Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "regresja statystyczna" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Analiza statystyczna wplywu czynnikow meteorologicznych i glebowych na wartosc temperatury radiacyjnej powierzchni roslin
    The statistical analysis of meteorological and soil parameters impact on plant cover radiation temperature
    Autorzy:
    Mazurek, W
    Walczak, R.T.
    Baranowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1401778.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
    Tematy:
    rosliny
    powierzchnia roslin
    temperatura radiacyjna
    czynniki meteorologiczne
    czynniki glebowe
    woda glebowa
    stres wodny
    analiza statystyczna
    regresja wielokrotna
    plant
    plant surface
    radiation temperature
    meteorological factor
    soil factor
    soil water
    water stress
    statistical analysis
    multiple regression
    Opis:
    W pracy dokonano analizy statystycznej metodą regresji wielokrotnej wpływu czynników meteorologicznych i glebowych na wartości temperatury radiacyjnej pokrywy roślinnej. Stwierdzono, iż wprowadzenie do modelu regresji wielokrotnej potencjału wody glebowej jako zmiennej niezależnej poprawia dokładność predykcyjną modelu w przypadku, gdy zmienną zależną jest różnica temperatury pokrywy roślinnej w sytuacji stresu wodnego i przy nieograniczonej dostępności wody glebowej. Przedstawiono zależność temperatury powierzchni roślin od temperatury powietrza, prędkości wiatru, radiacji słonecznej i potencjału wody glebowej.
    In this study the statistical analysis was performed, using the multiple regression, of the impact of meteorological and soil parameters on radiation temperature of plant cover. It was stated that including into the model soil water potential as an independent variable of multiple regression, improves its predictive precision in case when the dependent variable is the difference of crop temperature in the conditions of water stress and under unlimited availability of soil water. The relation between crop temperature and air temperature, wind speed, solar radiation and soil water potential is presented.
    Źródło:
    Acta Agrophysica; 2000, 38; 157-164
    1234-4125
    Pojawia się w:
    Acta Agrophysica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Assessment of the Simultaneous Influence of Yarn Linear Mass and the Real/Service Loading Cycle on the Fatigue Life of Smooth and Flame Cotton Yarns
    Ocena równoczesnego wpływu masy liniowej przędzy i cyklu obciążenia rzeczywistego/eksploatacyjnego na żywotność zmęczeniową przędz bawełnianych Smooth i Flame
    Autorzy:
    Drobina, Robert
    Rysiński, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/233466.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    cotton yarn
    Wöhler diagram
    statistical identification
    multiple regression
    przędza bawełniana
    wykres Wöhlera
    identyfikacja statystyczna
    regresja wielokrotna
    Opis:
    In the paper, the results of fatigue investigations on smooth and flame yarns are presented. The investigations were performed for yarns of the following types 25, 30, 40 and 50 tex, i.e. for thin yarns as well as for relatively thick ones made in spinning mills. An assessment of fatigue life was made based upon statistically analysed Wöhler curves. Aiming for a more complex presentation of changes over time taking place due to variable loading, we performed an assessment of the simultaneous influence of linear mass changes for smooth and flame cotton yarns as well as coefficients of the real loading cycle on the fatigue life of adequate yarns (represented by the number of loading/fatigue cycles). A statistical approach to the identification of characteristics of fatigue life was utilised. Experimental data were approximated via linear-square polynomials. Additionally, factor analysis was performed, which has not been considered till now, in relation to the fatigue phenomena modelling. Due to the wide and comprehensive plan of experiments as well as the number of trails and specimens utilised, such investigations are rarely described in references. Within the framework of the experiment program, a consecutive series of planned tests: 4 x 8 based upon 32 variants for 20 tests were taken into consideration for smooth yarns of every variant as well as an adequate number of tests performed separately for cotton flame yarns. This allowed us to make versatile statistical analyses and reliable identification of needed quantities and parameters. Utilisation of a pre-designed (planned) experiment allows for assessment of the average behaviour of a product in a real technological process, while methods considering characteristics in dependence on one variable are too simple for showing the ongoing changes. They could not fully represent the behaviour of an artifact/product in service conditions.
    W artykule przedstawiono wyniki badań zmęczeniowych przędz Smooth i Flame. Badania przeprowadzono dla przędz następujących typów 25, 30, 40 i 50 tex, tj. dla cienkich przędz oraz stosunkowo grubych wykonanych w przędzalniach. Ocenę trwałości zmęczeniowej przeprowadzono na podstawie analizowanych statystycznie krzywych Wöhlera. Dążąc do bardziej złożonej prezentacji zmian zachodzących w czasie w wyniku zmiennego obciążenia, przeprowadziliśmy ocenę równoczesnego wpływu zmian masy liniowej dla bawełnianych przędz Smooth i Flame, a także współczynników rzeczywistego cyklu obciążania na żywotność zmęczeniową odpowiednich przędz (reprezentowane przez liczbę cykli obciążenia/zmęczenia). Zastosowano statystyczne podejście do identyfikacji charakterystyk trwałości zmęczeniowej. Dane eksperymentalne aproksymowano za pomocą wielomianów liniowo-kwadratowych. Dodatkowo przeprowadzono analizę czynnikową, której dotychczas nie rozważano, w odniesieniu do modelowania zjawisk zmęczeniowych. Ze względu na szeroki i kompleksowy plan eksperymentów, a także liczbę wykorzystanych szlaków i okazów, takie badania są rzadko opisywane w odnośnikach. W ramach programu eksperymentu wzięto pod uwagę kolejną serię planowanych testów: 4 x 8 w oparciu o 32 warianty dla 20 testów dla gładkich przędz każdego wariantu, a także odpowiednią liczbę testów wykonanych osobno dla przędz bawełnianych. To pozwoliło nam na wykonanie wszechstronnych analiz statystycznych i niezawodną identyfikację potrzebnych ilości i parametrów. Wykorzystanie wcześniej zaprojektowanego (planowanego) eksperymentu pozwala na ocenę średniego zachowania produktu w prawdziwym procesie technologicznym, podczas gdy metody uwzględniające cechy zależne od jednej zmiennej są zbyt proste do pokazania zachodzących zmian. Nie mogły w pełni przedstawić zachowania artefaktu/produktu w warunkach użytkowania.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2020, 2 (140); 21-28
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kilka uwag na temat statystycznej analizy czasowej emigracji Polaków za granicę w latach 2004-2015
    Some remarks on the statistical analysis of temporary emigration of Poles abroad in the years 2004-2015
    Autorzy:
    Kowgier, Henryk
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/449745.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
    Tematy:
    analiza statystyczna
    regresja liniowa
    emigracja Polaków za granicę
    Opis:
    W artykule dokonano analizy statystycznej czasowej emigracji Polaków za granicę w latach 2004-2015 wykorzystując do tego celu dane zaczerpnięte z GUS(2017). Do zbadania tych danych zastosowano głównie metodę statystyczną w zakresie analizy korelacji, podstawowych statystyk opisowych jak również elementy wnioskowania statystycznego. Zbudowano także modele liniowe, które łączą emigrację Polaków do niektórych krajów europejskich z emigracją do krajów spoza Unii Europejskiej. Artykuł kończą stosowne wnioski związane z przeprowadzoną analizą.
    The article presents a statistical analysis of the temporary emigration of Poles abroad in the years 2004-2015 using for this purpose data from the Central Statistical Office (2017). The statistical method for correlation analysis, basic descriptive statistics as well as statistical inference elements were used to examine these data. Linear models were also built that connect the emigration of Poles to some European countries with emigration to countries outside the European Union. The article ends with relevant conclusions.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2018, 1(53); 71-82
    2657-3245
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Localization of genes
    Autorzy:
    Szulc, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/748362.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    genetyka statystyczna, wybór modelu, rzadka regresja liniowa, bayesowskie kryterium informacyjne, ilościowa analiza lokalizacji genów
    statistical genetics, quantitative trait loci, model selection, sparse linear regression, Bayesian Information Criterion
    Opis:
    Rozwój genetyki w ostatnich latach doprowadził do sytuacji, w której jesteśmy w stanie przyjrzeć się łańcuchom DNA z dużą precyzją i zebrać ogromne ilości informacji. Oprócz tego okazało się, że zależności między genami a cechami są bardziej skomplikowane niż się wcześniej wydawało. Te dwie rzeczy spowodowały, że niezbędna stała się ścisła współpraca między genetykami a matematykami, których zadaniem jest opracowanie specjalnych metod, radzących sobie w specyficznych i trudnych problemach genetycznych. Artykuł zawiera przegląd zarówno klasycznych jak i najnowszych podejść do problemu lokalizacji genów, czyli wskazywania miejsc w łańcuchu DNA, które istotnie wpływają na interesujące nas cechy. Z powodu nie najlepszej komunikacji między matematykami i genetykami, znajomość metody innych niż klasyczne wśród tej drugiej grupy jest wciąż niewielka.
    Development of genetics in recent years has led to a situation in which we are able to look at the DNA chains with high precision and collect vast amounts of information. In addition, it turned out that the relationships between genes and traits are more complex than previously thought. These two things caused the need for close collaboration between geneticists and mathematicians whose task is to develop special methods, coping with specific and difficult genetic problems. The article includes an overview of both classic and the latest approaches to the problem of localizing genes that indicate places in the DNA chain, which significantly influence the traits of interest to us. Because of not the best communication between mathematicians and geneticists, knowledge of methods other than the classic among the latter group is still small.
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2015, 43, 1
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Localizing influential genes with modified versions of Bayesian Information Criterion
    Autorzy:
    Bogdan, Małgorzata
    Szulc, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/748746.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    genetyka statystyczna, wybór modelu, rzadka regresja liniowa,
    statistical genetics, quantitative trait loci, model selection, sparse linear regression, Bayesian Information Criterion
    Opis:
    W ostatnich latach nastąpił bardzo szybki rozwój technologii  wspomagających badania w genetyce. Rezultatem tego postępu są olbrzymie zbiory danych. Skuteczne pozyskiwanie informacji z takich zbiorów wymaga scisłej współpracy między genetykami, informatykami oraz statystykami. Rolą statystyków jest okreslenie precyzyjnych kryteriów gwarantujących efektywne oddzielenie istotnej informacji od losowych zakłócen. W szczególnosci, duze rozmiary tych zbiorów wymagają opracowania nowych metod korekty na wielokrotne testowanie oraz nowych kryteriów wyboru istotnych zmiennych objasniających. Szczególnym przykładem identyfikacji zmiennych objasniających jest problem lokalizacji genów odpowiedzialnych za cechy ilosciowe (Quantitative Trait Loci, QTL).Do lokalizacji genów stosuje się tzw. markery molekularne. Są to fragmenty łancucha DNA, które mogą występowac w róznych wariantach (allelach) u róznych jednostek w populacji. Postac danego markera u badanego osobnika mozna ustalic eksperymentalnie.U organizmów diploidalnych, u których chromosomy występują w parach, genotyp danego markera jest wyspecyfikowany przez podanie alleli występujących na obu chromosomach. Z punktu widzenia statystyka genotypy markerów stanowią jakosciowe zmienne objasniające. Jezeli dany marker znajduje się blisko genu wpływającego na badaną cechę, to mozemy spodziewac się  statystycznej zaleznosci między genotypem w tym markerze a badaną cechą ilosciową.Do identyfikacji istotnych markerów genetycznych zwykle stosuje się model regresji wielorakiej. Liczbę zmiennych niezaleznych mozna w tej sytuacji szacowac za pomocą jednego z  wielu kryteriów wyboru modelu. Niestety, okazuje się, ze w kontekscie genetycznym, gdzie liczba markerów istotnie przewyzsza liczbę obserwacji, klasyczne kryteria wyboru modelu przeszacowują liczbę istotnych zmiennych.Aby rozwiązac ten problem ostatnio wprowadzono kilka nowych modyfikacji Bayesowskiego Kryterium Informacyjnego. W tym artykule zaprezentujemy trzy z tych modyfikacji, podamy wyniki dotyczące zgodnosci tych metod w sytuacji gdy liczba dostępnych markerów genetycznych rosnie wraz z rozmiarem próby oraz wyniki symulacji komputerowych ilustrujących działanie tych metod w kontekscie genetycznym.
    Regions of the genome that influence quantitative traits are called quantitative trait loci (QTLs) and can be located using statistical methods. For this aim scientists use genetic markers, whose genotypes are known, and look for the associations between these genotypes and trait values. The common method which can be used in this problem is a linear regression. There are many model selection criteria for the choice of predictors in a linear regression. However, in the context of QTL mapping, where the number of available markers $p_n$ is usually  bigger than the sample size $n$, the classical criteria overestimate the number of regressors. To solve this problem several modifications of the {\it Bayesian Information Criterion} have been proposed and it has been recently proved that at least three of them, EBIC, mBIC and mBIC2, are consistent (also in case when $p_n>n$). In this article we discuss these criteria and their asymptotic properties and compare them by an extensive simulation study in the genetic context.
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2012, 40, 1
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Logistic regression and classification tree methods as elements of diagnosis in cardiology
    Metody regresji logistycznej i drzewa klasyfikacyjnego jako elementy procesu diagnostycznego w dziedzinie kardiologii
    Autorzy:
    Spychała, Anna
    Skrzypek, Michał
    Niewiadomska, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1036433.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach
    Tematy:
    stroke
    logistic regression
    statistical analysis
    classification tree
    roc curve
    udar
    regresja logistyczna
    analiza statystyczna
    drzewo klasyfikacyjne
    krzywa roc
    Opis:
    INTRODUCTION: The purpose of statistical analysis in research is to identify accurate and reliable conclusions where the researcher has a great deal of sources and information. Usually, one can point to a few different methods that allow the task to be fulfilled, but each time the question arises: which one to choose? MATERIAL AND METHODS: The study was conducted using a database that included 3246 patients in the Second Department of Cardiology, Silesian Medical Centre in Katowice-Ochojec in 2003–2008. We were A model in which the STROKE dependent variable was considered was subjected to statistical analysis, and the results of the analysis suggested selecting the following variables: gender, transfusion, PTCA, IVA, IVM, SVA, aneurysm and hematocrit. RESULTS: The essential factors affecting the occurrence of stroke, according to logistic regression are: aneurysm, transfusion of blood components, prior treatment with PTCA and according to the classification tree: aneurysm and level of hematocrit. CONCLUSIONS: The results achieved by both the two statistical models complemented each other, and by combining them one is able to obtain reliable information to use as a base for the decision-making process.
    WSTĘP: Zadaniem analiz statystycznych w badaniach naukowych jest wskazanie trafnych i maksymalnie wiarygodnych wniosków w sytuacji, gdy badacz dysponuje wieloma informacjami. Zwykle można wskazać kilka różnych metod, które pozwalają to zadanie spełnić, jednak za każdym razem nasuwa się pytanie, którą z nich wybrać? MATERIAŁ I METODY: Badania zostały przeprowadzone na bazie danych, która obejmowała 3246 pacjentów przebywających na II Oddziale Kardiologii Górnośląskiego Centrum Medycznego w Katowicach-Ochojcu w latach 2003– –2008. Analizie statystycznej poddano model, w których za zmienną zależną uznano zmienną UDAR, natomiast wyniki przeprowadzonych analiz zasugerowały dobór następujących zmiennych objaśniających: płeć, przetoczenie, PTCA, IVA, IVM, SVA, tętniak i hematokryt. WYNIKI: Czynnikami istotnie wpływającymi na wystąpienie udaru, według regresji logistycznej, są: tętniak, przetoczenie składników krwi i przebyty zabieg PTCA, natomiast według drzewa klasyfikacyjnego – tętniak i poziom hematokrytu. WNIOSKI: Wyniki uzyskane za pomocą obydwu modeli statystycznych dopełniały się, a ich łączenie pozwala na uzyskanie wiarygodnych informacji, stanowiących podstawę procesu decyzyjnego.
    Źródło:
    Annales Academiae Medicae Silesiensis; 2016, 70; 154-162
    1734-025X
    Pojawia się w:
    Annales Academiae Medicae Silesiensis
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Nonparametric statistical analysis for multiple comparison of machine learning regression algorithms
    Autorzy:
    Trawiński, B.
    Smętek, M.
    Telec, Z.
    Lasota, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331296.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    maszyna ucząca się
    test statystyczny nieparametryczny
    regresja statystyczna
    sieć neuronowa
    wielokrotne testy porównawcze
    machine learning
    nonparametric statistical tests
    statistical regression
    neural network
    multiple comparison tests
    Opis:
    In the paper we present some guidelines for the application of nonparametric statistical tests and post-hoc procedures devised to perform multiple comparisons of machine learning algorithms. We emphasize that it is necessary to distinguish between pairwise and multiple comparison tests. We show that the pairwise Wilcoxon test, when employed to multiple comparisons, will lead to overoptimistic conclusions. We carry out intensive normality examination employing ten different tests showing that the output of machine learning algorithms for regression problems does not satisfy normality requirements. We conduct experiments on nonparametric statistical tests and post-hoc procedures designed for multiple 1 x N and N x N comparisons with six different neural regression algorithms over 29 benchmark regression data sets. Our investigation proves the usefulness and strength of multiple comparison statistical procedures to analyse and select machine learning algorithms.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 867-881
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wprowadzenie do predykcji z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i metod statystycznych
    An introduction to prediction with the use of artificial neural networks and statistical methods
    Autorzy:
    Nawrocka, Monika
    Drozd, Miłosz
    Maszczyk, Adam
    Gołaś, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/459999.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Fundacja Pro Scientia Publica
    Tematy:
    predykcja
    analiza statystyczna
    regresja
    optymalizacja
    szeregi czasowe
    sieci neuronowe
    prediction
    statistical analysis
    regression
    optimization
    time series
    neural networks
    Opis:
    Podejście statystyczne umożliwia prowadzenie prognoz zdarzeń lub procesów. Wyróżnia się modele regresyjne liniowe i nieliniowe, modele szeregów czasowych oraz modele neuronowe. Predykcja określa przewidywanie przyszłych cech statystycznych zdarzeń losowych, które można zmierzyć. Wyznacza prognozy dla maksymalizacji. Korzyści, jakie wynikają z prognozowania, to: porównywanie, grupowanie, analizowanie zmienności, określania trendów oraz wyznaczania prognoz uzyskanych wyników, z wykorzystaniem optymalnego wektora zmiennych niezależnych predyktorów do wyciągania sukcesywnych wniosków.
    The statistical approach allows the introduction of predictions of events or processes. Among these are linear and nonlinear regression models, time series models and neural models. Prediction is defined by the anticipation of future statistical characteristics of random events which can be measured, and designates forecasts for maximizing. The benefits which stem from prediction are comparison, grouping, analysis of variation, determinion of trends and setting forecasts of the results obtained with the use of an optimal vector of independent variables predictors for drawing successive conclusions.
    Źródło:
    Ogrody Nauk i Sztuk; 2015, 5; 203-211
    2084-1426
    Pojawia się w:
    Ogrody Nauk i Sztuk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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