Modeli Statistikor

Një model statistikor është një model që mishëron një sërë supozimesh statistikore në lidhje me gjenerimin e të dhënave të mostrës. Ai përfaqëson, shpesh në formë të konsiderueshme të idealizuar, procesin e gjenerimit të të dhënave. Qëllimi i modelimit statistikor është të përmbledhë rezultatet e një testi në një mënyrë të tillë që vlerësuesit të mund të vëzhgojnë modelet e të dhënave, të nxjerrin konkluzione dhe në fund të fundit t’i përgjigjen pyetjeve që e nxitën testin.

Përfitimi i shërbimeve

Analiza rigoroze statistikore i nënshtrohet më pak paragjykimit, pasi përfshin objektivisht matjen dhe përmbledhjen e të dhënave. Kjo rezulton në përfundime të mbrojtshme që mund të informojnë më mirë vendimmarrjen.

Analiza e Regresionit

Kontrolli i Cilësisë

Machine Learning

Parashikimi

Cfarë përfshihet?

Analizë Regresive

Analiza regresive është një grup i metodave statistikore të përdorura për vlerësimin e marrëdhënieve midis një variabli të varur dhe një ose më shumë variablave të pavarur. Mund të përdoret për të vlerësuar lidhjen midis variablave dhe për modelimin e parashikimit të marrëdhënies midis tyre.

Sa lloje teknikash regresive kemi?

Regresioni Linear
Regresioni Logjistik
Regresioni polinomial
Regresioni Stepwise
Regresioni Ridge
Regresioni Lasso

Kontrolli i Cilësisë

Mjetet dhe teknikat e kontrollit të cilësisë që ne përdorim janë:

Diagramet e Shkakut dhe Efektit.
Grafikët e kontrollit.
Grafiku i rrjedhës.
Tabela Pareto dhe Analiza Pareto.
Grafikë Interaktiv.
Diagramet e Shpërndarjes.
Marrja e mostrave statistikore.

Machine Learning

Machine learning është një aplikim i inteligjencës artificiale (AI) që u ofron sistemeve aftësinë për të mësuar automatikisht dhe përmirësuar nga përvoja pa u programuar në mënyrë të qartë.

Mësimi makinerik përqendrohet në zhvillimin e programeve kompjuterikë që mund të kenë qasje në të dhëna dhe t’i përdorin ato për të mësuar vetë.

Disa Metoda të Machine Learning:

Algoritmet e mbikëqyrura mund të zbatojnë ato që janë mësuar në të kaluarën në të dhëna të reja duke përdorur shembuj të etiketuar për të parashikuar ngjarjet në të ardhmen.

Në të kundërt, algoritmet e mbikëqyrjes së Machine Learning përdoren kur informacioni i përdorur për të trajnuar nuk klasifikohet as nuk etiketohet.

Algoritmet e Machine Learning përdorin të dhëna të etiketuara dhe të pa etiketuara për trajnim – zakonisht një sasi e vogël e të bjecti të etiketuara dhe një sasi e madhe e të dhënave.

Algoritmet e Machine Learning së përforcimit është një metodë e të mësuarit që bashkëvepron me mjedisin e saj duke prodhuar veprime dhe zbulon gabime ose shpërblime.

Parashikimi

Parashikimi është një teknikë që përdor të dhëna historike për të bërë vlerësime të informuara që janë parashikuese në përcaktimin e drejtimit të trendeve të ardhshme.

Bizneset shfrytëzojnë parashikimin për të përcaktuar se bjec alokojnë buxhetet e tyre ose të planifikojnë për shpenzimet e parashikuara për një periudhë të ardhshme kohore. Kjo zakonisht bazohet në kërkesën e parashikuar për mallrat dhe shërbimet e ofruara.

Metodat cilësore: Këto lloje të metodave parashikuese bazohen në gjykime, mendime, intuitë, emocione ose përvoja personale dhe janë të natyrës bjective. Ata nuk mbështeten në ndonjë llogaritje rigoroze matematikore.

Metodat sasiore: Këto lloje të metodave parashikuese bazohen në modele matematikore (sasiore) dhe janë të natyrës bjective. Ata mbështeten shumë në llogaritjet matematikore.