkolu: "nejbližší succus metoda" Napojení na úlohu shlukové analýzy - "NEJJASNĚJŠÍ SYSTÉMOVÁ METODA" Víkendové termíny de x1 - popis produktů, které jsou vyráběny; x2 - průměrná variace hlavního Promislovo-virobnychi fondy "metoda far Susida" Napojení na úkol shlukové analýzy - "METODA FAR SUSSIDU" Víkendové termíny de x1 - popis produktů, které jsou vyráběny; x2 - průměrná variace hlavního Promislovo-virobnychi fondy
televizory
