پاورپوینت درباره یافتن مسئله و اولویت بندی آن

اختصاصی از نیک فایل پاورپوینت درباره یافتن مسئله و اولویت بندی آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :powerpoint (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 14 صفحه

بخشی از اسلایدها:

تعریف:
فاصله بین آنچه هست و آنچه باید باشد
بروز یک مسئله و تاثیر آن بر سایر فعالیت های مرتبط
مسئله کجا روی داده است؟
کنترل و ارزیابی توسط مدیران
بازرسی شدن
وقایع بحرانی
بروز شکایت وانتقاد

کنترل آماری
مقایسه آمار یک سازمان با دوره های مختلف
مقایسه آمار با سازمان های مشابه
مقایسه با شاخص های معیار

نیازسنجی
روشی که توسط آن نیاز ها و مسائل و مشکلات بطور واقعی بررسی و شناسایی می شوند و راه های نیازسنجی عبارتند از:
مصاحبه با افراد کلیدی
مصاحبه های گروهی
مشاهده مستقیم
مطالعه موارد

فایل صوتی تلقین ذهن برای یافتن شغل عالی

اختصاصی از نیک فایل فایل صوتی تلقین ذهن برای یافتن شغل عالی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود فایل صوتی  (عبارات تاکیدی مثبت و تلقینی ذهن) و ضمیر ناخودآگاه برای شغل دلخواه

این فایل صوتی شما را به شغل دلخواه و ایده آلتان می رساند

برای اولین بار در ایران معجزه تلقین ذهنی شما را به شغل ایده آلتان می رساند

روش تست شده و تضمینی کسب موفقیت در شغل و درامد عالی

عبارات تاکیدی مثبت، جملاتی ساده، روان و برانگیزاننده و با ادبیات شخصی خود ما هستند که می توانند سرعت رسیدن ما به اهدافمان را چند برابر کنند” و ویژگی هایی برای این عبارات ذکر می کنند.

استفاده از تلقین و تکرار عبارت های تاکیدی مثبت یکی از قدیمی ترین تکنیک هایی است که برای کسب  موفقیت و تغییر باورر ها استفاده می شود. علت این امر را باید در تعریف باور جست و جو کرد. باور فکر یا ایده ای است که بارها و بارها و بارها تکرار شده تا در نهایت از فیلتر ضمیر خود آگاه عبور کند و بر ضمیر ناخود آگاه نشسته و در آن حک شود.

هر کاری که مدتی تکرار شود در ناخودآگاه ضبط شده و به عادت رفتاری تبدیل می شود (مانند مهارت در تایپ کردن) و جالب تر اینکه هر چیزی – چه مثبت و چه منفی – به خود و ذهنمان تلقین کنیم، همان گونه برای ما اتفاق خواهد افتاد.

برای تحول و پیشرفت در زندگی لازم است ابتدا ذهن خود را از جملات منفی خالی کرده و سپس با عبارات مثبت و سازنده، جایگزین نماییم.

دانلود مقاله کامل درباره یافتن مشاهدات پرت

اختصاصی از نیک فایل دانلود مقاله کامل درباره یافتن مشاهدات پرت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 24

یافتن مشاهدات پرت :

مشاهدات پرت تحلیل‌های آماری را مشکل می‌سازند. هنگام تحلیل داده‌ها، گاهی اوقات مقادیری دور از بقیه داده‌ها پیدا می‌کنید چنین مقادیری مشاهدات پرت نامیده می‌شود.

هنگامی که شما با یک مشاهده پرت روبه‌رو می‌شوید ممکن است وسوسه شوید که آن را حذف کنید. در ابتدا از خود این سوال‌ها را بپرسید :

آیا این مقدار را به طور صحیح وارد کامپیوتر شده؟ اگر خطایی در وارد کردن داده‌ها دارد آن را تصحیح کنید.

آیا در رابطه با این مقدار خطای آزمایشی وجود دارد؟

آیا آن مشاهده از یک تنوع زیستی سبب شده است ؟ اگر هر مقدار، از یک شخص مختلف بیاید آن مشاهده ممکن است یک مقدار صحیح باشد و علت آن مشاهده علت فردی است که با دیگران تفاوت دارد.

بعد از پاسخ منفی به این سوال‌ها، شما باید تصمیم بگیرید که با این مشاهدات چه کار کنید ؟

که 2 احتمال وجود دارد:

یک امکان این است که آن مشاهده پرت از شانس ناشی شود در این مورد شما باید آن مقدار را در تحلیل نگه دارید که آن مقدار از جامعه‌ای می‌آید که دیگر مقادیر آمده‌اند بنابراین باید محاسبه شود.

امکان دیگر آن است که مشاهده پرت از یک خطا ناشی شود (مانند صفره یا سوراخی در فیلتر). وقتی یک مقدار نادرست در تحلیل وارد شود نتیجه بی اعتبار خواهد بود و آن مقدار از جامعه متفاوت از بقیه می‌آید که گمراه کننده است و باید از داده‌ها حذف شود.

مسأله این است که شما هرگز مطمئن نیستید که کدام از این امکان‌ها درست است.

به طور آشکار هیچ محاسبات ریاضی به شما نخواهد گفت که آن مشاهده پرت از جامعه همانند یا مختلف از بقیه داده‌ها می‌آید اما محاسبات آماری می‌تواند به این سوال پاسخ دهد. اگر مقادیر واقعاً همه نمونه گرفته شده از یک توزیع باشند شانسی که یک مقدار دور از بقیه داده‌ها باشد چیست؟ اگر این احتمال کوچک باشد شما نتیجه‌گیری خواهید کرد که با احتمال زیاد مشاهده پرت یک مقدار نادرست است و شما برای حذف آن توجیه و دلیل دارد.

آمار شناسان چندین روش را برای شناسایی نقاط پرت تدبیر کرده‌اند. همه روشها در ابتدا معلوم می‌کنند که این شاهدات پرت چقدر از بقیه نقاط دور هستند. این با محاسبه اختلاف بین مشاهده پرت و میانگین مقادیر باقی مانده و سپس تقسیم بر انحراف معیار که استاندارد کردن آن است بدست می‌آید.

سپس مقدار p-value را برای این سوال مقایسه می‌کنیم. که اگر مقدار p- value کوچک باشد شما نتیجه می‌گیرد که انحراف مشاهده پرت از بقیه نقاط معنی دار است.

پس وقتی در منابع مشاهدات پرت جستجو می‌کنیم در ابتدا باید بررسی کنیم که در ثبت و وارد کردن داده‌ها خطایی نباشد. برای کاهش رخداد در خطای ثبت داده‌ها از برنامه‌ای استفاده کنید که امکان اجرای محاسبات روی چندین ستون اعداد را برقرار کند مانند EXCEL و SAS نیز مخصوصاً ابزار خوبی برای این هدف است و دلیل دیگر برای مشاهدات پرت حادثه‌هایی هستند که به ندرت رخ می‌دهند مانند یک روز 70 درجه در ژانویه در OREGON

چرا مشاهدات پرت مسأله و مشکل هستند ؟‌

روشهای در حال توسعه بر جستجوی مشاهدات پرت و فهمیدن این که تحلیل‌های آماری را پیچیده می‌کنند بخش مهمی از تمام تحلیل را در برمی‌گیرد.

برای مثال با حضور مشاهده پرت در هر آزمون آماری میانگین و انحراف معیار تحریف می‌شود. برآورد ضرایب رگرسیون که مجموع مربعات خطا را مینیمم می‌کند بسیار تحت تأثیر مشاهده پرت است.

چندین عامل تأثیر گذار از مشاهدات پرت عبارت است از :

اریبی با تحریف برآوردها

زیاد نشدن مجموع توان دوم‌ها

تحریف p-value

نتیجه‌گیری غلط

دانلود پاورپوینت فرار از منزل به علت یافتن دوست

اختصاصی از نیک فایل دانلود پاورپوینت فرار از منزل به علت یافتن دوست دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مسئله شناسی فرار از خانه

تعریف فرار

 فرار از خانه و اقدام به دوری و عدم بازگشت به منزل و ترک اعضای خانواده، بدون اجازه از والدین یا وصی قانونی خود، در واقع نوعی واکنش نسبت به شرایطی است که از نظر فرد نامساعد، غیرقابل تحمل و بعضاً تغییر ناپذیر است. این عمل معمولاً به عنوان یک مکانیسم دفاعی به منظور کاهش ناخوشایندی و خلاصی از محرکهای آزار دهنده و مضر و دستیابی به خواسته های مورد نظر و عموماً آرزوهای دور و دراز انجام می‏شود.

امروزه در اکثر کشورهای جهان، فرار از خانه به یک معضل جدی اجتماعی تبدیل شده است. بر اساس آمار سازمان بهداشت جهانی، سالانه یک میلیون نوجوان 19 –13 ساله از خانه فرار می‏کنند که 74 درصد آنها دختر هستند.[1] در ایران نیز مسئله فرار دختران به عنوان یک معضل مطرح می‏باشد، هر چند آمار و ارقام دقیقی در اختیار نداریم، لیکن اخبار جرائد و مطبوعات از روند رو به رشد این آسیب اجتماعی،[2] کاهش میانگین سنّی دختران فراری[3] و ظهور پیامدهای ناگوار آن حکایت می‏کند.

ج)- از نظر تعداد همراهان

در شرایطی ممکن است که اقدام به فرار به همراهی فردی از جنس مخالف با زمینه دوستی و قرار ملاقات انجام شود. اخیراً مواردی از فرارهای گروهی در بین دختران مشاهده شده است. اما اغلب، دختران به تنهایی فرار می‏کنند.
د)- از نظر مدت زمان

در برخی شرایط فرد پس از فرار و مواجهه با مشکلاتی نظیر عدم امنیت و فراهم نبودن امکانات زندگی، پشیمان می‏شود و در صورت خوش اقبالی، با کمترین لطمات روحی و جسمی توسط نیروهای امنیتی، شناسایی و در مدت زمان کوتاهی به خانه بازمی‏گردد. در چنین وضعیتی به نظر می‏رسد دلائل فرد جهت فرار چندان منطقی نبوده یا فرد برنامه و هدف معینی برای فرار نداشته است. دسته ای از دختران فراری نیز به دلیل شرایط واقعاً نامساعد خانه، حاضر به بازگشت نیستند و برای جلوگیری از اینکار از نام مستعار استفاده می‏کنند و یا اظهار می‏دارند که خانواده ای ندارند.

هـ)- از نظر مبدأ و مقصد

اغلب فرارها از شهرستانها به مرکز یا شهرهای بزرگ انجام می‏شود، هر چند مبدأ و مقصد معدودی از فرارها نیز بالعکس می‏باشد و گاهی نیز از شهرهای کوچک و بزرگ به قصد عزیمت به کشورهای دیگر اتفاق می‏افتد.
و)- از نظر تکرار

برخی از دختران برای نخستین بار اقدام به فرار می‏کنند و دسته ای دیگر علیرغم تلاشهای مددکاران جهت بازگشت به محیط خانه و خانواده،‌مجدداً از محیط خانه می‏گریزند.

فایل پاورپوینت 54 اسلاید

دانلود تحقیق یافتن مشاهدات پرت

اختصاصی از نیک فایل دانلود تحقیق یافتن مشاهدات پرت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یافتن مشاهدات پرت  :
مشاهدات پرت تحلیل‌های آماری را مشکل می‌سازند. هنگام تحلیل داده‌ها، گاهی اوقات مقادیری دور از بقیه داده‌ها پیدا می‌کنید چنین مقادیری مشاهدات پرت نامیده می‌شود.
هنگامی که شما با یک مشاهده پرت روبه‌رو می‌شوید ممکن است وسوسه شوید که آن را حذف کنید. در ابتدا از خود این سوال‌ها را بپرسید :
-    آیا این مقدار را به طور صحیح وارد کامپیوتر شده؟ اگر خطایی در وارد کردن داده‌ها دارد آن را تصحیح کنید.
-    آیا در رابطه با این مقدار خطای آزمایشی وجود دارد؟
-    آیا آن مشاهده از یک تنوع زیستی سبب شده است ؟ اگر هر مقدار، از یک شخص مختلف بیاید آن مشاهده ممکن است یک مقدار صحیح باشد و علت آن مشاهده علت فردی است که با دیگران تفاوت دارد.
بعد از پاسخ منفی به این سوال‌ها، شما باید تصمیم بگیرید که با این مشاهدات چه کار کنید ؟
که 2 احتمال وجود دارد:
-    یک امکان این است که آن مشاهده پرت از شانس ناشی شود در این مورد شما باید آن مقدار را در تحلیل نگه دارید که آن مقدار از جامعه‌ای می‌آید که دیگر مقادیر آمده‌اند بنابراین باید محاسبه شود.
-    امکان دیگر آن است که مشاهده پرت از یک خطا ناشی شود (مانند صفره یا سوراخی در فیلتر). وقتی یک مقدار نادرست در تحلیل وارد شود نتیجه بی اعتبار خواهد بود و آن مقدار از جامعه متفاوت از بقیه می‌آید که گمراه کننده است و باید از داده‌ها حذف شود.
مسأله این است که شما هرگز مطمئن نیستید که کدام از این امکان‌ها درست است.
به طور آشکار هیچ محاسبات ریاضی به شما نخواهد گفت که آن مشاهده پرت از جامعه همانند یا مختلف از بقیه داده‌ها می‌آید اما محاسبات آماری می‌تواند به این سوال پاسخ دهد. اگر مقادیر واقعاً همه نمونه گرفته شده از یک توزیع باشند شانسی که یک مقدار دور از بقیه داده‌ها باشد چیست؟ اگر این احتمال کوچک باشد شما نتیجه‌گیری خواهید کرد که با احتمال زیاد مشاهده پرت یک مقدار نادرست است و شما برای حذف آن توجیه و دلیل دارد.
آمار شناسان چندین روش را برای شناسایی نقاط پرت تدبیر کرده‌اند. همه روشها در ابتدا معلوم می‌کنند که این شاهدات پرت چقدر از بقیه نقاط دور هستند. این با محاسبه اختلاف بین مشاهده پرت و میانگین مقادیر باقی مانده و سپس تقسیم بر انحراف معیار که استاندارد کردن آن است بدست می‌آید.
سپس مقدار p-value را برای این سوال مقایسه می‌کنیم. که اگر مقدار p- value کوچک باشد شما نتیجه می‌گیرد که انحراف مشاهده پرت از بقیه نقاط معنی دار است.
پس وقتی در منابع مشاهدات پرت جستجو می‌کنیم در ابتدا باید بررسی کنیم که در ثبت و وارد کردن داده‌ها خطایی نباشد. برای کاهش رخداد در خطای ثبت داده‌ها از برنامه‌ای استفاده کنید که امکان اجرای محاسبات روی چندین ستون اعداد را برقرار کند مانند EXCEL و SAS نیز مخصوصاً ابزار خوبی برای این هدف است و دلیل دیگر برای مشاهدات پرت حادثه‌هایی هستند که به ندرت رخ می‌دهند مانند یک روز 70 درجه در ژانویه در OREGON
چرا مشاهدات پرت مسأله و مشکل هستند ؟‌
روشهای در حال توسعه بر جستجوی مشاهدات پرت و فهمیدن این که تحلیل‌های آماری را پیچیده می‌کنند بخش مهمی از تمام تحلیل را در برمی‌گیرد.
برای مثال با حضور مشاهده پرت در هر آزمون آماری میانگین و انحراف معیار تحریف می‌شود. برآورد ضرایب رگرسیون که مجموع مربعات خطا را مینیمم می‌کند بسیار تحت تأثیر مشاهده پرت است.
چندین عامل تأثیر گذار از مشاهدات پرت عبارت است از :
-    اریبی با تحریف برآوردها
-    زیاد نشدن مجموع توان دوم‌ها
-    تحریف p-value
-    نتیجه‌گیری غلط
مثال زیر ممکن است خیلی بزرگ به نظر بیاید اما داده‌های حقیقی با این مشخصات وجود دارند. اما نتایج به روشنی ثابت می‌کنند که مشکلات ناشی از مقدارهای غیر عادی در کمین هستند.

شامل 24 صفحه Word