Veri Azaltma İçin Diğer Teknikler – Doktora Tezi – Tez Nasıl Yazılır?– Doktora – Ödevcim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Profesyonel Ödev Sitesi. 0 (312) *** 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com @ Ödevcim'den Ödevleriniz İçin Hemen Fiyat Teklifi Alın. - 09:00 - 21:00 arası hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Tez Yazdırma, Ücretli Ödev Yaptırma, Tez Merkezi, Proje Yazdırma, Üniversite Ödev Yaptırma, İstatistik Ödev Yaptırma, Literatür Taraması, Spss Analizi, Geçerlik Güvenirlik Analizi, Tez Danışmanlığı, Tez Proje Yazdırma, Uzaktan Eğitim Tez Yazma, Uzaktan Eğitim Proje Yazma, Eğitim Yönetimi Tezsiz Proje Yazımı, Pedagojik Formasyon Bitirme Tezi, Formasyon Tez Hazırlama, Eğitim Bilimleri Tez Yazma, İstatistik Soru Çözdürme, Makale Yazdırma, Bilkent Ödev Yaptırma, Autocad Ödev Yaptırma, Mimari Proje Çizilir, İç Mimari Proje Çizimi, Essay Yazdır, Assignment Yaptırma, Assignment Yazdır, Proje Yardımı Al, Tez Yazdır, Ödev Yaptır, Ödevimi Yap, Tez Yaptırma, Tez Yaptırmak İstiyorum, Tez Yaz, Tez Projesi Yaptır, Proje Ödevi Yap, İntihal Oranı Düşürme, İntihal Düşürme Yöntemleri, İntihal Oranı Düşürme Programı, Essay Yazdırma, Ödev Fiyatı Al, Parayla Ödev Yaptır, Parayla Tez Yazdır, Parayla Makale Yaz, Parayla Soru Çözdür, Özel Ders Al, Ödev Yardım, Ödevcim Yardım, Proje Sunumu Yaptır, Mühendislik Ödevi Yaptırma, Doktora Ödev Yaptır, Yüksek Lisans Ödev Yaptır, İnşaat Mühendisliği Ödevi Yaptırma, İnşaat Mühendisliği Tez Yazdırma, Proje Yazdırma, İnşaat Mühendisliği Proje Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, Veri Analizi, Veri Analizi Yaptırma, İstatistiksel Analiz, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Proje Hazırlama, En İyi Tez Yazım Merkezi, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçlarım Yorumlanması, Spss Ücretleri, Soru Çözdürme, Ödev, Ödevler, Ödev Hazırlatma, Proje Hazırlatma, Tez Hazırlatma, Tez Konuları, Makale Konuları, Proje Konuları, Ödev Konuları, Tez Yazma, Tez Yazdırma, Tez Yazımı, Tez Danışmanı, Yüksek Lisans Danışmanlık, Akademik Danışmanlık, Diferansiyel Denklemler, Diferansiyel Denklemler Boğaziçi, Diferansiyel Denklemler Formülleri, Diferansiyel Denklemler Konuları, Python Ödev Yaptırma, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırmak İstiyorum, Ödev Yaptırma Siteleri, Akademik Danışmanlık, Yüksek Lisans Danışmanlık, Tez Proje Hazırlama Merkezi, Tez Hazırlama Merkezi Ankara, Ankara Yüksek Lisans Tez Yazdırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Spss Analiz Ücretleri, Veri Girişi Ücretleri, Spss Ödev Yaptırma, Spss Ücretleri, Ücretli Veri Analizi, İstatistik Tez Destek, Tez İçin İstatistikçi, Arduino Projeleri Satılık, Elektronik Projeler, Arduino İle Yaratıcı Projeler, İlginç Arduino Projeleri, Arduino Başlangıç Projeleri, Arduino Projeleri Basit, Elektronik Proje Yaptırma, Ödev Yaptırma Fiyatları, Güvenilir Ödev Siteleri, ödev yaptırma, ücretli ödev yaptırma, tez yaptırma, Ödev sitesi üniversite, Üniversite ödev YAPTIRMA, Parayla ödev YAPTIRMA, İstatistik ödev YAPTIRMA, Biyoistatistik ödev yaptirma, Odtü ödev yaptırma, Mühendislik ödev YAPTIRMA, Yönetim Muhasebesi ödev YAPTIRMA, staj defteri yazdırma ...

Veri Azaltma İçin Diğer Teknikler – Doktora Tezi – Tez Nasıl Yazılır?– Doktora – Ödevcim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

1 Şubat 2021 Boyut indirgeme Dimensionality reduction Dimensionality Reduction Nedir Temel Bileşenler Analizi MATLAB Temel bileşenler Analizi örnek 0
Sanal Sınıf Geliştirme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma FiyatlarıSanal Sınıf Geliştirme – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Veri Azaltma İçin Diğer Teknikler

Verileri iyi sunmak için onları gerçekten anlamalısınız. Ve bunu yapmak için, onlara uzun süre dikkatlice bakmalı ve ne gösterdiklerine dair bir dizi iyi düşünülmüş soru sormalısın. Yine de modern PC’ler ve yazılımlar, hepimize, belki de tam olarak analiz ettiğimizden çok daha fazla rakamı hesaplama ve sonra bunları okuyucularımıza sindirilmemiş bir şekilde uygulama yeteneği de veriyor.

Veri azaltma, üzerinde çalıştığımız sayıları basitleştirmek anlamına gelir. Keşifsel veri analizi alanı, bunu yapmak için birçok güçlü teknik sunar ve burada sadece kısaca değineceğim ilginç bir literatüre sahiptir.7 Verileri uygun şekilde araştırmak ve azaltmak, herhangi bir sayı kümesini anlamada ilerleme kaydetmek için temel bir ilkedir. bu bilgiyi okuyuculara doğru bir şekilde iletmek şöyle dursun analiz etmelisiniz.

Veri azaltmanın temel ilkeleri şunlardır:

◆ Birincil verilerinize dikkatlice bakın. Size neyle uğraştığınızın sezgisel bir resmini vermek veya hangi soruları sormanız gerektiğini söylemek için analiz paketlerine güvenmeyin. Analiz paketleri, yalnızca hangi veri şekline sahip olduğunuzu zaten biliyorsanız işinize yarayabilir. Bu, bir başkasının önceki analizini tekrarladığınız kurslarda yeterince kolaydır, ancak araştırmayla yeni oluşturduğunuz yepyeni bilgiler için genellikle çok zordur.

◆ Verilerinizi her zaman sayısal bir ilerlemeye yerleştirin (herhangi bir elektronik tabloda kolayca yapılabilir). Mümkün olan her yerde bunların haritasını çıkarın ve ardından sonuçlara dikkatle bakın. İşlediğiniz birincil verilerin görsel şeklini anlamadan, korelasyonlar veya regresyon analizi gibi çok değişkenli analizin daha karmaşık formlarına da asla girmeyin.

◆ Verilerinizdeki kalıpları görmeye çalışırken, mümkün olduğunca çok “dağınıklığı” ortadan kaldırın. Örneğin, kafa karıştırıcı ve gereksiz ondalık noktaları kesen veya sayıların yuvarlandığı bir sürüme bakmayı deneyin. Ve verilerinizi, verileri en kolay anlaşılabilir sayı aralıklarına, ideal olarak 0 ile 100 arasında olacak şekilde, dizin sayılarını veya oranlarını kullanarak dönüştürün. Basitleştirilmemiş sayılarla (özellikle çok büyük veya çok küçük olanlar) çalışmak sizin için daha zor hale getirecektir. 

Dimensionality reduction
Boyut indirgeme
Temel Bileşenler Analizi MATLAB
Dimensionality Reduction Nedir
Temel bileşenler Analizi örnek

Keşif amaçlı veri analizi tekniklerine daha fazla çözüm bulmak için, kısaca üç yararlı yaklaşımı ele alıyorum: gövde ve yaprak analizi (merkezi düzey ve yayılma ölçümleri dahil); kutu ve bıyık grafikleri; ve zamana bağlı grafikler için veri düzeltmedir.

Kök-yaprak analizi, bir veri kümesine dikkatle bakmak için basit bir tekniktir. Yapmış olduğunuz bazı veri toplamanın belirli bir değişken için aşağıdaki 27 sayıyı oluşturduğunu varsayalım (veri kümenizde bunların rasgele ortaya çıkma sırasına göre):

Bu verileri analiz etmenin bir yolu, çubuk grafik veya sıklık sayımı olabilir. Burada bazı kategori kutuları oluşturabilir ve her birindeki vaka sayısını sayabiliriz ve şöyle bir sonuç veririz.

Bu model, geleneksel tek tepeli bir modele benziyor (yanıltıcı bir şekilde “normal” dağılım olarak adlandırılan ve “çan eğrisi” olarak popüler hale getirilen). Ancak burada orijinal verilerdeki kesin sayılarla ilgili birçok bilgiyi kaybettik ve sonuç olarak bir hile kaçırıyor olabiliriz.

Kök-yaprak analizi biraz daha ileri gider çünkü orijinal sayılarda verilen bilgilerin daha fazlasını tutar. Her sayı iki kısma bölünmüştür, büyük “gövde” kısmı ve daha küçük “yaprak” veya birim kısmı. Analiz edilen verilerin aralığına göre neyin kök olarak ayarlanacağını seçiyoruz (yukarıdan aşağıya doğru varyasyon). Burada, yukarıdaki frekans tablosunda olduğu gibi gövdeyi 10’lara eşit olarak ayarlayabiliriz.

Ancak biraz daha derinlemesine bakmak istediğimizden, bunun yerine gövdeyi beşli olarak ayarlayabiliriz, (örneğin) bir gövde 20’den 24’e ve bir başka gövde 25’den 29’a kadar uzar. 25, üstteki 20’li bir gövdeye ve 5’li bir yaprağa ayrılacaktır. Sonraki 46 numara, üstteki 40’lı bir gövdeye ve 6’lı bir yaprağa ayrılacaktır. Sonraki 52 rakamı, 50’li yılların altındaki bir gövdeye ve bir yaprağa ayrılacaktır. 2 vb. Yukarıdaki sayıların tamamı üzerinde çalışmak, aşağıdaki gibi bir gövde ve yaprak analizi verecektir.

Burada sadece tek tepeli bir eğri (tek çan eğrisi) olmadığı açıktır. Bunun yerine, 15’ten 23’e (13 veri noktası dahil) puan alan bir ana gözlem çıkıntısı ve ardından 29’dan 34’e (7 veri noktası dahil) daha küçük bir çıkıntı var. 27 gözlem olduğu için, on dördüncü gözleme ulaşana kadar yukarı veya aşağı sayarak medyanı bulabiliriz (yukarıdaki listede kalın harflerle gösterilmiştir).

Ve çeyrekleri aynı şekilde, medyanın üstündeki ve altındaki gözlemleri yarıya bölerek bulabiliriz (çeyrekler, yukarıdan veya aşağıdan giden yedinci ve sekizinci gözlemlerin ortalamalarıdır). Sap ve yapraktan, hızlı bir şekilde merkezi seviyenin özet endekslerini veren bir tablo oluşturabilir ve aşağıdaki gibi yayabiliriz.

Küçük miktarlarda veri ile gövde-yaprak teknikleri kalem ve kağıt kullanılarak kolaylıkla uygulanır. Bunları bu şekilde kullanmak için söylenecek çok şey var çünkü verilerinizle yakın temas halinde olmanızı sağlar (bu, frekans sayıları veya çizelgeler gibi diğer istatistiksel paketlerden çıktılar olabilir). Çok sayıda veri noktası elde ettiğinizde (yaklaşık 30’dan fazla), burada belirtilen tüm keşif amaçlı veri analizi tekniklerini yapmak için bir PC paketi kullanabilirsiniz: örneğin, SPSS’nin kök ve yaprak tesisleri vardır.

Kutu ve bıyık grafikleri, bir dizi gövde ve yaprak analizinin istatistiksel sonuçlarını görüntülemenin bir yoludur. Ölçeği gösteren dikey bir eksene sahip dikey bir çubuk grafik gibidirler. Fark şudur ki, Şekil 7.4’ün sağ tarafındaki çubukta gösterildiği gibi, yalnızca üst çeyrek noktalarından aşağıya doğru bir kutu çizmeniz ve medyanın konumunu göstermek için kalın bir çizgi eklemenizdir. Kalan veri noktalarını, orta kütlenin üstüne ve altına uzanarak görüntülemek için tek bir dikey çizgi (ince çizgi) ekleyin. Bir gözlem, orta kütleden ne kadar uzakta olursa, o kadar olağandışıdır.