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: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Variability of the Water Quality Characterizing High Andean Lagoons for Tourist Use Evaluated Through Multivariate Statistical Methods, Junín, Peru
    Autorzy:
    Custodio, María
    Miranda, Gloria
    Peñaloza, Richard
    De la Cruz, Heidi
    Chanmé, Fernán
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/125460.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    water quality
    high Andean lagoons
    tourist use
    indicators
    multivariate statistical methods
    Opis:
    The spatial-temporal variability characterizing the water quality of high Andean lagoons for tourist use was evaluated using multivariate statistical methods during 2017 and 2018. The water samples were collected from 14 sampling sites, with three replicates each. The water quality indicators determined were: pH, temperature, DO, COD, BOD5, P, N, Fe, Cu, Cr, Cd, Pb, Zn and chlorophyll-a. The flat cluster analysis (k R cluster) according to Ward’s algorithm showed six significantly differentiated groups (α=0.01). In turn, the real similarity profile (SIMPROF) moves markedly away from the obtained low permutation with a large excess of Euclidean similarity with a Pi value of 0.627. The PCA showed that the first two components recommended by the sedimentation analysis (Scree test) indicated 61.52% of the total variation of the observations. According to the Spearman range correlation selection criterion, the variables that best interpret the sample distributions are COD, DTS, P, Cd and Zn with a correlation of 0.893, the DTS being the most important variable with a correlation value of 0.795. The PERMANOVA analysis according to the flat cluster factor indicated that at least one of the groups is different from the others in relation to the levels of physicochemical characteristics studied. Therefore, all the configured groups are statistically different, demonstrating that each lagoon is different in relation to its physicochemical indicators, according to the season in which it is found.
    Źródło:
    Journal of Ecological Engineering; 2019, 20, 8; 1-11
    2299-8993
    Pojawia się w:
    Journal of Ecological Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    OCENA ZRÓŻNICOWANIA PRODUKCJI MLECZNEJ W UKRAINIE Z ZASTOSOWANIEM WIELOWYMIAROWYCH METOD STATYSTYCZNYCH
    EVALUATION OF MILK PRODUCTION DIVERSIFICATION IN UKRAINE WITH USING MULTIDIMENSIONAL STATISTICAL METHODS
    Autorzy:
    Parlińska, Maria
    Pietrych, Łukasz
    Petrovska, Iryna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452987.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    produkcja mleka
    wielowymiarowe metody statystyczne
    Ukraina
    milk production
    multivariate statistical methods
    Ukraine
    Opis:
    W artykule przedstawiono przykład zastosowania wielowymiarowych metod statystycznych do oceny możliwości produkcji mleka w poszczególnych regionach Ukrainy. Dokonując analizy zmienności oraz macierzy współczynników korelacji do ostatecznych obliczeń wybrano cztery zmienne charakteryzujące omawiany problem. W pracy zastosowano trzy metody umożliwiające wielowymiarową analizę statystyczną, tj.: metodę Hellwiga, metodę średniej arytmetycznej oraz diagram Czekanowskiego. Należy stwierdzić, że Ukraina jako kraj, który w przyszłości ma zamiar wstąpić do Unii Europejskiej może mieć istotny wpływ na rynek mleka, ze względu na swój potencjału produkcyjny.
    In the article it is presented example of using multivariate statistical methods in purpose to assess capacity and possibilities of milk production in Ukrainian regions. With use of variability analysis and matrix of correlation coefficients there were chosen explanatory variables. In the article there were presented the following multivariate statistical methods as Hellwig method, method of middle average and Czekanowski diagram. In the conclusions it was defined the regions with the biggest and the smallest production capabilities.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 4; 229-235
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja wiejskich gospodarstw domowych ze względu na kierunki i rodzaje rozchodów
    Autorzy:
    Piekut, Marlena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543949.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    consumption
    expenditure
    household budget
    multivariate statistical methods
    konsumpcja
    wydatki
    budżety domowe
    wielowymiarowe metody statystyczne
    Opis:
    Celem badania jest wyodrębnienie grup wiejskich gospodarstw domowych o podobnych rozchodach oraz ich opis za pomocą cech społeczno-demograficznych i ekonomicznych. Przeprowadzono je z wykorzystaniem wielowymiarowych metod statystycznych — analizy skupień metodą k-średnich oraz analizy dyskryminacyjnej. Materiał badawczy stanowiły dane z badania budżetów gospodarstw domowych GUS za lata 2004 i 2012. W wyniku badania dokonano podziału wiejskich gospodarstw domowych na cztery grupy ze względu na rozchody, przy czym jedna z nich objęła ponad 2/3 gospodarstw. Zmiennymi najbardziej dyskryminującymi przynależność gospodarstw domowych do poszczególnych grup okazały się liczba osób w gospodarstwie domowym oraz dochód rozporządzalny przypadający na osobę.
    The aim of the study is to isolate groups of rural households with similar outgoings and to describe them by socio-demographic and economic characteristics. It was carried out using multivariate statistical methods such as k-means cluster and discriminant function analysis. Data from the CSO survey of household budgets for the years 2004 and 2012 were used for the research purpose. The research resulted in the division of rural households into four groups considering the outgoings, where one group covered more than 2/3 of the households. Variables which discriminated the membership of rural households to certain groups to the largest extent were the number of people in the household and disposable income per capita.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 8
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Czynniki kształtujące jakość płytkich wód podziemnych na Pogórzu Wiśnickim
    Factors affecting the shallow groundwater quality in the Wioenickie Foothills
    Autorzy:
    Jelonkiewicz, E.
    Jelonkiewicz, Ł. P.
    Wolanin, A..
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2075403.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    studzienki
    chemia wody
    geologia
    skażenie
    wielowymiarowe metody statystyczne
    wells
    water chemistry
    geology
    pollution
    multivariate statistical methods
    Opis:
    The aimof this study was to investigate the chemical composition of groundwater and the factors affecting it in the Stara Rzeka catchment located in the marginal zone of the Carpathian Mountains in theWioenickie Foothills. Nineteen samples of water were collected from wells and their pH and electrolytic conductivity were measured. The chemical composition of the samples, including 14 ions was determined by ion chromatography. Principal component analysis (PCA) allowed to isolate the factors affecting the quality of groundwater. Geological structure and anthropogenic pressure proved to be the determining factors. The cluster analysis was also used in this study and it allowed to group the analyzed waters in terms of their mutual similarity. Additionally, the chemical composition of water samples was determined with regard to their suitability for human consumption.
    Źródło:
    Przegląd Geologiczny; 2015, 63, 10/1; 786--790
    0033-2151
    Pojawia się w:
    Przegląd Geologiczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Changes in the quality of shallow groundwater in agriculturally used catchment in the Wiśnickie Foothills (Southern Poland)
    Zmiany jakości płytkich wód poziemnych w użytkowanej rolniczo zlewni na Pogórzu Wiśnickim (Południowa Polska)
    Autorzy:
    Bojarczuk, Anna
    Jelonkiewicz, Ewelina
    Jelonkiewicz, Łukasz
    Lenart-Boroń, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/204997.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    water quality
    water pollution
    wells
    multivariate statistical methods
    jakość wody
    zanieczyszczenie wody
    studnie
    wielowymiarowe metody statystyczne
    Opis:
    The aim of this study was to examine the changes in the chemical composition of shallow groundwater and its quality that have occurred in the last decade in an agriculturally used, heavily populated and characterized by a complex geological structure, catchment of the Stara Rzeka river, located in the flysch part of the Outer Carpathians. Water samples were collected during 2013 from 19 still operating wells. Analyses of pH, electrolytic conductivity and chemical composition by ion chromatography were conducted. The obtained results were compared with the results of studies conducted in 2003 for the same wells. The quality of groundwater and its suitability for consumption was assessed based on the regulations currently existing in Poland. 21% of the wells still do not meet the requirements for drinking water in terms of at least one component. However, there was a decrease in the concentration of mineral forms of nitrogen and phosphorus in most of the wells and their mean concentration as compared to 2003 was reduced. In terms of physical and chemical characteristics groundwater of this region is typical of the hypergenic zone of the temperate climate. The highest concentrations were observed for Ca2+ and HCOˉ3 - ions, while K+ and Clˉ were characterized by the largest variability. Principal Component Analysis (PCA) demonstrated that the factors determining the quality and chemical composition of the analyzed waters include the composition of bedrock (mineralogy of the rock environment) and human economic activity, and that they have not been significantly changed over the past decade.
    Celem opracowania jest zbadanie zmian składu chemicznego płytkich wód podziemnych i ich jakości jakie zaszły w ostatnim dziesięcioleciu w użytkowanej rolniczo, silnie zaludnionej, cechującej się skomplikowaną budową geologiczną zlewni Starej Rzeki, położonej we fliszowych Karpatach Zewnętrznych. W 2013 roku z 19 nadal użytkowanych studni pobrano próbki wody i poddano je analizie pH, przewodnictwa elektrolitycznego właściwego oraz składu chemicznego metodą chromatografii jonowej. Uzyskane wyniki porównano z wynikami badań z 2003 roku dla tych samych studni. Jakość wody podziemnej i jej przydatność do spożycia przez ludzi oceniono na podstawie obowiązujących w Polsce przepisów. 21% studni nadal nie spełnia wymogów stawianych wodzie do picia w zakresie przynajmniej jednego składnika, jednakże zaobserwowano spadek stężenia mineralnych form azotu i fosforu w większości studni oraz zmniejszenie się ich stężenia średniego w stosunku do 2003 r. Pod względem cech fizycznych i chemicznych wody podziemne tego regionu są typowe dla strefy hipergenicznej klimatu umiarkowanego. Najwyższe stężenia miały jony Ca2+ i HCOˉ3-, a najwyższą zmiennością cechowały się natomiast jony K+ i Clˉ. Analiza składowych głównych (PCA) dowiodła, że czynnikami decydującymi o jakości i składzie chemicznym wód są skład podłoża skalnego oraz gospodarcza działalność człowieka i nie uległy one znaczącym zmianom w minionym dziesięcioleciu.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2019, 45, 1; 19-25
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie wielowymiarowych metod statystycznych w analizie stanu fizykochemicznego wód w systemie rzeka – zbiornik retencyjny na przykładzie zbiorników retencyjnych Pakosław i Jutrosin położonych w zlewni rzeki Orli
    Application of Multivariate Statistical Methods in Water Quality Assessment of River-reservoirs Systems (on the Example of Jutrosin and Pakosław Reservoirs, Orla Basin)
    Autorzy:
    Przybyła, C.
    Kozdrój, P.
    Sojka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1818572.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    wielowymiarowe metody statystyczne
    rzeka Orla
    zbiornik lateralny
    jakość wody
    multivariate statistical methods
    Orla river
    off-channel reservoir
    water quality
    Opis:
    The paper presents a preliminary study of analysis water quality in the off-channel reservoirs Pakoslaw and Jutrosin using the multivariate statistical techniques. Because of high biogenic pollution in Orla and Radeca rivers, Jutrosin and Pakoslaw reservoirs were based on an innovative concept in which the reservoirs were built on areas directly adjacent to rivers. Series of studies in the off-channel reservoirs were compared with water quality of Orla and Radeca rivers. The Orla together with the water reservoirs forms a right-bank tributary of the Barycz river. The storage reservoirs, built in the year 2007 (Pakoslaw) and 2011 (Jutrosin) represents off-channel reservoirs placed outside of the water course, but in its direct neighborhood. The reservoirs are filled by the water of Orla river from the water intake localized before the weir, while the water discharge into the river bed takers place through a discharge construction localized below the weir. Area of the Pakoslaw water reservoir is 26.6 ha and Jutrosin 90.5 ha. The multivariate statistical techniques such as cluster analysis (CA), factor analysis (FA), principal components analysis (PCA), and discriminant analysis (DA) were taken advantage to interpretation and evaluation data. The aim of the present research was to use chemometric techniques (CA, PCA, FA and DA) in order to: discover similarities and differences in the pchysico-chemical composition of water in off-channel reservoirs and rivers, identify water quality indicators suited to its temporal and spatial variability, expose hidden factors accounting for the structure of the data, and identify man-made sources of water pollution. Cluster analysis (CA) showed that there is unmistakable difference between water quality in the reservoirs and rivers. More evident fluctuation in the physico-chemical composition were observed in reservoirs compared to rivers. This is the result of unique location and theirs maintenance. Factors of water quality during the refilling reservoirs were comparable. Afterwards the off-channel reservoirs and rivers works separately. Factor analysis (FA) confirmed different process of self-purification in reservoirs due to rivers. Typical for pchysico-chemical composition of water are indexes like Conductivity, Fe, Cl, BOD, SO4, Ca, Hardness, Mg, O2 and PO4. This is the result of discriminant analysis (DA).
    Źródło:
    Rocznik Ochrona Środowiska; 2015, Tom 17, cz. 2; 1125-1141
    1506-218X
    Pojawia się w:
    Rocznik Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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