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 "classification analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Methods of discriminant analysis
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/748561.pdf
    Data publikacji:
    1982
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    Classification and discrimination
    cluster analysis (statistics)
    Opis:
    Rozpatrzmy zadanie polegające na tym, by na podstawie zaobserwowanych wartości cech obiektu zaklasyfikować go do jednej z k populacji, których obiekt ten może być elementem. W zadaniach tego rodzaju problem polega na wyborze jednej z szeregu hipotez alternatywnych a nie na testowaniu jakiejkolwiek szczególnej hipotezy przeciwko zbiorowi alternatyw, jak to ma miejsce w klasycznej teorii testowania hipotez. W literaturze statystycznej zadania takie noszą nazwę zadań klasyfikacji, identyfikacji lub dyskryminacji. Praca zawiera przegląd podstawowych metod analizy dyskryminacyjnej: metody zmiennych dyskryminacyjnych pochodzącej od R. A. Fishera [12], metody teoriodecyzyjnej pochodzącej od A. Walda i T. W. Andersona [2], [3], [30] oraz metody bayesowskiej pochodzącej od S. Geissera
    The article contains no abstract
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 1982, 10, 19
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Classification problems based on regression models for multi-dimensional functional data
    Autorzy:
    Górecki, Tomasz
    Krzyśko, Mirosław
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465780.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    multivariate functional data
    functional data analysis
    multivariate functional regression
    classification
    Opis:
    Data in the form of a continuous vector function on a given interval are referred to as multivariate functional data. These data are treated as realizations of multivariate random processes. We use multivariate functional regression techniques for the classification of multivariate functional data. The approaches discussed are illustrated with an application to two real data sets.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2015, 16, 1; 97-110
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selected Robust Logistic Regression Specification for Classification of Multi‑dimensional Functional Data in Presence of Outlier
    Zastosowanie odpornej regresji logistycznej do klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Smaga, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/657746.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza regresji dla danych funkcjonalnych
    estymacja odporna
    model regresji logistycznej
    rozwinięcie funkcji w bazie funkcyjnej
    wielowymiarowe dane funkcjonalne
    zagadnienie klasyfikacji
    basis functions representation
    classification problem
    functional regression analysis
    logistic regression model
    multi‑dimensional functional data
    robust estimation
    Opis:
    W niniejszym artykule rozważany jest problem dwuetykietowej klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych. Zaproponowane rozwiązanie tego problemu oparto na technikach regresyjnych i modelu regresji logistycznej dla danych funkcjonalnych. Model ten został przekształcony do szczególnego modelu regresji logistycznej za pomocą rozwinięcia (będących funkcjami) współczynników regresji i zmiennych objaśniających w bazie funkcyjnej. Na podstawie tego modelu skonstruowana została reguła klasyfikacyjna. W przypadku występowania obserwacji odstających rozważane są również metody odpornej estymacji nieznanych parametrów. Eksperymenty numeryczne sugerują, że proponowane metody mogą z powodzeniem być wykorzystane w praktycznych zagadnieniach.
    In this paper, the binary classification problem of multi‑dimensional functional data is considered. To solve this problem a regression technique based on functional logistic regression model is used. This model is re‑expressed as a particular logistic regression model by using the basis expansions of functional coefficients and explanatory variables. Based on re‑expressed model, a classification rule is proposed. To handle with outlying observations, robust methods of estimation of unknown parameters are also considered. Numerical experiments suggest that the proposed methods may behave satisfactory in practice.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 2, 334
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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