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 "regression tree" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-15 z 15
    Tytuł:
    Parametric and non-parametric regression methods in identifying an impact of components of advertising on consumers behaviour
    Autorzy:
    Chudzian, Joanna
    Chrzanowska, Mariola
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425044.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    regression method
    linear regression
    regression tree
    advertising
    dairy market
    Opis:
    This paper concerns the application of parametric and non-parametric regression methods in explaining the impact of advertising on consumers on the dairy market. Two specific goals were stated in this research. The first goal was to evaluate the impact of advertising components on its effectiveness operationalized as the AIDA marketing model. The second goal attempted at clustering consumers with respect to the effectiveness of subsequent components of advertising. The former was achieved using the parametric regression model, for the latter the regression tree model was applied. Among the components of advertising, the TV medium and music – factors that strongly attract attention – affects the behaviour of consumers of dairy products the most. Other important revealed factors turn out to be varying in significance depending on the regression method applied.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 3(45); 56-70
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Development of an Approximation Model of Selected Properties of Model Materials Used for Simulations of Bulk Metal Plastic Forming Processes Using Induction of Decision Trees
    Autorzy:
    Hawryluk, M.
    Wilk-Kołodziejczyk, D.
    Regulski, K.
    Głowacki, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/351927.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    regression tree induction
    properties approximation
    physical modelling
    soft model materials
    Opis:
    The article discusses the development of an approximation model of selected plastic and mechanical properties obtained from compression tests of model materials used in physical modeling. The use of physical modeling with the use of soft model materials such as a synthetic wax branch with various modifiers is a popular tool used as an alternative or verification of numerical modeling of bulk metal forming processes. In order to develop an algorithm to facilitate the choice of material model to simulate the behavior of real-metallic materials used in industrial production processes the induction of decision trees was used. First of all, the Statistica program was used for data mining, which made it possible to determine / find the relationship between the percentage of particular constituents of the model material (base material and modifiers) and yield strength, critical and maximum strain, and provide the opportunity to indicate the most important variables determining the shape of the stress - strain curve. Next, using the induction of decision trees, an approximation model was developed, which allowed to create an algorithm facilitating the selection of individual modifying components. The last stage of the research was verification of the correctness of the developed algorithm. The obtained research results indicate the possibility of using decision tree induction to approximate selected properties of modeling materials simulating the behavior of real materials, thus eliminating the need for costly and time-consuming experiments carried out on metallic material.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2019, 64, 3; 1073-1085
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Which skills are the most prized? Analysing monetary value of geographers’ skills on the labour market in six European countries
    Autorzy:
    Piróg, Danuta
    Hibszer, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/52571534.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    demand
    job postings
    monetary value
    regression tree (CART)
    remuneration
    skills
    text mining
    Opis:
    The objective of the study is to identify those skills that are actually needed by the labour market and allow university graduates to achieve the highest remuneration. To achieve this objective, the authors monitored, for 18 months, online job postings from six countries addressed to geography graduates. Online job postings are the most up-to-date and reliable source of data about the salaries that employers are willing to offer for specific skills or skillsets. A total of 17,397 advertisements were collected, out of which 7,407 included information about the offered salary. Applying text mining and regression tree (classification and regression tree [CART]) analyses, the authors identified skills that significantly differentiate annual salaries. The group of competences associated with higher earnings includes highly specialised geographic information system (GIS), statistical and geological skills. Lower salaries were linked to some general skills such as communicating in a native language as well as some specialised skills, but only to those related to teaching and conducting scientific research.
    Źródło:
    Quaestiones Geographicae; 2023, 42, 4; 63-79
    0137-477X
    2081-6383
    Pojawia się w:
    Quaestiones Geographicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of selected data mining techniques in unintentional accounting error detection
    Autorzy:
    Papík, Mário
    Papíková, Lenka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/22444352.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Instytut Badań Gospodarczych
    Tematy:
    financial fraud
    unintentional accounting errors
    financial restatements
    decision tree
    classification and regression tree
    random forest
    Opis:
    Research background: Even though unintentional accounting errors leading to financial restatements look like less serious distortion of publicly available information, it has been shown that financial restatements impacts on financial markets are similar to intentional fraudulent activities. Unintentional accounting errors leading to financial restatements then affect value of company shares in the short run which negatively impacts all shareholders. Purpose of the article: The aim of this manuscript is to predict unintentional accounting errors leading to financial restatements based on information from financial statements of companies. The manuscript analysis if financial statements include sufficient information which would allow detection of unintentional accounting errors. Methods: Method of classification and regression trees (decision tree) and random forest have been used in this manuscript to fulfill the aim of this manuscript. Data sample has consisted of 400 items from financial statements of 80 selected international companies. The results of developed prediction models have been compared and explained based on their accuracy, sensitivity, specificity, precision and F1 score. Statistical relationship among variables has been tested by correlation analysis. Differences between the group of companies with and without unintentional accounting error have been tested by means of Kruskal-Wallis test. Differences among the models have been tested by Levene and T-tests. Findings & value added: The results of the analysis have provided evidence that it is possible to detect unintentional accounting errors with high levels of accuracy based on financial ratios (rather than the Beneish variables) and by application of random forest method (rather than classification and regression tree method).
    Źródło:
    Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2021, 16, 1; 185-201
    1689-765X
    2353-3293
    Pojawia się w:
    Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of data mining techniques to predict and map the Atterberg limits in central plateau of Iran
    Autorzy:
    Amin, Peyman
    Taghizadeh-Mehrjardi, Ruhollah
    Akbarzadeh, Ali
    Shirmardi, Mostafa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/762833.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    Atterberg limits, artificial bee colony, artificial neural networks, support vector machine, regression tree
    Opis:
    The Atterberg limits display soil mechanical behavior and, therefore, can be so important for topics related to soil management. The aim of the research was to investigate the spatial variability of the Atterberg limits using three most common digital soil-mapping techniques, the pool of easy-to-obtain environmental variables and 85 soil samples in central Iran. The results showed that the maximum amount of liquid limit (LL) and plastic limit (PL) were obtained in the central, eastern and southeastern parts of the study area where the soil textural classes were loam and clay loam. The minimum amount of LL and PL were related to the northwestern parts of the study area, adjacent to the mountain regions, where the samples had high levels of sand content (>80%). The ranges of plasticity index (PI) in the study area were obtained between 0.01 to 4%. According to the leave-in-out cross-validation method, it should be highlighted the combination of artifiial bee colony algorithm (ABC) and artifiial neural network (ANN) techniques were the best model to predict the Atterberg limits in the study area, compared to the support vector machine and regression tree model. For instance, ABC-ANN could predict PI with RMSE, R2 and ME of 0.23, 0.91 and -0.03, respectively. Our fiding generally indicated that the proposed method can explain the most of variations of the Atterberg limits in the study area, and it could berecommended, therefore, as an indirect approach to assess soil mechanical properties in the arid regions, where the soil survey/sampling is difficult to undertake.
    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:
    PORÓWNANIE MODELU REGRESJI WIELORAKIEJ ORAZ DRZEWA REGRESYJNEGO NA PRZYKŁADZIE INDEKSU KORUPCJI
    CORRUPTION INDEX ANALYSIS USING MULTIPLE REGRESSION MODEL AND REGRESSION TREE
    Autorzy:
    Gostkowski, Michał
    Gajowniczek, Krzysztof
    Jałowiecki, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453786.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    Failed States Index
    indeks korupcji
    model regresji wielorakiej
    drzewo regresyjne
    corruption index
    multiple regression model
    regression tree
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań nad modelowaniem tzw. indeksu korupcji (ang. Failed States Index). Zbudowano i porównano model regresji wielorakiej z drzewem regresyjnym. Badania zostały oparte na podstawie danych publikowanych przez niezależną organizację The Fund for Peace. Jako potencjalne zmienne zostały wybrane zmienne udostępnione na stronie internetowej Banku Światowego. Wstępne wyniki jednoznacznie wskazują, że drzewo regresyjne lepiej odzwierciedla zmienność parametru niż model regresji wielorakiej.
    This paper presents the results of research on corruption index modeling (Failed States Index). The multiple regression model was constructed and compared with the regression tree. The research was based on the data published by an independent organization The Fund for Peace. Predictors were selected from a set of variables available on the website of the World Bank. The preliminary results clearly indicate that the regression tree better reflects the variation of the parameter than the multiple regression model.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 3; 65-74
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Data Mining Approach for Analysis of a Wire Electrical Discharge Machining Process
    Autorzy:
    Dandge, Shruti Sudhakar
    Chakraborty, Shankar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2023974.pdf
    Data publikacji:
    2021-09
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    wire electrical discharge machining
    data mining
    classification and regression tree
    chi-squared
    automatic interaction detection
    classification
    Opis:
    Wire electrical discharge machining (WEDM) is a non-conventional material-removal process where a continuously travelling electrically conductive wire is used as an electrode to erode material from a workpiece. To explore its fullest machining potential, there is always a requirement to examine the effects of its varied input parameters on the responses and resolve the best parametric setting. This paper proposes parametric analysis of a WEDM process by applying non-parametric decision tree algorithm, based on a past experimental dataset. Two decision tree-based classification methods, i.e. classification and regression tree (CART) and Chi-squared automatic interaction detection (CHAID) are considered here as the data mining tools to examine the influences of six WEDM process parameters on four responses, and identify the most preferred parametric mix to help in achieving the desired response values. The developed decision trees recognize pulse-on time as the most indicative WEDM process parameter impacting almost all the responses. Furthermore, a comparative analysis on the classification performance of CART and CHAID algorithms demonstrates the superiority of CART with higher overall classification accuracy and lower prediction risk.
    Źródło:
    Management and Production Engineering Review; 2021, 13, 3; 116-128
    2080-8208
    2082-1344
    Pojawia się w:
    Management and Production Engineering Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The activity of Malopolska and Pogorze farmers in leveraging funds for implementing agricultural and environmental programs
    Aktywność rolników Małopolski i Pogórza w pozyskiwaniu środków na realizację programów rolno-środowiskowych
    Autorzy:
    Wojewodzic, Tomasz
    Dacko, Mariusz
    Zadrożny, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/952320.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    małopolska and pogórze region
    agricultural and
    environmental programs
    classification and regression tree
    (cart)
    model
    małopolska i pogórze
    programy rolno-środowiskowe
    drzewo klasyfikacyjne
    Opis:
    The main purpose of the research was to identify factors determining spatial diversity of the activity of farmers in the area of the implementation of agricultural and environmental programs. The research was conducted using Statistica with the application of two research tools: the analysis of Correlation and Classification and Regression Tree (CART) analysis. The number of beneficiaries of the agricultural and environmental programs per 100 area payments’ beneficiaries in a given territorial unit was adopted as a dependent variable. Based on the research, it was found that features of the agrarian structure had the greatest impact on the diversity of the dependent variable within the Małopolska and Pogórze regions. In poviats, characterized by high fragmentation of farms, the farmers’ agricultural and environmental activities were determined by the scale of nature protection area and unemployment rate. Moreover, agricultural and environmental programs were statistically implemented more often at locations where other forms of support were taken advantage of, e.g. support for young farmers.
    Głównym celem podjętych badań była identyfikacja czynników determinujących przestrzenne zróżnicowanie aktywności rolników w zakresie wdrażania programów rolno-środowiskowych. Badania przeprowadzono w programie Statistica, wykorzystując dwa narzędzia badawcze: analizę korelacji oraz model drzew klasyfikacyjnych C&RT. Jako zmienną zależną przyjęto liczbę beneficjentów programów rolno-środowiskowych w przeliczeniu na 100 beneficjentów płatności obszarowych w danej jednostce terytorialnej. Wyniki badań wskazywały, że największy wpływ na zróżnicowanie zmiennej zależnej na obszarze Małopolski i Pogórza miały cechy opisujące strukturę agrarną. W powiatach o dużym rozdrobnieniu gospodarstw aktywność rolno-środowiskowa rolników była zdeterminowana skalą obszarowej ochrony przyrody i poziomem bezrobocia. Ponadto wdrażanie programów rolno-środowiskowych było statystycznie częstsze tam, gdzie korzystano z innych form wsparcia, tj. wsparcie dla młodych rolników.
    Źródło:
    Journal of Agribusiness and Rural Development; 2017, 43, 1; 217-226
    1899-5241
    Pojawia się w:
    Journal of Agribusiness and Rural Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Gradient Boosting in Regression
    Gradientowa odmiana metody boosting w analizie r e g r e s ji
    Autorzy:
    Gatnar, Eugeniusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904716.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    tree-based models
    regression
    boosting
    Opis:
    Szeroko stosowane w praktyce metody nieparametryczne wykorzystujące tzw. drzewa regresyjne mają jedną istotną wadę. Otóż wykazują one niestabilność, która oznacza, że niewielka zmiana wartości cech obiektów w zbiorze uczącym może prowadzić do powstania zupełnie innego modelu. Oczywiście wpływa to negatywnie na ich trafność prognostyczną. Tę wadę można jednak wyeliminować, dokonując agregacji kilku indywidualnych modeli w jeden. Znane są trzy metody agregacji modeli i wszystkie opierają się na losowaniu ze zwracaniem obiektów ze zbioru uczącego do kolejnych prób uczących: agregacja bootstrapowa (boosting), losowanie adaptacyjne (bagging) oraz metoda hybrydowa, łącząca elementy obu poprzednich. W analizie regresji szczególnie warto zastosować gradientową, sekwencyjną, odmianę metody boosting. W istocie polega ona wykorzystaniu drzew regrcsyjnych w kolejnych krokach do modelowania reszt dla modelu uzyskanego w poprzednim kroku.
    The successful tree-based methodology has one serious disadvantage: lack of stability. That is, regression tree model depends on the training set and even small change in a predictor value could lead to a quite different model. In order to solve this problem single trees are combined into one model. There are three aggregation methods used in classification: bootstrap aggregation (bagging), adaptive resample and combine (boosting) and adaptive bagging (hybrid bagging-boosting procedure). In the field of regression a variant of boosting, i.e. gradient boosting, can be used. Friedman (1999) proved that boosting is equivalent to a stepwise function approximation in which in each step a regression tree models residuals from last step model.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fluctuations in mean stem volume of common oak (Quercus robur L.) depending on age of trees
    Zmiany średniej miąższości pnia dębu (Quercus robur L.) w zależności od wieku drzewa
    Autorzy:
    Kazmierczak, K.
    Pazdrowski, W.
    Szymanski, M.
    Nawrot, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/9573.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie. Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki
    Tematy:
    fluctuation
    stem volume
    oak
    common oak
    Quercus robur
    plant age
    tree
    growth curve
    linear regression
    multiple regression
    Źródło:
    Colloquium Biometricum; 2009, 39
    1896-7701
    Pojawia się w:
    Colloquium Biometricum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of growth and increment in height of common oak (Quercus robur L.)
    Analiza wzrostu i przyrostu wysokości dębu szypułkowego (Quercus robur L.)
    Autorzy:
    Kazmierczak, K.
    Pazdrowski, W.
    Manka, K.
    Szymanski, M.
    Nawrot, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/9717.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie. Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki
    Tematy:
    common oak
    oak
    Quercus robur
    plant growth
    growth curve
    tree
    increment curve
    height
    variation coefficient
    correlation coefficient
    linear regression
    multiple regression
    Źródło:
    Colloquium Biometricum; 2008, 38
    1896-7701
    Pojawia się w:
    Colloquium Biometricum
    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:
    Związek pomiędzy wskaźnikami przyrostu miąższości a wybranymi cechami taksacyjnymi drzew w drzewostanach sosnowych
    The relationship between volume increment indicators and selected tree appraisal characteristics in pine stands
    Autorzy:
    Turski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1016204.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    drzewostany sosnowe
    Pinus
    korelacja cech
    cechy taksacyjne
    regresja wielokrotna
    sosna
    przyrost miazszosci
    lesnictwo
    drzewa lesne
    volume increment indicators
    tree appraisal characteristics
    regression equation
    pine
    Opis:
    The relationship between four volume increment indicators and selected tree appraisal characteristics was presented in the paper. The strongest relationship was observed between volume increment indicators and relative dbh increment, dbh increment and basal area increment. This relationship shows a significant differentiation (Table 1 and Table 2). The smallest estimation errors for the models describing individual volume increment indicators were found for indicator C4.
    Źródło:
    Sylwan; 2007, 151, 07; 15-24
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja determinant braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych
    An Attempt to Diagnose Determinants of Non-Response Rate in Polish Household Surveys
    Autorzy:
    Rószkiewicz, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1364911.pdf
    Data publikacji:
    2015-12-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wskaźnik braku odpowiedzi
    błąd braku reakcji
    błąd braku realizacji
    model
    regresji logistycznej
    procedura drzewa klasyfikacyjnego
    model hybrydowy
    no-response rate
    noncontact
    noncooperation
    logistic regression
    classification tree procedure
    hybrid model
    Opis:
    W artykule podjęto próbę identyfikacji czynników mających wpływ na poziom wskaźnika braku odpowiedzi w badaniu polskich gospodarstw domowych zrealizowanym w 2013 r. w ramach projektu Uwarunkowania Decyzji Edukacyjnych. Podstawą analizy były wyniki historii kontaktów z wylosowanymi jednostkami oraz wyniki zrealizowanych wywiadów. Odrębnie przeanalizowano uwarunkowania braku kontaktu oraz odmowy odpowiedzi. W identyfikacji czynników związanych z warunkami realizacji badania istotnie wpływających na prawdopodobieństwo braku odpowiedzi wykorzystano model hybrydowy łączący wielomianowy model regresji logistycznej oraz procedurę drzewa klasyfikacyjnego. Model regresji logistycznej wykorzystano również do identyfikacji cech gospodarstw domowych wpływających na brak odpowiedzi. Wyniki wskazały, że brak kontaktu i brak odpowiedzi stanowią odrębne wymiary, na których lokują się jednostki wybrane do badania, a reguły uczestnictwa w badaniu różnicują się względem cech społeczno-demograficznych. Skuteczna organizacja procesu badawczego powinna uwzględniać zarówno zróżnicowanie regionalne w dostępności i gotowości współpracy jak również w preferencjach respondentów względem sposobu nawiązywania kontaktów.
    Article focuses on the identification of factors affecting the non-response in Polish household surveys. The analyse uses data from the survey realized on a random sample of Polish households in 2013 in project Determinant of Educational Decisions. Logistic regression model and classification tree procedure and hybridization of this approach was used to identify factor affecting probability of non-responds. Noncontact and noncooperation in the study was considered separately. Results confirmed that noncontact and noncooperation are two entirely different processes and rules for participation in the study significantly differentiate into subpopulations of Polish households varied by socio-economic features. Efficient organization of the research process should take into account both regional differences in the availability and willingness of cooperation as well as the respondents’ preferences in regarding the way in making contacts.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 361-378
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ujęcie wpływu właściwości gleb piaszczystych na bonitację drzewostanów sosnowych w południowo-zachodniej Polsce w modelach regresji
    Regression models for impact of soil properties on site index class of Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands in south-western Poland
    Autorzy:
    Sewerniak, P.
    Piernik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1008712.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    lesnictwo
    gleby lesne
    gleby piaszczyste
    uziarnienie gleby
    wlasciwosci chemiczne
    odczyn gleby
    zawartosc azotu
    zawartosc potasu
    zawartosc weglanu wapnia
    poziom prochniczny gleby
    miazszosc
    oglejenie gleby
    drzewostany sosnowe
    bonitacja drzewostanow
    modele regresyjne
    drzewa lesne
    sosna zwyczajna
    Pinus sylvestris
    wzrost roslin
    Polska Poludniowo-Zachodnia
    soil
    pinus sylvestris
    site index
    tree growth
    regression models
    Opis:
    The research was conducted in 268 pine stands on soils of sandy texture. In the paper 6 regression models for site index of Scots pine (Pinus sylvestris L.) were presented. The soil properties enclosed in the models explained to 40−60% of the site index variability. In the regression analyses, the following soil properties were found to be the best variables that described the site index: pHKCl, contents of fine textural fractions, content of K and N, CaCO3 content, soil moisture conditions reflected in gleying occurrence in a soil profile and a thickness of a solum or of a humus horizon (depending on the site moisture). The CaCO3 content was found to be a useful variable for the site index models only unless other chemical soil parameters were available. In such cases occurrence of CaCO3 in models reflects an impact of K and Mg soil content on pine growth that results from strong intercorrelations between Ca, K and Mg contents in the investigated soils. The site index was higher when pine stands were overgrowing gleyic than non−gleyic soils. In the presented regression models the difference was estimated to be about 1.5 m.
    Źródło:
    Sylwan; 2012, 156, 08; 563-571
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-15 z 15

      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