삼각함수 예제
그것은 종종 어떤 연구는 어떤 연구 보다 더 나은 말했다, 그리고 주로 이것은 사실, 하지만 당신은 당신의 방법은 제한이 있을 수 있습니다 사실을 고려할 필요가, 편견 등. 삼각측량은 더 많은 세부 사항을 캡처하는 매우 유용한 수단이지만, 편견의 영향을 최소화하고 균형 잡힌 연구 연구를 보장하는 데 매우 유용한 수단입니다. 좋은 기사 모든 -에 – 모든, 나는 더 구체적으로 누락의 거짓말, 특히 주어진 예의 다양한 삼각측량에 사용되는 누락의 거짓말을 해결하는 기사를보고 싶습니다. 감사합니다. 케네디, 패트릭 : 삼각 측량경우 관계에 번잡 할 수 있습니다. (2009). 여러 연구 옵션을 결합하는 방법: 실용적인 삼각측량 (http://johnnyholland.org/2009/08/20/practical-triangulation) 우리가 전자 가젯 중독의 잠재적 인 연구의 논의 한 예에 대해 생각. 이제 한 연구가 아닌 두 번, 심지어 세 번의 연구를 수행할 수 있다고 상상해 보십시오. 캠퍼스에서 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하고, 캠퍼스 정책에 대한 내용 분석과 자연 환경의 학생들의 관찰을 실시할 수 있다면 어떨까요(Brewer & Hunter, 1989; 타샤코리 & 테들리, 1989)? 삼각분할은 단순히 여러 데이터 수집 전략을 사용하는 것이 아닙니다. 측정의 삼각분할은 연구원이 단일 변수를 측정하기 위해 여러 접근 법을 사용할 때 발생합니다.
이론의 삼각분할은 연구원이 단 하나 사건 또는 현상을 설명하는 것을 돕도록 다중 이론에 의지할 때 생깁니다. 삼각측량에 대해 자세히 알아보려면 브루어, J., 헌터, A. (1989)와 같은 출처가 관심을 가질 수 있습니다. 멀티 메소드 연구 : 스타일의 합성. 뉴베리 파크, 캘리포니아: 세이지; 타샤코리, A., & 테들리, C. (1998). 혼합 방법론: 정성적 및 정량적 접근법을 결합합니다. 사우전드 오크스, 캘리포니아: 세이지. 이외에도 꽤 지치고, 아마도 파산, 당신은 아마 의 원인과 결과의 상당히 포괄적 인 이해로 끝날 것, 그리고 캠퍼스 응답, 학생들의 전자 기기 중독.
그리고 확실히 더 포괄적 인 이해는 덜 포괄적 인 것보다 낫다. 단점은 물론, 제한된 시간 이나 제한된 자금 으로 인해 그러한 광범위한 연구를 수행하기 위해 자원이 없을 수 있다는 것입니다. 삼각분할은 검증에 관한 것이 아니라 이해를 심화하고 넓히는 것에 관한 것입니다. 개념 적 프레임에서 혁신을 생산하는 데 사용할 수 있습니다. 그것은 다중 관점 메타 해석으로 이어질 수 있습니다. [삼각측량은] 하나 이상의 관점에서 연구함으로써 인간의 행동의 풍요로움과 복잡성을 더 완벽하게 매핑하거나 설명하려는 시도입니까? – 코헨과 매니언 삼각측량은 두 개 이상의 소스에서 교차 검증을 통해 데이터의 검증을 용이하게합니다. 그것은 다른 계기를 통해 얻은 사실 인정의 일관성을 시험하고 우리의 결과에 영향을 미치는 위협 또는 다중 원인의 몇몇을 통제하거나 적어도 평가하는 기회를 증가시킵니다. 삼각분할은 거의 모든 유형의 관계에서 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 형제자매가 동의하지 않을 때 두 형제 간의 관계는 부모에 의해 삼각측량될 수 있으며, 한 파트너가 다른 파트너와의 지원 및 통신을 위해 자녀 또는 부모에 의존할 때 부부 간의 관계는 삼각측량될 수 있습니다. 두 친구는 또한 그것을 해결하기 위해 충돌에 다른 친구를 그릴 수 있습니다.
NLP는 약 40 년 동안 분야로 성장하고있다, Resnik 관찰, 그리고 1990 년대 초부터, 그것은 기계 학습의 선도적 인 가장자리에왔다 및 다양한 현상을 이해하는 데 적용. 현재 그는 NLP 연구가 다양한 대규모 데이터 세트를 사용할 수 있다고 지적했다. 그는 160만 개의 트윗, 681,288개의 소셜 미디어 게시물, 온라인 블로거로부터 1억 4천만 개 이상의 단어, 공개적으로 이용 가능한 모든 Reddit 댓글을 포함하는 테라바이트 크기의 데이터 세트를 포함하여 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트의 예로 이 점을 설명했습니다. 그러나 2015.11 로, 그는 주장, 의료 또는 임상 설정에서 NLP에 대 한 예술의 상태는 약 10 의료 영역에서 사용할 수 있는 데이터 집합은 훨씬 더 적은 훨씬 작은 때문에 다른 응용 분야에서 NLP에 대 한 그 뒤에 년.