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 "ranking," wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Propozycja procedury wspomagającej wybór metody porządkowania liniowego
    The Proposal for the Procedure Supporting Selection of a Linear Ordering Method
    Autorzy:
    Kukuła, Karol
    Luty, Lidia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365410.pdf
    Data publikacji:
    2015-06-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    metoda porządkowania liniowego
    zmienna syntetyczna
    ranking obiektów
    linear ordering
    synthetic variable
    ranking of objects
    Opis:
    W opracowaniu podjęto zagadnienie wyboru metody porządkowania liniowego. Badania stanu gospodarki odpadami w województwach Polski w 2012 r. pokazały, że wybór procedury konstrukcji zmiennej syntetycznej wpływa na ranking badanych obiektów. Autorzy zaproponowali w artykule procedurę wspomagającą wybór metody porządkowania liniowego bazującą na mierze porównań międzyrankingowych (Kukuła, 1989). Wybór metody porządkowania z wykorzystaniem proponowanej procedury zależy oczywiście w dużej mierze od wyjściowego zestawu procedur porządkowania. Wyniki badań wskazują, że nie ma metody uniwersalnej.
    In this paper there was analyzed the issue of the selection of linear ordering method based on synthetic variable. The research of the status of waste management in Polish voivodeships in 2012 showed that selection procedures for the construction of synthetic variable affects the ranking of the objects under investigation. In the paper authors proposed a method supporting decision to select linear ordering procedure based on between ranking linear comparison measure (Kukuła, 1989). The choice of ordering methods with the use of the proposed procedure, of course, depends largely on the output of the set of ordering procedures. The test results indicate that there is no universal method.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 2; 219-231
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Jeszcze o procedurze wyboru metody porządkowania liniowego
    Once More about the Selection Procedure for the Linear Ordering Method
    Autorzy:
    Kukuła, Karol
    Luty, Lidia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373830.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    normowanie cech
    wybór metody
    porządkowanie liniowe
    ranking
    Opis:
    W opracowaniu podjęto po raz kolejny zagadnienie wyboru metody porządkowania liniowego jako odpowiedź na propozycję procedury przedstawionej w pracy Kisielińskiej (2016). Pokazano na dwóch przykładach, że ranking zależy od zastosowanej metody, a różnice są istotne. Pokreślono tym samym konieczność zastosowania kilku metod przed budową ostatecznego rankingu oraz wyeliminowaniu rankingów „odstających”. W artykule zaproponowano procedurę ich eliminacji. Oparto ją na średniej arytmetycznej i odchyleniu przeciętnym miar podobieństwa rankingów uzyskanych z wykorzystaniem kilku metod porządkowania liniowego. Z przedstawionych badań wynika, że dokonując wyboru metody porządkowania liniowego należy przeprowadzić obliczenia z zastosowaniem kilku procedur i dokonać wyboru wykorzystując już istniejące rozwiązania w literaturze lub zweryfikować z ekspertami badanej tematyki.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2017, 64, 2; 163-176
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Some Considerations on Measuring the Progressive Principle Violations and the Potential Equity in Income Tax Systems
    Autorzy:
    Mazurek, Edyta
    Vernizzi, Achille
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465928.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    equity
    personal income tax
    progressive principle
    redistribution
    re-ranking
    Opis:
    Kakwani and Lambert (1998) state three axioms which should be respected by an equitable tax system; then they propose a measurement system to evaluate at the same time the negative influences that axiom violations exert on the redistributive effect of taxes, and the potential equity of the tax system, which would be attained in absence of departures from equity. The authors calculate both the potential equity and the losses due to axiom violations, starting from the Kakwani (1977) progressivity index and the Kakwani (1984) decomposition of the redistributive effect. In this paper, we focus on the measure suggested by Kakwani and Lambert for the loss in potential equity, which is due to violations of the progressive principle: the authors’ measure is based on the tax rate re-ranking index, calculated with respect to the ranking of pre-tax income distribution. The aim of the paper is to achieve a better understanding of what Kakwani and Lambert’s measure actually represents, when it corrects the actual Kakwani progressivity index. The authors’ measure is first of all considered under its analytical aspects and then observed in different simulated tax systems. In order to better highlight its behaviour, simulations compare Kakwani and Lambert’s measure with the potential equity of a counterfactual tax distribution, which respects the progressive principle and preserves the overall tax revenue. The analysis presented in this article is performed by making use of the approach recently introduced by Pellegrino and Vernizzi (2013).
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2014, 15, 3; 467-486
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the improvement of paired ranked set sampling to estimate population mean
    Autorzy:
    Rehman, Syed Abdul
    Shabbir, Javid
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1827556.pdf
    Data publikacji:
    2021-09-06
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    order statistics
    ranked set sampling
    relative efficiency
    unbiased estimator
    imperfect ranking
    Opis:
    In ecological and environmental sampling the quantification of units is either difficult or overly demanding in terms of the time, money, workload, it requires. For this reason efficient and cost-effective sampling methods need to be devised for data collecting. The most commonly used method for this purpose is the Ranked Set Sampling (RSS). In this paper, a sampling scheme called Improved Paired Ranked Set Sampling (IPRSS) is proposed to estimate the population mean. The performance of the proposed IPRSS is evaluated under perfect and imperfect rankings. A simulation study based on selected hypothetical distributions and a real-life data set showed that IPRSS is more precise than RSS, Paired RSS (PRSS) or Extreme RSS (ERSS).
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 193-205
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Principal components of innovation performance in European Union countries
    Główne składowe innowacyjności w krajach Unii Europejskiej
    Autorzy:
    Kleszcz, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1813754.pdf
    Data publikacji:
    2021-08-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    innovation
    European Innovation Scoreboard
    EIS
    principal component analysis
    PCA
    innowacje
    Europejski Ranking Innowacyjności
    analiza głównych składowych
    Opis:
    Innovation is one of the main determinants of economic development. Innovative activity is very complex, thus difficult to measure. The complexity of the phenomenon poses a great challenge for researchers to understand its determinants. The article focuses on the problem of innovation-related geographical disparities among European Union countries. Moreover, it analyses the principal components of innovation determined on the basis of the European Innovation Scoreboard (EIS) dimensions. The aim of the paper is to identify the principal components of the innovation index which differentiate countries by analysing the structure of the correlation between its components. All calculations were based on indicators included in the EIS 2020 Database, containing data from the years 2012–2019. A comparative analysis of the studied countries’ innovation performance was carried out, based on the principal component analysis (PCA) method, with the purpose of finding the uncorrelated principal components of innovation which differentiate the studied countries. The results were achieved by reducing a 10-dimensional data set to a 2-dimensional one, for a simpler interpretation. The first principal component (PC1) consisted of the human resources, attractive research systems, and finance and support dimensions (understood as academia and finance). The second principal component (PC2), involving the employment impacts and linkages dimensions, was interpreted as business-related. PC1 and PC2 jointly explained 68% of the observed variance, and similar results were obtained for the 27 detailed indicators outlined in the EIS. We can therefore assume that we have an accurate representation of the information contained in the EIS data, which allows for an alternative assessment and ranking of innovation performance. The proposed simplified index, described in a 2-dimensional space, based on PC1 and PC2, makes it possible to group countries in a new way, according to their level of innovation, which offers a wide range of application, e.g. PC1 captures geographic disparities in innovation corresponding to the division between the old and new EU member states.
    Innowacyjność należy do głównych wyznaczników rozwoju gospodarczego. Działalność innowacyjna jest bardzo złożona, a przez to trudna do zmierzenia. Dużym wyzwaniem dla badaczy jest także poznanie uwarunkowań tego zjawiska. W artykule skupiono się na problemie zróżnicowania terytorialnego innowacyjności wśród krajów Unii Europejskiej, a także a Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku, Polska / Jan Kochanowski University of Kielce, Faculty of Natural Sciences, Institute of Geography and Environmental Sciences, Poland. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0450-5247. E-mail: agakleszcz87@gmail.com. © Główny Urząd Statystyczny A. KLESZCZ Principal components of innovation performance in European Union countries 25 na analizie głównych składowych innowacyjności wyznaczonych przy wykorzystaniu wskaźników uwzględnianych w Europejskim Rankingu Innowacyjności (European Innovation Scoreboard – EIS). Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja głównych składowych innowacyjności różnicujących kraje na podstawie analizy struktury korelacji. Obliczenia oparto na wskaźnikach zawartych w bazie EIS 2020, obejmujących 2012–2019. Przeprowadzono analizę porównawczą krajów pod kątem wydajności innowacyjnej przy użyciu metody analizy głównych składowych (PCA), aby znaleźć nieskorelowane główne składowe innowacji różnicujące kraje. Wyniki uzyskano dzięki zredukowaniu 10-wymiarowego zestawu danych do zestawu 2-wymiarowego, łatwiejszego do interpretacji. Pozwoliło to wyróżnić pierwszą główną składową (PC1) zawierającą zasoby ludzkie, atrakcyjne systemy badawcze, finanse i wsparcie rozumiane jako środowisko akademickie i finanse. Druga główna składowa (PC2), obejmująca wpływ na zatrudnienie i sieć powiązań, jest interpretowana jako związana z biznesem. Składowe PC1 i PC2 wyjaśniły łącznie 68% wariancji; podobne wyniki uzyskano dla zestawu 27 szczegółowych wskaźników uwzględnianych w EIS. Można zatem uznać, że daje to dokładną reprezentację danych EIS, która zapewnia alternatywną ocenę i ranking wyników w zakresie innowacji. Zaproponowany uproszczony indeks innowacyjności, opisany w przestrzeni dwuwymiarowej, opierający się na PC1 i PC2, umożliwia nowy sposób grupowania krajów i może mieć szerokie zastosowanie, np. PC1 przedstawia geograficzne zróżnicowanie innowacji odpowiadające podziałowi na kraje członkowskie starej i nowej Unii.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 8; 24-45
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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