Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "multivariate methods" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Correlation among variables and methods of establishing weights of sample units. Monte Carlo analysis of the modified synthetic estimator
    Wpływ poziomu zależności między zmiennymi i systemu ustalania wag na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
    Autorzy:
    Jurkiewicz, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907016.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    small domain estimation
    multivariate methods
    distance measures
    Opis:
    In many statistical surveys one faces the problem of insufficient number of sample observations to make reliable inference about a given population domain of interest (small area). One possible solution, which has been discussed in statistical publications consists in applying estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Synthetic estimation technique is particularly efficient, if the distribution ot the variable ot interest is the same in the given domain and in the entire population. When this assumption is far from being met, one can obtain, as a consequence, large estimation errors. Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain and sample units representing other domains. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. A method of establishing weights is one of the crucial factors in using MES estimator. Author presents results of Monte Carlo analysis of the efficiency of MES estimator using different weights.
    Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Jedna z metod estymacji dla małych domen zwana estymacją syntetyczną sprawdza się przy założeniu, że rozkład (albo któryś z parametrów rozkładu) w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Zastosowanie zmodyfikowanego estymatora syntetycznego (MES) zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z małej domeny. Ważnym czynnikiem wpływającym na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego jest dobór metod ustalania wag dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Autor przedstawia wyniki symulacyjnego badania efektywności estymatora MES przy zastosowanych różnych sposobach ustalania wag.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Influence of Classification Method on Efficiency of Modified Synthetic Estimator
    Wpływ stosowanej metody klasyfikacji na efektywność modyfikowanego estymatora syntetycznego
    Autorzy:
    Jurkiewicz, Tomasz
    Najman, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905704.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    small domain estimation
    multivariate methods
    neural networks
    Opis:
    The problem of insufficient number of sample observations representing a given population domain of interest (small area) can be solved by applying such estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. One small area estimation method, called synthetic estimation technique, assumes that the distribution of the variable of interest is identical in the given domain and in the entire population. This assumption, however, is rarely met, and as a result one obtains large estimation errors. In this paper a two-stage estimation procedure is suggested. The first stage consist in applying various classification methods to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain and sample units representing other domains. In the second stage, those domains, which turned out to be similar to the domain of interest or sample units similar to units from domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Authors present the results of the suggested procedure in an analysis of the continuing vocational training in construction industry based on a sample survey of enterprises. A bootstrap attempt has been made to assess errors of the suggested estimation procedure.
    Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany m. in. poprzez estymatory wykorzystujące informacje o innych jednostkach w próbie. Jedna z metod estymacji dla małych domen, zwana estymacją syntetyczną, zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Problem niespełnienia założeń estymacji syntetycznej może być rozwiązany poprzez zastosowanie dwuetapowego procesu estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod analizy wielowymiarowej, np. za pomocą metody klasyfikacji k-średnich, badania odległości czy też wykorzystując sieci neuronowe typu SOM, określa się podobieństwa domen lub jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko o tych jednostkach lub z tych domen, które są podobne do badanej małej domeny. W artykule autorzy przedstawiają rezultaty zastosowanej metody na przykładzie badania reprezentacyjnego kształcenia ustawicznego w branży budowlanej. Za pomocą metod bootsrtrapowych dokonano oceny wpływu stosowania różnych metod badania podobieństw między jednostkami na własności modyfikowanego estymatora syntetycznego.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2006, 196
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Canonical correlations in studying grain yield and protein content as affected by yield components: An ontogenetic approach.
    Autorzy:
    Kozak, Marcin
    Gozdowski, Dariusz
    Hossain, Shakhawat
    Ahmed, S. Ejaz
    Laudański, Zbigniew
    Wyszyński, Zdzisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2199060.pdf
    Data publikacji:
    2006-12-22
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    multivariate methods
    sequential yield analysis
    spring barley
    Opis:
    In the paper, we have proposed an approach to studying the relationship between two sets of variables, when one of the sets comprises plant traits that develop sequentially. The approach joins two statistical methods, namely canonical correlations and sequential yield analysis (Mądry et al., 2005, J. New Seeds 7(1), pp. 85-107). Using the approach, grain yield and protein content in grain of two spring barley cultivars—Rasbet (with hulled grains) and Rastik (with hulless grains)—were studied as the effect of yield components that develop sequentially (number of spikes per m2, number of kernels per spike, and kernel weight)...
    Źródło:
    Plant Breeding and Seed Science; 2006, 54; 17-27
    1429-3862
    2083-599X
    Pojawia się w:
    Plant Breeding and Seed Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Influence of Distance Measure Among Sample Units on Efficiency of the Modified Synthetic Estimator : Monte Carlo Analysis
    Wpływ miary odległości jednostek w próbie na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
    Autorzy:
    Jurkiewicz, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905042.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    small domain estimation
    multivariate methods
    distance measures
    Opis:
    The problem of insufficient number of sample observations representing a given population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Synthetic estimation technique assumes that the distribution of the variable of interest is the same in the given domain and in the entire population. This assumption, however, is rarely met, and as a result, one can obtain large estimation errors. Use of modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain, and sample units representing other domains. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Chosen distance measure is one of the crucial factors in using MES estimator. Author presents Monte Carlo analysis of the efficiency of MES estimator using different distance measures between sample units.
    Problem zbyt malej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany m. in. poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Jedna z metod estymacji dla małych domen, zwana estymacją syntetyczną, zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Zastosowanie zmodyfikowanego estymatora syntetycznego (MES) zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z małej domeny. Ważnym czynnikiem wpływającym na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego jest zastosowana miara odległości. Autor przedstawia wyniki symulacyjnego badania efektywności estymatora MES przy zastosowanych różnych miarach odległości do badania podobieństwa jednostek.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efficiency of the Modified Synthetic Estimator - Monte Carlo Analysis
    Efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
    Autorzy:
    Jurkiewicz, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906276.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    small domain estimation
    multivariate methods
    distance measures
    Monte Carlo analysis
    Opis:
    Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Rozwijane przez statystykę małych obszarów metody estymacji są często skomplikowane i trudne do praktycznego zastosowania np. w badaniach biznesowych. Stąd też istnieje po-trzeba rozwijania także metod, które będą łatwe w aplikacji i wystarczające efektywne. Jedną z takich propozycji może być zmodyfikowany estymator syntetyczny (MES). Zastosowanie estymatora MES zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z malej domeny. Autor przedstawia wyniki porównania efektywności estymatora MES z innymi estyma- torami na bazie eksperymentów symulacyjnych.
    The problem of insufficient number of sample observations representing a population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Modified Synthetic Estimator (MES) can be regarded as one of the proposals in this field. Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Author presents and discusses some results o f Monte Carlo analysis aimed at comparing efficiency between the MES and other estimators.
    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:
    Optimization of tau indentification in ATLAS experiment using multivariate tools
    Optymalizacja identyfikacji leptonów tau w eksperymencie ATLAS z użyciem metod analizy wielu zmiennych
    Autorzy:
    Janyst, Ł.
    Kaczmarska, A.
    Szymocha, T.
    Wolter, M.
    Zemła, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305337.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    analiza wielu zmiennych
    fizyka cząstek elementarnych
    ATLAS
    leptony tau
    multivariate methods
    high energy physics
    tau leptons
    Opis:
    Elementary particle physics experiments, which search for very rare processes, require the efficient analysis and selection algorithms able to separate a signal from the overwhelming background. Four learning machine algorithms have been applied to identify τ leptons in the ATLAS experiment: projective likelihood estimator (LL), Probability Density Estimator with Range Searches (PDE-RS), Neural Network, and the Support Vector Machine (SVM). All four methods have similar performance, which is significantly better than the baseline cut analysis. This indicates that the achieved background rejection is close to the maximal achievable performance.
    W eksperymentach fizyki wysokich energii, poszukujących bardzo rzadkich procesów, dużego znaczenia nabierają algorytmy umożliwiające separację sygnału od przeważającego tła. Cztery algorytmy uczące się na przykładach zostały zastosowane do identyfikacji leptonów tau w eksperymencie ATLAS: rzutowane rozkłady prawdopodobieństw (projective likelihood estimator - LL), PDE-RS (Probability Density Estimator with Range Searches), sieć neuronowa oraz maszyna wektorów wspierających (SVM). Algorytmy te mają zbliżone wydajności znacząco lepsze od standardowej analizy z użyciem cięć. Sugeruje to, że osiągnięte wydajności są bliskie maksymalnej osiągalnej granicy.
    Źródło:
    Computer Science; 2008, 9; 35-45
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    OCENA POZIOMU ŻYCIA W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ (UE-28) W ASPEKCIE ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU ZA POMOCĄ WIELOWYMIAROWEJ ANALIZY PORÓWNAWCZEJ
    ASSESSMENT OF THE STANDARD OF LIVING IN THE EUROPEAN UNION (EU-28) IN THE CONTEXT OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT USING MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS OF COMPARATIVE
    Autorzy:
    Murawska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453850.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    poziom życia
    kraje
    Unia Europejska
    zrównoważony rozwój
    metody wielowymiarowe
    wskaźnik
    standard of living
    countries
    European Union
    sustainable development
    multivariate methods
    indicator
    Opis:
    Poziom i warunki życia w krajach Unii Europejskiej są silnie przestrzennie zróżnicowane. Od początku XXI wieku obserwuje się rozwój działań na rzecz zrównoważonego rozwoju, którego celem jest zapewnienie przyszłym pokoleniom stałego wzrostu poziomu życia i spójności społecznej. Dlatego celem artykułu było porównanie poziomu życia w krajach Unii Europejskiej za pomocą tradycyjnych, nowych oraz syntetycznych wskaźników, a także utworzono grupy krajów o podobnym poziomie życia.
    Level and living conditions in the countries of the European Union are highly spatially variable. Since the beginning of the XXI century has seen the development of sustainable development, which aims to provide future generations a steady increase in living standards and social cohesion. Therefore the aim of the article was to compare the standard of living in the European Union by means of traditional, new and synthetic indicators, and also created a group of countries with a similar standard of living.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 4; 80-90
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Historia rozwoju statystycznych metod planowania i analizy doświadczeń rolniczych na świecie oraz w Polsce
    A history of the development of statistical methods for designing and analyzing agricultural experiments in the world and in Poland
    Autorzy:
    Mądry, Wiesław
    Gozdowski, Dariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2199478.pdf
    Data publikacji:
    2020-02-12
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    metody statystyczne
    metody wielowymiarowe
    modele statystyczne
    estymacja parametrów statystycznych
    hipotezy
    testowanie hipotez
    układy doświadczalne
    wnioskowanie statystyczne
    statystycy
    biometrycy
    statistical methods
    multivariate methods
    estimation
    hypothesis testing
    experimental designs
    statistical inference
    statisticians
    biometricians
    Opis:
    W pracy przedstawiono główne kierunki badań, ich chronologię oraz osiągnięcia w zakresie metod statystyki matematycznej w zastosowaniu do biometrii i doświadczalnictwa rolniczego, dokonywane od XVII wieku do czasów współczesnych. Uwzględniono dorobek uczonych na świecie oraz w Polsce. Podkreślono historyczne i współczesne znaczenie tych osiągnięć matematycznych i metodycznych dla rozwoju i postępu nauk empirycznych w ogóle, a zwłaszcza nauk rolniczych i biologicznych. Przedstawiono znaczenie zastosowania metod statystycznych w uznaniu empirycznych badań rolniczych, jako nauki rolnicze. Świadectwa i rozważania oraz autorskie osądy odkryć i wynalazków statystycznych na przestrzeni wieków i lat są udokumentowane i zilustrowane oryginalnymi publikacjami, a także realnymi dokonaniami pionierów statystyki, biometrii i doświadczalnictwa rolniczego oraz współczesnych uczonych w tych dziedzinach i specjalnościach.  
    The paper presents the main directions, chronology and achievements in the field of mathematical statistical methods applied to biometrics and agricultural experimentation, conducted from the 17th century to modern times. The achievements of scientists globally and in Poland are taken into account. The historical and present importance of these mathematical and methodological findings for the development and progress of empirical sciences in general, and especially agricultural and biological sciences, is emphasized. The importance of using statistical methods in the recognition of empirical agricultural research as agricultural science is presented. Testimonies and considerations on statistical discoveries and inventions over the centuries are documented and illustrated by the original publications and real activities of the pioneers of statistics, biometrics and agricultural experimentation, as well as contemporary scientists in these fields.  
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2020, 288; 23-40
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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