Informacja

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

Wyszukujesz frazę "multivariate analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-13 z 13
Tytuł:
Determination of size and shape properties of apricots using multivariate analysis
Ustalenie właściwości rozmiaru i kształtu moreli przy użyciu analizy wieloczynnikowej
Autorzy:
Milošević, T.
Milošević, N.
Glišić, I.
Glišić, I.S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/11542829.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Lublinie
Tematy:
determination
pomological property
fruit property
apricot
multivariate analysis
cluster analysis
elongation
Prunus armeniaca
Opis:
Fruit apricot dimensions, weight, size and shape are the most commonly measured pomological properties. The size and shape features of 13 apricot (Prunus armeniaca L.) cultivars and promising Serbian selections grown in Western Serbia were investigated using a multivariate analysis. The apricots promoted fruits wider than long in shape, except ‘Harcot’, ‘T 7’, ‘Précoce de Tyrinthe’, ‘Roksana’ and ‘Vera’, whereas all cultivars and selections are wider than thick. Most of cultivars and/or selections tend to round shape. Mean values for fruit and stone weight, flesh rate, geometric mean diameter, kernel weight, sphericity, aspect ratio, surface area and volume ranged from 37.09 to 81.60 g, 2.71 to 4.18 g, 91.93 to 96.46%, 41.76 to 65.08 mm, 0.60 to 1.17 g, 0.94 to 1.03, 95.04 to 108.09%, 55.13 to 133.77 cm2 and 38.31 to 145.10 cm3 , respectively. For the most of attributes evaluated, ‘Roksana’ had the highest values. A high correlation was found among some physical attributes. According to their 22 properties, the apricots grouped into five clusters. There was either relative independence or close correspondence among the evaluation indexes of apricot fruit quality. Principal components analysis showed that the first three principal components variance accumulation contribution rate amounted to 85.77%, which reflected most of the size and shape characteristics of apricots.
Wymiary owoców moreli, ich masa, rozmiar i kształt to najczęściej mierzone właściwości pomologiczne. Przy użyciu analizy wieloczynnikowej zbadano rozmiar i kształt owoców 13 odmian moreli (Prunus armeniaca L.) oraz obiecujących serbskich selekcji hodowanych w zachodniej Serbii. Z wyjątkiem odmian Harcot, T 7, Précoce de Tyrinthe, Roksana oraz Vera, owoce morele były szersze niż dłuższe, natomiast u wszystkich odmian i selekcji były szersze niż grubsze. Większośü owoców odmian i/lub selekcji miała okrągły kształt. średnia masa owocu i pestki, wskaźnik miąższu, średnia geometryczna średnica, masa jądra, sferycznośü, format obrazu, powierzchnia oraz objętośü wahały się odpowiednio: 37,09–81,60 g, 2,71–4,18 g, 91,93–96,46%, 41,76–65,08 mm, 0,60–1,17 g, 0,94–1,03, 95,04–108,09%, 55,13–133,77 cm2 oraz 38,31–145,10 cm3 . Pod względem wszystkich ocenianych cech najwyższe noty uzyskała ‘Roksana’. Stwierdzono wysoką korelację między niektórymi cechami fizycznymi. Według 22 właściwości wyróżniono pięć grup. Zaobserwowano albo względną niezależność, albo ścisłą korelację między wskaźnikami oceny jakości owoców.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Hortorum Cultus; 2014, 13, 5; 77-90
1644-0692
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Hortorum Cultus
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
EVALUATION OF VOIVODESHIPS DIVERSIFICATION IN POLAND ACCORDING TO TRANSPORT INFRASTRUCTURE INDICATORS
Autorzy:
Migał-Warchoł, Aldona
Sobolewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453513.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
transport
multivariate statistical analysis
synthetic measures
cluster analysis
Opis:
The aim of this paper is to determine the level of diversification of Polish voivodeships in terms of the selected indicators of transport infrastructure. The data collected from the Local Data Bank of Central Statistical Office will be used in the paper. By means of some methods of linear ordering and cluster analysis the ordering and classification of the Polish voivodeships will be carried out. The obtained results will allow to make an evaluation of Polish voivodeships in terms of the level of development of transport infrastructure.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 89-98
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MULTIVARIATE ANALYSIS OF HEALTHCARE SYSTEMS IN SELECTED EUROPEAN UNION COUNTRIES. CLUSTER ANALYSIS
Autorzy:
Miszczyńska, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453371.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
multivariate statistical analysis
cluster analysis
EU healthcare systems
Opis:
The European Union as a whole tends to be a highly diversified entity. Therefore it should not be surprising that the main goal of EU authorities is the limitation of inequalities among member countries. The aim of this study is to identify some groups of countries from the EU that show similar characteristics concerning the functioning of healthcare sectors. The selected countries will be analysed through the prism of characteristics connected with the financial and organizational issues. The study will be backed up by a chosen multivariate statistical analysis — cluster analysis.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 99-107
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Multivariate Statistical Analysis of Tourist Attractiveness of Provinces in Poland
Atrakcyjność turystyczna województw w Polsce przedmiotem wielowymiarowej analizy statystycznej
Autorzy:
Klóska, Rafal
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906280.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multivariate statistical analysis
cluster analysis
tourist attractiveness of provinces
Opis:
W artykule analizie poddano poziom atrakcyjności turystycznej województw w Polsce. Pojęcie atrakcyjności turystycznej jest pewną ogólną, wielowymiarową charakterystyką którą należy zmierzyć, aby porównać analizowane obiekty (w tym wypadku województwa), przy czym decydującą rolę w badaniach tego typu pojęć ma, poza odpowiednimi metodami statystycznymi, ostateczna lista zmiennych diagnostycznych reprezentujących merytoryczny przedmiot analizy. Ze względu na przyjęte kryterium ogólne reprezentowane przez ujęte w badaniu cechy przeprowadzono porządkowanie i grupowanie województw.
Quantitative methods find a great application in analysis processes, diagnoses and economic prognoses by means of description and estimation of forming economic variables in time and space as well as expectations regarding direction and character of changes of these variables are becoming more precise. In the article the level of tourist attractiveness of Polish provinces has been analysed. The sequence of individual provinces has been established considering a stated general criterium represented by the suggested variables in the research and cluster analysis has been carried out to isolate subgroups of similar provinces.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena stanu i jakości polskiego szkolnictwa wyższego z wykorzystaniem metod wap
Evaluation of state and qualityof higher education system using methodsof multivariate statistical analysis
Autorzy:
Targaszewska, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425006.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
multivariate statistical analysis
cluster analysis
correspondence analysis
quality
higher education
Opis:
The paper presents the results of comparative analysis of quality and higher education system in Poland. The cluster analysis was used to group the voivodeships of Poland. The correspondence analysis allowed to attempt at verifying quality of higher education in each cluster and at explaining what the highest rated type of academic institution in Poland is.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 2(40); 36-47
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
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:
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:
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:
Demonstration of a new indicator for studying upwelling in the Northern South China Sea
Autorzy:
Lin, L.
Wang, Y.-S.
Sun, C.-C.
Li, N.
Wang, H.
Mitchell, B.G.
Wu, M.-L.
Song, H.
Wu, J.-F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/48889.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
Tematy:
China Sea
cluster analysis
multivariate statistical analysis
principal component analysis
remote sensing
satellite monitoring
sea surface temperature
silicate
spatial distribution
upwelling
Opis:
In order to demonstrate that silicate (SiO3-Si) can be used as an indicator to study upwelling in the northern South China Sea, hierarchical cluster analysis (CA) and principle component analysis (PCA) were applied to analyse the metrics of the data consisting of 14 physical-chemical-biological parameters at 32 stations. CA categorized the 32 stations into two groups (low and high nutrient groups). PCA was applied to identify five Principal Components (PCs) explaining 78.65% of the total variance of the original data. PCA found important factors that can describe nutrient sources in estuarine, upwelling, and non-upwelling areas. PC4, representing the upwelling source, is strongly correlated to SiO3-Si. The spatial distribution of silicate from the surface to 200 m depth clearly showed the upwelling regions, which is also supported by satellite observations of sea surface temperature.
Źródło:
Oceanologia; 2011, 53, 2
0078-3234
Pojawia się w:
Oceanologia
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:
Detection of potential areas of changing climatic conditions at a regional scale until 2100 for Saxony, Germany
Autorzy:
Kronenberg, R.
Franke, J.
Bernhofer, C.
Körner, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108494.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
multivariate statistics
cluster analysis
climate impact research
WETTREG2010
WEREX-V
RaKliDa
Opis:
Two different approaches are applied for the investigation of possible changes within the climate regime – as an important component of vulnerability – on a regional scale for Saxony, Germany. Therefore data were applied from the output of the statistical climate models WETTREG2010 and WEREX-V for a projected period until 2100. In the first step, rain gauge-based precipitation regions with similar statistics have been classified. The results show that stable regions are mainly located in the Ore Mountains, while regions of higher uncertainty in terms of a climate signal exist particularly between the lowlands and mountains. In the second step, station-based data on precipitation, temperature and climatic water balance were interpolated by the regionalisation service RaKliDa. Model runs which lay closest to the observed data for the period 1968 to 2007 were identified. Therefore, regions of similar climates were classified and compared by means of a Taylor diagram. The derived patterns of the observed data are in good agreement with formerly defined climate regions. In the final step, anomalies of 10 yearlong averages from 2021 until 2090 were calculated and then spatially classified. The classification revealed four complex regions of changing climate conditions. The derived patterns show large differences in the spatial distribution of future precipitation and climatic water balance changes. In contrast, temperature anomalies are almost independent of these patterns and nearly equally distributed.
Źródło:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2015, 3, 2; 17-26
2299-3835
2353-5652
Pojawia się w:
Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
DOC and POC in the Southern Baltic Sea. Part II — Evaluation of factors affecting organic matter concentrations using multivariate statistical methods
Autorzy:
Maciejewska, A.
Pempkowiak, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/48064.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
Tematy:
Southern Baltic Sea
dissolved organic carbon
particulate organic carbon
organic carbon source
biological activity
abiotic factor
cluster analysis
principal component analysis
multivariate statistical method
Źródło:
Oceanologia; 2015, 57, 2
0078-3234
Pojawia się w:
Oceanologia
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
    Wyświetlanie 1-13 z 13

    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