Khoa học dịch vụ và ngành thông tin quyeern 13 15

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ BÀI TIỂU LUẬN MÔN HỌC KHOA HỌC DỊCH VỤ BÁO CÁO BÀI TIỂU LUẬN NHÓM MỤC LỤC PHẦN PHÂN CƠNG CƠNG VIỆC CỦA NHĨM SINH VIÊN .4 PHẦN Ví dụ 1.6 Hiệp phương sai người dùng cung cấp, tiếp tục Tập liệu Tileries 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 PHẦN PHÂN CÔNG CƠNG VIỆC CỦA NHĨM SINH VIÊN Số TT Họ tên sinh viên Công việc thực Vũ Thị Thanh Hà Chương 15 Nguyễn Đình Hiếu Chương 15 Đại Văn Dương Phần 1.4 chương 19 Trần Vũ Hoàng Phần 1.5 chương 19 Nguyễn Tuấn Minh Phần 1.6 chương 19 Nguyễn Thu Hiền Phần 1.6 chương 19 PHẦN 2.1 Chương 3(quyển 15) Synergies: Khoa học dịch vụ ngành thông tin Tham gia khoa học khoa học dịch vụ Con người, thơng tin, cơng nghệ, tổ chức: Những điều có quen thuộc khơng? Đây có phải Khoa học Dịch vụ Khoa học Thông tin hay hai? Một lập luận thực cho việc tạo phối hợp tốt yếu tố tương tự bổ sung hai lĩnh vực Những điểm tương đồng mục tiêu hai môn nhiều, thấy Ai nghiên cứu, dạy môn học nhận trợ cấp? Họ khoa trường Khoa học Máy tính, Quản lý, Kỹ thuật Kinh doanh Quản trị Vì vậy, chúng tơi cơng ty tốt Một trường hợp thực cho trường Thông tin trở nên chủ động đấu trường khơng? Có, trường hợp thực Nếu nghề ngày đối phó với người, cơng nghệ thơng tin, nhân viên tri thức thơng tin Thông tin chuyên nghiệp dịch vụ Là chuyên gia thông tin, nghiên cứu dịch vụ, cung cấp dịch vụ, đào tạo phục vụ, đào tạo người khác cách cung cấp dịch vụ, dịch vụ đo lường áp dụng khái niệm dịch vụ văn phịng phía trước, văn phịng phía sau đường phố Thông tin, công nghệ người yếu tố mà nghiên cứu làm việc sở hàng ngày hệ thống dịch vụ mà làm việc Công nghệ thông tin sử dụng tất khía cạnh cơng việc chúng tơi Dịch vụ chuyên môn dựa kiến thức quyền truy cập vào nội dung mà công nghệ cung cấp Vậy phải học khoa học dịch vụ? Trước hết, điều quan trọng phải biết hướng nhiều thử thách đầy thú vị đấu trường rộng lớn gọi thông tin Chuyên gia thông tin nằm trung tâm hàng đầu kinh tế dịch vụ Đây lý mà sách viết Sự tăng trưởng nhanh chóng kinh tế dịch vụ tác động đến tất khía cạnh xã hội việc làm ngày dựa dịch vụ thông tin tri thức Nhu cầu tăng lên cho người lao động có kiến thức kỹ để có hiệu kinh tế Các chuyên gia thông tin đồng ý công việc họ lĩnh vực dịch vụ họ cố gắng cung cấp dịch vụ mà họ nghĩ khách hàng họ cần Trên thực tế, tất tổ chức thông tin hệ thống dịch vụ Chúng ta cần phải biết khám phá vấn đề phát triển kinh tế dựa thơng tin Bởi dịch vụ thành phần thơng lệ thực hành tương lai, tất hệ thống thấy thay đổi đáng kể cách tiếp cận chúng KINH TẾ VÀ KHOA HỌC DỊCH VỤ Vai trò kinh tế gì? Vai trị chúng tơi ln dựa thơng tin! Bây phần cịn lại giới bắt kịp, cần thấy tranh lớn cách chơi Một hội hoàn toàn mở ra, với lựa chọn đầy bất ngờ tăng trưởng Các chuyên gia thông tin áp dụng số nguyên tắc tìm thấy Khoa học Dịch vụ Chúng tơi đo lường hiệu suất, chúng tơi có phương pháp đánh giá hài lịng khách hàng, chúng tơi đổi dịch vụ, tiếp thị trung tâm dịch vụ chúng tơi cố gắng tăng chất lượng dịch vụ Khoa học dịch vụ giúp chúng tơi làm điều cách có hệ thống hơn, tơi dám nói khoa học, cách thức, cho phương pháp mô hình để đánh giá, đổi mới, hiểu nhu cầu nghiên cứu tác động tích cực tiêu cực dịch vụ Nó cho cách kết hợp mơ hình thức với mơ hình hành vi người để hiểu tính hiệu dịch vụ Điểm thuận lợi chiến lược đa ngành nơi có sức hút mạnh Đổi thường xảy cá nhân nhóm di chuyển đến điểm kết nối ngành Steve Jobs thường nói tình u giao lộ nhân văn công nghệ Năng lượng VISTAS Ý tưởng từ quản lý, khoa học kỹ thuật áp dụng cho hiểu biết tổ chức hướng dịch vụ giao với công việc tri thức Khoa học Dịch vụ kêu gọi đổi có hệ thống Nó đặt câu hỏi, đổi khuyến khích thành lập nào? Chúng ta tạo đổi phương pháp có hệ thống khơng? Chúng tơi tăng phạm vi đề nghị để phân phối kiến thức tốt không? Những câu hỏi câu trả lời họ theo đuổi trình nghiên cứu Khoa học Dịch vụ Có nhiều điều cần học hỏi từ Khoa học Dịch vụ liên quan đến nhu cầu thay đổi kỳ vọng người Chúng tận dụng hội tăng trưởng cách xem xét dịch vụ từ quan điểm khác Khoa học dịch vụ hiển thị, ví dụ, thời gian lưu tìm kiếm phân phối thơng tin, giảm chi phí Chúng ta thu kiến thức tốt khai thác thơng tin khơng? Chúng ta áp dụng tốt SOA (kiến trúc hướng dịch vụ) dịch vụ web để triển khai hệ thống dịch vụ không? Kiến thức khớp nối Khoa học Dịch vụ sử dụng nghề nghiệp chúng tơi, dẫn đến phát triển dịch vụ tốt Tác giả He and Wang (2008) lập luận thực tế phương pháp dịch vụ cũ khơng cịn đáp ứng nhu cầu người dùng tổ chức thông tin Họ mô tả khái niệm cũ trì dịch vụ cải thiện cách thêm thành phần kỹ thuật số vào dịch vụ truyền thống dịch vụ tham khảo, ví dụ Họ cho loại thay đổi mỹ phẩm không đủ từ quan điểm khoa học dịch vụ, điều tập trung nhiều vào người ý đến việc tạo giá trị Cơ hội nghiên cứu Các chuyên gia thông tin có vai trị quan trọng nghiên cứu Chúng cung cấp sở hạ tầng cho nghiên cứu — sở hạ tầng thông tin mà không cần nghiên cứu Và cần phải làm nhiều nghiên cứu ban đầu Davenport Prusak(1988), viết nhà mơi giới tri thức, nói thủ thư phù hợp với tính khí khả họ hướng dẫn tri thức để trở thành chuyên gia kết nối từ người sang người kết nối người Trong thư viện giới công ty nhà môi giới tri thức khơng thể thiếu Tuy nhiên, Thành tích hoạt động họ không đo lường bị bắt hệ thống nguồn nhân lực Thật khó để đo lường lợi nhuận họ tạo chi phí cho cơng ty lương lợi ích họ Họ khơng quen thuộc cách để định lượng lợi ích thư viện nguồn thông tin thị trường tri thức Trong lĩnh vực thơng tin, nhiều lĩnh vực khác, chuyên gia thông tin cung cấp chuyên gia tổ chức họ nhà tư vấn đến với giàu có vật chất kết nối với người làm công việc tương tự toàn giới Họ giúp khách hàng họ đặt câu hỏi thông tin họ cung cấp hướng dẫn nghiên cứu họ để tiết kiệm thời gian quý giá Nó trở thành thực hành tốt mà họ nhận tín dụng việc xuất báo cáo, viết, sách viết hệ hỗ trợ họ Việc công nhận công việc họ trở thành điều kiện tiên đầu dự án cần hỗ trợ họ Khoa học dịch vụ liên quan đến quan hệ đối tác với doanh nghiệp phủ mở nguồn tài trợ cho nghiên cứu, phát triển giảng dạy kỷ luật Do Khoa học Dịch vụ dựa mối quan hệ người, công nghệ, tổ chức thông tin, nghiên cứu mang lại mơ hình, phương pháp, quy trình công cụ phần mềm tạo cung cấp dịch vụ hiệu Hiểu biết tốt hành vi người quan trọng Các nguồn lực khoa học xã hội tâm lý học, xã hội học nhân chủng học cung cấp thông tin hữu ích cách người nhóm làm việc tương tác Chúng ta hưởng lợi từ nghiên cứu quan sát hành vi cách học cách đo lường nhận thức, ví dụ Hai nghiên cứu lớn cho ưu tiên nghiên cứu dịch vụ Trung tâm Dịch vụ Lãnh đạo Trường Kinh doanh WP Carey Đại học bang Arizona thực nghiên cứu 18 tháng tuyệt vời để thiết lập tập hợp ưu tiên nghiên cứu toàn cầu, liên ngành phác thảo tảng cho khoa học dịch vụ (Ostrom et al., 2010 ) Nỗ lực đáng ý bao gồm tham gia 300 người tham gia: học giả từ nhiều ngành khác nhau, giám đốc điều hành kinh doanh từ loạt công ty địa lý, cấp lãnh đạo phủ khác Nghiên cứu dẫn đến việc đặt tên cho 10 ưu tiên nghiên cứu cho kỷ luật Mỗi ưu tiên bao gồm danh sách chủ đề nghiên cứu nhắm mục tiêu cho nhà quản trị kinh doanh, nhà nghiên cứu nhà lãnh đạo phủ Mỗi ưu tiên chứa số lĩnh vực chủ đề quan trọng cụ thể cho nghiên cứu dịch vụ Mục đích ưu tiên thúc đẩy nghiên cứu dịch vụ cách sử dụng lĩnh vực có giá trị lớn tiềm trở lại học viện, kinh doanh phủ Thơng qua hợp tác học thuật, kinh doanh phủ, chúng tơi nâng cao hiểu biết dịch vụ tạo kiến thức để giúp giải hội thách thức quan trọng mà phải đối mặt ngày Nghiên cứu phục vụ điểm tham chiếu mạnh mẽ cho viện nghiên cứu, kinh doanh phủ đưa lộ trình thực tế vững cho định nghiên cứu sách tương lai Bài báo trở thành trích dẫn nhiều lĩnh vực này, dễ đọc doanh nghiệp, phủ, nhà hoạch định sách, cơng chúng quan tâm, tất nhiên, nhà nghiên cứu nhà nghiên cứu Mặc dù nghiên cứu thực năm 2010, liên quan tất 10 ưu tiên cho chuyên gia thơng tin cịn ngun vẹn Các ví dụ đưa quan trọng chuyên gia thông tin bao gồm nhiều người tham gia, bao gồm ngành, doanh nghiệp, phủ, học giả Chúng tơi đóng góp vào mục tiêu nghiên cứu này, hai hệ thống mà nghiên cứu thực hiện, tự nghiên cứu hệ thống dịch vụ 1.Thúc đẩy truyền dịch tăng trưởng dịch vụ Ưu tiên nghiên cứu ưu tiên rõ ràng Để thay đổi từ việc chiếm ưu hàng hóa hàng hóa dịch vụ chiếm ưu thế, tổ chức cần mơ hình kinh doanh dẫn đến tăng trưởng mở rộng dựa dịch vụ Tom Esposito, Giám đốc điều hành Tập đoàn INSIGHT, trước Phó Chủ tịch Dịch vụ Tư vấn Toàn cầu, IBM, cung cấp điểm sau đây, phù hợp: Hai thay đổi chiến lược kinh doanh dường nhỏ có tác động đáng kể việc cho phép văn hóa dịch vụ đạt lực kéo công ty định hướng sản phẩm Thay đổi thêm s vào cuối dịch vụ Sự thay đổi nhỏ dịch vụ giúp công ty tạo loạt dịch vụ dựa phí dịch vụ sáng tạo nhằm giúp khách hàng đẩy nhanh việc áp dụng sản phẩm giải pháp kinh doanh họ Sự thay đổi thứ hai điều chỉnh trọng tâm từ dịch vụ hỗ trợ sản phẩm đến dịch vụ hỗ trợ khách hàng Thành công bền vững cơng ty IBM General Electric công nhận doanh nghiệp sản phẩm dịch vụ cần quản lý mơ hình kinh doanh khác Hai điểm đơn giản Esposito - bổ sung phần vào cuối dịch vụ, (tuyệt vời sắc sảo), thay đổi trọng tâm dịch vụ hỗ trợ sản phẩm, dịch vụ hỗ trợ khách hàng - tạo nhiều đòn bẩy chủ đề Khoa học dịch vụ Các chuyên gia thông tin đổi thập kỷ qua việc chuyển từ việc cung cấp tiền gửi để dạy cho công chúng cách trở thành chuyên gia thông tin cung cấp dịch vụ cộng đồng mà không khác đưa ra, chẳng hạn đối tác học suốt đời cho khách hàng từ tuổi từ đến 100 Dịch vụ trải qua không thay đổi loại số lượng dịch vụ cung cấp, quan trọng thái độ nhân cách nghề nghiệp 2.Cải thiện phúc lợi thông qua dịch vụ biến đổi Nghiên cứu dịch vụ biến đổi (TSR) định nghĩa “nghiên cứu dịch vụ tập trung vào việc tạo thay đổi cải tiến nâng cao chất lượng sống cá nhân cộng đồng.” TSR tìm cách nâng cao chất lượng sống người tiêu dùng người tiêu dùng tương lai dịch vụ Một số chủ đề cụ thể đưa khuôn khổ nghiên cứu này, bao gồm cải thiện phúc lợi người tiêu dùng xã hội thông qua dịch vụ; tăng cường tiếp cận, chất lượng suất chăm sóc sức khỏe giáo dục; cung cấp dịch vụ cách bền vững, dịch vụ bảo tồn sức khỏe, xã hội môi trường Khu vực tạo phấn khích nhiệt tình từ người tham gia nghiên cứu, chúng tơi chắn hiểu Nó đọc hướng dẫn cách tạo giới tốt đẹp Một người làm bình luận cho báo cáo này, Michael Lyons, Trưởng nhóm nghiên cứu, Dịch vụ Khoa học Hệ thống, Anh Telecom Innovation and Design, nói theo cách này: Phát triển bền vững đòi hỏi cách tiếp cận tồn diện hành động để cải thiện vấn đề dẫn đến tăng áp lực nơi khác Nền kinh tế tri thức công nghệ thông tin (ICT) phần giải pháp phát triển công nghệ kèm với thay đổi bổ sung hành vi kinh tế xã hội Điều bao gồm phát triển mối quan hệ, tương tác xã hội tác động vai trò khách hàng việc tiêu thụ tạo giá trị Có bình luận tuyệt vời tất bảy chủ đề TSR Mặc dù bao gồm tất đây, phần nghiên cứu hoàn toàn phù hợp với chuyên gia thông tin chắn nên đọc Các bình luận bao gồm ý kiến nâng cao phúc lợi người tiêu dùng xã hội, nhu cầu nghiên cứu việc tăng cường chăm sóc sức khỏe, nhu cầu nghiên cứu việc cung cấp dịch vụ cách bền vững câu hỏi nghiên cứu quan trọng liên quan đến sở hạ tầng dịch vụ dịch vụ công 3.Tạo trì văn hóa dịch vụ Thách thức làm để phát triển trì văn hóa dịch vụ, óc dịch vụ, tạo tổ chức dịch vụ học tập công ty tổ chức dựa sản phẩm Tồn cầu hố văn hóa tổ chức dịch vụ quốc gia khác yếu tố quan trọng Chúng ta bắt đầu thấy văn hóa dịch vụ không dịch vụ cung cấp bên ngồi tổ chức, mà cịn văn hóa bên — học hỏi, giảng dạy, phát triển tuyển dụng nhóm hướng dịch vụ động điều chỉnh theo ngữ cảnh cụ thể liệu bảng điều khiển Hơn nữa, công thức nhỏ gọn mơ hình động lập mục, độ trễ (x, 1: i) cho xt − 1,…, xt − i sử dụng cấu trúc điều khiển luồng, đơn giản hóa việc tạo bảng lớn Thao tác liệu sơ thường tránh hồn tồn, tính tốn độ trễ, khác biệt, nhật ký hoạt động bảng cụ thể hơn, chẳng hạn tính trung bình demeaning theo thời gian kích thước riêng lẻ, bên cơng thức mơ hình Như quan sát trước đây, điều thường cho phép trì hai tệp: nguồn liệu gốc thủ tục, với lợi ích rõ ràng độ tin cậy khả tái tạo kết Các tính định hướng đối tượng linh hoạt đánh dấu xem xét khơng gian làm việc R chứa đối tượng nhiều loại khác lúc: trường hợp này, bảng điều khiển mơ hình đơn giản, cơng thức mơ hình, ma trận danh sách trọng số đại diện cho phụ thuộc không gian , khác với số gói kinh tế phổ biến, liệu kích thước khác lúc Sự linh hoạt đặc biệt hữu ích công việc nghiên cứu kết hợp phương pháp từ nghiên cứu khác để tránh phải sử dụng môi trường phần mềm khác cho nhiệm vụ, cạm bẫy chung không tiết kiệm mã liên quan đến thao tác liệu sơ bộ, kết hợp kết với (xem Peng, 2011, trang 1226) 2.4 plm for the R Developer (nhà phát triển R) Biên giới cuối cho người dùng PLM (giải pháp quản lý vòng đời sản phẩm) trở thành nhà phát triển Hoạt động PLM dựa sở hạ tầng liệu cụ thể xử lý khía cạnh riêng biệt liệu bảng: bản, tính lập mục kép chúng, khả cân đối nhu cầu thường xuyên cho biến đổi (hoặc hai thứ nguyên) Chức mức trung bình cho việc chuyển đổi liệu (bảng) truy cập chung cấp người dùng hữu ích cho người phát triển phương pháp mới, ví dụ: liên quan đến ước tính liệu chuyển đổi Nó thực tế sử dụng số gói khác: đặc biệt, khơng chỉ, số gói nhắm đến nhu cầu cụ thể trình bày sách (pglm, splm), dựa sở hạ tầng chủ yếu phù hợp với quy ước cú pháp Cũng ước lượng kinh tế mơ hình hiệu ứng cố định tiến hành thơng qua việc áp dụng OLS (phương pháp bình phương tối thiểu) tiêu chuẩn cho liệu demeaned, đó, việc thực plm, giống nhiều người khác Tuy nhiên, khơng giống nhiều gói phần mềm khác, bước thực dễ dàng theo cách rõ ràng Ví dụ 1.4 rõ ràng phép biến đổi - Tập liệu tử vong Để chứng minh hồi quy, áp dụng hàm chuyển đổi trực tiếp cơng thức mơ hình, ngoại trừ ưu tiên chặn (đã biến đổi): Như thường xảy với R, “ý tưởng biến thành phần mềm” (Chambers, 1998) cách tự nhiên, cách tiếp cận tính tốn theo luồng khái niệm lý luận thống kê Hơn nữa, tất công cụ phần mềm cung cấp, mã nguồn mở, cuối kiểm tra lập trình viên có kĩ năng, trường hợp nhiều sở hạ tầng có sẵn cấp độ người dùng, đóng gói thuận tiện với trợ giúp ví dụ, cho mục đích giảng dạy khối xây dựng để phát triển 2.4.1Object-orientation for Development Một quan sát cuối theo thứ tự, phạm vi khơng bị giới hạn kinh tế liệu plm bảng điều khiển Đối với nhà phát triển, làm việc bên dự án R có lợi ích to lớn truy cập phần lớn tất kỹ thuật thống kê có sẵn từ bên mơi trường máy tính ưa thích mình, cách tải gói có liên quan Trong trường cụ thể chúng tơi, điều có nghĩa người ta tận dụng chức từ thống kê chung, chẳng hạn như, sử dụng phân tích thành phần để ước tính yếu tố chung (xem Chương 8); từ địa lý định lượng, chẳng hạn tính khoảng cách vùng trung tâm vùng để tạo ma trận trọng lượng không gian (xem Chương 10) Điều có liên quan đến định hướng chức R, theo nhiệm vụ phức tạp (thống kê) tóm tắt thành hàm làm cho sẵn có bên (những xảy mui xe) Một khía cạnh trừu tượng khác định hướng đối tượng: phương thức chung thường cung cấp, cụ thể hóa thành phép tính thực tế khác tùy thuộc vào đối tượng chúng nạp Ví dụ đơn giản tóm tắt cốt truyện, tạo kết khác áp dụng cho, ví dụ, số 1m Một tính liên quan, có liên quan R, nói chung ngôn ngữ S (Chambers, 1998), cho nhà phát triển hàm kiểu liệu Điều có nghĩa hàm (sự trừu tượng thủ tục thống kê) chuyển sang quy trình thống kê khác đơn giản gọi theo tên Một ví dụ đơn giản trường hợp phép thử Wald giới hạn tuyến tính chung dạng R� = r vectơ tham số �: Wald(R�̂ − r) ⊤[R⊤V̂ R] −1 (R�̂ − r) Lấy ước tính ols mơ hình tuyến tính làm ví dụ, ma trận hiệp phương sai chuẩn "cổ điển" V̂ ols = ∑N n = �̂ N− (K + 1) (Z⊤Z) −1 phù hợp lỗi độc lập phân phối giống Nếu có tính khơng đồng nhất, tham số ước tính �̂ols phù hợp, V̂ ols khơng Thử nghiệm sau tăng cường cách sử dụng ước lượng hiệp phương sai phù hợp với dị thường thay cho V̂ ols (Zeileis, 2006a) Đối tác R kiểm tra Wald hàm linearHypothesis, biệt danh lht viết tắt (Fox Weisberg, 2011) Bắt chước thủ tục thống kê có liên quan, quy trình sau sử dụng phương thức vef - theo mặc định - vcov để trích xuất �̂ V từ mơ hình estimated ước tính, cắm chúng vào (1.4) Theo mặc định, đối tượng lm chứa V̂ ols người dùng có thể, tùy chọn, cung cấp cách khác để tính hiệp phương sai dạng đối số hàm vcov Ví dụ 1.5 Kiểm tra Wald với hiệp phương sai người dùng cung cấp - Tập liệu Tileries Như thấy trước đây, mơ hình hàm sản xuất tập liệu Tileries ứng cử viên tốt cho đặc tả gộp Dưới đây, mục đích giải thích, chúng tơi ước tính phiên Cobb-Douglas linearized hóa hàm sản xuất, để kiểm tra giả thuyết lợi nhuận khơng đổi theo quy mơ Có vẻ thích hợp, bước đầu tiên, để ước tính đặc tả gộp ols: trước tiến hành kiểm tra giới hạn H0 ∶ �1 + �2 = Việc cho phép heteroscedasticity dễ dàng việc chuyển vcovHC sang đối số vcov: Các kết định tính khơng thay đổi, vấn đề Khi Lưu ý đầu nhắc nhở chúng ta, ước lượng phương sai hiệp phương sai khác sử dụng Là phương pháp chung, lht vcovHC chọn áp dụng thủ tục cụ thể thích hợp tùy thuộc vào loại đối tượng Do đó, cho ăn lm, bên lht.lm coef.lm vcovHC.lm áp dụng, với giá trị mặc định có liên quan; plm cung cấp thay thế, coef.plm vcovHC.plm sử dụng Theo mặc định, phương pháp thích hợp để ước tính hiệp phương sai tham số cài đặt bảng điều khiển cho phép phân cụm Đây xảy cho ăn hàm vcovHC với lht với đối tượng plm: vcovHC generic chọn phương thức vcovHC.plm để thực tính tốn thực tế Ví dụ 1.6 Hiệp phương sai người dùng cung cấp, tiếp tục - Tập liệu Tileries Đặc tả gộp OLS ước tính thơng qua plm (hồi quy bình phương nhỏ nhất) plm.mod Chisq) 167 166 0.76 0.38 Một hiệp phương sai khác sử dụng thời gian này, cho phép phân cụm cấp độ cá nhân: ý tưởng khám phá Chương Bây đủ để nói bên cạnh tính dị tính, cho phép tương quan sai thời gian cá thể Một lần nữa, lợi nhuận không đổi quy mô không bị từ chối; kết luận hợp lệ nhiều bối cảnh chung Lập trình viên viết phương thức lht cho lớp mymodel giả định bận tâm chi tiết hạ lưu tất cần dành cho đối tượng mymodel để phơi bày phương pháp vcov(Hàm vcov(hoiquy2) kiểm tra tương quan biến giải thích với để xem mức độ tự tương quan ) coef, cuối cùng, để cung cấp ước tính phương sai hiệp phương sai thay thế, thể thành vcovXX.mymodel functions Sau đó, chức anh tự động tái tạo phương trình (1.4) bối cảnh Gói plm thiết kế để tuân thủ khuôn khổ cho phép mở rộng dễ dàng dọc theo đường phác thảo Bên cạnh vấn đề thiết kế mã mơ-đun để dễ dàng sản xuất bảo trì tái sử dụng chức có ngữ cảnh mới, định hướng đối tượng có lợi tính tốn quan trọng hiệu Như thấy, định hướng đối tượng có nghĩa "đối tượng" thống kê (vector hệ số, hiệp phương sai) ánh xạ tới tính tốn cơng cụ theo loại Từ quan điểm nhà phát triển phải đối mặt với tính tốn vấn đề hiệu độ xác, điều có nghĩa thường khai thác cấu trúc đặc biệt vấn đề bàn tay Các phương pháp chuyên ngành (thường viết biên dịch C FORTRAN) thường có sẵn, tăng tốc độ tính tốn theo nhiều bậc độ lớn cho lớp cụ thể vấn đề Một ví dụ đơn giản đảo ngược ma trận đối xứng khối đường chéo; vấn đề điển hình ước tính liệu bảng điều khiển gls, ma trận hiệp phương sai ước tính lỗi, NT × NT, phải giải Một cải tiến rõ ràng khai thác tài sản mà nghịch đảo ma trận khối chéo tạo thành từ nghịch đảo khối riêng biệt; nhiên, xác định lỗi hiệp phương sai đối tượng bdsmatrix cho phép sử dụng phương thức resolve.bdsmatrix nhanh từ gói tên (Therneau, 2014) Giải pháp sử dụng, ví dụ: cho ggls ước lượng mơ tả Chương 5: quy trình mà tính hiệu tính tốn quan trọng, thích hợp mặt thống kê cho bảng N lớn, mặt khác, trở thành vấn đề tính tốn Một trường hợp khác mà loại ma trận đặc biệt mở rộng đáng kể ranh giới khả thi mơ hình khơng gian: đây, ma trận thưa thớt phổ biến, có chứa phần lớn số khơng Đơn giản hóa, người ta nói phương pháp đại số ma trận thưa thớt dựa vào thơng tin bổ sung vị trí số không, tránh hai để tiêu thụ nhớ để lưu trữ chúng, để lãng phí tài nguyên để tính tốn chúng Các phương pháp ma trận thưa thớt từ spam gói (Furrer Sain, 2010) từ ma trận đại số ma trận tổng quát Ma trận (Bates Maechler, 2016) sử dụng rộng rãi phương pháp bảng không gian mô tả Chương 10, với trình tối ưu hóa từ nlme ( Pinheiro cộng sự, 2017) MaxLik (Henningsen Toomet, 2011) (thảo luận tìm thấy Millo, 2014, Mục 5.2) Trên lưu ý khác có liên quan, đổi loại đối tượng ảnh hưởng đến biểu tượng mô tả mơ hình: cơng thức, từ ma trận mơ hình đáp ứng bắt nguồn từ tính tốn thực tế Phần mở rộng lớp đối tượng công thức vào lớp Công thức, kế thừa từ trước để khái quát hóa phép mơ hình đa phần nhiều phản hồi (Zeileis Croissant, 2010), sở cho đặc tả quán số ước lượng dựa kết hợp mức độ khác thiết bị đo đạc Plm quán linh hoạt việc thực phương pháp kinh tế mô tả Chương thực chức mở rộng Công thức Cuốn sách sử dụng, phát triển, phương pháp liệu bảng R Cuộc thảo luận ngắn này, đó, khơng thể làm xước bề mặt giàu có sở hạ tầng máy tính sẵn có cho người dùng quay hướng phát triển phương pháp riêng Chúng tơi hy vọng có trực giác số hướng dẫn để hỏi thêm người dùng plm gói có liên quan muốn mở rộng phương thức có tài liệu này, tận dụng sức mạnh môi trường R lớn Như Borges nói, “Kế hoạch lớn đến mức đóng góp nhà văn vơ tối ưu.” 2.5 Ký hiệu Cuốn sách thiết phải ký hiệu nặng Hơn nữa, quy ước khác trường khác số liệu kinh tế bảng điều khiển đề cập tài liệu Một nỗ lực đáng kể thực để trình bày thức hóa cách quán chương, điều địi hỏi phải rời từ thói quen thơng thường Do đó, phần có nghĩa tham chiếu cho toàn sách 2.5.1 Ký hiệu chung Xác suất biểu thị P, giá trị kỳ vọng biểu thị E, phương sai V, theo dõi tr, hệ số tương quan cor, độ lệch chuẩn � (sigma) Phương trình bậc hai biểu mẫu biểu thị q ma trận nhận dạng I Một tập hợp biến số xác định hai ma trận: P, trả giá trị sau nhân với vectơ; M, trả số dư: P = X (X⊤X)−1X M = I - P Phân tách Cholesky ma trận biểu thị C, cho: CAC⊤ = I 2.5.2 Ký hiệu khả tối đa Đối với mơ hình ước lượng theo phương pháp khả tối đa, hàm mục tiêu biểu thị ln L, Jacobian J, gradient g, Hessian H ma trận thông tin I Đối với thuyết trình chung phương pháp log-likelihood, tập hợp tham số biểu thị � Số liệu thống kê ba kiểm tra biểu thị LR, LM Wald, tương đối, tỷ lệ khả năng, hệ số Lagrange kiểm tra Wald 2.5.3 Chỉ mục Một bảng cấu thành cá thể N ký hiệu n (khi cần thiết, m sử dụng bí danh cho n) Mỗi cá nhân quan sát thấy T thời gian khác biểu thị t (khi cần thiết, s sử dụng bí danh cho số t) Kích thước mẫu ký hiệu O, , Tn số chuỗi thời gian cho n Nếu Tn = T ∀n (trường hợp bảng cân bằng), có O = NT Các covariates K lập mục k; lưu ý cột người không xem xét số 2.5.4 Mơ hình thành phần lỗi hai chiều Bây xem xét mơ hình thành phần lỗi hai chiều (mơ hình thành phần lỗi cá nhân chiều thông thường trường hợp đặc biệt); viết cho quan sát: y đáp ứng, � (alpha)chặn, x vectơ K biến đổi với hệ số liên quan � (beta)Đơi dễ dàng để xem xét z, thu cách thêm số vào trước vị trí vector x: ), với véc tơ hệ số liên quan � với =(1, = (�, ) Lỗi mơ hình � tổng hiệu ứng riêng lẻ bất biến thời gian �, hiệu ứng thời gian bất biến riêng lẻ � (muy)và lỗi lại � Ngoại trừ số chuỗi thời gian phương thức không gian, � giả định i.i.d Phương sai biểu thị �2; chúng tơi có lỗi thành phần nó: , , , Tất giá trị ước tính biểu thị giá trị "đúng" với mũ để, ví dụ, hệ số ước tính, số dư sai số ước tính lỗi tương ứng: , Trong dạng ma trận, mơ hình viết: j vec-tơ 1, X Z ma trận biến đổi (cột thứ hai bao gồm cột ma trận trước, không gồm ma trận trước), � vectơ N hiệu ứng riêng lẻ, � vector hiệu ứng thời gian T, � vectơ hiệu ứng lại O D biểu thị ma trận biến giả; D� D� tương ứng biến giả ma trận cho cá nhân thời gian Trong trường hợp bảng cân quan sát xếp hạng theo cá nhân, sau theo chuỗi thời gian (“chỉ số t thay đổi nhanh hơn”), hai ma trận thể sản phẩm Kronecker Biểu thị J = ma trận vng chúng, có: Ma trận hiệp phương sai lỗi � biểu thị Ω (omega)Một số giả định đơn giản dẫn đến: 2.5.5 Chuyển đổi mơ hình thành phần lỗi chiều Đối với mơ hình thành phần lỗi riêng lẻ chiều,thuật ngữ cuối biến mất.Trong trường hợp này, biểu thị ma trận S sau nhân với biến, trả vectơ có độ dài O chứa đặc điểm riêng lẻ biến, biến lặp lại Tn lần Chúng ta sử dụng ma trận Ī = I - JJ̄, sau nhân với biến, trả biến độ lệch so với trung bình tổng thể nó: Trong trường hợp bảng cân bằng, ma trận bên trong, tương ứng biểu thị B W, xác định: Biểu thị với � (phi)= ma trận hiệp phương sai lỗi viết: Chúng tơi biểu thị � (theta)= - � phần ý nghĩa riêng lẻ trừ mơ hình GLS.phương pháp bình phương nhỏ tổng quát (GLS) Hai ma trận chuyển đổi khác sử dụng: D O thực tương ứng khác biệt độ lệch trực giao vectơ 2.5.6 Chuyển đổi cho mô hình thành phần lỗi hai chiều Quay lại mơ hình thành phần lỗi hai chiều, có hai ma trận ma trận: Ma trận bên là, biểu thị JJ̄= /NT ma trận mà nhân với vectơ đại diện cho biến trả giá trị trung bình tổng thể lặp lại NT lần: Biểu thị thêm: = - = - Ma trận hiệp phương sai lỗi sau viết: Với mơ hình thành phần lỗi riêng lẻ chiều, =1− cho i = �, �, 2.5.7 Các mơ hình nhóm lồng Hiệu ứng nhóm biểu thị λ, (lamda)các nhóm G lập mục g 2.5.8 Biến ngẫu nhiên Ma trận công cụ biểu thị L, số lượng công cụ M 2.5.9 Hệ phương trình Chúng tơi xem xét hệ phương trình L lập mục l, đánh dấu m cần thiết Ξ (xi)là ma trận kích thước O × L cột chứa vector lỗi cho phương trình Ma trận hiệp phương sai ký hiệu Σ (sigma) Σ = E( Ξ) phần tử biểu thị � 2.5.10 Chuỗi thời gian Mơ hình chuỗi thời gian chung xem xét sách xác định điều sau Ξ xi phương trình: � hệ số hồi quy tự động mơ hình ar (1), � psi hệ số ar (1) trình cho �, ξ xi lỗi iid Khi độ trễ cần thiết, chúng ký hiệu l số lags ký hiệu L Nó đơi hữu ích để biết khởi đầu trình; điều biểu thị - S, quan sát có sẵn 1.6.11 Biến phụ thuộc biến số giới hạn Đối với mơ hình xếp, mức J biến phụ thuộc, xác định ngưỡng � muy, ký hiệu j Đối với mơ hình Poisson, tham số Poisson biểu thị � theta Trong trường hợp chéo, tương đương với: = eta lamda λ tổ hợp tuyến tính biến số Λ lamda Y tương ứng tổng λ phản ứng cho cá nhân Đối với mơ hình Negbin, � delta tham số phân phối � tham số liên kết giá trị mong đợi phương sai phản hồi 2.5.11 Bảng không gian Ma trận lân cận biểu diễn W phần tử w Nó xây dựng vùng lân cận nhị phân khoảng cách d hai cá nhân Mơ hình chung xem xét sách mơ tả phương trình sau: Phương trình xác định mơ hình giải đốn ảnh SAR, hệ số không gian hồi quy tự động cho phản ứng biểu thị λ Phương trình thứ ba định nghĩa mơ hình số độ cao SEM: phần khơng phải cá nhân lỗi mơ hình tương quan tự động mặt không gian, hệ số không gian hồi quy tự động biểu thị ρ Cuối cùng, phương trình cuối cho biết thành phần cịn lại mơ hình tương quan tự động, với (hệ số Vòng quay khoản phải thu = Doanh thu / bình quân khoản phải thu) AR(1) đóng góp � si, ξ xi định nghĩa i.i.d.errors Để đơn giản hóa ký hiệu, chúng tơi xác định ma trận A=I- W , B=I- W trả tương ứng lọc không gian phản hồi lỗi http://www.fetp.edu.vn/cache/MPP03-521-R22V-2012-02-10-10300799.pdf TÀI LIỆU THAM KHẢO Service science and information professcional http://www.webcitation.org/ 6ahBX31BD Pannel data econometrics with R ... 3(quyển 15) Synergies: Khoa học dịch vụ ngành thông tin Tham gia khoa học khoa học dịch vụ Con người, thông tin, công nghệ, tổ chức: Những điều có quen thuộc khơng? Đây có phải Khoa học Dịch vụ Khoa. .. cho Khoa học Dịch vụ Chúng xem xét ngắn gọn giảng dạy Khoa học dịch vụ, bao gồm iSchools Tiếp theo xem xét tranh lớn nơi Khoa học Dịch vụ hướng đến 2.2 CHƯƠNG Khoa học dịch vụ cho hành tinh thông. .. Dịch vụ biên tập viên Sổ tay Dịch vụ Khoa học Ơng xuất 100 báo Khoa học Máy tính, Khoa học Nhận thức Khoa học Dịch vụ Anh hữu ích hào phóng tơi hỏi liệu tơi mô tả cách anh dạy Khoa học Dịch vụ