1. Además, se pueden utilizar algunos algoritmos de aprendizaje automático para detectar la autenticidad de los datos, como algoritmos de detección de anomalías y algoritmos de análisis de conglomerados. Finalmente, los científicos también pueden verificar la autenticidad de los datos mediante algunos experimentos.
2. La falsificación de datos en el artículo es evidente. La tesis de graduación verifica la tasa de duplicación de su trabajo con otros trabajos en la base de datos y, por lo general, no verifica la autenticidad de los datos.
3. Ingrese la URL del sistema de verificación de plagio (/) en el navegador, ingrese a la página de inicio de verificación de plagio y seleccione el sistema de verificación de plagio apropiado en la parte inferior de la página de inicio. Ingrese el título del artículo y el autor en la interfaz de verificación de plagio, cargue el artículo en el sistema de verificación de plagio y haga clic en el botón Enviar prueba.
4. Los documentos de fondos fraudulentos se pueden descubrir mediante la verificación de plagio del CNKI.
5. En segundo lugar, si los datos, la estructura y la lógica son razonables: la mayor diferencia entre los artículos reales y los falsos es que los resultados de la investigación real son inciertos, mientras que los artículos falsos se escriben después de un resultado determinado. , provocará un fenómeno, la estructura general del papel falso suele ser perfecta.
6. Los datos fraudulentos del cuestionario de tesis de pregrado conllevarán el riesgo de ser descubiertos y se consideran mala conducta académica. Los detalles son los siguientes: Fraude de datos académicos: los datos de investigación obtenidos mediante fraude, por razonables y detallados que sean, inevitablemente serán descubiertos. ¿Cuáles son las probabilidades? Depende de la suerte.
¿Cómo se descubrió la falsificación de datos de regresión lineal múltiple?
1. La prueba t se utiliza para probar la exactitud de la hipótesis de significancia del parámetro. Todos los factores que afectan las variables son regresión lineal significativa, que se utiliza para obtener la relación lineal entre las dos variables. La regresión lineal múltiple se utiliza para analizar la relación entre una variable y múltiples variables y es una extensión de la regresión lineal.
2. No hay error aleatorio en los valores seleccionados: Esta suposición es casi imposible de satisfacer. La existencia de un error de medición reducirá la precisión de la predicción y afectará la estimación de la varianza del error, el coeficiente de correlación negativa y el coeficiente de regresión única.
3.Sí. El propósito y la importancia del análisis de regresión de datos es encajar una serie de factores y resultados influyentes en una ecuación y luego aplicar esta ecuación a otros eventos similares para hacer predicciones.
4. Los supuestos básicos del modelo de regresión lineal simple: ① Supuesto de media cero; ② Supuesto de homocedasticidad; ③ Sin supuesto de autocorrelación; ④ Supuesto de que el término de perturbación aleatoria no tiene nada que ver con las variables explicativas; Supuesto de normalidad.
¿Cómo ver la falsificación de datos empíricos de stata?
1. Abra el software, cree una nueva tabla en la interfaz de bienvenida y seleccione la columna→ingreseandploterrorvalues all ReadyCalculedElsewhere→Mean, SD, N→Create en el cuadro de gráficos para crear e ingresar la tabla de datos.
2. Abra el software Stata10, haga clic en la opción "Archivo" en la esquina superior izquierda y luego seleccione "Importar". Después de hacer clic en la opción "Importar", seleccione la opción "Hoja de cálculo de Excel". En la interfaz "importExcel" recién emergente, haga clic en la opción "navegador" en la esquina superior derecha para cargar los datos del panel.
3.reg solo proporciona análisis de regresión. En los resultados, cada variable va seguida de un valor de P, donde P=0 representa significancia. Por debajo de P=0,01, el nivel de significancia es 1%, 0,05 es 5% y 0,1 es 10%. Si desea un valor T, puede usar ttestA y así sucesivamente.
4.stata no es significativo, depende principalmente del valor P. Reg solo proporciona análisis de regresión. En los resultados, cada variable va seguida de un valor P, una columna para p|t|, donde P=0 representa significancia. Además, depende de lo importante que seas. Si el nivel de significancia se establece en 5%, entonces todas las variables con un valor p inferior a 0,05 son significativas.
¿Cómo sabes si hay algún fraude si proporcionas datos originales?
Método de detección: observe si el volumen de negociación de la acción coincide con las fluctuaciones de su precio. Si el volumen aumenta o disminuye repentinamente sin un movimiento correspondiente en el precio, es posible que se esté produciendo fraude. Analizar si el volumen de negociación de la acción es consistente con el número de transacciones.
Abra el software, cree una nueva tabla en la interfaz de bienvenida y seleccione la columna→ingreseandploterrorvalues all ReadyCalculedElsewhere→Mean, SD, N→Create en el cuadro de gráficos para crear e ingresar la tabla de datos.
Mientras sea falso, definitivamente habrá pistas y definitivamente podrás descubrirlo si lo revisas con atención. Por ejemplo, aunque el registro de pago se ha modificado en la base de datos, desde la perspectiva del sistema de software, no se puede encontrar el problema, pero todavía hay facturas y cuentas físicas que se pueden verificar. Por tanto, en una palabra, lo que es falso definitivamente no es verdad.
Si el revisor tiene dudas sobre la autenticidad de los datos, se solicitará al autor que proporcione los datos originales. Algunas revistas exigen que los autores proporcionen datos sin procesar al enviar su manuscrito. Algunos revisores lo volverán a hacer basándose en su teoría. Si se descubre que se trata de un fraude académico, se los tratará seriamente de la misma manera que el fraude de tesis.
Primero: si puede determinar cuándo se exportaron los datos, verifique cuándo se modificó posteriormente el archivo. Si el archivo se modificó posteriormente, puede ser el resultado de la modificación. Segundo: es difícil falsificar los datos del instrumento. Se puede exportar nuevamente a través del instrumento para su inspección.