|
Статистическую обработку
В западной практике существует более сложный показатель уровня удовлетворенности клиента, который связывает изменения удовлетворенности клиентов с финансовыми показателями, а также помогает предсказывать предпочтения клиентов в будущем. Это — американский индекс удовлетворенности клиента. Для его определения используются анкеты, содержащие множество вопросов, ответы на которые оцениваются по десятибалльной шкале с применением статистических методов, что повышает точность и статистическую надежность показателя. При этом оценивается общее удовлетворение покупателей, оправдание их ожиданий и сравнение с идеалом. Получаемый в результате индекс имеет максимальную корреляцию с финансовыми показателями.
В западной практике существует более сложный показатель уровня удовлетворенности клиента, который связывает изменения удовлетворенности клиентов с финансовыми показателями, а также помогает предсказывать предпочтения клиентов в будущем. Это — американский индекс удовлетворенности клиента. Для его определения используются анкеты, содержащие множество вопросов, которые оцениваются по десятибалльной шкале с применением статистических методов, что повышает точность и статистическую надежность показателя. При этом оценивается общее удовлетворение покупателей, оправдание их ожиданий и сравнение с идеалом. Получаемый в результате индекс имеет максимальную корреляцию с финансовыми показателями.
В западной практике существует более сложный показатель уровня удовлетворенности клиента, который связывает изменения удовлетворенности клиентов с финансовыми показателями, а также помогает предсказывать предпочтения клиентов в будущем. Это — американский индекс удовлетворенности клиента. Для его определения используются анкеты, содержащие множество вопросов, ответы на которые оцениваются по десятибалльной шкале с применением статистических методов, что повышает точность и статистическую надежность показателя. При этом оценивается общее удовлетворение покупателей, оправдание их ожиданий и сравнение с идеалом. Получаемый в результате индекс имеет максимальную корреляцию с финансовыми показателями.
Приведенные данные показывают статистическую надежность параметров уравнения регрессии, т.е. оценки силы влияния факторов на вариацию прибыли.
программное обеспечение. Подобные программные пакеты распространяются Фондом Изучения Циклов. Спектральный анализ измеряет силу цикла на каждой данной частоте. Как отмечалось ранее, требуется не менее 10 повторений цикла (т.е. частота, равная 10 или большая), чтобы можно было проверить статистическую надежность цикла. Максимальная частота должна быть равна числу точек данных, деленному на 5, поскольку, как обсуждалось ранее, пять — это практический минимум длины цикла, доступный измерению. (Вспомните, что частота равна количеству точек данных, деленному на длину цикла.) Таким образом, если у нас есть ряд из 1000 точек, мы могли бы предпринять спектральный анализ в диапазоне частот от 10 (10% данных) до 200 (1000/5), что было бы эквивалентно длине циклов от 100 до 5.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. С помощью F-критерия Фишера оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и.данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надежность результатов регрессионного моделирования. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
6. Оцените статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера. По значениям характеристик, рассчитанных в пп. 4, 5 и данном пункте, выберите лучшее уравнение регрессии и дайте его обоснование.
оценки физического развития использовались соматоскопия и сома-L В 1997-98 годах было обследовано 526 студентов 1979-81 гг. рожде-(девушек 331, юношей 195). Городских и сельских студентов было 275 и 251 соответственно. Статистическую обработку проводили по факультетам, по году рождения, полу и по основному местожительству. Для установления уровней физического развития и расчёта антропометрических индексов была разработана компьютерная программа.
нефтегаз в целом здесь 'Провели статистическую обработку данных и получили аналитическое выражение зависимости от глубины (рис. 2)
Сведения о валютном курсе можно разделить на первичные данные и данные, прошедшие предварительную статистическую обработку (вторичные) (расчеты средних во времени, по территории, темпов роста, прироста, 1% прироста).
• статистическую обработку данных;
О выполнять статистическую обработку данных (построение рядов, гистограмм распределения, графиков сглаживания и т. п.);
Для выявления тенденций изменения экономических показателей и определения функциональных зависимостей следует использовать статистическую обработку динамических рядов. В частности, для обеспечения сопоставимости показателей во времени применять метод смыкания ряда, а для выявления основной тенденции динамики — метод сглаживания динамического ряда с помощью скользящей средней или аналитического выравнивания ряда динамики. В результате аналитического выравнивания ряда динамики в самом простом случае получают прямую линию (тренд), определяющую его основную тенденцию.
Однако когда разработка нового продукта распределяется между своими и иностранными предприятиями, особую важность приобретает третий тип культуры - производственная дисциплина. Так, в исследовательском подразделении фирмы Hewlett Packard в Сингапуре для уменьшения опасности неудач разработки нового продукта в результате существовавших культурных различий был выработан особый подход, включающий компьютерное моделирование, изучение осуществимости и статистическую обработку данных экспериментов, чтобы снизить реальный риск недопустимой неудачи. Соответствующие усилия привели к значительному успеху.
Следует отметить, что приведенные коэффициенты резервных и случайных перерывов не являются постоянными. С изменением организационно-технических условий производства их нужно пересматривать и уточнять. Кроме того, для более точных расчетов желательно устанавливать дифференцированные коэффициенты применительно, например, к видам поточных линий или даже к определенным классам деталей, узлов и изделий, используя при этом не только статистическую обработку экспериментальных данных, но и теорию вероятностей.
В качестве устройства, позволяющего определить наилучший "технологический" режим, можно использовать систему, осуществляющую накопление и статистическую обработку информации, поступающей с объекта в режиме его естественного функционирования. Алгоритм управления находится системой как результат обработки информации с объекта и совершенствуется по мере увеличения количества переработанной информации. Очевидно, что в каждый момент времени эффективность управления определяется степенью соответствия алгоритма управления, найденного компьютером, наилучшему варианту управления, соответствующему состоянию объекта в рассматриваемый момент времени. При нарушении соответствия необходима подстройка алгоритма управления, причем алгоритм самой подстройки определяется в результате накопления и оценки предыдущих подстроек. Такая система называется обучающейся, т.к. вырабатываемый ею алгоритм управления совершенствуется во времени по мере накопления и обработки информации, поступающей с объекта.
Прежде чем ответить на этот вопрос, следует задать критерий оптимальности. Поскольку нейросети осуществляют статистическую обработку данных, нам следует обратиться к основам математической статистики - индуктивному методу.
В последние годы созданы огромные базы данных, в которых хранится информация научного, экономического, делового и политического характера. В качестве примера можно привести GenBank, содержащий террабайты данных о последовательностях ДНК живых организмов. Для работы с подобными базами разработаны компьютерные технологии, позволяющие хранить, сортировать и визуализировать данные, осуществлять быстрый доступ к ним, осуществлять их статистическую обработку. Значительно меньшими являются, однако, достижения в разработке методов и программ, способных обнаружить в данных важную, но скрытую информацию. Можно сказать, что информация находится к данным в таком же отношении, как чистое золото к бедной золотоносной руде. Извлечение этой информации может дать критический толчок в бизнесе, в научных исследованиях и других областях. Подобное нетривиальное извлечение неявной, прежде неизвестной и потенциально полезной информации из больших баз данных и называется Разработкой Данных (Data Mining) или же Открытием Знаний (Knowledge Discovery). Мы будем использовать далее для описания этой области информатики более явный синтетический термин - извлечение знаний. Извлечение знаний использует концепции, разработанные в таких областях как машинное обучение (Machine Learning), технология баз данных (Database Technology), статистика и других.
Структура комплекса Структура маркетинговой Структура населения Структура оборудования Следовательно ожидаемая Структура отношений Структура показателей Структура поведение Структура предприятия Структура продукции Структура промышленного Структура ремонтного Структура себестоимости вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
