Informacja

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

Wyszukujesz frazę "logistic regression method" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Determinants of the quality of life in municipalities of Kielce district
Autorzy:
Brzozowska-Rup, Katarzyna
Czaja, Roksana
Piotrowska-Piątek, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1918637.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
quality of life
logistic regression
Hellwig’s method
jakość życia
regresja logistyczna
metoda Hellwiga
Opis:
Identifying the factors that significantly affect the quality of life of the residents of municipalities of the Kielce poviat based on a synthetic indicator. Design/methodology/approach: The method used in the paper is create a synthetic indicator designed using a taxonomic method and the estimation of the logistic regression model. Data of the Central Statistical Office concerning the years 2014-2018 were used in the calculations. Findings: The obtained values of the TMR (Total Material Requirement) indicator suggest that in the Kielce poviat the quality of life of the residents of individual municipalities is very diverse. At the same time, a common positive tendency is observed, manifested in the trend indicating an improvement in the quality of life in each of the municipalities in the examined period. The constructed indicator was used to estimate the regression model for cross-sectional data from 2018. Originality/value: The estimated models allowed to formulate conclusions concerning the impact of particular explanatory variables on the diagnosed level of quality of life in the surveyed municipalities.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2020, 146; 21-35
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of the financial condition of companies after the announcement of arrangement bankruptcy: application of the classical and Bayesian logistic regression
Autorzy:
Pawełek, Barbara
Kostrzewska, Jadwiga
Kostrzewski, Maciej
Gałuszka, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1043912.pdf
Data publikacji:
2020-08-18
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
company
arrangement bankruptcy
financial condition
Maximum Likelihood Method
Bayesian approach
logistic regression
Opis:
The aim of this paper is to present the results of an assessment of the financial condition of companies from the construction industry after the announcement of arrangement bankruptcy, in comparison to the condition of healthy companies. The logistic regression model estimated by means of the maximum likelihood method and the Bayesian approach were used. The first achievement of our study is the assessment of the financial condition of companies from the construction industry after the announcement of bankruptcy. The second achievement is the application of an approach combining the classical and Bayesian logistic regression models to assess the financial condition of companies in the years following the declaration of bankruptcy, and the presentation of the benefits of such a combination. The analysis described in the paper, carried out in most part by means of the ML logistic regression model, was supplemented with information yielded by the application of the Bayesian approach. In particular, the analysis of the shape of the posterior distribution of the repeat bankruptcy probability makes it possible, in some cases, to observe that the financial condition of a company is not clear, despite clear assessments made on the basis of the point estimations.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2020, 67, 1; 5-32
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system
Model oceny stanu narzędzia skrawającego dla systemu nadzoru w czasie rzeczywistym
Autorzy:
Kozłowski, Edward
Mazurkiewicz, Dariusz
Żabiński, Tomasz
Prucnal, Sławomir
Sęp, Jarosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301525.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
predictive maintenance
logistic regression
elasticnet
maximum likelihood method
ROC
AUC
predykcyjne utrzymanie ruchu
regresja logistyczna
metoda największej wiarygodności
Opis:
Further development of manufacturing technology, in particular machining requires the search for new innovative technological solutions. This applies in particular to the advanced processing of measurement data from diagnostic and monitoring systems. The increasing amount of data collected by the embedded measurement systems requires development of effective analytical tools to efficiently transform the data into knowledge and implement autonomous machine tools of the future. This issue is of particular importance to assess the condition of the tool and predict its durability, which are crucial for reliability and quality of the manufacturing process. Therefore, a mathematical model was developed to enable effective, real-time classification of the cutting blade status. The model was verified based on real measurement data from an industrial machine tool.
Dalszy rozwój inżynierii produkcji, w szczególności obróbki skrawaniem, wymaga poszukiwania nowych innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Dotyczy to w szczególności zaawansowanego przetwarzania danych pomiarowych pochodzących z systemów diagnostycznych i monitorujących. Rosnąca ilość danych gromadzonych przez wbudowane systemy pomiarowe wymaga opracowania skutecznych narzędzi analitycznych, aby efektywnie przekształcać dane w wiedzę i wdrażać autonomiczne obrabiarki przyszłości. Kwestia ta ma szczególne znaczenie dla oceny stanu narzędzia i przewidywania jego trwałości, które są kluczowe dla niezawodności i jakości procesu produkcyjnego. Dlatego opracowano nowy model matematyczny, którego zadaniem jest skuteczna klasyfikacja stanu ostrza narzędzia skrawającego realizowana w czasie rzeczywistym. Opracowany model został zweryfikowany na podstawie rzeczywistych danych pomiarowych z przemysłowej obrabiarki.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 4; 679-685
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The profile of candidates for studies and their learning outcomes
Charakterystyka kandydatów na studia a efekty kształcenia
Autorzy:
Wawrzyniak, K.
Bak, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2080822.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
Tematy:
applicants to the faculty
learning outcomes
measures of the strength and direction of the relationship
logistic regression
bootstrap method
studia
kandydaci
ksztalcenie
regresja logitowa
metoda bootstrapowa
Opis:
The aim of the research presented in the article is to answer the question about how the applicants’ skills – measured according to, for instance, their matriculation examination results (for full-time 1st cycle program students) or their average grade awarded in the 1st cycle program (for full-time 2nd cycle program students) – may affect their achievement of learning outcomes. In order find the answer, the dependence between the students’ skills and their learning outcomes was analyzed using measures of the strength and direction of the relationship, as well as logistic regression. The database of candidates applying for enrollment with the Faculty of Economics of the West Pomeranian University of Technology in Szczecin, Poland, registered in the Online Recruitment System for the academic year 2015/2016, was used as the information basis.
Źródło:
Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica; 2019, 95; 41-52
2081-0644
Pojawia się w:
Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of Variance of Logistic Regression Predictors for Small Areas
Estymacja wariacji logistyczno=regresyjnych predyktorów dla małych obszarów
Autorzy:
Pruska, Krystyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905045.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
logistic regression model
jackknife method
small area
simulation experiments
Opis:
Logistic regression models can be applied for analysis of Bernoulli variables in studies of small areas. In the paper the logistic regression predictors for parameter of the Bernoulli distribution and an estimation of variance and MSE for these predictors arc considered for small areas. The results of simulation experiments conducted for analysis of properties of estimators of variance and mean square error for the predictors are presented.
Modele regresji logistycznej mogą być wykorzystywane do analizy zmiennych o rozkładzie zero-jedynkowym dla małych obszarów. W pracy rozpatrywane są logistyczno-regresyjne predyktory parametru rozkładu zero-jedynkowego oraz estymacja MSE i wariancji tych predyktorów w przypadku małych obszarów. Przedstawione są wyniki eksperymentów symulacyjnych, których celem jest analiza własności estymatorów wariancji i błędu średniokwadratowego logistyczno-regresyjnych predyktorów.
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
Tytuł:
Assessment of diagnostic features in the coronary artery disease (CAD) by application of statistical methods and neural networks
Autorzy:
Stanisz-Wallis, K.
Izworski, A.
Dembinska-Kiec, A.
Tadeusiewicz, R.
Lech, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1965783.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
coronary artery disease
logistic regression method
neural networks
Opis:
The present work is aimed at comparing the effectiveness of two different methods of risk factor assessment used for prediction of the CAD (coronary artery disease): the logistic regression method and the application of artificial neural networks. The former is widely used in medical research, while the latter is relatively rare. In the logistic regression method hierarchical analysis was employed to select the significant variables of the classification process. In the neural network approach several strategies were proposed for selection of the discriminative variables, all based on weight analysis in the constructed networks. Both methods have produced a consistent set of discriminative variables (Glu0, Ins0, Ins30, BMI, apoA1 and HDL-Ch), belonging to three groups of risk factors associated with insulin resistance, obesity and lipid disorders.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2004, 8, 2; 287-295
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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