Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Classification method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie hierarchicznej klasyfikacji aglomeracyjnej do grupowania krajów Unii Europejskiej ze względu na strukturę i skalę produkcji gospodarstw rolnych
The use of the agglomeration hierarchical classification to group the eu countries according to the structure and scale of farms’ production
Autorzy:
Ryś-Jurek, Roma
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422636.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
hierarchiczna klasyfikacja aglomeracyjna
metoda Warda
produkcja
agglomeration hierarchical classification
Ward’s method
production
Opis:
Celem opracowania była próba delimitacji krajów w UE-27 o podobnej strukturze i skali pro-dukcji pochodzącej z gospodarstw rolnych. W badaniu położono nacisk na uwypuklenie po-dobieństwa struktur produkcji typowych dla obszarów klimatycznych UE-27 w 2008 roku, a także na wskazanie klasy, do której zakwalifikowano polskie rolnictwo. Wykorzystano dane z bazy FADN, którymi były średnie ważone przeliczone na gospodarstwo rolne z 27 krajów członkowskich UE w 2008 roku. Delimitację wykonano w oparciu o strukturę produkcji, wielkość ekonomiczną, powierzchnię użytków rolnych, wartość produkcji i dochodów z go-spodarstwa rolnego. Badanie wykonano za pomocą hierarchicznej klasyfikacji aglomeracyjnej metodą Warda. Przy czym strukturę produkcji reprezentowały 23 cechy, a pozostałe cechy były pojedyncze. Optymalną liczbę klas krajów o podobnej strukturze i skali produkcji wy-znaczono na podstawie analizy wielkości przyrostów wariancji wewnątrzklasowej w procesie łączenia klas między poszczególnymi poziomami łączeń. W ten sposób uzyskano 10 klas kra-jów. Klasy opisano według obliczonego miernika różnic średnich dla analizowanych cech.
The aim of the article was an attempt at delimitation of countries in the EU-27 with similar structure and scale of the production of farms. In this study, the emphasis is placed on high-lighting the similarity of production structures typical of the climate’s areas of the EU-27 in the year 2008, and also on indicating the class in which the Polish agriculture were classified. For this research, the data from FADN database was used. This database contains weighted averages per individual farm in every of 27 UE member countries in 2008. The delimitation were made based on the structure of production, economic size, agricultural utilized area, production and income of agricultural farm. The research was conducted using the agglomera-tion hierarchic classification based on the Ward’s method. The structure of production is rep-resented by 23 characteristics; the remaining characters are represented by single variables. The optimal number of classes of countries of similar structure and scale of production was estimated on the basis of the analysis of the amount of the intra-class variance’s increment. 10 classes of countries were obtained. These classes were described by the measure of the aver-age differences for analyzed characters.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 2; 261-276
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora
Comparative Analysis of Selected Methods for Estimating the Prediction Error of Classifier
Autorzy:
Herman, Sergiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1050557.pdf
Data publikacji:
2016-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
błąd predykcji
walidacja krzyżowa
prosta metoda podziału
wielokrotne repróbkowanie
upadłość przedsiębiorstw
klasyfikacja
prediction error
cross-validation
holdout method
bootstrapping
corporate bankruptcy
classification
Opis:
Klasyfikacją nazywamy algorytm postępowania, który przydziela badane obserwacje/obiekty, bazując na ich cechach do określonych populacji. W tym celu konstruowany jest odpowiedni model – klasyfikator. Miarą jego jakości jest przede wszystkim zdolność predykcyjna, mierzona m.in. za pomocą prawdziwego błędu predykcji. Wartość tego błędu, ze względu na brak odpowiednio dużej, niezależnej próby testowej, musi być często szacowana na podstawie dostępnej próby uczącej. Celem artykułu jest dokonanie przeglądu oraz empirycznej analizy porównawczej wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora, skonstruowanego z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej. Zbadano, czy wyniki analizy uzależnione są od wielkości próby oraz metody wyboru zmiennych do modelu. Badanie empiryczne zostało przeprowadzone na przykładzie problemu prognozowania upadłości spółek akcyjnych w Polsce.
Classification is an algorithm, which assigns studied companies, taking into consideration their attributes, to specific population. An essential part of it is classifier. Its measure of quality is especially predictability, measured by true error rate. The value of this error, due to lack of sufficiently large and independent test set, must be estimated on the basis of available learning set. The aim of this article is to make a review and compare selected methods for estimating the prediction error of classifier, constructed with linear discriminant analysis. It was examined if the results of the analysis depends on the sample size and the method of selecting variables for a model. Empirical research was made on example of problem of bankruptcy prediction of join-stock companies in Poland.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 4; 449-463
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
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