Diese Vorlage eignet sich für naturwissenschaftliche W-Seminararbeiten an Gymnasien.
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El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en)
Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).
La dinámica de los precios de los metales no sólo son altamente relevantes para los consumidores debido a sus amplios usos en diversas industrias, sino también para una serie de países productores. Para estos países, la obtención de exportación son a menudo la principal fuente de ingresos. Por lo tanto, el examen preciso de los precios de los metales, su largo y corto plazo el comportamiento cíclico, y su co-movimiento es esencial para fines de cepillado y de previsión económica. Este estudio examina la dinámica de 20 series de precios mensual de una variedad de productos minerales durante los últimos 100 años. En comparación con los primeros estudios, que están restringidos ya sea a la historia de los últimos 50-60 años o se basan en los datos de frecuencia anual, este conjunto de datos es una gran ventaja. Co-movimiento, a corto plazo los ciclos y los ciclos de súper se analizaron por medio de métodos estadísticos comunes y se comparan con los resultados en la literatura. Los resultados sugieren que los precios del metal no necesariamente siguen patrones similares. Aunque un patrón común es discernible dentro de ciertos grupos de metales, tales como metales preciosos y metales no ferrosos, otros grupos de metal como los metales y aleaciones de acero eléctrico puede mostrar muy diferentes dinámica de los precios con respecto a los ciclos de co-movimiento y los precios a corto plazo. Sin embargo, los resultados en la literatura en relación con los ciclos super (1910-1938, 1938-1968, 1968-1996, 1996-en curso) puede normalmente ser confirmado por los datos que figuran en este estudio.