Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kulawik, Agnieszka" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Robust estimation in the multivariate normal model
Autorzy:
Kulawik, Agnieszka
Zontek, Stefan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729726.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
asymptotic normality
Fisher consistency
Fréchet differentiability
multivariate normal model
statistical functional
Opis:
Robust estimation presented in the following paper is based on Fisher consistent and Fréchet differentiable statistical functionals. The method has been used in the multivariate normal model with variance components [5]. To transfer the method to estimate vector of expectations and positive definite covariance matrix of the multivariate normal model it is required to express the covariance matrix as a linear combination of basic elements of the vector space of real, square and symmetric matrices. The theoretical results have been completed with computer simulation studies. The robust estimator has been investigated both for model and contaminated data. Comparison with the maximum likelihood estimator has also been included.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2016, 36, 1-2; 53-66
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust estimation and its application to a classification problem
Estymacja odporna i jej zastosowanie w pewnym problemie klasyfikacji
Autorzy:
Gacki, Henryk
Kulawik, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/953453.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
gaussian classier
klasykator gaussowski
Opis:
W artykule omówiono problem klasyfikacji dla dwóch klas w przypadku przyjęcia założenia, że rozkłady cech w klasach są wielowymiarowymi rozkładami normalnymi. Problem rozwiązano za pomocą empirycznego klasyfikatora gaussowskiego i wybranych estymatorów nieznanych parametrów wielowymiarowego rozkładu normalnego. Uwzględnione zostały następujące estymatory: MLE (the maximum likelihood estimator - estymator największej wiarogodności), KZE (Kulawik-Zontek estimator) i MCDE (the minimum covariance determinant estimator). Klasyfikatory oparte o MLE i KZE zostały porównane w przypadku przykładu empirycznego (mała próba). W przypadku dużych prób porównane zostały klasyfikatory oparte o trzy wspomniane estymatory.
In the article, a classification problem with two distributed classes is considered. The problem is solving using empirical discriminant functions for Gaussian classifier and estimators for unknown parameters of multivariate normal distribution. The three etimators, maximum likelihood estimator, Kulawik-Zontek estimator and minimum covariance determinant estimator, are compared in two different empirical examples (small size sample and large size sample).
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2019, 47, 2
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using lidar point clouds in determination of the scots pine stands spatial structure meaning in the conservation of lichen communities in "Bory Tucholskie" National Park
Wykorzystanie danych Lidar do określenia znaczenia struktury przestrzennej drzewostanów sosnowych w zachowaniu borów chrobotkowych na terenie Parku Narodowego „Bory Tucholskie”
Autorzy:
Wężyk, Piotr
Hawryło, Paweł
Szostak, Marta
Zięba-Kulawik, Karolina
Winczek, Monika
Siedlarczyk, Ewa
Kurzawiński, Adam
Rydzyk, Justyna
Kmiecik, Jowita
Gilewski, Wojciech
Szparadowska, Monika
Warchoł, Artur
Turowska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1048784.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
LiDAR
point clouds
unmanned laser scanning
terrestrial laser scanning
Bory Tucholskie National Park
UAV
chmury punktów
bezzałogowe skanowanie laserowe
naziemne skanowanie laserowe
modelowanie 3D
Park Narodowy Bory Tucholskie
Opis:
Celem badań realizowanych w roku 2018 finansowanych z Funduszu Leśnego, była analiza cech biometrycznych i parametrów drzewostanów sosnowych na terenie Parku Narodowego "Bory Tucholskie" (PNBT), w których w 2017 roku zainicjowano program ochronny czynnej borów chrobotkowych. Analizy środowiskowe prowadzono w odniesieniu do wybranych cech biometrycznych drzew i drzewostanów z wykorzystaniem chmur punktów ze skanowania laserowego (LiDAR), w tym bezzałogowych platform ULS (RiCopter + VUX-1 RIEGL) oraz naziemnych skanerów TLS (FARO FOCUS 3D; X130). Dzięki zastosowaniu technologii LiDAR, w precyzyjny sposób opisano strukturę drzewostanów sosnowych poprzez szeregi statystyk opisowych charakteryzujących strukturę przestrzenną 3D roślinności. Wykorzystując Model Koron Drzew (CHM) dokonano analizy objętości koron drzew oraz objętości przestrzeni podokapowej. Dla analizowanych wydzieleń przeprowadzono analizy solarne GIS pod kątem sumarycznej energii słonecznej docierającej do okapu drzewostanu oraz bezpośrednio do poziomu gruntu co ma duże znaczenie dla ochrony czynnej chrobotków. Dla celów projektu pozyskano także zdjęcia wielospektralne przy wykorzystaniu specjalistycznej kamery RedEdge-M (MiceSense) zamontowanej na platformie BSP wielowirnikowca Typhoon H520 (Yuneec). Przeprowadzono też naloty z kamerą termalną w celu detekcji miejsc z wysoką temperaturą na gruncie, odpowiednich na pionierskich gatunków porostów. Dla wydzieleń leśnych obliczono także wskaźniki roślinne: NDVI, NDRE, GNDVI oraz GRVI. Dane pozyskane w 2017 oraz 2018 roku były podstawą analiz przestrzenno-czasowych 4-D zmian w drzewostanach jakie miały związek z usunięciem części drzew oraz warstwy organicznej (ścioła, warstwa mszaków).
The aim of the research carried out in 2018 and financed by the Forest Fund was the analysis of biometric features and parameters of pine stands in the area of the "Bory Tucholskie" National Park (PNBT), where a program of active protection of lichen was initiated in 2017. Environmental analyses were conducted in relation to selected biometric features of trees and stands using laser scanning (LiDAR), including ULS (Unmanned Laser Scanning; RIEGL VUX-1) and TLS (Terrestrial Laser Scanning; FARO FOCUS 3D; X130). Thanks to the application of LiDAR technology, the structure of pine stands was precisely determined by means of a series of descriptive statistics characterizing the 3D spatial structure of vegetation. Using the Trees Crown Model (CHM), the analysis of the volume of tree crowns and the volume of space under canopy was performed. For the analysed sub-compartments, GIS solar analyses were carried out for the solar energy reaching the canopy and the ground level due to active protection of lichen. Multispectral photos were obtained using a specialized RedEdge-M camera (MicaSense) mounted on the UAV multi rotor platform Typhoon H520 (Yuneec). Flights with a thermal camera were also performed in order to detect places on the ground with high temperature. Plant indices: NDVI, NDRE, GNDVI and GRVI were also calculated for sub-compartments. The data obtained in 2017 and 2018 were the basis for spatial and temporal analyses of 4-D changes in stands which were related to the removal of some trees and organic layer (litter, moss layer).
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2019, 31; 85-103
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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