படைப்புக் குறிப்புகள் · Goh Kun Ming
Wage Modelling & Regression Analysis
தரவு · பொதுவில் பகிரப்பட்ட திட்டம்
அக். 2025 – பிப். 2026
திட்டக் கண்ணோட்டம்
பகுப்பாய்வு வழிப் பெறுதல், சாய்வு இறக்கம், மீளுருவாக்கச் சோதனைகள் ஆகியவற்றை இணைக்கும் பின்னடைவு பாடப்பணி ஆய்வு.
ஊதியத் தரவு மற்றும் ஒரு சிறிய பெறப்பட்ட கூடுதல் நேர உதாரணத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு வெளிப்படையான பின்னடைவு ஆய்வு. இது பகுப்பாய்வு வழித்தோன்றல், கீறல் சாய்வு வம்சாவளி, அம்சம் அளவிடுதல் மற்றும் புள்ளியியல் குறுக்கு சோதனைகள் ஆகியவற்றை இணைக்கிறது. அறிக்கையிடப்பட்ட மேம்பாடுகள் கணக்கீட்டு ஒருங்கிணைப்பு பற்றியது, முன்கணிப்பு பொதுமைப்படுத்தல் அல்ல; இரண்டு அம்ச உதாரணம் பத்து பெறப்பட்ட வரிசைகளை மட்டுமே கொண்டுள்ளது.
இந்தப் படைப்பிற்குள்
- Python இல் தோற்றம், இடைமறிப்பு மற்றும் சாய்வு மற்றும் இரண்டு அம்ச பின்னடைவு மாதிரிகள் மூலம் செயல்படுத்தப்பட்டது.
- பத்து பொதுவான கற்றல் வீதங்கள் 20 நிர்ணயமான பொருத்துதல்கள் மூலம் ஒப்பிடப்பட்டதாக LinkedIn திட்ட விளக்கம் தெரிவிக்கிறது.
- குறிப்பிட்ட பிழை சகிப்பளவுகளுக்குள் ஒருங்கிணைவதற்கான மறு செய்கைகள் 173 இலிருந்து இரண்டாகவும், 401 இலிருந்து 59 ஆகவும் குறைந்ததாக LinkedIn திட்ட விளக்கம் தெரிவிக்கிறது.
- மூடிய வடிவ குறைந்தபட்ச சதுர குறிப்புகள் மற்றும் Minitab ஆகியவற்றிற்கு எதிராக குறுக்கு-சரிபார்க்கப்பட்ட பொருத்தப்பட்ட நோக்கங்கள்.
- ஆவணப்படுத்தப்பட்ட வழித்தோன்றல்கள் மற்றும் அறிக்கையிடல் ஆதாரங்களுடன் மறுஉருவாக்கம் மற்றும் பாதுகாப்பு சோதனைகள் சேர்க்கப்பட்டன.
திட்டக் கோப்புகள்
அசல் திட்டக் கோப்புகள் ஆங்கிலத்தில் உள்ளன.
-
திட்ட அறிக்கை
ஆவண முன்னோட்டம்
உலாவ பக்கக் கட்டுப்பாடுகளைப் பயன்படுத்தவும். விவரங்களைப் படிக்க ஒரு பக்கத்தைப் பெரிதாக்கவும்.
ஆவணம் ஏற்றப்படுகிறது…
பெரிதாக்கிய பிறகு, மேலும் பார்க்க பக்கத்திற்குள் உருட்டவும்.
பக்க உரை
மூல ஆங்கில ஆவணத்திலிருந்து உரை பிரித்தெடுக்கப்பட்டுள்ளது. விளக்கப்படங்கள், படங்கள் மற்றும் வாசிப்பு வரிசையின் சூழலைப் புரிந்துகொள்ள PDF தேவைப்படலாம்.
