teosena · Uuring - piiratud ja harilikult praktilise uurimisülesande täitmine Joonetõmbamine mõnikord raske Metoodika ja meetod Metoodika (empiirilise (kogemuspõhise) sotsiaaluuringu kontekstis): reeglid, kuidas empiirilisi andmeid koguda ja analüüsida, millised on sobivaimad viisid sooritada teatud uurimistegevusi jne. Meetodiks nimetame andmete kogumise, töötlemise või analüüsi teatud kindlat viisi (nt küsitlus, klasteranalüüs). Menetlused ehk protseduurid on toimingud, mida teatud korras ja järjestuses sooritatakse ühe või teise meetodi kasutamisel. Metodoloogia Metodoloogia: õpetus teadusliku uurimistöö meetoditest, eri teadustes kasutatavate meetodite süstemaatiline ülevaade Metodoloogiasse kuuluvad arusaamad sellest: * millest lähtuda uurimisülesande täitmiseks sobivaima uurimisviisi ja -menetluse leidmisel; * mis vahekorras on meie kogutavad andmed üleüldse
7.9 millised lähtemudeli tunnused milliste faktorite külge kinnistatakse. (rotated factor pattern tabel) näite põhjal. Iga tunnuse reast tuleb leida absoluutväärtuselt suurim faktorkaal. Kui faktorkaal on üle 0.3, siis võib seda siduda ka mitme tunnusega. Tunnus kinnitatakse suurima absoluutväärtusega faktori külge. 6 / 10 7.10 millised lähtemudeli tunnused faktor 1 külge kinnistatakse, näite põhjal. 8 Klasteranalüüs 8.1 Mis on klaster? Klaster on mingite parameetrite alusel eristatav objektide hulk; klastri objektid annavad klastile sisu. Kui klasteranalüüsi abil on leitud objektide klastrid, siis saab järgnevalt uurida erinevates klastrites paiknevate objektide sarnasusi ja erinevusi. 8.2 Kuidas määrata hierarhilise klasteranalüüsi korral klasside arvu dendrogrammil? Piir klastrite arvule tuleb vaadata klastrite liitumise kaugusi. Nö piir tuleb tõmmata sinna, kus
Riikidevaheliste sarnasuste ja erinevuste selgitamiseks on kasutatud maksehäirete dünaamikat. Kui teatud riikides esines kinnisvaraturul anomaaliaid, siis eeldatakse, et riigis oli ka kõrgem laenukasv ning kriisijärgsel perioodil suurenes rahvastiku osa, kes koges maksehäireid laenude tagasimaksmisel. Riikidevaheliste mustrite hindamiseks on antud magistritöös parimaks rakendatavaks meetodiks mitmemõõtmelise statistika üks alammeetod – klasteranalüüs. Antud meetodit kasutatakse nii objektide kui tunnuste grupeerimiseks nende omavahelise sarnasuse alusel ning meetodi eesmärgiks on leida teatud tunnuste alusel sarnaselt käituvad objektide grupid ehk klastrid. Klasteranalüüs on uurimuslik andmeanalüüsi meetod, mille eesmärgiks on sorteerida erinevad objektid gruppidesse sellisel moel, et ühte gruppi kuuludes on kahe objekti vahel maksimaalselt tugev seos ning vastupidisel juhul minimaalne seos
ka kõigile teistele nõudmistele); minimaalne elementide hulk (selle abil välditakse kontrollimatuid STEP-i laiendusi, mis kaotavad üks-ühese interpreteeritavuse); sõltumatsu arvutuskeskkonnast (programmeerimiskeelest, OS-ist, arvuti tüübist); dokumentatsioon; atesteerimine (STEP protsessorid tuleb enne kasutusele vöttu kontrollida) Andmekaevandamise algoritmid: Segmenteerimine; otsustuspuud; närvivõrgud; klasteranalüüs; regressioon analüüs. Turingi test on Alan Turingi poolt välja pakutud eksperiment otsustamaks, kas arvuti suudab mõelda. Tehisintellekti osad teadmusbaas; järeldusmehhanism; kasutajaliides; omandamis / õppimiskomponent; Närvivõrkude kasutamine: Aktsiahindade prognoosimisel; Lõhna/värvi tuvastamisel; Käekirja lugemisel; Vigase toodangu diagnoosimisel; Allveelaevade avastamisel sonari abil Hea andmebaasi tunnused: Ta peab toetama kõikide firmale oluliste valdkondade tööd; ta
25. Mis vahe on otsesel ja neutraalsele liidesel? Otsene liides: n süsteemi jaoks on vaja n(n-1) liidest Kaudne liides: n süsteemi jaoks on vaja 2n liidest 26. Mida tähendab STEP? Standard for the Exchange of Product Data 27. Põhilised nõuded STEP-le. STEP peab katma kõiki toote andmete töötlemiseks vajalikke funktsioone. Nendeks võivad olla peale andmevahetuse veel salvestamine, arhiveerimine ja töötlemine. 28. Nimetada tuntumad andmekaevandamise algoritmid. Segmenteerimine; klasteranalüüs; otsustuspuud; närvivõrgud; regressioon analüüs 29. Mis on Turingi test? Turing test: TIS- masin, mis vastab küsimustele nii, et pole võimalik vahet teha kas vastab inimene või masin. Masin võib teha kõike, ka lollitada inimest. 30. Nimetada tehisintellekti osad. Loogiline tehisintellekt; otsing; mustrite avastamine; teadmiste esitus; järeldamine; terve mõistuse teadmised ja arutlemine; kogemusest õppimine, planeerimine 31. Kus võiks kasutada närvivõrke.
STEP(standard for the Exchange of product data) 27. PDDI, PDES, STL. Liidesed võimaldavad siduda erinevaid andmevahetuse täielikkus ;säilitamise täielikkus, tootearenduse valdkondi(autokere, mootoriarendus), dokumentatsioon, minimaalne elementide hulk projekteerimist, tootmise ettevalmistust ja valmistamist, CAD 28.Segmenteerimine,Otsustuspuud; Närvivõrgus; süsteeme jpm, mis aitab vähendada tsükliaega, vähendada vigade Klasteranalüüs: Regressioon analüüs 29. Turingi test on Alan arvu, parandada kvaliteeti jne. 9.Esimesena koostas ta Turingi poolt välja pakutud eksperiment otsustamaks, kas arvuti instruktsiooniridasid ehk programme. Ta oli inglise poeedi Lord suudab mõelda. 30. Tehisintellekti osad teadmusbaas, George Gordon Byroni tütar. Tegemist oli esimese järelduste mehhanism, kasutajaliides, arvutiprogrammiga maailmas üldse
Analüüs ja interpretatsioon on erinevad tegevused, mis on omavahel tihedalt seotud ja vastastikku mõjutatavad. Turundusuuringute tulemuste analüüsimeetodid jagatakse kahte laia kategooriasse: - madala taseme meetodid ( rist- ja maatrikstabelite koostamine, statistiliste näitarvude kasutamine…), - kõrgema taseme meetodid (korrelatsioon/regressioonanalüüs, diskriminantanalüüs, klasteranalüüs, faktoranalüüs …). Risttabelite koostamine Lähtepunktiks risttabelite koostamisel on lihtsa ühedimensionaalse andmekogumi moodustamine. Sellele järgneb nende andmete grupperimine kahte või enamasse kategooriasse, vastavalt uurimisülesande vajadusele. Näide Liiklusõnnetuse andmete analüüs: Tabel 1 Autojuhtide liiklusõnnetuse määr Arv % Ei ole olnud liiklusõnnetuses 8699 62
ruumis. Empiirilise tüpoloogia protseduur: o Tüüpimoodustavate tunnuste määratlemine. Tavaliselt on neid 10-20, nii indekseid (soovitavalt) kui üksiktunnuseid, eelduseks tunnuste fikseeritus intervallskaalal (või sellele lähedasel skaalal). o Vastajate võrdlemine ja rühmitamine tüüpimoodustavate tunnuste kombinatsiooni sarnasusastme alusel automatiseeritud klassifikatsioon, klasteranalüüs. Mõnikord tehakse seda kahes etapis, algul rühmitatakse juhuslikult valitud koordinaatobjektid, hiljem liigitatakse kõik vastajad sarnasuse alusel koordinaatobjektidele. o Rühmade iseloomustamine nii tüüpimoodustavate tunnuste kui sõltumatute muutujate, rühma koosseisu kirjeldavate tunnuste alusel o Rühmitamistulemuste korrastamine ja tõlgendamine rühmade paigutamine seletavatele
minimaalsed). Minimeerimise protseduuri saab juhtida valides kitsamad või laiemad lubatud määramatuse piirid otsitavatele parameetritele. 19. Paljukanalilise skanneri pilditöötlus. Kujutise klassifitseerimise meetodid. Klassifitseerimismeetodid: Iga piksel on tõlgendatav kui punkt (vekto) heleduskordajate n-dimensionaalses ruumis, kus n on kasutatav spektraalkanalite arv. Klassifitseerimisülesanne seisneb teatud klasside väljaaeraldamises punktiparves. Klasteranalüüs rühmitamine, spektraalsete tunnuste poolest lähedased. Spektraalsed klassid ja informatsioonilised klassid (metsanduslik tunnus, maaktte tüüp jne alusel eristamine). Leida sellised spektraalsed klassid, mis oleksid tõlgendatavd meid huvitavate informatsiooniliste klassidena. Üldjuhul pikselhaaval, aga eriti kui eesmärgiks on muutuste uurimine, siis otstarbekas on vaadata terveid põldusid või eraldisi (vektorkaart), valdav enamus klassifitseerimislgoritme töötab siiski pikslitega.
seoseid: mitmemõõtmeline analüüs Regressioonanalüüs võimaldab kirjeldada uuritava muutuja ja seda tõenäoliselt mõjutavate muutujate (predictors) vahelisi seoseid Mis mõjutab noorte kodanikukompetentsust? Y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + b6x6 Y - sõltuv tunnus X - sõltumatu tunnus b regressioonimudeli kordaja Klasteranalüüs kasutatakse objektide kui ka tunnuste grupeerimiseks nende omavahelise sarnasuse alusel Faktoranalüüs eesmärk leida ühisosa omavad tunnused ja moodustada nende põhjal uued kirjeldavad muutujad e faktorid 7. LOENG KVALITATIIVNE UURIMISTÖÖ Kvalitatiivi märksõnad Väike valim Sügavuti minek Varjatud mehhanismid, põhjused Tähenduste ja erinevate maailmanägemuste mõistmine
Seose tugevus ja stat.olulisus on eri asjad Ei näita mis mida mõjutab Mõõta seoseid: mitmemõõtmeline analüüs Regressioonanalüüs – võimaldab kirjeldada uuritava muutuja ja seda tõenäoliselt mõjutavate muutujate (predictors) vahelisi seoseid ◦Mis mõjutab noorte kodanikukompetentsust? Faktoranalüüs - eesmärk leida ühisosa omavad tunnused ja moodustada nende põhjal uued kirjeldavad muutujad e. faktorid Mõõta seoseid: mitmemõõtmeline analüüs Klasteranalüüs – kasutatakse objektide kui ka tunnuste grupeerimiseks nende omavahelise sarnasuse alusel Kvantitatiivne kontentanalüüs I • Tekstide (enamasti meediatekstide kui ka dokumentide) analüüs kvantitatiivsete meetoditega • Tulemuseks arvud ja sagedustabelid: Näiteks: – mitu korda mõnda poliitikut mainiti, – mis märksõnadega seoses teda mainiti ja mitu korda, – mitu korda teda mainiti uudistes, mitu korda arvamusartiklites, – mitu korda teda oli mainitud esilehel…
7.2. Teades iga kahe OTU-paari omavahelist kaugust (= summaarset erine- vust kõiki kasutatud tunnuseid arvestades) saame modellerides luua uuritud OTUde (taksonite) geomeetrilise (graafilise) mudeli. [Meenutagem, et graaf on punktide hulk, milles vähemalt osa punkte on ühendatud joontega.] Sel- leks on mitu võimalust, mida võime realiseerida ordinatsioonimeetodeid või klasteranalüüsi kasutades. Allpool vaatleme klasteranalüüsi teostamist. 7.2.1. Enim kasutatud vorm on klasteranalüüs, mille tulemuseks on haru- nev, sarnasust kujutav fenogramm. Sarnased OTUd on selles ühendatud hierar- hiliselt harunenud ühise "juurega" puu harudeks, kobaraiks, klastreiks. Klasterdamismeetodeid on rohkelt, neist levinumad on lähimnaabri meetod (simple-linkage clustering), aritmeetilisi keskmisi kasutav kaalumata paa- ride meetod (UPGMA - unweighted pair-group method using averages) ja täis- sideme-klasterdus (complete-linkage clustering). 7.2.1.1
annaabi.ee 
