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 liniowa" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 64
Tytuł:
A comparative analysis of artificial neural network predictive and multiple linear regression models for ground settlement during tunnel construction
Autorzy:
Zou, Baoping
Chibawe, Musa
Hu, Bo
Deng, Yansheng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312113.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
budowa
tunel
osiadanie gruntu
regresja liniowa wielokrotna
sieć neuronowa sztuczna
tunnel
construction
ground settlement
multiple linear regression
artificial neural network
Opis:
Ground settlement during and after tunnelling using TBM results in varying dynamic and static load action on the geo-stratum. It is an undesirable effect of tunnel construction causing damage to the surface and subsurface infrastructure, safety risk, and increased construction cost and quality issues. Ground settlement can be influenced by several factors, like method of tunnelling, tunnel geometry, location of tunnelling machine, machine operational parameters, depth & its changes, and mileage of recording point from starting point. In this study, a description and evaluation of the performance of the artifcial neural network (ANN) was undertaken and a comparison with multiple linear regression (MLR) was carried out on ground settlement prediction. The performance of these models was evaluated using the coefficient of determination R2, root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). For ANN model, the R2, RMSE and MAPE were calculated as 0.9295, 4.2563 and 3.3372, respectively, while for MLR, the R2, RMSE and MAPE, were calculated as 0.5053, 11.2708, 6.3963 respectively. For ground settlement prediction, both ANN and MLR methods were able to predict significantly accurate results. It was further noted that the ANN performance was higher than that of the MLR.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 2; 503--515
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An investigation of the effects of moderator variables on the lower heating value estimation of lignite deposits in Turkey
Badanie wpływu zmiennych moderatora na szacowanie wartości opałowej złóż węgla brunatnego w Turcji
Autorzy:
Aksoy, Mehmet
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311661.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
lignite deposit
lower heating value
multiple linear regression
moderator analysis
proximate analysis
węgiel brunatny
wartość opałowa
wielokrotna regresja liniowa
analiza moderatora
analiza techniczna
Opis:
Turkey has 19.3 billion tons of lignite reserves and the vast majority of these Neogene lignite deposits are preferred for use in thermal power plants due to their low calorific value. The calorific value of lignite used in thermal power plants for electricity generation must be kept under constant control. In the control of calorific value, the estimation of the lower and higher heating values (LHV and HHV) of lignite is of great importance. In the literature, there are many studies that establish a relationship between the heating values of coal and proximate and ultimate analysis variables. In the studies dealing with proximate analysis data, it is observed that although the coefficients of the obtained multiple linear regression models (MRM) are statistically insignificant, these models are used to predict heating values because of the meaningful correlation coefficient. In this study, it is investigated whether moderator variables are effective on LHV estimation with proximate analysis data collected from forty-one lignite basins in different regions of Turkey, and a moderator variable analysis (MVA) model is developed to be used for the prediction of LHV. As a result of the study, it is found that the proposed MVA model is in accordance with observation values (coefficient of determination R2 = 0.951), and absolute and standard errors are also small. Therefore, it is concluded that the use of MVA to estimate the LHV of Turkey’s lignite is found to be more statistically meaningful.
Turcja posiada 19,3 mld ton zasobów węgla brunatnego, a zdecydowana większość tych neogeńskich złóż węgla brunatnego jest preferowana do wykorzystania w elektrowniach cieplnych ze względu na ich niską wartość opałową. Wartość opałowa węgla brunatnego wykorzystywanego w elektrowniach ciepłowniczych do produkcji energii elektrycznej musi być stale kontrolowana. W procesie kontroli wartości opałowej bardzo ważne jest oszacowanie wartości opałowej i ciepła spalania węgla brunatnego. W literaturze istnieje wiele badań, które ustalają związek między wartościami opałowymi węgla a zmiennymi analizy przybliżonej (technicznej) i końcowej. W badaniach dotyczących danych analizy technicznej zaobserwowano, że chociaż współczynniki uzyskanych modeli wielokrotnej regresji liniowej (MRM) są statystycznie nieistotne, modele te są wykorzystywane do przewidywania wartości opałowych ze względu na znaczący współczynnik korelacji. W niniejszym artykule zbadano, czy zmienne moderatora są skuteczne w szacowaniu wartości opałowej (LHV) na podstawie danych z analizy technicznej zebranych z czterdziestu jeden zagłębi węgla brunatnego w różnych regionach Turcji, a także opracowano model analizy zmiennych moderatora (MVA), który ma być wykorzystywany do przewidywania LHV. W wyniku badań stwierdzono, że proponowany model MVA jest zgodny z wartościami obserwacji (współczynnik determinacji R2 = 0,951), a błędy bezwzględne i standardowe są również niewielkie. W związku z tym stwierdzono, że wykorzystanie MVA do oszacowania LHV tureckiego węgla brunatnego jest statystycznie uzasadnione.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2023, 39, 3; 199--216
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda dopasowania funkcji nieliniowej do danych punktów pomiarowych i jej pasmo niepewności
The Method of Fitting a Non-linear Function to Data of Measured Points and its Uncertainty Band
Autorzy:
Puchalski, Jacek
Warsza, Zygmunt Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312460.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa funkcji nieliniowych
dopasowanie
niepewność
pasmo niepewności
autokorelacja
korelacja wzajemna
ważona ogólna metoda najmniejszych kwadratów
linear regression of non-linear functions
fit
uncertainty
uncertainty band
correlation
weighted total least squares method
Opis:
W pracy przedstawiono propozycję metody wyznaczania parametrów i pasma niepewności funkcji nieliniowej dopasowanej do zmierzonych danych punktów badanych. By ją zlinearyzować trzeba dokonać zamiany jednej lub obu zmiennych określonej funkcji nieliniowej. Następnie metodą regresji liniowej dobrano najkorzystniejsze parametry linii prostej dopasowanej do wartości współrzędnych punktów wg ważonego ogólnego kryterium średniokwadratowego WTLS. Uwzględnia się też współczynniki autokorelacji i korelacji wzajemnej oraz niepewności obu współrzędnych oszacowane na podstawie przewodnika GUM. Z parametrów otrzymanej linii prostej i jej pasma niepewności wynikają poszukiwane parametry funkcji nieliniowej oraz jej pasmo niepewności. Podano przykłady liczbowe wyznaczania parametrów i pasma niepewności dwiema metodami dla jednej z gałęzi paraboli drugiego stopnia oraz dla złożonej funkcji wykładniczej.
The paper presents a method of determining parameters and uncertainty bands of a specific non-linear function fitted to given measured data of examined points. One or both of the variables of this non-linear function are changed so as to linearize it. Using the linear regression method, fined are the most favorable parameters of this straight line for its adjustment to the measured values of the coordinates of points tested according to the weighted total mean square WTLS criterion. Their autocorrelation and cross-correlation coefficients as well as uncertainties estimated according to the rules of the GUM guide are considered. The parameters and the uncertainty band of the non-linear function result from the parameters of this straight line and its uncertainty band. Numerical examples of determining the parameters and uncertainty bands for the branch of a 2nd degree parabola (two methods) and for the complex exponential function are given.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2023, 27, 3; 45--55
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of genetic expression programming to optimize the parameters of the Muskingum method comparison with numerical methods, Euphrates river a case study
Autorzy:
Al-Bedyry, Najah
Mergan, Maher
Rasheed, Maha
Al-Khafaji, Zainab
Al-Husseinawi, Fatimah Nadeem
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27312169.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
trasowanie rzeczne
programowanie ekspresji genetycznej
regresja liniowa wykładnicza
metoda Runge – Kutta czwartego rzędu
river routing
genetic expression programming
exponential linear regression
forth-order Runge–Kutta method
Opis:
The Muskingham method uses two formulas to describe the translation of flow surges in a river bed. The continuity formula is the first formula, while the relationship between the reach’s storage, inflow, and outflow is the second formula (the discharge storage formula); these formulas are applied to a portion of the river between two river cross sections. Several methods can be utilized to estimate the model’s parameters. This section contrasts the conventional graphic approach with three numerical methods: Genetic algorithm, Exponential regression, and Classical fourth-order Runge-Kutta. This application’s most noticeable plus point was the need to employ a few hydrological variables, such as intake, output, and duration. The location of the Euphrates entrance to the Iraqi territory in Husaybah city was chosen with its hydrological data during the period (1993-2017) to conduct this study. The goal function is established by accuracy criterion approaches (Sum of squares error and sum of squared deviations). Depending on the simulation findings, the suggested predictive flood routing ideawas highly acceptable with the prospect of adopting the Genetic Expression Programming model as a suitable and more accurate replacement to existing methods such as the Muskingum model and other numerical models, where this method gave results (R2 = 0.9984, SSQ = 1.06, SSSD = 80.75), These results achieved a hydrograph that is largely identical to what was given by the hydrological method called Muskingham.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 507--519
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of the benefits of implementing the EMS system on the example of a container glass industry
Autorzy:
Dec, Przemysław
Skorek-Osikowska, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41177390.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Warszawska, Instytut Techniki Cieplnej
Tematy:
glass industry
industry
energy efficiency
energy management system
linear regression
przemysł szklarski
przemysł
efektywność energetyczna
system zarządzania energią
regresja liniowa
Opis:
The paper describes the glass manufacturing process, the process areas and their energy intensity. The implementation of an energy management system, its operation and participation in the decision-making chain as well as benefits from implementation are also described. The use of regression as a numerical technique for determining energy consumption is presented with reference to the historical experience of the glassworks and its developed trends on the example of gas consumption in the melting process in the glass furnace. The paper compared the deviation of actual energy consumption in the glass melting process to that calculated from linear regression variables for data before and after the implementation of the Energy management system. The study confirmed the sensibility of implementing the described managing system. Constant observation and response to factors affecting the running process allows for its stabilization and optimization.
Źródło:
Journal of Power Technologies; 2022, 102, 4; 160-174
1425-1353
Pojawia się w:
Journal of Power Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determinanty przestrzennego zróżnicowania produktywności pracy w Polsce
Determinants of spatial differentiation of labor productivity in Poland
Autorzy:
Luśtyk, Agata
Biernacki, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2082726.pdf
Data publikacji:
2022-05-25
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Ekonomiczne
Tematy:
produktywność pracy
wartość brutto środków trwałych
nakłady inwestycyjne na badania i rozwój
relacja zatrudnienia w rolnictwie do zatrudnienia ogółem
regresja liniowa
labour productivity
gross fixed assets
R&D capital expenditure
relation of employment in agricultural sector to total employment
linear regression
Opis:
Celem artykułu jest empiryczna analiza determinant produktywności pracy na poziomie wojewódzkim w Polsce. Początek stanowi przegląd literatury związanej z kategorią produktywności, przedstawione zostały jej przykładowe kwantyfikatory. Na ścieżce osiągania celu wykorzystano model regresji liniowej. Zdecydowano, że zmiennymi objaśniającymi, które najlepiej obrazują badaną kategorię są: wartość brutto środków trwałych, nakłady inwestycyjne na badania i rozwój oraz wskaźnik określający relację zatrudnionych w sektorze rolniczym (rolnictwo, łowiectwo, leśnictwo i rybołówstwo) do zatrudnionych ogółem. Przeprowadzona analiza skłania do sformułowania następujących wniosków. Po pierwsze, wyższe wartości środków trwałych brutto prowadzą do wzrostu produktywności pracy. Po drugie, zwiększenie wielkości nakładów na badania i rozwój powoduje wzrost produktywności pracy. Po trzecie, należy ograniczać poziom zatrudnienia w sektorze rolniczym, gdyż wpływa ono negatywnie na produktywność.
The aim of this article is an empirical analysis of the deteminants of productivity at the voivodeships level of Poland. The beginning is a small review of the literature related to the category of productivity with examples of its quantifiers. In the path of achieving the goal the model of linear regression is used. Variables that illustrate the analyzed cathegory in the best way are: gross value of fixed assets, R&D capital expenditure and an indicator defining the relations of people employed in the agricultural sector to total employment. The analysis leads to the following conclusions. Firstly, higher values of gross fixed assets lead to an increase in labour productivity. Secondly, higher values of the amount of expenditure on research and development lead to an increase in labor productivity. Thirdly, the level of employment in the agricultural sector should be limited as it negatively affects labour productivity.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze; 2022, 9, 17; 5-18
2391-7830
2545-3661
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Econometric models - a method for examining factors of implementation of public-private partnership projects in selected European countries
Modele ekonometryczne - metoda badania czynników realizacji projektów partnerstwa publiczno-prywatnego w wybranych krajach europejskich
Autorzy:
Rogowski, Andrzej
Zagożdżon, Beata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2215600.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:
econometric model
linear regression
non-linear regression
public-private partnership PPP
model ekonometryczny
regresja liniowa
regresja nieliniowa
partnerstwo publiczno-prywatne PPP
Opis:
Modern science is based on the study of economic phenomena and tries to quantify them in a measurable way. Econometric models are used for this purpose. The objectof this research was to develop econometric models that show the strength of the influence of various factors on the implementation of public-private partnership (PPP) projects in the area of transport infrastructure in France, GB, Germany, the Netherlands and Belgium. The models express the dependence of the value and number of PPP contracts on the value of measurable PPP success factors. Projects with a value of at least €40 million were included. A linear model and seven models transformable to linear were used. Four groups of factors were considered as explanatory variables. Fourteen indicators were obtained. Principal components determined based on covariance and correlation matrices were also used. The best models for the number of PPP contracts are linear and hyperbolic I models. For the value of contracts - linear and hyperbolic I and logarithmic models. The best models were indicated taking into account the type of explanatory variables and regardless of the type of explanatory variables. Nine criteria were used to assess the quality of the models. Factors having a significant impact on the value and number of PPP models were identified from the best models. Factors having no significant influence were also indicated.
Współczesna nauka opiera się na badaniu zjawisk ekonomicznych i stara się je kwantyfikować w sposób wymierny. Do tego celu wykorzystuje się modele ekonometryczne. Przedmiotem badań było opracowanie modeli ekonometrycznych, które pokazują siłę wpływu różnych czynników na realizację projektów partnerstwa publiczno-prywatnego (PPP) w obszarze infrastruktury transportowej w Francji, Wielkiej Brytanii, Niemczech, Holandii i Belgii. Modele te wyrażają zależność wartości i liczby kontraktów PPP od wartości mierzalnych czynników sukcesu PPP. Uwzględniano projekty o wartości co najmniej 40 mln euro. Zastosowano model liniowy oraz siedem modeli przekształcalnych do liniowego. Jako zmienne objaśniające uwzględniono cztery grupy czynników. Uzyskano czternaście wskaźników. Wykorzystano również składowe główne wyznaczane w oparciu o macierze kowariancji i korelacji. Najlepszymi modelami dla liczby umów PPP są modele liniowe i hiperboliczne I. Dla wartości umów - modele liniowe i hiperboliczne I i logarytmiczne. Wskazano modele najlepsze z uwzględnieniem typu zmiennych objaśniających i bez względu na typ zmiennych objaśniających. Do oceny jakości modeli wykorzystano dziewięć kryteriów. Na podstawie modeli najlepszych wskazano czynniki mające istotny wpływ na wartość i liczbę modeli PPP. Wskazano również czynniki nie mające istotnego wpływu.
Źródło:
Journal of Civil Engineering and Transport; 2022, 4, 3; 25--55
2658-1698
2658-2120
Pojawia się w:
Journal of Civil Engineering and Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Inflacja i względna zmienność cen w Polsce
Inflation and Relative Price Volatility in Poland
Autorzy:
Hoffmann, Natalia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2083990.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
inflacja
relatywna zmienność cen
oczekiwania inflacyjne
inflacja zasadnicza
inflacja bazowa
regresja liniowa i wielomianowa
inflation
relative price volatility
inflation expectations
headline inflation
core inflation
linear and polynomial regression
Opis:
Artykuł przedstawia wyniki badań dotyczące wpływu inflacji na względną zmienność cen na podstawie danych z Polski z okresu 2011 Q3-2020 Q4. W celu zbadania tego związku wykorzystywano dane CPI dla 12 głównych grup koszyka inflacyjnego. Estymacje wykazały, iż w przypadku inflacji nieoczekiwanej zauważalny jest jej znaczący wpływ na ruchy RPV, czego z kolei nie można dostrzec w przypadku inflacji oczekiwanej. Co więcej, forma funkcjonalna wskazuje na zależność w kształcie litery „U” w przypadku relacji RPV i inflacji nieoczekiwanej. Wykorzystanie ankietowych miar prognozowanej inflacji pozwala na uzyskanie kompleksowego spojrzenia na zjawisko pomiędzy RPV a inflacją. Słowa kluczowe: inflacja, relatywna zmienność cen, oczekiwania inflacyjne, inflacja zasadnicza, inflacja bazowa, regresja liniowa i wielomianowa.
This article presents the results of the impact of inflation on relative price volatility based on data from Poland in the period 2011 Q3-2020 Q4. In order to investigate this relationship, CPI data for 12 main groups of the inflation basket are used. The estimates showed that in the case of unexpected inflation, its significant impact on the RPV movements is noticeable, which, in turn, cannot be noticed in the case of expected inflation. Moreover, the functional form indicates a U-shaped relationship in the case of the RPV relation and unexpected inflation. The use of survey measures of forecasted inflation allows for a comprehensive view of the relation between the RPV and inflation.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2022, 66, 2; 47-61
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Regresja i niepewność linii prostej dla pomiarów obu zmiennych x i y ze wszystkimi korelacjam
Regression and Uncertainty of a Straight-Line for Measurements of x and y Variables with All Correlations
Autorzy:
Puchalski, Jacek
Warsza, Zygmunt Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090884.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa
regresja linii prostej
pomiar współrzędnych punktu
niepewność
kryterium minimalizacji
prosta regresji
pasmo niepewności
autokorelacja
korelacja wzajemna
measurement of point coordinates
uncertainty
linear regression
minimization criterion
regression straight- line
uncertainty band
autocorrelation
cross-correlation
Opis:
Praca kontynuuje cykl publikacji o szacowaniu metodą regresji liniowej parametrów równania i granic pasma niepewności linii prostej y = ax + b dopasowanej do wyników pomiarów obu współrzędnych punktów badanych. Rozpatrzono przypadek ogólny, gdy współrzędne te mają różne niepewności i występują wszystkie możliwe autokorelacje i korelacje wzajemne. Zastosowano opis równaniami macierzowymi. Wyniki pomiarów współrzędnych przedstawiono jako elementy wektorów w X i Y. Propagację niepewności opisano macierzą kowariancji UZ o czterech macierzach składowych, tj. UX i UY – dla niepewności i autokorelacji zmiennych X i Y oraz UXY i jej transpozycja UTXY - dla korelacji wzajemnych. Podano równanie linii prostej i granice jej pasma niepewności. Otrzymane je dla funkcji parametrów a i b spełniającej tzw. kryterium totalne WTLS, tj. minimum sumy kwadratów odległości punktów od prostej ważonych przez odwrotności niepewności współrzędnych. Przy nieskorelowaniu współrzędnych różnych punktów stosuje się uproszczone kryterium WLS. Kierunki rzutowania punktów wnikają z minimalizacji funkcji opisującej kryterium. W przypadku ogólnym istnieje tylko rozwiązanie numeryczne. Zilustrowano to przykładem. Parametry a i b linii prostej wyznaczono numerycznie z powiększonych fragmentów wykresu funkcji kryterialnej wokół jej minimum. Podano też warunki wymagane dla niepewności i korelacji współrzędnych punktów, które umożliwiają uzyskanie rozwiązania analitycznego i jego przykład.
The work continues the series of publications on the estimation of the parameters of the equation and the limits of the uncertainty band of the straight-line y = ax + b fitted to the measurement results of both coordinates of the tested points with the use of the linear regression method. A general case was considered when these coordinates have different uncertainties and there are all possible autocorrelations and cross-correlations. Description of matrix equations was used. The results of the coordinate measurements are presented as elements of the X and Y vectors. The propagation of their uncertainty was described by the UZ covariance matrix with four component matrices, i.e., UX and UY - for the uncertainties and autocorrelations of X and of Y, and UXY and its transposition UTXY - for the cross-correlations. The equation of a straight line and of the borders of its uncertainty band are given. Obtained them for the function of parameters a and b satisfying the so-called total criterion WTLS, i.e., the minimum sum of squared distances of points from the straight line weighted by the reciprocal of the coordinate uncertainty. When the coordinates of different points are not correlated, the simplified criterion WLS is used. The directions of projecting the points result from the minimization of the function describing the criterion. In the general case, there is only a numerical solution. This is illustrated by an example, in which the parameters a and b of the straight line were determined numerically from the enlarged fragments of the graph of the criterion function around its minimum. The conditions for the uncertainty and correlation of coordinates of points required to obtain an analytical solution and its example are also given.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 2; 47--58
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów
Generalized least squares method
Autorzy:
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2200081.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Główny Urząd Miar
Tematy:
metoda najmniejszych kwadratów
regresja liniowa
niepewność
macierz kowariancji
least square method
linear regression
uncertainty
covariance matrix
Opis:
Artykuł przedstawia uogólnione podejście dla dobrze znanej metody najmniejszych kwadratów stosowanej w praktyce metrologicznej. Wyznaczone niepewności punktów pomiarowych i korelacje między mierzonymi zmiennymi tworzą symetryczną macierz kowariancji, której odwrotność mnożona jest lewostronnie i prawostronnie przez wektory błędów obu zmiennych losowych i stanowi funkcję kryterialną celu. Aby uzyskać maksymalną wartość funkcji największej wiarygodności i rozwiązać złożony problemu minimalizacji funkcji kryterialnej, zaprezentowano oryginalny sposób wyznaczenia funkcji kryterialnej do postaci jednoargumentowej zależności obliczanej numerycznie, w której jedyną zmienną jest poszukiwany współczynnik kierunkowy prostej regresji. Artykuł zawiera podstawowe informacje o tego typu regresji liniowej, dla której najlepiej dopasowana prosta minimalizuje funkcję celu. Na przykładzie obliczeniowym pokazana jest pełna procedura dopasowania numerycznego prostej do danego zestawu punktów pomiarowych o zadanych niepewnościach i współczynnikach korelacji tworzących macierz kowariancji.
The paper presents a generalized approach for the well-known least squares method used in metrological practice. In order to solve the complex problem of minimizing the objective function to obtain the maximum value of the likelihood function, the original way of determining this function in the form of a unary relationship calculated numerically was presented. The article presents borderline cases with analytical solutions. The computational example shows the full procedure of numerical adjustment of a straight line to a given set of measurement points with given uncertainties and correlation coefficients forming the covariance matrix.
Źródło:
Metrologia i Probiernictwo : biuletyn Głównego Urzędu Miar; 2022, 1 (28); 9--16
2300-8806
Pojawia się w:
Metrologia i Probiernictwo : biuletyn Głównego Urzędu Miar
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Explicit and implicit description of the factors impact on the NO2 concentration in the traffic corridor
Jawny i niejawny opis wpływu czynników na stężenie NO2 w kanionie komunikacyjnym
Autorzy:
Kamińska, Joanna Amelia
Turek, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/204830.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
nitrogen dioxide
traffic flow
meteorological conditions
random forest
linear regression
dwutlenek azotu
ruch uliczny
warunki meteorologiczne
losowy las
regresja liniowa
Opis:
High concentrations of nitrogen dioxide in the air, particularly in heavily urbanized areas, have an adverse effect on many aspects of residents’ health. A method is proposed for modelling daily average, minimal and maximal atmospheric NO2 concentrations in a conurbation, using two types of modelling: multiple linear regression (LR) an advanced data mining technique – Random Forest (RF). It was shown that Random Forest technique can be successfully applied to predict daily NO2 concentration based on data from 2015–2017 years and gives better fi t than linear models. The best results were obtained for predicting daily average NO2 values with R2=0.69 and RMSE=7.47 μg/m3. The cost of receiving an explicit, interpretable function is a much worse fit (R2 from 0.32 to 0.57). Verification of models on independent material from the first half of 2018 showed the correctness of the models with the mean average percentage error equal to 16.5% for RF and 28% for LR modelling daily average concentration. The most important factors were wind conditions and traffic flow. In prediction of maximal daily concentration, air temperature and air humidity take on greater importance. Prevailing westerly and south-westerly winds in Wrocław effectively implement the idea of ventilating the city within the studied intersection. Summarizing: when modeling natural phenomena, a compromise should be sought between the accuracy of the model and its interpretability.
Celem pracy jest zbadanie możliwości prognozowania dziennego stężenia NO2 za pomocą metody losowego lasu – RF i porównanie wyników z wielowymiarową regresją liniową (LR) w oparciu o ten sam zestaw danych. Ponadto zbadano wpływ zwiększenia interpretowalności modelu na jego dokładność. W pracy przedstawiono dwie metody modelowania dziennych wartości minimalnych, średnich oraz maksymalnych stężeń NO2 w aglomeracji miejskiej: wielowymiarowa regresja liniowa (LR) oraz losowy las (RF). Wykazano, że metoda Lasu Losowego (Random Forest) może być skutecznie wykorzystywana do przewidywania dziennych wartości stężenia NO2. Największą dokładność otrzymano dla przewidywania średnich wartości dziennych stężenia z R2=0.69 oraz RMSE=7.47 μg/m3. Kosztem otrzymania jawnej postaci funkcji w modeli liniowym (LR) jest znacząco niższa dokładność przewidywania wartości stężenia (R2 od 0.32 do 0.57). Weryfikacja modeli na niezależnym materiale z pierwszej połowy 2018 roku potwierdziła poprawność modeli ze średnim błędem względnym dla średnich wartości dobowych stężeń równym 16.5% dla RF oraz 28% dla LR. Największy wpływ na stężenia NO2 w kanionie komunikacyjnym ma wiatr oraz natężenie ruchu. W modelowaniu maksymalnych wartości dobowych nabierają znaczenia temperatura powietrza oraz wilgotność względna powietrza. Przeważające zachodnie i północno-zachodnie wiatry we Wrocławiu skutecznie realizują koncepcję przewietrzania miasta w zakresie rozważanego skrzyżowania.
Źródło:
Archives of Environmental Protection; 2020, 46, 1; 93-99
2083-4772
2083-4810
Pojawia się w:
Archives of Environmental Protection
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niepewności pomiarów w metodzie regresji liniowej. Część 1. Prosta i jej pasma niepewności dla nieskorelowanych danych pomiarowych
Uncertainty of Measurement in the Linear Regression Method. Part 1. Straight-line and its Uncertainty Bands for Uncorrelated Measurement Data
Autorzy:
Warsza, Zygmunt Lech
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276650.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa
pasmo niepewności pomiarów typu A i typu B
skorelowanie danych
linear regression
uncertainty band for type A and type B measurements
data correlation
Opis:
W serii kilku prac omówi się szacowanie dokładności parametrów linii prostej wyznaczanej metodą regresji liniowej dla różnych przypadków danych pomiarowych. Nawiązując do zaleceń Przewodnika Wyznaczania Niepewności Pomiarów GUM, uwzględnia się pomijaną dotychczas w literaturze niepewność typu B. Pierwsza z tych prac dotyczy pomiarów wartości zmiennej losowej Y dla znanych wartości zmiennej X. Przedstawia się istotę problemu, kryteria metody regresji liniowej i ich zastosowanie dla wartości mierzonych o nieskorelowanych, znanych i nieznanych, w tym jednakowych, niepewnościach typu A. Ilustrują to symulowane przykłady obliczeniowe dla pomiarów punktów o tych samych współrzędnych i różnych wariantach niepewności typu A i typu B. Wyznaczono równania prostej i pasma ich niepewności. Kolejna praca dotyczyć będzie pomiarów punktów o danych skorelowanych. W kolejnej omówi się przypadki wymagające pomiarów obu zmiennych Y i X.
In a series of several papers, the estimation of the accuracy of the parameters of a straight line determined by the linear regression method for various cases of measurement data will be discussed. Referring to the recommendations of the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, the B-type uncertainty, so far omitted in the literature, is taken into account. The first of these works concerns the measurements of the value of the random variable Y for known values of the variable X. The essence of the problem, the criteria of the linear regression method and their application are presented for measured values with uncorrelated, known and unknown, including the same, type A uncertainties. Simulated calculation examples illustrate the case for the measurements of points with the same coordinates and different variants of type A and type B uncertainty. Line equations and their uncertainty bands were determined. The next work will concern the measurements of points with correlated data. In yet another work, the cases will be discussed cases that require measurements of both Y and X variables.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2020, 24, 3; 79-91
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niepewności pomiarów w metodzie regresji liniowej Część 2. Niepewności prostej dla zmiennej Y o skorelowanych danych
Uncertainty of Measurement in the Linear Regression Method Part 2. Uncertainty Bands of the Regression Straight-Line for the Correlated Data of Y Variable
Autorzy:
Warsza, Zygmunt Lech
Puchalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2068663.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
regresja liniowa
pasmo niepewności pomiarów typu A i typu B
skorelowanie danych
linear regression
band
uncertainty of A and B type
measurements
correlation
Opis:
Część druga pracy autorów dotyczy oceny dokładności parametrów linii prostej wyznaczanej metodą regresji dla różnych przypadków skorelowania współrzędnych punktów pomiarowych. W pierwszej części pracy rozpatrzono istotę, kryteria i zależności metody regresji oraz wyznaczono równania prostej i jej pasma niepewności dla symulowanych przykładów punktów o nieskorelowanych rzędnych. Nawiązano do zasad oceny dokładności według Przewodnika GUM i uwzględniono niepewność typu B nierozpatrywaną w literaturze o zastosowaniu metod regresji w pomiarach. W tej pracy omawia się wyznaczanie równania prostej regresji i jej pasm niepewności dopasowanych do pomiarów punktów o rzędnych skorelowanych. Ilustrują to przykłady o różnym skorelowaniu oraz niepewnościach bezwzględnych i względnych typów A i B mierzonych wartości zmiennej zależnej Y przy precyzyjnie znanych wartościach zmiennej niezależnej X. Omówiono też wpływ autokorelacji przy stosowaniu sposobu zwiększania dokładności przez wielokrotne powtarzanie pomiarów rzędnej każdego punktu, w tym dla wielokrotnych pomiarów tylko dwu punktów.
This is the continuation of authors’ works on the description of the accuracy of various straight-line cases determined from the results of linear regression measurements. In the first work, the essence, criteria and dependencies of the regression method were examined, as well as simulated examples of determining simple uncertainty bands fitted to measured points with uncorrelated ordinates. The GUM Guide was referred to and the B type uncertainty not discussed yet in the literature about the application of the regression method in measurements was taken into account. This work discusses determining the equation of a simple regression and its uncertainty bands from measuring points with ordinates with autocorrelation. This is illustrated by examples with precisely known abscissa and ordinates with different correlation variants, and absolute and relative uncertainty types A and B. Proposed is the extended method for assessing the accuracy of simple regression takes into account both the correlation of the Y variable data and the impact of type B uncertainty in routine measurements.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2020, 24, 4; 61--72
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Obciążenie metody badawczej w odniesieniu do znowelizowanego wydania normy 17025
The statistical burden of the test method in relation to the standard no 17025 revised edition
Autorzy:
Majcher, Domosław
Berger-Kirsz, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841072.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
obciążenie
norma 17025
regresja liniowa
certyfikowany materiał odniesienia
statistical burden
standard 17025
linear regression
certified data of comparison
Opis:
Wyznaczenie obciążenia procedury pomiarowej umożliwia określenie wielkości i rodzaju błędów systematycznych, które można następnie wyeliminować przez wprowadzenie poprawki. Najlepszą metodą oszacowania tego parametru jest zastosowanie regresji liniowej. Wydanie nowej normy 17015 dotyczącej laboratoriów badawczych i wzorcujących narzuca w/w jednostkom zmianę podejścia w niektórych aspektach pracy. Jednym z regionów w których nastąpiły zmiany jest zachowanie spójności pomiarowej. W tym wypadku wyznaczanie obciążenia musi odbywać się z wykorzystaniem certyfikowanych materiałów odniesienia pochodzących od kompetentnego producenta. Zachowanie spójności pomiarowej wskazuje aby wyznaczona w celu oszacowania regresja liniowa była typu ważonej względem (X i Y).
Determination of the measurement procedure statistical burden makes it possible to determine the rate and type of systematic errors, which can be eliminated by proper amendments. The best method to estimate this parameter is to use linear regression. The publication of the new standard no 17025 for testing and calibration laboratories imposes on the above-mentioned units a change of approach in some works’ aspects. The changes that were made refer as well the measurement consistency maintaining area. In this case, determination of the statistical burden must be carried out by using the certified data of comparison from reliable manufacturer. The maintenance of the measurement consistency indicates that the linear regression determined for the estimation has to be weighted illative to ( X and Y) type.
Źródło:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2019, 8, 1; 314-322
2391-9361
Pojawia się w:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Obciążenie metody badawczej w odniesieniu do znowelizowanego wydania normy 17025
The statistical burden of the test method in relation to the standard no 17025 revised edition
Autorzy:
Majcher, Domosław
Berger-Kirsz, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841061.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
obciążenie
norma 17025
regresja liniowa
materiał odniesienia certyfikowany
statistical burden
standard 17025
linear regression
certified data of comparison
Opis:
Wyznaczenie obciążenia procedury pomiarowej umożliwia określenie wielkości i rodzaju błędów systematycznych, które można następnie wyeliminować przez wprowadzenie poprawki. Najlepszą metodą oszacowania tego parametru jest zastosowanie regresji liniowej. Wydanie nowej normy 17015 dotyczącej laboratoriów badawczych i wzorcujących narzuca w/w jednostkom zmianę podejścia w niektórych aspektach pracy. Jednym z regionów w których nastąpiły zmiany jest zachowanie spójności pomiarowej. W tym wypadku wyznaczanie obciążenia musi odbywać się z wykorzystaniem certyfikowanych materiałów odniesienia pochodzących od kompetentnego producenta. Zachowanie spójności pomiarowej wskazuje aby wyznaczona w celu oszacowania regresja liniowa była typu ważonej względem (X i Y).
Determination of the measurement procedure statistical burden makes it possible to determine the rate and type of systematic errors, which can be eliminated by proper amendments. The best method to estimate this parameter is to use linear regression. The publication of the new standard no 17025 for testing and calibration laboratories imposes on the above-mentioned units a change of approach in some works’ aspects. The changes that were made refer as well the measurement consistency maintaining area. In this case, determination of the statistical burden must be carried out by using the certified data of comparison from reliable manufacturer. The maintenance of the measurement consistency indicates that the linear regression determined for the estimation has to be weighted illative to ( X and Y) type.
Źródło:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2019, 8, 1; 314-322
2391-9361
Pojawia się w:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 64

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