Informacja

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

Wyszukujesz frazę "common factors" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Understanding the Relationship between Self-Compassion and Interdependent Happiness of the Married Hindu Couples
Autorzy:
Parihar, Priyanka
Tiwari, Gyanesh Kumar
Rai, Pramod Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2128998.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
common humanity vs. Isolation
demographic factors
interdependent happiness
married Hindu couples
mindfulness vs. over-identification
self-kindness vs. self-judgement
Opis:
The study examined the relationships among some demographic factors, self-compassion and interdependent happiness of the married Hindu couples. Using a correlational research design, 600 participants (300 couples) were chosen by a snowball sampling. Self-compassion Scale (Neff, 2003b), Socioeconomic Status Scale (Aggarwal et al., 2005) and Interdependent Happiness Scale (Hitokoto & Uchida, 2015) were used to collect data. Findings revealed that some demographic factors such as age, years of marriage and number of family members were positively correlated with self-compassion while the number of children and socioeconomic status were negatively correlated with it. Age, years of marriage and the number of children had a positive relationship with interdependent happiness. Self-compassion evinced a significant positive correlation with the interdependent happiness of the couples. The nature of family and self-compassion accounted for significant variance in the scores of interdependent happiness of the couples. The study constitutes one of the limited studies which assessed the relationships among a set of demographic factors, self-compassion and interdependent happiness on a sample drawn from a collectivistic society. The results have been discussed in the light of extant theoretical and empirical findings of self-compassion and interdependent happiness. The findings may have significant implications for understanding positive life outcomes of people with self-compassion belonging to a collectivistic culture. The theory, practise and policy implications of the findings have been discussed. Directions for future research have also been provided along with some limitations of the study.
Źródło:
Polish Psychological Bulletin; 2020, 51, 4; 260-272
0079-2993
Pojawia się w:
Polish Psychological Bulletin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tracing the Spatial Patterns of Innovation Determinants in Regional Economic Performance
Określenie przestrzennych wzorców determinant innowacji w regionalnych wynikach gospodarczych
Autorzy:
Olejnik, Alicja
Żółtaszek, Agata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1023789.pdf
Data publikacji:
2020-12-30
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
innowacjność regionów
wzorce innowacji
przestrzenne rozprzestrzenianie
czynniki wspólne
przestrzenny ekonometryczny model panelowy
regional innovation
patterns of innovation
spatial spillover
common factors
spatial panel econometric model
Opis:
In this paper, we investigate innovation factors and their role in regional economic performance for a sample of 261 EU NUTS 2 regions over the period 2009–2012. In our study, we identify regions with spillover as well as drain effects of innovation factors on economic performance. The spatial analysis indicates that both regional innovativeness and regional development are strongly determined by the region’s location and “neighbourhood”, with severe consequences for Central and Eastern Europe. We assessed the impact of innovation factors and their spatial counterparts on economic performance using a spatial Durbin panel model. The model is designed to test the existence and strength of the country‑effect of innovativeness on the level of regional economic status. This allows for controlling the country‑specific socio‑economic factors, without reducing the number of degrees of freedom. Our model shows that regions benefit economically from their locational spillovers in terms of social capital. However, the decomposition of R&D expenditures revealed competition effect between internal R&D and external technology acquisition, favouring in‑house over outsourced research.
Niniejszy artykuł analizuje rolę czynników innowacyjności w rozwoju regionalnym 261 regionów UE w latach 2009–2012. Analiza przestrzenna wskazała, że regionalna innowacyjność, a dalej rozwój regionalny, zależą nie tylko od położenia geograficznego regionu, ale i jego sąsiadów. Pociąga to za sobą szczególnie poważne konsekwencje dla Europy Środkowo‑Wschodniej. Za pomocą przestrzennego modelu panelowego Durbina ze stałymi efektami grupowymi (dla krajów), oceniliśmy wpływ czynników innowacji i ich przestrzennych odpowiedników na regionalne wyniki ekonomiczne. Pokazał on, że regiony czerpią korzyści ekonomiczne ze swoich efektów lokalizacyjnych pod względem kapitału społecznego, jednak w przypadku wydatków na badania i rozwój ujawniono efekt konkurencji między regionami.
Źródło:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2020, 23, 4; 87-108
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:
Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the Correlation between Random Variables and their Principal Components
Autorzy:
Gniazdowski, Zenon
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/14115826.pdf
Data publikacji:
2023-09
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
correlation
random components
principal components
factors
common variance
Opis:
The article attempts to find an algebraic formula describing the correlation coefficients between random variables and the principal components representing them. As a result of the analysis, starting from selected statistics relating to individual random variables, the equivalents of these statistics relating to a set of random variables were presented in the language of linear algebra, using the concepts of vector and matrix. This made it possible, in subsequent steps, to derive the expected formula. The formula found is identical to the formula used in Factor Analysis to calculate factor loadings. The discussion showed that it is possible to apply this formula to optimize the number of principal components in Principal Component Analysis, as well as to optimize the number of factors in Factor Analysis.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2023, 17, 28; 41-55
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
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