Excel (مقدمه، تحلیل واریانس، رگرسیون و آزمون میانگینها)

اختصاصی از هایدی Excel (مقدمه، تحلیل واریانس، رگرسیون و آزمون میانگینها) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Excel (مقدمه، تحلیل واریانس، رگرسیون و آزمون میانگینها)

بخش اول:

مقدمه ای در بارهی برنامه اکسل(Excel):

نحــوه راه انــدازی اکســل: از منــوی microsoft excel ،Allprograms ،start را انتخــاب

کنید.

اکسـل راه انـدازی شـده و پوشـه کارجدیـد بـا سـه کـاربرگ آمـاده، نمـایش داده مـی شـود. کـه اکسـل

کـاربرگ هـا را sheet3, sheet2, sheet1 نـام گـذاری مـی کنـد و بـرای دسـتیابی بـه هـر کـاربرگ فقـط

روی نام کاربرگ کلیک کنید.

نام قسمت های مهم کاربرگ:

خانه ها: باکس های کوچکی که کاربرگ را ایجاد می کنند.

خانه فعال: خانه ای که مکان نما در آن قراردارد

ستون: خط عمودی خانه ها از بالا به پایین کاربرگ که ازAتا .... نام گذاری شده اند.

ردیـف: خـط افقـی خانـه هـا کـه از چـپ بـه راسـت کـاربرگ کشـیده شـده و از 1 تـا 65536 شـماره

گذاری شده اند.

مرجـع خانـه: محـل یـا نشـانی خانـه در یـک کـاربرگ کـه از دو قسـمت تشـکیل شـده اسـت (حـروف

ستون، عدد ردیف) بطور مثال ....,a1,b10.w90

Name box: ناحیـه ای مسـتطیلی در بـالای سـمت چـپ کـاربرگ کـه مرجـع خانـه فعـال در آنجـا

قابل مشاهده است و با تایپ کردن نام خانه مورد نظر برای فعال نمودن می توان آن را فعال نمود

نوع فایل:Pdf

سایز :1.49 MB

 تعداد صفحه:41 

مقاله رگرسیون چند متغیری چیست

اختصاصی از هایدی مقاله رگرسیون چند متغیری چیست دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

 فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحات:12

رگرسیون چند متغیری ( multiple regression ) روشی آماری است که اجازه می دهد نمره یک فرد در یک متغیر را بر اساس نمره های او در چندین متغیر دیگر پیش بینی کنیم . ارائه مثالی در این زمینه می تواند سودمند باشد . فرض کنید می خواهیم پیش بینی کنیم یک فرد از شغلش چقدر لذت می برد . متغیرهایی مانند درآمد ، میزان تحصیلات ، سن ، جنسیت ، سابقه خدمت و وضعیت اقتصادی – اجتماعی ، همه می تواند به رضایت شغلی کمک کند . اگر داده های مربوط به این متغیرها را فرضاً به وسیله نظر سنجی از چند صد عضو از اعضاء جامعه جمع آوری کنیم ، خواهیم دید که از میان متغیرهای ذکر شده کدامیک رضایت از شغل را می تواند پیش بینی کند و کدامیک این کار را دقیق تر می تواند انجام دهد . شاید بتوانیم نشان دهیم که نوع حرفه ، حقوق و سابقه خدمت رضایت شغلی را می توانند دقیق تر پیش بینی کنند ، در حالی که سایر متغیرها در پیش بینی رضایت از شغل کمکی به ما نمی کنند .

هنگام استفاده از رگرسیون چند متغیری در روانشناسی بسیاری از محققین اصطلاح « متغیر مستقل » را برای شناسایی متغیرهایی که می پندارد بر تعدادی از « متغیرهای وابسته » اثر می گذارد به کار می برند . ما ترجیح می دهیم که از اصطلاح متغیرهای پیش بین برای متغیرهایی که امکان دارد در پیش بینی نمره های سایر متغیرها که ما به آنها متغیر ملاک می گوییم به ما کمک کنند استفاده کنیم . بنابراین در مثال ذکر شده قبلی نوع شغل ، حقوق و سابقه خدمت متغیرهای پیش بین معنی دار هستند و به ما اجازه می دهند تا متغیر ملاک یعنی میزان رضایت شخص از شغل  خود را تخمین بزنیم . همان طور که قبلاً اشاره کردیم رفتار انسان به طور ذاتی پیچیده است و بنابراین پیش بینی دقیق آن ممکن است اما رگرسیون چند متغیری این امکان را می دهد که مجموعه ای از متغیرهای پیش بینی را شناسای کنیم که با هم برآورد مفیدی را از نمره احتمالی فرد در متغیر ملاک ارائه می دهند

آموزش رگرسیون چندگانه

اختصاصی از هایدی آموزش رگرسیون چندگانه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

آموزش رگرسیون چندگانه در قالب اسلایدهای آموزشی پاورپوینت

پاورپوینت اقتصاد سنجی (فصل نهم: روش ماتریسی مدل رگرسیون خطی)

اختصاصی از هایدی پاورپوینت اقتصاد سنجی (فصل نهم: روش ماتریسی مدل رگرسیون خطی) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل حاوی مطالعه اقتصاد سنجی (فصل نهم: روش ماتریسی مدل رگرسیون خطی) می باشد که به صورت فرمت PowerPoint در 31 اسلاید در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است، در صورت تمایل می توانید این محصول را از فروشگاه خریداری و دانلود نمایید.

فهرست
چکیده
مدل رگرسیون خطی K متغیره
فروض مدل رگرسیون خطی کلاسیک با استفاده از نماد ماتریسی
OLSتخمین
حداقل واریانس- کوواریانس
ماتریس همبستگی
آزمون فرضیه ضرایب تکی رگرسیون و نمادهای ماتریسی
پیش بینی با استفاده از رگرسیون مرکب

تصویر محیط برنامه

پیش بینی عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل با استفاده از روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان

اختصاصی از هایدی پیش بینی عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل با استفاده از روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: پیش بینی عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل با استفاده از روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان  

• نویسندگان: رامین اسدپور اصل ، محمدتقی ستاری  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

آب شستگی یکی از عمده ترین عوامل تخریب پایه پل ها می باشد. بنابراین، تخمین عمق حفره آبشستگی پایه پل ها جهت جلوگیری از واژگونی آنها از اهمیت زیادی برخوردار است. تاکنون فرمول ها و روابط تجربی زیادی همچون کلمن (1971)، لاراس (1963)، بروزرس (1977) و گانیاکتی (1986) برای این منظور ارائه شده است؛ اما این روابط از دقت مناسبی برخوردار نیستند. علاوه بر این، پیچیدگی مدل سازی فرایند آب شستگی سبب شده است تا از روش های جایگزین روابط تجربی، همانند روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان برای تخمین عمق آب شستگی پایه پل ها استفاده شود. پیش از این، از شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان شناخته شده ترین روش هوش مصنوعی، برای تخمین عمق آب شستگی پایه پل ها استفاده شده، اما عملکرد روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (SVR) کمتر مورد بررسی قرار گرفته است. در تحقیق حاضر، عملکرد روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان در تخمین عمق حفره آب شستگی اطراف پایه پل مورد بررسی واقع شده و نتایج حاصل از مدل با نتایج حاصل از روابط تجربی فوق الذکر مقایسه گردید. نتایج بدست آمده نشان داد روش رگرسیون ماشین بردار پشتیبان نسبت به روابط تجربی ارائه شده از توانمندی قابل توجهی در پیش بینی عمق حفره آب شستگی برخوردار است.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **