Temat: distance measures - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Measuring ship collision risk in a dense traffic environment
Autorzy:: Huang, Y.
Van Gelder, P. H. A. J. M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/116331.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:: collision avoidance
Imminent Collision Risk Assessment (ICRA)
Time to Closest Point of Approach (TCPA)
Distance at Closest Point of Approach (DCPA)
risk measures
dense traffic environment
ship collision rsk
measuring ship collision risk
Opis:: Collision risk measurement is an essential topic for ship collision prevention. Many risk measures, i.e. DCPA/TCPA, etc., decouple the ship traffic into several pairs of ships and then evaluate the risk in each pair. This kind of measurement loses some information of the entire traffic and might include some biases in risk measurement, especially in multiple-ship scenarios. In this article, Imminent Collision Risk Assessment (ICRA) is extended, which formulates collision risk as a ratio of reachable maneuvers leading to a collision and all reachable maneuvers (velocities). Two groups of scenarios have been simulated to show the ICRA is suitable for assessing the collision risk in multiple-ship scenarios. Moreover, two improvements have been introduced: (1) a generalized velocity obstacle algorithm is introduced to collect the maneuvers leading to collisions, which considers ship dynamics; (2) the constraints of forces are considered in the formulation of reachable maneuvers. As a result, the proposed measurement helps one ship assess the risk of approaching obstacles which are difficult to avoid the collision in terms of own-ship’s dynamics and kinetic constraints.
Źródło:: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2019, 13, 4; 737-744
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: An Influence of Distance Measure Among Sample Units on Efficiency of the Modified Synthetic Estimator : Monte Carlo Analysis
Wpływ miary odległości jednostek w próbie na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
Autorzy:: Jurkiewicz, Tomasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/905042.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: small domain estimation
multivariate methods
distance measures
Opis:: The problem of insufficient number of sample observations representing a given population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Synthetic estimation technique assumes that the distribution of the variable of interest is the same in the given domain and in the entire population. This assumption, however, is rarely met, and as a result, one can obtain large estimation errors. Use of modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain, and sample units representing other domains. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Chosen distance measure is one of the crucial factors in using MES estimator. Author presents Monte Carlo analysis of the efficiency of MES estimator using different distance measures between sample units.
Problem zbyt malej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany m. in. poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Jedna z metod estymacji dla małych domen, zwana estymacją syntetyczną, zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Zastosowanie zmodyfikowanego estymatora syntetycznego (MES) zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z małej domeny. Ważnym czynnikiem wpływającym na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego jest zastosowana miara odległości. Autor przedstawia wyniki symulacyjnego badania efektywności estymatora MES przy zastosowanych różnych miarach odległości do badania podobieństwa jednostek.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Correlation among variables and methods of establishing weights of sample units. Monte Carlo analysis of the modified synthetic estimator
Wpływ poziomu zależności między zmiennymi i systemu ustalania wag na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
Autorzy:: Jurkiewicz, Tomasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/907016.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: small domain estimation
multivariate methods
distance measures
Opis:: In many statistical surveys one faces the problem of insufficient number of sample observations to make reliable inference about a given population domain of interest (small area). One possible solution, which has been discussed in statistical publications consists in applying estimators, which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Synthetic estimation technique is particularly efficient, if the distribution ot the variable ot interest is the same in the given domain and in the entire population. When this assumption is far from being met, one can obtain, as a consequence, large estimation errors. Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units from the investigated domain and sample units representing other domains. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. A method of establishing weights is one of the crucial factors in using MES estimator. Author presents results of Monte Carlo analysis of the efficiency of MES estimator using different weights.
Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Jedna z metod estymacji dla małych domen zwana estymacją syntetyczną sprawdza się przy założeniu, że rozkład (albo któryś z parametrów rozkładu) w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Zastosowanie zmodyfikowanego estymatora syntetycznego (MES) zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z małej domeny. Ważnym czynnikiem wpływającym na efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego jest dobór metod ustalania wag dla poszczególnych jednostek badanej zbiorowości. Autor przedstawia wyniki symulacyjnego badania efektywności estymatora MES przy zastosowanych różnych sposobach ustalania wag.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Efficiency of the Modified Synthetic Estimator - Monte Carlo Analysis
Efektywność zmodyfikowanego estymatora syntetycznego - analiza Monte Carlo
Autorzy:: Jurkiewicz, Tomasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/906276.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: small domain estimation
multivariate methods
distance measures
Monte Carlo analysis
Opis:: Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej subpopulacji (małym obszarze, domenie) wykorzystują dodatkowe informacje z pozostałej części próby. Rozwijane przez statystykę małych obszarów metody estymacji są często skomplikowane i trudne do praktycznego zastosowania np. w badaniach biznesowych. Stąd też istnieje po-trzeba rozwijania także metod, które będą łatwe w aplikacji i wystarczające efektywne. Jedną z takich propozycji może być zmodyfikowany estymator syntetyczny (MES). Zastosowanie estymatora MES zakłada dwuetapowy proces estymacji. W pierwszym etapie za pomocą metod klasyfikacji lub badania podobieństw określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko od tych jednostek, które są podobne do jednostek z malej domeny. Autor przedstawia wyniki porównania efektywności estymatora MES z innymi estyma- torami na bazie eksperymentów symulacyjnych.
The problem of insufficient number of sample observations representing a population domain of interest (small area) can be solved by applying estimators which will be able to combine sample information from the given domain with information about sample units representing other domains. Modified Synthetic Estimator (MES) can be regarded as one of the proposals in this field. Using modified synthetic estimator requires an application of a two-stage estimation procedure. The first stage consists in applying some distance measures in order to identify the degree of similarity between the sample units. In the second stage, those units, which turned out to be similar to units from the domain of interest, are used to provide sample information with specially constructed weights. Author presents and discusses some results o f Monte Carlo analysis aimed at comparing efficiency between the MES and other estimators.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 228
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: ICA-based Single Channel Audio Separation: New Bases and Measures of Distance
Autorzy:: Mika, D.
Kleczkowski, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/177414.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: audio unmixing
blind signal separation
independent component analysis
measures of distance
Opis:: Independent Component Analysis (ICA) can be used for single channel audio separation, if a mixed signal is transformed into time-frequency domain and the resulting matrix of magnitude coefficients is processed by ICA. Previous works used only frequency (spectral) vectors and Kullback-Leibler distance measure for this task. New decomposition bases are proposed: time vectors and time-frequency components. The applicability of several different measures of distance of components are analysed. An algorithm for clustering of components is presented. It was tested on mixes of two and three sounds. The perceptual quality of separation obtained with the measures of distance proposed was evaluated by listening tests, indicating “beta” and “correlation” measures as the most appropriate. The “Euclidean” distance is shown to be appropriate for sounds with varying amplitudes. The perceptual effect of the amount of variance used was also evaluated.
Źródło:: Archives of Acoustics; 2011, 36, 2; 311-331
0137-5075
Pojawia się w:: Archives of Acoustics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Heavy moving average distances in sales forecasting
Autorzy:: Olazabal-Lugo, Maricruz
Espinoza-Audelo, Luis F.
León-Castro, Ernesto
Perez-Arellano, Luis A.
Blanco-Mesa, Fabio
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27314242.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: heavy moving average distance
OWA operator
distance measures
sales forecasting
Opis:: This paper presents a new aggregation operator tech‐ nique that uses the ordered weighted average (OWA), heavy aggregation operators, Hamming distance, and moving averages. This approach is called heavy ordered weighted moving average distance (HOWMAD). The main advantage of this operator is that it can use the characteristics of the HOWMA operator to under‐ or over‐ estimate the results according to the expectations and the knowledge of the future scenarios, analyze the his‐ torical data of the moving average, and compare the different alternatives with the ideal results of the dis‐ tance measures. Some of the main families and specific cases using generalized and quasi‐arithmetic means are presented, such as the generalized heavy moving aver‐ age distance and a generalized HOWMAD. This study develops an application of this operator in forecasting the sales growth rate for a commercial company. We find that it is possible to determine whether the company’s objectives can be achieved or must be reevaluated in response to the actual situation and future expectations of the enterprise.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2023, 17, 2; 18--27
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Klasyfikacja spektralna a skale pomiaru zmiennych
Spectral clustering and measurement scales of variables
Autorzy:: Walesiak, Marek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/422850.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: klasyfikacja spektralna
miary odległości
skale pomiaru
spectral clustering
distance measures
scales of variables
Opis:: W artykule zaproponowano modyfikację metody klasyfikacji spektralnej (zob. Ng, Jordan, Weiss, 2002) umożliwiającą jej zastosowanie w klasyfikacji danych nominalnych, porządko-wych, przedziałowych oraz ilorazowych. W tym celu w procedurze tej metody przy wyzna-czaniu macierzy podobieństwa (affinity matrix) zastosowano funkcję z miarami odległości właściwymi dla danych mierzonych na różnych skalach pomiaru. Takie podejście umożliwia ponadto pośrednie wzmocnienie skali pomiaru zmiennych dla danych niemetrycznych. Zaproponowana metoda klasyfikacji spektralnej może być z powodzeniem stosowana we wszystkich zagadnieniach klasyfikacyjnych, w tym dotyczących pomiaru, analizy i wizualiza-cji preferencji.
In article the proposal of modification of spectral clustering method for nominal, ordinal, interval and ratio data, based on procedure of Ng, Jordan, Weiss (2002), is presented. In con-struction of affinity matrix we implement function with distance measures appropriate for dif-ferent scales of measurement. This approach gives possibility of conversion nonmetric data (nominal, ordinal) into interval data. The proposed method of spectral clustering can be successfully used in all classification problems, including the measurement, analysis and visualization of preferences.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 1; 13-31
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Visualization of linear ordering results for metric data with the application of multidimensional scaling
Wizualizacja wyników porządkowania liniowego dla danych metrycznych z wykorzystaniem skalowania wielowymiarowego
Autorzy:: Walesiak, Marek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/424976.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: linear ordering
multidimensional scaling
distance measures
composite measures
R environment
Opis:: The article discusses the two-step research procedure allowing the visualization of linear ordering results for metric data. In the first step, as a result of the application of multidimensional scaling (see [Borg, Groenen 2005; Mair et al. 2016]) the visualization of objects in two-dimensional space is obtained. In the next step, the linear ordering of a set of objects is carried out based on the Euclidean distance from the pattern (ideal) object. The suggested approach expanded the possibilities for the interpretation of the linear ordering results of a set of objects. The article applies the concept of isoquants and the path of development (the shortest way connecting a pattern and an anti-pattern object) proposed by [Hellwig 1981]. The graphical presentation of the linear ordering results based on this concept was possible for two variables only. The application of multidimensional scaling expanded the applicability of the results of linear ordering visualization for m variables. The suggested approach is illustrated by an empirical example with the application of R environment script.
Źródło:: Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 2 (52); 9-21
1507-3866
Pojawia się w:: Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Wybór grup metod normalizacji wartości zmiennych w skalowaniu wielowymiarowym
The Choice of Groups of Variable Normalization Methods in Multidimensional Scaling
Autorzy:: Walesiak, Marek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1050510.pdf
Data publikacji:: 2016-03-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: normalizacja zmiennych
skalowanie wielowymiarowe
miary odległości
program R
pakiet clusterSim
normalization of variables
multidimensional scaling
distance measures
R program
clusterSim package
Opis:: W skalowaniu wielowymiarowym przeprowadzanym na podstawie macierzy danych metrycznych (przedziałowych, ilorazowych) jednym z etapów jest wybór metody normalizacji wartości zmiennych. W badaniu zastosowano funkcję data.Normalization pakietu clusterSim programu R. Funkcja ta zawiera 18 różnych metod normalizacyjnych. W artykule zaproponowano procedurę badawczą pozwalającą na wyodrębnienie grup metod normalizacji wartości zmiennych prowadzących do zbliżonych wyników skalowania wielowymiarowego. Propozycja pozwala ograniczyć problem wyboru metody normalizacji wartości zmiennych w skalowaniu wielowymiarowym. Wyniki zilustrowano przykładem empirycznym.
In multidimensional scaling carried out on the basis of metric data matrix (interval, ratio) one of the stages is the choice of the variable normalization method. The R package clusterSim with data.Normalization function has been developed for that purpose. It provides 18 data normalization methods. In this paper the proposal of procedure which allows to isolate groups of normalization methods that lead to similar multidimensional scaling results were presented. The proposal can reduce the problem of choosing the normalization method in multidimensional scaling. The results are illustrated via empirical example.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 1; 7-18
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: DISTANCE MEASURES IN AGGREGATING PREFERENCE DATA
Autorzy:: Zaborski, Artur
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/655913.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: individual preferences
aggregation methods
distance measures
R software
Opis:: The aim of this paper is to present aggregation methods of individual preferences scores by means of distance measures. Three groups of distance measures are discussed: measures which use preference distributions for all pairs of objects (e.g. Kemeny’s measure, Bogart’s measure), distance measures based on ranking data (e.g. Spearman distance, Podani distance) and distance measures using permissible transformations to ordinal scale (GDM2 distance). Adequate distance formulas are presented and the aggregation of individual preference by using separate distance measures was carried out with the use of the R program.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 3, 302
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "distance measures" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język