Informacja

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

Wyszukujesz frazę "R-Project" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
Regression modeling of agrriculture greenhouse gases emissions in Poland
Regresyjne modelowanie rolniczych emisji gazów cieplarnianych w Polsce
Autorzy:
Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/388157.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
greenhouse gases
agriculture emissions
linear regression
modeling
R-Project
livestock
production
crops
gazy cieplarniane
rolnicze emisje
regresja liniowa
modelowanie
produkcja zwierzęca
zboża
Opis:
Agricultural greenhouse gases emissions are mainly produced in direct emissions from plant and animal production as well as those associated with land use changes. Studies attempt to describe the variables correlated with agricultural greenhouse gas emissions using linear regression. The analysis covered two groups of independent variables such as the main crops and livestock. The analysis included the last 20 years and variables were set using Pearson’s linear correlation. The resulting model concerns 87.5 % of the variability of agricultural greenhouse gases emissions, by cattle, horses, and rye. The study was conducted using the statistical package R-Project.
Emisje rolnicze głównych gazów cieplarnianych to ważniejsze bezpośrednie emisje wytwarzane w produkcji roślinnej i zwierzęcej, jak również te związane ze zmianami w sposobie użytkowania gruntów. W badaniach podjęto próbę opisu zmiennych skorelowanych z rolniczymi emisjami gazów cieplarnianych z wykorzystaniem regresji liniowej. Do badań przyjęto dwie grupy zmiennych niezależnych, tj. główne uprawy oraz zwierzęta hodowlane. Analizie poddano okres ostatnich 20 lat. Korzystając z testu Pearsona, wyznaczono liniowe korelacje między zmiennymi. Otrzymany model w 87,5 % wyjaśnia zmienności rolniczych emisji GHG zmiennością udziału bydła, koni oraz żyta. Badania prowadzono z wykorzystaniem pakietu statystycznego R-Project.
Źródło:
Ecological Chemistry and Engineering. A; 2012, 19, 11; 1383-1391
1898-6188
2084-4530
Pojawia się w:
Ecological Chemistry and Engineering. A
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