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 "R-Project" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Szacowanie wielkości emisji CH4 produkcji zwierząt gospodarskich w Polsce z wykorzystaniem sieci neuronowej
    Estimating emissions of CH4 from the manufacture of livestock in Poland using neural networks
    Autorzy:
    Kolasa-Więcek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/956064.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie
    Tematy:
    metan
    gazy cieplarniane
    sieci neuronowe
    Flexible Bayesian Models
    prognozowanie
    R-project
    Opis:
    Celem podjętych i przeprowadzonych badań była predykacja wielkości emisji CH4 z sektora rolniczego w Polsce na podstawie wielkości produkcji zwierząt gospodarskich. Prognozy prowadzono z wykorzystaniem sieci Flexible Bayesian Models. Poziom istotności analizowanych parametrów rozpatrzono w oparciu o testy Kendalla i Spearmana.
    The aim of the study was the prediction of CH4 emissions from the agricultural sector in Poland on the basis of livestock production. Projections were carried out using the Bayesian Flexible Models network. The level of significance of the analyzed parameters were considered based on the Kendall and Spearman tests.
    Źródło:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego; 2011, 1; 117-120
    0867-793X
    2719-3691
    Pojawia się w:
    Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Impact of expenditure on social assistance on household income at the regional level in Poland
    Wpływ wydatków na pomoc społeczną na dochód gospodarstw domowych według województw
    Autorzy:
    Jędrzejczak, Alina
    Kubacki, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1026315.pdf
    Data publikacji:
    2021-01-29
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    Gretl
    dochód rozporządzalny
    modele ekonometryczne
    wektorowy model auto-regresyjny
    R-project
    wydatki na pomoc społeczną
    dochody gospodarstwa domowego
    Opis:
    The main aim of the paper is a statistical analysis of changes in household income distribution at the regional level in Poland taking into account the impact of government spending on social assistance. Various linear models (incorporating relations for spline functions) and the vector autoregression models (VAR) were used in the research. The linear models formulated for voivodships (NUTS 2) contained a dichotomous variable with values dependent on the existence of social programmes introduced by the Polish government in 2016. An independent variable representing expenditure per capita on social assistance specified for the national level was also used. The results for these models were compared with the findings of both microsimulation studies obtained on the basis of the Household Budget Surveys (HBS) and the total assessment of the social programmes, and they indicate a significant influence of social assistance expenditure on the amounts of available income. The calculations were conducted using data from the Statistics Poland databases: Local Data Bank (and in particular, data from the Polish HBS for the years 2000-2018) and from the Macroeconomic Data Bank, and from the annual reports on the implementation of the state budget. They were performed by means of the R-project environment and R-commander overlay, using the lm function as well as the vars module for the R-project environment. The study also involved using the Gretl package.
    Głównym celem artykułu jest analiza statystyczna zmian rozkładu dochodów gospodarstw domowych w Polsce na poziomie regionalnym z uwzględnieniem wpływu wydatków rządowych na pomoc społeczną. W badaniu wykorzystano modele liniowe, które zawierają relacje wykorzystujące funkcje sklejane, oraz wektorowe modele autoregresyjne (VAR). Modele liniowe dla województw zawierały zmienną dychotomiczną o wartościach zależnych od funkcjonowania programów socjalnych wprowadzonych przez polski rząd w 2016 r. Wykorzystano również zmienną niezależną określającą wydatki na pomoc społeczną per capita na poziomie kraju. Wyniki dla tych modeli zostały porównane z podobnymi miarami wyznaczonymi w badaniach mikrosymulacyjnych na podstawie badania budżetów gospodarstw domowych oraz z łączną oceną programów społecznych. Wskazują one, że wydatki na pomoc społeczną mają znaczący wpływ na wartości dochodu rozporządzalnego. Do obliczeń wykorzystano dane z baz GUS: Banku Danych Lokalnych (w szczególności dane z badania budżetów gospodarstw domowych za lata 2000–2018) oraz Banku Danych Makroekonomicznych, a także dane z co-rocznych sprawozdań z wykonania budżetu państwa. Użyto środowiska R-project oraz nakładki R-commander z zastosowaniem funkcji lm, jak również modułu vars dla środowiska R-project. Posłużono się także programem Gretl.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 1; 9-31
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A k-Nearest Neighbors Method for Classifying User Sessions in E-Commerce Scenario
    Autorzy:
    Suchacka, G.
    Skolimowska-Kulig, M.
    Potempa, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/308645.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    data mining
    e-commerce
    k-Nearest Neighbors
    k-NN
    log file analysis
    online store
    R-project
    supervised classification
    web mining
    Web store
    Web traffic
    Web usage mining
    Opis:
    This paper addresses the problem of classification of user sessions in an online store into two classes: buying sessions (during which a purchase confirmation occurs) and browsing sessions. As interactions connected with a purchase confirmation are typically completed at the end of user sessions, some information describing active sessions may be observed and used to assess the probability of making a purchase. The authors formulate the problem of predicting buying sessions in a Web store as a supervised classification problem where there are two target classes, connected with the fact of finalizing a purchase transaction in session or not, and a feature vector containing some variables describing user sessions. The presented approach uses the k-Nearest Neighbors (k-NN) classification. Based on historical data obtained from online bookstore log files a k-NN classifier was built and its efficiency was verified for different neighborhood sizes. A 11-NN classifier was the most effective both in terms of buying session predictions and overall predictions, achieving sensitivity of 87.5% and accuracy of 99.85%.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 64-69
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    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