OPIS SEPARACJI JAKO KLASYFIKACJA

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Badania statystyczne Wykłady 1-2 © Leszek Smolarek.
Advertisements

PODZIAŁ STATYSTYKI STATYSTYKA STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA
Mikroekonomia pozytywna
Wizualizacja rozkładu zmiennej
Zmienne losowe i ich rozkłady
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Zarządzanie projektem informatycznym ZPR
Estymacja przedziałowa
Jak mierzyć asymetrię zjawiska?
Teoria konsumenta.
Symulacja wprowadzania nowego produktu na rynek
Statystyka w doświadczalnictwie
Olimpia Markiewicz Dominika Milczarek-Andrzejewska AKTYWA RYZYKOWNE
Metody diagnozowania makrootoczenia
Krzysztof Suchecki wybrana prezentacja z konferencji ECCS'07 w Dreźnie Interacting Random Boolean Networks.
Opis, analiza i ocena procesu
Alfred Stach Instytut Paleogeografii i Geoekologii
Opis, analiza i ocena procesu
OPIS SEPARACJI JAKO ROZDZIAŁ NA PRODUKTY DYSTRYBUCJA KLASYFIKACJA.
Egzamin próbny 2004/2005 Gimnazjum w Korzeniewie
Niestabilność rynku Model pajęczyny.
MODEL RÓWNOWAGI NA RYNKU TOWAROWO - PIENIĘŻNYM
Teoria wyboru konsumenta
ANALIZA BADANIA STATYSTYCZNEGO
Średnie i miary zmienności
Fraktale i chaos w naukach o Ziemi
Konstrukcja, estymacja parametrów
Cechy zbiorowości i grupowanie statystyczne
Wewnątrzszkolny system oceniania
B2O Sp. z o.o. to firma która, posiada nowoczesne rozwiązania umożliwiające prowadzenie działań sprzedażowych w Internecie. Unikatową jego cechą jest.
NAJLEPSZA OFERTA NA RYNKU
Oprogramowanie do zarządzania produkcją Systemy Zarządzania Produkcją - symulacje procesów wytwórczych By produkowało się lepiej. Wszystkim!
formalnie: Naiwny klasyfikator Bayesa
PULSACJE GWIAZDOWE Jadwiga Daszyńska-Daszkiewicz, semestr zimowy 2009/
Czy procenty pomagają nam w życiu ?
MODEL IS-LM.
Koncentracja wartości cechy
Do wykładu wzrost i rozwój generatywny - zakwitanie
Związki między bokami i kątami w trójkątach.
MAKROEKONOMIA MODEL IS-LM.
III EKSPLORACJA DANYCH
Skalowalność … Obiekty na rysunkach wektorowych możemy dowolnie powiększać bez utraty jakości – nie pojawia się tutaj efekt rozmytych pikseli, a linie.
Regresja wieloraka.
224.Na równi o kącie nachylenia  =25 o spoczywał klocek o masie M=5kg. Od dołu, z prędkością v=100m/s równoległą do równi, uderzył i utkwił w nim pocisk.
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
Dopasowanie rozkładów
CECHY PODZIELNOŚCI LICZB NATURALNYCH
Rozkład Maxwella dla temperatur T 1
STATYSTYKA Pochodzenie nazwy:
Charakterystyka powszechnie stosowanych metod badawczych
OBLICZANIE ZAPOTRZEBOWANIA WODY
dr Zofia Skrzypczak Wydział Zarządzania UW
Dane – informacje - wiadomości Kodowanie danych i problem nadmiarowości.
1 Efekty zewnętrzne Varian roz , 32.7 Mgr Agata Kocia.
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce
OPIS SEPARACJI JAKO ROZDZIAŁ NA PRODUKTY DYSTRYBUCJA KLASYFIKACJA.
Statystyczna analiza danych w praktyce
Jak mierzyć asymetrię zjawiska? Wykład 5. Miary jednej cechy  Miary poziomu  Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia)  Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych
ze statystyki opisowej
Opis, analiza i ocena procesu
Małgorzata Podogrodzka, SGH ISiD
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
badanie uwalniania w technologii leków generycznych
KLASYFIKACJA NA HYDROCYKLONACH W ZAMKNIĘTYCH UKŁADACH MIELENIA
HYDROCYKLONY KLASYFIKUJĄCE
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

OPIS SEPARACJI JAKO KLASYFIKACJA

Biorąc pod uwagę cztery grupy Analiza separacji Biorąc pod uwagę cztery grupy Ich kombinacje daję różne sposoby analizy

Bilans ilościowy separacji

Bilans jakościowy z uwzględnieniem cechy 100% 100% 100%

ilość wartość cechy jakość G%+  D% =100% 100% 100% 100%

nadawy, A, B , ,   nadawy, A, B c ,  - stałe Krzywe klasyfikacji nadawy, A, B , ,   nadawy, A, B Generowane np.  Podstawowe c

Konstruowanie krzywych częstości - histogramy =f(c)

=f(c)

=f(c)

=f(c)

=f(c)

=f(c) Krzywe rozkładu

=f(c) Krzywe rozkładu - brak separacji

Krzywe rozkładu -nachylenie linii przerywanej miarą separacji =f(c)

Krzywe rozkładu - separacja idealna =f(c)

Krzywa rozkładu =f(c)

Krzywa rozdziału = f(c)

Krzywa rozdziału = f(c)

d50 Cechy charakterystyczne krzywej rozdziału: = f(c) oraz Ep lub O, lub inne Ep=rozproszenie prawdopodobne = c=zwykle 75%- c= zwykle 25%/2 O = ostrość klasyfikacji = c=zwykle 75%/c= zwykle 25% N = nachylenie krzywej rozdziału

Krzywe rozkładu oraz rozdziału