Spss

⬇️⬇️⬇️متغیر مداخله‌گر (یا متغیر میانجی) به متغیری اطلاق می‌شود که تأثیر یک متغیر مستقل بر یک متغیر وابسته را تحت تأثیر قرار می‌دهد. به عبارت دیگر، این متغیر می‌تواند رابطه بین دو متغیر دیگر را تغییر دهد یا تعدیل کند.
@spss23
به عنوان مثال، فرض کنید که ما در حال بررسی تأثیر تحصیلات (متغیر مستقل) بر درآمد (متغیر وابسته) هستیم. اگر سن (متغیر مداخله‌گر) را در نظر بگیریم، ممکن است سن بر درآمد تأثیر بگذارد و همچنین ممکن است بر رابطه بین تحصیلات و درآمد تأثیر بگذارد.

◀️◀️◀️شناسایی متغیرهای مداخله‌گر می‌تواند به درک بهتر از روابط پیچیده بین متغیرها کمک کند و به پژوهشگران اجازه می‌دهد تا نتایج دقیق‌تری را به دست آورند.
@spss23
@amos25
تحلیل داده دانشگاهی و صنعتی

گروه هاي آموزش رايگان نرم افزارهاي تحليل آماري
⬅️⬅️⬅️گروه ایویوز
https://t.me/eviews12

⬅️⬅️⬅️گروه آموس - ليزرل - اسمارت پي ال اس
https://t.me/Amos25

⬅️⬅️⬅️کانال spss
https://t.me/spss23

⬅️⬅️⬅️گروه spss
https://t.me/spss31
استارت آپ متامتد - مرکز تحلیل داده متد
⬅️⬅️⬅️ Spss-pasw.ir


آموزش مباحث اقتصاد سنجی با نرم افزار eviews و Stata
مشاوره آماری در حوزه تحلیل دیتا

تحلیل پوششی داده‌ها (Data Envelopment Analysis یا DEA) یک روش آماری و ریاضی است که برای ارزیابی کارایی واحدهای تصمیم‌گیری (DMUs) مانند سازمان‌ها، شرکت‌ها، بیمارستان‌ها و سایر نهادها استفاده می‌شود. این روش به خصوص در شرایطی که واحدهای تصمیم‌گیری با ورودی‌ها و خروجی‌های مختلفی مواجه هستند، کاربرد دارد.

▎ویژگی‌های کلیدی DEA:

1. ارزیابی کارایی: DEA به ارزیابی نسبت خروجی به ورودی می‌پردازد و توانایی واحدها در تبدیل ورودی‌ها به خروجی‌ها را اندازه‌گیری می‌کند.


2. عدم نیاز به توزیع خاص: یکی از مزایای DEA این است که نیازی به فرضیات مربوط به توزیع‌های خاص ندارد و می‌تواند با داده‌های واقعی کار کند.

3. تعیین مرز کارایی: DEA یک مرز کارایی ایجاد می‌کند که واحدهای کارا بر روی آن قرار دارند و واحدهای ناکارا در زیر این مرز قرار می‌گیرند.

4. تجزیه و تحلیل چندبعدی: DEA قادر است تا با بررسی همزمان چندین ورودی و خروجی، کارایی را در یک چارچوب چندبعدی تحلیل کند.

▎مراحل انجام DEA:

1. تعریف واحدهای تصمیم‌گیری (DMUs): شناسایی و انتخاب واحدهایی که قرار است مورد ارزیابی قرار گیرند.


2. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری اطلاعات مربوط به ورودی‌ها و خروجی‌های هر واحد.

3. مدل‌سازی: انتخاب مدل مناسب DEA (مثل مدل CCR یا BCC) و محاسبه کارایی هر واحد.

4. تحلیل نتایج: بررسی نتایج به دست آمده، شناسایی واحدهای ناکارا و ارائه پیشنهادات برای بهبود.

▎کاربردها:

• ارزیابی عملکرد سازمان‌ها

• مقایسه بیمارستان‌ها یا مراکز درمانی

• تحلیل کارایی بانک‌ها و موسسات مالی

• بررسی عملکرد مدارس و دانشگاه‌ها

تحلیل پوششی داده‌ها به عنوان ابزاری قوی برای مدیران و پژوهشگران در جهت بهبود کارایی و بهره‌وری در سازمان‌ها شناخته می‌شود.
@spss23

بهینه سازی کارایی بانکی با روش الگوریتم ژنتیک در محیط پایتون

تحلیل کارایی چند بانک در طول چند سال با روش تحلیل پوششی داده ها مدل CCR در محیط پایتون .

مشکات - دانشگاه آزاد اسلامی
https://meshkat.iau.ir/courses/12242

😎😎😎😎درخت تصمیم (Decision Tree) یکی از روش‌های محبوب در یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها است که برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی استفاده می‌شود. این روش به صورت گرافیکی نمایش داده می‌شود و شامل مجموعه‌ای از گره‌ها و شاخه‌ها است که به ما کمک می‌کند تا تصمیمات را بر اساس ویژگی‌های مختلف بگیریم. در ادامه، اجزای اصلی درخت تصمیم و نحوه کار آن را تشریح می‌کنیم:
@spss23
▎اجزای درخت تصمیم

1. گره ریشه (Root Node):

• این گره بالاترین سطح درخت است و نمایانگر کل مجموعه داده‌ها است. از این گره، شاخه‌ها به سمت زیرمجموعه‌های مختلف تقسیم می‌شوند.

2. گره‌های داخلی (Internal Nodes):

• این گره‌ها نمایانگر ویژگی‌های مختلف هستند که بر اساس آن‌ها تصمیم‌گیری می‌شود. هر گره داخلی یک سوال یا شرط را مطرح می‌کند که داده‌ها را به دو یا چند زیرمجموعه تقسیم می‌کند.

3. گره‌های برگ (Leaf Nodes):

• این گره‌ها نمایانگر نتایج نهایی یا کلاس‌ها هستند. در واقع، هر گره برگ نشان‌دهنده یک تصمیم نهایی یا پیش‌بینی است.

4. شاخه‌ها (Branches):

• شاخه‌ها مسیرهایی هستند که بین گره‌ها وجود دارند و نشان‌دهنده نتایج سوالات مطرح شده در گره‌های داخلی هستند.

▎نحوه کار درخت تصمیم

1. انتخاب ویژگی:

• در هر گره، ویژگی‌ای انتخاب می‌شود که بهترین تقسیم‌بندی را انجام دهد. برای انتخاب بهترین ویژگی، معیارهای مختلفی مانند "انحراف معیار"، "آنتروپی" و "Gini Index" استفاده می‌شود.

2. تقسیم‌بندی داده‌ها:

• پس از انتخاب ویژگی، داده‌ها بر اساس آن ویژگی تقسیم می‌شوند و به گره‌های جدید منتقل می‌شوند.

3. تکرار فرآیند:

• این فرآیند انتخاب ویژگی و تقسیم‌بندی داده‌ها تا زمانی ادامه می‌یابد که یکی از شرایط توقف برآورده شود، مانند رسیدن به حد مشخصی از عمق درخت، یا زمانی که تمام داده‌ها در یک گره به یک کلاس خاص تعلق داشته باشند.

4. پیش‌بینی:

• برای پیش‌بینی یک نمونه جدید، مسیر آن از گره ریشه تا گره برگ دنبال می‌شود و بر اساس ویژگی‌های آن نمونه، تصمیم نهایی گرفته می‌شود.

▎مزایا و معایب

▎مزایا:

• ساده و قابل فهم: درخت تصمیم به راحتی قابل تفسیر و توضیح است.

• غیرخطی بودن: این روش قادر به مدل‌سازی روابط غیرخطی بین ویژگی‌ها و هدف است.

• قابلیت پردازش داده‌های گمشده: درخت تصمیم می‌تواند با داده‌های ناقص به خوبی کار کند.

▎معایب:

• حساسیت به داده‌های آموزشی: درخت‌های تصمیم ممکن است به داده‌های آموزشی حساس باشند و بیش‌برازش (overfitting) کنند.

• عدم توانایی در مدل‌سازی روابط پیچیده: برای برخی از مسائل پیچیده، ممکن است درخت تصمیم نتواند به خوبی عمل کند.

▎نتیجه‌گیری

درخت تصمیم ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها و اتخاذ تصمیمات است. با استفاده صحیح و تنظیمات مناسب، می‌توان از این روش برای حل مسائل مختلف یادگیری ماشین و پیش‌بینی استفاده کرد.
@spss23

تحلیل شبکه عصبی در SPSS 27 به عنوان یک ابزار پیشرفته برای مدل‌سازی و پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌شود. این روش به ویژه در تحلیل‌های پیچیده و غیرخطی مفید است. در ادامه مراحل کلی برای انجام تحلیل شبکه عصبی در SPSS 27 را توضیح می‌دهم:

▎1. آماده‌سازی داده‌ها

• داده‌های خود را وارد SPSS کنید. اطمینان حاصل کنید که داده‌ها تمیز و بدون نقص هستند.

• متغیرهای مستقل و وابسته را مشخص کنید.

▎2. انتخاب مدل شبکه عصبی

• به منوی Analyze بروید.

• گزینه Neural Networks را انتخاب کنید.

• سپس گزینه Multilayer Perceptron (MLP) را انتخاب کنید.

▎3. تنظیمات مدل

• در پنجره باز شده، متغیر وابسته و مستقل را مشخص کنید.

• تعداد لایه‌ها و نورون‌ها را تنظیم کنید. معمولاً یک لایه مخفی کافی است، اما می‌توانید با آزمایش تعداد نورون‌ها و لایه‌ها، بهترین نتیجه را پیدا کنید.

• همچنین می‌توانید الگوریتم یادگیری و پارامترهای دیگر را تنظیم کنید.

▎4. آموزش مدل

• پس از تنظیمات، مدل را اجرا کنید. SPSS داده‌ها را برای آموزش مدل استفاده می‌کند و نتایج را تولید می‌کند.

▎5. ارزیابی مدل

• نتایج شامل دقت مدل، ماتریس سردرگمی و دیگر معیارهای ارزیابی خواهد بود.

• می‌توانید از تکنیک‌های مختلف مانند Cross-Validation برای ارزیابی بهتر مدل استفاده کنید.

▎6. تفسیر نتایج

• نتایج به دست آمده را تحلیل کنید و ببینید که مدل چگونه عمل کرده است.

• توجه به وزن‌های نورون‌ها و تاثیرات متغیرها می‌تواند به درک بهتر مدل کمک کند.

▎7. پیش‌بینی

• با استفاده از مدل آموزش‌دیده، می‌توانید پیش‌بینی‌هایی بر اساس داده‌های جدید انجام دهید.

▎نکات مهم:

• حتماً داده‌های خود را قبل از تحلیل بررسی و نرمال‌سازی کنید.

• به یاد داشته باشید که تحلیل شبکه عصبی نیاز به حجم مناسبی از داده دارد تا به نتایج قابل اعتماد برسید.
@spss23
• استفاده از روش‌های مختلف برای ارزیابی مدل می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی کمک کند.

💎💎💎مقاله در سایت سایتی دایرکت پابلیشر شد💎💎💎

Sent with Xodo

#مقاله_ISI#
چاپ مقاله جدید
Hybrid data mining and data-driven algorithms for a green logistics transportation network in the post-COVID era: A case study in the USA


Sina Abbasi , Seyedeh Saeideh Mousavi , Ebrahim Farbod, Mohammad
Yousefi Sorkhi, Mohammad Parvin

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772941924000851

👈👈👈پلاگین های amos➡️➡️

⬇️⬇️⬇️⬇️دانلود پلاگین ها