جنگل تصادفی در spss

جنگل تصادفی (RF) یک طبقه‌بندی گروهی است که از چندین مدل از چندین DT برای به دست آوردن عملکرد پیش‌بینی بهتر استفاده می‌کند. بسیاری از درختان طبقه بندی را ایجاد می کند و یک تکنیک نمونه بوت استرپ برای آموزش هر درخت از مجموعه داده های آموزشی استفاده می شود. این روش فقط به دنبال یک زیرمجموعه تصادفی از متغیرها است تا در هر گره تقسیم شود. برای طبقه بندی، بردار ورودی به هر درخت در RF داده می شود و هر درخت به یک کلاس رای می دهد. در نهایت، RF کلاسی را انتخاب می کند که بیشترین تعداد رای را داشته باشد. این توانایی مدیریت مجموعه داده های ورودی بزرگتر را در مقایسه با روش های دیگر دارد [AUN 09].(1)

SPSS 27

SPSS27 تغییرات اساسی را در تحلیل های آماری ارائه داده است از جمله این تغییرات عبارتند از :

1- تحلیل توان 

2- آزمون گروه Z برای نسبت ها

3- اعتبارسنجی کاپای وزنی 

4- بوت استرپ آمار توصیفی

5- محاسبه اندازه اثر در گروه های t 

ورود داده از اکسل به spss

ساختار درختی به عنوان روش پیش بینی- بخش اول

ساختار درخت تصمیم یک ساختار درختی، شبیه فلوچارت می‌باشد بالاترین گره در درخت گره ریشه است و گره های برگ، دسته ها یا توزیع دسته ها را نشان می‌دهند

درخت تصمیم یکی از ابزار های قوی و متداول برای دسته بندی و پیش بینی می‌باشد. در خت تصمیم بر خلاف شبکه های عصبی به تولید قاعده می‌پردازد. در ساختار درخت تصمیم، پیش بینی به دست آمده از درخت در قالب یگسری قواعد توضیح داده می شود. در حالی که در شبکه های عصبی تنها نتیجه پیش بینی بیان می‌شود و چگونگی به دست آمدن آنها در خود شبکه پنهان می‌ماند. همچنین در درخت تصمیم برخلاف شبکه های عصبی ضرورتی وجود ندارد که داده ها لزوماً به صورت عددی باشند.

تحلیل عاملی اکتشافی

آموزش تحلیل عاملی اکتشافی درSPSSو انتقال آن بهAMOS

در زمینه آموزش های استفاده از پلاگین های نصب شده در AMOS در آموزش های قبلی به انتخاب بهترین مدل تحلیل عاملی اکتشافی و آزمون متغیر میانجی در AMOS پرداختیم.

در این آموزش قصد داریم تحلیل عاملی اکتشافی را در SPSS با هم مرور کرده و سپس نتایج آن را در AMOSبوسیله پلاگین  ' Pattern Matrix Model Builderمنتقل کرده و مدل تحلیل عاملی متناظر را ترسیم نماییم.