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 "multidimensional data analysis." wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Zastosowanie funkcji przynależności w analizie subiektywnego postrzegania jakości życia
    Application of membership function in the analysis of subjective perception of quality of life
    Autorzy:
    Dudek, Hanna
    Szczesny, Wiesław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425020.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    membership function
    quality of life
    multidimensional data analysis
    Opis:
    In this paper a multivariate analysis of the subjective perception of quality of life is undertaken. In the analysis methods of a fuzzy set theory are applied. The study is conducted on data from the Social Diagnosis 2013. It includes 16 items relating to the evaluation of satisfaction with particular aspects of life. Each of these items is measured on a 7-grade scale. The item’s categories are converted into a [0, 1] interval by using a membership function. In order to aggregate items into synthetic indicators various systems of weights are used. It is found that the choice of weights does not significantly affect the distribution of synthetic indicators. In the next stage, the subjective perception of the quality of life in different socio- -demographic groups is analyzed. It is found that such characteristics as gender, place of residence, size of household, education level and age are important determinants of subjective perception of quality of life.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 4 (50); 62-78
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS IN THE CREATION OF MEDICAL CLUSTERS IN ŁÓDŹ – A CONCEPTUAL WORK
    WIELOWYMIAROWA ANALIZA W TWORZENIU KLASTRÓW MEDYCZNYCH W ŁODZI – PRACA KONCEPCYJNA
    Autorzy:
    Twaróg, Sebastian
    Ojrzyńska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654190.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Klaster medyczny
    wielowymiarowe analizy danych.
    Medical cluster
    multidimensional data analysis.
    Opis:
    Celem artykułu jest zaprezentowanie koncepcji doboru podmiotów świadczących usługi medyczne w województwie łódzkim do klastrów. Klaster medyczny to celowo dobrana grupa podmiotów o kompetencjach komplementarnych połączona zależnościami o charakterze organizacyjnym, prawnym, finansowym i naukowym, którego celem jest konsumpcja efektu synergii z korzyścią dla pacjentów, budżetu państwa i nauki. W badaniu wykorzystano metody wielowymiarowej analizy danych. W pierwszej kolejności za pomocą hierarchicznej procedury grupowania wyodrębniono grupy podobnych do siebie z punktu widzenia kompetencji medycznych szpitali. Następnie określono kryteria podziału charakteryzujące odrębności kompetencyjne w ramach grup. W ten sposób otrzymano grupy szpitali niepodobnych (najbardziej różnych od siebie). Następnie na podstawie kryterium minimalnej odległości z każdej grupy szpitali wybierano po jednym obiekcie, aby w ten sposób otrzymać nowe grupy obiektów, zdecydowanie różnych pod względem możliwości oferowanych usług medycznych, a jednocześnie znajdujących się w niedalekiej odległości od siebie. Te dwa aspekty mogą stanowić przesłankę do zainicjowania współpracy między tymi obiektami w ramach klastra medycznego.
    This article aims at presenting a concept of the way entities that provide medical services should be selected for clusters. A medical cluster is a designated group of entities that represent complimentary competencies and are connected organisational, legal, financial and scientific interdependencies. A medical cluster is oriented to benefit from a synergy effect to support patients, the state budget and science. The research employed a multidimensional data analysis. Firstly, a hierarchical grouping procedure was used to distinguish groups of hospitals that have similar medical competencies. Then, division criteria that characterise competence differences within the groups in question were found.  This way, groups of dissimilar (the most dissimilar) hospitals were obtained. Subsequently, on the basis of a minimal distance criterion, one entity was selected from each group to obtain new groups of entities that were decisively different in the context of medical services offered and simultaneously situated in the close vicinity to one another. These two aspects may offer some premises to initiate co-operation between the entities subject to the research within a given medical cluster.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 6, 309
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Economic contexts of differences in digital exclusion
    Ekonomiczne uwarunkowania zróżnicowania wykluczenia cyfrowego
    Autorzy:
    Śmiałowski, T.
    Ochnio, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2118631.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    ICT
    income
    socio-economic groups
    inequalities
    multidimensional data analysis
    dochody
    grupa społeczno-ekonomiczna
    zróżnicowanie
    wielowymiarowa analiza danych
    Opis:
    In the 21st century, the problem of digital divide is more and more dynamic. Lack of access to digital technology is now the same exclusion as once slavery, lack of access to education or to work. The paper presents the results of research on the impact of belonging to a socio-economic group and income on a scale and diversity of the digital divide of Polish households in 2003–2015. Author’s digital divide indicator was used to as- sess the impact. In the analyzed period, the scale of digital divide is gradually decreasing, however, its level depends on the socio-economic group and the income. From all socio-economic groups only in the group of students the digital exclusion as marginal. However, the phenomenon of digital divide was the most notice- able among the groups of farmers, pensioners and retirees – almost 80% of people from these groups were excluded or at risk of digital divide. In the case of the second analyzed factor, the research has shown that with the increase in income, the scale of digital divide and its diversification were getting smaller.
    W XXI wieku problem wykluczenia cyfrowego nabiera coraz większej dynamiki. Brak dostępu do technologii cyfrowej jest obecnie takim samym wykluczeniem jak niegdyś niewolnictwo, brak dostępu do edukacji lub pracy. W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących wpływu przynależności do grupy społeczno-ekonomicznej oraz dochodów na skalę i zróżnicowanie wykluczenia cyfrowego polskich gospodarstw domowych w latach 2003–2015. Do oceny wpływu wykorzystano autorski wskaźnik wykluczenia cyfrowego. Pro- wadzone badania wykazały, że w analizowanym okresie skala tego wykluczenia ulega stopniowemu zmniej- szeniu, jednakże jego poziom był uzależniony od przynależności do danej grupy społeczno-ekonomicznej oraz wielkości dochodów. Ze wszystkich grup społeczno-ekonomicznych tylko wśród uczniów i studentów to zjawisko występowało w marginalnym stopniu. Z kolei wśród rolników, rencistów i emerytów było ono najbardziej zauważalne – blisko 80% osób z tych grup było wykluczonych lub zagrożonych wykluczeniem cyfrowym. W przypadku drugiego analizowanego czynnika badania wykazały, że wraz ze wzrostem dochodów skala wykluczenia cyfrowego oraz jego zróżnicowanie były coraz mniejsze.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia; 2019, 18, 2; 119-128
    1644-0757
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ kryzysów w XXI wieku na sektor transportu kolejowego w Polsce w aspekcie zachowania bezpieczeństwa ekonomicznego
    The impact of crises in the 21st century on the railway transport sector in Poland in terms of economic security
    Autorzy:
    Latosiewicz, Dariusz
    Kozicki, Bartosz
    Magniszewski, Marek
    Tołwiński, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/22446486.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
    Tematy:
    transport
    rail transport
    COVID-19
    financial crisis
    multidimensional data analysis
    transport kolejowy
    kryzys finansowy
    wielowymiarowa analiza danych
    Opis:
    W artykule przeprowadzono badania dotyczące wpływu kryzysu finansowego w latach 2007-2009 oraz pandemii COVID-19 w 2020 roku na sektor transportu kolejowego towarowego i pasażerskiego. W opracowaniu zastosowano wielowymiarowe analizy porównawcze. Pozyskane do badań dane poddano grupowaniu. Następnie zestawiano je na skategoryzowanych wykresach liniowych i słupkowych. Z przeprowadzonych badań wynika, że w czasie kryzysu finansowego pomiędzy 2007 a 2009 rokiem zaobserwowano spadek liczby przewiezionych towarów o 48 488 tys. ton. W okresie pandemii COVID-19 pomiędzy 2019 i 2020 rokiem również widoczny był spadek liczby towarów ‒ o 15 363 tys. ton. Natomiast rozpatrując liczbę przewiezionych pasażerów, w czasie kryzysu finansowego pomiędzy 2007 a 2009 rokiem w Polsce nastąpił wzrost o 1928 osób, a w okresie oddziaływania COVID-19 w 2020 w porównaniu do 2019 roku spadek o 130 270 pasażerów. Badając sektor pasażerskiego transportu kolejowego w Polsce, zaobserwowano w latach 2003-2021 spadek liczby zatrudnionych o 385 pracowników. W czasie kryzysu finansowego pomiędzy 2007 a 2009 rokiem odnotowano wzrost liczby zatrudnionych o 5745 osób, natomiast w czasie pandemii COVID-19 w 2020 roku w porównaniu do 2019 roku spadek o 109. W przypadku sektora pasażerskiego transportu kolejowego w Polsce liczba zatrudnionych oscylowała wokół średniej arytmetycznej 23 914 pracowników. W latach 2003-2007 zaobserwować można trend malejący, a następnie w 2008 roku silny wzrost i w kolejnych latach tendencję malejącą.
    The article presents research on the impact of the financial crisis between 2007-2009 and the COVID-19 pandemic in 2020 on the freight and passenger rail transport sector. Multidimensional comparative analyses were used in the study. The data obtained for the research were grouped. They were, then, compiled on categorized line and bar charts. The research shows that during the financial crisis between 2007-2009, a decrease in the number of transported goods by 48 488 thousand tons was observed. During the COVID-19 pandemic between 2019 and 2020, a decrease in the number of goods was also visible - by 15,363 tones. However, when considering the number of passengers transported, during the financial crisis between 2007-2009 in Poland there was an increase by 1,928 people and in the period of impact of COVID-19 in 2020 compared to 2019 a decrease by 130,270 passengers. When examining the rail passenger transport sector in Poland, a decrease in the number of employees by 385 was observed in the years 2003-2021. During the financial crisis between 2007-2009, the number of employees increased by 5,745 people, while during the COVID-19 pandemic in 2020, compared to 2019, it decreased by 109. In the case of the rail passenger transport sector in Poland, the number of employees oscillated around the arithmetic mean of 23,914 employees. Between 2003-2007, a downward trend can be observed, followed by a visible increase in 2008 and a downward trend in subsequent years.
    Źródło:
    Polityka i Społeczeństwo; 2023, 21, 1; 177-190
    1732-9639
    Pojawia się w:
    Polityka i Społeczeństwo
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    APPLICATION OF ARMAX MEASURE FOR ANALYSIS OF FOOD PREFERENCE CHANGES IN ASIAN COUNTRIES 2001-2013
    Autorzy:
    Ochnio, Luiza
    Koszela, Grzegorz
    Suebpongsang, Pornsiri
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453031.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    consumer preferences in Asia
    food products
    multidimensional data analysis
    GCA
    ar measure
    overrepresentation map
    ranking
    grouping of objects
    Opis:
    The research of food preferences has, besides a sociological aspect, an economic aspect and is a good starting point for estimating the willingness to incur expenditures on the consumption of individual products. In the paper, the authors compared food preferences on the Asian market for 9 product groups. Due to the complexity of the problem, the study included 17 selected countries of Central and Southeast Asia (China, Mongolia, Japan, India, Thailand, Indonesia, Kazakhstan, Uzbekistan, Tajikistan, Malaysia, Myanmar, the Philippines, Pakistan, Cambodia, Vietnam, Laos, Sri Lanka). The research was carried out on data from 2001 to 2013 with the use of the methods of gradual data analysis. In some countries there were no major changes in nutrition and food consumption, which can be explained by the stabilized political and socio-economic situation. The best example is Thailand.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2018, 19, 4; 419-429
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Changes in the flow and quality of water in the dam reservoir of the Mała Panew catchment (South Poland) characterized by multidimensional data analysis
    Zmiany przepływów i jakości wód zbiornika zaporowego w zlewni rzeki Mała Panew (południowa Polska) określone z zastosowaniem wielowymiarowych analiz danych
    Autorzy:
    Wiatkowski, Mirosław
    Wiatkowska, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/204806.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    water reservoir
    river
    water flow
    water quality
    multidimensional data analysis
    principal component analysis
    PCA
    zbiornik wodny
    rzeka
    przepływ wody
    jakość wody
    wielowymiarowa analiza danych
    analiza głównych składowych
    Opis:
    Multidimensional exploratory techniques, such as the Principal Component Analysis (PCA), have been used to analyze long-term changes in the flow regime and quality of water of the lowland dam reservoir Turawa (south-west Poland) in the catchment of the Mała Panew river (a tributary of the Odra). The paper proves that during the period of 1998–2016 the Turawa reservoir was equalizing the river’s water flow. Moreover, various physicochemical water quality indicators were analyzed at three measurement points (at the tributary’s mouth into the reservoir, in the reservoir itself and at the outflow from the reservoir). The water quality assessment was performed by analyzing physicochemical indicators such as water temperature, TSS, pH, dissolved oxygen, BOD5, NH4+, NOˉ3, NOˉ2, N, PO43-, P, electrolytic conductivity, DS, SO42- and Clˉ. Furthermore, the correlations between all these water quality indicators were analyzed statistically at each measurement point, at the statistical signifi cance level of p ≤ 0.05. PCA was used to determine the structures between these water quality variables at each measurement point. As a result, a theoretical model was obtained that describes the regularities in the relationships between the indicators. PCA has shown that biogenic indicators have the strongest infl uence on the water quality in the Mała Panew. Lastly, the differences between the averages of the water quality indicators of the infl owing and of the outflowing water were considered and their signifi cance was analyzed. PCA unveiled structure and complexity of interconnections between river flow and water quality. The paper shows that such statistical methods can be valuable tools for developing suitable water management strategies for the catchment and the reservoir itself.
    Eksploracyjne techniki wielowymiarowe, takie jak analiza składowych głównych (PCA), zostały zastosowane w celu analizy wieloletnich (lata 1998-2016) zmian przepływów i jakości wód nizinnego zbiornika zaporowego Turawa (południowo-zachodnia Polska) w zlewni rzeki Mała Panew (dopływ rzeki Odry). W pracy wykazano, że w okresie 1998-2016 zbiornik Turawa w znacznym stopniu wyrównywał przepływy wód rzeki Mała Panew. Analizowano również wskaźniki fizykochemiczne jakości wód na trzech stanowiskach pomiarowych (dopływ do zbiornika, w zbiorniku i na odpływie ze zbiornika). Ocenę jakości wody wykonano analizując wskaźniki fizykochemiczne takie jak: temperaturę wody, zawiesinę ogólną, pH, tlen rozpuszczony,BOD5, NH4+, NOˉ3, NOˉ2, N, PO43-, P, przewodność elektrolityczną, substancje rozpuszczone, siarczany SO42- - i chlorki Clˉ. Analizie statystycznej poddano również związki korelacyjne pomiędzy wszystkimi wskaźnikami jakości wody na poszczególnych stanowiskach pomiarowych, istotne statystycznie na poziomie p<0,05. W celu wykrycia struktur zachodzących między wskaźnikami jakości wody na każdym stanowisku pomiarowym, zastosowano analizę składowych głównych (PCA) (Principal Components Analysis), w efekcie której otrzymano teoretyczny model opisujący prawidłowości w zależnościach między analizowanymi wskaźnikami jakości wód. Analiza składowych głównych (PCA) wykazała, że jakość wody rzeki Mała Panew najsilniej determinowały wskaźniki biogenne. Analizowano również istotność różnic między średnimi stężeniami wskaźników jakości wody dopływającej do zbiornika i wody odpływającej ze zbiornika. Na podstawie zastosowanych metod eksploracyjnej analizy danych możliwe było rozpoznanie struktur i złożoności powiązań zachodzących pomiędzy przepływami wód oraz wskaźnikami jakości wód w rzece Mała Panew. W pracy wykazano, że metody te mogą stanowić niezbędne narzędzie w zakresie podejmowania strategicznych decyzji i rozwiązań w zakresie racjonalnego gospodarowania wodą zarówno w zlewni zbiornika jak i w zbiorniku wodnym.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2019, 45, 1; 26-41
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Impact of Road Transport on Air Pollution in EU Countries
    Wpływ transportu drogowego na zanieczyszczenie powietrza w krajach UE
    Autorzy:
    Ochnio, Luiza
    Koszela, Grzegorz
    Rokicki, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1811647.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    road transport
    transport infrastructure
    air pollution
    EU
    environmental Kuznets curve
    multidimensional data analysis
    transport drogowy
    infrastruktura transportowa
    zanieczyszczenie powietrza
    UE
    środowiskowa krzywa Kuznetsa
    wielowymiarowa analiza danych
    Opis:
    The main purpose of the work is to show the level of air pollution emitted by road transport and its relationship with economic development and transport infrastructure in European Union countries. The study presents the diversity in emissions of road transport by countries, shows the dynamics of changes in this area, determines the relationships between the level of economic development, equipping with road infrastructure and emissions of air pollution in EU countries. The research period concerned the years 2006-2017. The sources of data was EUROSTAT database. The ranking built by means of multidimensional data analysis tools indicated Portugal and Luxembourg as countries with relatively high emissions of air pollutants (group 3), countries with moderate emissions are Bulgaria, Malta, Cyprus and Sweden (group 2). Analysis of data on the rate of change in emissions and the volume of GDP in EU countries also indicates compliance with the Kuznets environmental curve.
    Celem głównym pracy było porównanie poziomu zanieczyszczenia powietrza emitowanego przez transport drogowy i jego związku z rozwojem gospodarczym i infrastrukturą transportową w krajach Unii Europejskiej w latach 2006-2017. W pracy przedstawiono zróżnicowanie w emisji zanieczyszczeń przez transport drogowy w krajach UE, ukazano dynamikę zmian w tym zakresie, określono związki i między poziomem rozwoju gospodarczego, wyposażeniem w infrastrukturę drogową, a emisją zanieczyszczeń powietrza. Dane pochodziły z baz i raportów EUROSTAT. Zbudowany za pomocą metod wielowymiarowej analizy danych ranking szeregujący Państwa pod względem emisji związków do atmosfery pochodzących z transportu i uwzględniając infrastrukturę drogową oraz powierzchnię kraju, wskazał na Portugalię i Luksemburg jako kraje o stosunkowo dużej emisji (grupa 3), kraje o umiarkowanej emisji to Bułgaria, Malta, Cypr oraz Szwecja (grupa 2). Analiza tempa zmian emisji zanieczyszczeń do powietrza oraz wielkości PKB w krajach Unii wskazuje także na zgodność ze środowiskową krzywą Kuznetsa.
    Źródło:
    Rocznik Ochrona Środowiska; 2020, Tom 22, cz. 2; 1058-1073
    1506-218X
    Pojawia się w:
    Rocznik Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multidimensional Scaling in Economic Research
    Wielowymiarowe skalowanie w badaniach ekonomicznych
    Autorzy:
    Biela, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904915.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    multidimensional scaling
    theory of data decision analysis
    Opis:
    A relationship between the theoretical terms and the observational ones, called also a perceptual or observational, is essential for scientific research of empirical type, including social sciences and economic sciences. This relationship cannot be clarified in terms of a complete definition but only by a partial definition. This methodological truth is well known since R. Carnap's works. Later on it was developed in methodology of sciences by the Polish logicians: Przełęcki, Poznański and Kamiński. Multivariable techniques are necessary when one wants to define the relationships between variables in economic and social sciences. However, the results obtained in such analysis are often unsatisfactory because the residual variance is too large. Multidimensional scaling proposes quite a different methodological approach for seeking the relationship between the theoretical terms and the observational ones. This paper aims: (1) to show what kind of methodological proposition is multidimensional scaling; (2) to show what are the possible directions of applying multidimensional scaling to social and economic analysis; (3) to define the multidimensional character of decision analysis.
    W badaniach naukowych typu empirycznego (do których należą również nauki społeczne i ekonomiczne) istotne znaczenie ma określenie związku pomiędzy terminami teoretycznymi a terminami empirycznymi. Związku tego nie da się ustalić w postaci definicji zupełnych, lecz tylko i wyłącznie przez definicje cząstkowe. Ta prawda znana jest już od czasu prac R. Carnapa, a została utrwalona i rozwinięta w metodologii nauk przez polskich logików: Przełęckiego, Poznańskiego, Kamińskiego. W określaniu związków pomiędzy analizowanymi zmiennymi w naukach społecznych i ekonomicznych konieczne jest stosowanie technik wielozmiennowych. Wyniki uzyskanych analiz nie są jednak zadowalające z uwagi na ich zbyt wielką wariancję resztową. Nieco inne podejście metodologiczne w poszukiwaniu związku między terminami teoretycznymi i empirycznymi proponuje skalowanie wielowymiarowe. Artykuł omawia założenia metodologiczne skalowania wielowymiarowego, teorię danych С. H. Coombsa (1964) jako podstawę logiczną tego skalowania oraz przydatność tej metody w analizie decyzyjnej. Wskazano, iż skalowanie wielowymiarowe może okazać się przydatne w pierwszych etapach pracy badawczej, eksperckiej, analitycznej czy aplikacyjnej, gdy należy usystematyzować zebrane dane i na tej podstawie przystąpić dopiero do formułowania hipotez, sądów, diagnoz, ocen. Istnieje jeszcze jedna możliwość wykorzystania skalowania wielowymiarowego, a jest nią mianowicie integrowanie różnych opinii oraz ekspertyz w przedmiotowej kwestii.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 175
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new method for identifying outlying subsets of data
    Autorzy:
    Zalewska, M.
    Grzanka, A.
    Niemiro, W.
    Samoliński, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/970610.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    misclassification error
    discriminant analysis
    multidimensional homogeneity test
    medical data
    Opis:
    In various branches of science, e.g. medicine, economics, sociology, it is necessary to identify or detect outlying subsets of data. Suppose that the set of data is partitioned into many relatively small subsets and we have some reason to suspect that one or several of these subsets may be atypical or aberrant. We propose applying a new measure of separability, based on the ideas borrowed from the discriminant analysis. In our paper we define two versions of this measure, both using a jacknife, leave-one-out, estimator of classification error. If a suspected subset is significantly well separated from the main bulk of data, then we regard it as outlying. The usefulness of our algorithm is illustrated on a set of medical data collected in a large survey "Epidemiology of Allergic Diseases in Poland" (ECAP). We also tested our method on artificial data sets and on the classical IRIS data set. For a comparison, we report the results of a homogeneity test of Bartoszyński, Pearl and Lawrence, applied to the same data sets.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2008, 37, 3; 693-709
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of multidimensional data visualization by means of self-organizing Kohonen maps to evaluate classification possibilities of various coal types
    Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą sieci Kohonena do oceny możliwości klasyfikacji różnych typów węgla
    Autorzy:
    Jamróz, D.
    Niedoba, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220033.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Kohonen maps
    grained material analysis
    coal
    multidimensional data
    multidimensional visualization methods
    sieci Kohonena
    analiza materiału uziarnionego
    dane wielowymiarowe
    metody wizualizacji wielowymiarowej
    Opis:
    Multidimensional data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analysed objects. In the case of grained materials e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. To achieve this purpose, the method of Kohonen maps was applied by means of which three types of coal – 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated. It was stated that the applied methodology allows to identify certain coal types efficiently and can be used as a qualitative criterion for grained materials.
    Metody wizualizacji wielowymiarowych danych są nowoczesnym narzędziem umożliwiającym klasyfikację analizowanych obiektów, którymi mogą być różnego typu dane opisujące wybrane zjawisko lub materiał. W przypadku materiałów uziarnionych, jakim jest np. węgiel, wiele cech ma wpływ na jakość materiału, tj. np. gęstość, wielkość ziaren, ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki itp. Na potrzeby artykułu przeprowadzono rozdział węgli z trzech wybranych kopalni węgla kamiennego, zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Każda z tych kopalni pracuje na innego typu węglu. W tym przypadku były to węgle o typach 31, 34.2 oraz 35 (według polskiej klasyfikacji typów węgla). Najpierw, materiał został podzielony na klasy ziarnowe a następnie za pomocą rozdziale w cieczy ciężkiej (roztwór chlorku cynku) na frakcje gęstościowe. Dla tak przygotowanego materiału przeprowadzono następnie analizy chemiczne mające na celu określenie takich parametrów, jak zawartość siarki, zawartość popiołu, zawartość części lotnych, ciepło spalania oraz wilgotność analityczną. W ten sposób, dla każdej klaso-frakcji uzyskano bogate charakterystyki badanego materiału. Nasuwa się więc pytanie, czy możliwa jest identyfikacja typu węgla za pomocą dostępnych danych. W tym celu zastosowano wielowymiarową technikę wizualizacji statystycznej. Istnieje wiele metod takiej wizualizacji, z których kilka było już przedmiotem wcześniejszych publikacji autorów. W tym wypadku autorzy zdecydowali się zastosować metodę sieci Kohonena. Metoda ta została opisana w rozdziale 2 pracy, gdzie oprócz opisu teoretycznego podano również główne wzory stosowane podczas modelowania tą metodą (wzory (1)-(5)). Do zbadania postawionego problemu wykorzystano optymalną liczbę iteracji i optymalny czas uczenia sieci. Pewnym problemem pojawiającym się przy takiej wizualizacji jest konieczność doboru parametrów, w celu uzyskania widoku, który w sposób czytelny prezentuje poszukiwane przez nas informacje. Należy wspomnieć, że w trakcie prowadzonych eksperymentów uzyskiwano widoki przy użyciu sieci neuronowej o wielkości od 10 × 10 do 100 × 100 neuronów. Widoki były uzyskiwane przy wartości parametru MAX_DISTANCE od 1 do wielkości sieci oraz parametru ITER od 1 do 5000. Eksperymenty były prowadzone dla różnych wzorów określających modyfikację wag. Przedstawione w pracy wyniki stanowią najbardziej czytelne z uzyskanych. Wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu sieci Kohonena pozwala stwierdzić, że informacje zawarte w analizowanych siedmiowymiarowych danych są wystarczające do prawidłowej klasyfikacji typów węgla 31, 34.2 oraz 35, przy czym nawet zobrazowanie 3 typów węgla na jednym rysunku pozwala stwierdzić, że neurony reprezentujące próbki węgla danego typu gromadzą się w skupiskach, które można od siebie odseparować. Z tego wynika, że dane zawierają informacje wystarczające do prawidłowej klasyfikacji węgla. Zauważyć jednak warto, że przedstawienie przy pomocy sieci Kohonena, danych reprezentujących różne typy węgla parami, pozwala uzyskać jeszcze bardziej czytelne wyniki. Najlepsze efekty osiągnięto dla sieci o 40 wierszach oraz 40 kolumnach neuronów, co łącznie dało liczbę 1600 neuronów, zaś czytelność wyników rośnie wraz z postępem uczenia sieci neuronowej (wzrostem parametru ITER). Przeprowadzone doświadczenia w pełni potwierdzają, że zastosowana metoda może być z powodzeniem wykorzystana w badaniach jakościowych związanych z różnego typu materiałami uziarnionymi, w tym również węglem. Badania w tym zakresie są kontynuowane.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 39-50
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Switch preference analysis by the drift vector method
    Analiza zmian preferencji z wykorzystaniem metody wektorów dryfu
    Autorzy:
    Zaborski, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654523.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza preferencji
    skalowanie wielowymiarowe
    dane asymetryczne
    wektory dryfu
    preference analysis
    multidimensional scaling
    asymmetric data
    drift vectors
    Opis:
    Punktem wyjścia w skalowaniu wielowymiarowym jest symetryczna macierz niepodobieństw. Jednak macierz danych o zmianach preferencji (np. prawdopodobieństwo, że konsument dokonuje zakupu marki j pod warunkiem, że przy wcześniejszych zakupach była to marka i, liczba osób deklarujących, że marka j jest przez nich najbardziej preferowana, mimo że we wcześniejszym okresie była to marka i i in.) nie jest symetryczna. Dla takich danych uśrednienie odpowiednich wartości niepodobieństw prowadzi do utraty cennych informacji dotyczących analizowanego zjawiska, stąd konieczność stosowania metod właściwych dla danych niesymetrycznych. Spośród wybranych metod niesymetrycznego skalowania wielowymiarowego szczególną uwagę zwrócono na metodę wektorów dryfu. Metoda ta umożliwia równoczesną prezentację na mapie percepcyjnej konfiguracji punktów reprezentujących analizowane obiekty, jak również wektorów wskazujących kierunek i siłę zmian zachodzących w preferencjach respondentów.
    The matrix of  switch preference data (e.g. one’s preference for brand j, given that one has already defined his/her first choice for brand i) is not symmetric. The averaging of  appropriate off-diagonal proximity entries for such data leads to the loss of information, hence the necessity to use appropriate methods for asymmetric data. Among the chosen methods of asymmetric multidimensional scaling, particular attention was paid to the drift vectors method. This method enables to present simultaneously on the perceptual map both the configuration of points representing the analyzed objects and the vectors indicating the direction and the strength of changes in the respondents preferences.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2015, 3, 314
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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