Olga~tlwiki
Ito ang pahinang usapan upang mag-iwan ng mensahe para kay Olga~tlwiki. Mangyaring panatilihin ang kagandahang-asal .
Pakilagay lamang ang inyong mensahe sa ibaba kasunod ng inyong lagda sa pamamagitan ng paglalagay ng apat na bantas (~~~~) kung gagamit ka ng wikitext. Kung hindi ka pamilyar sa wikitext, pindutin na lamang ito para magsimula ng bagong paksang mapag-uusapan. Maraming salamat po. Baguhan sa Wikipedia? Makatutulong sa iyo ang mga pahinang ito: Wikipedia:Patungkol at magtanong upang matugunan. |
Forecasting baguhin
Ang forecasting ay ang pag-eestima ng kalagayan ng isang bagay sa hinaharap. Ito ay malawakang ginagamit mula sa simpleng pang araw-araw na gawain katulad ng pag estima sa trapiko, hanggang sa mas komplikadong aplikasyon sa mga operasyon ng mga kumpanya. Hindi man kapansin-pansin ang ordinaryong paggamit ng forecasting, hindi maikukubli ang malaking parte nito sa paggawa ng simple o mabigat na desisyon na nakakaapekto sa ating pagkilos.
Teknik sa Forecasting baguhin
Ang forecasting ay gumagamit ng kaalaman mula sa nakaraan upang maintindihan ang hinaharap. Sa iba’t ibang clase ng pinagkukunan ng basehan ng isang forecast, ay mayroong karampatang teknik ng forecasting. Kaugnay ditto, ang pagkakaiba-iba rin ng mga pattern na ipinapakita ng lumang datos, ay nakakaapekto rin sa pagbibigay ng depinisyon sa bawat teknik ng forecasting.
1. Judgmental Forecast – Ang teknik na ito ay ang pinakaginagamit na teknik sa ordinaryong pamumuhay. Ito ay hindi gumagamit ng numero bilang datos. Ang pinakabasehan ng teknik na ito ay ang “common sense” o “stocked knowledge”, kaya naman madali at mabilis itong gamitin.
2. Time Series Forecast – Ito ay gumagamit ng nakaraang datos na numero bilang basehan sa hinaharap. Ipinapalagay ng teknik na ito na ang mangyayari sa hinaharap ay katulad ng nangyari sa nakaraan. Ginagamit ang teknik na ito sa pamamagitan ng pag kuha ng mga lumang datos at pag kuha ng pattern na sinusunod nito. Ang nakuhang pattern ay gagamitin sa pag-forecast, sa ilalim ng palagay na ang kalagayan sa hinaharap ay susunod din sa nakuhang pattern.
3. Associative Forecast – Ito ay gumagamit ng pag-aaral ng mga bagay na maaaring makaapekto sa ineestimang kalagayan. Ang basehan ng teknik na ito ay ang mga bagay na napatunayang mayroong epekto sa ineestimang kalagayan. Ang pag-forecast ay ginagawa sa pamamagitan ng pagtukoy sa relasyon ng mga nakakaapektong bagay sa ineestimang kalagayan at pagbuo ng equation ukol dito.
Input Modelling baguhin
Ang input modelling ay ang pagkuha ng datos at pagkarakterisa sa mga ito. Ito ay ginagamit upang maibuod ang mga katangian ng mga nakuhang datos at maipakita ang pagkilos ng mga ito. Ito ay maaaring maging kapanipakinabang sa iba pang mga teknik ng pag-analisa katulad ng simulation.
Mga Hakbang sa Input Modelling baguhin
1. Kumuha ng datos galing sa inoobserbahang systema – Ito ang mga datos na ikakarakteris at ang magiging pangunahing kailangan sa input modelling. Sa pagkuha ng datos, tandaan na i-analisa ang mga ito sa tuwing may bagong datos. Ito ay isang pamamaraan na paniniguradong ang kinakalap na datos ay kailanang.
2. Alamin ang distribusyon ng nakalap na datos galing sa obserbasyon – Ang distribusyon ang nagbibigay ng pagkakabuklod sa mga datos na nakuha. Ito ay ginagawa sa pamamagitan ng pagguhit o pag-plot ng mga datos sa isang “histogram” o “time series plot”. Ang hugis o pattern ng isang histogram o time series plot ay pambihira lamang sa isang karaniwang distribusion. Kaya naman sa pamamagitan ng plots, and distribusyon ng isang set ng datos ay madaling makukuha.
3. Alamin ang mga parameter na magbibigay ng depinisyon sa distribution – Ang distribusyon na walang parameter ay walang kahulugan at karakter. Ang parameter ang nagbibigay ng identidad sa isang distribution. Ang hakbang na ito ay magagawa gamit ang mga napag-alaman nang mga pang-estima ng parameter sa bawat distribusyon.
4. Isailalim ang datos sa testing – Ito ay ginagawa upang matiyak na tama ang napiling distribusyon at parameter para irepresinta ang mga datos. Ito ay ginagawa sa pamamagitan ng paggamit ng mga standard na “Goodness of Fit Test” katulang ng “Chi-Square Test” at “Kolmogorov-Smirnov Test”.
Your account will be renamed baguhin
Hello,
The developer team at Wikimedia is making some changes to how accounts work, as part of our on-going efforts to provide new and better tools for our users like cross-wiki notifications. These changes will mean you have the same account name everywhere. This will let us give you new features that will help you edit and discuss better, and allow more flexible user permissions for tools. One of the side-effects of this is that user accounts will now have to be unique across all 900 Wikimedia wikis. See the announcement for more information.
Unfortunately, your account clashes with another account also called Olga. To make sure that both of you can use all Wikimedia projects in future, we have reserved the name Olga~tlwiki that only you will have. If you like it, you don't have to do anything. If you do not like it, you can pick out a different name. If you think you might own all of the accounts with this name and this message is in error, please visit Special:MergeAccount to check and attach all of your accounts to prevent them from being renamed.
Your account will still work as before, and you will be credited for all your edits made so far, but you will have to use the new account name when you log in.
Sorry for the inconvenience.
Yours,
Keegan Peterzell
Community Liaison, Wikimedia Foundation
08:39, 20 Marso 2015 (UTC)
Renamed baguhin
This account has been renamed as part of single-user login finalisation. If you own this account you can log in using your previous username and password for more information. If you do not like this account's new name, you can choose your own using this form after logging in: Natatangi:GlobalRenameRequest. -- Keegan (WMF) (talk)
12:52, 19 Abril 2015 (UTC)