Pregunta C sobre modelado matemático de la Copa Huawei
¿Alguna vez se ha sentido perdido al enfrentarse a problemas complejos de modelado matemático? Como ganador del Premio O del Concurso de modelado matemático para estudiantes universitarios estadounidenses de 2021, le proporciono un conjunto de excelentes ideas de resolución de problemas que le permitirán abordar fácilmente diversos problemas.
¡Echemos un vistazo a la pregunta C del concurso de investigación~!
reformulación del problema
Actualmente existen muchos concursos innovadores, y los concursos más importantes generalmente adoptan una revisión en dos etapas (revisión en línea, revisión in situ) o en tres etapas (revisión en línea, revisión in situ y defensa). La característica de los concursos de innovación es que no existe una respuesta estándar y requiere una revisión independiente por parte de expertos en revisión basada en el marco de revisión (sugerencias) propuesto por el proponente (grupo). Por lo tanto, para el mismo trabajo, las puntuaciones de diferentes jueces pueden ser bastante diferentes. De hecho, cuando la escala de la competencia es grande y el número de jueces es grande, el problema de los rangos grandes es más prominente. Obviamente, simplemente clasificar basándose en la suma de las puntuaciones de varios jueces no es una buena solución para juzgar concursos de innovación. Por lo tanto, es de gran importancia explorar la imparcialidad, la equidad y la naturaleza científica de los planes de revisión de la competencia de innovación a gran escala.
Pregunta uno
En cada etapa de evaluación, las obras generalmente se distribuyen al azar y cada obra requiere una revisión independiente por parte de varios jueces. Para aumentar la comparabilidad de las puntuaciones otorgadas por diferentes expertos revisores, debería haber cierta superposición entre las colecciones de trabajos revisados por diferentes expertos. Pero si algunas intersecciones son grandes, debe haber algunas intersecciones que son pequeñas, y la comparabilidad se vuelve más débil. Establezca un modelo matemático para determinar el plan óptimo de "distribución cruzada" basado en la situación de 3000 equipos participantes y 125 expertos en revisión, y cada trabajo es revisado por 5 expertos, y discuta los indicadores relevantes (su propia definición) y los detalles de implementación. del plano.
El objetivo es determinar el esquema óptimo de “distribución cruzada” para aumentar la comparabilidad de las puntuaciones otorgadas por diferentes revisores. Podemos modelar este problema como un problema de optimización combinatoria y encontrar la mejor solución mediante modelado matemático y métodos de resolución.
- Determine la variable:
defina una variable binaria x (i, j), donde i representa el número del experto revisor y j representa el número del trabajo. Esta variable indica si el i-ésimo experto en revisión revisa el j-ésimo trabajo. El valor de x (i, j) es 1, lo que significa que el experto en revisión i ha revisado el trabajo j, y el valor de x (i, j), que es 0, significa que no hay revisión. - Defina la función objetivo:
el objetivo es maximizar la comparabilidad entre las puntuaciones otorgadas por diferentes expertos en revisión, es decir, maximizar la intersección entre las colecciones de obras revisadas por diferentes expertos. Por lo tanto, podemos definir la función objetivo como:
M aximizar: ∑ ( i , j ) x ( i , j ) Maximizar: ∑(i,j) x(i, j)M a ximizar _ _:∑ ( yo ,j ) x ( yo ,j )
Esta función objetivo expresa la necesidad de maximizar el número de revisiones cruzadas entre todos los expertos revisores y trabajos. - Agregue restricciones:
limite a cada revisor a revisar como máximo k trabajos: esto se puede expresar como la siguiente restricción:
Sujeto a: ∑jx(i, j) <= k, para todo i
esta restricción garantiza que cada revisor no El número máximo de obras reseñadas k se supera.
Cada trabajo necesita ser revisado por m expertos en revisión: esto se puede expresar como las siguientes restricciones:
S objeto de: ∑ ix (i, j) = m, para todo j Sujeto a: ∑ix(i, j) = m, para todos jSujeto _ _ _ _ _:∑yo x ( yo ,j )=m , para todo j
esta restricción garantiza que cada trabajo será revisado por m expertos en revisión.
Restricciones de variables binarias:x ( i , j ) ∈ 0 , 1 x(i, j) ∈ {0, 1}x ( yo ,j )∈0 ,1 - Resolución de problemas de optimización:
●Utilizar algoritmos de optimización o herramientas de programación matemática para resolver los problemas de optimización establecidos anteriormente. Estas herramientas pueden ayudar a encontrar el valor óptimo de la variable x(i, j), es decir, la mejor solución de "distribución cruzada". - Analice los resultados:
●Una vez completada la solución, los resultados se pueden analizar para determinar qué expertos en revisión deben revisar qué trabajos para maximizar la comparabilidad de las revisiones. - Detalles de implementación:
●En la aplicación real, se deben considerar factores prácticos como la disponibilidad de expertos en revisión, las características del trabajo, el tiempo de revisión, etc. Además, es posible que se requieran múltiples experimentos y ajustes para optimizar el protocolo.
Es un problema de programación lineal entera (ILP) porque las variables x(i, j) que queremos resolver son números enteros binarios (0 o 1) y queremos maximizar una función objetivo lineal.
import pulp
# 创建线性规划问题
model = pulp.LpProblem("CrossDistribution", pulp.LpMaximize)
# 定义评审专家数量和作品数量
num_experts = 125
num_works = 3000
# 定义每位评审专家最多评审的作品数量和每份作品需要被评审的专家数量
k = 20 # 最多评审的作品数量
m = 5 # 每份作品需要被评审的专家数量
# 创建二进制变量x(i, j)
x = pulp.LpVariable.dicts("x", ((i, j) for i in range(num_experts) for j in range(num_works)), cat='Binary')
# 定义目标函数：最大化交叉评审数量
model += pulp.lpSum(x[i, j] for i in range(num_experts) for j in range(num_works))
# 添加约束条件
# 每位评审专家最多评审k份作品的约束
for i in range(num_experts):
model += pulp.lpSum(x[i, j] for j in range(num_works)) <= k
# 每份作品需要被评审m位专家的约束
for j in range(num_works):
model += pulp.lpSum(x[i, j] for i in range(num_experts)) == m
# 求解线性规划问题
model.solve()
# 打印结果
print("Status:", pulp.LpStatus[model.status])
# 打印每位评审专家评审的作品列表
for i in range(num_experts):
selected_works = [j for j in range(num_works) if x[i, j].value() == 1]
print(f"评审专家 {
i+1} 评审的作品列表：{
selected_works}")
# 打印最大化的交叉评审数量
print("最大化的交叉评审数量:", pulp.value(model.objective))
Pregunta 2
Necesitamos explorar diferentes esquemas de revisión, comparar su efectividad y diseñar nuevos modelos estándar de cálculo de puntajes. En primer lugar, podemos elegir dos opciones de revisión diferentes y compararlas. Luego, según los resultados de la comparación y la clasificación de los trabajos del primer premio en los datos 1 (datos de consenso obtenidos mediante consulta de expertos), se puede mejorar el modelo de cálculo de puntuación estándar. Los siguientes son los pasos específicos para la Pregunta 2:
Paso 1: Elija dos planes de revisión y compare
1. Plan de revisión original:
a.Utilice el método de cálculo de puntuación estándar del Apéndice 1 para la revisión y clasifique por puntuación estándar.
2. Nuevo esquema de evaluación (ejemplo):
a.Utilizar el método del promedio ponderado para calcular la puntuación de evaluación de cada experto para tener en cuenta las diferencias entre expertos. El rendimiento de la revisión histórica de expertos se puede utilizar como ponderación.
b. Ordenar la puntuación media ponderada de revisión de cada trabajo.
A través de estas dos opciones, podrás obtener diferentes rankings y resultados ganadores para tus trabajos. Compare sus fortalezas y debilidades, incluida la coherencia, la equidad y la credibilidad de los resultados de la revisión.
Paso 2: Mejorar el modelo de cálculo de puntuación estándar
1. Analizar los datos 1 (datos 1 proporcionados en el Apéndice 2):
a. Analizar la clasificación de las obras del primer premio en los datos 1, que es la clasificación acordada por los expertos. Comprender las características y distribución de estas obras.
2. Mejorar el modelo de cálculo de puntuación estándar:
a. Con base en los resultados del análisis de los Datos 1 y la experiencia de comparar los dos esquemas de revisión, diseñe una nueva fórmula de cálculo de puntuación estándar para reflejar mejor las características de revisión de las competencias de innovación a gran escala. Esta nueva fórmula de cálculo puede tener en cuenta factores como el desempeño histórico del perito, las características del trabajo y la revisión multidimensional.
El ejemplo es el siguiente (esto es solo un ejemplo, puede modificarlo según la situación real):
Nueva puntuación estándar = puntuación original + desviación de la revisión histórica del experto.
Entre ellos, la desviación de la revisión histórica del experto se puede calcular en función del experto. Reseña histórica del desempeño y de las características de la obra.
Paso tres: verificar y ajustar
1. Utilice el nuevo modelo de cálculo de puntuación estándar para clasificar las obras del primer premio en los datos 1 y compararlas con la clasificación acordada por los expertos. Asegúrese de que los nuevos modelos capturen mejor los resultados de las revisiones.
2. Realizar algunos experimentos y pruebas para verificar si el nuevo modelo de cálculo de puntuación estándar funciona bien en una gama más amplia de conjuntos de datos de competencia.
3. Ajustar y mejorar continuamente el nuevo modelo de cálculo de puntuación estándar para satisfacer las necesidades de las diferentes condiciones de competencia y revisión.
4. Puntuación bruta de cada obra:
a. Sea R ij R_{ij}RyoIndica la puntuación original del experto i para el trabajo j.
5. Sesgo de revisión histórica de cada experto (Expert Bias):
a. Sea E i E_imiyoE representa la puntuación media de la revisión histórica del experto i.
B. Sesgo de experto B ij B_ {ij}ByoSe puede expresar como:
B ij = R ij − E i B_{ij} = R_{ij} - E_iByo=Ryo−miyo
6. Puntuación multidimensional:
a. Sea M j M_jMETROjIndica la puntuación de revisión multidimensional del trabajo j.
7. Variación del trabajo:
a. Sea V j V_jVjRepresenta la varianza de la puntuación original del trabajo j.
8. Puntuación estándar:
a. Sea S ij S_{ij}SyoRepresenta la puntuación estándar del experto ii para el trabajo jj, que se puede expresar como:
S ij = R ij + B ij − α ⋅ V j S_{ij} = R_{ij} + B_{ij} - \alpha \cdot V_jSyo=Ryo+Byo−a⋅Vj
Entre ellos, \alphaα es un parámetro de ajuste utilizado para equilibrar el impacto de las diferencias entre obras en la puntuación estándar. Puede elegir el α α \alphaα apropiado según sus necesidades realesun valor.
import numpy as np
# 原始评审成绩矩阵，其中每行代表一位评审专家的评审成绩
# 每列代表一份作品的不同维度评审成绩
raw_scores = np.array([
[85, 90, 88, 92],
[78, 82, 80, 85],
# 添加更多专家的评审成绩
])
# 专家历史评审平均得分
expert_average_scores = np.mean(raw_scores, axis=1)
# 作品原始成绩的方差
work_variations = np.var(raw_scores, axis=0)
# 调整参数，用于平衡作品之间的差异对标准分的影响
alpha = 0.1 # 您可以根据需要调整这个参数
# 计算标准分
num_experts, num_works = raw_scores.shape
standard_scores = np.zeros((num_experts, num_works))
for i in range(num_experts):
for j in range(num_works):
expert_bias = raw_scores[i, j] - expert_average_scores[i]
standard_scores[i, j] = raw_scores[i, j] + expert_bias - alpha * work_variations[j]
# 打印每位专家对每份作品的标准分
for i in range(num_experts):
for j in range(num_works):
print(f"专家 {
i+1} 对作品 {
j+1} 的标准分：{
standard_scores[i, j]}")
Pregunta 3
Paso 1: Analizar cuestiones extremadamente deficientes
Primero, debemos analizar las cuestiones extremadamente deficientes en revisiones de competencia de innovación a gran escala. Los trabajos con grandes diferencias extremas generalmente estarán en calificaciones altas o bajas, lo que puede generar inestabilidad e injusticia en los resultados de la revisión. Para comprender mejor el problema de las diferencias extremas, se puede realizar el siguiente análisis:
1. Estadísticas de diferencias extremas: Calcule las diferencias extremas de cada trabajo durante la etapa de revisión para comprender la distribución de las diferencias extremas.
2. La relación entre innovación y extremos: Analizar si existe una correlación entre innovación y extremos, es decir, si los trabajos con mayor innovación tienen más probabilidades de tener extremos.
3. Ajuste del rango de los expertos: analice los ajustes del rango de los expertos a las obras en la segunda etapa de revisión y comprenda qué obras necesitan ajustar sus rangos para obtener resultados de revisión más precisos.
Paso 2: Establecer un modelo de rango
Para resolver el problema de rango, se puede establecer un modelo de rango que tenga en cuenta las características, la innovación y el desempeño histórico de los expertos en revisión. Los siguientes son los pasos para construir un modelo extremo de ejemplo:
1. Ingeniería de características: tenga en cuenta las características de cada trabajo (como la dificultad de las preguntas, la puntuación de innovación, la estructura del papel, etc.) como características de entrada del modelo.
2. Índice de innovación: Introducir un índice de innovación, que pueda evaluar la innovación a partir de la descripción, método, experimento y otros aspectos del trabajo. Pueden ser métricas basadas en el procesamiento del lenguaje natural u otras técnicas.
3. Datos de revisión histórica de expertos: utilice datos históricos de revisión anterior de expertos, incluidos los resultados de su revisión y las desviaciones de la revisión.
4. Entrenamiento de modelos: utilice modelos estadísticos o de aprendizaje automático (como modelos de regresión, árboles de decisión, redes neuronales, etc.) para asociar características de entrada con rangos.
5. Ajuste del modelo: ajuste y verifique en función del rendimiento del modelo para garantizar que el modelo pueda predecir con precisión el rendimiento extremo del trabajo.
Paso 3: Estrategia de ajuste de rango
Una vez establecido el modelo de rango, se pueden adoptar las siguientes estrategias para ajustar trabajos con rangos grandes:
1. Ajuste de rango automático: use el modelo para predecir rangos y ajustar automáticamente trabajos con rangos grandes. Esto se puede lograr reasignando ponderaciones de revisión, recalculando puntuaciones estándar u otros métodos.
2. Consulta de expertos: en la segunda etapa de revisión, los expertos pueden negociar y discutir trabajos con grandes diferencias para llegar a un resultado de revisión consistente. Esto requiere colaboración y discusión entre expertos.
3. Comentarios del modelo: envíe la información del rango predicho por el modelo a los expertos, lo que les permitirá prestar más atención a los trabajos con rangos grandes durante la revisión para reducir las inconsistencias.
4. Revisión multidimensional: utilice métodos de revisión multidimensional para reducir las diferencias extremas en los resultados de la revisión.
Paso 4: Verificación y mejora
Finalmente, es necesario verificar el efecto del modelo y la estrategia de ajuste de rango. Los datos históricos de la competencia se pueden utilizar para la validación del modelo, y los modelos y estrategias se pueden mejorar continuamente en función de situaciones de revisión reales. Asegúrese de que mejoren la coherencia y la equidad de los resultados de las revisiones manteniendo al mismo tiempo la sensibilidad a la innovación.
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设有以下数据，其中X是作品的特征，Y是极差
X = np.array([
[0.8, 0.9, 0.7],
[0.6, 0.5, 0.8],
# 添加更多作品的特征
])
Y = np.array([0.2, 0.3, 0.1, ...]) # 对应的极差数据
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, Y)
# 假设有新的作品需要进行评审，需要预测其极差
new_work = np.array([[0.7, 0.8, 0.6]]) # 新作品的特征
predicted_variation = model.predict(new_work)
# 根据预测的极差进行调整
adjusted_score = raw_score - predicted_variation
# 打印结果
print("预测的极差:", predicted_variation)
print("调整后的成绩:", adjusted_score)
Pregunta 4
Descripción general del modelo de revisión:
este modelo de revisión tiene como objetivo considerar de manera integral a los expertos en revisión, las características del trabajo y la innovación para producir resultados de revisión más justos y precisos. Este modelo transforma el problema de revisión en un problema de optimización y resuelve el mejor resultado de revisión mediante un algoritmo de optimización.
Sugerencias y pasos del modelo:
1. Ingeniería de características:
a. Recopilar datos de características del trabajo. Estas características pueden incluir dificultad de las preguntas, puntuación de innovación, complejidad del método, diseño experimental, antecedentes del autor, etc.
b.Recopilar datos de revisión histórica de los expertos en revisión, incluidos los resultados de su revisión y las desviaciones de la revisión.
2. Construir una función objetivo:
a) Definir una función objetivo que asocie los resultados de la revisión con las características del trabajo y las revisiones de expertos.
b) La función objetivo puede incluir el peso de la innovación, el peso de las diferentes características, el peso del desempeño histórico experto, etc.
3. Problema de optimización:
a.Convertir el problema de revisión en un problema de optimización, con el objetivo de maximizar o minimizar la función objetivo. Por ejemplo, puede intentar maximizar la puntuación general del trabajo para reflejar la calidad y la innovación del trabajo.
4. Resolver problemas de optimización:
a.Utilice algoritmos de optimización (como programación lineal, programación entera, algoritmo genético, etc.) para resolver problemas de optimización y obtener los mejores resultados de revisión.
B. Esto se puede lograr a través de bibliotecas de optimización matemática existentes.
5. Verificar y ajustar el modelo:
a.Utilizar datos históricos de competencia para verificar y ajustar el modelo para garantizar que pueda producir resultados de revisión precisos.
b. Considere el uso de técnicas como la validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo.
Sugerencias de mejora :
1. Recopilación de datos:
a.Recopile más información sobre los expertos en reseñas, incluidos los campos profesionales, la experiencia y el historial de reseñas.
b.Recopilar más información sobre el trabajo, especialmente sobre innovación y contribución.
2. Revisión multinivel:
a. Considerar el uso de un método de revisión de múltiples niveles, en el que el primer nivel de expertos realice una revisión preliminar de las obras y el segundo nivel de expertos realice una revisión adicional de las obras preliminares. Esto reduce los márgenes y mejora la precisión de la revisión.
3. Consulta de expertos:
a) Alentar a los expertos a negociar y discutir los resultados de la revisión para mejorar la coherencia y la credibilidad.
4. Transparencia:
a.Hacer el proceso de revisión más transparente, incluyendo una explicación clara de los criterios de revisión y su ponderación.
5. Mecanismo de retroalimentación:
a. Introducir un mecanismo de retroalimentación para que los expertos en revisión puedan comprender cómo los resultados de su revisión afectan los resultados finales de la revisión y realizar mejoras en revisiones futuras.
6. Mejora del algoritmo:
a.Mejorar continuamente el algoritmo de optimización para resolver problemas de revisión de manera más eficiente.
Análisis del experimento de ablación:
Modelo de referencia: utilice el método completo, es decir, descomposición matricial + control de rango de valores + restricciones de escasez. Mida su error de aproximación RMSE y complejidad C.
Elimine el control del rango de valores: utilice únicamente descomposición matricial + restricciones de escasez, sin limitar el rango de valores. Mida RMSE y C.
Elimine las restricciones de escasez: solo se utiliza descomposición matricial + control de rango de valores, no se requiere escasez. Mida RMSE y C.
Solo factorización matricial: no se utilizan control de rango ni restricciones de dispersión. Mida RMSE y C.
Compare el RMSE y C de diferentes modelos. Un RMSE alto indica pérdida de precisión de aproximación; un C alto indica una mayor complejidad.
La descomposición matricial es un método eficaz para lograr una aproximación de baja complejidad a DFT, pero requiere diseño para lograr escasez.
Restringir el rango de valores de los elementos en la matriz puede reducir la cantidad de cálculo de una sola multiplicación.
Bajo la premisa de cumplir con los requisitos de precisión, la solución de descomposición que minimiza la complejidad se puede encontrar mediante la búsqueda.
La descomposición de la matriz de productos de Kronecker puede descomponer una DFT grande en múltiples matrices pequeñas, lo que reduce la dificultad de optimización.
Los experimentos de ablación pueden verificar el impacto de diferentes decisiones de diseño sobre el error de aproximación y la complejidad.
Es necesario sopesar la precisión del error y la complejidad computacional y determinar el equilibrio aceptable en función de las necesidades reales.
Este método se puede utilizar como una estrategia de implementación DFT de baja complejidad que reemplaza a FFT.
Es necesario mejorar aún más detalles como la búsqueda optimizada y la implementación del código.
Función objetivo:
●Generalmente se expresa como J o f(x), donde x es la variable de decisión, que puede ser el resultado de la revisión.
●Por ejemplo, maximizar la puntuación general del trabajo se puede expresar como:
J ( x ) = ∑ ( wi ∗ fi ( x ) ) J(x) = ∑(w_i * f_i(x))J ( x )=∑ ( wyo∗Fyo( x ))
Restricciones:
●Pueden expresarse como condiciones de igualdad o desigualdad, utilizadas para limitar el rango de valores de las variables de decisión.
●Por ejemplo, restrinja la puntuación total para que no supere un determinado umbral:
∑ ( wi ∗ fi ( x ) ) ≤ C ∑(w_i * f_i(x)) ≤ C∑ ( wyo∗Fyo( x ))≤C
1. Desviación estándar:
a.Se utiliza para medir el grado de dispersión de un conjunto de datos, generalmente expresado como σ.
b. La desviación estándar de los resultados de la revisión se puede utilizar para medir la inestabilidad de los resultados de la revisión.
2. Coeficiente de correlación:
a.Se utiliza para medir la correlación entre dos variables, generalmente expresada como ρ (rho).
b.Se puede utilizar para analizar la correlación entre los resultados de la revisión y las características del trabajo.
3. Peso:
a.Se utiliza para asignar diferente importancia a diferentes características o revisar resultados.
B. se puede expresar como w.
4. Notación de problemas de optimización:
a. Los problemas de maximización generalmente se representan mediante max, como maximizar J(x).
b. Los problemas de minimización generalmente se expresan como mínimo, como minimizar J(x).
5. Variables de optimización:
a.Indica las variables de decisión que deben optimizarse, generalmente expresadas como x.
6. Parámetros del modelo:
a.Indica los parámetros del modelo, que pueden ser pesos, coeficientes, etc., generalmente expresados como θ.
from scipy.optimize import minimize
# 定义目标函数
def objective_function(x):
# 这是一个示例目标函数，可以根据实际情况替换
return x[0]**2 + x[1]**2
# 定义约束条件
def constraint(x):
# 这是一个示例约束条件，可以根据实际情况替换
return x[0] + x[1] - 1
# 初始猜测值
initial_guess = [0.5, 0.5]
# 定义约束
constraints = ({
'type': 'eq', 'fun': constraint})
# 最小化目标函数
result = minimize(objective_function, initial_guess, constraints=constraints)
# 输出结果
print("最优解：", result.x)
print("最优值：", result.fun)
Análisis del experimento de ablación
1. Aclarar las preguntas de investigación:
a) Determinar qué factores pueden afectar la imparcialidad y eficacia de la revisión.
2. Definir los factores que se van a extirpar:
a.Con base en la pregunta de investigación, determinar los factores clave que se van a extirpar. Estos factores pueden incluir: el número de expertos en revisión
i. método de revisión (una etapa, dos etapas)
ii. método de ajuste de puntuación (estandarización, eliminación de las puntuaciones más altas y más bajas, etc.)
3. Configurar un experimento de referencia
: Realizar un experimento de referencia, utilizando el programa de revisión actual como referencia. Registre todos los datos relevantes, incluidas las puntuaciones de los jueces, los premios, las diferencias extremas, etc.
4. Ablación gradual de los factores:
a.Realizar un experimento de ablación gradual para cada factor. Por ejemplo, con respecto al número de expertos en revisión, esto se puede hacer de la siguiente manera: utilizar a todos los expertos para la revisión en el experimento de referencia.
i. Luego, reduzca gradualmente el número de expertos en revisión, por ejemplo, utilice solo el 80%, 60%, 40%, etc. de expertos para la revisión.
ii. Registre los resultados de la revisión bajo cada condición experimental.
5. Registrar y analizar datos:
a. Registrar datos bajo cada condición experimental, incluidos puntajes de revisión en cada etapa, premios, tamaños de rango, etc.
b.Utilizar métodos de análisis estadístico para comparar datos bajo diferentes condiciones experimentales para determinar qué factores tienen un impacto significativo en los resultados y el rango de la revisión.
6. Sacar conclusiones:
a.Sacar conclusiones basadas en los resultados del análisis de datos. Determine qué factores tienen un impacto importante en la imparcialidad y eficacia del plan de revisión, y qué factores tienen un impacto en el tamaño del rango.
7. Mejorar el plan de revisión:
a.A partir de la conclusión, hacer posibles sugerencias de mejora. Por ejemplo, si el número de expertos en revisión afecta significativamente los resultados, considere aumentar la participación de expertos o mejorar la capacitación de expertos.
8. Experimento de verificación:
a. Si es posible, realice experimentos de verificación para confirmar la confiabilidad de las conclusiones. Se pueden realizar experimentos de validación utilizando diferentes conjuntos de datos o concursos.
9. Resumir los resultados de la investigación:
a.Escribir un informe o resumen detallando el diseño experimental, los resultados y las conclusiones. Esto ayudará a que otros comprendan su trabajo de investigación.