Πίνακας περιεχομένων:

Πώς περιγράφετε τις τάσεις και τα μοτίβα;
Πώς περιγράφετε τις τάσεις και τα μοτίβα;

Βίντεο: Πώς περιγράφετε τις τάσεις και τα μοτίβα;

Βίντεο: Πώς περιγράφετε τις τάσεις και τα μοτίβα;
Βίντεο: 3 Τρόποι να της Δείξεις τα Όριά Σου! (Χωρίς Να ΦΟΒΑΣΑΙ μη την Χάσεις) | Men of Style 2024, Νοέμβριος
Anonim

Μοτίβα εναντίον τάσεων: Μια επισκόπηση

  1. ΕΝΑ τάση είναι η γενική κατεύθυνση μιας τιμής σε μια χρονική περίοδο.
  2. ΕΝΑ πρότυπο είναι ένα σύνολο δεδομένων που ακολουθεί μια αναγνωρίσιμη μορφή, την οποία στη συνέχεια οι αναλυτές προσπαθούν να βρουν στα τρέχοντα δεδομένα.
  3. Οι περισσότεροι έμποροι συναλλάσσονται προς την κατεύθυνση του τάση .

Ρωτήθηκε επίσης, πώς περιγράφετε τα μοτίβα δεδομένων;

Μοτίβα σε δεδομένα περιγράφονται συνήθως ως εξής: κέντρο, εξάπλωση, σχήμα και ασυνήθιστα χαρακτηριστικά.

Σχήμα

  1. Συμμετρία. Όταν σχηματίζεται γραφική παράσταση, μια συμμετρική κατανομή μπορεί να διαιρεθεί στο κέντρο έτσι ώστε κάθε μισό να είναι μια κατοπτρική εικόνα του άλλου.
  2. Αριθμός κορυφών. Οι διανομές μπορεί να έχουν λίγες ή πολλές κορυφές.
  3. Λοξοτροπία.
  4. Στολή.

Επίσης, γνωρίζετε πώς περιγράφετε την τάση ενός γραφήματος; ΕΝΑ τάση γραμμή (ονομάζεται επίσης γραμμή καλύτερης προσαρμογής) είναι μια γραμμή που προσθέτουμε στο a γραφική παράσταση για να δείξει τη γενική κατεύθυνση προς την οποία φαίνεται να κινούνται τα σημεία. Σκεφτείτε ένα " τάση " ως μοτίβο στα μαθηματικά. Όποιο σχήμα κι αν δείτε στο α γραφική παράσταση ή μεταξύ μιας ομάδας σημείων δεδομένων είναι α τάση.

Ομοίως, τίθεται το ερώτημα, ποιες είναι οι τάσεις μοτίβα και σχέσεις;

Μοτίβα δεν περιλαμβάνουν απαραίτητα δεδομένα που πηγαίνουν με τον ένα ή τον άλλο τρόπο, αλλά μάλλον περιγράφουν μια επαναλαμβανόμενη παρατήρηση. Σχέσεις είναι σαν τάσεις αλλά περιλαμβάνουν μια μαθηματική σχέση , όπως η δύναμη και η μάζα με βάση τον δεύτερο νόμο του Νεύτωνα.

Πώς είναι χρήσιμο να αναγνωρίζουμε τα αναδυόμενα μοτίβα στην αναζήτηση μιας τάσης;

Αναδυόμενα μοτίβα είναι σύνολα στοιχείων των οποίων η συχνότητα αλλάζει σημαντικά από το ένα σύνολο δεδομένων στο άλλο. Αυτοί είναι χρήσιμος ως μέσο ανακάλυψης διακρίσεων που υπάρχουν εγγενώς μεταξύ των συνόλων δεδομένων συλλογής και έχει αποδειχθεί ότι είναι μια ισχυρή μέθοδος για την κατασκευή ακριβών ταξινομητών.

Συνιστάται: