Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kądziołka, Kinga" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Analiza czynników wpływających na przestrzenne zróżnicowanie przestępczości w Polsce na poziomie podregionów
Analysis of crime rate determinants in the subregions of Poland
Autorzy:
Kądziołka, Kinga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/419146.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
Opis:
W pracy analizowano zależności między wybranymi charakterystykami społeczno – ekonomicznymi, demograficznymi i środowiskowo – przestrzennymi a natężeniem przestępstw stwierdzonych w podregionach. Do identyfikacji zależności wykorzystane zostały modele ekonometryczne. W celu zredukowania liczby zmiennych objaśniających zastosowano metodę Warda. Zwrócono uwagę na problem wyboru zmiennych objaśniających. Porównano modele, w których wyboru zmiennych objaśniających (reprezentantów poszczególnych grup) dokonano za pomocą różnych metod. Najlepszym dopasowaniem do danych empirycznych charakteryzował się model, w którym jako reprezentantów poszczególnych grup wybrano zmienne najsilniej skorelowane ze zmienną objaśnianą. Najgorszym dopasowaniem do danych empirycznych charakteryzował się model, w którym reprezentantów poszczególnych grup wybrano metodą środka ciężkości.
The aim of this article is to examine relationships between crime rate and socio – economic, demographic and environmental factors in the subregions of Poland. There was used Ward’s method to reduce number of factors and make a choice of explanatory variables used in econometric models. There were compared results of different methods of choice explanatory variables. The worst fitted to empirical data was model where explanatory variables were chosen using gravity center method.
Źródło:
Współczesna Gospodarka; 2015, 6, 3; 10
2082-677X
Pojawia się w:
Współczesna Gospodarka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przestrzenno – czasowa analiza nasilenia wypadków drogowych w Polsce
Spatio – temporal analysis of road accidents in Poland
Autorzy:
Kądziołka, Kinga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/419008.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
Opis:
W artykule dokonano identyfikacji skupień powiatów charakteryzujących się ponadprzeciętną liczbą i natężeniem wypadków drogowych oraz podjęto próbę prognozowania dziennej liczby wypadków drogowych w Polsce z wykorzystaniem lasów losowych i sztucznych sieci neuronowych. Porównano błędy sieci, w której uwzględniono wszystkie analizowane zmienne objaśniające z siecią, w której liczbę zmiennych wejściowych zredukowano w oparciu o wykres ważności zmiennych, uzyskany dla lasu losowego. Najmniejszym przeciętnym absolutnym błędem procentowym na zbiorze treningowym i testowym charakteryzował się las losowy.
This article attempts to model the daily number of road accidents in Poland using data mining methods such as random forests and artificial neural networks. There was compared the network, which takes into account all the analyzed explanatory variables to the network with reduced the number of input variables. The network with reduced set of input variables was characterized by a slightly lower average absolute percentage error on the test set than the network, which includes all explanatory variables. There was also identified clusters of poviats characterized by high risk of road accidents.
Źródło:
Współczesna Gospodarka; 2015, 6, 4; 12
2082-677X
Pojawia się w:
Współczesna Gospodarka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Społeczno–ekonomiczne determinanty przestępczości powrotnej. Wybrane problemy stosowania metod ilościowych do identyfikacji zależności
Socio-economic determinants of recidivism. Some problems of identification relationships using quantitative methods
Autorzy:
Kądziołka, Kinga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/419230.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
Opis:
Artykuł porusza problematykę prognozowania indywidualnych zachowań przestępczych z wykorzystaniem wybranych metod statystycznych i metod data mining. Analizowano problem klasyfikacji sprawców do dwóch grup ryzyka recydywy. Porównana została jakość różnych klasyfikatorów, takich jak sieć neuronowa, model logitowy, drzewo klasyfikacyjne i metoda wektorów nośnych. Łączna trafność prognozowania dla wszystkich analizowanych modeli przekroczyła 70%, jednak modele te charakteryzowały się dużym odsetkiem tzw. “fałszów negatywnych”.
The aim of the author was to discuss an application of data mining and statistical methods to recidivism prediction. There was analysed a binary classification problem where the goal was to predict if a prisoner will be arrested for a certain type of crime within one year of being released from prison. There were compared different models such as neural network, classification tree, logistic regression and SVM. General accuracy of all the models exceeded 70% correctly classified instances, but all of the analysed classifiers were characterized by high “false negatives” ratio and so they would be useless in practice.
Źródło:
Współczesna Gospodarka; 2016, 7, 1; 13
2082-677X
Pojawia się w:
Współczesna Gospodarka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena ryzyka inwestycji w kryptowalutę Bitcoin
Analysis of the investment risk in cryptocurrency Bitcoin
Autorzy:
Kądziołka, Kinga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/419247.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Gdański. Wydział Ekonomiczny
Opis:
The aim of the article was to evaluate the risks of investing in Bitcoin cryptocurrency. Particular attention was paid to the risk of investment on the Polish exchanges: Bitcurex, BitBay, BitMarket.pl and LocalBitcoins. To evaluate the risk there was used VaR measure. There were compared the risk of investing in Bitcoin cryptocurrency and the risk of investing in the selected “traditional” currencies. There was also paid attention to the effect of day of the week on the Bitcoin’s exchanges. The investment in cryptocurrency was characterized by higher risk than investing in “traditional” currencies. The Polish Bitcoin exchange LocalBitcoins was characterized by the highest risk and highest average daily rate of return.
Celem artykułu była ocena ryzyka inwestycji w walutę kryptograficzną Bitcoin. Szczególna uwaga została zwrócona na ryzyko inwestycji na polskich giełdach Bitcurex, BitBay, BitMarket.pl i LocalBitcoins. Do oceny ryzyka inwestycji wykorzystana została miara VaR. Porównano również ryzyko inwestycji w kryptowalutę bitcoin z ryzykiem inwestycji w wybrane waluty „tradycyjne” oraz zwrócono uwagę na efekt dnia tygodnia na giełdach Bitcoin. Inwestycja w kryptowalutę obarczona była większym ryzykiem niż inwestycje w waluty „tradycyjne”. Największym ryzykiem charakteryzowała się inwestycja na polskiej giełdzie LocalBitcoins. Jednocześnie na tej giełdzie przeciętna dzienna stopa zwrotu była najwyższa.
Źródło:
Współczesna Gospodarka; 2015, 6, 3; 8
2082-677X
Pojawia się w:
Współczesna Gospodarka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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