FactorAnalysis for Android
0+
බාගැනීම්
සියලුදෙනටාම
info
මෙම යෙදුම ගැන
ඇන්ඩ්රොයිඩ් සඳහා වන APP සාධක විශ්ලේෂණය සංරචක තුනකින් සමන්විත වේ, එකක් අහඹු විචල්යවල සාම්පල සැකසීමයි; සහසම්බන්ධ අනුකෘතියේ ද්විතියික සාධකකරණය; සහ දන්නා සංඛ්යාන බෙදාහැරීම් සඳහා තුන්වන ගණක යන්ත්රය.
සසම්භාවී විචල්යවල සංරචක සැකසුම් සාම්පල සැලසුම් කර ඇත්තේ අහඹු විචල්යවල සාම්පල ගබඩා කිරීමට (සංස්කරණය කරන ලද, මකා දැමූ, නැවත නම් කරන ලද) ඒවායේ මූලික සංඛ්යාන ලක්ෂණ ගණනය කිරීම සඳහා: -සාමාන්ය අගය; - සම්මත අපගමනය; - skewness සහ kurtosis; - සාමාන්ය අගයෙහි විශ්වාසනීය කාල පරතරයන් ගණනය කිරීම සඳහා; - විචලනය සහ සම්මත අපගමනය; - නියැදිය පියර්සන් නිර්ණායක භාවිතයෙන් සාමාන්ය හෝ ඒකාකාරව බෙදා හරින ලද අහඹු විචල්යයකින් දැයි පරීක්ෂා කරන්න; - Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය භාවිතා කරමින් නියැදිය සාමාන්ය, ඒකාකාරව සහ ඝාතීය ලෙස බෙදා හරින ලද අහඹු විචල්යයකින් දැයි පරීක්ෂා කරන්න; - සහ ශුන්ය skewness සහ kurtosis; - නිශ්චය කරන ලද නියැදි histogram; - මධ්යන්ය සහ සම්මත අපගමනය සම්බන්ධ උපකල්පනවල ක්රියාකාරිත්වය පරීක්ෂා කිරීම; හා වෙනත්.
යෙදුමට සුමට බෙදාහැරීම් සඳහා ක්රියාකාරීත්වයක් ඇත, මෙයට නියැදියට අදාළ දෘශ්යකරණය ගැලපුම් (සුමට) බෙදාහැරීම් සඳහා වත්කම් ඇතුළත් වේ, පියර්සන් සහ කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොවර්ගේ නිර්ණායකවලින් බැහැර නොවේ.
සංඝටකයේ සහසම්බන්ධ න්යාස සාධකකරණය සඳහා සාධක විශ්ලේෂණය දන්නා ක්රම දෙකක් යෙදේ: ප්රධාන සංරචක (Pearson, 1901 සහ Hoteling, 1933); සහ - ප්රධාන සාධක (Spearman, 1904 1926). යෙදුමේ කාර්යයන් සමඟ දත්ත ප්රතිකාර කිරීමෙන් හෝ සූදානම් සහසම්බන්ධ න්යාස යෙදුමට ඇතුළු කිරීමෙන් හෝ ආයාත කිරීමෙන් සහසම්බන්ධ අනුකෘතියක් ලබා ගත හැක.
සාම්පල, සැකසීමේ ප්රතිඵල සහ හිස්ටෝග්රෑම් සුරැකිය හැක. මෙම දත්ත සහිත වගු අපනයනය කළ හැකි අතර, සුරැකීමට සහ මුද්රණය සඳහා යැවීමට හැකිය. ගබඩා දත්ත ප්රතිඵල සඳහා ෆෝල්ඩරයක් සෑදීම, මකා දැමීම සහ තේරීම සඳහා යෙදුමට කාර්යයන් ඇත.
.
Android සඳහා සාධක විශ්ලේෂණය
ඇන්ඩ්රොයිඩ් සඳහා වන යෙදුම් සාධක විශ්ලේෂණය සංරචක තුනකින් සමන්විත වේ, එකක් අහඹු විචල්යවල සාම්පල සැකසීමයි; සහසම්බන්ධ අනුකෘතියේ ද්විතියික සාධකකරණය; සහ දන්නා සංඛ්යාන බෙදාහැරීම් සඳහා තුන්වන ගණක යන්ත්රය.
යෙදුම යනු සසම්භාවී විචල්යවල බොහෝ සාම්පල ගබඩා කිරීම සහ සහසම්බන්ධ අනුකෘතිය ගණනය කිරීමයි
අහඹු විචල්යවල නියැදිය සැකසීම
පියර්සන් නිර්ණායකය භාවිතයෙන් නියැදිය සාමාන්ය හෝ ඒකාකාරව බෙදා හරින ලද අහඹු විචල්යයකින් දැයි පරීක්ෂා කරන්න; සහ Kolmogorov-Smirnovr ගේ නිර්ණායක
නිශ්චය කරන ලද නියැදි histogram;
සහසම්බන්ධ න්යාස සාධකකරණය සඳහා ක්රම දෙකක් ප්රධාන සංරචක සහ ප්රධාන සාධක යෙදේ
සමුච්චිත සම්භාවිතාව හෝ අහඹු විචල්ය ගණනය කිරීම
ප්රතිඵල දත්ත අන්තර්ජාලයෙන් අපනයනය කර යැවීම කළ හැක
ගබඩා දත්ත ප්රතිඵල සඳහා ෆෝල්ඩරයක් සෑදීම, මකා දැමීම සහ තේරීම
උපකල්පන, හිස්ටෝග්රෑම් අහඹු සම්භාවිතාව සංඛ්යානමය බෙදාහැරීම් සහසම්බන්ධතා අනුකෘති සාධකකරණය ප්රධාන සංරචක සාධක
සසම්භාවී විචල්යවල සංරචක සැකසුම් සාම්පල සැලසුම් කර ඇත්තේ අහඹු විචල්යවල සාම්පල ගබඩා කිරීමට (සංස්කරණය කරන ලද, මකා දැමූ, නැවත නම් කරන ලද) ඒවායේ මූලික සංඛ්යාන ලක්ෂණ ගණනය කිරීම සඳහා: -සාමාන්ය අගය; - සම්මත අපගමනය; - skewness සහ kurtosis; - සාමාන්ය අගයෙහි විශ්වාසනීය කාල පරතරයන් ගණනය කිරීම සඳහා; - විචලනය සහ සම්මත අපගමනය; - නියැදිය පියර්සන් නිර්ණායක භාවිතයෙන් සාමාන්ය හෝ ඒකාකාරව බෙදා හරින ලද අහඹු විචල්යයකින් දැයි පරීක්ෂා කරන්න; - Kolmogorov-Smirnov නිර්ණායකය භාවිතා කරමින් නියැදිය සාමාන්ය, ඒකාකාරව සහ ඝාතීය ලෙස බෙදා හරින ලද අහඹු විචල්යයකින් දැයි පරීක්ෂා කරන්න; - සහ ශුන්ය skewness සහ kurtosis; - නිශ්චය කරන ලද නියැදි histogram; - මධ්යන්ය සහ සම්මත අපගමනය සම්බන්ධ උපකල්පනවල ක්රියාකාරිත්වය පරීක්ෂා කිරීම; හා වෙනත්.
යෙදුමට සුමට බෙදාහැරීම් සඳහා ක්රියාකාරීත්වයක් ඇත, මෙයට නියැදියට අදාළ දෘශ්යකරණය ගැලපුම් (සුමට) බෙදාහැරීම් සඳහා වත්කම් ඇතුළත් වේ, පියර්සන් සහ කොල්මොගොරොව්-ස්මිර්නොවර්ගේ නිර්ණායකවලින් බැහැර නොවේ.
සංඝටකයේ සහසම්බන්ධ න්යාස සාධකකරණය සඳහා සාධක විශ්ලේෂණය දන්නා ක්රම දෙකක් යෙදේ: ප්රධාන සංරචක (Pearson, 1901 සහ Hoteling, 1933); සහ - ප්රධාන සාධක (Spearman, 1904 1926). යෙදුමේ කාර්යයන් සමඟ දත්ත ප්රතිකාර කිරීමෙන් හෝ සූදානම් සහසම්බන්ධ න්යාස යෙදුමට ඇතුළු කිරීමෙන් හෝ ආයාත කිරීමෙන් සහසම්බන්ධ අනුකෘතියක් ලබා ගත හැක.
සාම්පල, සැකසීමේ ප්රතිඵල සහ හිස්ටෝග්රෑම් සුරැකිය හැක. මෙම දත්ත සහිත වගු අපනයනය කළ හැකි අතර, සුරැකීමට සහ මුද්රණය සඳහා යැවීමට හැකිය. ගබඩා දත්ත ප්රතිඵල සඳහා ෆෝල්ඩරයක් සෑදීම, මකා දැමීම සහ තේරීම සඳහා යෙදුමට කාර්යයන් ඇත.
.
Android සඳහා සාධක විශ්ලේෂණය
ඇන්ඩ්රොයිඩ් සඳහා වන යෙදුම් සාධක විශ්ලේෂණය සංරචක තුනකින් සමන්විත වේ, එකක් අහඹු විචල්යවල සාම්පල සැකසීමයි; සහසම්බන්ධ අනුකෘතියේ ද්විතියික සාධකකරණය; සහ දන්නා සංඛ්යාන බෙදාහැරීම් සඳහා තුන්වන ගණක යන්ත්රය.
යෙදුම යනු සසම්භාවී විචල්යවල බොහෝ සාම්පල ගබඩා කිරීම සහ සහසම්බන්ධ අනුකෘතිය ගණනය කිරීමයි
අහඹු විචල්යවල නියැදිය සැකසීම
පියර්සන් නිර්ණායකය භාවිතයෙන් නියැදිය සාමාන්ය හෝ ඒකාකාරව බෙදා හරින ලද අහඹු විචල්යයකින් දැයි පරීක්ෂා කරන්න; සහ Kolmogorov-Smirnovr ගේ නිර්ණායක
නිශ්චය කරන ලද නියැදි histogram;
සහසම්බන්ධ න්යාස සාධකකරණය සඳහා ක්රම දෙකක් ප්රධාන සංරචක සහ ප්රධාන සාධක යෙදේ
සමුච්චිත සම්භාවිතාව හෝ අහඹු විචල්ය ගණනය කිරීම
ප්රතිඵල දත්ත අන්තර්ජාලයෙන් අපනයනය කර යැවීම කළ හැක
ගබඩා දත්ත ප්රතිඵල සඳහා ෆෝල්ඩරයක් සෑදීම, මකා දැමීම සහ තේරීම
උපකල්පන, හිස්ටෝග්රෑම් අහඹු සම්භාවිතාව සංඛ්යානමය බෙදාහැරීම් සහසම්බන්ධතා අනුකෘති සාධකකරණය ප්රධාන සංරචක සාධක
යාවත්කාලීන කළේ
ආරක්ෂාව ඇරඹෙනුයේ සංවර්ධකයන් ඔබේ දත්ත රැස් කර බෙදා ගන්නා ආකාරය අනුවය. දත්ත රහස්යතා හා ආරක්ෂා පරිචයන් ඔබේ භාවිතය, කලාපය හා වයස අනුව වෙනස් විය හැක. සංවර්ධකයා විසින් මෙම තොරතුරු සැපයූ අතර කලින් කලට ඒවා යාවත්කාලීන කරනු ලැබිය හැක.
තෙවැනි පාර්ශ්වයන් සමග කිසිදු දත්තයක් බෙදා ගනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් බෙදා ගැනීම ප්රකාශ කරන ආකාරය ගැන
කිසිදු දත්තයක් රැස් කරනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් එකතුව ප්රකාශ කරන ආකාරය ගැන
යෙදුම් සහය
සංවර්ධක පිළිබඳව
Ivan Zdravkov Gabrovski
ivan_gabrovsky@yahoo.com
жк.Младост 1 47 вх 1 ет. 16 ап. 122
1784 общ. Столична гр София
Bulgaria
undefined
