멀티스탯

멀티스탯(Multistat)은 통계 및 기계 학습 분야에서 사용되는 용어입니다. 목표 변수를 예측하는데 있어 어떤 특징이나 변수가 가장 유의미한지 판단할 수 있는 데이터 분석 방법을 설명합니다.

Multistat는 1970년대에 개발되었으며 의학 및 생물학의 데이터 분석에 사용되었습니다. 그러나 요즘에는 경제, 금융, 마케팅 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

다중 통계 방법은 데이터 세트의 각 변수가 다양한 방식으로 대상 변수와 관련될 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다. 어떤 변수가 가장 예측력이 좋은지 결정하려면 해당 변수가 대상 변수와 얼마나 강하게 관련되어 있는지, 그리고 데이터 세트의 다른 모든 변수와 얼마나 강하게 관련되어 있는지 평가해야 합니다.

이를 위해 다중공선성이라는 통계적 검정이 사용됩니다. 이를 통해 두 개 이상의 변수가 서로 얼마나 강력하게 관련되어 있는지 확인할 수 있습니다. 두 변수의 다중 공선성이 높으면 데이터 분석에 오류가 발생하고 잘못된 결론이 나올 수 있습니다.

이를 방지하기 위해 multistat에서는 대상 변수에 대한 예측 값이 높고 다른 변수와의 다중 공선성이 낮은 변수만 선택하는 변수 선택 기술을 사용합니다.

따라서 다중 통계는 데이터 분석을 위한 중요한 도구이며 보다 정확하고 유효한 결론을 얻을 수 있게 해줍니다.

다중 트래픽 측정 장치 또는 “multostat”(“MFS”, 영어 시스템에서는 “stat server”라고도 함).

소위 "클릭"(또는 영어 클릭의 "클릭")을 방지하기 위해 일부 상업용 인터넷 제공업체에서 사용하는 IP 주소 대량 차단 또는 트래픽 대량 기록을 위한 강력한 메커니즘 - 클라이언트 측의 불공정 행위 . 특정 기간 동안 사이트를 방문한 사용자 그룹의 각 구성원에 대해 방문한 페이지의 카운터를 관리하는 기능을 제공합니다. 이 제한기의 메커니즘과 설정은 각 사이트의 관리자가 자신의 재량에 따라 구성합니다.

Muldas(대량 다운로드 차단 에이전트)의 개념은 고정 IP 주소 지정을 기반으로 하지만 러시아에서는 이것이 대부분의 사람들에게 가장 일반적인 주소 지정 유형이 아니라는 점을 고려하면 동적 IP의 링크도 적극적으로 사용됩니다. muldas 메커니즘은 사이트 방문 횟수 계산을 사이트에 들어갈 수 있는 고유 주소 수 계산으로 줄입니다. 특정 기간에 대한 일관된 계산, 마지막 방문 기간 비교, 점점 더 많은 새로운 네트워크의 출현에 비례하여 보안 임계값 증가, 다른 네트워크에 연결 등을 통해 multigadis 계산기는 매우 유연한 도구가 됩니다. cli의 범위를 결정하고 제한하는 시스템