Informacja

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

Wyszukujesz frazę "przypisanie" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
The problem of imputation of the missing data from the continuous counts of road traffic
Autorzy:
Spławińska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231354.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ruch drogowy
zbiór danych
przypisanie
dane brakujące
model SARIMA
road traffic
data collection
imputation
missing data
SARIMA model
Opis:
Missing traffic data is an important issue for road administration. Although numerous ways can be found to impute them in foreign literature (inter alia, the most effective method, that is Box-Jenkins models), in Poland, still only proven and simplified methods are applied. The article presents the analyses including an assessment of the completeness of the existing traffic data and works related to the construction of SARIMA model. The study was conducted on the basis of hourly traffic volumes, derived from the continuous traffic counts stations located in the national road network in Poland (Golden River stations) from the years 2005 – 2010. As a result, the proposed model was used to impute the missing data in the form of SARIMA (1.1,1)(0,1,1)168. The newly developed model can be used effectively to fill in the missing required days of measurement for estimating AADT by AASHTO method. In other cases, due to its accuracy and laboriousness of the process, it is not recommended.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2015, 61, 1; 131-145
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Influence of missing data imputation method on the classification accuracy of the medical data
Autorzy:
Orczyk, T.
Porwik, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334037.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
medical data analysis
missing data
data imputation
classification efficiency
analiza danych medycznych
brakujące dane
przypisanie danych
efektywność klasyfikacji
Opis:
Aim of this study is to show the dangers of filling missing data - particularly medical data. Because there are many dedicated medical expert systems and medical decision support systems, a special attention must be paid on the construction of classifiers. Medical data are almost never complete, and completion of the missing data requires a special care. The safest approach of dealing with missing data would be removing records with missing parameters and/or removing parameters that are missing in the records. Unfortunately reducing data set that is already very small is not always an option. Dangers coming out from data imputation are shown in the article, which presents the influence of selected missing data filling algorithms on the classification accuracy.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 111-116
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
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