Exemplu de calcul coeficienți de diagnostic - studopediya

(Simbolurile sunt definite ca mai sus).

Pașii secvențial calcularea coeficienților de diagnosticare sunt ilustrate în exemplul unei trăsături de caracter (tabelul. 14).

Amplasarea semnelor, care a rămas după respingerea, în ordinea informativeness descrescătoare, cu un „factor de diagnosticare“ corespunzătoare sunt prezentate pe scurt în tabelul 15. Este toate informațiile necesare pentru clasificare în două clase „A“ și „B“ pentru noile contingente de oameni.

Lucrul cu masă și a verifica eficacitatea acestuia. Să probabilitatea admisibilă de clasificare eronată ca = b = 0,05. Apoi, numărul de praguri pentru a fi

La B wa pregătit la examen următoarele simptome psihologice: 1) 0,26; 2) 45; 3) 17; 4) 0,11; 5) 24; 6) 174; 7) 0,14; 8) 1.9; 9) 4.3; 10) 16 și colab. (A se vedea semne de nume. În tabelul 15 cu aceleași numere)

Ne găsim în tabelul 15 care corespunde acestor valori și coeficienții secvențial de diagnosticare adăuga în sus a acestora

(-0.250) + (-0.496) + (-0.449) + (-0.604) + (-0.203) + (0,380) + (-0.356) + (0,491) +.

Valorile factorilor de diagnostic (exemplu)

1. eșantion Compensarea cu inele

În acest exemplu, suma este suficientă numai primele șase atribute pentru a depăși pragul cu un nivel de fiabilitate inferior # 929; = 0,05.

Astfel, concluzia cu privire la caracterul adecvat al subiectului în insulele la activitatea acestui operator.

Este clar că acest tabel poate fi utilizat numai pentru cazul special privat de determinare adecvat. În alte cazuri, este necesar să se construiască noi tabele, similare.

Evaluarea eficacității acestor tabele pot fi obținute prin verificarea rezultatelor clasificării pentru un grup de persoane ale căror date au format baza pentru prepararea acestuia (tab. 16).

Experiența folosind algoritmi de clasificare arată că disting rezultatele pentru grupurile de control nu sunt mai rele decât cele pentru formare de grup. [63] A fost posibil pentru a vedea acest lucru în clasificarea clasa „A“ pe baza datelor de cercetare repetate efectuate după 30 de zile (Tabel. 17).

Eficacitatea clasificării de diagnostic (de exemplu)

Rezultatele clasificării (aparținând clasei de fapt)

Distribuția răspunsurilor (în%)