Prediction and ClassificationStudie

Prediction and Classification
Studies
Goal is to predict behaviors:
 Prediction forecasts and interval variable
(Diagnostic/TAAS scores)
 Classification forecasts a nominal variable (Major
selection after taking 2311)
+ Important in industry, education to predict behaviors
- Need substantial population
- Restricted range of variables can cause misinterpretation
- Variables cannot be added together; must be weighted

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คาดการณ์และการจัดประเภทการศึกษาเป้าหมายคือการ ทำนายลักษณะการทำงาน:การคาดการณ์พยากรณ์และตัวแปรช่วง(วิเคราะห์/TAAS คะแนน)การจัดประเภทตัวแปรระบุวิชาที่คาดการณ์เลือกหลังจาก 2311)+ สำคัญในอุตสาหกรรม การศึกษาการทำนายพฤติกรรม-ต้องการประชากรที่พบ-จำกัดช่วงของตัวแปรอาจทำให้เกิด misinterpretation-ตัวแปรไม่สามารถรวมเข้าด้วยกัน ต้องถ่วงน้ำหนัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคาดคะเนและการจัดหมวดหมู่
การศึกษา
เป้าหมายคือการทำนายพฤติกรรม:
คาดการณ์การทำนายและตัวแปรช่วงเวลา
(Diagnostic / TAAS คะแนน)
คาดการณ์การจัดประเภทตัวแปรที่ระบุ (เมเจอร์
เลือกหลังจากการ 2311)
+ ที่สำคัญในอุตสาหกรรมการศึกษาในการทำนายพฤติกรรม
- ต้องการประชากรมาก
- ที่ถูก จำกัด ช่วงของตัวแปรที่สามารถก่อให้เกิดการเข้าใจผิด
- ตัวแปรที่ไม่สามารถรวมเข้าด้วยกัน; จะต้องมีการถ่วงน้ำหนัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การคาดการณ์และการศึกษา

เป้าหมายเพื่อทำนายพฤติกรรม :
การคาดการณ์การคาดการณ์และช่วงตัวแปร
( วินิจฉัย / taas คะแนน ) การจำแนก
พยากรณ์ตัวแปรตาม ( เลือกสาขา

หลังจากถ่าย 2311 ) ที่สำคัญในอุตสาหกรรม การศึกษา เพื่อทำนายพฤติกรรม
-
- ) ต้องการอย่างมาก จำกัด ช่วงของตัวแปรสามารถทำให้เกิดการเข้าใจผิด
- ตัวแปรที่ไม่สามารถเพิ่มด้วยกัน ต้องถัว