Informacja

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

Wyszukujesz frazę "principal component analysis PCA" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-39 z 39
Tytuł:
Factors of the development of organic farming in Poland at the voivodship level
Autorzy:
Nowak, Ewa
Jadczyszyn, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2148092.pdf
Data publikacji:
2020-12-30
Wydawca:
Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
organic farming
Rural Development Program
Principal component analysis – PCA
voivodships
Polska
Opis:
The purpose of the research based on the data from the Report on the state of organic farming in Poland in 2015–2016 and environmental conditions, was to determine the impact of natural and economic factors and subsidies from EU programs on the level of organic production and to better understand the diver-sity of the spatial structure of organic farming within the system of provinces (voivodships). Nineteen structural, socio-economic and financial features, and 3 environmental features that charac-terize the quality of agricultural production and forms of nature protection for 16 voivodships, were used as assessment criteria.Principal component analysis allowed the basic factors of diver-sification to be discovered of the set of voivodships contained in the hidden structure defined by the features adopted for analysis. Homogeneous groups – organic farming types by voivodships were distinguished using the k-means method.The comparative analysis allowed the connections between the structure of organic farming and its place in voivodships to be highlighted in connection with support for organic farming, the number of producers of organic agricultural products, production of feed on arable land, production of cereals and vegetables. The location of organic farms is related to the occurrence of Natura 2000 areas. The first type includes two voivodships, Zachodnio-pomorskie and Warmińsko-Mazurskie – with the highest level of development of organic farming. In the second type, the fol-lowing voivodships were concentrated: Lubelskie, Łódzkie, Ma-zowieckie, Podlaskie and Świętokrzyskie, with a high level of or-ganic farming, where farms smaller in area, that focus on fruit and vegetable production are the predominant type. In the third type, the following voivodships were located in the region of western Poland: Pomorskie and Wielkopolskie with a medium level of organic farming and very diverse in characteristics, including the largest and smaller organic farms with a low level of fruit and vegetable production. The fourth type includes the Małopolskie and Podkarpackie voivodships with a very small farm area and a small number of producers. In the fifth type with the least developed organic farming with a small number of producers and low fruit and vegetable production, three voivodships focused on the average farm area: Śląskie, Opolskie and Kujawsko-Pomorskie.
Źródło:
Polish Journal of Agronomy; 2020, 43; 43-46
2081-2787
Pojawia się w:
Polish Journal of Agronomy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of the influence of soil properties on 137Cs accumulation in Of horizon in forest soils
Autorzy:
Ziembik, Z.
Dołhańczuk-Śródka, A.
Wacławek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/148398.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:
137Cs
forest soil
physicochemical parameters
cluster analysis (CA)
principal component analysis (PCA)
Opis:
The work focuses on assessment of soil physicochemical parameters influence on 137Cs accumulation in Of soil horizon. Besides organic matter content and pH, the parameters related to sorption properties and mobile ions concentration were considered. The data were transformed using Box-Cox formula. To find mutual relationships between variables cluster analysis (CA) and principal components analysis (PCA) were used. It was found that the transformed physicochemical parameters in Of horizon are more or less related with each other but no linear or nearly linear relationships between 137Cs activity and physicochemical parameters were found.
Źródło:
Nukleonika; 2010, 55, 2; 205-212
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:
Nukleonika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecast of prices and volatility on the day ahead market
Autorzy:
Ganczarek-Gamrot, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425278.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
principal component analysis (PCA)
SARIMA model
DCC model
Value-at- -Risk
portfolio
Opis:
The subject of this paper is the forecast of prices and volatility on the Day Ahead Market (DAM). The analysis was made for two portfolios of four contracts from 30.03.2009 to 28.10.2011 for two fixings on DAM. Four out of 24 contracts noted on DAM were chosen by PCA. Prices were forecast by the SARIMA models incorporating autocorrelation and seasonality. Value-at-Risk calculated through the DCC model was used to forecast volatility. These models describe well the prices and volatility on the DAM and may be used for forecasting purposes. Prices on fixing 2 are characterized by higher volatility than prices on fixing 1.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 1(39); 111-120
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Biometric watermarking for security enhancement in digital images
Autorzy:
Wójtowicz, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115437.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:
images security
watermarking technique
discrete wavelet transform (DWT)
biometrics
principal component analysis (PCA)
Opis:
In this paper some preliminary investigation on combination of watermarking technique with biometric data to increase security of digital images in case of medical images is proposed. Performance of watermarking algorithm, based on discrete wavelet transform (DWT) decomposition, that incorporates biometric watermark is elaborated. The frequency domain were chosen as it is proven, that this domain provides better robustness against attacks and leads to less perceptibility of an embedded watermark. To assure confidentiality of patient data their hand geometry features are embedded instead of patient’s name. Proposed system is evaluated by measuring the similarity between embedded and extracted biometric codes.
Źródło:
Challenges of Modern Technology; 2013, 4, 4; 7-11
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:
Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Principal component analysis of chlorophyll content in tobacco, bean and petunia plants exposed to different tropospheric ozone concentrations
Analiza składowych głównych zawartości chlorofilu w roślinach tytoniu, fasoli i petunii eksponowanych na stanowiskach o różnych stężeniach ozonu troposferycznego
Autorzy:
Borowiak, K.
Zbierska, J.
Budka, A.
Kayzer, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396114.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
tropospheric ozone
sensitive
resistance
chlorophyll
principal component analysis (PCA)
ozon troposferyczny
wrażliwość
odporność
chlorofil
Opis:
Three plant species were assessed in this study - ozone-sensitive and -resistant tobacco, ozone-sensitive petunia and bean. Plants were exposed to ambient air conditions for several weeks in two sites differing in tropospheric ozone concentrations in the growing season of 2009. Every week chlorophyll contents were analysed. Cumulative ozone effects on the chlorophyll content in relation to other meteorological parameters were evaluated using principal component analysis, while the relation between certain days of measurements of the plants were analysed using multivariate analysis of variance. Results revealed variability between plant species response. However, some similarities were noted. Positive relations of all chlorophyll forms to cumulative ozone concentration (AOT 40) were found for all the plant species that were examined. The chlorophyll b/a ratio revealed an opposite position to ozone concentration only in the ozone-resistant tobacco cultivar. In all the plant species the highest average chlorophyll content was noted after the 7th day of the experiment. Afterwards, the plants usually revealed various responses. Ozone-sensitive tobacco revealed decrease of chlorophyll content, and after few weeks of decline again an increase was observed. Probably, due to the accommodation for the stress factor. While during first three weeks relatively high levels of chlorophyll contents were noted in ozone-resistant tobacco. Petunia revealed a slow decrease of chlorophyll content and the lowest values at the end of the experiment. A comparison between the plant species revealed the highest level of chlorophyll contents in ozone-resistant tobacco.
W zaprezentowanych badaniach wykorzystano trzy gatunki roślin - tytoń szlachetny (odmiana wrażliwa oraz odporna na ozon), odmiany wrażliwe petunii oraz fasoli. Rośliny eksponowano na dwóch stanowiskach różniących się stężeniem ozonu troposferycznego w sezonie wegetacyjnym 2009 roku. Co tydzień wykonywano pomiary zawartości chlorofilu wybranych roślin. Powiązanie kumulatywnych stężeń ozonu względem zawartości chlorofilu oraz wybranych parametrów meteorologicznych wykonano za pomocą analizy składowych głównych, natomiast do porównania reakcji roślin w poszczególnych dniach ekspozycji wykorzystano wielowymiarową analizę wariancji. Badania wykazały zróżnicowanie pomiędzy gatunkami w reakcji na obecność ozonu troposferycznego. Zauważyć jednak można pewne tendencje. Stwierdzono pozytywną zależność pomiędzy zawartością wszystkich form chlorofilu dla wszystkich badanych gatunków i kumulatywnym stężeniem ozonu (AOT 40). Wskaźnik chlorofilu b/a wykazał odwrotną tendencję względem AOT 40 jedynie dla odmiany odpornej na ozon tytoniu. Wszystkie gatunki wykazały najwyższy poziom chlorofilu w 7 dniu ekspozycji, a w następnych dniach odpowiedź roślin była zróżnicowana. Odmiana wrażliwa tytoniu wykazała zmniejszenie zawartości chlorofilu, a po kilku tygodniach ponownie wzrost, co może sugerować adaptację do warunków stresowych. Odmiana odporna tytoniu ekspozycji. Petunia wykazała stopniowy spadek zawartości chlorofilu w ciągu trwania eksperymentu. Porównanie odpowiedzi wybranych gatunków wykazało najwyższe poziomy chlorofilu u odmiany odpornej tytoniu.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2014, 12; 5-16
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Eksploracyjna analiza czynnikowa w badaniach struktury zespołu zmiennych obserwowanych
Exploratory factor analysis in studying the structure of multivariate observations
Autorzy:
Laudański, Zbigniew
Mańkowski, Dariusz R.
Flaszka, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198130.pdf
Data publikacji:
2012-03-29
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
analiza czynnikowa EFA
analiza składowych głównych PCA
PCA
korelacje
EFA
factor analysis EFA
principal component analysis PCA
correlations
Opis:
W pracy przedstawiono podstawy i zastosowania praktyczne w naukach rolniczych eksplora¬cyjnej analizy czynnikowej, EFA. Opisano zagadnienia numeryczne związane z prowadzeniem niezbędnych obliczeń. Na przykładach przedstawiono sposób interpretacji wyników EFA oraz przykłady jej wykorzystania w badaniach rolniczych.
The paper presents the basic principles and practical applications in agricultural sciences of exploratory factor analysis, EFA. We described the numerical issues related to conducting the necessary calculations. Presented examples demonstrated how to interpret the results of EFA and examples of its use in agricultural research.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 263; 75-89
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Soil quality assessment of the rainfed lowland ricefields under organic and conventional farming systems in Kaliwungu (Central Java)
Autorzy:
Supriyadi, Supriyadi
Rachmawati, Septiana
Herawati, Aktavia
Purwanto, Purwanto
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/762795.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
soil quality index (SQI), rainfed lowland rice, principal component analysis (PCA), minimum data set (MDS)
Opis:
Rainfed lowland rice is grown in land where the irrigation systems depend on rainwater. The use of chemical fertilizers in large quantities in order to improve production of rice will result in soil quality degradation. In order to improve the condition of the soil, a system of organic farming was provided. The aim of this study was to quantify soil quality in rainfed lowland ricefilds using soil quality indexes (SQI) and to compare SQIs of farming system under organic and conventional fertilization. The sample consists of seven sample points on soil fertilized organically and three sample points on soil which is managed in a conventional way, each taken from 5 subpoints at a depth of 0–30 cm and analyzed for 12 soil variables. The best representative soil quality variables forming a minimum data set (MDS) were selected using principal component analysis (PCA), and soil quality scores were obtained using both linear and non-linear scoring functions. The study results indicate that in case of organic farming system, the soil quality was better (SQI = 2.079) when compared to its quality in the conventional farming system (SQI = 1.397). The selected indicators used as the MDS are soil porosity, cation exchange capacity (CEC), soil organic carbon, C/N ratio, soil permeability, available-P (Av-P), and electrical conductivity (EC)
Źródło:
Polish Journal of Soil Science; 2018, 51, 2
0079-2985
Pojawia się w:
Polish Journal of Soil Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of the visualisation of multidimensional data using PCA to evaluate possibilities of the division of coal samples space due to their suitability for fluidised gasification
Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą PCA do oceny możliwości podziału próbek węgla ze względu na ich przydatność do zgazowania
Autorzy:
Jamróz, D.
Niedoba, T.
Surowiak, A.
Tumidajski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219788.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
analiza PCA
wizualizacja wielowymiarowa
zgazowanie węgla
wzbogacanie w osadzarkach
principal component analysis (PCA)
multidimensional visualisation
coal gasification
jigging
Opis:
Methods serving to visualise multidimensional data through the transformation of multidimensional space into two-dimensional space, enable to present the multidimensional data on the computer screen. Thanks to this, qualitative analysis of this data can be performed in the most natural way for humans, through the sense of sight. An example of such a method of multidimensional data visualisation is PCA (principal component analysis) method. This method was used in this work to present and analyse a set of seven-dimensional data (selected seven properties) describing coal samples obtained from Janina and Wieczorek coal mines. Coal from these mines was previously subjected to separation by means of a laboratory ring jig, consisting of ten rings. With 5 layers of both types of coal (with 2 rings each) were obtained in this way. It was decided to check if the method of multidimensional data visualisation enables to divide the space of such divided samples into areas with different suitability for the fluidised gasification process. To that end, the card of technological suitability of coal was used (Sobolewski et al., 2012; 2013), in which key, relevant and additional parameters, having effect on the gasification process, were described. As a result of analyses, it was stated that effective determination of coal samples suitability for the on-surface gasification process in a fluidised reactor is possible. The PCA method enables the visualisation of the optimal subspace containing the set requirements concerning the properties of coals intended for this process.
Proces zgazowania węgla jest jedną z technologii, które zyskują coraz szerszą uwagę wśród technologów zajmujących się jego przeróbką i utylizacją. Ze względu na typ zgazowania wyróżnia się dwa główne sposoby: zgazowanie naziemne i podziemne. Każdy z tych typów można jednak przeprowadzić za pomocą różnych technologii. W przypadku zgazowania naziemnego, jedną z takich technologii jest zgazowanie w reaktorze fluidalnym. Do tego typu zgazowania zostały opracowane wytyczne w ramach projektu NCBiR nr 23.23.100.8498/R34 pt. „Opracowanie technologii zgazowania węgla dla wysokoefektywnej produkcji paliw i energii” w ramach strategicznego programu badań naukowych i prac rozwojowych pt. „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii” (Marciniak-Kowalska, 2011-12; Sobolewski et al., 2012; 2013; Strugała et al., 2011; 2012). Autorzy wybrali główne z tych wytycznych, dotyczących zalecanych poziomów określonych cech węgla. W celu zbadania węgla pod kątem ich przydatności do zgazowania pobrano próbki dwóch węgli: pochodzących z Zakładu Górniczego Janina oraz z Kopalni Węgla Kamiennego Wieczorek. Każdy z tych węgli został poddany procesowi wzbogacania w laboratoryjnej osadzarce pierścieniowej (10 pierścieni, węgiel w klasach wydzielonych z przedziału 0-18 mm). Po zakończeniu procesu rozdziału materiał podzielono na 5 warstw (po 2 pierścienie) i każdy z nich rozsiano na sitach na 10 klas ziarnowych, ustalając wychody warstw i klas. Następnie, tak otrzymane produkty – klasy ziarnowe, po wydzieleniu analitycznych próbek, poddano chemicznej analizie elementarnej i technicznej węgla, w celu scharakteryzowania właściwości wpływających na procesy zgazowania. Łącznie z obu kopalń uzyskano 99 próbek (50 z kopalni Janina oraz 49 z kopalni Wieczorek – w jednej z warstw nie uzyskano klasy 16-18 mm) charakteryzowanych przez następujące parametry: zawartość siarki całkowitej, zawartość wodoru, zawartość azotu, zawartość chloru, zawartość węgla całkowitego, ciepło spalania oraz zawartość popiołu. Przykładowe dane dla jednej z otrzymanych warstw przedstawiono w tabeli 1. Dodatkowo wykorzystano kartę przydatności technologicznej węgla (Sobolewski et al., 2012; 2013), w której opisano parametry kluczowe, istotne oraz dodatkowe, mające wpływ na proces zgazowania. Na jej podstawie oznaczono próbki węgla, które w sposób efektywny poddają się procesowi zgazowania. W celu wizualizacji danych zastosowano jedną z nowoczesnych metod wielowymiarowej statystycznej analizy czynnikowej – metodę PCA (ang. Principal Component Analysis). W metodzie tej dokonuje się rzutu prostopadłego wielowymiarowych danych na płaszczyznę reprezentowaną przez specjalnie wybrane wektory V1,V2. Są to wektory własne, odpowiadające dwóm największym (co do modułu) wartościom własnym macierzy kowariancji zbioru obserwacji. Opisany dobór wektorów V1,V2 pozwala uzyskać obraz na płaszczyźnie prezentujący najwięcej zmienności danych. Algorytm i zasady tej metody zostały szczegółowo zaprezentowane w podrozdziale 3 artykułu. Za pomocą metody PCA dokonano trzech typów analiz. Pierwszy obraz miał na celu rozpoznanie, czy możliwa jest identyfikacja pochodzenia węgla, czyli rozdział węgla pochodzącego z ZG Janina od węgla z KWK Wieczorek. Odpowiedź była twierdząca. Na tak przygotowane dane narzucono następnie warunki wynikające z nałożenia wymogów określonych w karcie przydatności technologicznej węgla. Okazało się, że przy wzięciu pod uwagę wszystkich warunków jedynie 17 próbek z ZG Janina i zaledwie jedna z KWK Wieczorek spełnia wszystkie kryteria, co przedstawiono na rysunku 2. Stwierdzono, że dzieje się tak głównie z powodu zawartości chloru, która wykracza poza nałożone limity. Cecha ta nie wpływa jednak w kluczowy sposób na sam proces zgazowania a istotna jest ze względu na aspekt ochrony środowiska. Dlatego dokonano podobnej analizy, ale przy odrzuceniu warunku dotyczącego tej cechy. Po odrzuceniu wymogów dotyczących zawartości chloru okazało się, że 37 próbek z ZG Janina oraz 41 próbek z KWK Wieczorek spełnia pozostałe zalecenia odnośnie naziemnego zgazowania w reaktorze fluidalnym. Jest to potwierdzenie wcześniejszych obserwacji autorów w tym zakresie. W obu przypadkach wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu PCA pozwoliła stwierdzić, że obrazy punktów reprezentujących próbki węgla bardziej podatnego na zgazowanie oraz mniej przydatnego do zgazowania zajmują osobne podobszary przestrzeni oraz gromadzą się w skupiskach, które można łatwo od siebie odseparować. Stwierdzono więc, że metoda PCA pozwala podzielić przestrzeń próbek na obszary o różnej przydatności do procesu zgazowania fluidalnego zarówno gdy przyjęto ograniczenie dotyczące zawartości chloru jak i przy jego pominięciu. Zastosowanie metody PCA w celu identyfikacji przydatności próbek węgla do zgazowania jest nowatorskie i nie było wcześniej stosowane. Istnieje możliwość zastosowania również innych metod w tym zakresie. Należy jednak podkreślić, że niewątpliwą zaletą metody PCA jest fakt, że w trakcie wizualizacji nie ma konieczności doboru żadnych parametrów w przeciwieństwie do wielu innych metod wizualizacji wielowymiarowych danych.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2016, 61, 3; 523-535
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Polish universities of economics in European networks
Polskie uniwersytety ekonomiczne w sieciach europejskich
Autorzy:
Sagan, Adam
Brzezińska, Justyna
Sztemberg-Lewandowska, Mirosława
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1182031.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
principal component analysis (PCA)
multidimensional scaling (MDS)
network analysis
European universities
analiza czynnikowa (PCA)
skalowanie wielowymiarowe (MDS)
analiza sieci
uniwersytety ekonomiczne
Opis:
Ostatnio dużym problemem stała się ocena badań prowadzonych na europejskich uczelniach. Troska o jakość i ocenę badań naukowych prowadzonych na uczelniach zwiększa znaczenie rankingów uczelni, zwłaszcza rankingów światowych. W artykule zastosowano podejście sieciowe do analizy powiązań europejskich uniwersytetów korzystających z sieci uniwersytetów. Sieci umożliwiają wizualizację złożonych, wielowymiarowych danych i zapewniają wskaźniki statystyczne do interpretacji wynikowych wykresów. Analiza obejmuje 150 uczelni ekonomicznych w Europie i 11 sieci uniwersytetów. Analizy sieciowe wykonano programem R. W artykule przedstawiono różne metody, które pozwoliły na identyfikację systemów sieciowych polskich uczelni ekonomicznych na uczelniach europejskich, oraz sieci społecznościowych na podstawie wskaźników sieciowych.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2021, 25, 1; 91-111
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Feature vector or time-series – comparison of gestures representations in automatic gesture recognition systems
Autorzy:
Barczewska, K.
Wójtowicz, W.
Moszkowski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115720.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:
principal component analysis (PCA)
independent component analysis (ICA)
neural networks
sign language
automatic recognition
analiza składowych głównych (PCA)
analiza składowych niezależnych (ICA)
sieci neuronowe
język migowy
automatyczne rozpoznawanie
Opis:
In this paper, we performed recognition of isolated sign language gestures - obtained from Australian Sign Language Database (AUSLAN) – using statistics to reduce dimensionality and neural networks to recognize patterns. We designated a set of 70 signal features to represent each gesture as a feature vector instead of a time series, used principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) to reduce dimensionality and indicate the features most relevant for gesture detection. To classify the vectors a feedforward neural network was used. The resulting accuracy of detection ranged between 61 to 87%.
Źródło:
Challenges of Modern Technology; 2015, 6, 1; 1-5
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:
Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The impact of initial data on the logistics performance index estimation: Estonian and Russian study
Wpływ danych wejściowych na wycenę współczynnika działalności logistycznej (LPI): Estonia vs Rosja
Autorzy:
Janno, Jelizaveta
Mochalina, Ekaterina Pavlovna
Ivankova, Galina Vladimirovna
Labanova, Oksana
Latonina, Marina
Safulina, Elena
Uukkivi, Anne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835512.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
performance measurement
logistics performance index (LPI)
country-level logistics
principal component analysis (PCA)
initial data
ocena działania
wskaźnik działalności logistycznej (LPI)
logistyka na poziomie krajowym
analiza PCA
dane wejściowe
Opis:
Logistics activities form a network of services that support the physical movement of goods, trade across borders, and commerce within borders. Well-functioning logistics, with its international trade and transport organisation, is a precondition of comprehensive national competitiveness. The World Bank (World Bank Group) Logistics Performance Index (LPI) is a unique benchmarking tool, used since 2007, providing logistics performance measurement for more than 160 countries. As the LPI is a crucial part of global efforts to understand better logistics performance in the context of increasingly complex supply chains, this indicator must be evaluated objectively and adequately. The current paper focuses on studying subjective aspects within current methodology with regards the possible impact of initial data on the LPI estimation. The research aims to ensure a more objective approach to global and cross-countries performance measurement by studying possible constraints mentioned above. Methods: The paper presents a quantitative case study research strategy based on the evaluation of LPI in Estonia and Russia. The principal component analysis (PCA) as the primary method of analysis is a multivariate statistical technique that can help identify correlations between data points of the study. The primary data was collected by questioning representatives directly involved in the logistics sector by standardized questionnaire of the World Bank. Results: The modified methodological approach for evaluating LPI draws attention to comprehensive generalization concerning the improved outcome of the score and the final position of both countries. As a criticism, the significant impact of the answer of just one uncommon respondent to the final score of the LPI can be pointed out.Conclusions: Further research related to the issue of objective and more advanced estimation of LPI should be a continuous process with the focus on improving the quality of input data for the assessment. In addition to LPI as a primary measure, parallel use of alternative figure for evaluation of the development of logistics on a global scale.
Działalność logistyczna tworzy sieć usług wspomagającą fizyczne przepływy dóbr materialnych, handel międzynarodowy jak i krajowy. Dobrze funkcjonująca logistyka obejmująca swym działaniem handel zagraniczny i transport, jest warunkiem wstępnym przewagi konkurencyjnej danego kraju. Wskaźnik działalności logistycznej Banku Światowego (LPI) jest unikalnym narzędziem dla benchmarkingu, stosowanym od 2007 do oceny działalności logistycznej ponad 160 krajów. Ponieważ LPI jest krytycznym czynnikiem globalnych dążeń dla lepszego zrozumienia i oceny działalności logistycznej, musi on być wyliczany obiektywnie i precyzyjnie. Praca koncentruje się na zbadania aspektów podmiotowych opierając się na obecnej metodologii przy uwzględnieniu możliwego wpływu danych wejściowych na wycenę LPI. Celem pracy jest umożliwienie bardziej obiektywnego podejścia do oceny działalności na poziomie globalnym i międzynarodowym poprzez dokładną analizę wyżej wymienionych czynników ograniczających tą ocenę. Metody: W pracy zastosowano strategię ilościowej analizy opartej na wycenie LPI w Estonii i Rosji. Analiza PCA (Principal component analysis), jako podstawowa metoda analizy jest wieloczynnikową techniką statystyczną, która umożliwia identyfikację korelacji pomiędzy różnymi danymi. Dane wejściowe zostały zebrane poprzez przeprowadzenie ankiety, stworzonej według standardów Banku Światowego, wśród osób bezpośrednio związanych z logistyką. Wyniki: Zmodyfikowane metodologiczne podejście do wyceny LPI kładzie nacisk na uogólnienie wyników, poprawiające wynik końcowy oraz pozycjonowanie obu krajów. Ceną negatywną jest fakt dużego wpływu na wynik końcowy odbiegającego wyniku ankiety jednego z badanych respondentów
Źródło:
LogForum; 2021, 17, 1; 147-156
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Comparative Study between CS-LBP/SVM and CS-LBP/PCA in Facial Expression Recognition
Autorzy:
Gaur, Sheena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1075570.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Center symmetric local binary patterns (CS-LBP)
Facial Expression Analysis
Principal Component Analysis 9PCA)
Support Vector Machine (SVM)
Opis:
Face plays significant role in social communication. This is a 'window' to human personality, emotions and thoughts. Due to this, face is a subject of study in many areas of science such as psychology, behavioral science, medicine and computer science etc. In this paper, a comparative study is suggested between CS-LBP/SVM and CS-LBP/PCA. These algorithms are used in emotive facial expression recognition. Finally, a comparison is shown between PCA & SVM in terms of Dimension Reduction. The proposed system uses grayscale frontal face images of a Japanese female to classify six basic emotions namely happiness, sadness, disgust, fear, surprise and anger.
Źródło:
World Scientific News; 2019, 121; 83-89
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Music Mood Visualization Using Self-Organizing Maps
Autorzy:
Plewa, M.
Kostek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176410.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
music mood
music parameterization
MER (Music Emotion Recognition)
MIR (Music Information Retrieval)
Multidimensional Scaling (MDS)
principal component analysis (PCA)
Self-Organizing Maps (SOM)
ANN (Artificial Neural Networks)
Opis:
Due to an increasing amount of music being made available in digital form in the Internet, an automatic organization of music is sought. The paper presents an approach to graphical representation of mood of songs based on Self-Organizing Maps. Parameters describing mood of music are proposed and calculated and then analyzed employing correlation with mood dimensions based on the Multidimensional Scaling. A map is created in which music excerpts with similar mood are organized next to each other on the two-dimensional display.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2015, 40, 4; 513-525
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Range of soil and climate characteristics appropriate for Pistacia atlantica forest development and rehabilitation (case study: Fars province, Iran)
Zakres charakterystyk glebowych i klimatycznych odpowiednich dla rozwoju i rekultywacji lasów Pistacia atlantica na przykładzie prowincji Fars w Iranie
Autorzy:
Nejabat, M.
Negahdarsaber, M.
Ghahari, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292642.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
climatic elements
drought
forest soils
principal component analysis (PCA)
semi-arid regions
soil physical and chemical properties
analiza składowych głównych (PCA)
czynniki klimatyczne
fizyczne i chemiczne właściwości gleb
gleby leśne
susza
tereny półpustynne
Opis:
Investigation of ranges of soil and climate characteristics appropriate for the tolerant species: Pistacia atlantica subsp. mutica according to field study was the main objective of this research. This study was carried out based on random sampling across 20×20 km wild pistachio forests of Fars province (Iran). Results showed that mountainous and hilly lands are the main land types that pistachio species have evolved on. Statistical analysis of physical and chemical soil characteristics based on principal component analysis (PCA) method showed that wide ranges in soil characteristics, even up to about 40% differentiation in some measured properties, did not restricts this subspecies natural growth. The main growth limiting factors were shallow soil depth and light soil texture that decreased storage capacity of soil moisture, necessary for wild pistachios survival during drought and long dry periods. Climatic elements were analysed through the same approach and showed that temperature, precipitation and wind with overall variability of 85.9% were the most effectual factors. Pistacia atlantica subsp. mutica is one of the species refractory to various soil conditions and adapted to weak soils for the establishment and rehabilitation of forests in semi-arid regions.
Głównym celem badań terenowych prezentowanych w niniejszej pracy było przeanalizowanie zakresu wartości charakterystyk glebowych i klimatycznych odpowiednich dla podgatunku Pistacia atlantica subsp. mutica. Próby pobierano losowo z poletka w lesie pistacjowym o wymiarach 20×20 km w prowincji Fars w Iranie. Wyniki dowodzą, że pistacja wyewoluowała na ziemiach górskich i na terenach pagórkowatych. Statystyczna analiza fizycznych i chemicznych właściwości gleb prowadzona metodą składowych głównych (PCA) wykazała, że duża zmienność badanych cech, sięgająca w niektórych przypadkach 40%, nie ograniczała naturalnego wzrostu badanego podgatunku. Głównymi czynnikami ograniczającymi były płytkie gleby o lekkiej strukturze, które zmniejszały zdolność gleb do zatrzymywania wilgoci niezbędnej dziko rosnącej pistacji do przetrwania długich okresów suszy. Czynniki klimatyczne analizowano tą samą metodą i stwierdzono, że najbardziej istotne były temperatura, opady i wiatr o ogólnej zmienności 85,9%. Pistacia atlantica subsp. mutica jest jednym z gatunków najbardziej odpornych na różne warunki glebowe, co może mieć znaczenie dla stabilizowania i rekultywacji lasów na terenach półpustynnych.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2017, 32; 71-78
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hydro-chemical and microbiological characterization of Lower Cretaceous waters in a semi-arid zone Beni-Ounif syncline, South-West of Algeria
Hydrochemiczna i mikrobiologiczna charakterystyka wód dolnej kredy w półsuchej strefie synkliny Beni-Ounif w południowozachodniej Algierii
Autorzy:
Merzougui, Fatima Zahra
Makhloufi, Ahmed
Merzougui, Touhami
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292610.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
Beni-Ounif
groundwater
hierarchical cluster analysis (HCA)
hydro-chemical characterization
Lower Cretaceous
microbiological characterization
principal component analysis (PCA)
water quality
analiza składowych głównych (PCA)
charakterystyka hydrochemiczna
charakterystyka mikrobiologiczna
dolna kreda
hierarchiczna analiza skupień (HCA)
jakość wody
wody gruntowe
Opis:
The article analyses the water quality of the Lower Cretaceous aquifer in the Beni-Ounif syncline. To this end, 42 samples were taken for physico-chemical analysis and 28 for microbiological analysis in March, May and October 2017 from 14 sampling points. The results of physico-chemical analysis were processed by multi-variety statistical analysis methods: principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) coupled to hydro chemical methods: Piper diagram. The PCA allowed us to explore the connections between physico-chemical parameters and similarities between samples and to identify the most appropriate physico-chemical elements to describe water quality. The HCA allowed us to classify the sampling points according to the similarity between them and thus reduce them for the next follow-up analysis. Waters of the syncline are characterized by medium to low mineralization (320 < EC < 7600 μS∙cm–1 and 200 < RS < 4020 mg∙dm–3) and hardness of between 22 and 123°f. Only 19% of the samples show NO3 concentrations exceeding the Algerian standards. Microbiologically, the study reports the presence of bacteria: coliforms (<8 CFU∙0.1 dm–3), Streptococcus D (<1100 CFU∙0.1 dm–3), Clostridium sulphito-reducer of vegetative form (<90 CFU∙0.02 dm–3) and sporulate (<4 CFU∙0.02 dm–3), total aerobic mesophilic flora at 22°C (<462 CFU∙0.001 dm–3) and at 37°C (<403 CFU∙0.001 dm–3). It must be noted that no presence of thermo-tolerant coliforms is observed.
W artykule przedstawiono wyniki analizy jakości wody z poziomu wodonośnego dolnej kredy w synklinie Beni-Ounif. W tym celu pobrano 42 próbki wody do analiz fizycznych i chemicznych oraz 28 próbek do analiz mikrobiologicznych z 14 stanowisk w marcu, maju i październiku 2017 r. Wyniki analiz fizycznych i chemicznych przetworzono za pomocą wieloczynnikowych metod statystycznych: analizy czynników głównych (PCA) i hierarchicznej analizy skupień (HCA) połączonej z metodami hydrochemicznymi, z diagramem Pipera. Analiza PCA umożliwiła zbadanie powiązań między parametrami fizycznymi i chemicznymi oraz podobieństwa między próbkami, a także identyfikację parametrów najbardziej odpowiednich do opisu jakości wody. Wykorzystując HCA, sklasyfikowano stanowiska według ich wzajemnego podobieństwa oraz zredukowano ich liczbę do przyszłych analiz. Wody synkliny charakteryzowały się małą do średniej mineralizacją (320 < EC < 7600 μS∙cm–1 i 200 < RS < 4020 mg∙dm–3) i twardością między 22 i 123°f. Tylko 19% próbek wykazywało stężenie azotanów przekraczające algierskie normy. W badanych wodach stwierdzono obecność bakterii z grupy Coli (<8 jtk∙(0,1 dm3)–1), Streptococcus D (<1100 jtk∙(0,1 dm3)–1), wegetatywnych form (<90 jtk∙(0,02 dm3)–1) i przetrwalników (<4 jtk∙(0,02 dm3)–1) Clostridium oraz całkowitej mezofilnej flory aerobowej w temperaturze 22°C (<462 jtk∙(0,001 dm3)–1) i 37°C (<403 jtk∙(0,001 dm3)–1). Należy dodać, że nie stwierdzono obecności termoodpornych bakterii z grupy Coli.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2019, 40; 67-80
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of macerals of the inertinite group using neural classifiers, based on selected textural features
Identyfikacja macerałów grupy inertynitu z wykorzystaniem klasyfikatorów neuronowych w oparciu o wybrane cechy tekstury
Autorzy:
Skiba, M.
Młynarczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219222.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sieci neuronowe
analiza składowych głównych
macerały grupy inertynitu
właściwości węgla
parametry Haralicka
macierz zdarzeń
macerals of the inertinite group
neural networks
coal properties
Haralick parameters
co-occurrence matrix
principal component analysis (PCA)
Opis:
The petrographic composition of coal has a significant impact on its technological and sorption properties. That composition is most frequently determined by means of microscope quantitative analyses. Thus, aside from the purely scientific aspect, such measurements have an important practical application in the industrial usage of coal, as well as in issues related to the safety in underground mining facilities. The article discusses research aiming at analyzing the usefulness of selected parameters of a digital image description in the process of automatic identification of macerals of the inertinite group using neural networks. The description of the investigated images was based on statistical parameters determined on the basis of a histogram and co-occurrence matrix (Haralick parameters). Each of the studied macerals was described by means of a 20-element feature vector. An analysis of its principal components (PCA) was conducted, along with establishing the relationship between the number of the applied components and the effectiveness of the MLP network. Based on that, the optimum number of input variables for the investigated classification task was chosen, which resulted in reduction of the size of the network’s hidden layer. As part of the discussed research, the authors also analyzed the process of classification of macerals of the inertinite group using an algorithm based on a group of MLP networks, where each network possessed one output. As a result, average recognition effectiveness of 80.9% was obtained for a single MLP network, and of 93.6% for a group of neural networks. The obtained results indicate that it is possible to use the proposed methodology as a tool supporting microscopic analyses of coal.
Skład petrograficzny węgla w istotnym stopniu wpływa na jego właściwości technologiczne oraz sorpcyjne. Jest on najczęściej wyznaczany za pomocą mikroskopowych analiz ilościowych. Obok aspektu czysto naukowego, tego typu pomiary odgrywają więc znaczącą rolę praktyczną w przemysłowym wykorzystaniu surowca oraz zagadnieniach związanych z bezpieczeństwem w kopalniach podziemnych. W artykule przedstawiono badania mające na celu analizę przydatności wybranych parametrów opisu obrazu cyfrowego do prac dotyczących automatycznej identyfikacji macerałów grupy inertynitu z wykorzystaniem sieci neuronowych. Opis badanych obrazów oparto o parametry statystyczne wyznaczone na podstawie histogramu oraz macierzy zdarzeń (parametry Haralicka). Każdy z badanych maceratów opisano za pomocą 20-elementowego wektora cech. Przeprowadzono analizę jego składowych głównych (PCA) oraz określono wpływ liczby zastosowanych składowych na skuteczność działania sieci MLP. Na tej podstawie dobrano optymalną liczbę zmiennych wejściowych dla rozpatrywanego zagadnienia klasyfikacji, co skutkowało redukcją wymiaru warstwy ukrytej sieci. W ramach opisanych prac przeprowadzono także analizy dotyczące klasyfikacji macerałów grupy inertynitu z wykorzystaniem algorytmu bazującego na grupie sieci MLP, z których każda posiadała jedno wyjście. W wyniku badań uzyskano średnią skuteczność rozpoznań na poziomie 80,9% dla pojedynczej sieci MLP oraz 93,6% w przypadku grupy sieci neuronowych. Otrzymane rezultaty wskazują na możliwość zastosowania proponowanej metodyki jako narzędzia wspierającego mikroskopowe analizy węgla.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2018, 63, 4; 827-837
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie spektroskopii oscylacyjnej w zakresie nir do śledzenia modyfikacji konformacyjnych zachodzących w hydrofobowym obszarze modelowych dwuwarstw lipidowych
Application of nir range vibrational spectroskopy to follow the conformational modifications occuring in the hydrophobic region of model lipid bilayers
Autorzy:
Kuć, Marta
Cieślik-Boczula, Katarzyna
Rospenk, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27310038.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Chemiczne
Tematy:
dwuwarstwa lipidowa
liposom
główne przejście fazowe
spektroskopia oscylacyjna w zakresie średniej podczerwieni (MIR)
spektroskopia oscylacyjna w zakresie bliskiej podczerwieni (NIR)
Analiza Składników Głównych (PCA)
lipid bilayer
liposome
main phase transition
Mid-infrared vibrational spectroscopy (MIR)
Near-infrared vibrational spectroscopy (NIR)
Principal Component Analysis (PCA)
Opis:
Biomembranes, which are the structural and functional basis of the cells of all living organisms, have been an extremely interesting research object for biology and chemistry scientists for years. The multitude of elements constituting the components of natural lipid membranes, however, is associated with interpretation difficulties regarding the nature of the processes taking place in them. A useful research object that is a model of bilamellar biosystems with a significantly simplified composition and at the same time retaining properties that can be a reference point in relation to natural membranes are lipid membranes in the form of one or several component liposomes. It is precisely such systems built of molecules of dipalmitoyl phosphatidylcholine (DPPC) or dipalmitoyl phosphatidylglycerol (DPPG), and analogous systems with the addition of cholesterol (Chol), that were the subject of research in this work. Near-infrared (NIR) vibrational spectroscopy provides a suitable method for the study of the hydrated samples. In most cases it can be alternatively adopted instead of commonly used mid-infrared (MIR) vibrational spectroscopy. This technique was applied for the first time to identify the spectral changes associated with the conformational changes in the hydrophobic region of model lipid bilayers. Trans/gauche isomerization of CH2 groups of lipid hydrocarbon chains is accompanied by characteristic changes in spectral parameters of both νas,s CH2 bands and their first overtones (2νas,s CH2). The heating of all types of analyzed liposomes results in main phase transition (Tm) accompanied by trans to gauche isomerization of CH2 groups of lipid hydrocarbon chains. The NIR-spectroscopy was able to describe in proper way (similar to MIR results) the character of Tm in studied bilayers.
Źródło:
Wiadomości Chemiczne; 2023, 77, 7-8; 647--686
0043-5104
2300-0295
Pojawia się w:
Wiadomości Chemiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of Sustainable Development Using Cluster Analysis and Principal Component Analysis
Ocena zrównoważonego rozwoju za pomocą analizy skupień i analizy głównych składników
Autorzy:
Drastichová, Magdaléna
Filzmoser, Peter
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/371108.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
Tematy:
European Union (EU)
Hierarchical Cluster Analysis (HCA)
Principal Component Analysis (PCA)
Sustainable Development (SD)
Sustainable Development Goals (SDGs)
JEL Classification
Q01
Q50
Q51
Q54
Q56
Unia Europejska
hierarchiczna analiza skupień
analiza głównych wskaźników
rozwój zrównoważony
cele zrównoważonego rozwoju
Opis:
The European Union (EU) Sustainable Development Goals (SDG) indicator set replaced the EU Sustainable Development Strategy (SDS) in 2017. The selected indicators of this set were chosen for the analysis to classify the sample of the 28 EU countries along with Norway according to their performance in sustainability. In the selection of indicators, priority was given to the indicators reflecting the social dimension of SD, along with important representatives of the economic, ecological and institutional dimensions of SD generally. Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA) were applied to the data of 12 indicators in the period 2012- 2016. By means of the HCA, four clusters were created in each year of the period 2012-2016 using the indicator values of particular years and then using all the indicator values in all the monitored years for the general assignment of countries to particular clusters. According to changes in the assignment to particular clusters over the years, the sustainability of development and the path of SD in the examined countries are assessed. As regards the core countries of each cluster, cluster 1 includes the most developed EU countries and is thus evaluated as the best performing cluster. Cluster 2 including the least developed EU countries is evaluated as the worst performing cluster. Cluster 3 predominantly includes the transitive economies and it is evaluated as the second best performing cluster according to the indicators applied. Cluster 4 containing the Southern countries is assessed as the second worst performing cluster. From the shifts of countries that occurred between the years, the shift of Ireland from cluster 3 to cluster 1 in 2013 must be emphasised as the move towards higher sustainability. The shift of Slovakia and Hungary from cluster 2 to cluster 3 in 2013 is also evaluated as progress towards higher sustainability.
W Unii Europejskiej w 2017 r. Cele zrównoważonego rozwoju zastąpiły dotychczasową Strategię zrównoważonego rozwoju. W tej pracy wybrane wskaźniki odnoszące się do nowych Celów zrównoważonego rozwoju stanowią podstawę klasyfikacji 28 krajów Wspólnoty oraz Norwegii. Wśród tych wskaźników priorytetowo potraktowano te odnoszące się do wymiaru społecznego zrównoważonego rozwoju, uzupełniając dyskusję o podstawowe wskaźniki ekonomiczne, ekologiczne i instytucjonalne. Przeanalizowano okres obejmujący lata 2012-2016. Wobec wybranych 12 wskaźników zastosowano hierarchiczną analizę skupień i analizę głównych składników. Utworzono cztery klastry w ramach każdego roku z analizowanego okresu, określając wartości wskaźników dla poszczególnych lat, a następnie określenie wszystkich wartości wskaźników dla wszystkich monitorowanych lat umożliwiło przypisanie krajów do poszczególnych klastrów. Określenie zmian w przypisaniu do poszczególnych klastrów na przestrzeni lat umożliwiło ocenę zrównoważoności rozwoju i określenie ścieżki zrównoważonego rozwoju badanych krajów. Jeśli chodzi o główne kraje każdego klastra, to klaster 1 obejmuje najbardziej rozwinięte kraje UE i dlatego jest oceniany jako klaster, który osiąga najlepsze wyniki. Klaster 2 uwzględnia najsłabiej rozwinięte kraje i oceniony jest jako ten, który osiąga najgorsze wyniki. Klaster 3 obejmuje głównie gospodarki znajdujące się w okresie przejściowym i jest oceniany jako drugi osiągający najlepsze wyniki. Klaster 4 obejmuje kraje Południa i jest oceniany jako drugi osiągający najgorsze wyniki. Uwzględniając zmiany jakie zaszły w okresie kolejnych lat, należy podkreślić przesunięcie Irlandii z klastra 3 do klastra 1 w 2013 r., co oznacza ruch w kierunku większej zrównoważoności. Tak samo należy ocenić przejście w tym samym roku Słowacji i Węgier z klastra 2 do klastra 3.
Źródło:
Problemy Ekorozwoju; 2019, 14, 2; 7-24
1895-6912
Pojawia się w:
Problemy Ekorozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Projekt autonomicznego robota inspekcyjnego
Project of autonomous inspection robot
Autorzy:
Majek, K.
Pełka, M.
Będkowski, J.
Cader, M.
Masłowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276604.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
robot inspekcyjny
laserowy system pomiarowy 3D
PCA (Principal Component Analysis)
inspection robot
laser measurement 3D system
Opis:
W artykule przedstawiono projekt autonomicznego robota inspekcyjnego. Ze względu na fakt, że komercyjne rozwiązania nie oferują satysfakcjonującej funkcjonalności w stosunkowo niskiej cenie zdecydowano się zaprojektować autonomicznego robota inspekcyjnego na bazie komercyjnej platformy wyposażonej w autorskie rozwiązanie laserowego systemu pomiarowego 3D. Projekt lasera 3D wykonano z wykorzystaniem technik szybkiego prototypowania metodą druku 3D. Autonomiczny robot mobilny nawigowany jest na podstawie systemu IMU (Inertial Measurement Unit) ze zintegrowanym GPS (Global Positioning System). Opracowane rozwiązanie dostarcza użytkownikowi danych w postaci map lokalnych 3D wraz z częściową analizą semantyczną (obliczanie wektorów normalnych dla chmury punktów metodą PCA Principal Component Analysis) w trybie on-line. Przeprowadzono eksperymenty weryfikujące poprawność działania systemu. W rezultacie powstało nowoczesne stanowisko badawcze, które może być wykorzystane do kolejnych badań z wykorzystaniem mobilnych systemów inspekcyjnych.
In the article the project of autonomous inspection robot is shown. Instead of commercial applications, proposed approach with relatively lower prize offer satisfactory functionality. Proposed approach is based on State of the Art mobile platform equipped with developed 3D laser measurement system 3D. Laser 3D is developed based on Fused Deposition Modeling FDM technology. Autonomous mobile robot is using IMU (Inertial Measurement Unit) wit GPS (Global Positioning System) to navigate in outdoor environment. The approach offers 3D cloud of points augmented by normal vectors looking form user point of view. Normal vectors are computed using PCA (Principal Component Analysis) method in on-line fashion. The proof of concept was demonstrated based on the experiment in the real environment. As a result the modern research platform is developed, which can be used for further inspection systems' analysis.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 278-282
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej
Black-box forecasting of selected indicator values for influent wastewater quality in municipal treatment plant
Autorzy:
Szeląg, B.
Bartkiewicz, L.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/236740.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
ścieki komunalne
modelowanie
prognozowanie jakości ścieków metoda MARS
metoda lasów losowych (RF)
metoda samoorganizujących się sieci neuronowych (SOM)
metoda drzew wzmacnianych (BT) metoda analizy składowych
głównych (PCA)
sewage
modeling
sewage quality forecasting
MARS (multivariate adaptive regression spline)
random forest (RF)
self-organizing map (SOM)
boosted trees (BT)
principal component analysis (PCA)
Opis:
Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.
Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2016, 38, 4; 39-46
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Physicochemical characterization of synclinal spring water of Taoura, region of Souk Ahras – North East Algeria
Autorzy:
Bouhafs, Fatma
Laraba, Abdelaziz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841971.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
chemistry
principal component analysis
PCA
pollution
springs
Taoura
water quality
Opis:
The springs of the Taoura region flow from a syncline shaped structure. All resources in the region were mobilized as a result of increased demand. However, the development of anthropic activities and population growth in the area pose risk for groundwater. Analytical results obtained from a series of samplings in November 2017–April 2018, express the quality of water suitable for the irrigation of agricultural land. The highest values are recorded in April 2018 at 20.5 to 21.6°C and pH of 8.0 to 8.2. The study recorded high electrical conductivity from 1390 to 1495 μS∙cm–1 and TDS from 1270 to 1500 mg∙dm–3 in November 2017, which shows important mineralization that characterizes spring water. Physical parameters were measured in situ using a HORIBA multi-parameter probe. Chemical analyses were carried out using NFT 90-005 titration, and nitrogen parameters by DIN 38405-D92 spectrophotometry. Maximum levels of nitrates and phosphates were recorded at 228 and 18.4 mg∙dm–3 respectively. The principal component analysis (PCA) showed a good correlation of the November 2017 period with mineralization parameters. Moreover, there is a strong correlation between the wet period and pollution factors. The two methods of analysis has allowed to distinguish three groups of geochemical water types: a bicarbonate calcium group typical for waters having transited in carbonate horizons. A second chloride calcium group shows basic exchange between water and clay levels, and the third chloride bicarbonate calcium group reveals an enrichment in calcium and chloride, which reflects water circulation with an exchange of the carbonated and evaporitic sedimentary rock matrix.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2021, 50; 27-37
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Source apportionment of the PM10 fraction of particulate matter collected in Kraków, Poland
Autorzy:
Samek, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/146888.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:
air pollution
energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF)
elemental concentration
particulate matter
statistical analyses
PCA - principal component factor analysis
MLRA - multilinear regression analysis
Opis:
Samples of PM10 fraction of air particulates were collected during the winter of 2010 at two different sites in the City of Kraków, Poland. One site was located nearby a steel mill (Nowa Huta district) and the second one was situated at a distance of 10 km from the first site (Krowodrza district). The measured mass concentrations of PM10 fraction were in the range of 33 to 358 μg/m3. They exceeded the permissible daily limit value of 50 μg/m3. The Voivodship Inspectorate for Environmental Protection in Kraków was in charge of collecting samples as well as determining mass concentrations. Assessment of elemental concentrations and statistical analyses were performed at the University of Science and Technology in Kraków. Mean concentrations of Ti, Cu, Br and Pb were almost the same at both sites, while those of K, Ca and Zn were two times higher at Nowa Huta than at Krowodrza. Cr, Mn and Fe mass concentrations were also higher at Nowa Huta site; the values were a factor of three higher for Cr and Mn and factor of four for Fe. Factor analysis (FA) and multilinear regression analysis (MLRA) were used to determine source contributions to ambient PM10. The measurements were based on PM10 composition data which included elemental concentrations. Local combustion, industry and other, not identified sources, such as secondary aerosols, were the factors that highly contributed to the pollution of PM10 during winter time. For the site at Nowa Huta 53.1% of pollution was attributable to combustion and traffic, 28.5% was due to industry and wood combustion, and 18.3% were not identified. For the Krowodrza site, industry and wood combustion contributed 46.1%, combustion and traffic 50.4% and other, not identified sources 3.5% of the total PM10. Examination of meteorological data suggested that the concentration of potassium was inversely proportional to ambient air temperature at both sites. A wood combustion was identified as possible source of potassium in PM10.
Źródło:
Nukleonika; 2012, 57, 4; 601-606
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:
Nukleonika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Interrelationship and Determining Factors of Water Quality Dynamics in Whiteleg Shrimp Ponds in Tropical Eco-Green Aquaculture System
Autorzy:
Musa, Muhammad
Mahmudi, Mohammad
Arsad, Sulastri
Lusiana, Evellin Dewi
Sunadji
Wardana, Wisnu Angga
Ompusunggu, Magdalena Florensia
Damayanti, Dhea Novita
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2202326.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
aquaculture wastewater
intensive system
Litopenaeus vannamei
mangrove
PCA
principal component analysis
Opis:
Whiteleg shrimp (Litopenaeus vannamei) farming is a major activity in the coastal areas of many tropical countries. To meet the demand in this market, the culture system has expanded using intensive technology, which has resulted in the emission of effluents that threaten the surrounding aquatic ecosystem. Therefore, proper aquaculture management is needed to ensure both economic and ecological benefits. This led to the emergence of eco-green aquaculture. Water quality monitoring is a critical part of aquaculture management and when performed regularly, it yields a large and complex dataset. In this study, the authors aimed to analyse the dynamics of water quality characteristics and the relationships between these variables in whiteleg shrimp ponds in a tropical eco-green aquaculture system from 2020 to 2022. Since the data includes nine parameters and is quite complex, the principal component analysis (PCA) approach was used. This method enables to identify the factors that determine water quality, which will help ensure effective and efficient aquaculture management. Consequently, the water quality variables in the studied area were reduced to five dimensions and salinity, ammonia, and pH were found to be the key factors responsible for the changes in water quality characteristics. Hence, these variables should be the focus of farming management systems.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 1; 19--27
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Differences between technological and textural parameters of meat from farmed and wildlife red deer (Cervus elaphus) determined by PCA method
Różnice pomiędzy parametrami technologicznymi i teksturalnymi mięsa jeleni (Cervus elaphus) hodowlanych i dziko żyjących określone metodą składowych głównych
Autorzy:
Kral, M.
Snirc, M.
Tremlova, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/825883.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
Tematy:
farmed deer
wildlife animal
red deer
Cervus elaphus
meat
difference
technological parameter
texture parameter
determination
PCA method zob.principal component analysis
principal component analysis
Źródło:
Żywność Nauka Technologia Jakość; 2018, 25, 3
1425-6959
Pojawia się w:
Żywność Nauka Technologia Jakość
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The impact of water quality on the availability of phytoplankton and growth of Litopenaeus vannamei
Autorzy:
Musa, Muhammad
Thoyibah, Auliarifka A.
Puspitaningtyas, Dyah A.
Arsad, Sulastri
Mahmudi, Mohammad
Lusiana, Evellin D.
Maftuch, Maftuch
Huda, Agus S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2203547.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
algae
aquaculture
canonical correspondence analysis
CCA
dynamics of water quality
principal component analysis
PCA
vannamei shrimp
Opis:
This research analysed the availability of phytoplankton and the growth rate of Vannamei shrimp in relation to water quality changes. The research was carried out in February-March 2021 for a half cycle of shrimp cultivation in two ponds of the Brackish Water Fish Culture Probolinggo Laboratory in Probolinggo, East Java, Indonesia. The research used a descriptive method and included a survey. Sampling was made every two weeks for two months. Nine parameters were measured and ten shrimps were taken for a specific growth rate (SGR) measurement once per sampling. Data were analysed using the principal component analysis (PCA) and canonical correspondence analysis (CCA). Secondary data of water quality were added for the PCA. The results show that the phytoplankton found in the first pond consisted of Chlorophyta, Chrysophyta, and Cyanophyta, whereas the phytoplankton in the other pond included Chlorophyta, Chrysophyta, Cyanophyta, and Dinophyta. The abundance of phytoplankton ranged from 12-80∙103 cell∙cm-3, which indicated eutrophic waters. The PCA demonstrated that pH, nitrate, and total organic matter (TOM) significantly influenced phytoplankton abundance in the pond. In addition, water quality parameters, such as temperature, transparency, salinity, nitrite and phosphate levels, were tolerable in both ponds for the growth of shrimps. However, the level of pH was lower than the aquaculture quality standard, whereas those of nitrate, ammonia, and TOM were higher. The growth rate of Vannamei shrimp increased by 0.76–7.34%∙day-1.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2023, 56; 127--135
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of changes of machine technical state on the basis of results of principle component analysis of a sequence of thermographic images
Identyfikacja zmian stanu obiektów technicznych na podstawie wyników analizy głównych składowych sekwencji zdjęć termograficznych
Autorzy:
Fidali, M.
Bzymek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327752.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
maszyna
termowizja
termografia
analiza głównych składowych
machine
diagnostics
thermovision
thermography
principal component analysis
PCA
Opis:
During continuous object observation with the use of a thermographic device, a sequence of thermographic images can be recorded in time function. On the basis of an acquired series of thermograms, determination of diagnostic signals and identification of changes of a machine technical state is possible. An approach presented in the paper concerns application of a Principal Component Analysis (PCA) method. In order to verify the method, an active diagnostic experiment, during which sequences of thermographic images were recorded and analyzed according to their components, was carried out. The obtained results showed that diagnostic signals provided by PCA could be used for identification of changes of a technical state as well as classification of the state with considerably high efficiency.
Podczas ciągłej obserwacji termowizyjnej obiektu technicznego rejestrowana jest sekwencja obrazów w czasie. Na podstawie zarejestrowanej sekwencji obrazów możliwe jest wyznaczenie sygnałów diagnostycznych pozwalających na identyfikację stanu technicznego obserwowanego obiektu. W artykule zaproponowano metodę diagnozowania maszyn na podstawie wyników analizy składowych głównych (PCA) sekwencji obrazów termowizyjnych. W celu weryfikacji metody przeprowadzono czynny eksperyment diagnostyczny, podczas którego rejestrowano sekwencje obrazów, które poddano analizie składowych. Uzyskane wyniki wykazały, że metoda składowych głównych pozwala na identyfikację zmian stanu technicznego oraz efektywną klasyfikację stanu technicznego maszyny.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 3(51); 45-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multivariate Statistical Analysis of Groundwater Quality of Hassi Rmel, Algeria
Autorzy:
Mehdi, Metaiche
Hakim, Djafer Khodja
Amina, Aichour
Nourredine, Gaci
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24201762.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
groundwater
water quality
principal component analysis
PCA
ascending hierarchical classification
HAC
diagram analysis
Hassi R'mel region
Opis:
The quality of Groundwater is characterized by physico-chemical parameters. They determine the way in which this water is used (water supply, irrigation, industry, etc.). This present study gives the highlighting of the hydrogeological and physico-chemical characteristics of aquifer waters in question resulting from the various wells, which aims to; gather, exploit and analyze the data, in order to determine their conformity with potability standards and their suitability for irrigation. Using multivariate statistical techniques including Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Cluster Analysis (ACH) and Diagram Analysis. They are applied to a dataset composed of 17 boreholes with 12 chemical variables over the entire study area, they were sampled in 2020. These boreholes are the principal water resources suppling Hassi R'mel w. Laghouat region in terms of drinking water and irrigation. Obtained results showed that the majority of groundwater in the Hassi R’mel region is hard; where approximately 20% of boreholes are characterized by fairly soft water, and approximately 5% are characterized by very hard water.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 5; 22--31
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A principal component analysis in concrete design
Autorzy:
Kobaka, Janusz
Katzer, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31342619.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Częstochowska
Tematy:
principal component analysis
PCA
concrete designing
concrete mix
analiza głównych składowych
projektowanie betonu
mieszanka betonowa
Opis:
Over the last 200 years, ordinary concrete has evolved from four basic ingredient materials (gravel, sand, cement, and water) to multicomponent complex composites. The number and variety of the additives, admixtures, non-conventional aggregates, fillers, and fibres currently used for concrete production have continued to grow rapidly. Regrettably, the methods for de-signing concrete mixes have not evolved at a similarly fast pace. Keeping the above facts in mind, the authors utilised a principal component analysis (PCA) to design modern concrete mixes. As an initial approach, 550 cast and tested concrete mixes were analysed. The main aim of the presented study was to prove the usefulness of the PCA methodology for the fast classification of concrete mix compositions. The acquired knowledge should be useful for the effective design of multicomponent modern concrete mixes.
Źródło:
Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym; 2022, 11; 203-219
2299-8535
2544-963X
Pojawia się w:
Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-parameter data visualization by means of principal component analysis (PCA) in qualitative evaluation of various coal types
Autorzy:
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/109595.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
principal component analysis
PCA
multi-parameter data visualization
coal
identification of data
covariance matrix
pattern recognition
Opis:
Multi-parameter data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analyzed objects. When it comes to grained materials, e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. Besides the most obvious features like particle size, particle density or ash contents, coal has many other qualities which show significant differences between the studied types of material. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. The Principal Component Analysis was applied to achieve this purpose. Three types of coal 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated, which were initially screened on sieves and subsequently divided into density fractions. Next, each size-density fraction was analyzed chemically to obtain other characteristics. It was pointed out that the applied methodology allowed to identify certain coal types efficiently, which makes it useful as a qualitative criterion for grained materials. However, it was impossible to provide such identification based on contrastive comparisons of all three types of coal. The presented methodology is a new way of analyzing data concerning widely understood mineral processing.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2014, 50, 2; 575-589
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Principal components of innovation performance in European Union countries
Główne składowe innowacyjności w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:
Kleszcz, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813754.pdf
Data publikacji:
2021-08-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
innovation
European Innovation Scoreboard
EIS
principal component analysis
PCA
innowacje
Europejski Ranking Innowacyjności
analiza głównych składowych
Opis:
Innovation is one of the main determinants of economic development. Innovative activity is very complex, thus difficult to measure. The complexity of the phenomenon poses a great challenge for researchers to understand its determinants. The article focuses on the problem of innovation-related geographical disparities among European Union countries. Moreover, it analyses the principal components of innovation determined on the basis of the European Innovation Scoreboard (EIS) dimensions. The aim of the paper is to identify the principal components of the innovation index which differentiate countries by analysing the structure of the correlation between its components. All calculations were based on indicators included in the EIS 2020 Database, containing data from the years 2012–2019. A comparative analysis of the studied countries’ innovation performance was carried out, based on the principal component analysis (PCA) method, with the purpose of finding the uncorrelated principal components of innovation which differentiate the studied countries. The results were achieved by reducing a 10-dimensional data set to a 2-dimensional one, for a simpler interpretation. The first principal component (PC1) consisted of the human resources, attractive research systems, and finance and support dimensions (understood as academia and finance). The second principal component (PC2), involving the employment impacts and linkages dimensions, was interpreted as business-related. PC1 and PC2 jointly explained 68% of the observed variance, and similar results were obtained for the 27 detailed indicators outlined in the EIS. We can therefore assume that we have an accurate representation of the information contained in the EIS data, which allows for an alternative assessment and ranking of innovation performance. The proposed simplified index, described in a 2-dimensional space, based on PC1 and PC2, makes it possible to group countries in a new way, according to their level of innovation, which offers a wide range of application, e.g. PC1 captures geographic disparities in innovation corresponding to the division between the old and new EU member states.
Innowacyjność należy do głównych wyznaczników rozwoju gospodarczego. Działalność innowacyjna jest bardzo złożona, a przez to trudna do zmierzenia. Dużym wyzwaniem dla badaczy jest także poznanie uwarunkowań tego zjawiska. W artykule skupiono się na problemie zróżnicowania terytorialnego innowacyjności wśród krajów Unii Europejskiej, a także a Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku, Polska / Jan Kochanowski University of Kielce, Faculty of Natural Sciences, Institute of Geography and Environmental Sciences, Poland. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0450-5247. E-mail: agakleszcz87@gmail.com. © Główny Urząd Statystyczny A. KLESZCZ Principal components of innovation performance in European Union countries 25 na analizie głównych składowych innowacyjności wyznaczonych przy wykorzystaniu wskaźników uwzględnianych w Europejskim Rankingu Innowacyjności (European Innovation Scoreboard – EIS). Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja głównych składowych innowacyjności różnicujących kraje na podstawie analizy struktury korelacji. Obliczenia oparto na wskaźnikach zawartych w bazie EIS 2020, obejmujących 2012–2019. Przeprowadzono analizę porównawczą krajów pod kątem wydajności innowacyjnej przy użyciu metody analizy głównych składowych (PCA), aby znaleźć nieskorelowane główne składowe innowacji różnicujące kraje. Wyniki uzyskano dzięki zredukowaniu 10-wymiarowego zestawu danych do zestawu 2-wymiarowego, łatwiejszego do interpretacji. Pozwoliło to wyróżnić pierwszą główną składową (PC1) zawierającą zasoby ludzkie, atrakcyjne systemy badawcze, finanse i wsparcie rozumiane jako środowisko akademickie i finanse. Druga główna składowa (PC2), obejmująca wpływ na zatrudnienie i sieć powiązań, jest interpretowana jako związana z biznesem. Składowe PC1 i PC2 wyjaśniły łącznie 68% wariancji; podobne wyniki uzyskano dla zestawu 27 szczegółowych wskaźników uwzględnianych w EIS. Można zatem uznać, że daje to dokładną reprezentację danych EIS, która zapewnia alternatywną ocenę i ranking wyników w zakresie innowacji. Zaproponowany uproszczony indeks innowacyjności, opisany w przestrzeni dwuwymiarowej, opierający się na PC1 i PC2, umożliwia nowy sposób grupowania krajów i może mieć szerokie zastosowanie, np. PC1 przedstawia geograficzne zróżnicowanie innowacji odpowiadające podziałowi na kraje członkowskie starej i nowej Unii.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 8; 24-45
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Chatter detection using principal component analysis in cold rolling mill
Autorzy:
Usmani, N. I.
Kumar, S.
Velisatti, S.
Tiwari, P. K.
Mishra, S. K.
Patnaik, U. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329460.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
chatter
principal component analysis
PCA
cold rolling
vibration
drgania samowzbudne
analiza składowych głównych
walcowanie na zimno
drgania
Opis:
Most cold rolling mills are prone to chatter problem. Chatter marks are often observed on the strip surface in cold rolling mill leading to downgrade and rejection of rolled material. Chatter impact product quality as well as productivity of mill. In absence of online chatter detection no corrective action can be taken immediately and whole campaign gets affected. Most conventional approach for online chatter detection is by using vibration measurement of mill stands in time & frequency domain. Present work proposes two approaches to detect chatter in cold rolling mill using a statistical technique called Principal Component Analysis (PCA). In this paper two methods are used for chatter detection. First method applies PCA on Fast Fourier Transform (FFT) to differentiate between chatter and non-chatter condition. Second method applies PCA on statistical parameters calculated from raw vibration data to detect chatter.
Źródło:
Diagnostyka; 2018, 19, 1; 73-81
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dimensionality reduction of dynamic mesh animations using HO-SVD
Autorzy:
Romaszewski, M.
Gawron, P.
Opozda, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91573.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
Higher Order Singular Value Decomposition
HOSVD
dimensionality reduction
mesh animation
MSE
Hausdorff metric
MSDM
principal component analysis
PCA
Opis:
This work presents an analysis of Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD) applied to reduction of dimensionality of 3D mesh animations. Compression error is measured using three metrics (MSE, Hausdorff, MSDM). Results are compared with a method based on Principal Component Analysis (PCA) and presented on a set of animations with typical mesh deformations.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 4; 277-289
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Land clayey deposits compressibility investigation using principal component analysis and multiple regression tools
Autorzy:
Berrah, Yacine
Chegrouche, Aymen
Brahmi, Serhane
Boumezbeur, Abderrahmane
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201674.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:
compressibility index
geotechnical parameters
principal component analysis
PCA
multiple regression models
indeks ściśliwości
parametry geotechniczne
analiza głównych składowych
regresja wielokrotna
Opis:
The settlement and compressibility magnitude of the major clayey and marly sediments in Tebessa area (N-E of Algeria) depends on several geotechnical parameters such as compression Cc and recompression Cs indices. The aim of this study was to investigate the parameters related to soil compressibility through tools of statistical analysis, which save time in comparison to multiply repeated laboratory tests. The study also adopted the principal component analysis (PCA) method to eliminate a number of uncorrelated variables that have no influence on the compressibility magnitude, or their impact is insignificant. The highest mean correlation coefficients were obtained for different contributing parameters. Multiple regression analysis has been performed to obtain the best fit model of the output Cc parameter taking into account the best correlation by adding parameters as regressors to reach the highest coefficient of regression R2 . The final obtained model of the present case study gives the best fit model with R2 of 0.92 which is a better value compared to different published models in the literature (R2 of 0.7 as maximum). The chosen input parameters using PCA combined with multiple regression analysis allow identifying the most important input parameters that noticeably affect the soil compression index, and provide with the best model for estimating the Cc index.
Źródło:
Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2022, 4; 95--107
2300-1496
Pojawia się w:
Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Utilization of ASTER data in lithological and lineament mapping of the southern flank of the Central High Atlas in Morocco
Autorzy:
Errami, Maryam
Algouti, Ahmed
Algouti, Abdellah
Farah, Abdelouhed
Agli, Saloua
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204372.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
Amezri-Amassine area
PCA
Principal Component Analysis
band ratio
MNF
Minimum Noise Fraction
automatic lineament extraction
Amezri
Amassine
analiza głównych składowych
Opis:
Geological mapping undoubtedly plays an important role in several studies and remote sensing data are of great significance in geological mapping, particularly in poorly mapped areas situated in inaccessible regions. In the present study, Principal Component Analysis (PCA), Band Rationing (BR) and Minimum Noise Fraction (MNF) algorithms are applied to map lithological units and extract lineaments in the Amezri-Amassine area, by using multispectral ASTER image and global digital elevation model (GDEM) data for the first time. Following preprocessing of ASTER images, advanced image algorithms such as PCA, BR and MNF analyses are applied to the 9ASTER bands. Validation of the resultant maps has relied on matching lithological boundaries and faults in the study area and on the basis of pre-existing geological maps. In addition to the PCA image, a new band-ratio image, 4/6–5/8–4/5, as adopted in the present work, provides high accuracy in discriminating lithological units. The MNF transformation reveals improvement over previous enhancement techniques, in detailing most rock units in the area. Hence, results derived from the enhancement techniques show a good correlation with the existing litho-structural map of the study area. In addition, the present results have allowed to update this map by identifying new lithological units and structural lineaments. Consequently, the methodology followed here has provided satisfactory results and has demonstrated the high potential of multispectral ASTER data for improving lithological discrimination and lineament extraction.
Źródło:
Geologos; 2023, 29, 1; 1--20
1426-8981
2080-6574
Pojawia się w:
Geologos
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:
Comparison of selected methods of multi-parameter data visualization used for classification of coals
Autorzy:
Jamroz, D.
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/110329.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
multidimensional visualization
observational tunnels method
multidimensional scaling
MDS
principal component analysis
PCA
relevance maps
autoassociative neural networks
Kohonen maps
parallel coordinates method
grained material
coal
Opis:
Methods of multi-parameter data visualization through the transformation of multidimensional space into two-dimensional one allow to present multidimensional data on computer screen, thus making it possible to conduct a qualitative analysis of this data in the most natural way for human – by a sense of sight. In the paper a comparison was made to show the efficiency of selected seven methods of multidimensional visualization and further, to analyze data describing various coal type samples. Each of the methods was verified by checking how precisely a coal type can be classified when a given method is applied. For this purpose, a special criterion was designed to allow an evaluation of the results obtained by means of each of these methods. Detailed information included presentation of methods, elaborated algorithms, accepted parameters for best results as well the results. The framework for the comparison of the analyzed multi-parameter visualization methods includes: observational tunnels method multidimensional scaling MDS, principal component analysis PCA, relevance maps, autoassociative neural networks, Kohonen maps and parallel coordinates method.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2015, 51, 2; 769-784
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An effective data reduction model for machine emergency state detection from big data tree topology structures
Autorzy:
Iaremko, Iaroslav
Senkerik, Roman
Jasek, Roman
Lukastik, Petr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055178.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
OPC UA
OPC tree
principal component analysis
PCA
big data analysis
data reduction
machine tool
anomaly detection
emergency states
analiza głównych składowych
duży zbiór danych
redukcja danych
wykrywanie anomalii
stan nadzwyczajny
Opis:
This work presents an original model for detecting machine tool anomalies and emergency states through operation data processing. The paper is focused on an elastic hierarchical system for effective data reduction and classification, which encompasses several modules. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to perform data reduction of many input signals from big data tree topology structures into two signals representing all of them. Then the technique for segmentation of operating machine data based on dynamic time distortion and hierarchical clustering is used to calculate signal accident characteristics using classifiers such as the maximum level change, a signal trend, the variance of residuals, and others. Data segmentation and analysis techniques enable effective and robust detection of operating machine tool anomalies and emergency states due to almost real-time data collection from strategically placed sensors and results collected from previous production cycles. The emergency state detection model described in this paper could be beneficial for improving the production process, increasing production efficiency by detecting and minimizing machine tool error conditions, as well as improving product quality and overall equipment productivity. The proposed model was tested on H-630 and H-50 machine tools in a real production environment of the Tajmac-ZPS company.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 4; 601--611
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie metody PCA w analizie parametrów powiązanych z rolniczymi emisjami gazów cieplarnianych w Europie
Application of PCA in the analysis of parameters related to agricultural greenhouse gases emissions in Europe
Autorzy:
Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336401.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
rolnictwo
gazy cieplarniane
dwutlenek węgla
metan
podtlenek azotu
zanieczyszczenie środowiska
składowe główne
badania polowe
metoda
PCA
farming
pollutants
carbon dioxide
methane
nitrous oxide
environmental pollution
main components
field
experimentation
metod
principal component analysis
Opis:
W badaniach przeprowadzono redukcję wymiarowości danych z wykorzystaniem metody analizy składowych głównych. Analizie poddano dwie grupy zmiennych: wielkość pogłowia zwierząt gospodarskich oraz areał upraw w Europie. Z wymiaru 13 zmiennych otrzymano dwie główne składowe, które w 95% wyjaśniają zmienności pierwotnych danych.
In the study, dimensionality reduction of data was carried out using the method of Principal Components Analysis (PCA). Two groups of variables were analyzed - size of population of livestock and crop areas in Europe. Two principal components explaining in 95% variability of the original data were obtained from dimension of the 13 variables.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 77-79
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Principal component analysis of older people registered as unemployed in public employment offices
Analiza głównych składowych populacji osób starszych zarejestrowanych w powiatowych urzędach pracy jako bezrobotni
Autorzy:
Bolesta, Karolina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176597.pdf
Data publikacji:
2023-01-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
pensioners
disability pensioners
retirement age
pre-retirement benefit
unemployed
professional deactivation
principal component analysis
PCA
Kaiser-Meyer-Olkin measure
Bartlett's test of sphericity
emeryci
renciści
wiek emerytalny
świadczenie przedemerytalne
bezrobotni
dezaktywizacja zawodowa
analiza głównych składowych
współczynnik Kaisera-Meyera-Olkina
test sferyczności Bartletta
Opis:
The determinants of registering as an unemployed person in the public employment office may be of both a socio-demographic and legal character. Although every individual has their own motivation to register as unemployed, it is still possible to analyse the phenomenon on a group level. The purpose of this study is to show the similarities and differences of older people registering as unemployed and to identify the factors that were key to professional deactivation. The research is based on data from the Polish Central Analytical and Reporting System concerning 1,276,555 people born in the years 1940–1965, who were at least once registered as unemployed in a public employment office. The study uses principal component analysis (PCA) to identify the factors which influence to the largest extent the decision to deactivate professionally. The Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy and Bartlett’s test of sphericity proved the feasibility of the PCA. The number of principal components was determined on the basis of Kaiser’s criterion. The varimax factor rotation was applied to simplify the relation between the variables and to enhance the interpretation of the obtained results. The analysis included five groups: pensioners, disability pensioners, people who reached retirement age, people who received pre-retirement benefits and the total population. For each group three to four components were identified which combined different variables. Education and occupation in the last place of work formed the only common component for the five groups which influences the most critical decisions in the labour market. This component demonstrates the level of competence and may determine the moment of professional deactivation. The research shows that economic mechanisms are more important than legal conditions in all the analysed groups.
Czynniki decydujące o zarejestrowaniu się w urzędzie pracy jako osoba bezrobotna mogą mieć charakter społeczno-demograficzny lub prawny. Podjęcie takiej decyzji jest kwestią indywidualną, niemniej jednak można przeanalizować to zjawisko na poziomie grupy. Celem badania omawianego w artykule jest wykazanie podobieństw i różnic osób rejestrujących się jako bezrobotni oraz identyfikacja czynników, które mają największe znaczenie dla dezaktywizacji zawodowej. W badaniu wykorzystano dane z Centralnego Systemu AnalitycznoRaportowego dotyczące 1 276 555 osób urodzonych pomiędzy 1940 r. a 1965 r., które co najmniej raz były zarejestrowane w powiatowym urzędzie pracy jako bezrobotni. W celu identyfikacji komponentów najsilniej wpływających na decyzję o dezaktywizacji zawodowej przeprowadzono analizę głównych składowych (ang. principal component analysis – PCA). Wyniki pomiaru adekwatności Kaisera-Meyera-Olkina oraz testu sferyczności Bartletta potwierdziły słuszność zastosowania tej analizy. Na podstawie kryterium Kaisera określono liczbę głównych składowych. Przeprowadzono rotację czynników varimax, aby uprościć relację między zmiennymi i lepiej zinterpretować uzyskane wyniki. Analiza dotyczyła pięciu grup: emerytów, rencistów, osób, które osiągnęły wiek emerytalny, osób, które pobierały świadczenie przedemerytalne, oraz całej populacji. Dla każdego zbioru danych zidentyfikowano od trzech do czterech składowych łączących różne zmienne. We wszystkich grupach stwierdzono jeden wspólny komponent – łączący wykształcenie i zawód wykonywany w ostatnim miejscu pracy – który wpływa na podejmowanie kluczowych decyzji na rynku pracy. Obrazuje on kompetencje pracowników i może determinować moment dezaktywizacji zawodowej. Wyniki badania wskazują na większe znaczenie mechanizmu ekonomicznego niż uwarunkowań prawnych we wszystkich analizowanych grupach.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 1; 23-38
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-39 z 39

    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