پاورپوینت ارزنده منشا حیات – ۱۲ اسلاید

پاورپوینت ارزنده منشا حیات – ۱۲ اسلاید

پاورپوینت ارزنده منشا حیات

پاورپوینت ارزنده منشا حیات

پاورپوینت ارزنده منشا حیات

 پاورپوینت ارزنده منشا حیات

پاورپوینت ارزنده منشا حیات

پاورپوینت ارزنده منشا حیات

مقدمه
مساله منشا حیات و چگونگی ظهور جانداران در روی کره زمین در زمره مسائلی است که از قدیم‌ترین اعصار مورد توجه انسانها بوده و امروزه نیز به عنوان یک سوال زنده برای اذهان انسانها مطرح است. در طول تاریخ اندیشه بشر نظریه‌های گوناگونی در این باره ارائه شده است. نحوه نگرش و قضاوت انسانها روی این دو نکته تاثیر اساسی در شکل‌گیری نظریه‌های مرتبط با منشا حیات دارد.

* حیات پدیده یا خصلتی نیست که به یکسان روی تمام هستی مادی توزیع شده باشد و یا به تعبیر دیگر در همه اشیا ، یعنی تمام تجمعهای ماده تظاهر کند. تنها بخشی از اشیاء جهان زنده‌اند و بین زنده‌ها و غیر زنده‌ها حالات بینابین یا حد واسط وجود ندارد.
* کالبد جانداران از یک سری عناصر و مواد تشکیل می‌یابد که در محیط غیر زنده نیز وجود دارند.
فرضیه پیدایش خودبخودی

منظور از پیدایش دفعی یا خلق‌الساعه حیات آن است که موجودات زنده می‌توانند به صورت یکباره یا دفعتا از محیط غیر زنده نشات بگیرند. این فرضیه در یونان قدیم رواج گسترده داشته، ارسطو فیلسوف و دانشمند برجسته قرن سوم قبل از میلاد از معتقدین این نظریه بوده است. در میان ملل اروپایی تا اواخر قرن ۱۸ نه تنها در میان عوام بلکه دانشمندان ، معتقدین به این نظریه اکثریت قاطع داشتند.

دلیل اصلی روی آوردن مردم به این نظریه آن بوده که در برخی از موارد موجودات زنده به صورت یکباره در محیطهایی ظاهر می‌شدند که قبلا موجود زنده در آنها حضور نداشته مانند پیدایش کرم در آبهای راکد و لجن‌زارها ، ظهور حشرات در روی شاخ و برگ درختان قبل از فرا رسیدن بهار ، پیدایش کرم در فضولات و اجساد حیوانات و …. معتقدین به نظریه پیدایش خلق‌الساعه باور دارند که حیات به دلیل تاثیر علل یا در نتیجه وجود شرایط خاص پدیدار می‌شود نه اینکه منکر تاثیر علل یا معتقد به بی‌نیازی از شرایط و احوال خاص باشند.

متن بالا تنها سه اسلاید از پاورپوینت ارزنده منشا حیات است

برای دانلود کل پاورپوینت ارزنده منشا حیات از لینک زیر استفاده کنید:

 

«جهت دانلود فایل، اینجا را کلیک نمایید.»

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان بردار تصادفی و بردار نرمال در رگرسیون در ۲۲ اسلاید

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان بردار تصادفی و بردار نرمال در رگرسیون در ۲۲ اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

در مدل‌های آماری، تحلیل رگرسیون یک فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر بفرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که تابع رگرسیون نامیده شده‌است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.

تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده‌است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود بنابراین احتیاط قابل توصیه است.

تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، درواقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون غیر پارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.

تحلیل رگرسیونی یا تحلیل وایازشی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک،اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.

شیوه‌های مهم تحلیل‌های رگرسیونی به شرج زیر هستند.

  • رگرسیون خطی ساده
  • رگرسیون خطی چندگانه
  • رگرسیون فازی
  • رگرسیون لجستیک

این تنوع باعث شده‌است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.

 

فهرست مطالب:

بردار تصادفی و مشخصات آن

بردار میانگین

ماتریس میانگین

ماتریس کوواریانس

بردار تصادفی نرمال

تابع مولد گشتاورها

مشخصات مهم بردار نرمال

«جهت دانلود فایل، اینجا را کلیک نمایید.»

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان استنباط آماری در مدل های خطی چند متغیری در رگرسیون در ۴۲ اسلاید

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان استنباط آماری در مدل های خطی چند متغیری در رگرسیون در ۴۲ اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

در مدل‌های آماری، تحلیل رگرسیون یک فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر بفرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که تابع رگرسیون نامیده شده‌است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.

تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده‌است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود بنابراین احتیاط قابل توصیه است.

تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، درواقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون غیر پارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.

تحلیل رگرسیونی یا تحلیل وایازشی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک،اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.

شیوه‌های مهم تحلیل‌های رگرسیونی به شرج زیر هستند.

  • رگرسیون خطی ساده
  • رگرسیون خطی چندگانه
  • رگرسیون فازی
  • رگرسیون لجستیک

این تنوع باعث شده‌است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.

 

فهرست مطالب:

طرز آزمون يک فرض خطی

تابع راستنمايی برای متغيرهای تصادفی

توزيع آماره Λ تحت فرض H0

در مدل (CN)

در مدل (CN0)

آناليز واريانس برای يک مدل خطی چند متغيری

فاصله اطمينان و آزمون آماری برای ai

چند مثال درباره مدل های خطی

مدل های خطی ساده

آزمون آماري همزمان ضرائب در مدل خطي ساده

و…

«جهت دانلود فایل، اینجا را کلیک نمایید.»

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان موضوعات گوناگون در رگرسیون در ۵۲ اسلاید

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان موضوعات گوناگون در رگرسیون در ۵۲ اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

در مدل‌های آماری، تحلیل رگرسیون یک فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر بفرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که تابع رگرسیون نامیده شده‌است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.

تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده‌است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود بنابراین احتیاط قابل توصیه است.

تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، درواقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون غیر پارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.

تحلیل رگرسیونی یا تحلیل وایازشی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک،اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.

شیوه‌های مهم تحلیل‌های رگرسیونی به شرج زیر هستند.

  • رگرسیون خطی ساده
  • رگرسیون خطی چندگانه
  • رگرسیون فازی
  • رگرسیون لجستیک

این تنوع باعث شده‌است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.

 

فهرست مطالب:

ضريب همبستگی جزيی

ضريب همبستگی چندگانه

قضيه کاکران و کاربرد آن در رگرسيون

قضيه کاکران به زبان جبرخطی

قضيه کاکران به زبان آماری

کاربرد قضيه کاکران در رگرسيون

همخطي و رگرسيون برآمده

رگرسيون لجستيك چيست؟

تبديل لوجيت

برآورد پارامترهاي a و b

برآورد درستنمايي ماكزيمم براي پارامترهاي a و b

مدل رگرسيون لجستيك چندگانه

رگرسيون با كمترين مجموع قدر مطلق خطا

«جهت دانلود فایل، اینجا را کلیک نمایید.»

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان برآورد پارامتر در مدل های خطی چند متغیری در رگرسیون در ۵۲ اسلاید

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان برآورد پارامتر در مدل های خطی چند متغیری در رگرسیون در ۵۲ اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

 

در مدل‌های آماری، تحلیل رگرسیون یک فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر بفرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که تابع رگرسیون نامیده شده‌است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.

تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده‌است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود بنابراین احتیاط قابل توصیه است.

تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، درواقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون غیر پارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.

تحلیل رگرسیونی یا تحلیل وایازشی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک،اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.

شیوه‌های مهم تحلیل‌های رگرسیونی به شرج زیر هستند.

  • رگرسیون خطی ساده
  • رگرسیون خطی چندگانه
  • رگرسیون فازی
  • رگرسیون لجستیک

این تنوع باعث شده‌است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.

 

فهرست مطالب:

مدلهای خطی چند متغیری

یک مدل خطی k متغیری با پارامترهای خطی ak, …,a2 ,a1

نمایش ماتریس داده های مربوط به یک مدل خطی

بردار میانگین و ماتریس کوواریانس â

برآورد یاب سیگما به توان دو

تعبیر هندسی مدلهای خطی چند متغیری

برآورد یاب بردار میانگین به صورت تصویر قائم

قضیه تصویری بردار میانگین

مختصات کانونی

قضیه مختصات کانونی

برآوردياب نااريب براي سیگما به توان دو

مدل خطی تحت فرض خطای نرمال

توزیع a  ̂

توزیع µ ̂

توزیع سیگما به توان دو

تابع برآورد پذير و قضيه گاوس ماركف

و…

«جهت دانلود فایل، اینجا را کلیک نمایید.»

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان فضای برداری با ضرب داخلی و تصویر در رگرسیون در ۵۸ اسلاید

پاورپوینت کامل و جامع با عنوان فضای برداری با ضرب داخلی و تصویر در رگرسیون در ۵۸ اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

در مدل‌های آماری، تحلیل رگرسیون یک فرایند آماری برای تخمین روابط بین متغیرها می‌باشد. این روش شامل تکنیک‌های زیادی برای مدل‌سازی و تحلیل متغیرهای خاص و منحصر بفرد، با تمرکز بر رابطه بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل، می‌باشد. تحلیل رگرسیون خصوصاً کمک می‌کند در فهم اینکه چگونه مقدار متغیر وابسته با تغییر هرکدام از متغیرهای مستقل و با ثابت بودن دیگر متغیرهای مستقل تغییر می‌کند. بیشترین کاربرد تحلیل رگرسیون تخمین امید ریاضی شرطی متغیر وابسته از متغیرهای مستقل معین است که معادل مقدار متوسط متغیر وابسته است وقتی که متغیرهای مستقل ثابت هستند. کمترین کاربرد آن تمرکز روی چندک یا پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر مستقل معین است. در همه موارد هدف تخمین یک تابع از متغیرهای مستقل است که تابع رگرسیون نامیده شده‌است. در تحلیل رگرسیون تعیین پراکندگی متغیر وابسته اطراف تابع رگرسیون مورد توجه است که می‌تواند توسط یک توزیع احتمال توضیح داده شود.

تحلیل رگرسیون به صورت گسترده برای پیش‌بینی استفاده شده‌است. تحلیل رگرسیون همچنین برای شناخت ارتباط میان متغیر مستقل و وابسته و شکل این روابط استفاده شده‌است. در شرایط خاصی این تحلیل برای استنتاج روابط عالی بین متغیرهای مستقل و وابسته می‌تواند استفاده شود. هرچند این می‌تواند موجب روابط اشتباه یا باطل شود بنابراین احتیاط قابل توصیه است.

تکنیک‌های زیادی برای انجام تحلیل رگرسیون توسعه داده شده‌است. روش‌های آشنا همچون رگرسیون خطی و حداقل مربعات که پارامتری هستند، درواقع در آن تابع رگرسیون تحت یک تعداد محدودی از پارامترهای ناشناخته از داده‌ها تخمین زده شده‌است. رگرسیون غیر پارامتری به روش‌هایی اشاره می‌کند که به توابع رگرسیون اجازه می‌دهد تا در یک مجموعه مشخص از توابع با احتمال پارامترهای نامحدود قرار گیرند.

تحلیل رگرسیونی یا تحلیل وایازشی فن و تکنیکی آماری برای بررسی و مدل‌سازی ارتباط بین متغیرها است. رگرسیون تقریباً در هر زمینه‌ای از جمله مهندسی، فیزیک،اقتصاد، مدیریت، علوم زیستی، بیولوژی و علوم اجتماعی برای برآورد و پیش‌بینی مورد نیاز است.

شیوه‌های مهم تحلیل‌های رگرسیونی به شرج زیر هستند.

  • رگرسیون خطی ساده
  • رگرسیون خطی چندگانه
  • رگرسیون فازی
  • رگرسیون لجستیک

این تنوع باعث شده‌است که بتوان به راحتی هر نوع داده‌ای (اغلب از نوع داده‌های پیوسته) را تحلیل کرد و به راحتی نتیجه‌گیری نمود.

 

فهرست مطالب:

فضای برداری با ضرب داخلی

نرم یا اندازه v

نامساوی کُشی

تصویر یک بردار

دو بردار متعامد

نامساوی مثلثی

رابطه فیثاغورث

مجموعه بردار نامستقل و مستقل

پایه قائم نرمال

فضای تولید شده

فضای ستونی و فضای سطری یک ماتریس

ماتریس قائم

رابطه میان دو مختصات قائم

تغییر مختصات قائم در صفحه

بردار عمود بر یک زیر فضا

تصویر یک بردار روی یک زیر فضا

ویژگی تقریبی تصویر

محاسبه تصویر یک بردار روی یک زیر فضا

ماتریس تصویر

محاسبه ماتریس تصویر برای مختصات قائم

دو زیر فضای متعامد

فضای مکمل قائم

تصویر روی فضای مکمل قائم

تصویرهای متعامد

ماتریس همیشه مثبت

ماتریس همیشه نامنفی

جذر یک ماتریس همیشه مثبت

و…

«جهت دانلود فایل، اینجا را کلیک نمایید.»