Informacja

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

Wyszukujesz frazę "wielowymiarowe metody statystyczne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Wielowymiarowa analiza zmienności genotypowej cech rolniczych w kolekcji zasobów genowych kupkówki pospolitej (Dactylis glomerata L.)
Multivariate analysis of genotypic diversity of agronomic traits in orchardgrass (Dactylis glomerata L.) germplasm collection
Autorzy:
Studnicki, Marcin
Mądry, Wiesław
Schmidt, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198216.pdf
Data publikacji:
2012-03-29
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
kupkówka pospolita
wielowymiarowe metody statystyczne
zasoby genowe
germplasm collection
multivariate analyses
orchardgrass
Opis:
W pracy przedstawiono analizę jedno- i wielocechowej zmienności 1971 obiektów, pocho¬dzących z polskiej kolekcji zasobów genowych kupkówki pospolitej, pod względem 8 cech ilościowych. W pierwszym kroku analizy wykonano wstępną ocenę zmienności obiektów, oddzielnie dla każdej cechy, z wykorzystaniem metod statystyki opisowej. Dalsze kroki polegały na przepro¬wadzeniu analizy składowych głównych oraz analizy skupień za pomocą metody UPGMA na standaryzowanych danych dla badanych cech. Zastosowano także analizę zmiennych kanonicznych dla wydzielonych grup (skupień). Stwierdzono, że wysokość roślin i plon zielonej masy są cechami o największej zmienności genotypowej spośród wszystkich badanych cech w kolekcji. Pierwsze trzy składowe główne wyjaśniały ponad 69% ogólnej zmienności 8 cech ilościowych w badanej kolekcji. Wyniki analizy zmiennych kanonicznych wskazują, że wysokość roślin oraz liczba dni do kłoszenia i kwitnienia odznaczały się relatywnie najsilniejszą zdolnością dyskryminacyjną pomiędzy dziesięcio¬ma grupami, wydzielonymi za pomocą analizy skupień.
In this paper an analysis of genotypic diversity for 8 quantitative agronomic traits in 1971 accessions belonging to the Polish orchardgrass germplasm collection was presented. Evaluation of diversity in the accessions was performed in four steps. In the first step a preliminary analysis of variation was done separately for each trait using descriptive statistics. Then, principal component analysis (PCA) and cluster UPGMA analysis (CA) were used on standardized data for the studied traits. Also, canonical discriminate analysis (CDA) was done to assess discriminating value of the traits to distinguish clusters delivered by CA. Plant height and total seasonal yield were most variable traits among all the traits. The first three principal components explained above 69% of the total variation within the accessions in the collection for the 8 traits. The results of the CDA suggested that plant height and days to inflorescence emergence and flowering were the major discriminatory characteristics for the ten distinguished clusters.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 263; 105-127
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
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:
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:
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
Tytuł:
Wielowymiarowe metody statystyczne w analizie wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych wybranych państw Unii Europejskiej
Multivariate statistical methods in analysis of production and economic results of agricultural holdings in the EU countries
Autorzy:
Pietrzykowski, R.
Kobus, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/572817.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
Unia Europejska
gospodarstwa rolne
wyniki ekonomiczno-produkcyjne
metody statystyczne wielowymiarowe
analiza skladowych glownych
analiza k-srednich
analiza skupien
lata 1989-2006
Opis:
Multivariate methods for analysis of the production and economic results in agricultural holdings in the EU countries are presented. Three methods were used: principal components analysis, cluster analysis and k-means method. The data base concerned 25 countries in the period of 1989- 2006.
W pracy zaprezentowano wykorzystanie wielowymiarowych metod statystycznych do analizy wyników ekonomiczno-produkcyjnych gospodarstw rolnych w wybranych państwach Unii Europejskiej. Wykorzystano trzy metody statystyczne: analizę składowych głównych, analizę k-średnich oraz analizę skupień. Dane dotyczyły 25 państw EU w latach 1989-2006.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego; 2008, 04(19)
2081-6960
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie zmienności fenotypowej genotypów lnu oleistego (Linum usitatissimum L.) za pomocą statystycznych metod wielowymiarowych
Investigation of phenotypic distance of genotypes of oilseed flax (Linum usitatissimum L.) using multivariate statistical methods
Autorzy:
Bocianowski, J.
Silska, G.
Praczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/832680.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
len oleisty
Linum usitatissimum
genotyp
zmiennosc fenotypowa
metody statystyczne
metody statystyczne wielowymiarowe
wielowymiarowa analiza wariancji
odleglosc Mahalanobisa
linseed
genotype
phenotypic variability
statistical method
multidimensional statistical method
variance analysis
Mahalanobis distance
Opis:
Celem badań była wielocechowa charakterystyka zmienności dziesięciu cech osiemnastu geno-typów lnu uprawnego (Linum usitatissimum L.). Zastosowano metodę analizy zmiennych kanonicznych opartą na modelu wielowymiarowej analizy wariancji dla obserwowanych cech. Materiałem do badań było: dwanaście rodów hodowlanych i sześć odmian lnu uprawnego. Doświadczenia założono w układzie całkowicie losowym w trzech powtórzeniach, w dwóch sezonach wegetacji (2008, 2009) w Zakładzie Doświadczalnym IWNiRZ w Wojciechowie. Rody i odmiany oceniono pod względem dziesięciu cech ilościowych. Przeprowadzona wielowymiarowa analiza wariancji wykazała istotne zróżnicowanie genotypów, jak również zróżnicowanie ekspresji genotypów w latach. Zastosowana metoda zmiennych kanonicznych wykazała różne zachowanie genotypów w poszczególnych latach. Stwierdzono istotną statystycznie korelację odległości Mahalanobisa otrzymanych w obu latach: r = 0,5942, P < 0,001. Genotypy charakteryzujące się największym zróżnicowaniem genetycznym mogą posłużyć do tworzenia odrębnych pul genetycznych lnu uprawnego.
The aim of this study was the multivariate characteristics of the variability of ten traits of eighteen flax objects. The multivariate analysis of variance and canonical variate analysis were used. The plant material consisted of 12 breeding lines and 6 registered varieties of flax The experiments were carried out using completely randomized design in three replications during two crop seasons of 2008 and 2009 in an experimental station of Institute of Natural Fibres & Medicinal Plants in Wojciechów. Tested genotypes of flax were evaluated in respect to ten quantitative traits. Multivariate analysis of variance showed significant differences of the investigated genotypes and expression of genotypes in the years of study. The results of canonical variate analysis revealed differences between all the experimental objects in the years of study. Statistically significant correlation of Mahalanobis distance obtained in both years, r = 0.5942, P < 0.001, was found.. Genotypes having the greatest genetic diversity can be used to create a gene pool of flax.
Źródło:
Rośliny Oleiste - Oilseed Crops; 2013, 34, 2
1233-8273
Pojawia się w:
Rośliny Oleiste - Oilseed Crops
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielowymiarowe rozkłady charakterystyk materiałów uziarnionych przy zastosowaniu nieparametrycznych aproksymacji funkcji gęstości rozkładów brzegowych
Multidimensional distribution functions of grained materials features by application of non-parametric approximations of marginal distribution functions
Autorzy:
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/349950.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
wielowymiarowe rozkłady statystyczne
funkcja Morgensterna
materiały uziarnione
nieparametryczne metody statystyczne
multidimensional distribution functions
Morgenstern function
grained materials
non-parametric statistical methods
Opis:
Estymując rozkłady poszczególnych charakterystyk materiału uziarnionego, zazwyczaj traktuje się je osobno. Zastosowana w artykule technika Morgensterna umożliwia szukanie rozkładu wielowymiarowego, biorąc pod uwagę przynajmniej dwie cechy równocześnie. Przeprowadzono estymację rozkładu wielkości ziaren i ich gęstości na przykładzie węgla z KWK "Piast". W celu estymacji tzw. rozkładów brzegowych zastosowano nieparametryczne metody statystyczne - jądrową metodę Gaussa oraz ortogonalnego szeregu Fouriera. Wyniki oceniono statystycznie, co potwierdziło prawidłowość stosowanej metody.
Estimations of individual grained materials characteristics distribution functions is usually done separately. The method of Morgenstern, applied in the paper allows searching for multidimensional distribution function, taking into consideration at least two features simultaneously. The estimation of particles size and their density was performed on the basis of coal from KWK "Piast". In the purpose of so-called marginal distribution functions estimation the non-parametric statistical methods were applied - Gauss kernel method and orthogonal Fourier series method. The results were statistically evaluated what confirmed the adequacy of the method.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 4; 235-244
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
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