Οδηγίες χρήσης του R, μέρος 2 ο
|
|
- Ήράκλειτος Κόρακας
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΟδηγίεςχρήσηςτουR,μέρος2 ο Ελληνικά Ανπροσπαθήσουμεναγράψουμεελληνικάήναανοίξουμεκάποιοαρχείοδεδομένωνμε ελληνικούςχαρακτήρεςστοr,μπορείαντίγιαελληνικάναδούμελατινικούςχαρακτήρεςμε τόνουςήάλλακαλλικαντζαράκια.τότεδίνουμετηνπαρακάτωεντολήγιαναγυρίσειτοrστα ελληνικά: > Sys.setlocale("LC_CTYPE","Greek") [1] "Greek_Greece.1253" ΗαπόκρισητουR(μεμπλε)επιβεβαιώνειτηρύθμισητωνελληνικών. Πλαίσιαδεδομένων ΤοRδιατηρείμετρήσειςμέσασεδομέςπουονομάζονται«πλαίσιαδεδομένων»(dataframe). Κάθεπλαίσιοδεδομένωνπεριέχειμίαήπερισσότερεςμεταβλητές. Γιαπαράδειγμα,αςκαταγράψουμετοφύλοκαιτηνηλικίαδύοατόμων,τουΓιάννηκαιτης Μαρίας,σεέναπλαίσιοδεδομένωντοοποίοαναθέτουμεσεμιαμεταβλητήμεόνομαatoma: > atoma<-data.frame(sex=c("m","f"),age=c(21,22)) Μετησυνάρτησηdata.frameορίζουμεέναπλαίσιοδεδομένων.Στησυνάρτησηδίνουμεως ορίσματατιςμεταβλητέςπουθέλουμεναπεριέχειτοπλαίσιο,δηλαδήsex(φύλο)καιage (ηλικία).σεκάθεμεταβλητήδίνουμετιςαντίστοιχεςμετρήσεις,ωςακολουθίατιμών (χρησιμοποιώνταςτησυνάρτησηcπουείδαμεστοπρώτομέροςτωνοδηγιών). Ανθέλουμε(δενείναιυποχρεωτικό)μπορούμεναπροσθέσουμεετικέτεςστιςσειρέςτου πλαισίουγιανααναγνωρίζουμεονομαστικάταδεδομένα: > rownames(atoma)<-c("γιάννης","μαρία") Τώραμπορούμεναδούμεταπεριεχόμενατουπλαισίουδεδομένωνatoma: > atoma sex age Γιάννης M 21 Μαρία F 22 ΤοRμαςδίνει,σεμορφήπίνακα,όλαταδεδομένατουπλαισίου.Γιαναεξετάσουμετηδομή τουπλαισίουμπορούμεναχρησιμοποιήσουμετησυνάρτησηstr,ηοποίαμαςδίνει περιληπτικάτοείδοςτωνδεδομένωνκαιενδεικτικέςτιμέςγιακάθεστήλη(μεταβλητή): > str(atoma) 'data.frame': 2 obs. of 2 variables: $ sex: Factor w/ 2 levels "F","M": 2 1 $ age: num 21 22
2 Στηνπρώτησειράτηςαπόκρισης,ησυνάρτησηstrμαςενημερώνειότιτοatomaείναι πλαίσιοδεδομένων( data frame ),τοοποίοπεριέχειδύο«παρατηρήσεις» (obs.=observations)καιδύο«μεταβλητές».λέγοντας«παρατηρήσεις»αναφερόμαστεστις σειρέςτουπλαισίου,ενώλέγοντας«μεταβλητές»αναφερόμαστεστιςστήλες. Στιςεπόμενεςδύοσειρέςτηςαπόκρισηςδίνονταιοιπληροφορίεςπουαφορούνσεκαθεμιά μεταβλητήξεχωριστά: ΗπρώτημεταβλητήονομάζεταιsexκαιείναιτύπουFactor,δηλαδή«παράγοντας». Αυτό,στηνορολογίατουR,σημαίνειότιπρόκειταιγιακατηγορικήμεταβλητή.Περιλαμβάνει2 «επίπεδα»(levels),δηλαδήδύοκατηγορίες,οιοποίεςονομάζονται F και M (γυναίκες καιάντρες).το F αναφέρεταιπρώτοδιότιτοrχρησιμοποιείαπόμόνοτουαλφαβητική σειράγιατηναναφοράσεκατηγορίες.ησειράπεριγραφήςτηςμεταβλητήςsex ολοκληρώνεταιμεταπρώταστοιχείατηςστήλης,δηλαδήτοναριθμό2(αναφέρεταιστη δεύτερηκατηγορία, M )καιτοναριθμό1(πρώτηκατηγορία, F ).Αυτόμαςλέειότιηπρώτη σειράδεδομένωνείναιτύπου F καιηδεύτερητύπου M. Ηδεύτερημεταβλητήονομάζεταιageκαιείναιτύπουnum,δηλαδή«αριθμητική» (numeric).αυτό,στηνορολογίατουrσημαίνειότιπρόκειταιγιαποσοτικήμεταβλητή.δεν χρειάζονταιάλλεςδιευκρινίσεις,καθώςστιςποσοτικέςμεταβλητέςτανούμεραείναι αυτονόητα.ησειράολοκληρώνεταιμεταπρώταστοιχείατηςστήλης,δηλαδήτουςαριθμούς 21και22,οιοποίοιαντιστοιχούνστηνπρώτηκαιτηδεύτερησειράδεδομένων,αντίστοιχα. ΝαθυμάστεότιτακατηγορικάδεδομέναστοRείναιτύπουfactorενώταποσοτικά δεδομέναείναιτύπουnumeric. Όπωςβλέπουμεστηναπόκρισητηςσυνάρτησηςstr,πριναπόκάθεμεταβλητήεμφανίζεται έναδολλάριο($).τοσύμβολοτουδολλαρίουστοrχρησιμοποιείταιγιαναδηλώνουμε συγκεκριμένεςμεταβλητέςμέσασεπλαίσιαδεδομένων.έτσι,γιανααναφερθούμεστιςηλικίες (μεταβλητήage)πουβρίσκονταιμέσαστοπλαίσιοatomaγράφουμε > atoma$age [1] ενώγιανααναφερθούμεστοφύλο(μεταβλητήsex)γράφουμε > atoma$sex [1] M F Levels: F M ΣτηνπερίπτωσητηςκατηγορικήςμεταβλητήςτοRμαςενημερώνεικαιγιατοσύνολοτων κατηγοριώνπουπεριλαμβάνειησυγκεκριμένημεταβλητή. Απομονώνονταςτιςμεταβλητέςμεαυτόντοντρόπο,μπορούμενατιςχειριστούμεωςκοινές ακολουθίες.γιαπαράδειγμα,μπορούμεναχρησιμοποιήσουμετιςσυναρτήσειςαπότοπρώτο μέροςτωνοδηγιώνγιαναυπολογίσουμετοάθροισμα,τοπλήθοςκλπ. > sum(atoma$age) [1] 43 > length(atoma$sex) [1] 2
3 Γιατηνεπεξεργασίαδεδομένωνσεπλαίσια,τοRμαςδίνειτησυνάρτησηfix,μετηνοποία μαςεμφανίζειέναειδικόπαράθυροστοοποίομπορούμενατροποποιήσουμεήνα προσθέσουμεστοιχείασεέναπλαίσιοδεδομένων. > fix(atoma) Όταντελειώσουμετηνπροσθήκηήεπεξεργασίατωνστοιχείων,κλείνουμετοειδικόπαράθυρο μεκλικστο (πάνωδεξιάγωνία)καιημεταβλητήatomaενημερώνεταιαυτόματα. Γραφικήπαρουσίασηδεδομένων ΤοRδιαθέτειπολλέςσυναρτήσειςγιατηνπαρουσίασηκαιλεπτομερειακήεξέτασηκαι ανάλυσητωνδεδομένωνμας.αςυποθέσουμεότιέχουμεπέντεμετρήσειςύψουςενόςατόμου: > alexh <- c( 1.85, 1.85, 1.81, 1.82, 1.83 ) Ημεταβλητήalexhπεριέχειμιαακολουθίαπέντεαριθμών.Μετησυνάρτησηtable («πίνακας»)μπορούμεναμετρήσουμεπόσεςφορέςεμφανίζεταικάθετιμή: > table(alexh) alexh Αυτόςείναιέναςαπλόςπίνακαςσυχνοτήτων.Βλέπουμεότιητιμή1.85εμφανίζεταιδύοφορές ενώοιάλλεςτιμέςαπόμίαφορά.ητιμήπουεμφανίζεταιτιςπερισσότερεςφορέςονομάζεται «δεσπόζουσα»(mode).ανηκαλύτερητιμήέβγαινειμεψηφοφορία,ηδεσπόζουσαείναιεκείνη πουθακέρδιζελόγωπλειοψηφίας. Τηνπληροφορίααυτήμπορούμενατηδούμεκαιγραφικά,μετησυνάρτησηplot: > plot(table(alexh)) ΤοRανοίγειένανέοπαράθυρογιατηγραφικήαπεικόνιση,στοοποίοεμφανίζειτοεξής:
4 Εδώβλέπουμεέναραβδόγραμμαμετούψοςστονοριζόντιοάξονακαιτοπλήθοςτων αντίστοιχωνμετρήσεωνστονκατακόρυφο.κάθεμέτρησηεμφανίζεταισαμιαγραμμούλαπου φτάνεισεύψος1.0,ενώστούψος1.85,πουυπάρχουνδύομετρήσεις,εμφανίζονταιδύο γραμμούλεςημίαπάνωστηνάλλη,κάνονταςμαζίμιαμακρύτερηπουφτάνειστούψος2.0. Αυτόείναιέναδιάγραμμασυχνοτήτων,πουμαςλέειπόσοσυχνάεμφανίζεταικάθεαριθμός. Μπορούμενακαλλωπίσουμεκάπωςτηγραφικήαπεικόνιση,προσθέτονταςετικέτες: > plot(table(alexh),las=1,xlab="ύψος",ylab="αριθµός µετρήσεων") Ηπαράμετροςlasστρίβειτηναρίθμησηστονκατακόρυφοάξοναώστεναδιαβάζεταιόρθια, ενώοιδύοπαράμετροιlab(απότοlabel=ετικέτα)καθορίζουντιςετικέτεςστονοριζόντιοάξονα (μετοx)καιστονκατακόρυφοάξονα(μετοy).
5 ΓιαναδούμεγραφικάτηνκατανομήτωνμετρήσεωνστηνκλίμακατοRμαςδίνειτησυνάρτηση hist(histogram=ιστόγραμμα).τηνκατανομήαυτή,μεπερισσότερηαριθμητικήλεπτομέρεια αλλάχωρίςγραφικά,μπορούμεναδούμεμετησυνάρτησηstemπουπαράγειδιάγραμμα μίσχου φύλλων. Γιατοσχετικόπλήθοςτωνεπιμέρουςκατηγοριώνσεκατηγορικάδεδομένα,έχουμετη συνάρτησηtable,πουείδαμεπαραπάνωότιμαςδίνειτονπίνακακατανομής,καθώςκαιτη συνάρτησηpie,πουμαςδίνειγραφικάτηνίδιαπληροφορίαμεκυκλικόδιάγραμμα(piechart). Δοκιμάστετιςσυναρτήσειςαυτέςσταδικάσαςδεδομένα! Περίληψηδεδομένων Μιαπολύχρήσιμησυνάρτησηγιαγρήγορηεπισκόπησητωνδεδομένωνμαςείναιηπερίληψη: > summary(alexh) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max Τααποτελέσματατηςπερίληψηςπεριλαμβάνουντηνελάχιστη(Min.)καιμέγιστη(Max.) τιμή,τομέσοόρο(mean),καθώςκαιτρειςακόμαδείκτες.οπιοσημαντικόςείναιηδιάμεσος (Median),δηλαδήητιμήπουείναιμεγαλύτερηαπότιςμισέςμετρήσειςκαιμικρότερηαπότις άλλεςμισές.γιανατοκαταλάβουμεκαλύτερα,αςδούμετιςτιμέςμαςσεαύξουσασειρά: > sort(alexh) [1] Ημικρότερητιμήείναι1.81(πρώτη)καιημεγαλύτερη1.85(τελευταία).Αφαιρώνταςδύοτιμές απόκάθεάκρημένειημεσαίαμέτρηση,πουείναι1.83.αυτήείναιηδιάμεσος. Ηελάχιστη,μέγιστη,μέση,καιδιάμεσοςτιμήυπολογίζονταιστοRαπευθείαςμετις συναρτήσειςmin, max, meanκαι median,αντίστοιχα. Ανκόψουμετοκάθεμισόστημέσημπορούμεναβρούμετηδιάμεσοτουκάθεμισού,που χωρίζουντοπρώτοτέταρτοκαιτοτελευταίοτέταρτοτωνδεδομένων.τασημείααυτά ονομάζονταιτεταρτημόρια:τοπρώτοτεταρτημόριο(1stquartile)χωρίζειτοχαμηλότερο25%. Τοδεύτεροτεταρτημόριοείναιηδιάμεσοςκαιχωρίζειτο50%.Τοτρίτοτεταρτημόριο(3rd quartile)χωρίζειτουψηλότερο25%.αυτέςείναιοιεπιπλέοντιμέςπουμαςδίνειηπερίληψη τουr.βέβαιαγιατόσολίγεςτιμέςπουέχουμεεδώαυτόδενέχειπολύνόημα,είναιόμωςπάρα πολύχρήσιμοσεμεταβλητέςμεδεκάδεςήεκατοντάδεςμετρήσεις. Ηπερίληψηεφαρμόζεταικαισεολόκληραπλαίσιαδεδομένων.Στηνπερίπτωσηαυτήμαςδίνει πληροφορίεςγιαόλεςτιςμεταβλητέςπουπεριλαμβάνονταιστοπλαίσιοδεδομένωνκαι προσαρμόζεταιαυτόματασεκάθεμεταβλητήανείναικατηγορικήήποσοτική.παράδειγμα: > summary(atoma) sex age F:1 Min. :21.00 M:1 1st Qu.:21.25 Median :21.50 Mean : rd Qu.:21.75 Max. :22.00
6 Χρήσηεξωτερικώναρχείων ΤοRμπορείναδιαβάσειδεδομέναπουέχουμεαποθηκευμένασεαρχείαστοδίσκοτου υπολογιστήμας.μετοrμπορούμεεπίσηςνααποθηκεύσουμεδεδομένα,αποτελέσματα επεξεργασίας,ήκαιτιςεντολέςκαισυναρτήσειςπουχρησιμοποιήσαμεγιατηνανάλυσήμας. Γιαναμπορείναχρησιμοποιηθείκάποιοεξωτερικόαρχείοπρέπειπροηγουμένωςνα υποδείξουμεστοrσεποιοφάκελοβρίσκονταιτααρχείαμας.ηεπιλογήφακέλουγίνεταιμέσα απότονκατάλογοεπιλογώνfile Changedir (dir=directory,δηλαδήκατάλογοςαρχείων). ΜετηνεπιλογήαυτήτοRμαςεμφανίζειτογνωστόπαράθυροεπιλογήςφακέλουτωνwindows. Εντοπίζουμεκαιεπιλέγουμετηντοποθεσίαόπουβρίσκονταιτααρχείαμας. Αφούεπιλέξουμετησωστήτοποθεσία,μπορούμεναφορτώσουμεέναπλαίσιοδεδομένων απευθείαςαπότοδίσκομετησυνάρτησηread.table,αναθέτονταςτοπεριεχόμενο απευθείαςσεμιαμεταβλητή.π.χ.,γιαναχρησιμοποιήσουμετακατηγορικάδεδομένατου3 ου κεφαλαίουτουβιβλίου,τααναθέτουμεστημεταβλητήch3ωςεξής: > read.table("chapter3_1.rdata") -> ch31 Προσοχή,ναμηνξεχνάμετηντελίτσαμέσαστοόνοματηςσυνάρτησης,χωρίςκενά! Ησυνάρτησηstrμαςδείχνειτοαποτέλεσματηςανάθεσης: > str(ch31) 'data.frame': 264 obs. of 1 variable: $ education: Factor w/ 5 levels "Άλλο","Λύκειο",..: Πρόκειταιγιαέναπλαίσιοδεδομένωνμεμιαμοναδικήκατηγορικήμεταβλητήμεόνομα educationηοποίαπεριέχειδεδομέναπέντεκατηγοριών.ταστοιχείατωνπρώτωνσειρών ανήκουνόλαστην5 η κατηγορία. Αργότεραθαδούμεπώςμπορούμενααποθηκεύσουμεδικάμαςδεδομένακαθώςκαινα χρησιμοποιήσουμεαρχείααναλύσεωνκαιεξωτερικάπακέτασυναρτήσεων. ΑθανάσιοςΠρωτόπαπας Μάρτιος2012
Οδηγίες χρήσης του R, μέρος 1 ο. Κατεβάζουμε το λογισμικό από την ιστοσελίδα http://cran.cc.uoc.gr/bin/windows/base/
ΟδηγίεςχρήσηςτουR,μέρος1 ο Προκαταρκτικά Κατεβάζουμετολογισμικόαπότηνιστοσελίδαhttp://cran.cc.uoc.gr/bin/windows/base/ Εγκαθιστούμετολογισμικόστονυπολογιστήμαςεκτελώνταςτοαρχείοπουκατεβάσαμε. ΤρέχουμετολογισμικόμεδιπλόκλικστομπλεεικονίδιοκαιβλέπουμετοπεριβάλλοντουR:
Διαβάστε περισσότεραA Finite Precision of Private Information Precision of Private Information Approaching Infinity 0 θ1 * θ Session Cost of Action A First 20 Last 20 Rounds Rounds Information in Stage 2 First 20 Last
Διαβάστε περισσότεραWan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Poisson Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
Διαβάστε περισσότεραWan Nor Arifin under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. 1 Introduction 1
Linear Regression A Short Course on Data Analysis Using R Software (2017) Wan Nor Arifin (wnarifin@usm.my), Universiti Sains Malaysia Website: sites.google.com/site/wnarifin Wan Nor Arifin under the Creative
Διαβάστε περισσότεραη πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p
ΑΣΚΗΣΗ 1 ΣΕΜΦΕ 14-15 i. Έστω yi ο αριθμός των προσπαθειών κάθε μαθητή μέχρι να πετύχει τρίποντο. Ο αριθμός των προσπαθειών πριν ο μαθητής να πετύχει τρίποντο θα είναι xi = yi - 1, i = 1,,18. 2 2 3 2 1
Διαβάστε περισσότεραη π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))
Διαβάστε περισσότεραΟ ΑΞΟΝΑΣ FGF23-KLOTHO ΣΕ ΑΣΘΕΝΕΙΣ ΜΕ ΧΡΟΝΙΑ ΝΕΦΡΙΚΗ ΝΟΣΟ ΣΤΑΔΙΟΥ 1-5
Ο ΑΞΟΝΑΣ FGF23-KLOTHO ΣΕ ΑΣΘΕΝΕΙΣ ΜΕ ΧΡΟΝΙΑ ΝΕΦΡΙΚΗ ΝΟΣΟ ΣΤΑΔΙΟΥ 1-5 Mάνου Ελένη1, Άρσος Γεώργιος2, Θώδης Ηλίας3, Παναγούτσος Στυλιανός3, Κατσαµπούκας Δηµήτριος2, Παπαγιάννη Αικατερίνη4, Παπαδοπούλου Δωροθέα1,
Διαβάστε περισσότεραΟ παραπάνω κώδικας δημιουργεί ένα πλαίσιο δεδομένων (data frame) και δίνει ονόματα στην κάθε μεταβλητή που αυτό περιέχει (στην κάθε στήλη)
ΑΣΚΗΣΗ 1 i. d
Διαβάστε περισσότεραwww.koullas.com ckoullas 2 c k : :. :.. . : -
www.oullas.om : :. :... : - oullas 2 oullas 3. / :. :. ( ) /. oullas 4,,,. : - oullas 5,,,,. : oullas 6.. : : oullas 7..,.. oullas 8 oullas 9.. (). oullas 10 oullas 11 / / Num1 Max X 5 Pay Hours * Rate
Διαβάστε περισσότεραΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα
ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα Γκριζιώτη Μαρία ΜSc Ιατρικής Ερευνητικής Μεθοδολογίας Όταν ανοίγουµε µία βάση στο SPSS η πρώτη εικόνα που
Διαβάστε περισσότεραwaffle Chris Parrish June 18, 2016
waffle Chris Parrish June 18, 2016 Contents Waffle House 1 data..................................................... 2 exploratory data analysis......................................... 2 Waffle Houses.............................................
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ 2 ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ 2 BASICS OF IV ESTIMATION USING STATA
ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ 2 ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΟ 2 BASICS OF IV ESTIMATION USING STATA Στις ασκήσεις που ακολουθούν χρησιμοποιούμε δεδομένα για 3010 εργαζόμενους άνδρες ηλικίας 24 έως 34 από έρευνα που πραγματοποιήθηκε το
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans
S1 of S11 Supplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans Eveline Dirinck, Alin C. Dirtu, Govindan Malarvannan, Adrian
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του εργαστηριακού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του εργαστηριακού
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΙΚΕΣ ΦΙΛΤΡΑΡΙΣΜΑΤΟΣ
Χωρικά Φίλτρα ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΦΙΛΤΡΑΡΙΣΜΑΤΟΣ Οι Τεχνικές Φιλτραρίσματος χωρίζονται σε Τεχνικές : στο Πεδίο του Χώρου (Spatial Domain) και σε Τεχνικές στο Πεδίο της Συχνότητας (Frequency Domain). ιακρίνονται επίσης
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΑΒΑΛΑΣ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΜΙΙΧΑΝΊΚΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΗΤ\ ΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΑΒΑΛΑΣ ΤΜΗΜΑ ΒΙΟΜΙΙΧΑΝΊΚΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΗΤ\ ΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΘΕΜΑ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΒΙΝΤΕΟ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ ΦΙΛΤΡΩΝ ΟΝΟΜ/ΝΥΜΟ: ΣΤΑΜΑΤΗΣ ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ Α.Ε.Μ. : 1047 ΤΣΙΚΤΣΙΡΗΣΛΗΜΗΤΡΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ A' Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του εργαστηριακού μαθήματος ήταν
Διαβάστε περισσότεραΕθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Αγρονόµων Τοπογράφων Μηχανικών ΠΜΣ Γεωπληροφορική Αναλυτικές Μέθοδοι στη Γεωπληροφορική
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Σχολή Αγρονόµων Τοπογράφων Μηχανικών ΠΜΣ Γεωπληροφορική Αναλυτικές Μέθοδοι στη Γεωπληροφορική «Ανάλυση νέφους βαθυµετρικών δεδοµένων περιοχής Κορινθιακού κόλπου και ανίχνευση
Διαβάστε περισσότεραGroup 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks. Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks
Group 1 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Group 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Sulfasalazine 2000-3000 mg/day Leflunomide 20 mg/day Infliximab
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε. Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος:
Διαβάστε περισσότεραΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : Αντικείμενο: Εισαγωγή στο στατιστικό πακέτο R και στις δυνατότητές του για δημιουργία γραφημάτων. Χρήση του λογισμικού RStudio.
Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας (ΣΔΟ) Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Διδάσκων: Δρ. Γκόγκος Χρήστος Μάθημα: Πληροφορική ΙI (εργαστήριο) Ακαδημαϊκό έτος 2013-2014 εαρινό εξάμηνο ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : ΑΡΙΘΜΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΤΡΟΦΙΜΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΡΟΦΙΜΩΝ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του εργαστηριακού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΟΔΟΝΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΟΔΟΝΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του εργαστηριακού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΦΩΤΟΓΡΑΦΙΑΣ ΚΑΙ ΟΠΤΙΚΟΑΚΟΥΣΤΙΚΩΝ ΤΕΧΝΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΦΩΤΟΓΡΑΦΙΑΣ ΚΑΙ ΟΠΤΙΚΟΑΚΟΥΣΤΙΚΩΝ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος:
Διαβάστε περισσότερα= p 20 1 p 18. 1 p Το σημείο στο οποίο μηδενίζεται η παραπάνω μερική παράγωγος είναι
Άσκηση 1 i) Σε κάθε παρατήρηση περιλαμβάνεται ένας έλεγχος (ο τελευταίος) κατά τον οποίο εμφανίστηκε το πρώτο ελαττωματικό της παραγωγικής διαδικασίας. Επομένως, ο αριθμός ελέγχων που έγιναν πριν εμφανιστεί
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΟΙΝΟΛΟΓΙΑ & ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΠΟΤΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΟΙΝΟΛΟΓΙΑΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΟΤΩΝ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση:
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΝΑΥΠΗΓΙΚΗ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΠΗΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τ.Ε. Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του εργαστηριακού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΑΣ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τ.Ε. ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΑΣ ΚΑΙ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Διατμηματικό Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών «ΑΣΚΗΣΗ, ΕΡΓΟΣΠΙΡΟΜΕΤΡΙΑ ΚΑΙ ΑΠΟΚΑΤΑΣΤΑΣΗ» ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΟ ΕΝΤΥΠΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ 1. ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: Μεθοδολογία έρευνας και στατιστική 2. ΚΩΔ.
Διαβάστε περισσότεραΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Γκριζιώτη Μαρία ΜSc Ιατρικής Ερευνητικής Μεθοδολογίας Αναλυτική στατιστική Σύγκριση ποιοτικών
Διαβάστε περισσότεραΤο TEX στο χώρο της στατιστικής: η δύναμη του ελεύθερου λογισμικού
eutypon20-revised 2008/5/20 10:15 page 37 #41 Εὔτυπον, τεῦχοςë20 Ἀπρίλιος/April 2008 37 Το TEX στο χώρο της στατιστικής: η δύναμη του ελεύθερου λογισμικού Ιωάννης Κ. Δημάκος Πανεπιστήμιο Πατρών Παιδαγωγικό
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΡΑΔΙΟΛΟΓΙΑ ΑΚΤΙΝΟΛΟΓΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΡΑΔΙΟΛΟΓΙΑΣ - ΑΚΤΙΝΟΛΟΓΙΑΣ Μέρος Εργαστήριο (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του εργαστηριακού
Διαβάστε περισσότεραOrders%numerical%data%and%how%they%are%distributed% Dot%Plot% % Shows%the%number%of%times%each% %occurs%
Unit14Packet Name: Score: / 1451:DataDisplaysandMeasuresofCentralTendency Statisticsisthesciencesurrounding mostespecially.therearemany waystodisplaydata. Data$Display$$ What$does$it$do?$ $ $ $ $ $ Pictograph
Διαβάστε περισσότεραStart Random numbers Distributions p-value Confidence interval.
Υπολογιστική Στατιστική με τη γλώσσα R Κατανομές και έλεγχοι υποθέσεων Αθανάσιος Σταυρακούδης http://stavrakoudis.econ.uoi.gr 19 Δεκεμβρίου 2013 1 / 33 Επισκόπηση 1 1 Start 2 Random numbers 3 Distributions
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R
Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τοµέας Μαθηµατικών, Σχολή Εφαρµοσµένων Μαθηµατικών και Φυσικών Επιστηµών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόµενα Εισαγωγή στη
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές I
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές I Κατανομές και έλεγχοι υποθέσεων με τη γλώσσα R Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΤΟΥ ΔΙΔΑΚΤΙΚΟΥ ΕΡΓΟΥ ΤΩΝ ΥΠΟΧΡΕΩΤΙΚΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΤΟΥ ΔΙΔΑΚΤΙΚΟΥ ΕΡΓΟΥ ΤΩΝ ΥΠΟΧΡΕΩΤΙΚΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2011-2012 Κατά τη διάρκεια παρακολούθησης των μαθημάτων του χειμερινού εξαμήνου του ακαδημαϊκού
Διαβάστε περισσότεραΤ.Ε.Ι. ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΔΟΜΙΚΩΝ ΕΡΓΩΝ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑ ΙΙ. http://www.luckyweek.eu/civil.teipir
Τ.Ε.Ι. ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΔΟΜΙΚΩΝ ΕΡΓΩΝ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑ ΙΙ http://www.luckyweek.eu/civil.teipir Άσκηση Σελίδα Υποστύλωμα Δοκός Πλακοδοκός Άλλο Κάμψη Διάτμηση Λυγισμός Στρέψη Ροπή Σχεδιασμού 01 03 02 07
Διαβάστε περισσότεραMATHACHij = γ00 + u0j + rij
Stata output for Hierarchical Linear Models. ***************************************. * Unconditional Random Intercept Model. *************************************** MATHACHij = γ00 + u0j + rij. mixed
Διαβάστε περισσότεραΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΗΣ 2 (Εργαστήρια µαθήµατος «Στατιστικά Προγράµµατα», τµ. Στατ. & Ασφ. Επιστ., 04-05) (Επιµέλεια: Ελευθεράκη Αναστασία)
ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΗΣ (Εργαστήρια µαθήµατος «Στατιστικά Προγράµµατα», τµ. Στατ. & Ασφ. Επιστ., -) (Επιµέλεια: Ελευθεράκη Αναστασία) Άσκηση (Εργαστήριο #) Στις εξετάσεις Φεβρουαρίου του µαθήµατος
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F
Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό
Διαβάστε περισσότεραathanasiadis@rhodes.aegean.gr , -.
παιδαγωγικά ρεύµατα στο Αιγαίο Προσκήνιο 88 - * athanasiadis@rhodes.aegean.gr -., -.. Abstract The aim of this survey is to show how students of the three last school classes of the Primary School evaluated
Διαβάστε περισσότεραRALLY GREECE OFF ROAD «Όπως παλιά!»
1 RALLY GREECE OFF ROAD «Όπως παλιά!» 2 4 έμπειροι Συνδιοργανωτές! 3 Γενικές Πληροφορίες Έδρα: τα Καλάβρυτα Διάρκεια: 3 ημέρες Ο αγώνας προσμετρά: στο Πρωτάθλημα Αντοχής 2013 με συντελεστή 1,5. Συμμετέχουν:
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Μοντέλα χρονολογικών σειρών Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του θεωρητικού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τ.Ε. Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του θεωρητικού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΥΓΕΙΑΣ & ΚΟΙΝΟΤΙΚΗΣ ΥΓΕΙΑΣ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΥΓΕΙΑΣ ΚΑΙ ΚΟΙΝΟΤΙΚΗΣ ΥΓΕΙΑΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΜΑΙΕΥΤΙΚΗ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΜΑΙΕΥΤΙΚΗΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του θεωρητικού μαθήματος ήταν σαφείς;
Διαβάστε περισσότερα519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΕΡΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΕΡΓΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του θεωρητικού μαθήματος ήταν σαφείς;
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε. Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι
Διαβάστε περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του θεωρητικού μαθήματος ήταν σαφείς;
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΙΑΤΡΙΚΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΙΑΤΡΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΩΝ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του θεωρητικού μαθήματος
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΤΡΟΦΙΜΩΝ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΤΡΟΦΙΜΩΝ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του θεωρητικού
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Τ.Ε. Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του
Διαβάστε περισσότεραΚατευθυντήριες Γραµµές για την Ερµηνεία της Δύναµης Ανύψωσης της Γλώσσας (P max )
Κανονικές Τιµές Κανονικές Τιµές Δύναµης Ανύψωσης Γλώσσας Κανονικές Τιµές Γλωσσικής Αντοχής Κανονικές Τιµές Δύναµης Χειλιών Κατευθυντήριες Γραµµές για την Ερµηνεία της Δύναµης Ανύψωσης της Γλώσσας (P max
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΝΑΥΠΗΓΙΚΗ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΠΗΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Τ.Ε. Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του θεωρητικού μαθήματος ήταν σαφείς;
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΡΑΔΙΟΛΟΓΙΑ ΑΚΤΙΝΟΛΟΓΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΡΑΔΙΟΛΟΓΙΑΣ - ΑΚΤΙΝΟΛΟΓΙΑΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Οι στόχοι του θεωρητικού
Διαβάστε περισσότερα1991 US Social Survey.sav
Παραδείγµατα στατιστικής συµπερασµατολογίας µε ένα δείγµα Στα παραδείγµατα χρησιµοποιείται απλό τυχαίο δείγµα µεγέθους 1 από το αρχείο δεδοµένων 1991 US Social Survey.sav Το δείγµα λαµβάνεται µε την διαδικασία
Διαβάστε περισσότεραΠ.Μ.Σ. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΤΕΛΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ 27/6/2016
Π.Μ.Σ. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΤΕΛΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ 27/6/2016 Πρόβλημα 1. Σε μια μελέτη συγκεντρώθηκαν δεδομένα σχετικά με το μέγεθος του πληθυσμού (σε ζεύγη πτηνών) ενός είδους
Διαβάστε περισσότεραR & R- Studio. Πασχάλης Θρήσκος PhD Λάρισα
R & R- Studio Πασχάλης Θρήσκος PhD Λάρισα 2016-2017 pthriskos@mnec.gr Εισαγωγή στο R Διαχείριση Δεδομένων R Project Περιγραφή του περιβάλλοντος του GNU προγράμματος R Project for Statistical Analysis Γραφήματα
Διαβάστε περισσότεραη η η η GAR = 1 F RR η F RR F AR F AR F RR η F RR F AR µ µ µ µ µ µ Γ R N=mxn W T X x mean X W T x g W P x = W T (x g x mean ) X = X x mean P x = W T X d P x P i, i = 1, 2..., G M s t t
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.
Σημειώσεις για το μάθημα Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S. Παπάνα Αγγελική E mail: papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Α.Τ.Ε.Ι. Θεσσαλονίκης ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΤΕΡΙΝΗΣ Τμήμα Τυποποίησης και
Διαβάστε περισσότεραΠεριγραφική Στατιστική
Ιωάννης Παραβάντης Επίκουρος Καθηγητής Τµήµα ιεθνών και Ευρωπαϊκών Σπουδών Πανεπιστήµιο Πειραιώς Φεβρουάριος 2010 Περιγραφική Στατιστική 1. εδοµένα Θεωρούµε το ακόλουθο σύνολο δεδοµένων (data set): NUM1
Διαβάστε περισσότεραΟΣΤΕΟΧΡΟΝΟΛΟΓΗΣΗ Εικόνα 27 Figure 27 Εικόνα 28 Figure 28
ΟΣΤΕΟΧΡΟΝΟΛΟΓΗΣΗ Οι κύκλοι µειωµένης αύξησης (LAGs) στις φάλαγγες είναι εµφανείς σε 145 αρσενικά και σε 173 θηλυκά, άλλα ο βαθµός διάκρισής τους διαφέρει από άτοµο σε άτοµο. Στην εξωτερική περιφέρεια του
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΔΙΑΛΕΞΗ 09-10-2015 Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων Βασικές έννοιες Αν. Καθ. Μαρί-Νοέλ Ντυκέν ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΔΙΑΛΕΞΗ 30-10-2015 1. Στατιστικοί παράμετροι - Διάστημα εμπιστοσύνης Υπολογισμός
Διαβάστε περισσότεραΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ
ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗΣ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΦΟΙΤΗΤΩΝ Αξιολόγηση: ΟΠΤΙΚΗ ΚΑΙ ΟΠΤΟΜΕΤΡΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2014-2015 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΟΠΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΟΠΤΟΜΕΤΡΙΑΣ Μέρος Θεωρία (μόνο) μαθήματος: Ερώτηση: Οι στόχοι του θεωρητικού
Διαβάστε περισσότεραΟ ρόλος της Λεπτίνης, της Αδιπονεκτίνης και της Γρελίνης στο Άσθµα στη σταθερή νόσο και στην παρόξυνση
Ο ρόλος της Λεπτίνης, της Αδιπονεκτίνης και της Γρελίνης στο Άσθµα στη σταθερή νόσο και στην παρόξυνση ΑΓΟΡΗ ΤΣΑΡΟΥΧΑ, ΖΩΗ ΑΝΙΗΛ, ΦΩΤΕΙΝΗ ΜΑΛΛΗ, ΠΑΝΑΓΙΩΤΗΣ ΓΕΩΡΓΟΥΛΙΑΣ, ΚΩΝ/ΝΟΣ ΚΩΣΤΙΚΑΣ, ΜΑΡΚΟΣ ΜΗΝΑΣ,
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση της ιακύµανσης
Κεφάλαιο 9 Ανάλυση της ιακύµανσης Η ανάλυση της διακύµανσης είναι µια από τις πλέον σηµαντικές µεθόδους για ανάλυση δεδοµένων. Η µέθοδος αυτή αναφέρετε στη διαµέριση του συνολικού αθροίσµατος τετραγώνων
Διαβάστε περισσότεραΓραμμικός Προγραμματισμός και Βελτιστοποίηση (Εργαστήριο 2)
Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Γραμμικός Προγραμματισμός και Βελτιστοποίηση (Εργαστήριο 2) Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Επίκουρος Καθηγητής Μάρτιος 2015 Δρ. Δημήτρης Βαρσάμης Γραμμικός Προγραμματισμός (E 1) Μάρτιος
Διαβάστε περισσότεραPrivacy - k-anonymity. Πιλαλίδου Αλίκη
Privacy - k-anonymity Πιλαλίδου Αλίκη Γιατί είναι σημαντική η ιδιωτικότητα των βάσεων δεδομένων? Διάφοροι οργανισμοί (νοσοκομεία, δημόσιοι οργανισμοί, ) δημοσιεύουν πίνακες που μπορεί να περιέχουν προσωπικές
Διαβάστε περισσότερα< (0.999) Graft (0.698) (0.483) <0.001 (0.698) (<0.001) (<0.001) 3 months (0.999) (0.483) (<0.001) 6 months (<0.
Supplementary table 1. Correlation of endothelial cell density among graft, 3, 6, and 12 months after Descemet s automated stripping endothelial keratoplasty. Graft 3 months 6 months 12 months Graft
Διαβάστε περισσότεραΑκαδημαϊκό Έτος 2014/15 Εαρινό Εξάμηνο Σελίδα 1 από 5
Στοιχεία επικοινωνίας Διδάσκων Εργαστηρίου: Γεώργιος Λάρκου Email: glarkou@cs.ucy.ac.cy Ώρες Γραφείου : Τρίτη 15.35 18.00, Γραφείο 216, Κτήριο ΘΕΕ01, Πανεπιστημιούπολη Εργασία 3 Άσκηση 1: Δημιουργήστε
Διαβάστε περισσότερα(i) Περιγραφική ανάλυση των μεταβλητών PRICE
Με τις εντολές > data fdata names(fdata)=c("price", "SQFT",
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Στήριξης Αποφάσεων
Συστήματα Στήριξης Αποφάσεων Τμήμα: Μηχανικών Παραγωγής & ιοίκησης ιδάσκων: A.Π. Βαβάτσικος, Di.Eng., PhD Μέθοδοι ιδεατού σημείου Είναι μέθοδος συμβιβαστικού προγραμματισμού Υλοποιείται με την μέτρηση
Διαβάστε περισσότεραm4.3 Chris Parrish June 16, 2016
m4.3 Chris Parrish June 16, 2016 Contents!Kung model 1 data..................................................... 1 scatterplot with ggplot2....................................... 2 model....................................................
Διαβάστε περισσότεραΓΕΝΙΚΟ ΛΥΚΕΙΟ ΜΟΙΡΩΝ Ανάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον Ασκήσεις με Λύση - Δομή Επανάληψης
1. Να αναπτυχθεί πρόγραμμα που θα διαβάζει 2 ακέραιους αριθμούς α, β (διασφαλίζοντας ότι τα α,β είναι ακέραιοι και ότι β > α) και στη συνέχεια: α) θα εμφανίζει το άθροισμα των ακέραιων αριθμών στο διάστημα
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Προβλέψεων Προετοιμασία Χρονοσειράς Data and Adjustments
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Τεχνικές Προβλέψεων Προετοιμασία Χρονοσειράς Data and Adjustments
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 2. Περιγραφική Στατιστική
ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2. Περιγραφική Στατιστική Βασικά είδη στατιστικής ανάλυσης 1. Περιγραφική στατιστική: περιγραφή του συνόλου των δεδοµένων (δείγµατος) 2. Συµπερασµατολογία: Παραγωγή συµπερασµάτων για τα
Διαβάστε περισσότεραDigital Image Processing
Digital Image Processing Αποκατάσταση εικόνας Αφαίρεση Θορύβου Πέτρος Καρβέλης pkarvelis@gmail.com Images taken from: R. Gonzalez and R. Woods. Digital Image Processing, Prentice Hall, 2008. Αποκατάσταση
Διαβάστε περισσότεραΑ ΤΑΞΗ 6/27/2013 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΙΟΥΝΙΟΥ 2013 ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ. ΓΙΑ OΛΑ ΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ ΕΓΙΝΕ: Α) Περιγραφική ανάλυση ( Mean, Median, Mode)
/7/13 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΙΟΥΝΙΟΥ 13 Πραγματοποιήθηκε στατιστική ανάλυση των αποτελεσμάτων Ιουνίου 13 : Για την Α τάξη έγινε ανάλυση στα εξεταζόμενα μαθήματα : Νέα Ελληνικά, Μαθηματικά, Ιστορία
Διαβάστε περισσότεραΕπιστημονικά Υπεύθυνος: Συλαίος Γιώργος Ομάδα Εργασίας: Πρίνος Παναγιώτης, Σαμαράς Αχιλλέας
INTERREG III C / Zone Sud - Πρόγραμμα BEACHMED-e Strategic management of beach protection measures for the sustainable development of the Mediterranean coastal areas Μέτρο 2.2: NAUSICAA Προσδιορισμός των
Διαβάστε περισσότεραSimon et al. Supplemental Data Page 1
Simon et al. Supplemental Data Page 1 Supplemental Data Acute hemodynamic effects of inhaled sodium nitrite in pulmonary hypertension associated with heart failure with preserved ejection fraction Short
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην ανάλυση μεταβλητών με το IBM SPSS Statistics
Εισαγωγή στην ανάλυση μεταβλητών με το IBM SPSS Statistics Στόχοι του κεφαλαίου Εξοικείωση με το περιβάλλον του SPSS Εξοικείωση με τις διαδικασίες περιγραφικής ανάλυσης μιας μεταβλητής Εξοικείωση με τη
Διαβάστε περισσότεραΣ. Mακρυγιάννης 1, Γ. Aναγνώστου 2, Σ. Kαλιαµπάκος 1, Γ. Τσάκωνας 1, Κ. Παπαδόπουλος 1, N. Σουρλάς 1, Π. Mάλλιος 1, Θ. Kωστελίδου 2, A.
Επίπεδα Dabigatran, θροµβοελαστογραφία και αιµόσταση σε ασθενείς µε κολπική µαρµαρυγή: Προεκτάσεις για την καταλληλότητα πρώιµης διενέργειας µη προγραµµατισµένης επέµβασης Σ. Mακρυγιάννης 1, Γ. Aναγνώστου
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Mann Whitney U τεστ)
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Mann Whitney U τεστ) Σε ορισμένες περιπτώσεις απαιτείται ο έλεγχος της ύπαρξης
Διαβάστε περισσότεραΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ (ΧΩΡΙΣ ΣΧΟΛΙΑ)
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΩΝ ΤΜΗΜΑΤΟΣ (ΧΩΡΙΣ ΣΧΟΛΙΑ) Αξιολόγηση: ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ 2016-2017 Τμήμα: ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΟΘΕΡΑΠΕΙΑΣ Ερώτηση: Οι στόχοι του θεωρητικού μαθήματος ήταν σαφείς; 42 Missing 4 Mean
Διαβάστε περισσότερα5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016
5.1 logistic regresssion Chris Parrish July 3, 2016 Contents logistic regression model 1 1992 vote 1 data..................................................... 1 model....................................................
Διαβάστε περισσότεραΧΑΜΗΛΗ ΠΙΕΣΗ ΠΡΙΝ ΤΗΝ ΑΙΜΟΣΟΣΙΑ
ΧΑΜΗΛΗ ΠΙΕΣΗ ΠΡΙΝ ΤΗΝ ΑΙΜΟΣΟΣΙΑ ΤΕΚΜΗΡΙΩΜΕΝΗ ΑΙΤΙΑ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ??? Μπάκα Μαρία, Αιματολόγος Επιμελήτρια Α Αιμοδοσία ΓΝ ΘΡΙΑΣΙΟ Δεξαμενή υγειών εθελοντών αιμοδοτών Εξασφάλιση επαρκούς και ασφαλούς αίματος
Διαβάστε περισσότεραΕρμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα
Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα Αρχείο δεδομένων school.sav Στον πίνακα Descriptives, μας δίνονται για την Επίδοση ως προς τις πέντε διαφορετικές μεθόδους διδασκαλίας, το
Διαβάστε περισσότεραΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ
ΜΕΜ264: Εφαρμοσμένη Στατιστική 1 ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ: ΑΣΚΗΣΕΙΣ 1. Σε μελέτη της επίδρασης γεωργικών χημικών στην προσρόφηση ιζημάτων και εδάφους, δίνονται στον πιο κάτω πίνακα 13 δεδομένα για το δείκτη
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Περιεχόμενα Εισαγωγή στο SPSS Ο Data editor Ο Viewer Άνοιγμα Αρχείου στο SPSS Εισαγωγή Δεδομένων
Διαβάστε περισσότερα22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα Γνώσης. Πρακτικό Κομμάτι Μαθήματος Πρότυπα Γεγονότων. Νίκος Βασιλειάδης, Αναπλ. Καθηγητής Τμήμα Πληροφορικής
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Πρακτικό Κομμάτι Μαθήματος Πρότυπα Γεγονότων Νίκος Βασιλειάδης, Αναπλ. Καθηγητής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε
Διαβάστε περισσότεραTanzania. General Climate. UNDP Climate Change Country Profiles. C. McSweeney 1, M. New 1,2 and G. Lizcano 1
UNDPClimateChangeCountryProfiles Tanzania C.McSweeney 1,M.New 1,2 andg.lizcano 1 1.SchoolofGeographyandEnvironment,UniversityofOxford. 2.TyndallCentreforClimateChangeResearch http://country-profiles.geog.ox.ac.uk
Διαβάστε περισσότερα