Informacja

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

Wyszukujesz frazę "metoda najmniejszych kwadratów." wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Stres pourazowy i przywiązanie u kobiet osadzonych – rola czynników zagrażających i chroniących
Autorzy:
Gąsior, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1168748.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
kobiety inkarcerowane
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
przywiązanie
prężność
stres pourazowy
trauma dzieciństwa
Opis:
Wprowadzenie. Celem badań było zbadanie związków między niekorzystnymi doświadczeniami dzieciństwa i objawami stresu pourazowego a wymiarami przywiązania w kontekście czynników chroniących, jakimi są koherencją i prężnością u kobiet inkarcerowanych. Metoda . Narzędzia badawcze: Skala Dysfunkcjonalności Rodziny Pochodzenia (SDRP) Gąsiora, Inwentarz Symptomów Traumatycznych (TSI-2) Briere’a w tłumaczeniu Gąsiora, Skala Przywiązania Dorosłych (AAS) Collins i Reada w adaptacji Lubiewskiej, Kwestionariusz Orientacji Życiowej (SOC-29) Antonovsky’ego oraz Kwestionariusz Oceny Prężności (KOP-26) Gąsiora, Chodkiewicza i Cechowskiego. Badana grupa liczyła 76 kobiet inkarcerowanych, średnia wieku 38 lat. Do opracowania statystycznego zastosowano analizę wariancji i modelowanie równań strukturalnych metodą PLS-PM. Wyniki. Niefunkcjonalne praktyki rodzicielskie i negatywny obraz rodziców są istotnie powiązane z objawami stresu pourazowego. Stres pourazowy powiązany jest z wymiarami przywiązania, przy czym siła jego związku jest dwukrotnie większa w przypadku niepokoju przywiązaniowego niż unikania. Zarówno poczucie koherencji, jak i prężność jako czynniki chroniące są negatywnie powiązane z pozabezpiecznymi wymiarami przywiązania. Wnioski. Czynniki zagrażające rozwojowi związane z niekorzystnymi doświadczeniami dzieciństwa i traumatyzującym funkcjonowaniem rodziców istotnie powiązane są ze stresem pourazowym i pozabezpiecznymi wymiarami przywiązania u kobiet inkarcerowanych.
Źródło:
Polskie Forum Psychologiczne; 2017, XXII, 3; 420-439
1642-1043
Pojawia się w:
Polskie Forum Psychologiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Maximum Separation Partial Least Squares (MSPLS): a new method for classification in microarray experiment
Autorzy:
Błaszczyk, P.
Stąpor, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333834.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
klasyfikacja
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
eksperyment mikromacierzowy
partial least squares
classifications
maximal separation criterion
microarray experiment
supervisor learning
Opis:
The purpose of the paper is to propose a new method for classification. Our MSPLS method was deduced from the classic Partial Least Squares (PLS) algorithm. In this method we applied the Maximum Separation Criterion. On the basis of the approach we are able to find such weight vectors that the dispersion between the classes is maximal and the dispersion within the classes is minimal. In order to compare the performance of classifier we used the following types of dataset - biological and simulated. Error rates and confidence intervals were estimated by the jackknife method.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 187-195
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stability of gene selection methods for multiclass clssification
Autorzy:
Student, S.
Fujarewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333948.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
selekcja genów
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
klasyfikacja wieloklasowa
gene selection
partial least squares
stability selection
bootstrap .632+
multiclass classification
BBFR
Opis:
A big problem in applying DNA microarrays for classification is dimension of the dataset. Recently we proposed a gene selection method based on Partial Least Squares (PLS) for searching best genes for classification. The new idea is to use PLS not only as multiclass approach, but to construct more binary selections that use one versus rest and one versus one approaches. Ranked gene lists are highly instable in the sense, that a small change of the data set often leads to big change of the obtained ordered list. In this article, we take a look at the assessment of stability of our approaches. We compare the variability of the obtained ordered lists from proposed methods with well known Recursive Feature Elimination (RFE) method and classical t-test method. This paper focuses on effective identification of informative genes. As a result, a new strategy to find small subset of significant genes is designed. Our results on real cancer data show that our approach has very high accuracy rate for different combinations of classification methods giving in the same time very stable feature rankings.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 15; 101-107
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using Multiclass SVM methods for classification of DNA microarray data
Autorzy:
Student, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333907.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
maszyna wektorów nośnych
Partial Least Squares PLS
dimension reductions
MMulticlass Support Vector Machines MSVM
One-Versus-One OvO
One-Versus RestOvR
Opis:
One important application of gene expression microarray data is classification of samples into categories, such as the type of tumor. A classifier using Multiclass SVM [4] (Support Vector Machines) is described in this article. Our classifier involves dimension reduction using Multivariate Partial Least Squares (MPLS) for classification more than two classes. We use also two methods based on binary classifications: One-Against-All [5] and One-Against-One [6]. These three methods have been tested on a data set involving 125 tumor/normal thyroid human DNA microarrays samples. There are 66 Papillary throid carcinoma, 32 follicular throid carcinoma and 27 normal tissues. The most important thing is to find small number of genes that discriminate between these three classes with good accuracy. The best genes can be selected for Q-PCR validation. Molecular markers differentiating between throid cancer and normal tissues can help in clinical diagnostics and therapy methods. For error estimation we are use the bootstrap .632 [8] technique. Major issue with bootstrap estimators is their high computational cost. That is why we use a OpenMosix with MPI (Message Passing Interface) cluster technology for this system for parallel computation space.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2007, 11; 197-204
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the influence of mining impacts on the intensity of damage to masonry building structures
Analiza wpływu oddziaływań górniczych na intensywność uszkodzeń budynków murowanych
Autorzy:
Firek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/105166.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
technical condition
buildings
masonry structure
mining impacts
Partial Least Squares Regression
multiple regression analysis
Support Vector Machine
stan techniczny
budynek
konstrukcja murowana
wpływy górnicze
metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
PLSR
analiza regresji wielorakiej
metoda wektorów podpierających
SVM
Opis:
The paper presents the results of the analysis of the extent of damage to building structures subjected to mining impacts in the form of tremors and continuous surface deformation. The two methods which were used included the multiple regression analysis and the Support Vector Machine – SVM, which belongs to the socalled Machine Learning. The study used the database of the design, technical condition and potential causes of damage to 199 non-renovated buildings, up to the age of 20 years, of a traditional brick construction, located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District (LGOM). The conducted analysis allowed for the qualitative assessment of the influence of mining impacts on the extent of damage to the studied buildings.
W referacie przedstawiono wyniki analizy zakresu uszkodzeń budynków poddanych oddziaływaniom górniczym w postaci wstrząsów oraz ciągłych deformacji terenu. Posłużono się statystyczną metodą regresji wielorakiej oraz metodą wektorów podpierających (Support Vector Machine – SVM) zaliczaną do tzw. uczenia maszynowego (Machine Learning). W badaniach wykorzystano bazę danych o konstrukcji, stanie technicznym i potencjalnych przyczynach uszkodzeń 199 nieremontowanych budynków w wieku do 20 lat, o tradycyjnej konstrukcji murowanej, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Przeprowadzona analiza pozwoliła na jakościową ocenę wpływu oddziaływań górniczych na zakres uszkodzeń badanych budynków.
Źródło:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 69-79
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
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