Hướng dẫn sử dụng phần mềm thống kê past statistics năm 2024
|
PAST là công cụ được thiết kế với tính năng phân tích dữ liệu khoa học thông qua việc xử lý dữ liệu thống kê, tính toán các chỉ báo thống kê và tạo bản đồ. PAST tích hợp nhiều kỹ thuật phân tích được áp dụng nhanh chỉ qua vài thao tác click. PAST thường được sử dụng để xử lý các dữ liệu và áp dụng các phương pháp phân tích nhằm thực hiện thí nghiệm hay thu thập các dữ liệu nhân khẩu học, tính toán xu thế, xét tính tương quan giữa các dữ liệu. Để nhập dữ liệu, bạn chỉ cần mở bảng Excel, file text hay file chứa dữ liệu raw, và dán các giá trị từ ứng dụng khác vào công cụ này. Trước khi xử lý các giá trị, bạn có thể chèn thêm dòng, đặt tên tương ứng với từng cột, và xóa các thông tin không liên quan đến nghiên cứu cũng như chọn bộ đếm và chuyển vị toàn bộ dãy / hàng dữ liệu. PAST cho phép bạn biến đổi dữ liệu khi trừ các giá trị hoặc chuyển đổi giá trị tới các giá trị logarit cơ số 10 cũng như chuẩn hóa sự phân bố dữ liệu qua các tùy chọn nâng cao như phép biến đổi Box-Cox. Thiết kế các ô và tính toán các chỉ số thống kê theo cách của riêng bạn Để hình dung kết quả của một thử nghiệm nhất định, bạn có thể tạo biểu đồ hoặc biểu đồ phần trăm. Có thể điều chỉnh các giá trị khoảng thời gian, hướng ký tự và kích thước tổng thể trước khi xuất hoặc in đầu ra. Phần thống kê bao gồm các phương pháp phân tích đơn biến và đa biến như phân tích phương sai, tương quan nội lớp hoặc tương ứng chính tắc. Hơn nữa, ứng dụng có thể sử dụng các mô hình tuyến tính hoặc đa thức và phân tích sự đa dạng dữ liệu hoặc tương quan hình học. Mặc dù có sẵn các chỉ số thống kê cơ bản như giá trị trung bình, giá trị trung bình hoặc độ lệch, chương trình yêu cầu kinh nghiệm về phân tích dữ liệu để diễn giải kết quả của từng phân tích. Các tính năng chính của PAST:
Một công cụ giúp nâng cao hơn nữa khả năng tính toán của MS Excel Nếu bạn cần phân tích dữ liệu thống kê, PAST là một chương trình mạnh mẽ bao gồm nhiều loại công cụ. Để hiểu các phương pháp có sẵn, bạn nên tải xuống hướng dẫn có sẵn trên trang web của nhà phát triển. 1. Copy all information into one data sheet 2. Save as the version 2 3. Remember to "undo" if you make a mistake 4. Assign ID number for each row (from 1 to final), which is useful to for you to identify when you make a mistake 5. Remove duplicate rows: Select column of name (then address, birthday, similar information); only select the data row (not title row); click "remove duplicates" button; select "continue with the current selection". If there is duplicated data, undo and find out and check the duplicated data. 6. Delete unnecessary columns (such as noted information) 7. Correct some strange characters using FIND/REPLACE 8. Find out missing data by counting cells (using formular: =COUNT(B3:B119)); missing data should be coded as blanked in excel. 9. Use the COUNTA function to count cells that contain values input (=COUNTA(B3:B119)) 10. Find out outlier mistakes by sorting each column; check Max and Min of data 11. Coding information for SPSS: make... Vi bao là phương pháp hiệu quả giúp bảo quản các chất sinh học. Thông qua cơ chế bao gói của các polymer có nguồn gốc từ protein, polysaccharide, các hợp chất tự nhiên (polyphenol, carotenoid, …) cũng như vi sinh vật có lợi (nấm men, probiotic) giúp bảo vệ trong các điều kiện bất lợi của môi trường. Ứng dụng các hạt vi bao trong chế biến thực phẩm giúp sản phẩm kéo dài thời gian sử dụng, nâng cao khả năng kháng oxy hóa và cải thiện khả năng sống sót của probiotic. Bài toán tìm câu trả lời (còn gọi là bài toán lựa chọn câu trả lời hay tìm câu trả lời tốt nhất) là một bài toán chính trong hệ thống hỏi đáp. Khi một câu hỏi được đăng lên forum sẽ có nhiều người tham gia trả lời câu hỏi. Bài toán lựa chọn câu trả lời với mục đích thực hiện sắp xếp các câu trả lời theo mức độ liên quan tới câu hỏi. Những câu trả lời nào đúng nhất sẽ được đứng trước các câu trả lời kém liên quan hơn. Trong những năm gần đây, rất nhiều mô hình học sâu được đề xuất sử dụng vào nhiều bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong đó có bài toán lựa chọn câu trả lời trong hệ thống hỏi đáp nói chung và trong hệ thống hỏi đáp cộng đồng (CQA) nói riêng. Hơn nữa, các mô hình được đề xuất lại thực hiện trên các tập dữ liệu khác nhau. Vì vậy, trong bài báo này, chúng tôi tiến hành tổng hợp và trình bày một số mô hình học sâu điển hình khi áp dụng vào bài toán tìm câu trả lời đúng trong hệ thống hỏi đáp và phân tích một số thách thức trên các tập dữ liệu cho bài toán trên hệ thố... Trong hệ thống du lịch thông minh, lập lộ trình tự động là một trong những chức năng phức tạp nhưng rất quan trọng và cần thiết cho du khách trước và trong hành trình thăm quan của mình. Chức năng này không chỉ yêu cầu tạo ra phương án lộ trình phù hợp với điều kiện của du khách một cách nhanh chóng, mà còn phải tối ưu về thời gian thăm quan và hiệu quả kinh tế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán lập lộ trình tự động mới dựa trên ý tưởng của bài toán lập lịch TSP (Traveling Salesman Problem) và bổ sung tham số về thời gian du lịch hợp lý, được gọi là TPA (Travel Planning Algorithm). Thuật toán TPA được cài đặt trong hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng của tỉnh Thái Nguyên. Dựa vào điểm du lịch được gợi ý trong quá trình lựa chọn điểm thăm quan của du khách, thuật toán TPA hoạt động ổn định và lập được lộ trình du lịch tốt hơn so với chức năng lập lộ trình trong hệ thống du lịch thông minh của TripHunter và Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam (VNPT). |
