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 "discriminant function" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Identification of Patent-Activity Level with the Usage of Discriminant Analysis
    Identyfikacja poziomu aktywności patentowej z wykorzystaniem analizy dyskryminacyjnej
    Autorzy:
    Szajt, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904699.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    innovation
    patent
    discriminant function
    Opis:
    Tematem coraz częściej poruszanym w literaturze ekonomicznej są innowacje. Wiele opracowań dotyczy ich opisu czy zwrócenia uwagi na ich rolę we współczesnych gospodarkach. W pracy podjęto próbę wyodrębnienia poszczególnych grup państw w Europie z punktu widzenia aktywności patentowej. Podział dokonany został z wykorzystaniem metod statystycznych - w tym głównie funkcji dyskryminacyjnej. Przedstawiona analiza pozwala charakteryzować poszczególnych uczestników oraz zwrócić uwagę na różnice w prowadzonej polityce innowacyjnej w różnych państwach.
    The subject, which is more and more frequently discussed in economic literature, is innovation. A lot of elaborations refer to its description and importance in modem economies. In this paper an attempt is made to separate particular country groups in Europe on the basis of patent activity. The division has been made with the usage of statistical methods - mainly discriminant function. The analysis presented in the paper allows characterizing particular participants and drawing one’s attention to the differences in innovative policy conducted in different countries.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Discriminant Analysis and Neural Networks to Forecasting the Financial Standing of Farms
    Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej oraz sieci neuronowych do prognozowania sytuacji finansowej gospodarstw rolniczych z uwzględnieniem czasu
    Autorzy:
    Kisielińska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905048.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    linear discriminant function
    neural networks
    Opis:
    The aim of the research was to determinate a linear discriminant function and neural network that could be applied for financial situation forecasting in polish farms sector. The construction of discriminant models was based on set of financial indicators and the classification criterion was based on the private farm's income. The investigated population was divided into two equal groups with respect to the median value of income. The data was gathered in the period of several years that allowed examine the influence of the time on the quality of discriminant models. Also the set of indicators with large forecasting ability was determined. The data used for the discriminant models was sourced from private farms keeping farm accountancy under auspices the Institute of Agricultural and Food Economics in the years 1992-2002. The calculations was made with help of STATISTICA and data analysis with Excel using VISUAL BASIC FOR APPLICATION.
    Celem prezentowanych badań było wyznaczenie liniowej funkcji dyskryminacyjnej oraz sieci neuronowej do tworzenia prognoz sytuacji finansowej gospodarstw rolniczych. Podstawę, konstrukcji modeli dyskryminacyjnych stanowił zestaw wskaźników finansowych, natomiast kryterium klasyfikacji oparte zostało na dochodzie rolniczym. Badaną zbiorowość podzielono na dwie równoliczne klasy. Gospodarstwa osiągające dochód rolniczy mniejszy od mediany (gospodarstwa słabe) zaliczano do klasy I, natomiast o dochodzie od niej większym (gospodarstw dobre) do II. Taki dobór kryterium klasyfikacji wynika z tego, że w przypadku gospodarstw rolniczych problem bankructwa praktycznie nie występuje, wobec czego nie można dla nuli budować typowych modeli ostrzegawczych. Analizy przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z kilku lat, co pozwoliło im zbadanie wpływu czasu na jakość uzyskanych modeli dyskryminacyjnych. Chodziło o sprawdzenie, czy model zbudowany dla jednego roku można będzie wykorzystać w lalach kolejnych. Cel dodatkowy polegał na określeniu wskaźników finansowych o największych zdolnościach prognostycznych, czyli takich, których wpływ na wartość funkcji dyskryminacyjnej jest najistotniejszy. Modele dyskryminacyjne utworzono w oparciu o wyniki finansowe gospodarstw rolniczych prowadzących rachunkowość rolną pod kierunkiem Instytutu Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej w latach 1992-2001. Do obliczeń wykorzystany został pakiet STATISTICA, natomiast obróbkę danych i analizę wyników wykonano w arkuszu kalkulacyjnym EXCEL wykorzystując język VISUAL BASIC FOR APPLICATION.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robustness of Depth Based Classification Rules
    Odporność metod klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906294.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Robust statistical procedure
    discriminant rule
    statistical depth function
    Opis:
    W referacie proponujemy kilka reguł klasyfikacyjnych wykorzystujących funkcje głębi. Badamy ich właściwości m. in. na różnych zbiorach danych generowanych przez wielowymiarowe skośne rozkłady, rozkłady o tłustych ogonach i mieszaniny takich rozkładów.
    In this paper we propose several classification rules based on data depth concept. We study a performance of the propositions on various multivariate data sets simulated from skewed, fat tailed distributions and mixtures of them.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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