Informacja

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

Wyszukujesz frazę "metoda głównych składowych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Rankingi wielokryteriowe w warunkach zależności liniowej kryteriów – przykład badania ładu środowiskowego w Polsce w roku 2014
Autorzy:
Konarzewska, Iwona
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/582923.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
rankingi wielokryteriowe
SAW
TOPSIS
MCPC
zależność liniowa kryteriów
metoda głównych składowych
Opis:
W pracy kontynuowane są rozważania na temat konstrukcji wskaźników syntetycznych przy prowadzeniu badań z zakresu wielowymiarowej analizy porównawczej czy też wielokryteriowej analizy dyskretnej (MCDA). Zakłada się najczęściej, że brane pod uwagę kryteria są niezależne. W pracy poddano empirycznej analizie porównawczej, zaproponowaną przez Autora, metodę MCPC tworzenia zmiennej syntetycznej w oparciu o wykorzystanie analizy głównych składowych macierzy kowariancji wartości kryteriów z metodami SAW i TOPSIS. Przeprowadzone badanie dotyczyło wskaźników ładu środowiskowego dla województw Polski w roku 2014 – silnie współzależnych. W pracy pokazano wyniki rankingów oraz zależność zmiennej syntetycznej z metody MCPC od liczby składowych głównych. Badania pokazały, że uzyskiwane za pomocą MCPC rankingi były odporne na sposób ważenia kryteriów. Metodę można traktować jako alternatywę dla innych metod wielokryteriowych, odporną na występowanie zależności liniowych wśród zestawu kryteriów.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 99-107
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Propozycja prostego, wyprzedzającego wskaźnika koniunktury w przemyśle
Proposition of a Simple Leading Industrial Confidence Indicator
Autorzy:
Olesiński, Bartosz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/500188.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Tematy:
cykl koniunktury
przetwórstwo przemysłowe
metoda głównych składowych
business cycle
manufacturing
principal components analysis
Opis:
W artykule podejmuje się próbę opracowania prostego, wyprzedzającego barometru koniunktury dla produkcji przemysłu przetwórczego w Polsce na podstawie danych z badań koniunktury z lat 1997-2012 i zbadania jego zdolności prognostycznej. Przy doborze wag dla poszczególnych komponentów wskaźnika wykorzystano metodę głównych składowych. Proponowany wskaźnik trafnie prognozuje niedalekie wystąpienie punktów zwrotnych w przebiegu indeksu produkcji sprzedanej przemysłu przetwórczego i barometru koniunktury IRG SGH. Pomimo pewnych zastrzeżeń, przeprowadzona analiza wykazała użyteczność metody głównych składowych w konstruowaniu tego typu wskaźników.
The paper proposes a simple leading indicator for manufacturing in Poland based on business survey data data of 1997-2012 and tests for its forecasting capability. Principal components analysis (PCA) was used to compute weights for series to compose the indicator which proved to be efficient in forecasting forthcoming turning points of the sold manufacturing production index, as well as the RIED WSE composite indicator for the Polish economy. Our analysis has proved that, in spite of some drawbacks, PCA might be useful for further construction of this type of indicators.
Źródło:
Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH; 2012, 90: Badania koniunktury - zwierciadło gospodarki. Część I; 215-227
0866-9503
Pojawia się w:
Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Główne składowe rozwoju inteligentnego Polski
Principal components of the smart development of Poland
Autorzy:
Rozmus, Dorota
Trzęsiok, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542528.pdf
Data publikacji:
2018-05-28
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
polityka spójności
rozwój inteligentny
metoda głównych składowych
cohesion policy
smart development
principal component analysis
Opis:
W systemie STRATEG, utworzonym przez GUS na potrzeby monitorowania polityki spójności, zgromadzono ponad 300 wskaźników do pomiaru rozwoju inteligentnego. Z uwagi na dużą liczbę zmiennych zasadne wydaje się zbadanie możliwości konstrukcji wskaźników syntetycznych jak najlepiej reprezentujących zmienne pierwotne. Celem badania, które przeprowadzono na podstawie danych z baz STRATEG i BDL za 2015 r., jest wskazanie — dzięki zastosowaniu analizy czynnikowej — głównych składowych rozwoju inteligentnego w Polsce, informujących o najważniejszych obszarach charakteryzowanych przez wskaźniki rozwoju inteligentnego. W efekcie uzyskano siedem głównych składowych, łącznie wyjaśniających ponad 94% wariancji pierwotnego zbioru wskaźników, dla których zaproponowano merytoryczną interpretację.
The STRATEG system created by Statistics Poland for monitoring cohesion policy, contains more than 300 indicators for measuring smart development. Due to a large number of variables, it seems appropriate to examine the possibility of constructing synthetic indicators that best represent the primary variables. The aim of this study, which was conducted on the basis of data for 2015 from the STRATEG and BDL databases, is to identify, owing to the use of factor analysis, the main components of smart development in Poland, informing about the most important areas characterised by the indicators of smart development. As a result 7 main components were obtained, which together account for more than 94% of variance from the original set of indicators and for which a substantive interpretation was proposed.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 5; 25-36
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody głównych składowych w kartach kontrolnych procesów wieloparametrowych
Application of Principal Components Method in Control Charts of Multi-Parameter Processes
Autorzy:
Volodarsky, Evgeniy T.
Kozyr, Oleh
Warsza, Zygmunt Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312458.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
kontrola wieloparametrowego procesu technologicznego
karty kontrolne Shewharta
metoda głównych składowych
Shewhart control charts
principal components method
control of a multi-parametric technological process
Opis:
W artykule opisano metodę głównych składowych PC (ang. Principal Components) służącą do tworzenia kart kontrolnych dla wieloparametrowych procesów wytwórczych o skorelowanych parametrach. Ocenę skuteczności zastosowania tej metody przeprowadzono na symulowanych danych, zbliżonych do wyników pomiarów uzyskanych w sterowaniu rzeczywistym procesem technologicznym. W wyniku modelowania kontroli procesu n-parametrowego otrzymano potwierdzenie skuteczności tej metody. Praca ta kontynuuje cykl publikacji autorów o kartach stosowanych w metodach kontroli jakości produkcji.
The article describes in detail the method of constructing control charts based on principal components. Evaluation of the effectiveness of the application of the method is carried out on simulated data, which are close to the measurement results obtained during the control of a real technological process. The results show that the proposed method is effective for controlling a multi-parameter technological process in the presence of a correlated parameters.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2023, 27, 3; 65--71
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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