표 3 새로운 Twords 변수의 통계 전체 크기 테이블 여기에서 검토한 주요 변수 외에도 문헌에 나타난 주요 변수 외에도 프로젝트의 행동을 예측하기 위해 식별하고 검토해야 할 관련 변수가 훨씬 더 많을 수 있습니다. 준모수적 구조화 모델링은 다양한 형식의 다양한 유형의 변수와 차원이 높은 기술 변수가 있는 복잡한 데이터에 적합합니다. 시공간적 데이터는 기부자가 프로젝트를 시도하도록 유도하는 데 도움이 되는 제목과 캠페인에 대해 쓰여진 내용과 같은 문자열과 크라우드펀딩 프로젝트의 가능한 추세와 진화하는 행동에 중요한 많은 관련 공변량으로 구성됩니다. 시공간 모델 더 최근에는 표준 머신 러닝 알고리즘이 기존 문헌에서 성공적인 크라우드펀딩 캠페인의 요소를 연구하는 데 적용된 유일한 주요 방법입니다. 잘 알려진 바와 같이, 대부분의 표준 머신 러닝 알고리즘은 동일한 모델에서 복제된 관찰 값의 독립성을 기반으로 하며, 이러한 관찰 값은 동일한 확률 변수의 독립적인 실현으로 간주됩니다. 지리학의 제1법칙은 "모든 것은 다른 모든 것과 관련이 있지만, 가까운 것[공간과 시간]은 먼 것보다 더 관련이 있다"고 명시합니다(Tobler(Tobler, 1970 )). 관찰 값이 공간과 시간에 고정되면 독립성 가정은 더 이상 현실적이지 않습니다. 공간과 시간에서 발생하는 크라우드펀딩 캠페인의 종속성 구조는 크라우드펀딩의 역학을 이해하는 데 중요하며 모델링에서 고려해야 합니다. 강남가라오케 갤럭시S25사전예약 다낭가라오케 다낭 유흥 강남레깅스룸 강남달토 갤럭시S25사전예약 나트랑 유흥 호치민불건마 성인용품 성인용품 지피방 소액결제 현금화 정보이용료 현금화 하남휴대폰성지 하남휴대폰성지 무료웹툰 모음 개인회생자대출 레드라인 먹튀 천안다국적노래방 구글백링크 구글상위노출 구글백링크 구글상위노출 카지노솔루션 카지노솔루션 먹튀사이트 제작 스포츠중계제작