Temat: partitioning method - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Application of the partitioning method to specific Toeplitz matrices
Autorzy:: Stanimirović, P.
Miladinović, M.
Stojanović, I.
Miljković, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/330588.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: Moore-Penrose inverse
partitioning method
Toeplitz matrices
MATLAB
image restoration
odwrotność Moore-Penrose
metoda partycjonowania
macierze Teoplitza
odtworzenie obrazu
Opis:: We propose an adaptation of the partitioning method for determination of the Moore–Penrose inverse of a matrix augmented by a block-column matrix. A simplified implementation of the partitioning method on specific Toeplitz matrices is obtained. The idea for observing this type of Toeplitz matrices lies in the fact that they appear in the linear motion blur models in which blurring matrices (representing the convolution kernels) are known in advance. The advantage of the introduced method is a significant reduction in the computational time required to calculate the Moore–Penrose inverse of specific Toeplitz matrices of an arbitrary size. The method is implemented in MATLAB, and illustrative examples are presented.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 4; 809-821
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: The TDP method of seed yield component analysis in grain legume breeding
Autorzy:: Golaszewski, J
Idzkowska, M.
Milewska, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2044235.pdf
Data publikacji:: 1998
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: breeding population
path analysis
stem
treatment factor
multiple regression
yield component
grain legume
multivariate method
seed
two-dimensional partitioning method
Vicia faba
ontogenesis
plant height
fruiting node
broad bean
fodder pea
Pisum sativum
Opis:: The results of plant breeding trials with populations of fodder pea strains and broad bean hybrids were the basis of consideration on the interrelationship between some traits - the yield structure elements. Developed by Eaton, a relatively new method of yield component analysis called the two-dimensional partitioning method (TDP) was applied to analyse the data. The method, which combines multiple regression and ANOVA, allows for concise tabular presentation and simple interpretation of the distribution of traits in one direction and the sources of variance according to ANOVA model in the other direction. Additionally, the interpretation of the results was supported by such standard statistical techniques as ANOVA, simple and multiple regression and path analysis. The main components of pea yielding were plant height and the number of pods per plant. Among the analysed characters of broad bean the number of nodes with pods on the main stem, which turned out to be the determinant of broad bean yielding, might be strongly affected by environmental conditions. The number of nodes with pods might be considered a selecting character of high potential yielding of broad bean genotypes.
Źródło:: Journal of Applied Genetics; 1998, 39, 4; 299-308
1234-1983
Pojawia się w:: Journal of Applied Genetics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: The selection of areas for case study research in socio-economic geography with the application of k-means clustering
Wybór obszarów do studiów przypadku w geografii społeczno-ekonomicznej z zastosowaniem metody grupowania k-średnich
Autorzy:: Warchalska-Troll, Agata
Warchalski, Tomasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1984996.pdf
Data publikacji:: 2022-02-28
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: case study
k-means partitioning
elbow method
pseudo-F statistic
Calinski-Harabasz index
studium przypadku
grupowanie metodą k-średnich
metoda łokcia
statystyka pseudo-F
wskaźnik Calińskiego-Harabasza
Opis:: The grouping techniques which are known in statistics are rarely used by geographers to select a research area. The aim of the paper is to examine the potential use of the k-means clustering (partitioning) method for the selection of spatial units (here: gminas, i.e. the lowest administrative units in Poland) for case studies in socio-economic geography. We explored this topic by solving a practical problem consisting in the optimal designation of gminas for in-depth research on the interaction between nature protection and local and regional development in the Polish Carpathians. Particular attention was devoted to defining an appropriate number of clusters by means of the elbow method as well as the pseudo-F statistic (the Calinski-Harabasz index). The data for the analysis were mostly provided by Statistics Poland and covered the period of 1999–2012. The multi-stage procedure resulted in the selection of the following gminas: Cisna, Lipinki, Ochotnica Dolna, Sękowa, Szczawnica and Zawoja. The example described in the paper demonstrates that the k-means technique, despite its certain deficiencies, may prove useful for creating classifications and typologies leading to the selection of case study sites, as it is relatively time-effective, intuitive and available in opensource software. At the same time, due to the complexity of the socio-economic characteristics of the areas, the application of this method in socio-economic geography may require support in terms of the interpretation of the results through the analysis of additional data sources and expert knowledge.
Znane w statystyce techniki grupowania są rzadko wykorzystywane przez geografów do wyboru obszaru badań. Celem analiz opisanych w artykule było sprawdzenie możliwości zastosowania metody podziału k-średnich do wyboru jednostek przestrzennych (w tym przypadku gmin) do studiów przypadku. Dokonano tego poprzez rozwiązanie problemu metodycznego polegającego na optymalnym wyznaczeniu gmin do pogłębionych badań nad relacją między ochroną przyrody a rozwojem lokalnym i regionalnym w polskich Karpatach. Szczególną uwagę zwrócono na określenie odpowiedniej liczby skupień za pomocą metody łokcia (ang. elbow method) oraz statystyki pseudo-F (wskaźnika Calińskiego-Harabasza). Dane wykorzystane w analizach pochodziły z Głównego Urzędu Statystycznego i obejmowały okres 1999–2012. W rezultacie kilkustopniowej procedury wytypowano gminy: Cisna, Lipinki, Ochotnica Dolna, Sękowa, Szczawnica i Zawoja. Opisany w artykule przykład pokazuje, że metoda k-średnich, pomimo pewnych słabości, może być przydatna do tworzenia klasyfikacji i typologii prowadzących do wyboru obszarów do studiów przypadku ze względu na jej użyteczność oraz dostępność w oprogramowaniu typu open source. Zarazem jednak – z uwagi na stopień złożoności społeczno-ekonomicznych cech obszarów – zastosowanie tej metody w geografii społeczno-ekonomicznej może wymagać wsparcia interpretacji jej wyników analizą dodatkowych źródeł informacji oraz wiedzą ekspercką.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 2; 1-20
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "partitioning method" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język