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 "analiza k-srednich" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-14 z 14
    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:
    Zaburzenia odżywiania – dylematy diagnozy
    Eating disorders – dilemmas of subtyping
    Autorzy:
    Pilecki, Maciej Wojciech
    Sałapa, Kinga
    Józefik, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/944624.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Medical Communications
    Tematy:
    subtyping
    anorexia
    data mining
    k-mean cluster analysis
    bulimia
    analiza skupień metodą k-średnich
    typy diagnoz
    eksploracja danych
    jadłowstręt
    Opis:
    The aim of this study was to present the dilemmas in the diagnosis of eating disorders on an example of division of a group of girls with diagnosed eating disorders on the basis of the self-assessment questionnaire results which provides an alternative to the clinical criteria. The study covered 116 girls diagnosed with any of the eating disorders according to DSM-IV consulted for the first time between 2002 and 2004 in the outpatient clinic of the Child and Adolescent Psychiatry Unit, University Hospital in Cracow, Poland. Due to statistical limitations of the model only dependent variables such as self-assessment of the presence of depressive symptoms (measured by Beck Depression Questionnaire, BDI), eating attitudes (measured using Eating Attitudes Test, EAT26), self-image (Social Self from Offer’s Self-Image Questionnaire, JaSpoł QSIA) and family relations (Intimacy scale from the Family of Origin Scale, INT FOS) were subjected to k-means cluster analysis. The conducted analyses led to the emergence of five clusters which did not correspond to the division into particular clinical diagnoses. All the clusters turned out to differ from one other in the context of the results of their constituent questionnaire scales. Cluster One proved to characterise individuals with self-assessed low severity of eating problems and depression and a favourable image of their social functioning and family relations. The interaction observed in Cluster Five was the opposite. The majority of the patients in Cluster One were diagnosed with restrictive anorexia, while in Cluster Five with bulimia. Cluster Three turned out to be most different from the others. Positive self-image and family relations were accompanied by high self-assessed severity of eating problems and low depression. The obtained results indicate that the clinical division of eating disorders proposed in ICD and DSM is not the only possible. Other ways of grouping patients may be of interest not only cognitively but may also have some clinical value.
    Celem badania było przedstawienie dylematów dotyczących diagnozy zaburzeń odżywiania się na przykładzie alternatywnego do kryteriów klinicznych podziału grupy dziewcząt z rozpoznaniem tych zaburzeń, uwzględniającego wyniki kwestionariuszy samooceny. Badaniem objęto 116 dziewcząt z rozpoznaniem któregoś z zaburzeń odżywiania się według DSM-IV, konsultowanych po raz pierwszy w latach 2002–2004 w ambulatorium Oddziału Klinicznego Psychiatrii Dzieci i Młodzieży Szpitala Uniwersyteckiego w Krakowie. Z uwagi na ograniczenia statystyczne modelu jedynie zmienne zależne, takie jak: samoocena obecności objawów depresyjnych (Kwestionariusz Depresji Becka, BDI), samoocena obecności problemów z odżywianiem się (Kwestionariusz Postaw wobec Odżywiania, EAT26), obraz siebie (Ja Społeczne Kwestionariusza Obrazu Siebie Offera, JaSpoł QSIA) i relacje rodzinne (skala Intymności Skali Rodziny Pochodzenia, INT FOS), zostały poddane analizie skupień metodą k-średnich. Przeprowadzone analizy doprowadziły do wyłonienia pięciu skupień niepokrywających się z podziałem na poszczególne diagnozy kliniczne. Wszystkie skupienia różnią się wynikami tworzących je skal kwestionariuszowych. Pierwsze skupienie okazało się charakteryzować osoby o niskim w swojej ocenie nasileniu występowania problemów z odżywianiem się i depresyjności oraz korzystnym obrazie swojego funkcjonowania społecznego i relacji rodzinnych. Zależność obserwowana w skupieniu 5. była odwrotna. Przeważająca liczba pacjentek w skupieniu 1. miała rozpoznaną anoreksję restrykcyjną, a w skupieniu 5. bulimię. Najbardziej odmienne od pozostałych okazało się skupienie 3. Pozytywnemu obrazowi siebie, relacji rodzinnych w badanych obszarach towarzyszyło duże nasilenie występowania problemów z odżywianiem się i niskie depresyjności w samoocenie. Otrzymane wyniki wskazują, iż podział kliniczny zaburzeń odżywania się proponowany w ICD i DSM nie jest jedynym możliwym. Inne sposoby porządkowania pacjentów nie tylko mogą być interesujące poznawczo, ale też mają pewną wartość kliniczną.
    Źródło:
    Psychiatria i Psychologia Kliniczna; 2014, 14, 2; 77-83
    1644-6313
    2451-0645
    Pojawia się w:
    Psychiatria i Psychologia Kliniczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    BADANIE PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA POZIOMU EKOTURYSTYKI W POLSCE Z WYKORZYSTANIEM ANALIZY DYSKRYMINACYJNEJ
    APPLICATION OF DISCRIMINANT ANALYSIS IN THE STUDY OF LEVEL OF DIVERSITY OF ECOTOURISM IN POLAND
    Autorzy:
    Bąk, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453583.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    ekoturystyka
    analiza dyskryminacyjna
    metoda k -średnich
    ecotourism
    discrimination analysis
    k-means method
    Opis:
    Celem artykułu jest analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu atrakcyjności podregionów w Polsce z punktu widzenia możliwości rozwoju w nich turystyki przyjaznej środowisku przyrodniczemu, tzw. ekoturystyki. Do analizy wykorzystano wskaźniki charakteryzujące atrakcyjność środowiska naturalnego podregionów (stymulanty) oraz wskaźniki mierzące poziom jego zanieczyszczenia (destymulanty). Klasyfikacji podregionów dokonano za pomocą analizy dyskryminacyjnej. Wstępnej klasyfikacji obiektów na grupy, a tym samym wyboru zmiennej grupującej, dokonano stosując metodę k-średnich.
    The main goal of this paper is the analysis of the spatial differentiation of Poland
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 3; 7-16
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Grupowanie metodą k-średnich z warunkiem spójności
    Autorzy:
    Sobolewski, Marek
    Sokołowski, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/581970.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    metoda k-średnich
    grupowanie z warunkiem spójności
    analiza regionalna
    Opis:
    Metody taksonomiczne są często wykorzystywane do grupowania jednostek administracyjnych (gmin, powiatów, regionów, państw). Ich przedmiotem są najczęściej: jakość życia mieszkańców, atrakcyjność inwestycyjna regionów, poziom rozwoju infrastruktury lub inne bezpośrednio niemierzalne zjawiska. W klasycznych procedurach grupowania nie uwzględnia się powiązań przestrzennych jednostek administracyjnych, co prowadzi zazwyczaj do braku spójności przestrzennej otrzymanych grup. Interesujące byłoby opracowanie modyfikacji metody k-średnich pod kątem zapewnienia spójności przestrzennej uzyskiwanych podziałów jednostek terytorialnych. W pracy omówiono zmodyfikowany algorytm k-średnich oraz zaprezentowano jego implementację w postaci rozszerzenia programu STATISTICA. Przedstawiono przykładowe wyniki grupowania na spójne podzbiory dla danych dotyczących powiatów. Porównano uzyskany podział do klasycznej klasyfikacji, w której nie uwzględniono warunku spójności.
    Źródło:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 215-221
    1899-3192
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wspomaganie decyzji zakupowych w branży spawalniczej za pomocą metody K-średnich
    Purchase decision-making support in the welding industry with the use of the k-means method
    Autorzy:
    Rogalewicz, M.
    Kujawińska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/203222.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    wspomaganie decyzji
    analiza skupień
    metoda k-średnich
    decision support
    clustering
    k-means method
    Opis:
    Podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie wiąże się często z wyborem najlepszego rozwiązania na podstawie wielu kryteriów opisujących analizowany problem. Z tego punktu widzenia można go nazwać wielokryterialnym problemem decyzyjnym. W artykule przedstawiono zastosowanie jednej z metod wspomagania decyzji – analizy skupień metodą k-średnich – w doborze materiałów dodatkowych do procesu spawania metodą SAW. Dokonano podziału na skupienia, uwzględniając dwa kryteria doboru ich początkowych centrów, porównano oba warianty, a na końcu scharakteryzowano szczegółowo grupy wyodrębnione za pomocą jednego z nich. Wybrane podejście do analizy skupień okazało się przydatne we wspomaganiu decyzji dotyczących zakupów w branży spawalniczej.
    Decision-making in enterprises is often connected with selecting the best solution on the basis of many criteria describing the analyzed problem. From this point of view, it can be called a multi–criterial decision–making problem. The article presents the use of a chosen clustering method – the k-means method – in the selection of materials for the SAW method process. Clusters were divided into two, based on the two different ways of choosing their initial centers. The two options were compared, and finally the clusters created on the basis of the chosen division were characterized in detail. The selected approach proved useful as decision-making support for purchasing materials in the welding industry.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie; 2016, 70; 203-214
    0239-9415
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele systemów podatkowych w państwach Unii Europejskiej
    Tax System Models in the EU Countries
    Autorzy:
    Zielińska, Joanna
    Sawulski, Jakub
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2050108.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    system podatkowy
    analiza skupień
    klasteryzacja
    metoda k-średnich
    tax system
    clustering
    k-means method
    Opis:
    Celem artykułu jest zidentyfikowanie podobieństw i różnic w systemach podatkowych państw Unii Europejskiej (UE) przez wyszczególnienie podstawowych modeli tych systemów. Dla jego osiągnięcia przeprowadzono analizę skupień metodą k-średnich, której podstawą było 12 parametrów charakteryzujących systemy podatkowe. W ten sposób wyodrębniono pięć modeli systemów podatkowych w państwach UE: zachodnioeuropejski, wschodnioeuropejski, nordycki, brytyjski i mieszany. Ich nazewnictwo wynika z tego, że podstawowe parametry systemu podatkowego są silnie skorelowane z położeniem geograficznym kraju. Prawdopodobnie zatem znaczący wpływ na ukształtowanie systemów podatkowych w państwach UE mają czynniki, takie jak historia, tradycja i kultura. Wyraźne różnice w konstrukcji systemów podatkowych są widoczne zwłaszcza między państwami tzw. starej piętnastki UE a państwami Europy Środkowo-Wschodniej.
    The aim of the article is to identify the similarities and differences in the tax systems in the European Union (EU) countries by specifying the basic tax system models. For its implementation we carry out a cluster analysis using the k-means method based on 12 parameters characterising tax systems. We distinguish five models of tax systems in the EU countries: Western European, Eastern European, Nordic, British and mixed model. We use such a nomenclature as the basic parameters of the tax system are strongly correlated with the geographical location of the country. Probably factors such as history, tradition, and culture have a significant impact on the shapes of the tax systems in the EU. Clear differences exist especially between the EU-15 countries and Central and Eastern European countries.
    Źródło:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2022, 66, 1; 168-181
    1899-3192
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przestrzenne zróżnicowanie symptomów ubóstwa w Polsce
    Spatial diversity of poverty symptoms in Poland
    Пространственная дифференциация симптомов бедности в Польше
    Autorzy:
    Kaczmarek, Mirosława
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/542072.pdf
    Data publikacji:
    2016-08
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    metoda k-średnich
    symptomy ubóstwa
    analiza ubóstwa
    k-means method
    symptoms of poverty
    analysis of poverty
    метод k-средних
    симптомы бедности
    анализ бедности
    Opis:
    Artykuł prezentuje wyniki grupowania województw, przeprowadzonego na podstawie wskaźników charakteryzujących ubóstwo. W analizie wykorzystano dane dostępne w Banku Danych Lokalnych GUS. Wyboru cech diagnostycznych dokonano kierując się współczynnikami zmienności i korelacji r Pearsona. Do grupowania województw wykorzystano metodę k-średnich. Wyodrębniono cztery kategorie województw różniące się ze względu na strukturę symptomów ubóstwa. W celu odpowiedzi na pytanie, czy w Polsce zachodzą zmiany w tym zakresie dokonano stosownego porównania dla lat 2008 i 2013.
    The article presents the results of the clustering voivodships based on variables characterizing the phenomenon of poverty. The analysis is based on data available in the CSO’s Local Data Bank. The selection of diagnostic features was made on the basis of the coefficients of variation and Pearson’s r correlation coefficient. The grouping of voivodships was made using the k-means method. There were created four categories of voivodships differing in the symptoms of poverty. In order to answer the question whether the changes in the symptoms of poverty are taking place on the map of Poland, an analysis was conducted in two periods: for 2013 and 2008.
    В статье были представлены результаты группировки воеводств, проведенной на основе показателей характеризующих бедность. В анализе были использованы данные из Банка локальных данных ЦСУ. Выбор диагностических признаков осуществлялся с учетом коэффициентов изменяемости и корреляции r Пирсона. Для группировки воеводств был использован метод k-средних. Были выделены четыре категории воеводств отличающихся друг от друга в отношении к структуре симптомов бедности. Для того, чтобы ответить на вопрос, происходят ли в Польше изменения в этой области, было сделано сравнение для 2008 и 2013 гг.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 8; 18-31
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zróżnicowanie wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w krajach Unii Europejskiej
    Diversity in the use of information and communication technologies among European Union countries
    Autorzy:
    Wojnar, Jolanta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1046656.pdf
    Data publikacji:
    2020-08-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    analiza składowych głównych
    metoda k-średnich
    technologie informacyjno-komunikacyjne
    ICT
    principal component analysis
    k-means method
    information and communication
    technologies
    Opis:
    Celem badania omawianego w artykule jest ocena zróżnicowania krajów Unii Europejskiej pod względem stopnia wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT). Do analizy wybrano 15 wskaźników opisujących wykorzystanie ICT przez osoby fizyczne i gospodarstwa domowe. Dane pochodziły ze sprawozdań Głównego Urzędu Statystycznego oraz bazy Eurostatu i dotyczyły 2017 r. W analizie zróżnicowania zastosowano metodę analizy składowych głównych. Wykonano także analizę skupień za pomocą metody k-średnich. Z badania wynika, że liderami w dziedzinie wykorzystania ICT są kraje skandynawskie i kraje Beneluksu. Wśród najniżej ocenionych znajdują się kraje południowej i południowo-wschodniej Europy oraz Polska.
    The aim of the research discussed in the article is to assess the diversity among European Union countries in terms of the use of information and communication technologies (ICT). Fifteen indicators describing the use of ICT by natural persons and households were selected for the analysis. The data were obtained from Statistics Poland reports and from the Eurostat database for the year 2017. The method of principal components analysis was applied in the process of analysing the diversity. Moreover, a cluster analysis based on the k-means method was performed. The analysis demonstrates that Scandinavian and Benelux countries are the leaders in using ICT, while countries of southern and south-eastern Europe as well as Poland are the lowest rated.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 8; 39-56
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Women’s Economic Inactivity and Age. Analysis of the Situation in Poland and the EU
    Bierność zawodowa kobiet a wiek. Analiza sytuacji w Polsce i UE
    Autorzy:
    Matuszewska-Janica, Aleksandra
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654610.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    rynek pracy
    bierność zawodowa kobiet
    analiza skupień
    metoda k-średnich
    labour market
    female economic inactivity
    cluster analysis
    k-mean method
    Opis:
    Grupa kobiet biernych zawodowo charakteryzuje się znaczną heterogenicznością. Jednym z czynników różnicujących tę grupę są powody pozostawania poza rynkiem pracy. Zależą one między innymi od wieku czy poziomu wykształcenia. Dodatkowo istnieje duża niejednorodność geograficzna przyczyn bierności zawodowej. Stąd nasunęły się dwa pytania: 1) „jak znaczna jest niejednorodność geograficzna powodów pozostawania poza rynkiem pracy na obszarze Unii Europejskiej?”, 2) „czy to zróżnicowanie geograficzne zmienia się w czasie?”. Celem prezentowanej analizy była klasyfikacja państw UE ze względu na przyczyny bierności zawodowej kobiet w różnych grupach wiekowych. Analiza została przeprowadzona z wykorzystaniem metody k‑średnich. Dane wykorzystane w analizie pochodzą z ogólnodostępnych baz danych Eurostatu, z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności (EU‑Labour Force Survey). Ocena tendencji związanych z biernością zawodową w grupach wiekowych została przygotowana na bazie danych obejmujących okres 2000–2016. Z kolei analiza skupień została przeprowadzona dla danych z lat 2006, 2010 i 2014. Uzyskane wyniki potwierdziły znaczne zróżnicowanie państw UE ze względu na przyczyny bierności zawodowej kobiet w różnych grupach wiekowych. Dodatkowo ta różnorodność geograficzna zmienia się w czasie. Największe podobieństwo klasyfikacji między poszczególnymi okresami uzyskano dla grupy wiekowej 50–64 lata, a najmniejsze dla grupy 25–49 lat. Ponadto w analizowanym okresie zauważalne jest znaczne zmniejszanie się zjawiska bierności zawodowej w grupie najstarszych osób. Z kolei w grupie najmłodszej, obejmującej osoby do 25. roku życia, tendencje są odwrotne – udział pozostających poza rynkiem pracy zwiększa się.
    The group of economically inactive women is heavily diversified. The reasons for staying outside the labour market are the important factors that differentiate this group. They depend on the age or level of education among others. In addition, there is great geographical heterogeneity of the reasons for economic inactivity. Hence, two questions arise. Firstly, how significant is the geographical diversity of the reasons for staying outside the labour market in the European Union? Secondly, have these geographical differences been changing over time? The main aim of the analysis is the classification of the EU countries taking into consideration reasons for women’s economic inactivity in different age groups. The analysis is carried out applying descriptive statistics and the k‑means method. The data are taken from the publicly available Eurostat’s Labour Force Survey datasets. The study of general tendencies in women’s economic inactivity covers the years 2000–2016. In turn, cluster analysis was carried out for data from 2006, 2010 and 2014. The obtained results confirmed significant diversity of the EU states. In addition, this geographical diversity has been changing over time. We receive the greatest similarity of classification obtained for different periods for the 50–64 age group and the smallest for the 25–49 age group. Moreover, there are noticeable tendencies of a significant decrease in the share of the economically inactive in the group of the oldest individuals (aged 50–64) in the sample. On the other hand, in the youngest group (individuals aged under 25), there are opposite tendencies observed – the share of those who remain outside the labour market increases.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 57-80
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie języka R do statystycznej analizy oraz analizy skupień dla danych geochemicznych
    Use of R programming language for statistical analysis and cluster analysis of geochemical data
    Autorzy:
    Janiga, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31348311.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    analiza skupień
    metoda k-średnich
    metoda hierarchiczna
    skład gazu ziemnego
    cluster analysis
    k-means method
    hierarchical method
    natural gas composition
    Opis:
    W zagadnieniach geologii naftowej metody statystyczne są szeroko stosowane w petrografii, petrofizyce, geochemii, geomechanice, geofizyce wiertniczej czy sejsmice, a analiza skupień jest istotna w klasyfikacji skał – wyznaczaniu stref o pewnych własnościach, np. macierzystych lub zbiornikowych. Artykuł prezentuje użycie metod statystycznych, w tym metod analizy skupień, w procesach przetwarzania i analizy dużych zbiorów różnorodnych danych geochemicznych. Do analiz statystycznych wykorzystano literaturowe dane z analiz składu chemicznego i izotopowego gazów ziemnych. Wyniki zawierały skład chemiczny gazów ziemnych oraz skład izotopowy. Zastosowano algorytmy tzw. nienadzorowanego uczenia maszynowego do przeprowadzenia analizy skupień. Grupowania było przeprowadzone dwiema metodami: k-średnich oraz hierarchiczną. Do zobrazowania wyników grupowania metodą k-średnich można wykorzystać dwuwymiarowy wykres (funkcja fviz_cluster języka R). Wymiary na wykresie to efekt analizy głównych składowych (PCA) i są one liniową kombinacją cech (kolumn w tabeli). Wynikiem grupowania metodą hierarchiczną jest wykres nazywany dendrogramem. W artykule dodatkowo zaprezentowano wykresy pudełkowe i histogramy oraz macierz korelacji zawierającą współczynniki korelacji Pearsona. Wszystkie prace wykonano z użyciem języka programowania R. Język R, z wykorzystaniem programu RStudio, jest bardzo wygodnym i szybkim narzędziem do statystycznej analizy danych. Przy użyciu tego języka uzyskanie wymienionych powyżej wykresów, tabeli i danych jest szybkie i stosunkowo łatwe. Wyniki analiz składu gazu wydają się mało zróżnicowane. Mimo to dzięki algorytmom k-średnich i hierarchicznym możliwe było pogrupowanie danych geochemicznych na wyraźnie rozdzielne zespoły. Zarówno wartości składu izotopowego, jak i skład chemiczny pozwalają wyznaczyć grupy, które w inny sposób nie byłyby dostrzegalne.
    In petroleum geology, statistical methods are widely used in petrography, petrophysics, geochemistry, geomechanics, well log analysis and seismics, and cluster analysis is important for rock classification – determination of zones with certain properties, e.g., source or reservoir. This paper presents the use of the R language for statistical analysis, including cluster analysis, of large sets of diverse geochemical data. Literature data from analyses of chemical and isotopic composition of natural gases were used for statistical analyses. The results included the chemical composition of the natural gases and the isotopic composition. So-called unsupervised machine learning algorithms were used to perform the cluster analysis. Clustering was performed using two methods: k-means and hierarchical. A two-dimensional graph (function fviz_cluster) can be used to illustrate the results of the k-means clustering. The dimensions in the graph are the result of principal component analysis (PCA) and are a linear combination of the features (columns in the table). The result of hierarchical clustering is a graph called a dendrogram. The paper additionally presents box plots and histograms as well as a correlation matrix containing Pearson correlation coefficients. All work was completed using the programming language R. The R language, using the RStudio software, is a very convenient and fast tool for statistical data analysis. Obtaining the above-mentioned graphs, tables and data is quick and relatively easy, using the R language. The results of the analyses of the composition of the gas appear to have little variation. Nevertheless, thanks to k-means and hierarchical algorithms, it was possible to group the geochemical data into clearly separable groups. Both the isotopic composition values and the chemical composition make it possible to delineate groups that would not otherwise be noticeable.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2023, 79, 9; 576-583
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Institutional Complementarity of Poland in Terms of Diversity of Capitalism
    Komplementarność instytucjonalna Polski a różnorodność kapitalizmu
    Autorzy:
    Wysocki, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/646229.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    komplementarność instytucjonalna
    różnorodności kapitalizmu
    klasteryzacja
    metoda K-najbliższych sąsiadów
    metoda K-średnich
    analiza głównych składowych
    institutional complementarity
    diversity of capitalism
    cluster analysis
    k-nearest neighbours method
    k-mean method
    principal component analysis
    Opis:
    Polska to jeden z najbardziej znaczących przykładów transformacji gospodarczej w Europie Środkowej i Wschodniej. Po 45 latach funkcjonowania w warunkach gospodarki centralnie planowanej pod koniec lat 80. XX w. polska gospodarka przekształciła się w gospodarkę wolnorynkową. W 2004 r. kraj przystąpił do Unii Europejskiej, co stanowiło kolejny kamień milowy w procesie transformacji. Niewątpliwie znaczącym czynnikiem, jeśli chodzi o transformację gospodarczą państwa, było otoczenie instytucjonalne. Wydaje się, że horyzont 25 lat od momentu upadku komunizmu stwarza odpowiednią perspektywę do oceny bilansu transformacji gospodarczej ze szczególnym uwzględnieniem jakości instytucji. Studia komparatystyczne nie analizują jednak poszczególnych instytucji osobno, tylko rozpatrują je razem z perspektywy ram instytucjonalnych.Celem niniejszego opracowania jest zbadanie zakresu komplementarności instytucjonalnej Polski w ujęciu różnorodności kapitalizmu (Diversity of Capitalism). Główną tezą artykułu jest to, że po ponad dwóch dekadach od pierwszego etapu transformacji gospodarczej oraz po dekadzie od przystąpienia do Unii Europejskiej komplementarność instytucjonalna Polski jest zasadniczo na satysfakcjonującym poziomie. Możemy jednak zaobserwować niski poziom komplementarności instytucjonalnej w przypadku interakcji między rynkiem pracy a systemem finansowym. Ponadto polski model kapitalizmu wydaje się nieco odmienny od modeli innych państw z grupy porównawczej, tj. krajów, które przeszły transformację gospodarczą (w szczególności od Czech czy Węgier). Metoda badawcza użyta w tym artykule opiera się na analizie statystycznej (w szczególności na metodzie K-najbliższych sąsiadów, metodzie K-średnich oraz analizie głównych składowych).
    Poland is one of the most significant examples of a transition country in Central and Eastern Europe. After 45 years of being a centrally planned economy Poland emerged at the end of the 1980’s a free-market economy. In 2004 Poland became a member of the European Union, which was another milestone in the transition process. Undoubtedly, institutions were a very important factor in Poland’s economic transition. It seems that the horizon of 25 years since the fall of communism has created a decent prospect to evaluate the balance of economic transition in terms of the quality of institutions. However, comparative studies do not analyse institutions separately, but consider them together in an institutional framework.The purpose of this essay is to examine the scope of the institutional complementarity of Poland in terms of Diversity of Capitalism. The main thesis of the article is that after more than two decades since the first stage of the economic transition, and one decade after joining the European Union, Poland’s institutional complementarity is, in general, at a satisfactory level. However, there is a very low level of institutional complementarity in the case of interaction between the labour market and the financial system. Furthermore, the Polish model of capitalism seems to be quite different from other countries from the peer group of transition economies (for example the Czech Republic or Hungary). The research method which was used in this essay includes statistical methods (in particular the K-Nearest Neighbours Method, K-Mean Method and Principal Component Analysis).
    Źródło:
    Ekonomia Międzynarodowa; 2016, 14; 133-157
    2082-4440
    2300-6005
    Pojawia się w:
    Ekonomia Międzynarodowa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efektywność form aktywizacji zawodowej w przekroju wojewódzkim
    Effectiveness of forms of professional activisation by voivodships
    Autorzy:
    Bieszk-Stolorz, Beata
    Dmytrów, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/543962.pdf
    Data publikacji:
    2018-12-28
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    bezrobocie rejestrowane
    formy aktywizacji zawodowej
    efektywność zatrudnieniowa i kosztowa
    analiza skupień
    metoda k-średnich
    registered unemployment
    forms of professional activisation
    cost and employment effectiveness
    cluster analysis
    k-means method
    Opis:
    Celem artykułu jest ocena zróżnicowania województw ze względu na wartości efektywności kosztowej i zatrudnieniowej podstawowych form aktywizacji zawodowej realizowanej przez powiatowe urzędy pracy w latach 2008—2016. W badaniu wykorzystano dane zawarte w publikacjach Ministerstwa Rodziny, Pracy i Polityki Społecznej. Grupowania dokonano metodą k-średnich. W badanym okresie współczynniki efektywności kosztowej (poza dużym spadkiem w roku 2011) oraz zatrudnieniowej miały tendencję wzrostową. Otrzymano trzy jednorodne grupy. Pierwszą utworzyły województwa o najkorzystniejszych wielkościach efektywności, drugą — województwa o średnich wielkościach efektywności, a trzecią — o wartościach najmniej korzystnych.
    The objective of the article is the assessment of the diversity of voivodships with respect to values of cost and employment effectiveness of basic forms of professional activation, implemented by the powiat labour offices in the years 2008—2016. The data source were the publications of The Ministry of Family, Labour and Social Policy. The k-means method was used for clustering. In the analysed period it can be observed that the coefficients of cost (except for substantial decline in 2011) and employment effectiveness had an increasing trend. The three homogeneous groups of voivodships were obtained. The first group consisted of voivodships with the most advantageous values of effectiveness, the second one — with the average values of effectiveness and the third one — the most disadvantageous.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 12; 57-74
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Podział województwa zachodniopomorskiego na rejony przydatności rolniczej metodą k-średnich
    Distribution of Zachodniopomorskie Province on areas of agricultural usability by k-means algorithm
    Autorzy:
    Zarod, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/78451.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
    Tematy:
    woj.zachodniopomorskie
    rejony klimatyczno-glebowe
    gminy
    warunki glebowe
    warunki wodne
    rzezba terenu
    klimat
    podzial terytorialny
    analiza wariancji
    metoda k-srednich
    standaryzacja danych
    rolnicza przestrzen produkcyjna
    wskazniki jakosci
    Opis:
    Natural conditions for rural production in Zachodniopomorskie Province show a wide diversity. Every community was then described by means of variables concerning the quality of soil, water conditions, agroclimate and relief. These data were subject to standardization. Afterwards, by the usage of k-means algorithm, the Province was divided into 10 areas with similar agricultural usability. The purpose of this article is to reduce the number of objects to several basic classes that can be a subject of further analysis. The comparison of production capacity of areas instead of communities would decrease work input and the length of analysis.
    Źródło:
    Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica; 2009, 57
    2081-0644
    Pojawia się w:
    Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On a book Algorithms for data science by Brian Steele, John Chandler and Swarn Reddy
    Autorzy:
    Szajowski, Krzysztof J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/747695.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    histogram
    algorytm centroidów
    Algorithms
    Associative Statistics
    Computation
    Computing Similarity
    Cluster Analysis
    Correlation
    Data Reduction
    Data Mapping
    Data Dictionary
    Data Visualization
    Forecasting
    Hadoop
    Histogram
    k-Means Algorithm
    k-Nearest Neighbor Prediction
    Algorytmy
    miary zależności
    obliczenia
    analiza skupień
    korelacja
    redukcja danych
    transformacja danych
    wizualizacja danych
    prognozowanie
    algorytm k-średnich
    algorytm k najbliższych sąsiadów
    Opis:
    Przedstawiona tutaj pozycja wydawnicza jest obszernym wprowadzeniem do najważniejszych podstawowych zasad, algorytmów i danych wraz zestrukturami, do których te zasady i algorytmy się odnoszą. Przedstawione zaganienia są wstępem do rozważań w dziedzinie informatyki. Jednakże, to algorytmy są podstawą analityki danych i punktem skupienia tego podręcznika. Pozyskiwanie wiedzy z danych wymaga wykorzystania metod i rezultatów z co najmniej trzech dziedzin: matematyki, statystyki i informatyki. Książka zawiera jasne i intuicyjne objaśnienia matematyczne i statystyczne poszczególnych zagadnień, przez co algorytmy są naturalne i przejrzyste. Praktyka analizy danych wymaga jednak więcej niż tylko dobrych podstaw naukowych, ścisłości matematycznej i spojrzenia od strony metodologii statystycznej. Zagadnienia generujące dane są ogromnie zmienne, a dopasowanie metod pozyskiwania wiedzy może być przeprowadzone tylko w najbardziej podstawowych algorytmach. Niezbędna jest płynność programowania i doświadczenie z rzeczywistymi problemami. Czytelnik jest prowadzony przez zagadnienia algorytmiczne z wykorzystaniem Pythona i R na bazie rzeczywistych problemów i  analiz danych generowanych przez te zagadnienia. Znaczną część materiału zawartego w książce mogą przyswoić również osoby bez znajomości zaawansowanej metodologii. To powoduje, że książka może być przewodnikiem w jedno lub dwusemestralnym kursie analityki danych dla studentów wyższych lat studiów matematyki, statystyki i informatyki. Ponieważ wymagana wiedza wstępna nie jest zbyt obszerna,  studenci po kursie z probabilistyki lub statystyki, ze znajomością podstaw algebry i analizy matematycznej oraz po kurs programowania nie będą mieć problemów, tekst doskonale nadaje się także do samodzielnego studiowania przez absolwentów kierunków ścisłych. Podstawowy materiał jest dobrze ilustrowany obszernymi zagadnieniami zaczerpniętymi z rzeczywistych problemów. Skojarzona z książką strona internetowa wspiera czytelnika danymi wykorzystanymi w książce, a także prezentacją wybranych fragmentów wykładu. Jestem przekonany, że tematem książki jest nowa dziedzina nauki. 
    The book under review gives a comprehensive presentation of data science algorithms, which means on practical data analytics unites fundamental principles, algorithms, and data. Algorithms are the keystone of data analytics and the focal point of this textbook. The data science, as the authors claim, is the discipline since 2001. However, informally it worked before that date (cf. Cleveland(2001)). The crucial role had the graphic presentation of the data as the visualization of the knowledge hidden in the data.  It is the discipline which covers the data mining as the tool or important topic. The escalating demand for insights into big data requires a fundamentally new approach to architecture, tools, and practices. It is why the term data science is useful. It underscores the centrality of data in the investigation because they store of potential value in the field of action. The label science invokes certain very real concepts within it, like the notion of public knowledge and peer review. This point of view makes that the data science is not a new idea. It is part of a continuum of serious thinking dates back hundreds of years. The good example of results of data science is the Benford law (see Arno Berger and Theodore P. Hill(2015, 2017). In an effort to identifying some of the best-known algorithms that have been widely used in the data mining community, the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) has identified the top 10 algorithms in data mining for presentation at ICDM '06 in Hong Kong. This panel will announce the top 10 algorithms and discuss the impact and further research of each of these 10 algorithms in 2006. In the present book, there are clear and intuitive explanations of the mathematical and statistical foundations make the algorithms transparent. Most of the algorithms announced by IEEE in 2006 are included. But practical data analytics requires more than just the foundations. Problems and data are enormously variable and only the most elementary of algorithms can be used without modification. Programming fluency and experience with real and challenging data are indispensable and so the reader is immersed in Python and R and real data analysis. By the end of the book, the reader will have gained the ability to adapt algorithms to new problems and carry out innovative analysis.
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2017, 45, 2
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-14 z 14

      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