Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Niemiro, W." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Decision-theoretic foundations of discriminant analysis
    Autorzy:
    Bromek, T.
    Niemiro, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/747451.pdf
    Data publikacji:
    1992
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    Classification and discrimination, cluster analysis
    Bayesian problems
    Admissibility
    Opis:
    .
    This is a survey paper, starting from elementary facts on discrimination (possibly with a deferred decision). Further, four different orderings of discriminant rules are considered, and admissible rules (with respect to these orderings) are characterized by theorems and formulas. Finally, the decision regions of Bayes rules are described geometrically by regions in simplexes.
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 1992, 21, 35
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new method for identifying outlying subsets of data
    Autorzy:
    Zalewska, M.
    Grzanka, A.
    Niemiro, W.
    Samoliński, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/970610.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    misclassification error
    discriminant analysis
    multidimensional homogeneity test
    medical data
    Opis:
    In various branches of science, e.g. medicine, economics, sociology, it is necessary to identify or detect outlying subsets of data. Suppose that the set of data is partitioned into many relatively small subsets and we have some reason to suspect that one or several of these subsets may be atypical or aberrant. We propose applying a new measure of separability, based on the ideas borrowed from the discriminant analysis. In our paper we define two versions of this measure, both using a jacknife, leave-one-out, estimator of classification error. If a suspected subset is significantly well separated from the main bulk of data, then we regard it as outlying. The usefulness of our algorithm is illustrated on a set of medical data collected in a large survey "Epidemiology of Allergic Diseases in Poland" (ECAP). We also tested our method on artificial data sets and on the classical IRIS data set. For a comparison, we report the results of a homogeneity test of Bartoszyński, Pearl and Lawrence, applied to the same data sets.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2008, 37, 3; 693-709
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies