İstatiksel Anlam – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İstatiksel Anlam
Yazar, Spearman’s Rho ile ölçüldüğü gibi istatistiksel olarak anlamlı olmadığı gösterilen WUE ve Local HS adlı diğer iki öngörücüyü dahil etti. Bu değişkenlerin dahil edilmesi, Fort Lewis Koleji’ndeki Kabul Direktörünün talebi üzerine geldi. WUE, bir öğrencinin Batı Lisans Değişim eyaletinden olup olmadığını gösteren ikili bir değişkendir.
Bu öğrenciler, Fort Lewis College’daki öğrenim ücretlerinden indirim alırlar. Yerel HS, öğrencinin yerel bir liseden gelip gelmediğini gösteren ikili bir değişkendir (yani, kolejin 60 mil yarıçapında). Yazar, bu değişkenleri dahil etmedeki sorunu görmedi çünkü girdi budama sürecinin bir sonraki aşaması, geriye doğru eleme yoluyla her bir değişkeni elemek için düşünmekti.
Geriye doğru eleme, temel tahmin doğruluğunu belirlemek için 20 tahmin edicinin tümü ile bir sinir ağı oluşturmayı gerektirdi. Ardından, istatistiksel olarak en az anlamlı değişkenden başlayarak, onu ortadan kaldırın ve sinir ağını yeniden oluşturun ve değişkenin ortadan kaldırılması nedeniyle tahmin doğruluğunun artıp artmadığını belirleyin.
WUE ve Local HS, sinir ağının tahmin doğruluğunu iyileştirdi. Böylece, nihai ağda nihai olarak tahmin ediciler olarak tutuldular. En az bir gizli katmana sahip bir sinir ağı, doğrusal olmayan kombinasyonları dikkate aldığından, yazar, bu tahmin edicilerin, tahmin doğruluğunu geliştirmek için diğer değişken(ler) ile doğrusal olmayan bir kombinasyon içinde çalıştığına inanmaktadır.
Ancak, temel sinir ağını oluşturmadan ve eğitmeden önce, kalıcı ve kalıcı olmayan kategoriler arasında daha adil bir muamele sağlamak için veriler aşırı örneklendi. Fort Lewis College’da, birinci sınıfa girenlerin yaklaşık %20’si ikinci yarıyılda kalmaz.
Eğitim verileri içinde (2005 ve 2006 kohortları), öğrencilerin %19’u ısrar etmemiştir. Veriler aşırı örneklendiğinde, yazar, devam eden öğrenciler ve devam etmeyen öğrenciler için eşit sayıda satırla eğitim için 2910 satır veriye sahipti. Aşırı örneklemenin amacı, her iki kategori için sinir ağından yaklaşık olarak eşit tahmin doğruluğuna sahip olmaktı.
Son olarak, bireysel öğrencileri kalıcılık olasılıklarına göre puanlamak için, sinir ağı çıktısı NeuroSolutions yazılım paketi tarafından sağlanan bir SoftMaxAxon kullanılarak sonradan işlendi.
Kategorizasyon için başlangıç kesme noktası p=0.50 kullanıldı. Yarıdan büyük bir olasılığa sahip bir öğrenci, olası bir ısrarcı olarak sınıflandırıldı ve bir yarıdan daha düşük bir olasılığa sahip bir öğrenci, muhtemel bir ısrarcı olarak sınıflandırıldı.
SONUÇLAR
Yazar, NeuroSolutions’ı kullanarak iki gizli katmana sahip çok katmanlı bir geri yayılım sinir ağı oluşturdu. NeuroSolutions, sinir ağları oluşturmak için kullanıcı arayüzlerini “breadboard” olarak ifade eder. Terim, bir devrenin fiziksel prototipine atıfta bulunarak elektrik mühendisliği alanından ödünç alınmıştır.
NeuroSolutions içindeki sinir ağı için devre tahtası aşağıda gösterilmiştir. Sinir ağı çıktısını olasılığa dönüştüren Soft Max Axon, aşağıdaki şekilde devre tahtasının sağ alt kısmında görülebilir.
Yazar, yukarıda tasvir edilen sinir ağını eğitirken NeuroSolutions içinde Bırakma eğitim algoritmasını kullanmayı seçti. Leave-N-Out algoritması kullanılarak 2910 satırlık verinin tamamı eğitim için kullanılabilir. Dinamik çapraz doğrulama olarak da adlandırılan Bırak-Çıkart eğitim algoritması, tüm verilerin eğitim ve test için kullanılmasına izin verir. İki gizli katmana sahip son sinir ağının, aşağıdaki ortalama karesel hata (MSE) grafiğinde gösterildiği gibi kabul edilebilir bir hata düzeyine ulaştığı görüldü.
Yukarıdaki öğrenme eğrisi tarafından gösterilen sinir ağı modelinin MSE’si, şeklin sonuna doğru dönem sayısı arttıkça seviyelenir. Bu, öğrenmenin, genel modeli iyileştirmeyeceği için, daha fazla eğitimin gereksiz ve gereksiz olacağı bir noktaya ulaştığını göstermektedir. Yazar, gerçek tahmin için kullanılan son sinir ağı modelinin tamamen eğitilmiş olduğuna ve bir üretim ortamında tahmin için uygun olduğuna inanıyor.
istatistik nedir
İstatistik ne Demek kısaca
istatistik 1 ders notları
İstatistik Nedir örnek
p değeri nedir
İstatistik Ne Demek
İstatistik Kurumu nedir
Coğrafi İstatistik nedir
Nihai sinir ağı, geriye doğru eleme işleminin budama sürecinden sonra, önceki bölümde bahsedilen 0,50’lik olasılık kesmesi kullanılarak nihai olarak %67,9’luk bir genel tahmin doğruluğuna sahip 11 tahminciye sahiptir. Bu, geriye doğru eleme sürecinden önce görülen %64,9’luk genel tahmin doğruluğu ile karşılaştırılır.
Geriye doğru ortadan kaldırmanın zaman alıcı süreci yalnızca genel olarak %3’lük bir tahmin iyileştirmesi ile sonuçlanmış olsa da, daha önemli bulgu, 20 yerine yalnızca 11 tahmin ediciye sahip bir modeldi. Böyle bir model, çok daha genelleştirilebilir bir çözüm sağlar ve bu, dış etkenlerle iyi sonuç verir. örnek test verileri. Son 11 önemli girdi/tahmin edici aşağıdaki tabloda listelenmiştir.
İlgi çekici olan, yukarıda belirtilen 20 tahmin edici içinde, devre tahtasındaki SoftMaxAxon simgesiyle gösterildiği gibi, SoftMaxAxon, ağ mühendisinin çıktıyı bir olasılık olarak yorumlayabilmesi için sinir ağı çıktısını normal bir dağılıma uydurmaya çalışır.
Nihai sinir ağını test etmek için, bilinen ilk dönem kalıcılığına sahip en güncel veriler (Güz 2007 kohortu), test için örnek dışı bir veri seti olarak kullanıldı. Aşağıdaki frekans dağılımı, SoftMaxAxon’un yaklaşık olarak normal dağılıma uygun çıktı sağladığını gösterir.
0,50’lik bir kesme kullanarak model, 925 öğrenciden 351’ini olası ısrarcı olarak tanımladı. Bu öğrencilerin %86,5’i gerçekten ısrar etti ve böylece %86,5’lik bir doğruluk verdi. 0.90’lık bir kesme noktası kullanarak (yani en az %90 devam etme olasılığı), model 134 öğrenciyi olası ısrarcı olarak tanımladı. Bu öğrencilerden 123’ü %91.8 doğruluk için ısrar etti. İlgili doğrulukları ve öğrenci sayıları ile değişen kesintiler aşağıdaki grafikte gösterilmektedir.
Nispeten büyük bir (n=925) örnek dışı test veri seti kullanarak (yani, eğitim için kullanılmayan veriler), yazar, bu araştırmada ayrıntılı olarak açıklanan tahmine dayalı modelin genelleştirilebilirliğine yüksek güven duymaktadır. Araştırma, belirli bir kurum olan Fort Lewis Koleji’nde birinci dönem kalıcılığını tahmin etmek için oldukça doğru bir model sunuyor. Bu araştırma, benzer bir tahmin modeline sahip olmak isteyen diğer kurumlar için bir çerçeve olarak görülebilir.
Yazar, modelin belirli bir kuruma uygun olacak öğrencilerin işe alınmasında kabul personeli için harika bir şekilde kullanılacağını öngörmektedir. Ek olarak, belirlenen önemli tahminciler toplu olarak yöneticilere kalıcı olması muhtemel bir öğrenci profili sunar. Böyle bir profil, hedeflenen pazarlama kampanyaları, müfredat reformu ve okulun genel olarak elde tutulmasını iyileştirmek için son derece değerli olabilir.
Bu modelin etkin kullanımı ile ilgili olarak ek araştırmaların tamamlanması gerekmektedir. İlk olarak, en uygun ve faydalı olasılık sınır noktasını belirlemek için bir maliyet-fayda analizi gerçekleştirilmelidir. Bu kesinti büyük olasılıkla kurumsal bazda değişecektir.
Yine kuruma özgü, modelin sunduğu uygun öğrenci profili, bu öğrencilerin nereden geldiğini belirlemeye yardımcı olabilir ve yöneticiler onlardan daha fazlasını elde etmek için bir strateji geliştirir. Tahmine dayalı modelin puanlama yeteneği tekrar uygulanacaktır.
Ek olarak, bu birinci dönem kalıcılık modeli, birinci yıl kalıcılık modelinin oluşturulması için bir şablon olarak görülebilir. Bir okulun hem doğru bir birinci dönem kalıcılık modeline hem de doğru bir birinci yıl kalıcılık modeline sahip olması durumunda, okul personeli ideal öğrenciyi hedefleyebilir ve daha sonra o öğrenciyi birinci yılın ötesinde ve daha yüksek bir seviyede tutmak için önlemler alabilir. Eğitim. Son olarak, iyileştirilmiş bir model verildiğinde, birinci dönem kalıcılık modeli, gelir belirleme amaçları için gelen bir sınıfın büyüklüğünü tahmin etmede kullanılabilir.
Coğrafi İstatistik nedir istatistik 1 ders notları İstatistik Kurumu nedir İstatistik Ne Demek İstatistik ne Demek kısaca istatistik nedir İstatistik Nedir örnek p değeri nedir