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 "multivariate analysis" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Wielocechowa analiza różnorodności fenotypowej w kolekcji roboczej pszenicy jarej
    Multivariate analysis of phenotypic diversity in Polish spring wheat collection
    Autorzy:
    Studnicki, Marcin
    Mądry, Wiesław
    Śmiałowski, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/42794114.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    BLUP
    analiza składowych głównych
    analiza skupień
    cechy rolnicze
    kolekcja robocza
    pszenica jara
    różnorodność fenotypowa
    agronomic traits
    cluster analysis
    genetic resources
    phenotypic diversity
    principal component analysis
    spring wheat
    Opis:
    Sukces programów hodowlanych roślin jest uzależniony między innymi od wiedzy o zmienności fenotypowej i genetycznej posiadanych kolekcji zasobów genowych oraz stopnia jej wykorzystania. Zastosowanie wielocechowych metod statystycznych jest ważnym składnikiem oceny różnorodności oraz klasyfikacji i typologii obiektów w obrębie zgromadzonych kolekcji zasobów genowych danego gatunku roślin lub materiałów hodowlanych w kolekcjach roboczych. Celem tej pracy jest ocena różnorodności fenotypowej 149 obiektów pszenicy jarej pod względem 12 cech ilościowych. Obiekty te zostały zgromadzone w kolekcji roboczej Zakładu Oceny Jakości i Metod Hodowli Zbóż Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin w Krakowie. Niekompletną serię wieloletnią doświadczeń polowych przeprowadzono w miejscowości Kończewice w województwie Kujawsko-Pomorskim w latach 1996–1998. Niekompletność serii i danych sklasyfikowanych dwukierunkowo wynikała stąd, że niektóre obiekty badano nie we wszystkich latach. W pracy wykorzystano analizę skupień Warda i analizę składowych głównych, które pozwalają na komplementarne wnioski. Pierwsze cztery składowe główne wyjaśniły 67% ogólnej zmienności wielocechowej między badanymi obiektami. Pierwsza składowa wyjaśniająca 24% zmienności wielocechowej, była ona skorelowana głównie z plonem ziarna z poletka oraz masą ziarna z kłosa. Badane obiekty podzielono na 9 grup jednorodnych wielocechowo. Przedstawiono charakterystykę wielocechową obiektów w wydzielonych grupach oraz ocenę wielocechowego podobieństwa tych grup.
    The success of crop improvement programs depends among others on the knowledge of both phenotypic and genetic diversity within the maintained plant genetic resources and from the degree of their utilization. The use of multivariate statistical methods is an important strategy for assessment of within- collection diversity, classification and typology of accessions. The purpose of the paper was to evaluate phenotypic diversity for selected quantitative agronomic traits in a spring wheat collection (so-called “working” collection) maintained by the Department Unit of Cereal Breeding and Quality Evaluation of the Plant Breeding and Acclimatization Institute in Kraków. A field trial including 149 accessions (released cultivars and advanced breeding lines) was conducted across three seasons (1996–1999) in Kończewice, Kujawy-Pomerania province. In each year 12 agronomic quantitative traits were evaluated. The data were put into incomplete two-way accession × year classification for each trait. Two complementary multivariate methods including cluster analysis and principal component analysis were used. The first four principal components captured 67% of the total multivariate variability among the accessions. The first principal component accounted for 24% of the total variability and it was mostly correlated with grain yield and weight of grain per ear as the traits with the largest contribution to the multivariate variability among the accessions. The accessions were grouped into nine clusters based on Ward’s clustering method. The clusters (groups) were then characterized with regard to all the studied traits, and multivariate similarities among the groups were described using the biplot in principal component analysis.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 252; 91-104
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wielowymiarowa ocena zmienności cech jakości technologicznej ziarna rodów i odmian pszenicy ozimej badanych w doświadczeniach przedrejestrowych
    Multivariate analysis of the variability of traits determining technological quality of grains in strains and varieties of winter wheat assessed in pre-registration trials
    Autorzy:
    Śmiałowski, Tadeusz
    Stachowicz, Maria
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/42828273.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    analiza czynnikowa
    analiza skupień
    cechy technologiczne
    pszenica ozima
    cluster analysis
    multivariate analysis
    technological traits
    winter wheat
    Opis:
    Celem badań było wybranie jednej cechy lub grupy cech o dużej mocy dyskryminacyjnej wśród 13 wskaźników jakości technologicznej ziarna z 102 obiektów hodowlanych pszenicy ozimej oraz grupowanie podobnych obiektów pod względem jakości technologicznej. Zastosowano dwie metody wielowymiarowe, tj. analizę czynnikową i analizę skupień. Na podstawie analizy czynnikowej stwierdzono, że 3 cechy; liczba sedymentacji, liczba opadania i zawartość białka wyjaśniają łącznie 71% badanej zmienności obiektów pod względem wskaźników jakości technologicznej. Analiza skupień pozwoliła wyodrębnić 4 skupienia obiektów pszenicy ozimej. W grupie 1 zgromadziło się 47 form pszenicy ozimej zbliżonych wielocechowo pod względem 6 cech jakościowych wskazując na silną presję selekcyjną w kierunku hodowli jakościowej.
    The aim of the work was to distinguish from among 13 traits of grain technological quality one trait or a group of traits exhibiting high discriminatory power to evaluate 102 winter wheat experimental objects, followed by grouping the objects characterized by similar technological quality. Two multivariate methods: factor analysis and cluster analysis were applied. The factor analysis showed that three traits: sedimentation value, falling number and protein content explained altogether 71% of the variability of technological quality coefficients. The cluster analysis allowed to separate four clusters of experimental objects. Group 1 included 47 winter wheat forms showing a great similarity in six qualitative traits, indicating a strong selective pressure towards the qualitative breeding.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 253; 47-58
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przydatność wybranych miar podobieństwa dla danych binarnych do analiz wielocechowych w badaniach molekularnych
    The application of chosen similarity measures for binary data in multivariate analysis in molecular experiments
    Autorzy:
    Mańkowski, Dariusz R.
    Laudański, Zbigniew
    Janaszek, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2198079.pdf
    Data publikacji:
    2011-12-29
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    dane binarne
    analizy molekularne
    miary podobieństwa
    PCoA
    analiza skupień
    marchew jadalna
    binary data
    molecular analysis
    similarity measures
    cluster analysis
    carrot
    Opis:
    W pracy przedstawiono możliwości wykorzystania ośmiu miar podobieństwa genetycznego w analizie danych binarnych, będących matematycznym obrazem żeli elektroforetycznych uzyskiwanych w badaniach molekularnych. Scharakteryzowano miary zgodności (Gowera), Jaccarda, Nei’a i Li (Dice’a), Hamanna, Ochiai, współczynnik Y Yule’a, współczynnik Q Yule’a oraz zero-jedynkowy odpowiednik współczynnika korelacji Pearsona (phi 4-point correlation). Na przykładzie analizy porównawczej 14 odmian marchwi jadalnej (Daucus carota L.) przedstawiono wykorzystanie tych miar w analizach wielocechowych — analizie skupień metodą UPGMA oraz analizie głównych współrzędnych PCoA. Przedstawiono i omówiono wyniki przeprowadzonych analiz oraz opisano różnice pomiędzy nimi. Porównano istniejące w literaturze miary podobieństwa dla danych molekularnych pod względem zgodności wyników uzyskiwanych z analiz statystycznych.
    The article presents the possibility of using eight measures of genetic similarity in analysis of binary data which are a mathematical image of the electrophoresis gels obtained in molecular studies. We characterized similarity measures: simple matching (Gower), Jaccard, Nei and Li (Dice), Hamann, Ochiai, Yule Y coefficient, Yule Q coefficient and zero-one equivalent of the Pearson correlation coefficient (phi 4-point correlation). Then, the example of a comparative analysis of 14 varieties of carrots (Daucus carota L.) presents the use of these measures in a multivariate analysis — UPGMA cluster analysis and principal coordinates analysis PCoA. The results of the analysis and the differences between them were presented and discussed. The similarity measures for the molecular data existing in the literature were compared in terms of results compliance obtained from statistical analyses.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2011, 262; 155-173
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wielowymiarowe wydzielanie fenotypowo podobnych grup obiektów w kolekcji roboczej pszenicy ozimej (Triticum aestivum L.)
    Multivariate distinguishing of phenotypically similar groups of genotypes in a winter wheat (Triticum aestivum L.) working germplasm collection
    Autorzy:
    Ukalska, Joanna
    Ukalski, Krzysztof
    Śmiałowski, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/42830396.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    analiza zmiennych kanonicznych
    analiza skupień
    Triticum aestivum L.
    wielowymiarowa analiza wariancji
    zasoby genowe
    zróżnicowanie fenotypowe
    canonical variable analysis
    cluster analysis
    germplasm collection
    multivariate analysis of variance
    phenotypic diversity
    Opis:
    Przedmiotem badań była część kolekcji roboczej form pszenicy ozimej zgromadzona i prowadzona przez wiele lat dla potrzeb hodowli przez Zakład Roślin Zbożowych IHAR w Krakowie. Wyniki prezentowane w pracy dotyczą 51 obiektów występujących w kolekcji w latach 1999–2002. Pod uwagę wzięto 14 cech opisujących strukturę plonu, odporność na najważniejsze choroby oraz właściwości technologiczne. Celem pracy było wydzielenie grup form podobnych pod względem wszystkich badanych cech jednocześnie, a następnie analiza zróżnicowania wielocechowego wydzielonych grup genotypów. Podział na grupy wykonano za pomocą hierarchicznej analizy skupień metodą Warda w oparciu o wartości statystyki pseudo t2, wskazujące na możliwość wyodrębnienia w kolekcji 3, 5 lub 8 grup form podobnych wielocechowo. Dla każdej możliwości podziału na grupy wykonano jednoczynnikową, wielowymiarową analizę wariancji, a następnie analizę zmiennych kanonicznych. Na podstawie uzyskanych wyników dokonano ostatecznie podziału kolekcji na 5 grup. Liczebności grup wyniosły od 4 do 22 obiektów. Pierwsze trzy zmienne kanoniczne wyjaśniły łącznie 82% całkowitej zmienności wydzielonych grup. Cechami najsilniej różnicującymi badaną kolekcję były: wysokość roślin, wyleganie, MTZ, masa i liczba ziaren z kłosa, liczba dni do kłoszenia, podatność na mączniaka prawdziwego oraz zawartość białka.
    The investigations were conducted on part of winter wheat working collection from the Plant Breeding and Acclimatization Institute, the Department of Cereals Crops in Cracow. Fifty-one genotypes (cultivars and clones) were evaluated in the years 1999–2002. Yield structure traits and susceptibility to the most important winter wheat diseases were assessed. The aim of the study was to classify the genotypes into homogeneous groups (clusters), identify the traits having the highest discriminative power in separating these groups, and characterize the genotypic diversity of the distinguished clusters for the examined traits. Hierarchical cluster analysis was carried out using Ward’s procedure and squared Euclidean distance. The final number of groups (clusters) was obtained on the basis of the pseudo t2 statistic which indicating a possibility to classify the genotypes in 3, 5 or 8 groups. For each division the MANOVA and Canonical Variable Analysis (CVA) were carried out on the basis of Mahalanobis distance. Finally, the genotypes were classified into five homogeneous groups, which including 4 to 22 objects. The three first canonical variables accounted for 82% of the total variation between groups. The following traits were found to have the highest discriminative power: plant height, lodging score, 1000-grain weight, weight per spike, number of grains per spike, number of days to heading, powdery mildew score and protein content.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2009, 253; 21-30
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Statistical evaluation of the effect of secondary municipal wastewater and solid waste leachate on ground water quality at Lawspet in Puducherry, India
    Autorzy:
    Nathan, N. S.
    Saravanane, R.
    Sundararajan, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/207184.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    cluster analysis
    discriminant analysis
    municipal waste water
    multivariate analysis
    municipal solid waste
    wastewater disposal
    water quality
    analiza skupień
    analiza dyskryminacyjna
    analiza wieloczynnikowa
    komunalne odpady stałe
    utylizacja ścieków
    jakość wody
    Opis:
    At Lawspet area in Puducherry, India, a unique situation of co-disposal of solid waste dumping and secondary wastewater disposal on land, prevails simultaneously within the same campus. So an attempt is made to assess the combined effect of this co-disposal on the environmental quality and pollution effects on groundwater quality with a view to correctly monitor the situation. Multivariate statistical analysis like hierarchical cluster analysis (HCA) and discriminant analysis (DA) were employed. HCA was performed on borewells, physiochemical parameters and seasons. Borewell clustering identified four clusters illustrating varying degree of groundwater contamination. In parameter clustering, two major clusters were formed indicating hardness and anthropogenic components. Temporal clustering identified three major clusters indicating pre-monsoon, monsoon and post-monsoon. Discriminant analysis revealed nine significant parameters which discriminate four clusters qualitatively affording 86% correct assignation to discriminate among the clusters. Also three major components viz. anthropogenic, hardness and geogenic responsible for groundwater quality in the study area were identified. Conclusively the investigation revealed that the direction of the contaminant transport is towards the southeast direction of the study area, where all the borewells (100%) are affected.
    Źródło:
    Environment Protection Engineering; 2018, 44, 1; 85-102
    0324-8828
    Pojawia się w:
    Environment Protection Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wielowymiarowa analiza statystyczna motywów podejmowania bezpośrednich inwestycji zagranicznych przez polskie firmy
    Multivariate Statistical Analysis of the FDI Motivations of Polish Companies
    Autorzy:
    Salamaga, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1364899.pdf
    Data publikacji:
    2015-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    BIZ
    badanie ankietowe
    analiza głównych składowych
    analiza skupień
    analiza dyskryminacyjna
    FDI
    survey
    PCA
    cluster analysis
    discriminant analysi
    Opis:
    Celem artykułu jest identyfikacja i hierarchizacja czynników decydujących o wyborze destynacji polskich bezpośrednich inwestycji zagranicznych, a także segmentacja polskich przedsiębiorstw podejmujących BIZ. Przedmiotem badania są czynniki o charakterze kosztowym, rynkowym, efektywnościowym, prawnym i społeczno-politycznym, które mogą mieć znaczenie przy poszukiwaniu beneficjentów BIZ. W artykule posłużono się danymi pochodzącymi z badania ankietowego przeprowadzonego wśród polskich przedsiębiorstw podejmujących BIZ lub planujących tę formę inwestowania. W badaniach zastosowano m.in. analizę głównych składowych, analizę skupień i analizę dyskryminacyjną. W efekcie uzyskano profile przedsiębiorstw o zbliżonej polityce inwestycyjnej w zakresie priorytetów uwzględnianych przy decyzji o uruchomieniu BIZ. W badaniu wykazano m.in., że najważniejsze przy wyborze destynacji BIZ przez polskie przedsiębiorstwa były czynniki kosztowe i rynkowe, a największy wyodrębniony segment przedsiębiorstw obejmował firmy, dla których wiodącym motywem eksportu BIZ jest optymalizacja podatkowa.
    The purpose of this article is to identify and to rank the main factors determining the choice of Polish foreign direct investment (FDI). The research includes the cost factors, market factors, efficiency factors, law factors, social-political factors, which may be important in the search for the beneficiaries of FDI. In the analysis was used data from a survey conducted among companies investing in FDI or planning this form of investing. In the research there are used PCA analysis, Ward’s method, k-means method, discriminant analysis. The result is the creation of companies profiles which have similar investment policy in terms of priorities of the choice of investment destination. The study showed that for polish enterprises choosing a destination of FDI the most important were the cost factors and market factors, and the largest companies segment included enterprises, for which the main motivation of the FDI export was tax optimization.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 415-433
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena świadczeń emerytalnych w krajach europejskich
    Autorzy:
    Jajko-Siwek, Alicja
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543977.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    pension gap
    retirement adequacy
    data mining
    classification trees
    multivariate correspondence analysis
    cluster analysis
    luka emerytalna
    adekwatność emerytur
    drzewa klasyfikacyjne
    wielowymiarowa analiza korespondencji
    analiza skupień
    Opis:
    Celem przedstawionego w artykule badania jest scharakteryzowanie osób, które będąc na emeryturze uzyskują świadczenia zapewniające utrzymanie dotychczasowych warunków bytowych. W pracy wykorzystano wybrane metody data mining: drzewo klasyfikacyjne, analizę korespondencji oraz analizę skupień. W opracowaniu uwzględniono czynniki demograficzne, społeczne i ekonomiczne powiązane z poziomem emerytur, tj.: płeć, rodzaj gospodarstwa domowego, fazę wieku, stan zdrowia oraz rodzaj reżimu emerytalnego, w jakim funkcjonuje dana osoba. Badanie wykonano przy użyciu danych projektu Share 50+ in Europe (Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe). Wyniki pozwalają na scharakteryzowanie świadczeniobiorcy, któremu nie zagraża tzw. luka emerytalna, czyli niemożność zachowania wcześniejszego standardu życia z powodu niewystarczających świadczeń emerytalnych.
    The aim of the research presented in the article is to characterize retired persons who receive benefits ensuring the maintenance of existing living conditions. The research was conducted with the use of selected data mining methods, such as classification trees, multivariate correspondence and cluster analysis. The paper includes socio-demographic and economic factors, i.e. sex, household type, retirement age, health status and type of pension scheme. The research was conducted on the basis of data from the project ”Share 50+ in Europe”. The presented results allow to identify beneficiary who is not threatened by the so-called pension gap which means the inability to maintain an earlier standard of living due to insufficient retirement benefits.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 6
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ZASTOSOWANIE METOD WIELOWYMIAROWYCH W CHARAKTERYSTYCE PREFERENCJI KONSUMENTÓW
    APPLICATION OF THE MULTIVARIATE METHODS TO THE CHARACTERISTICS OF CONSUMERS
    Autorzy:
    Błażejczyk-Majka, Lucyna
    Boczar, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453009.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    skalowanie wielowymiarowe
    analiza PROFIT
    konsument
    olej rzepakowy
    analiza skupień
    biplot
    multidimensional scaling
    PROperty FITting method
    cluster analysis
    consumer
    rapeseed oil
    Opis:
    W pracy przeprowadzono analizę preferencji polskich konsumentów oleju rzepakowego z wykorzystaniem metod wielowymiarowych. Zwrócono uwagę na zbieżności i różnice zastosowania skalowania wielowymiarowego, analizy skupień i analizy PROFIT. Wykazano, że decyzje zakupowe konsumentów olejów rzepakowych w zależności od fazy życia respondentów różnią się pod względem postrzegania smaku tego oleju, jego ceny, naturalności i dotychczasowego doświadczenia.
    In the paper the use of multivariate methods in the analysis of consumer preferences was presented. The convergences and differences of the multidimensional scaling to cluster analysis and PRPFIT method were shown. As an example of using those methods were the results of a survey about the consumption of rapeseed oil in Poland. In a result of this research it has been shown that purchasing decisions consumers were varied, especially in terms of consumers' perception of the taste of rapeseed oil, its naturalness and price and previous experience in its consumption.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2016, 17, 3; 18-32
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multivariate statistical characterization of groundwater quality in Fesdis, East of Algeria
    Wieloczynnikowa charakterystyka statystyczna jakości wód podziemnych w Fesdis we wschodniej Algierii
    Autorzy:
    Khelif, S.
    Boudoukha, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/292472.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    cluster analysis
    Fesdis Plain
    groundwater
    hydrochemistry
    multivariate statistical techniques
    principal component analysis
    analiza składowych głównych
    analiza skupień
    hydrochemia
    równina Fesdis
    statystyczne techniki wieloczynnikowe
    wody podziemne
    Opis:
    This study is a contribution to the knowledge of hydrochemical properties of the groundwater in Fesdis Plain, Algeria, using multivariate statistical techniques including principal component analysis (PCA) and cluster analysis. 28 samples were taken during February and July 2015 (14 samples for each month). The principal component analysis (PCA) applied to the data sets has resulted in four significant factors which explain 75.19%, of the total variance. PCA method has enabled to highlight two big phenomena in acquisition of the mineralization of waters. The main phenomenon of production of ions in water is the contact water-rock. The second phenomenon reflects the signatures of the anthropogenic activities. The hierarchical cluster analysis (CA) in R mode grouped the 10 variables into four clusters and in Q mode, 14 sampling points are grouped into three clusters of similar water quality characteristics.
    Przedstawione w niniejszej pracy badania stanowią przyczynek do poznania właściwości hydrochemicznych wód gruntowych na równinie Fesdis w Algierii uzyskany z wykorzystaniem wieloczynnikowej analizy statystycznej, w tym analizy głównych składowych (PCA) i analizy skupień. Dwadzieścia osiem próbek wody pobrano w lutym i w lipcu 2015 r. (po 14 próbek w każdym miesiącu). Na podstawie analizy składowych głównych zastosowanej do zbioru danych stwierdzono cztery istotne czynniki, które objaśniały 75,19% całkowitej wariancji. Metoda PCA umożliwiła wyodrębnienie dwóch zjawisk odpowiedzialnych za mineralizację wody. Głównym czynnikiem tworzenia jonów w wodzie jest kontakt wody ze skałą (czas retencji mineralizacji). Drugi czynnik jest odzwierciedleniem aktywności człowieka. W hierarchicznej analizie skupień (CA) zgrupowano 10 zmiennych w cztery skupienia w trybie R, a w trybie Q zgrupowano 14 stanowisk pobierania próbek w trzy skupienia o podobnych cechach jakości wody.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2018, 37; 65-74
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multivariate statistical interpretation of clinical data of prolactinoma patients
    Interpretacja statystyczna wielowymiarowych danych klinicznych pacjentów z prolaktynemią
    Autorzy:
    Georgieva-Nikolova, R.
    Kamenov, Z.
    Slavova, M.
    Nikolov, M.
    Simeonov, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/388163.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    prolactinoma
    clinical data
    data treatment
    cluster analysis
    principal components analysis
    prolaktynemia
    dane kliniczne
    obróbka danych
    analiza skupień
    analiza głównych składowych
    Opis:
    This study reveals some specific relationships between the clinical parameters usually checked at prolactinoma patients allowing in such a way to optimize the monitoring procedure by selecting a reduced number of health status indicators. This is achieved by multivariate statistical interpretation of the parameter values where clusters of indicators with correlated (similar) response are proven. Additionally, four patterns of prolactinoma patients are found each one of them characterized by specific clinical indicators. This original information could be of use for better interpretation of the health status of the patients.
    Przeprowadzone badania pacjentów z prolaktynemią wykazały istnienie pewnych zależnooeci pomiędzy parametrami klinicznymi, umożliwiających optymalizację procedur monitorowania stanu zdrowia za pomocą mniejszej liczby wskaźników. Taką optymalizację można osiągnąć dzięki interpretacji wartooeci parametrów za pomocą wielowymiarowych metod statystycznych, za pomocą których wykazano istnienie skorelowanych grup zmiennych wskaźnikowych. Dodatkowo stwierdzono istnienie czterech grup pacjentów z prolaktynemią, charakteryzujących się specyficznymi wskaźnikami klinicznymi. Informacje te mogą być wykorzystane do lepszej oceny stanu zdrowia pacjentów.
    Źródło:
    Ecological Chemistry and Engineering. A; 2013, 20, 4-5; 585-594
    1898-6188
    2084-4530
    Pojawia się w:
    Ecological Chemistry and Engineering. A
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Propozycja metody grupowania obiektów jedno- i wielocechowych z zastosowaniem odległości Mahalanobisa i analizy skupień
    A proposed method for grouping uni- and multivariate treatments using Mahalanobis distance and cluster analysis
    Autorzy:
    Kaczmarek, Zygmunt
    Czajka, Stanisław
    Adamska, Elżbieta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41497522.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    ANOVA
    MANOVA
    analiza skupień
    grupowanie obiektów
    najmniejsza istotna odległość
    odległość Mahalanobisa
    cluster analysis
    grouping of treatments
    least significant distance
    Mahalanobis distance
    Opis:
    Praca zawiera propozycję metody grupowania wielocechowych obiektów o rozkładach normalnych ze wspólną macierzą kowariancji. Metoda ta jest stosowana w analizie skupień i wykorzystuje odległości Mahalanobisa jako miarę podobieństwa dwóch obiektów. Grupowanie polega na łączeniu obiektów najbardziej do siebie podobnych, czyli takich między którymi odległość Mahalamnobisa jest najmniejsza. Jako kryterium zastopowania procesu grupowania, zarówno w przypadku obiektów wielocechowych jak i jednocechowych, przyjęto „najmniejszą istotną odległość” wyznaczoną każdorazowo dla porównywanych obiektów. Prezentowana metoda jest zilustrowana przykładem numerycznym grupowania linii DH rzepaku ozimego.
    A method for grouping the multivariate normal treatments with common covariance matrix is proposed. The method is applicable in cluster analysis and utilizes the Mahalanobis distance as a of measure similarity of two treatments. It is based on the successive merging of two most similar samples taken from the treatments in the sense of minimal distance between them. The “least significant distance” is used as the criterion to determine a stopping rule for the grouping uni- and multivariate treatments. A numerical example from the winter oilseed rape data is included to illustrate the proposed method.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 249; 9-10
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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