Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Kaldırma Grafikleri

Kümülatif kazanç tablosu, toplam vaka sayısının bir yüzdesini hedefleyerek belirli bir kategorideki “kazanılan” toplam vaka sayısının yüzdesini gösterir.

Örneğin, Toplam hizmet kategorisi için eğri üzerindeki ilk nokta yaklaşık olarak (%10, %20)’dir, yani ağ ile bir veri kümesini puanlarsanız ve tüm servis taleplerini Toplam hizmetin tahmin edilen sözde olasılığına göre sıralarsanız, ilk %10’un Toplam hizmet kategorisini fiilen alan tüm servis taleplerinin yaklaşık %20’sini içermesini beklersiniz.

Aynı şekilde, ilk %20, temerrüde düşenlerin yaklaşık %30’unu, vakaların ilk %30’unu, temerrüde düşenlerin %50’sini vb. içerecektir. Puanlanan veri kümesinin %100’ünü seçerseniz, veri kümesindeki tüm varsayılanları elde edersiniz.

Çapraz çizgi, “temel” eğridir; puanlanan veri kümesinden vakaların %10’unu rastgele seçerseniz, herhangi bir kategoriyi fiilen alan tüm vakaların yaklaşık %10’unu “kazanmayı” beklersiniz. Eğri taban çizgisinin ne kadar üzerindeyse, kazanç o kadar büyük olur.

Kaldırma tablosu, kümülatif kazanç tablosundan türetilmiştir; y eksenindeki değerler, her eğri için kümülatif kazancın taban çizgisine oranına karşılık gelir. Böylece, Toplam hizmet kategorisi için %10’daki artış yaklaşık %20/%10 = 2,0’dır. Kümülatif kazanç tablosundaki bilgilere bakmanın başka bir yolunu sağlar. Ürünle birlikte yüklenen örnek dosyalar, yükleme dizininin Samples alt dizininde bulunabilir.

Excel’de 3 eksenli grafik oluşturma
Excel 3 eksenli grafik
Excel iki grafik birleştirme
Grafikte toplam gösterme
Standart sapma grafiği nasıl çizilir
excel’de çok verili grafik oluşturma
Excel grafik Örnekleri
Excelde standart Sapma grafiği nasıl çizilir

Açıklamalar

Belgeler boyunca çeşitli örneklerde kullanılan örnek dosyaların kısa açıklamaları aşağıdadır:

• kazalar.sav. Bu, belirli bir bölgedeki otomobil kazaları için yaş ve cinsiyet risk faktörlerini inceleyen bir sigorta şirketiyle ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Her vaka yaş kategorisi ve cinsiyet çapraz sınıflandırmasına karşılık gelir.
• adl.sav. Bu, felçli hastalar için önerilen bir tedavi türünün faydalarını belirleme çabalarıyla ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Doktorlar, kadın inme hastalarını rastgele iki gruptan birine atadı. İlki standart fizik tedavi aldı ve ikincisi ek bir duygusal terapi aldı. Tedavilerden üç ay sonra, her hastanın günlük yaşamın ortak aktivitelerini gerçekleştirme becerileri sıralı değişkenler olarak puanlandı.
• reklam.sav. Bu, bir perakendecinin reklama harcanan para ile sonuçtaki satışlar arasındaki ilişkiyi inceleme çabalarıyla ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Bu amaçla, geçmiş satış rakamlarını ve ilgili reklam maliyetlerini topladılar.
• aflatoksin.sav. Bu, konsantrasyonu ürün verimleri arasında ve içinde büyük ölçüde değişen bir zehir olan aflatoksin için mısır mahsullerinin test edilmesiyle ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Bir tahıl işleyici, 8 mahsul veriminin her birinden 16 numune aldı ve milyarda bir parça (PPB) cinsinden alfatoksin seviyelerini ölçtü.
• aflatoksin. Bu veri dosyası, aflatoxin.sav veri dosyasındaki verim 4 ve 8’den alınan 16 numunenin her birinden alınan aflatoksin ölçümlerini içerir.
• anorektik.sav. Araştırmacılar, anorektik/bulimik davranışın standartlaştırılmış bir semptomatolojisi üzerinde çalışırken, yeme bozukluğu olduğu bilinen 55 ergen üzerinde bir çalışma yaptı. Her hasta, toplam 220 gözlem için dört yılda dört kez görüldü. Her gözlemde, hastalar 16 semptomun her biri için puanlandı. Hasta 71 için 2. zamanda, hasta 76 için 2. zamanda ve hasta 47 için 3. zamanda semptom skorları eksik ve geriye 217 geçerli gözlem kalıyor.
• oto kazaları.sav. Bu, bir sigorta analistinin sürücü yaşını ve cinsiyetini de hesaba katarken sürücü başına otomobil kazası sayısını modelleme çabalarıyla ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Her vaka ayrı bir sürücüyü temsil eder ve sürücünün cinsiyetini, yıl olarak yaşını ve son beş yıldaki otomobil kazası sayısını kaydeder.
• bant.sav. Bu veri dosyası, bir grubun müzik CD’lerinin varsayımsal haftalık satış rakamlarını içerir. Üç olası öngörücü değişken için veriler de dahil edilmiştir.
• banka kredisi.sav. Bu, bir bankanın kredi temerrüt oranını düşürme çabalarıyla ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Dosya, 850 geçmiş ve potansiyel müşteri hakkında finansal ve demografik bilgiler içermektedir. İlk 700 vaka, daha önce kredi verilen müşterilerdir. Son 150 vaka, bankanın iyi veya kötü kredi riski olarak sınıflandırması gereken potansiyel müşterilerdir.
  bankloan_binning.sav. Bu, 5.000 eski müşteriyle ilgili finansal ve demografik bilgileri içeren varsayımsal bir veri dosyasıdır.
• davranış.sav. Klasik bir örnekte 52 öğrenciden 15 durum ve 15 davranışın kombinasyonlarını 0=”son derece uygun” ile 9=”son derece uygunsuz” arasında değişen 10 puanlık bir ölçekte derecelendirmeleri istendi. Bireyler üzerinden ortalaması alınan değerler farklılıklar olarak alınır.
• davranış_ini.sav. Bu veri dosyası, davranıs.sav için iki boyutlu bir çözüm için ilk yapılandırmayı içerir.
  frenler.sav. Bu, yüksek performanslı otomobiller için disk frenler üreten bir fabrikadaki kalite kontrolle ilgili varsayımsal bir veri dosyasıdır. Veri dosyası, 8 üretim makinesinin her birinden alınan 16 diskin çap ölçümlerini içerir. Frenler için hedef çap 322 milimetredir.
•  Klasik bir çalışmada, 21 Wharton School MBA öğrencisi ve eşlerinden 15 kahvaltı öğesini tercih sırasına göre 1=“en çok tercih edilen” ila 15=“en az tercih edilen” şeklinde sıralamaları istendi. Tercihleri “Genel tercih”ten “Atıştırmalık, sadece içecek”e kadar altı farklı senaryo altında kaydedildi.
• genel.sav. Bu veri dosyası, yalnızca ilk senaryo olan “Genel tercih” için kahvaltı öğesi tercihlerini içerir.
  geniş bant_1.sav. Bu, bölgeye göre bir ulusal geniş bant hizmetine abone sayısını içeren varsayımsal bir veri dosyasıdır. Veri dosyası, dört yıllık bir süre boyunca 85 bölge için aylık abone numaralarını içerir.
• geniş bant_2.sav. Bu veri dosyası, broadband_1.sav dosyasıyla aynıdır ancak ek olarak üç aya ait verileri içerir.
  car_insurance_claims.sav. Başka bir yerde sunulan ve analiz edilen bir veri seti, otomobiller için hasar talepleriyle ilgilidir. Ortalama hasar tutarı, bağımlı değişkenin ortalamasını poliçe sahibi yaşı, araç tipi ve araç yaşının doğrusal bir kombinasyonu ile ilişkilendirmek için bir ters bağlantı fonksiyonu kullanılarak bir gama dağılımına sahip olacak şekilde modellenebilir. Açılan taleplerin sayısı bir ölçeklendirme ağırlığı olarak kullanılabilir.
• car_sales.sav. Bu veri dosyası, çeşitli araç marka ve modelleri için varsayımsal satış tahminlerini, liste fiyatlarını ve fiziksel özellikleri içerir. Liste fiyatları ve fiziksel özellikler edmunds.com ve üretici sitelerinden dönüşümlü olarak alınmıştır.
• Popüler bir örnekte, yeni bir halı temizleyici pazarlamakla ilgilenen bir şirket, tüketici tercihi üzerindeki beş faktörün etkisini incelemek ister: paket tasarımı, marka adı, fiyat, İyi Temizlik mührü ve para iade garantisi. Ambalaj tasarımı için her biri aplikatör fırçasının konumuna göre farklılık gösteren üç faktör düzeyi vardır; üç marka adı; üç fiyat seviyesi; ve son iki faktörün her biri için iki seviye (hayır veya evet). On tüketici, bu faktörlerle tanımlanan 22 profili sıralıyor. Tercih değişkeni, her profil için ortalama sıralamaların sıralamasını içerir. Düşük sıralamalar, yüksek tercihe karşılık gelir. Bu değişken, her profil için genel bir tercih ölçüsünü yansıtır.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Kaldırma Grafikleri first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.