통계적 분류 란 무엇입니까?

statistical 통계 분류는 분석을 위해 의미있는 범주로 데이터를 분할하는 것입니다.통계 공식을 데이터에 적용하여이를 자동으로 수행하여 분석 준비를 위해 대규모 데이터 처리가 가능합니다.일부 표준화 된 시스템은 의료 이미징 연구 결과와 같은 일반적인 유형의 데이터에 대해 존재합니다.이를 통해 여러 엔티티가 동일한 메트릭으로 데이터를 평가하여 정보를 쉽게 비교하고 교환 할 수 있습니다.또한 데이터가 등장 할 때 데이터를 분류하여 자동으로 특정 통계 분류로 나눌 수 있습니다.정보를 수집함에 따라 연구자들은 데이터에 대해 많이 알지 못해 분류하기가 어렵습니다.공식은 잠재적 범주 식별자로 사용할 중요한 기능을 식별 할 수 있습니다.예를 들어, 인구 조사에서 근로자는 여러 매개 변수를 탐색하여 수집 한 데이터에 대한 의미있는 평가를 제공 할 수 있어야합니다.인구 조사 양식에 대한 선언을 사용하여 통계적 분류 알고리즘은 연령, 가구 구성, 평균 소득 등과 같은 정보를 기준으로 다양한 유형의 가구와 개인을 분리 할 수 있습니다.일하다.질적 정보는 너무 주관적 일 수 있습니다.결과적으로 연구원들은 실제로 사용할 수있는 정보를 얻기 위해 데이터 수집 방법을 신중하게 설계해야합니다.예를 들어, 임상 시험에서, 후속 검사 중에 양식을 작성하는 관찰자는 스코어링 루 브릭을 사용하여 환자 건강을 평가할 수 있습니다.“환자는 좋아 보인다”와 같은 질적 평가 대신, 연구원은 규모로 7 점을 할당 할 수 있는데,이 점수는 공식이 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있습니다.데이터를 처리하기위한 적절한 공식.이 데이터 분석 단계의 오류는 나중에 연구 및 분석을 통해 복잡해질 수 있습니다.데이터 세트의 특성, 사람들이 데이터 세트를 꺼내고 싶은 정보 및 자료 사용 방법에 대해 생각하는 것이 중요합니다.공식 논문에서, 연구원들은 그들이 사용하기로 선택한 통계 분류 시스템에 대해 논의해야하며, 많은 사람들은 또한 검토 자들이 연구에서 도달 한 결론의 타당성을 결정하기 위해 스스로 정보를 살펴볼 수 있도록 원시 데이터를 제공합니다.