لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : 
.pptx ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 13 اسلاید
قسمتی از متن .pptx :
درس مقدمه ای بر مهندسی پزشکیبررسی ساختار سیستم اخذ دادهDAQ: Data AcQuisition System
مقدمه
تعریف سیستم اخذ داده
لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"
فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحات:51
برآورد ناپارامتری از داده های بقای مقطعی
در بسیاری از مطالعات پیگیری[1] داده های بقا، اغلب مشاهداتی بر اساس یک طرح نمونه گیری مقطعی[2] هستند. داده هایی از این نوع، موضوعی با برش چپ علاوه بر سانسور راست معمولی هستند . تعدادی ازاین مشخصه ها و خاصیتهای برآورد حد- حاصلضربی، برای داده های برش چپ و سانسورراست، شبیه آنچه در برآورد کاپلان- مایر، جستجو و پیدا شده است، می باشد. گرچه تحت فرض همگنی[3]، این باوری است که یک برآورد متقابل کارآیی بسیار بهتری دارد. در این فصل، برآورد درستنمایی ماکزیمم (MLE) شرطی خاصیتی از برآورد حد- حاصلضربی مشاهده می شود.MLE ناپارامتری از توزیع بریده شده سرچشمه می گیرد. کاربردی از این برآورد شامل آزمون فرض همگنی، برآورد نسبت داده های بریده شده و دیگرکاربردها در مطالعات گروهی عمومی می باشد. تحلیل برآورد براساس روش"داده های عملی[4]"است.
خاصیتهای مجانبی برآوردهای پیشنهاد شده از میان توابع بریدگی (خطی) ناپارامتری بوجود می آید. این نشان می دهد که توابع بریدگی (خطی) شرطی ناپارامتری خاصیتهای شبیه توابع بریدگی (خطی) شرطی پارامتری دارند و این ایده به اختصار به نتایج مجانبی سوق داده می شود.
همچنین MLE ناپارامتری از توزیع توأم متغیرهای سانسور شده و بریده شده سر چشمه می گیرد.
این برآورد ناپارامتری همراه برآورد حد- حاصلضربی برای تعمیم روش بدیهی افرون[5] درباره بوت استرپ[6] برای داده های از راست سانسور شده، به داده هایی است که هم بریده شده از چپ هستند وهم از راست سانسور شده اند به کار گرفته می شود.
3-1 مقدمه
در بسیاری از مطالعات پیگیری شامل نمونه گیری مقطعی، فرد تنها وقتی مشاهده می شود که حالت (وضع) نمونه گیری حتمی، معین باشد. برای تأکید بر این ایده، فرض کنید که پیشرفت بیماری معین شامل دو رویداد اعظم،که آغاز رویداد و پایان رویداد نامیده می شوند، باشد. فرض کنید و () به ترتیب برزمان های تقویمی آغاز رویداد و پایان رویداد، دلالت دارد. فرض کنید توزیع زمان از به مستقل از باشد. فرض کنید در گروهی از افرادی که تصادفی بر اساس معیار نمونه گیری مقطعی انتخاب شده اند، عضو گیری تنها به افرادی محدود شده که پیشامد آغازین را تجربه کرده اند اما پیشامد پایانی را تجربه نکرده اند این زمانی از به یعنی است که علاقه ابتدایی ماست. در فقدان سانسور، مجموعه طول عمر های نمی توانند مانند یک نمونه تصادفی از جامعه هدف دررابطه با برش چپ رفتار کنند. فرض کنید بر زمان تقویمی عضو گیری برای فرد دلالت دارد برای هر ثابت ()، افراد با کوتاهتر از از جامعه نمونه گیری خارج شده اند . بنابراین زمان را، زمان برش چپ می نامیم. با وجود سانسور، مشاهده، است که زمان تقویمی برای پایان مطالعه و شاخص سانسور را معرفی می کند.
[1] Follow-up studies
[2] Cross-sectional
[3] Stationaity assumption
[4] Working data
[5]Efron
[6] Bootstraping
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل: ppt _ pptx
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از اسلاید پاورپوینت :
تعداد اسلاید : 61 صفحه
Shahriar Pirnia http://www.pirnia.net Databaseپایگاه داده ها نرمالترسازی رابطه ( ابزار طراحی پایگاه رابطه ای ; آشنایی با تئوری وابستگی ) ایده اصلی : رابطه هر چند نرمال ، ممکن است بازهم آنومالیهایی(Anomalies) داشته باشد .
یادآوری : رابطه نرمال رابطه ای است که مقادیر تمام صفات خاصه اش اتومیک باشند .
یادآوری : (*) عدم امکان انجام یک عمل (*) بروز تبعات نامطلوب روی انجام یک عمل (*) بروز فزونکاری در سیستم در انجام یک عمل Further Normalization درج ناممکن است تا ندانیم چه قطعه ای تهیه کرده است زیرا کلید اصلی رابطه SPC ، (S# و P# ) است و درج تاپل بدون داشتن آنها ناممکن است .
SPC ( S# P# QTY CITY ) S1 P1 100 C2 S1 P2 200 C2 S1 P3 80 C2 S2 P1 70 C1 S2 P2 120 C1 S3 P1 90 C1 S4 P1 80 C3 S4 P3 90 C3 در حذف : حذف کن < S3 , P1 , 90 > .
انجام شدنی است ، اما اطلاع ناخواسته حذف می شود ( اینکه S3 ساکن C1 است) .
مثال : رابطه SPc مفروض است . در درج : این رابطه در درج آنومالی دارد .
درج کن این اطلاع را <s7, c7=""> نرمال بودن ( نرمالیتی ) درجات یا سطوح یا صور دارد .
CODD در آغاز سه صورت تعرِیف کرده است که به آنها صور کلاسیک کادی می گوییم صور دیگر (First Normal Form) 1NF 2NF 3NF (Boyce/Codd Normal Form ) BCNF 4NF (Projection-Join Normal Form) ( PJ/NP) 5NF ( Domain-Key Normal Form) DKNF در بهنگام سازی : شهر S1 را عوض کن .
UPDATE S SET CITY = ‘C1’ WHERE S# = ‘S1’ ; عمل منطقا تاپلی تبدیل به عمل منطقا مجموعه ای و منجر به بروز فزونکاری در سیستم می شود. رابطه SPC آنومالی دارد .
دلیل غیر تئوریک این آنومالی اینست که در رابطه SPc پدیده اختلاط اطلاعاتی وجود دارد.ِیعنی اطلاعات در مورد شی یا موجودیت محموله با اطلاعات در مورد تهیه کننده مخلوط شده است .
شهراز صفات خاصه تهیه کننده است و با صفات خاصه محموله ترکیب شده است ، همین اختلاط اطلاعاتی سبب بروز پدیده افزونگی هم شده است . رابطه SPc خوش طرح (well design) نیست و خواهیم دید که این طراحی باید عوض شود .
نمودار صور مختلف نرمال بودن : 5NF 3NF BCNF 4NF 1NF 2NF Universe رابطه های ممکن افرایش سطح نرمالیتی و کاهش آنومالی DKNF ? نکته : هرچه رابطه نرمالتر باشد آنومالی کمتر می شود. شرح صور نرمالیتی : ابتدا سطوح کلاسیک کادی را بررسی می کنیم و برای این منظور نیاز به دو مفهوم از تئوری وابستگی داریم : وابستگی تابعی - Functional Dependency (FD) صفت خاصه Y به صفت خاصه X از رابطه R وابستگی تابعی دارد اگر به ازای هر مقدار از X در R فقط و فقط یک مقدار برای Y وجود داشته باشد .
مثال : رابطه R مفروض است : X Y Z X1 Y1 Z1 X1 Y1 Z2 X2 Y1 Z2 X2 Y1 Z3 X3 Y2 Z3 آیا X Y ؟
بله آیا Y X ؟
خیر آیا X Z ؟
خیر R.X R.Y R
متن بالا فقط قسمتی از اسلاید پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل کامل را فورا دانلود نمایید
لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت: توجه فرمایید.
« پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »
نوع فایل: ppt _ pptx ( پاورپوینت )
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از اسلاید :
تعداد اسلاید : 32 صفحه
مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش مقدمه امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .
با استفاده ار پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است مقدمه از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند . مفاهیم پایه در داده کاوی در داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود .
منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .
تعریف داده کاوی داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته ، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها تعریف داده کاوی داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ . داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
کاربردهای داده کاوی خرده فروشی : از کاربردهای کلاسیک داده کاوی است که می توان به موارد زیر اشاره کرد : تعیین الگوهای خرید مشتریان تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار پیشگویی میزان خرید مشتریان از طریق پست(فروش الکترونیکی) کاربردهای داده کاوی بیمه : تجزیه و تحلیل دعاوی پیشگویی میزان خرید بیمه نامه های جدید توسط مشتریان پزشکی : تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت اعمال جراحی تعیین میزان موفقیت روشهای درمانی در برخورد با بیماریهای سخت کاربردهای داده کاوی بانکداری : پیش بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارتهای اعتباری تشخیص مشتریان ثابت تعیین میزان استفاده از کارتهای اعتباری بر اساس گروههای اجتماعی مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها انبارش داده ها انتخاب داده ها تبدیل داده ها کاوش در داده ها تفسیر نتیجه انبارش داده ها هدف از فرایند انبارش داده ها
متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید
لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت: ................... توجه فرمایید !
« پرداخت آنلاین »
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل: ppt _ pptx
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از محتوی متن پاورپوینت :
تعداد اسلاید : 32 صفحه
مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش مقدمه امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .
با استفاده ار پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است مقدمه از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند . مفاهیم پایه در داده کاوی در داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود .
منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .
تعریف داده کاوی داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته ، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها تعریف داده کاوی داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ . داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
کاربردهای داده کاوی خرده فروشی : از کاربردهای کلاسیک داده کاوی است که می توان به موارد زیر اشاره کرد : تعیین الگوهای خرید مشتریان تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار پیشگویی میزان خرید مشتریان از طریق پست(فروش الکترونیکی) کاربردهای داده کاوی بیمه : تجزیه و تحلیل دعاوی پیشگویی میزان خرید بیمه نامه های جدید توسط مشتریان پزشکی : تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت اعمال جراحی تعیین میزان موفقیت روشهای درمانی در برخورد با بیماریهای سخت کاربردهای داده کاوی بانکداری : پیش بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارتهای اعتباری تشخیص مشتریان ثابت تعیین میزان استفاده از کارتهای اعتباری بر اساس گروههای اجتماعی مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها انبارش داده ها انتخاب داده ها تبدیل داده ها کاوش در داده ها تفسیر نتیجه انبارش داده ها هدف از فرایند انبارش داده ها
متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید
لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت: توجه فرمایید.
دانلود فایل 
پرداخت آنلاین
