Informacja

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

Wyszukujesz frazę "multidimensional regression" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
The Application of Statistical Methods to Identify Factors Determining Employment Effectiveness in District Labour Offices in Poland
Wykorzystanie metod statystycznych do identyfikacji czynników determinujących efektywność zatrudnieniową w powiatowych urzędach pracy w Polsce
Autorzy:
Bąk, Iwona
Wawrzyniak, Katarzyna
Oesterreich, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657068.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza korelacji
regresja krokowa
unitaryzacja zerowana
wielowymiarowa analiza korespondencji
efektywność zatrudnieniowa
powiatowe urzędy pracy
correlation analysis
stepwise regression
zeroed unitarization
multidimensional correspondence analysis
employment effectiveness
District Labor Offices
Opis:
W Polsce do instytucji realizujących zadania publiczne w zakresie rynku pracy należą publiczne służby zatrudnienia, w tym powiatowe urzędy pracy (PUP‑y). Urzędy te, stosując aktywne formy aktywizacji osob bezrobotnych, starają się przywrocić je na otwarty rynek pracy. Działania PUP‑ow w zakresie aktywizacji klientow podlegają corocznej ocenie. Zgodnie z ustawą o promocji zatrudnienia i instytucjach rynku pracy do oceny funkcjonowania urzędow pracy w latach 2015–2017 wybrane zostały cztery wskaźniki. Wśrod nich istotne znaczenie ma wskaźnik efektywności zatrudnieniowej, gdyż jego poziom pozwala ocenić, w jakim stopniu aktywne formy aktywizacji osob bezrobotnych, realizowane przez PUP‑y, przyczyniają się do powrotu bezrobotnych do zatrudnienia. Ta ocena jest na tyle istotna, że w Polsce i w innych krajach prowadzone są badania dotyczące zarowno działań aktywizujących bezrobotnych, jak i polityki zatrudnieniowej. Celem badań, ktorych wyniki zaprezentowano w artykule, była identyfikacja czynnikow wpływających na wskaźnik efektywności zatrudnieniowej uzyskiwany przez powiatowe urzędy pracy (PUP‑y) funkcjonujące w Polsce w 2016 roku. Wykorzystano wybrane metody statystyczne, w tym analizę korelacji i regresji oraz wielowymiarową analizę korespondencji. Okazało się, że zastosowane metody nie pozwoliły na jednoznaczne zidentyfikowanie czynnikow, ktore w znaczący sposob wpływają na wskaźnik efektywności zatrudnieniowej, obliczanej na podstawie wszystkich form aktywizacji. Może się okazać, że wyraźniejsze zależności udałoby się zidentyfikować, gdyby rozpatrywać ten wskaźnik odrębnie dla poszczegolnych form.
In Poland, institutions that perform public tasks in the field of the labour market are state employment services, including District Labour Offices (PUPs). They try to restore the unemployed to the open labour market using active forms of their activation. The activities of PUPs in the field of customer activation are subject to annual evaluation. According to the “Act on Employment Promotion and on Labour Market Institutions”, four indicators were selected for the evaluation of the functioning of labour offices in 2015–2017. Among them, the employment effectiveness index is very important, as its level allows us to assess to what extent active forms of activation of the unemployed implemented by PUPs contribute to the return of the unemployed to employment. This assessment is so important that in Poland as well as in other countries research has been conducted on both active forms of activation of the unemployed and employment policies. The aim of the research whose results are presented in the article was to identify factors influencing the employment effectiveness index achieved by District Labour Offices (PUPs) operating in Poland in 2016. Selected statistical methods were used, including correlation and regression analysis as well as multidimensional correspondence analysis. It turned out that the methods applied did not make it possible to unambiguously identify factors which had significantly affected the employment effectiveness index calculated on the basis of all forms of activation. It may turn out that clearer relations could be identified if this indicator was considered separately for particular forms of activation.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2019, 4, 343; 235-255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Software support development for numerical solution of ANSYS CFX
Autorzy:
Brestovič, T.
Jasminská, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/387487.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
software
metody numeryczne
regresja wielowymiarowa
ANSYS CFX
numerical methods
multidimensional regression
heat transfer coefficient
Opis:
The paper deals with possibilities to apply a new developed software support for simulation programme ANSYS CFX. A direct export of heat-transfer coefficients into variables used under edge conditions as well as of physical properties of gas mixtures into material properties during simulation solution of technical tasks means a significant saving of time. The paper summarizes in detail description of the software for calculation of heat-transfer coefficient during free convection (HTC-FC) and of material properties of gas mixture (MPGM) that enable to export calculated data directly into the text files which can be imported then into the programme ANSYS CFX.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2013, 7, 4; 215-221
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Postawy Polaków wobec służby cywilnej – nadzieje i oczekiwania
Autorzy:
Itrich-Drabarek, Jolanta
Mider, Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/48555574.pdf
Data publikacji:
2023-01-23
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego
Tematy:
civil service
public opinion
social attitudes
regression modeling
multidimensional scaling
Opis:
Objective: Multidimensional reconstruction is offered of the Poles’ attitudes towards public service and their diversification in various sociodemographic and psychographic categories. Methods: The approach to data collection included computer-assisted telephone research on a sample of N=1,200 adult Poles (18+) and an analysis using descriptive statistics and selected inductive statistics techniques (regression modeling, intergroup difference tests, multidimensional scaling). Results: Analyzes of aggregate and partial dimensions of the Poles’ attitudes towards the civil service were made, models of positive and negative features of the civil service were developed. Conclusions: The study updates the existing research on the image of the civil service in Polish society, has a diagnostic and comparative value. The proposed models have a practical value, pointing to the strengths and weaknesses of the civil service as perceived by the Polish society, broken down into various groups. The predictive value, implications and model validation procedures were discussed.
Źródło:
Studia Iuridica; 2022, 92; 30-49
0137-4346
Pojawia się w:
Studia Iuridica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multidimensional poverty among rural households in ogun state, Nigeria
Autorzy:
Aboaba, Kazeem
Oyekale, Tolulope
Adewuyi, Samuel
Dada, D. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1911933.pdf
Data publikacji:
2019-12-28
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
poverty
Multidimensional Poverty Index
logistic regression
Opis:
This study was carried out to estimate factors influencing the multidimensional poverty status of rural households in Ogun State, Nigeria. A multistage sampling technique was used to select 240 rural households. Data was obtained through the use of a structured interview schedule, and was analyzed with descriptive techniques, multidimensional poverty index and logistic regression models. The result revealed that 69% of the rural households are multidimensionally poor. It was found that (on average) the rural poor households were deprived in 41% of the weighted indicators. Another finding is that rural households were deprived in 28% of total deprivations they could experience. It was also revealed that deprivation in infrastructure contributed most to the total deprivation experienced, followed by deprivation in living standard, social capital, health and education. The study further found that household size (p < 0.05), gender (p < 0.01), off-farm income (p < 0.1), availability of community health extension workers (p < 0.05) and availability of public market (p < 0.1) significantly influence the poverty status of rural households. The study concluded that an increase in household size increases the likelihood of being multidimensionally poor while an increase in off-farm income, access to public market and health extension services reduce the likelihood of being poor. The study recommended that rural farmers diversify their livelihood sources into off-farm activities during their lean periods as this will be instrumental in reducing their poverty status. Also, infrastructural facilities such as good healthcare services and public markets should be put in place as this will go a long way in reducing the poverty status of the rural farmers.
Źródło:
Journal of Agribusiness and Rural Development; 2019, 54, 4; 335-344
1899-5241
Pojawia się w:
Journal of Agribusiness and Rural Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model of hierarchical regression in decision problems of transportation systems
Autorzy:
Topolska, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/393351.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Tematy:
regression model
transport systems
multidimensional classification
model regresji
systemy transportowe
klasyfikacja wielowymiarowa
Opis:
This article presents a method of multilevel hierarchical analysis for managing transportation systems – Intelligent Transport Systems (ITS). The task of multilevel planning it is essential to connect various links of the system. To make decisions a model of hierarchical structure has been applied as quite frequently actions in one point of the system affect results and actions taken in its other constituent. The article presents a method of estimation of the system parameters for the task of prediction. In the article the author is trying to prove that to select appropriate parameters to the model a weak correlation of independent features at simultaneous high correlation of these features with a dependent variable is necessary. All parameters necessary to solve decision problems must be random. A proposed model represents a compromise between estimation of the model in each group of routes separately and for all units of observations without taking into consideration grouping of routes.
Źródło:
Archives of Transport System Telematics; 2017, 10, 2; 27-32
1899-8208
Pojawia się w:
Archives of Transport System Telematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of benzo(a)pyrene content in PM10 using regression methods
Określanie zawartości benzo(a)pirenu w PM10 za pomocą metod regresyjnych
Autorzy:
Gębicki, Jacek
Ludkiewicz, Tomasz
Namieśnik, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1177516.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Medycyny Wsi
Tematy:
"PM10 dust"
"benzo(a)pyrene B(a)P"
"coefficient of determination"
"multidimensional linear regression"
Opis:
The paper presents an attempt of application of multidimensional linear regression to estimation of an empirical model describing the factors influencing on B(a)P content in suspended dust PM10 in Olsztyn and Elbląg city regions between 2010 and 2013. During this period annual average concentration of B(a)P in PM10 exceeded the admissible level 1.5-3 times. Conducted investigations confirm that the reasons of B(a)P concentration increase are low-efficiency individual home heat stations or low-temperature heat sources, which are responsible for so-called low emission during heating period. Dependences between the following quantities were analysed: concentration of PM10 dust in air, air temperature, wind velocity, air humidity. A measure of model fitting to actual B(a)P concentration in PM10 was the coefficient of determination of the model. Application of multidimensional linear regression yielded the equations characterized by high values of the coefficient of determination of the model, especially during heating season. This parameter ranged from 0.54 to 0.80 during the analyzed period.
W pracy przedstawiono próbę zastosowania wielowymiarowej regresji liniowej do szacowania empirycznego modelu opisującego czynniki wpływające na zawartość B(a)P w pyle zawieszonym PM10 na terenie Olsztyna i Elbląga w latach 2010-2013. W tym okresie średnioroczne stężenie B(a)P w pyle PM10 ponad 1,5-3 krotnie przewyższało poziom docelowy. Przeprowadzone badania potwierdziły, że główną przyczyną wzrostu stężenia jest nieefektywność domowych kotłowni czy niskotemperaturowych źródeł ciepła, które odpowiadają za tzw. niską emisję w okresie grzewczym. Analizie poddano wzajemne zależności: stężenia pyłu PM10 w powietrzu, temperaturę powietrza, prędkość wiatru, kierunek wiatru, wilgotność powietrza. Miarą dopasowania modelu do rzeczywistego stężenia B(a)P w PM10 był współczynnik determinacji modelu. Zastosowanie wielowymiarowej regresji liniowej, przyczyniło się do opracowania równań charakteryzujących się wysokimi wartościami współczynnika determinacji modelu zwłaszcza w okresie grzewczym. Parametr ten w analizowanym okresie był na poziomie od 0,54 do 0,80.
Źródło:
Medycyna Środowiskowa - Environmental Medicine; 2015, 18, 4; 23-26
1505-7054
2084-6312
Pojawia się w:
Medycyna Środowiskowa - Environmental Medicine
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian multidimensional-matrix polynomial empirical regression
Autorzy:
Mukha, Vladimir S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2050059.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
regression function
parameter estimation
maximum likelihood estimation
Bayesian estimation
multidimensional matrice
Opis:
The problem of parameter estimation for the polynomial in the input variables regression function is formulated and solved. The input and output variables of the regression function are multidimensional matrices. The parameters of the regression function are assumed to be random independent multidimensional matrices with Gaussian distribution and known mean value and variance matrices. The solution to this problem is a multidimensional-matrix system of the linear algebraic equations in multidimensional-matrix unknown regression function parameters. We consider the particular cases of constant, affine and quadratic regression function, for which we have obtained formulas for parameter calculation. Computer simulation of the quadratic regression function is performed for the two-dimensional matrix input and output variables.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2020, 49, 3; 291--314
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    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