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 "regresja składowych głównych" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Land clayey deposits compressibility investigation using principal component analysis and multiple regression tools
    Autorzy:
    Berrah, Yacine
    Chegrouche, Aymen
    Brahmi, Serhane
    Boumezbeur, Abderrahmane
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2201674.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
    Tematy:
    compressibility index
    geotechnical parameters
    principal component analysis
    PCA
    multiple regression models
    indeks ściśliwości
    parametry geotechniczne
    analiza głównych składowych
    regresja wielokrotna
    Opis:
    The settlement and compressibility magnitude of the major clayey and marly sediments in Tebessa area (N-E of Algeria) depends on several geotechnical parameters such as compression Cc and recompression Cs indices. The aim of this study was to investigate the parameters related to soil compressibility through tools of statistical analysis, which save time in comparison to multiply repeated laboratory tests. The study also adopted the principal component analysis (PCA) method to eliminate a number of uncorrelated variables that have no influence on the compressibility magnitude, or their impact is insignificant. The highest mean correlation coefficients were obtained for different contributing parameters. Multiple regression analysis has been performed to obtain the best fit model of the output Cc parameter taking into account the best correlation by adding parameters as regressors to reach the highest coefficient of regression R2 . The final obtained model of the present case study gives the best fit model with R2 of 0.92 which is a better value compared to different published models in the literature (R2 of 0.7 as maximum). The chosen input parameters using PCA combined with multiple regression analysis allow identifying the most important input parameters that noticeably affect the soil compression index, and provide with the best model for estimating the Cc index.
    Źródło:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2022, 4; 95--107
    2300-1496
    Pojawia się w:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Partial least squares method in the analysis of the intensity of damage in prefabricated large-block building structures
    Metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów w analizie intensywności uszkodzeń budynków wielkoblokowych
    Autorzy:
    Firek, K.
    Rusek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219406.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    analiza składowych głównych
    regresja cząstkowych najmniejszych kwadratów
    wpływy górnicze
    stan techniczny budynków
    principal components analysis
    partial least squares regression
    mining effects
    technical condition of building
    Opis:
    The paper presents the research methodology aimed at determining the building damage intensity index as a linear combination of indices describing the damage to its individual components. The research base comprised 129 building structures erected in the large-block technology. The study compared the results of a standardized approach to data mining - PCA (Principal Components Analysis) with the procedure of the PLSR method (Partial Least Squares Regression). As a result of the analysis, a generalized form of the building damage index was obtained, as a linear combination of the damage to its components.
    W referacie przedstawiono metodykę badań, której celem było ustalenie wskaźnika zakresu intensywności uszkodzeń budynku, jako kombinacji liniowej wskaźników opisujących uszkodzenia jego elementów składowych. Bazą do badań było 129 budynków wzniesionych w technologii wielkoblokowej. W badaniach porównano wyniki standardowego podejścia do eksploracji danych PCA (Principal Components Analysis) z procedurą metody PLSR (Partial Least Squares Regression). W wyniku analiz uzyskano uogólnioną postać wskaźnika uszkodzeń budynku jako kombinacji liniowej uszkodzeń elementów składowych.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 2; 269-277
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Second Wave of the COVID-19 Pandemic in Poland - Characterised Using FDA Methods
    Druga fala COVID-19 w Polsce - charakterystyka z zastosowaniem metod FDA
    Autorzy:
    Hęćka, Patrycja
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/21375673.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    function-on-function regression
    functional data analysis (FDA)
    COVID-19
    functional principal component analysis
    smooth functions
    regresja function-on-function
    analiza danych funkcjonalnych
    analiza głównych składowych funkcjonalnych
    funkcje gładkie
    Opis:
    The aim of this article was to analyse functional data of the number of hospitalised individuals, intensive care patients, positive COVID-19 tests, deaths and convalescents during the second wave of the COVID-19 pandemic in Poland. For this purpose, firstly the author convert data of sixteen voivodeships to smooth functions, and then used the principal component analysis and multiple function-on-function linear regression model to predict the number of hospitalised and intensive care patients due to the COVID-19 infection during the second wave of the pandemic. Finally, the results were compared with those previously obtained for the combined data of the second and third wave of the COVID-19 pandemic in Poland (Hęćka, 2023).
    Głównym celem artykułu była analiza danych funkcjonalnych dotyczących liczby pozytywnych wyników testu, zgonów, ozdrowieńców, osób hospitalizowanych oraz w stanie ciężkim podczas drugiej fali pandemii COVID-19 w Polsce. Pierwszym krokiem była konwersja danych w funkcje gładkie. Następnie przedstawiono analizę głównych składowych funkcjonalnych oraz użycie modelu multiple function-on-function linear regression w celu predykcji liczby osób hospitalizowanych oraz będących w stanie ciężkim z powodu COVID-19 w polskich województwach. Otrzymane wyniki porównano z wcześniej uzyskanymi dla połączonych danych z drugiej i trzeciej fali pandemii.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 3; 20-34
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wielocechowa analiza wyników doświadczeń wstępnych z żytem ozimym
    Multivariate analysis of data from preliminary trials with winter rye
    Autorzy:
    Ukalski, Krzysztof
    Śmiałowski, Tadeusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2198126.pdf
    Data publikacji:
    2011-09-30
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    analiza składowych głównych
    formy mieszańcowe
    formy populacyjne
    plon ziarna
    regresja składowych głównych
    transformacja
    żyto ozime
    grain yield
    hybrid forms
    population forms
    principal component analysis
    principal component regression
    transformation
    winter rye
    Opis:
    Przedmiotem badań było 30 form żyta ozimego badanych w doświadczeniach wstępnych przez sześć Zakładów Hodowli Roślin oraz Zakład Roślin Zbożowych IHAR w Krakowie. Wyniki prezentowane w pracy dotyczą obiektów badanych w 2009 r. w 6 miejscowościach. Pod uwagę wzięto 10 cech: plon, MTZ, wysokość, odporność na wyleganie, przezimowanie, liczba dni do kłoszenia, liczba dni do dojrzałości, pylenie, odporność na mączniaka i rdzę brunatną. Celem pracy było: 1. zastosowanie analizy składowych głównych (PCA) na wartościach transformowanych dla cech wyrażonych w skali bonitacyjnej, 2. szczegółowe porównanie badanych form żyta przy użyciu regresji składowych głównych (PCR). Analiza składowych głównych PCA na wartościach poddanych transformacji wyjaśniła ponad 15% więcej zmienności całkowitej niż PCA na wartościach nietransformowanych dla trzech pierwszych składowych. Wyniki analizy PCR przedstawiono za pomocą wykresów przedstawiających zróżnicowanie badanych form żyta ozimego pod kątem wybranej cechy. Forma populacyjna HRSM 4 swoimi właściwościami zbliżona jest do form mieszańcowych.
    The subjects of the study were 30 lines of winter rye examined in preliminary trials coordinated by the Plant Breeding and Acclimatization Institute, the Department of Cereals Crops in Cracow. The results presented in the paper concern objects examined in 6 locations in 2009. Ten traits were taken into account: grain yield, 1000 grains weight, plant height, lodging score, winter hardiness, no. of days to heading, no. of days to maturity, pollen fertility, powdery mildew score and brown rust score. The aim of the study was: firstly, the application of principal component analysis (PCA) on transformed values for traits formulated in valuation scale, secondly, detailed comparison of examined forms of winter rye using principal component regression (PCR). Principal component analysis PCA on values under transformation explained over 15% more total variation than PCA on non-transformed values for three first components. The results of PCR analysis are shown on graphs presenting diversity of examined forms of winter rye with consideration of particular traits. The population form HRSM 4 is similar, by its characteristics, to the hybrid lines.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2011, 260/261; 251-262
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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