Wszystkie pola: R project - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Imputation of Missing Data Using R Package
Imputacja brakujących danych z wykorzystaniem środowiska R
Autorzy:: Misztal, Małgorzata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/907623.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: missing values
single imputation
R – project
Opis:: Missing data are quite common in practical applications of statistical methods. Imputation is general statistical method for the analysis of incomplete data sets. The goal of the paper is to review selected imputation techniques. Special attention is paid to methods implemented in some packages working in the R environment. An example is presented to show how to handle missing values using a few procedures of single and multiple imputation implemented in R.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 269
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wykorzystanie pakietu R w zagadnieniach dotyczących procedur jednoczesnego testowania wielu hipotez
Application of the R-project package in the area of the multiple-comparison procedures
Autorzy:: Dudzinski, M.
Furmanczyk, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/886738.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:: hipotezy
kontrola miernicza
miary statystyczne
modele matematyczne
pakiet R zob.pakiet R-Project
pakiet R-project
procedura FDR
procedura FWER
procedury
statystyka matematyczna
testowanie hipotez
Opis:: In our paper, we give the simulation results concerning the multiple-comparison procedures, especially their error measures, such as FWER and FDR. We compare the powers of four popular multiple-comparison procedures, applied to three standard statistical models. All of our simulations were carried out by using the R-project package.
Źródło:: Scientific Review Engineering and Environmental Sciences; 2007, 16, 1[35]
1732-9353
Pojawia się w:: Scientific Review Engineering and Environmental Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Szacowanie wielkości emisji CH4 produkcji zwierząt gospodarskich w Polsce z wykorzystaniem sieci neuronowej
Estimating emissions of CH4 from the manufacture of livestock in Poland using neural networks
Autorzy:: Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/956064.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie
Tematy:: metan
gazy cieplarniane
sieci neuronowe
Flexible Bayesian Models
prognozowanie
R-project
Opis:: Celem podjętych i przeprowadzonych badań była predykacja wielkości emisji CH4 z sektora rolniczego w Polsce na podstawie wielkości produkcji zwierząt gospodarskich. Prognozy prowadzono z wykorzystaniem sieci Flexible Bayesian Models. Poziom istotności analizowanych parametrów rozpatrzono w oparciu o testy Kendalla i Spearmana.
The aim of the study was the prediction of CH4 emissions from the agricultural sector in Poland on the basis of livestock production. Projections were carried out using the Bayesian Flexible Models network. The level of significance of the analyzed parameters were considered based on the Kendall and Spearman tests.
Źródło:: Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego; 2011, 1; 117-120
0867-793X
2719-3691
Pojawia się w:: Postępy Techniki Przetwórstwa Spożywczego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Computer Aided Team Building for Research and Design Projects
Autorzy:: Skrzypek, K.
Dąbrowski, K.
Kłos, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/118049.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:: R&D project
fuzzy AHP
TOPSIS
Opis:: Building teams has a fundamental impact for execution of research and development projects. Often the success of the project depends on the competence of employees implementing these projects. Therefore, it becomes essential to build the team where skills complement each other in terms of knowledge, personality and practical skills. On the other hand an important element is the process of assessing the candidate. The person dealing with recruitment often bases its decisions on intuition / subjective impression and they tend to be unreliable. The article presents a proposal to use Fuzzy AHP and TOPSIS methods in team building for R&D projects on the basis of employees skills using for this process the most well-known tool, namely spreadsheet.
Źródło:: Applied Computer Science; 2015, 11, 4; 83-94
1895-3735
Pojawia się w:: Applied Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Application of selected supervised classification methods to bank marketing campaign
Autorzy:: Grzonka, D.
Borowik, B.
Suchacka, G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/94739.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:: classification
supervised learning
data mining
decision trees
bagging
boosting
random forests
bank marketing
R project
Opis:: Supervised classification covers a number of data mining methods based on training data. These methods have been successfully applied to solve multi-criteria complex classification problems in many domains, including economical issues. In this paper we discuss features of some supervised classification methods based on decision trees and apply them to the direct marketing campaigns data of a Portuguese banking institution. We discuss and compare the following classification methods: decision trees, bagging, boosting, and random forests. A classification problem in our approach is defined in a scenario where a bank’s clients make decisions about the activation of their deposits. The obtained results are used for evaluating the effectiveness of the classification rules.
Źródło:: Information Systems in Management; 2016, 5, 1; 36-48
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:: Information Systems in Management
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: A Level-Based Approach to Prioritize Telecommunications R&D
Autorzy:: Fialho, J.
Godinho, P.
Costa, J. P.
Afonso, R.
Regalado, J. G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/307952.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: multicriteria decision support
R&D project evaluation
Opis:: In this paper, an approach to evaluate R&D projects in telecommunications is presented. These Project have particular features that cannot be properly incorporated by classical evaluation methods. This approach incorporates different criteria, both quantitative and qualitative, and also management flexibility and uncertainty. Thus, it is an approach that can be applied to real data of R&D projects in a telecommunications company.
Źródło:: Journal of Telecommunications and Information Technology; 2008, 4; 40-43
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:: Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Impact of expenditure on social assistance on household income at the regional level in Poland
Wpływ wydatków na pomoc społeczną na dochód gospodarstw domowych według województw
Autorzy:: Jędrzejczak, Alina
Kubacki, Jan
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1026315.pdf
Data publikacji:: 2021-01-29
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: Gretl
dochód rozporządzalny
modele ekonometryczne
wektorowy model auto-regresyjny
R-project
wydatki na pomoc społeczną
dochody gospodarstwa domowego
Opis:: The main aim of the paper is a statistical analysis of changes in household income distribution at the regional level in Poland taking into account the impact of government spending on social assistance. Various linear models (incorporating relations for spline functions) and the vector autoregression models (VAR) were used in the research. The linear models formulated for voivodships (NUTS 2) contained a dichotomous variable with values dependent on the existence of social programmes introduced by the Polish government in 2016. An independent variable representing expenditure per capita on social assistance specified for the national level was also used. The results for these models were compared with the findings of both microsimulation studies obtained on the basis of the Household Budget Surveys (HBS) and the total assessment of the social programmes, and they indicate a significant influence of social assistance expenditure on the amounts of available income. The calculations were conducted using data from the Statistics Poland databases: Local Data Bank (and in particular, data from the Polish HBS for the years 2000-2018) and from the Macroeconomic Data Bank, and from the annual reports on the implementation of the state budget. They were performed by means of the R-project environment and R-commander overlay, using the lm function as well as the vars module for the R-project environment. The study also involved using the Gretl package.
Głównym celem artykułu jest analiza statystyczna zmian rozkładu dochodów gospodarstw domowych w Polsce na poziomie regionalnym z uwzględnieniem wpływu wydatków rządowych na pomoc społeczną. W badaniu wykorzystano modele liniowe, które zawierają relacje wykorzystujące funkcje sklejane, oraz wektorowe modele autoregresyjne (VAR). Modele liniowe dla województw zawierały zmienną dychotomiczną o wartościach zależnych od funkcjonowania programów socjalnych wprowadzonych przez polski rząd w 2016 r. Wykorzystano również zmienną niezależną określającą wydatki na pomoc społeczną per capita na poziomie kraju. Wyniki dla tych modeli zostały porównane z podobnymi miarami wyznaczonymi w badaniach mikrosymulacyjnych na podstawie badania budżetów gospodarstw domowych oraz z łączną oceną programów społecznych. Wskazują one, że wydatki na pomoc społeczną mają znaczący wpływ na wartości dochodu rozporządzalnego. Do obliczeń wykorzystano dane z baz GUS: Banku Danych Lokalnych (w szczególności dane z badania budżetów gospodarstw domowych za lata 2000–2018) oraz Banku Danych Makroekonomicznych, a także dane z co-rocznych sprawozdań z wykonania budżetu państwa. Użyto środowiska R-project oraz nakładki R-commander z zastosowaniem funkcji lm, jak również modułu vars dla środowiska R-project. Posłużono się także programem Gretl.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 1; 9-31
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Regression modeling of agrriculture greenhouse gases emissions in Poland
Regresyjne modelowanie rolniczych emisji gazów cieplarnianych w Polsce
Autorzy:: Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/388157.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: greenhouse gases
agriculture emissions
linear regression
modeling
R-Project
livestock
production
crops
gazy cieplarniane
rolnicze emisje
regresja liniowa
modelowanie
produkcja zwierzęca
zboża
Opis:: Agricultural greenhouse gases emissions are mainly produced in direct emissions from plant and animal production as well as those associated with land use changes. Studies attempt to describe the variables correlated with agricultural greenhouse gas emissions using linear regression. The analysis covered two groups of independent variables such as the main crops and livestock. The analysis included the last 20 years and variables were set using Pearson’s linear correlation. The resulting model concerns 87.5 % of the variability of agricultural greenhouse gases emissions, by cattle, horses, and rye. The study was conducted using the statistical package R-Project.
Emisje rolnicze głównych gazów cieplarnianych to ważniejsze bezpośrednie emisje wytwarzane w produkcji roślinnej i zwierzęcej, jak również te związane ze zmianami w sposobie użytkowania gruntów. W badaniach podjęto próbę opisu zmiennych skorelowanych z rolniczymi emisjami gazów cieplarnianych z wykorzystaniem regresji liniowej. Do badań przyjęto dwie grupy zmiennych niezależnych, tj. główne uprawy oraz zwierzęta hodowlane. Analizie poddano okres ostatnich 20 lat. Korzystając z testu Pearsona, wyznaczono liniowe korelacje między zmiennymi. Otrzymany model w 87,5 % wyjaśnia zmienności rolniczych emisji GHG zmiennością udziału bydła, koni oraz żyta. Badania prowadzono z wykorzystaniem pakietu statystycznego R-Project.
Źródło:: Ecological Chemistry and Engineering. A; 2012, 19, 11; 1383-1391
1898-6188
2084-4530
Pojawia się w:: Ecological Chemistry and Engineering. A
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Tracking and predicting solution development in R&D projects using a complex assessment method
Autorzy:: Belina, B.
Mazurkiewicz, A.
Giesko, T.
Karsznia, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/399436.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:: R&D project
tracking of a R&D project
implementation maturity assessment
commercial potential assessment
projekt R&D
śledzenie projektu R&D
ocena realizacji
ocena potencjału handlowego
Opis:: One of the key issues in the management of R&D projects is tracking the process of their implementation, and the PR of the development of created solutions. The information about the current progress of the project and the identification of risks in different spheres of its implementation provides the possibility to take appropriate corrective actions on a continuing basis. This article presents a systemic approach and a practical application of a complex assessment of the maturity level of implementation and commercial potential in tracking and predicting the development of innovative technological solutions developed through R&D projects. It presents prediction capabilities for the development of technological solutions based on the analysis of evaluations using the example of tracking research projects conducted within the framework of the Strategic Programme, „Innovative Systems of Technical Support for Sustainable Development”. The article proposes directions for further research, which, in the process of predicting the development of solutions, factors in various aspects occurring at the design stage, preparation for the implementation, and commercialization.
Źródło:: Ekonomia i Zarządzanie; 2015, 7, 3; 7-14
2080-9646
Pojawia się w:: Ekonomia i Zarządzanie
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: A k-Nearest Neighbors Method for Classifying User Sessions in E-Commerce Scenario
Autorzy:: Suchacka, G.
Skolimowska-Kulig, M.
Potempa, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/308645.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: data mining
e-commerce
k-Nearest Neighbors
k-NN
log file analysis
online store
R-project
supervised classification
web mining
Web store
Web traffic
Web usage mining
Opis:: This paper addresses the problem of classification of user sessions in an online store into two classes: buying sessions (during which a purchase confirmation occurs) and browsing sessions. As interactions connected with a purchase confirmation are typically completed at the end of user sessions, some information describing active sessions may be observed and used to assess the probability of making a purchase. The authors formulate the problem of predicting buying sessions in a Web store as a supervised classification problem where there are two target classes, connected with the fact of finalizing a purchase transaction in session or not, and a feature vector containing some variables describing user sessions. The presented approach uses the k-Nearest Neighbors (k-NN) classification. Based on historical data obtained from online bookstore log files a k-NN classifier was built and its efficiency was verified for different neighborhood sizes. A 11-NN classifier was the most effective both in terms of buying session predictions and overall predictions, achieving sensitivity of 87.5% and accuracy of 99.85%.
Źródło:: Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 64-69
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:: Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "R project" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język