Temat: logistic vector - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wektor logistyczny w diagnozowaniu turbin parowych
Logistic vector in steam turbine diagnostics
Autorzy:: Gałka, T.
Orłowski, Z.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328008.pdf
Data publikacji:: 2001
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: turbina parowa
diagnostyka techniczna
drgania
logistic vector
steam turbine
technical diagnostics
vibration
Opis:: W pracy omówiono problem wpływu wektora logistycznego na procedury stosowane w diagnostyce drganiowej turbozespołów energetycznych, w szczególności na szacowanie kryterialnych poziomów symptomów diagnostycznych. Wpływ ten uwzględniono przy zastosowaniu miary skalarnej wektora. Opisano modyfikację procedur obliczania wartości granicznych. Na przykładzie kilku turbozespołów eksploatowanych w kraju oceniono ilościowy wpływ na charakterystyki drganiowe. Zaproponowano procedurę normalizacji, uwzględniającą wektor logistyczny, i podano przykład jej zastosowania.
The paper deals with the influence of logistic vector on procedures used in utility steam turbines vibrational diagnostics, in particular on estimated criterial values of diagnostic symptoms. This influence has been accounted for in terms of a scalar measure of the logistic vector. Necessary modification of limit value determination procedures has been described. Quantitative influence on vibration characteristics is described for several units operated by national power industry. Normalization procedure, accounting for the logistic vector, has been proposed and an example of its application is given.
Źródło:: Diagnostyka; 2001, 25; 49-56
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Predicting the default risk of companies. Comparison of credit scoring models: LOGIT vs Support Vector Machines
Przewidywanie ryzyka kredytowego przedsiębiorstw niefinansowych. Porównanie modeli scoringowych: regresja logistyczna vs Support Vector Machine
Autorzy:: Nehrebecka, Natalia
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/425217.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: Basel III
Internal Rating Based System
credit scoring
Support Vector Machines
logistic regression
Opis:: The aim of the article is to compare models on a train and validation sample, which will be created using logistic regression and Support Vector Machine (SVM) and will be used to assess the credit risk of non-financial enterprises. When creating models, the variables will be subjected to the transformation of the Weight of Evidence (WoE), the number of potential predictions will be reduced based on the Information Value (IV) statistics. The quality of the models will be assessed according to the most popular criteria such as GINI statistics, Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Area Under Receiver Operating Characteristic (AUROC). Based on the results, it was found that there are significant differences between the logistic regression model of discriminatory character and the SVM for the model sample. In the case of a validation sample, logistic regression has the best prognostic capability. These analyses can be used to reduce the risk of negative effects on the financial sector.
Źródło:: Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 2; 54-73
1507-3866
Pojawia się w:: Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "logistic vector" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język