Application of bayesian networks for estimation of individual psychological characteristics

• Autorzy: Litvinenko Alexander , Mamyrbayev Orken , Litvinenko Natalya , Shayakhmetova Assem , Kotyra Andrzej

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.05.23

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie sieci Bayesowskich do oceny indywidualnych cech psychologicznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An accurate qualitative and comprehensive assessment of human potential is one of the most important challenges in any company or collective. We apply Bayesian networks for developing more accurate overall estimations of psychological characteristics of an individual, based on psychological test results, which identify how much an individual possesses a certain trait. Examples of traits could be a stress resistance, the readiness to take a risk, the ability to concentrate on certain complicated work.

PL

Jakościowa oraz kompleksowa ocena potencjału ludzkiego jest jednym z najważniejszych wyzwań dla każdej firmy lub grupy. Sieci Bayesowskie stosowane są do opracowywania dokładniejszych ogólnych oszacowań cech psychologicznych jednostki, w oparciu o wyniki testów psychologicznych, które określają, jak dużo dana osoba posiada pewnych cech.

Słowa kluczowe

EN

Bayesian network; graphical probability model; psychological test; probabilistic reasoning

PL

sieć bayesowska; graficzny model prawdopodobieństwa; test psychologiczny; rozumowanie probabilistyczne

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 5
• Strony: 92--97
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Litvinenko Alexander

• Extreme Computing Research Center, Center for Uncertainty Quantification in Computational Science & Engineering King Abdullah University of Science and Technology, Kingdom of Saudi Arabia

autor

Mamyrbayev Orken

• Institute of information and computational technologies CS MES RK, Almaty, Kazakhstan

autor

Litvinenko Natalya

• Institute of information and computational technologies CS MES RK, Almaty, Kazakhstan

autor

Shayakhmetova Assem

• Institute of information and computational technologies CS MES RK, Almaty, Kazakhstan

autor

Kotyra Andrzej

• Lublin University of Technology, Institute of Electronics and Information Technology, Nadbystrzycka 38A, 20-618 Lublin, Poland

Bibliografia

• [1] Matthies H. G., Zander E., Rosic´ B. V., Litvinenko, A. Parameter estimation via conditional expectation: a Bayesian inversion, Advanced modeling and simulation in engineering sciences, 3:24, (2016)
• [2] Ben-Gal I., Bayesian Networks, John Wiley & Sons Ltd., (2008)
• [3] Pourret O., Naim P., Marcot B., Bayesian Networks: A Practical Guide to Applications, John Wiley and Sons Ltd., (2008)
• [4] Albert J., Bayesian Computation with R, Springer (2009)
• [5] Tulupyev A., Nikolenko S., Sirotkin A., Bayesian Networks. A probabilistic logic approach, Nauka, (2006)
• [6] Litvinenko N., Questionnaires recognition during social research, News of the National Academy of Sciences of the RK, Physical-mathematical series 3, b(2016), 77–82
• [7] Litvinenko N., Integration of r software environment in c# software environment, News of the National Academy of Sciences of the RK, Physical-mathematical series 2, a(2016), 123–127
• [8] Murrell P., R Graphics, Chapman & Hall/CRC, (2006)
• [9] Chambers J., Software for Data Analysis: Programming with R, Springer, (2008)
• [10] Buhovec A., Moscalev P., Bogatova V., Biruychinskaya T., Statistical data analysis in R, VGAU, (2010)
• [11] Kabacoff R., R in Action, DMK Press, (2014)
• [12] Wojcik W, Bieganski T., Kotyra A., et al., Application of algorithms of forecasting in the optical fibre coal dust burner monitoring system, Proc. SPIE, 3189 (1997), 100-109
• [12] Romanowski A., Grudzień K., Garbaa H., Jackowska-Strumiłło L., Parametric methods for ECT inverse problem solution in solid flow monitoring, Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, 7 (2017), nr. 1, 50-54
• [14] Murphy K., The Bayes net toolbox for Matlab, Computing science and statistics, (2001), 1024–1034

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).