Rapportskrivande
Download
1 / 51

Rapportskrivande - PowerPoint PPT Presentation


  • 89 Views
  • Uploaded on

Rapportskrivande. Exjobb SA3 2010. Inledning. Varför skriver vi vetenskapliga rapporter? För att kommunicera vår studie och våra resultat Men också för att tillåta granskning från forskningssamfundet. Inledning. Vilka krav ställer detta på vår rapport?

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' Rapportskrivande' - hector


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
Rapportskrivande

Rapportskrivande

Exjobb SA3

2010


Inledning
Inledning

  • Varför skriver vi vetenskapliga rapporter?

    • För att kommunicera vår studie och våra resultat

    • Men också för att tillåta granskning från forskningssamfundet.


Inledning1
Inledning

  • Vilka krav ställer detta på vår rapport?

    • Absolut viktigast är att studiens resultat är giltiga

      • Reliabilitet: Tillförlitlighet i experiment, datainsamling etc. med avseende på slumpmässiga variationer.

      • Validitet: Att studien mäter eller undersöker det som avses dvs. att problemet kan och har behandlats systematiskt.

      • Representativitet: Att slutsatserna är generella

      • Upprepningsbarhet: Studien skall i princip kunna upprepas av någon annan, vilket bl. a. ställer krav på extrem detaljnivå i avgörande stycken.


Inledning2
Inledning

  • Övriga krav

    • Bygger på och förhåller sig till existerande forskning

    • ¨Heltäckande – en läsare som tillhör målgruppen skall kunna tillgodogöra sig hela rapporten

    • Stringent – ”den röda tråden” skall lysa

    • Välskriven med ett formellt språk

    • Skall följa en väl etablerad standard för utformningen av vetenskapliga rapporter


Delar i en rapport
Delar i en rapport

  • Titelsida

  • Abstract (sammanfattning)

  • Innehållsförteckning

  • List of figures

  • List of tables

  • List of publications

  • Acknowledgement


Delar i en rapport1
Delar i en rapport

  • Observera att detta skiljer sig något från den föreslagna dispositionen i boken

    • Inledning

    • Eventuell övergripande metod och positionering

    • Bakgrund och relaterat arbete (teori)

    • Genomförd forskning

      • Metod, Resultat, Analys, Delslutsatser

    • Övergripande slutsatser

    • Diskussion och förslag till vidare forskning


Rapport abstract
Rapport: Abstract

  • Bör sammanfatta rapporten på ett övergripande sätt.

  • Beskriv problemet

    • Det övergripande området/problemet

    • Det exakta problemet studerat

  • Beskriv metoden / lösningen

  • Beskriv resultatet

  • Ge de viktigaste slutsatserna


Rapport abstract lic tuve
Rapport: Abstract – Lic Tuve

  • An ensemble is a composite model, aggregating multiple base models into one predictive model. An ensemble prediction, consequently, is a function of all included base models. Both theory and a wealth of empirical studies have established that ensembles are generally more accurate than single predictive models. The main motivation for using ensembles is the fact that combining several models will eliminate uncorrelated base classifier errors. This reasoning, however, requires the base classifiers to commit their errors on different instances – clearly there is no point in combining identical models. Informally, the key term diversity means that the base classifiers commit their errors independently of each other. The problem addressed in this thesis is how to maximize ensemble performance by analyzing how diversity can be utilized when creating ensembles.A series of studies, addressing different facets of the question, is presented.The results show that ensemble accuracy and the diversity measure difficulty are the two individually best measures to use as optimization criterion when selecting ensemble members. However, the results further suggest that combinations of several measures are most often better as optimization criteria than single measures. A novel method to find a useful combination of measures is proposed in the end. Furthermore, the results show that it is very difficult to estimate predictive performance on unseen data based on results achieved with available data. Finally, it is also shown that implicit diversity achieved by varied ANN architecture or by using resampling of features is beneficial for ensemble performance.


Rapport inledning
Rapport: Inledning

  • (Kom ihåg att hela rapporten i princip skrivs efter att studien är genomförd, dvs. använd inte futurum.)

  • Kanske det viktigaste kapitlet i rapporten!

  • Skall bl. a.

    • Introducera läsaren i ämnet

    • Motivera studien

    • Precisera frågeställningen

    • Redogöra för de viktigaste forskningsbidragen


Rapport inledning1
Rapport: Inledning

  • Inledningskapitlet är oftast hårt strukturerat

    • Introducerande text

    • Problemformulering

    • Forskningsfrågor/Delmål

    • Viktigaste forskningsbidrag

    • Beskrivning av rapportens vidare upplägg


En iakttagelse
En iakttagelse

  • En läsare som inte vill/orkar läsa hela rapporten kommer ofta titta på följande avsnitt:

    • Sammanfattning / abstract

    • Viktigaste forskningsbidrag

    • Introduktion

    • Problemformulering

    • Forskningsfrågor/delmål

    • Slutsatser


Inledning introducerande text
Inledning: Introducerande text

  • Syftet är att introducera läsaren i ämnet

    • Introduktionen måste vara relativt kort och skall enkelt gå att följa för någon i målgruppen.

      • Ofta börjar introduktionen väldigt brett och smalnar sedan av.

      • Specifikt skall läsaren inte behöva referera längre fram i rapporten för att förstå introduktionen.

      • Undvik såväl svåra begrepp som alltför tekniska beskrivningar (om inte målgruppen motiverar det)

      • Introduktionen skall innehålla precis så mycket som behövs för att förklara och motivera problemformuleringen!


Exempel introduktion
Exempel - introduktion

  • Tuves lic.

  • Rikards lic.

  • Man kan tänka sig en sammanfattande punktlista (eller motsvarande) som ingång till problemformuleringen.

  • RikardKeyObs


Problemformulering
Problemformulering

  • Det viktigaste stycket i hela rapporten!

    • Skall driva hela arbetet.

  • Kan formuleras som en forskningsfråga

    • Bryts oftast ner i mindre delfrågor

    • Slutsatserna svarar på dessa frågor

  • Kan formuleras som ett problem

    • Bryts ner i utvärderingsbara ”objectives” (delmål)

    • Slutsatserna återkopplar till delmålen


Problem statement tuve
Problem Statement - Tuve

  • The main problem:

    How should ensembles be created to maximize predictive performance?

  • The problem statement:

    How could measurements of diversity and predictive performance on available data be used when combining or selecting base classifiers in order to maximize ensemble predictive performance on unseen data?


Research questions tuve
Research Questions - Tuve

  • The problem statement can be further specified through the following more specific research questions:

  • How do different means of achieving implicit diversity among base classifiers affect the performance of, and diversity in, the ensemble?

  • Can ensemble predictive performance on novel data be estimated from results on available data?

  • Is there an optimization criterion based on an existing measure on available data that is best for the purpose of developing ensembles that maximize predictive performance?

  • Are combinations of single measures a good solution for the purpose of developing ensembles that maximize predictive performance?


Problem statement rikard
Problem statement - Rikard


Viktigaste bidrag
Viktigaste bidrag

  • Detta avsnitt skrivs väldigt sent trots att det ligger i första kapitlet.

  • Våga vara tydlig med vad det / de viktigaste bidraget är.

  • Var inte onödigt blygsam men undvik definitivt också att påstå något här som inte backas upp i rapporten.

    • Specifikt påstå inte att du ”löst” en generalisering av vad du studerat.


Viktigaste bidrag tuve
Viktigaste bidrag - Tuve

Main Contributions

Six studies addressing how to use diversity and performance

measures in ensemble creation have been addressed in this

thesis. The main contributions are:

  • Implicit diversity is beneficial for overall ensemble accuracy, compared with ensembles with homogenously trained models.

  • Results show that estimating ensemble performance based on training or validation data is very hard.

  • Ensemble accuracy and the diversity measure difficulty are the most successful measures to use as single optimization criteria.

  • A method for optimizing a combined optimization criterion is proposed, which prove to be better than the single best optimization criterion regardless of which single measure that was best.



Bakgrund och relaterat arbete
Bakgrund och relaterat arbete

  • Kan organiseras på olika sätt – oftast dock flera kapitel.

  • Det ni skriver är ingen lärobok – målet är att ge någon i målgruppen en processerad och sammanfattande genomgång av för den genomförda studien relevant teori.

  • Teorigenomgången kan vara ganska bred, medan relaterat arbete handlar om exakt (eller nästan exakt) samma problem som det man studerar.


Bakgrund och relaterat arbete1
Bakgrund och relaterat arbete

  • Avsnittet om relaterat arbete anses av många (t.ex. vissa examinatorer) vara extremt viktigt. Varför det?

    • Forskning är kumulativ

    • Forskning skall utgå från forskningsfronten – inte från vad som står i t.ex. läroböcker

    • Författarna måste visa att de satt sig in i och förstått vad andra forskare gjort inom problemområdet

    • Som forskare vill man gärna att andra skall läsa och relatera till ens eget arbete – men det måste förstås gälla åt båda håll


Exempel ulf avhandling
Exempel – Ulf avhandling

Chapter 2 Data mining 11

2.1A generic description of data mining algorithms 14

2.2Data 17

2.3Predictive regression 20

2.4Predictive classification 24

2.5Clustering 28

2.6Concept description 29

2.7Evaluation and comparison of classifiers 30

Chapter 3 Basic data mining techniques 39

3.1Linear regression 40

3.2Decision trees 40

3.3Neural networks 44

3.4Genetic algorithms 53

3.5Genetic programming 56

Chapter 4 Rule extraction 61

4.1Sensitivity analysis 63

4.2Rule extraction from trained neural networks 63

4.3Related work concerning rule extraction 67

Chapter 5 Ensembles 75

5.1Motivation for ensembles 76

5.2Ensemble construction 77

5.3Diversity 81

5.4Related work concerning ensemble creation 87


Forskningskapitel
Forskningskapitel

  • Kan vara ett eller flera.

    • I en avhandling eller lic. är det oftast flera kapitel, var och ett presenterande en studie, men i en kandidatuppsats räcker det oftast med ett forskningskapitel.

    • Bör innehålla:

      • Metod

      • Resultat

      • Analys

      • Delslutsatser


Forskningskapitel metod
Forskningskapitel - metod

  • Metoden beskriver i detalj hur ni genomfört studien.

    • I en uppsats är detta oftast det överlägset längsta kapitlet.

    • Allt skall dokumenteras och beskrivas på en nivå som:

      • Gör det möjligt för läsaren att bedöma t.ex. reliabilitet, validitet och representativitet.

      • Innebär att studien (i princip) skall vara möjlig att upprepa för en annan forskare.


Forskningskapitel metod1
Forskningskapitel - metod

  • De flesta exjobb innehåller någon form av empiri. Empiri kan vara t.ex.:

    • Enkäter

    • Intervjuer

    • Kartläggning

    • Användarstudier

    • Experiment

    • Aktionsforskningsprojekt

    • Utvecklande av system eller prototyp


Forskningskapitel metod2
Forskningskapitel - metod

  • Syftet med empirin skall vara uttalat (bör svara på någon av forskningsfrågorna eller bidra till något av delmålen).

  • Vald empiri (tillvägagångssätt) skall vara väl motiverat.

  • Olika designval i studiens utformning bör också motiveras.


Exempel syfte med studie
Exempel – syfte med studie

  • The purpose of this study (Löfström, Johansson & Niklasson 2008) is to empirically evaluate some standard techniques for introducing implicit diversity in ANN ensembles. More specifically, the study compares resampling techniques and the use of different architectures for base classifier ANNs against a baseline setup. The baseline setup combines a number of ANNs with identical architectures that were trained individually, using all available training data. The most important criterion is of course generalization accuracy; i.e., accuracy on a test set, but it is also interesting to compare the levels of diversity produced by the different methods. In addition, the study examines how diversity, measured using the disagreement measure, and generalization accuracy co-vary, depending on the technique used to introduce the diversity.


Exempel syfte med studie1
Exempel – syfte med studie

  • The purpose of this study was to evaluate G-REX against the criteria proposed by Craven and Shavlik in [CS99]; i.e. accuracy, comprehensibility, fidelity, scalability and generality. To demonstrate the high generality possessed by G-REX, rule extraction was extended to regression problems. In addition, new representation languages, here regression trees and fuzzy rules, were used. Lastly, G-REX was also applied to another kind of opaque models, here boosted decision trees.


Exempel motiverade designval
Exempel – motiverade designval

  • For simplicity, and to allow easy replication of the experiments, the Weka workbench [19] was used for all experiments. In this study, two kinds of ensemble models were used as oracles, a large Random Forest [5] and a number of RBF neural networks, trained and combined using standard bagging [4]. For the actual classification, J48 and JRip were used since they represent what probably are the most famous tree inducer C4.5 [17] and rule inducer RIPPER [7], respectively.


Forskningskapitel resultat
Forskningskapitel - resultat

  • Fundera igenom noga exakt hur resultaten skall presenteras.

    • Resultaten skall presenteras så tydligt som möjligt, t.ex. i figurer, tabeller och diagram

    • Resultaten skall presenteras i sin helhet – om det blir för mycket data kan delar flyttas till en appendix.

    • Resultaten bör kommenteras och viss analys kan/bör förekomma i resultatkapitlet.


Forskningskapitel resultat exempel
Forskningskapitel – resultat: exempel

  • Short-term predictions, using the variables share-of-voice and previous result, were much better (with the exception of Fritidsresor), see Table 40 and a sample prediction in Figure 42.

Figure 42: Short-term prediction of IM for Apollo.

  • Table 40: Results for short-term predictions given as R2 values.



Forskningskapitel analys
Forskningskapitel - analys

  • Analysen bör vara på övergripande nivå

  • Analysen bör utgå från studiens syfte (en forskningsfråga eller ett delmål) och måste baseras på resultaten.

  • Ofta använder man olika statistiska metoder för att genomföra analysen – detta är ämnet för F2 i kursen.



Forskningskapitel delslutsatser
Forskningskapitel - delslutsatser

  • Observera att detta inte är det övergripande slutsatskapitlet.

  • Slutsatserna utgår från studiens (empirins) syfte.

  • Slutsatserna måste vara tydliga utifrån analysen.

  • Slutsatserna sammanfattar ofta studien


Forskningskapitel slutsatser exempel
Forskningskapitel – slutsatser: exempel

This paper shows that the predictive performance of genetically evolved decision trees can compete successfully with trees induced by more specialized machine learningtechniques, here J48. The main advantage for an evolutionary approach is the inherent ability to produce a number of decision trees without having to sacrifice individual accuracy to obtain diversity. Here, each tree was evolved based on all available training data, which is in contrast to standard techniques, which normally have to rely on some resamplingtechnique to producediversity.

The proposed method, consequently, evolves a collection of accurate yet diverse decision trees, and then uses some selection strategy to pick one specific tree from that pool. The key idea, suggested here, is to form an imaginary ensemble of all trees in the pool, and then base the selection strategy on that ensemble. Naturally, the assumption is that individual trees that, to a large extent, agree with the ensemble are more likely to generalize well to novel data.

In the experimentation, the use of several selection strategies produced evolved trees significantly more accurate than the standard rule inducer J48. The best performance was achieved by selection strategies utilizing the imaginary ensemble on actual predictions, thus limiting the applicability to problems where predictions are made for sets of instances. Nevertheless, the results also show that even when bulk predictions are not possible, the suggested approach still outperformed J48.


Slutsatser vergripande
Slutsatser (övergripande)

  • Slutsatserna besvarar forskningsfrågorna eller visar att delmålen är uppfyllda.

    • Oftast upprepar man frågorna/delmålen och redovisar därefter motsvarande slutsats.

  • Slutsatserna måste utgå från empirin (samt möjligen teorin) och bör styrkas genom referenser tillbaka in i texten.




Diskussion och f rslag till vidare forskning
Diskussion och förslag till vidare forskning

  • I detta kapitel diskuterar författarna kritiskt studien, t.ex. utifrån kriterierna reliabilitet, validitet etc.

  • Författarna kan även ge förslag på fortsatt forskning


Exjobbet
Exjobbet

  • Det exakta formatet styrs av hur ert projekt ser ut.

  • Om ni bara har en studie, som då skall svara på alla forskningsfrågorna, så har ni förstås bara övergipande slutsatser.

  • Ofta kan det ändå vara bra att dela in rapportens empiri i flera studier eller experiment.


Exjobbet1
Exjobbet

  • Den röda tråden skall ”lysa” dvs. den skall vara tydlig och enkel att följa.

    • Problemformuleringen skall följa av inledningen

    • Forskningsfrågorna skall följa av problemformuleringen

    • Den empiriska studien (metoden) skall vara designad för att kunna svara på forskningsfrågorna

    • Resultaten från den empiriska studien skall redovisas tydligt

    • Analysen skall utgå från de redovisade resultaten

    • Slutsatserna skall besvara forskningsfrågorna baserat på analysen.


Spr ket
Språket

  • Ni kan skriva på engelska eller svenska

  • Välj inte engelska om ni inte

    a) är vana att skriva på engelska

    b) tror att ert arbete kommer att behöva spridas internationellt

  • Ett dåligt språk kan förstöra en i övrigt bra rapport

  • Ni måste undvika stavfel, meningsbyggnadsfel, särskrivningar etc.


Spr ket n gra tips
Språket – några tips

  • Skriv under hela exjobbets gång, dvs. spara inte rapporten till sist.

    • Om ni vet med er att ni inte är speciellt duktiga på att skriva så bör ni försöka hitta någon som kan hjälpa er genom att läsa korrektur

    • När ni skriver, skriv inte en ”draft” först (som ni tänker er att fixa till språket på efteråt) utan lägg kraften på att skriva korrekt från början


Spr ket n gra tips1
Språket – några tips

  • Oftast är det bäst att skriva kortfattat och rakt på, vilket då passar bäst ihop med en saklig och ganska ”torr” stil

  • Forskningsrapporter bygger på precision och stringens, kom t.ex. ihåg att ett ords exakta betydelse ofta är viktigt

  • Hela rapporten skrivs i efterhand – använd lämpligt tempus.

  • Använd passiv form i skrivandet dvs.

    ”En trädmodell skapades med Clementine”

    I stället för

    ”Vi skapade en trädmodell i Clementine”

  • Undvik överhuvudtaget ”vi”, om ni inte vill lyfta fram att ni t.ex. gjorde ett avgörande designval.


  • Referenser
    Referenser

    • Vi använder Harvardsystemet, vilket beskrivs väl i boken

    • Två huvudsakliga varianter:

      • ”Blom et al. (2005) beskriver t-testet…”

      • ”Sambanden analyseras med ett t-test (Blom et al. 2005)

    • Observera att ”allmängods” inte behöver refereras – men att ni då förstås inte får ”klippa och klistra” från en viss källa

    • Mycket viktigt:

      • Väv in referenserna i texten, stapla dem inte på varandra.

      • Om ni t.ex. i teorin vill beskriva något och använder er av främst en källa skriv det då innan presentationen istället för att referera varje stycke.

        • ”Beskrivningen av neuronnät nedan baserar sig på Haykin (1998).”


    Exempel inte bra s tt att referera
    Exempel – inte bra sätt att referera

    Hjärnanssättattlagra information harväcktintressehosforskareinomdatavetenskapen, vilketlett till att en nyteknikharvuxitfram (ANN). Dennateknikeftersträvarattsimulera den mänskligahjärnansfunktionalitet, förattkunnatillämpaspå problem somejkunnatlösas med traditionelladata­vetenskapligametoder. (Andersson & McNiell, 1992)

    Ett ANN ärliksomdetbiologiskaneuronnätetuppbyggtav neuron. Ettartificiellt neuron simulerar de grundläggandefunktionernahos den biologiskaneuronen. (Andersson & McNiell, 1992).

    Figur 3.3 Ettartificiellt neurons grundläggandefunktionalitet. Länkarna, vilkasamankopplar neuron, har en vikt. Vikten (Wn) hoslänkenmultipliceras med indatan (Xn) ochbestämmerhärigenomhurstorochvilkeninverkanindatanskall ha påneuronet. Detärlänkarnasviktsomuppdaterasdåneuronnätettränas. Neuron i sig äruppbyggdaavtvåberäkningsfunktioner. Den första, summeringsfunktionen, gersummanav den viktadeindatan. Transferfunktionen (f) bearbetar sedan resultatetfrånsummerings­funktionen, vilketgerneuronetsutdata. (Andersson & McNiell, 1992)


    B ttre s tt att referera
    Bättre sätt att referera

    Neuronnätär en välkändochmogenteknik. Nedanståendeteoretiskagenomgångföljeristortläroboken, ”Artificial Intelligence, A modern approach” (Russell & Norvig 1995, s. 563-597).

    Backpropagation(Rumelhart, Hinton & Williams 1986) är den populärastemetodenförattträna MLP nät, vilketgörattnätavdennatypenoftaheltenkeltkallasförbackpropagationnät. Nätetinitialiseras med slumpmässigaviktersom sedan anpassasgenomträning.

    • Varför en referensdär?


    Utformning och omfattning
    Utformning och omfattning

    • Rapporten skall skrivas i institutionens mall för kandidatuppsats – Informatik.

    • Antalet sidor bör vara mer än 40 men mindre än 60. Antalet sidor får inte överstiga 100.

    • Detta inkluderar inte ”datatunga” appendix som t.ex. kodlistningar.


    Seminarier
    Seminarier

    • Utnyttja seminarierna på bästa sätt

      • Seminarierna finns för att underlätta processen och förbättra kvaliteten på de färdiga rapporterna.

      • Seminarierna ställer krav på att man ligger någorlunda rätt i tidsplanen.

        • Gör inte ”minsta möjliga” utan se till att ni har tillräckligt med tid för att hinna producera något av hög kvalitet.

        • Lägg mycket kraft både på den egna texten och på att läsa och kritisera den andra gruppen.

        • Fokusera på de viktigaste aspekterna – se till att det hela hänger ihop.


    ad