Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Mahalanobis distances

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analysis of the nitrogen and magnesium doses effects of two cultivars of maize (Zea mays L.) using multivariate methods

Bocianowski Jan, Cichocki Marek, Szulc Piotr, Tratwal Anna, Nowosad Kamila, Kobus-Cisowska Joanna

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

2019

Vol. 64, nr 3

4--9

The paper presents the results of a multivariable research regarding the evaluation of variability of selected quantitative traits in two cultivars of maize (Zea mays L.): ES Palazzo and ES Paroli after using doses of nitrogen and magnesium. The study took into account 12 traits recorded for three years (2009-2011). The statistical analysis of obtained results was conducted using multivariable methods: multivariate analysis of variance, canonical variable analysis and Mahalanobis distances. The most varied objects were A4B1C2 and A1B2C1 (in 2009), A4B1C1 and A2B2C2 (in 2010), A4B2C1 and A1B2C2 (in 2011) and A4B2C1 and A1B2C2 (for all three years). The most similar objects (with regard to the 12 traits analyzed together) were A4B2C2 and A3B2C2 (in 2009), A4B2C2 and A3B1C2 (in 2010), A2B2C2 and A2B1C2 (in 2011) and A4B2C2 and A3B2C2 (for all three years). The Mahalanobis distances between particular objects in particular years of observations were positive and statistically significantly correlated.

W pracy przedstawiono wyniki badania zmienności wybranych cech ilościowych dwóch odmian kukurydzy (Zea mays L.): ES Palazzo i ES Paroli po zastosowaniu różnych dawek azotu i magnezu stosując wielowymiarowe metody statystyczne. W badaniach wzięto pod uwagę 12 cech ilościowych obserwowanych w doświadczeniu trzyletnim przeprowadzonym w latach 2009-2011. Analiza statystyczna uzyskanych wyników została przeprowadzona z użyciem metod wielowymiarowych: wielozmiennej analizy wariancji, analizy zmiennych kanonicznych i odległości Mahalanobisa. Najbardziej zróżnicowanymi obiektami były A4B1C2 i A1B2C1 (w 2009), A4B1C1 i A2B2C2 (w 2010), A4B2C1 i A1B2C2 (w 2011) oraz A4B2C1 i A1B2C2 (dla wszystkich trzech lat). Natomiast, najbardziej podobnymi obiektami (pod względem wszystkich 12 cech traktowanych łącznie) były A4B2C2 i A3B2C2 (w 2009), A4B2C2 i A3B1C2 (w 2010), A2B2C2 i A2B1C2 (w 2011) oraz A4B2C2 i A3B2C2 (dla trzech lat). Odległości Mahalanobisa pomiędzy poszczególnymi obiektami w poszczególnych latach prowadzenia obserwacji były dodatnio i istotnie statystycznie skorelowane. Słowa

Robust Mahalanobis distances obtained using the 'multout' and 'fast-mcd' methods

Bartkowiak A.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

2005

Vol. 25, no. 1

7-21

Robust Mahalanobis distances play an essential role in detecting outliers. The robustness is obtained by using for evaluations a robust covariance matrix. We consider two methods of constructing a robust covariance matrix: (i) the 'fast-mcd' (minimum covariance determinant) method proposed by Rousseeuw and van Driessen [14] and (ii) the hybrid method 'multout' proposed by Rocke and Woodruff [12]. The methods are investigated considering six benchmark data sets containing outliers and one medical data set (liver disorders). Both methods yield similar results, though some discrepancies are observed in two of the analyzed benchmark data sets, namely in the 'bushfire' and 'stack-loss' data.