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 "data analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    An Extension of the Classical Distance Correlation Coefficient for Multivariate Functional Data with Applications
    Autorzy:
    Górecki, Tomasz
    Krzyśko, Mirosław
    Ratajczak, Waldemar
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/465741.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    multivariate functional data
    functional data analysis
    correlation analysis
    Opis:
    The relationship between two sets of real variables defined for the same individuals can be evaluated by a few different correlation coefficients. For the functional data we have one important tool: canonical correlations. It is not immediately straightforward to extend other similar measures to the context of functional data analysis. In this work we show how to use the distance correlation coefficient for a multivariate functional case. The approaches discussed are illustrated with an application to some socio-economic data.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2016, 17, 3; 449-466
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    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:
    Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013 za pomocą składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz analizy skupień
    Estimation of Diversity of Living Standards in Polish Voivodships in 2003–2013 Using Principal Components for Multidimensional Functional Data and Cluster Analysis
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Majka, Agnieszka
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050488.pdf
    Data publikacji:
    2016-03-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wielowymiarowe dane funkcjonalne
    funkcjonalna analiza danych
    analiza składowych głównych
    multivariate functional data
    functional data analysis
    principal components analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono ocenę zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013. Do oceny zastosowano analizę składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz dendrytową analizę skupień. Metody te pozwoliły na wyodrębnienie względnie jednorodnych grup województw o zbliżonym poziomie rozpatrywanych cech dla całego rozpatrywanego okresu łącznie.
    The paper presents an estimation of life standard diversity for residents of Polish voivodships in 2003–2013. The principal component analysis was applied for multidimensional functional data and the dendrite method was used for cluster analysis. These methods made it possible to isolate relatively homogeneous groups of voivodships that had similar values of characteristics under consideration, for the whole period at issue.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 1; 81-98
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie funkcjonalnej analizy kanonicznej w badaniu zależności między wydatkami konsumpcyjnymi w europejskich gospodarstwach domowych
    Autorzy:
    Deręgowski, Karol
    Krzyśko, Mirosław
    Waszak, Łukasz
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543659.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    canonical analysis
    multivariate functional data analysis (MFDA)
    individual consumption according to purpose
    analiza kanoniczna
    wielowymiarowa funkcjonalna analiza danych
    spożycie indywidualne według celu
    Opis:
    Celem artykułu jest zbadanie zależności między wydatkami na napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe a pozostałymi wydatkami konsumpcyjnymi gospodarstw domowych w 27 krajach Europy w latach 2000—2010. Wybór krajów i przedziału czasowego podyktowany został dostępnością i kompletnością danych pochodzących z Eurostatu. Nowością zaprezentowaną w tej pracy jest rozpatrywanie lat łącznie, a nie każdego roku oddzielnie. Stało się to możliwe dzięki przekształceniu danych pierwotnych na wielowymiarowe dane funkcjonalne oraz skonstruowaniu korelacji i zmiennych kanonicznych dla danych przekształconych. Z badania wynika, że wydatki na napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe są bardzo silnie skorelowane z pozostałymi wydatkami konsumpcyjnymi (współczynnik korelacji kanonicznej między dwiema pierwszymi funkcjonalnymi zmiennymi kanonicznymi wynosi 0,99). Wydatki na napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe mają prawie jednakowy wkład w budowę funkcjonalnej zmiennej kanonicznej U1, natomiast największy udział w budowie funkcjonalnej zmiennej kanonicznej V1 przypada wydatkom na artykuły żywnościowe i napoje bezalkoholowe oraz wydatkom na odzież i obuwie.
    The article aims to examine the relations between expenditure on alcoholic beverages and tobacco and other consumer expenditure of households in 27 European countries within 2000—2010. The choice of countries and time series was determined by the availability and completeness of Eurostat data. The years were analysed collectively not separately, which is a novelty presented in this paper. Such an approach was possible due the transformation of primary data into multivariate functional ones, and then the construction of correlations and canonical variables for transformed data. The study shows that expenditure on alcoholic beverages and tobacco is strongly correlated with other consumption expenditure (the canonical correlation coefficient between the two first functional canonical variables is 0.99). The expenditure on alcoholic beverages and tobacco has almost the same contribution to the construction of the functional canonical U1 variable, while the expenditure on food and non-alcoholic beverages and expenditure on clothing and footwear has the largest impact on the development of the functional canonical V1 variable.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 5
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza nieliniowych składowych głównych dla danych czasowo‑przestrzennych geograficznie ważonych
    Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Łukaszonek, Wojciech
    Ratajczak, Waldemar
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658130.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    nieliniowa analiza składowych głównych
    dane geograficznie ważone
    dane czasowo‑przestrzenne
    nonlinear principal component analysis
    geographically weighted data
    temporal‑spatial data
    Opis:
    Schölkopf, Smola and Müller (1998) have proposed a nonlinear principal component analysis (NPCA) for fixed vector data. In this paper, we propose an extension of the aforementioned analysis to temporal‑spatial data and weighted temporal‑spatial data. To illustrate the proposed theory, data describing the condition of state of higher education in 16 Polish voivodships in the years 2002–2016 are used.
    Schölkopf, Smola i Müller (1998) zaproponowali analizę nieliniowych składowych głównych (NPCA) dla ustalonych danych wektorowych. Niniejszy artykuł zawiera rozszerzenie tej metody na dane czasowo‑przestrzenne oraz czasowo‑przestrzenne geograficznie ważone. Każdy obiekt jest scharakteryzowany za pomocą macierzy Xi, rozmiaru T × p, zawierającej wartości p cech zaobserwowanych w T momentach czasowych, i = 1, …, n. Macierze te są przekształcane nieliniowo do przestrzeni Hilberta i budowana jest scentrowana macierz jądrowa. Ostatecznie macierz ta jest podstawą konstrukcji nieliniowych składowych głównych. W przypadku danych geograficznie ważonych macierz Xizostaje zastąpiona macierzą wiXi, gdzie wijest dodatnią wagą geograficzną związaną z i‑tym miejscem obserwacji, i = 1, …, n. Teoria zilustrowana jest przykładem dotyczącym stanu szkolnictwa wyższego w 16 polskich województwach, notowanego w latach 2002–2016.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 4, 337; 169-181
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kernel functional canonical correlation analysis
    Jądrowa funkcjonalna analiza korelacji kanonicznych
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Waszak, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/658195.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Dane funkcjonalne
    Analiza korelacji kanonicznych
    Jądro
    Functiona data
    Canonical correlation analysis
    Kernel
    Opis:
    W ostatnich latach wiele uwagi poświęca się analizie korelacji kanonicznych dla danych reprezentowanych przez funkcje lub krzywe. Takie dane są nazywane w literaturze danymi funkcjonalnymi (Ramsay i Silverman, 2005) i są obszarem wielu zainteresowań badawczych. Przykłady danych funkcjonalnych można znaleźć w wielu praktycznych zastosowaniach, takich jak medycyna, ekonomia, meteorologia i wiele innych. Niestety wielowymiarowe metody korelacji kanonicznych nie mogą być bezpośrednio zastosowane do danych funkcjonalnych, z uwagi na wymiar i trudności związane z uwzględnieniem korelacji i kolejności danych funkcjonalnych. Problem konstrukcji korelacji i zmiennych kanonicznych dla danych funkcjonalnych został zapoczątkowany przez Leurgansa i in. (1993), a następnie rozwinięty przez Ramsaya i Silvermana (2005). W tym artykule proponujemy nową metodę konstrukcji korelacji i zmiennych kanonicznych dla danych funkcjonalnych.
    Canonical correlation methods for data representing functions or curves have received much attention in recent years. Such data, known in the literature as functional data (Ramsay and Silverman, 2005), has been the subject of much recent research interest. Examples of functional data can be found in several application domains, such as medicine, economics, meteorology and many others. Unfortunately, the multivariate data canonical correlation methods cannot be used directly for functional data, because of the problem of dimensionality and difficulty in taking into account the correlation and order of functional data. The problem of constructing canonical correlations and canonical variables for functional data was addressed by Leurgans et al. (1993), and further developments were made by Ramsay and Silverman (2005). In this paper we propose a new method of constructing canonical correlations and canonical variables for functional data.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 5, 325
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    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 1-7 z 7

      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