Bilgi Artışı
Verileri toplama, depolama, organize etme, analiz etme ve rasyonelleştirme ve akıllıca kararlar verme yeteneğimiz, artık değişimin büyük hacmi ve hızı tarafından zorlanmaktadır. Uzun süredir yerleşik merkezileştirme paradigmaları çöküyor ve birçok durumda yerelleştirilmiş depolama ve işleme tek geçerli seçenektir.
Bu, 50–250 Milyar birlikte var olan öğeyi kapsayan bir Nesnelerin İnterneti (IoT) için en olası yol olan biyolojik emsallerle uyumludur. Üretilecek ve saklanacak IoT verilerinin olası derinliği ve genişliği, birçok yeni zorluk sunacak ve yeni düşünme, analiz, ağ oluşturma ve operasyon modları talep edecektir.
IoT'nin çoğu özerk ve bizim için büyük ölçüde görünmez olacak olsa da, küçük bir kısmı, işletmelere, kurumlara ve hükümete sağlananlarla birlikte daha fazla kişisel avantaj sağlamak için dikkatimizi talep edecektir.
Yeşil Gündemin bir bileşeni olarak IoT'nin gerekliliği ve ekolojik olarak sürdürülebilir toplumların gerçekleştirilmesi o kadar açık değil. Malzeme tedariği, nakliye, işleme, üretim, teslimat, kullanım ve bakım ve yeniden kullanım, yeniden kullanım ve geri dönüşüm yoluyla nihai imha ile ilgili canlı denetim izleri, sıfıra yakın bir malzeme ve enerji israfı geleceği elde etmemizin tek yoludur. Bu aynı zamanda çiftçilik, gıda malzemeleri, emtialar ve sarf malzemeleri için de geçerlidir.
Zamanında bilgi eksikliği nedeniyle dünya çapında lojistik faaliyet kaybının yılda ~ 3Tn $ olduğu tahmin edilmektedir. Örneğin, nakliye konteyneri paylaşımı, takibi ve envanter kontrolü, sektör gerekli teknolojiye sahip olmadığı için neredeyse yok denecek kadar azdır.
Müşteriler soruyor: mallarım nerede? Ama kimse emin değil! Neden? Niye? Gemiler ve kamyonlar takip edilir, ancak konteynerler, paletler ve kutular izlenmez. Ancak konteynerler, paletler, kutular ve paketler elektronik olarak etiketlenebilseydi ve birbirleriyle konuşabilseydi, lojistik dünyası büyük ölçüde değişecekti. Verimlilik artacak, kayıplar azalacak ve müşteri güveni ve ekonomi iyileşecekti.
Düşünce endüstrisi ve tam zamanında ticaret artık rekabeti büyük ölçüde yönlendiren müşteri talebi ve tutumlarıyla norm haline geldi. Ve böylece Büyük Veri, yukarıdaki lojistik vakasında örneklendiği gibi hem gerekli hem de hayati bir bileşen ve kolaylaştırıcı olmuştur. Ancak bir sonraki aşamada, birincil bileşeni üstlenecek olan Küçük Veri olacaktır. Büyük Veri artık makro üretimi ve sunumu tatmin ederken, Küçük Veri'nin yeni özelleştirme seviyeleri sunması bekleniyor.
Son olarak, iletişim ve bilgi kullanılabilirliğinin her zaman değişime neden olduğunu gözlemliyoruz, ancak IoT durumunda, bu kullanılabilirliğe Küçük Veri hakim olacaktır. Bu yeni boyut, bireysel, örgütsel ve toplumsal düzeyde yaptığımız şeylerin çoğunun temelden yeniden düşünülmesini teşvik edecektir. Bu değişikliklerin nasıl gelişebileceğini göstermek için, büyük fırsatlar sunan az sayıda örneği inceleyeceğiz.
Bilimsel bilgiye örnek
Bilgiye ulaşma yolları
Bilgi Erişim Sistemleri nedir
Bilimsel Bilgiye Erişim Yolları
Bilgi toplumunda iletişim konuları
Bilginin güvenilir olmasının toplumların gelişmesine etkisi nedir
Doğru bilgi
Bilginin önemi
Sanayi
Günümüzün üretim süreçleri ve tedarik zincirleri, Viktorya dönemi atalarının çok cilalı ve verimli bir versiyonudur: otomatikleştirilmiş, daha hızlı ve daha ince, daha yüksek hassasiyete, daha iyi performansa ve azaltılmış malzeme ve enerjiye sahiptir ve kesinlikle daha güvenilirdir, ancak temelde bunu yapamazlar. sürdürülebilir gelecekler sunmak. Bu, daha fazla verimlilik için bir kaplamadan daha fazlasını gerektirecektir.
Gelecek, verimli geri dönüşümle birlikte dağıtım, tedarik ve destek maliyetlerinin çoğunu ortadan kaldırırken malzeme ve enerji kullanımında azalma talep ediyor. Ancak, yenisi 1 W'tan daha azına ihtiyaç duyduğunda eski ekipman 10 W tüketiyorsa tüm bunların amacı nedir? Nihayetinde sürdürülebilirliğe giden yol bilim ve termodinamik tarafından yönlendirilmelidir.
Bu nedenle, malzemeleri çıkarma noktalarından taşıma ve iyileştirme yoluyla işleme ve üretime ve distribütöre, satıcıya, alıcıya/kullanıcıya, destek ve bakım organizasyonuna, bertarafına ve son olarak tam olarak izlemek için Büyük ve Küçük Verilere ihtiyacımız var. eko-duyarlı geri dönüşüm. Bu, kapalı bir yaratıcı düşünce ve sürekli iyileştirme döngüsüne giren tasarımcılar, üreticiler ve kullanıcılarla yolculuğun neredeyse her mm, cm, m ve km'sinde olacak.
Daha da yanal olarak, tam bir üretim ve kullanım kaydı, sahte ürünlere karşı koruma sağlarken, kazalar, yangından zarar görmüş mallar ve yanlış yerleştirilmiş, nadir ve bulunması zor ürünler gibi diğer arızalar karşısında yedek parça geri kazanımını ve yeniden kullanımını kolaylaştırır. Ordu, çalışan araçların, uçakların ve silah sistemlerinin sayısını gerçek zamanlı olarak ve genellikle baskı altında en üst düzeye çıkarmak için bu yaklaşımı zaten iyi bir şekilde kullanıyor.
Çiftçilik sektörü, hayvan bakımı ve biçerdöverlerin ve diğer yüksek maliyetli bitki öğelerinin paylaşılmasıyla büyük bitki öğelerinin maksimum kullanımı için teknolojilerin izlenmesi, izlenmesi ve analiz edilmesinde oldukça ilerlemiştir.
Ayrıca, hayvan diyetlerini büyüme, hamilelik ve süt üretim döngüleri ile birlikte hava koşullarına uyarlamak için gelişmiş gıda karışımlarını kullanırlar. Bu tür uygulamalar, hammaddelerin, makinelerin ve tesislerin plastiklere, metal levhalara, belirli 3D yazıcılara, değirmenlere veya şekillendiricilere kadar paylaşılabildiği endüstri için de aynı derecede alakalı.
Daha az ekipman ve atıl duran daha az insan, daha az enerji için daha fazla çıktı, her şeyin verimli bir şekilde geri kazanılması, yeniden kullanılması, yeniden kullanılması ve geri dönüştürülmesi, ancak hepsinden iyisi, tasarım ve üretim verileri bireysel bileşen kayıtlarının bir parçası haline geldiğinde entegre öğrenme ve yenilik.
Diğer ilerlemeler arasında güvenlik ve standart altı onarımlara, değiştirme ve kurulum hatalarına, çalıştırma özelliklerinin ötesindeki gezilere ve elektronik enfeksiyonlara/kötü amaçlı yazılımlara/saldırılara karşı koruma da yer alır.
Aletler
Tüketici ürünlerinin (radyo, TV, ocaklar, buzdolapları, dondurucular vb.) ortalama ömrü 7 yıldır ve bu süre zarfında birbirini takip eden ürün nesillerinde önemli iyileştirmeler uygulanmaktadır. Bunlar genellikle daha az parça, daha az ve daha iyi malzeme, daha iyi performans, daha fazla yerleşik "zeka" ve elbette yeni zaman ve enerji tasarrufu sağlayan üretim yöntemleri görür. Satın alma, kullanım ve değiştirme alışkanlıkları kişiye ve eve, bölgeden bölgeye ve ülkeden ülkeye değişiklik gösterir, ancak yükseltmeler 5 yıllık tekrarlanabilir bir zaman aralığında gerçekleşme eğilimindedir.
AÇIKLANAN VARYANS ORANI
Birincil çalışmalarda, bir ortak değişkenin etkisini tanımlamaya yönelik yaygın bir yaklaşım, o ortak değişken tarafından açıklanan varyans oranını bildirmektir. Bu indeks, R2, açıklanan varyansın toplam varyansa oranı olarak tanımlanır.
Bu indeks sezgiseldir çünkü 0 ila 1 aralığında bir oran olarak yorumlanabilir (veya %0 ila %100 aralığında bir yüzde olarak ifade edilebilir). Birçok araştırmacı bu indekse aşinadır ve farklı türdeki ortak değişkenler veya müdahalelerle açıklanabilecek varyans oranının ne kadar olduğu konusunda bir fikre sahiptir.
Bu indeks aşağıdaki nedenle doğrudan meta-analiz için uygulanamaz. Birincil bir çalışmada, bağımlı değişkendeki tüm varyasyonları açıklayan bir ortak değişken, hatayı sıfıra indirecektir (ve açıklanan varyans oranı olan R2, %100’e ulaşacaktır).
Örneğin, 10 katılımcılı bir birincil çalışmayı gösterir.
A grubundakilerin hepsi aynı puana (0,3) ve B grubundakilerin hepsi aynı puana (0,7) sahiptir. Her alt grup içindeki varyans 0.0 olduğundan, grup üyeliği orijinal varyansın %100’ünü açıklar ve R2 %100’dür. Gerçek bir çalışmada, elbette, gruplar arasında bazı farklılıklar olacaktır ve R2 %100’den az olacaktır, ancak R2’nin potansiyel olarak %100’e ulaşabileceği gerçeği, bu endeksi sezgisel yapan şeyin bir parçasıdır.
Buna karşılık, iki alt çalışma grubumuz varsa, bir meta-analizde ne olduğunu düşünün. Her alt grupta, alt grup A’daki her çalışma için 0.30’luk ve alt grup B’deki her çalışma için 0.70’lik gerçek bir özet etki (örneğin, standartlaştırılmış bir ortalama fark) ile beş çalışma olduğunu varsayıyoruz. Ancak, gerçek etki aynı olsa da kendi alt grubu içindeki her çalışma için, rastgele hata nedeniyle gözlemlenen etkiler birbirinden farklı olacaktır.
Böylece gruplar arasındaki varyans, gruplar arasındaki varyanstan daha küçük olmakla birlikte hiçbir zaman sıfıra yaklaşamaz. Çalışma içi hata, gözlemlenen toplam varyansın önemli bir kısmıysa (örneğin, %75), bu durumda R2’nin üst sınırı yalnızca %25 olacaktır. Dolayısıyla, indeksin iki önemli özelliği (%0 ile %100 arasında doğal bir ölçeğe sahip olması ve çalışmalar arasında aynı aralığa sahip olması) artık geçerli olmayacaktır.
R2 kullanımıyla ilgili sorun, bir meta-analizde çalışma düzeyinde ortak değişkenlerin yalnızca gerçek varyansı 2 (ve çalışma içi varyansı v’yi değil) ele alabilmesi gerçeği olduğundan, mantıksal çözüm R2’yi yeniden tanımlamaktır (veya bir yeni dizin) yalnızca gerçek varyansa dayalıdır. R2’yi ortak değişkenler tarafından açıklanan toplam varyansın oranı olarak tanımlamak yerine, onu ortak değişkenler tarafından açıklanan gerçek varyansın oranı olarak tanımlayacağız. Gerçek varyans T2 olarak tahmin edildiğinden, bu bize verir.
Faktör yük değeri nedir
AÇIMLAYICI ve doğrulayıcı faktör analizi
Açımlayıcı faktör analizi
Faktör analizi örnekleri
Açımlayıcı Faktör Analizi Nasıl yapılır
Faktör analizi PDF
Faktör yükü kaç olmalı
Faktör analizi yorumlama
Alt gruplar bağlamında, (19.59)’daki pay, alt gruplar içindeki çalışmalar arası varyanstır ve payda, çalışmalar arası toplam varyanstır (alt gruplar içi artı alt gruplar arası). Bu nedenle denklem yazılabilir.
Yürütülen örnekte, çalışmaların tamamı için T2 0,0299’du ve T2, alt gruplar içinde çalışılarak hesaplandı ve ardından alt gruplar arasında havuzlama 0,0097 idi.
Her bir çalışma alt grubunda ve ayrıca on çalışmanın tamamında gerçek etkilerin dağılımı için normal bir eğri oluşturduk. Gruplar içindeki nispeten dar dağılım, 0,0097’lik T2’ye dayanırken, gruplar arasındaki nispeten geniş dağılım, 0,0299’luk T2’ye dayanır ve R2 bu değişikliği yakalar.
Aynı fikir, Şekil 19.13’te başka bir perspektiften gösterilmektedir. En üst satırda, toplam varyansın %34’ü çalışmalar içindeydi ve %66’sı çalışmalar arasındaydı (bu aynı zamanda I2’nin tanımıdır). Çalışma içi varyans, çalışma düzeyindeki ortak değişkenlerle açıklanamaz ve bu nedenle denklemden çıkarılır ve gölgeli kısma odaklanırız. Sonuç olarak, müdahale türü ilgili varyansın %67’sini açıklayabilir ve %33’ünü açıklanamaz bırakır. Kritik olarak, sadece çalışmalar arasındaki varyansla ilgilendiğimiz için %67 ve %33 toplamı %100’dür.
Not 1. Popülasyonda R2 endeksi 0 ila 1 (%0 ila %100) aralığındayken, örnekleme hatasının bu aralığın dışında kalan gözlenen bir R2 değeri vermesi mümkündür. Bu durumda, değer 0 (%0) veya 1 (%100) olarak ayarlanır.
Not 2. R2 indeksi yalnızca, araştırmalar arası varyansın bazılarını açıklamayı düşünmemize izin veren bir rastgele etkiler modeli kullanıyorsak anlamlıdır. Sabit etki modeli altında, çalışmalar arası varyans sıfıra ayarlanır ve değiştirilemez. Ayrıca, burada R2’yi tahmin etmek için önerilen hesaplama modeli sadece 2’nin tüm alt gruplar için aynı olduğunu varsaydığımız durumda çalışır.
KARMA ETKİ MODELİ
Bu yazıdaki, etkinin tüm ilgili çalışmalarda (tüm popülasyon veya bir alt grup içinde) aynı (sabit) olduğu anlamına gelen sabit etki terimini kullandık.
Aslında, meta-analiz ile bağlantılı olarak sabit etki teriminin kullanımı, istatistikteki sabit etkilerin olağan anlamı ile çelişmektedir. Sabit etkili meta-analiz için daha uygun bir terim, ortak etkili bir meta-analiz olabilir. Sabit etkiler terimi geleneksel olarak farklı bir bağlamda başka bir bağlamda kullanılmaktadır. Somut olarak, alt grupların rastgele değil sabit anlamında sabit olduklarından bahsedebiliriz.
Örneğin, yalnızca erkekleri kaydeden bir çalışma alt grubu ile yalnızca kadınları kaydeden bir çalışma alt grubu için tedavi etkisini karşılaştırmak istiyorsak, o zaman alt grupların, bu analizi yapmak isteyen herkes anlamında sabit olduğunu varsayarız. aynı iki alt grubu (erkek ve kadın) kullanması gerekir. Buna karşılık, ülkelere göre alt grup çalışmaları varsa, o zaman alt grupları rastgele olarak ele almayı da tercih edebiliriz.
ABD, İngiltere, Japonya, Avustralya ve İsveç’teki çalışmaların alt grupları arasında bir rastgele etki varsayımı, aynı rastgele etki dağılımından geldiğini varsayarak, İsrail’deki bir çalışmada etkinin ne olabileceğini anlamamıza izin verecektir. Bu bölümde, alt grupları karşılaştırmakla ilgilendiğimizde, birinci türden bir varsayımda bulunduğumuzu varsayıyoruz; bu, bu karşılaştırmayı yapan herkesin aynı alt grup kümesini kullanması gerektiği anlamına da gelir.