Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Two-dimensional modeling of car reliability during warranty period

Sliż Piotr, Wycinka Ewa, Jackowska Beata

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2023

|

z. 121

223--239

EN

The paper focuses on presenting the concept of two-dimensional modeling of passenger car reliability during the warranty period. The main objective of this paper is to detect the regularity in the intensity of the number of first failure reports during the warranty period. The two-dimensional distribution of the time and mileage of failure-free exploitation is estimated. The period from the date of purchase to the first warranty repair is analysed. The concept presented incorporates the existing state of knowledge on two-dimensional warranties, expanding it through the use of a nonparametric approach and probability smoothing with the use of P-splines. The estimation involved censored data, i.e., data on vehicles that were not submitted for warranty repair within the warranty limits of time and mileage. The originality of this paper entails the combination of a nonparametric approach with probability smoothing. The statistical analyses presented in the paper were carried out on a population of 1005 vehicles of two car brands sold and serviced in 2011-2021 at the Authorized Service Station (Dealership). There were sales, repair, and warranty claim databases.

2

The survival of Small and Medium Business

Kristanti Farida Titik, Rahayu Sri, Isynuwardhana Deannes

Polish Journal of Management Studies

|

2019

|

Vol. 20, No. 2

311--321

EN

Small and Medium Businesses (SMEs) in developing countries are always associated with economic and social problems (for example: poverty, unemployment, economic inequality). Therefore, the development of this business is expected to contribute positively to these issues. In order to realize this, SMEs must be sustainable, at least they must be able to avoid financial distress. Financial distress occurs when a company is unable to fulfill its obligations. This study aims at analyzing the survival time and determinants of financial distress from SMEs in Indonesia. Purposive sampling used in the data of companies listed on the Indonesia Stock Exchange produced 34 samples of SMEs. The survival analysis used because it is more consistent and accurate. The Cox Hazard Model was used and found the fact that for SMEs in Indonesia, the probability of experiencing financial distress after eight years was small. Age and Net working capital to total assets negatively affected financial distress, while inflation and economic growth had a positive effect on SMEs financial distress in Indonesia. Therefore, it is important for companies to survive for up to eight years by having optimum working capital, since macro factors are difficult to control by the companies. The policy makers are recommended to keep monitoring inflation and economic growth so that Indonesian SMEs can survive.

PL

Artykuł omawia problemy związane z małymi i średnimi przedsiębiorstwami (MŚP) w krajach rozwijających się które zawsze kojarzą się z problemami gospodarczymi i społecznymi (na przykład: ubóstwo, bezrobocie, nierówności ekonomiczne). Dlatego oczekuje się, że rozwój tego biznesu pozytywnie wpłynie na te kwestie. Aby to zrozumieć, MŚP muszą być zrównoważone, a przynajmniej muszą być w stanie uniknąć kłopotów finansowych. Trudności finansowe występują, gdy firma nie jest w stanie wypełnić swoich zobowiązań. Niniejsze badanie ma na celu analizę czasu przeżycia i czynników warunkujących trudności finansowe MŚP w Indonezji. Próbki celowe zastosowane w danych spółek notowanych na giełdzie w Indonezji dały 34 próbki MŚP. Zastosowana analiza przeżycia, ponieważ jest bardziej spójna i dokładna. Zastosowano model zagrożenia Coxa i stwierdzono, że w przypadku MŚP w Indonezji prawdopodobieństwo wystąpienia trudności finansowych po ośmiu latach było niewielkie. Wiek i kapitał obrotowy netto do sumy bilansowej negatywnie wpłynęły na trudną sytuację finansową, podczas gdy inflacja i wzrost gospodarczy miały pozytywny wpływ na trudną sytuację finansową MŚP w Indonezji. Dlatego ważne jest, aby firmy mogły przetrwać do ośmiu lat dzięki optymalnemu kapitałowi obrotowemu, ponieważ firmy są trudne do kontrolowania w skali makro makro. Zaleca się decydentom, aby monitorowali inflację i wzrost gospodarczy, aby indonezyjskie MŚP mogły przetrwać.

3

Prediction of lung cancer patients' response to combined chemo-radiotherapy using a personalized hybrid model

Wołkowicz Sebastian, Fujarewicz Krzysztof, Kurpas Monika, Łakomiec Krzysztof, Śmieja Jarosław, Suwiński Rafał, Świerniak Andrzej

Mathematica Applicanda

|

2019

|

Vol. 47, no. 2

219--228

EN

The paper presents a novel approach to prediction of the combined therapy outcome for non-small lung cancer patients. A hybrid model is proposed, consisting of two parts. The first one is a mathematical model of tumor response to therapy, whose parameters are expressed as a linear functions of data from mass spectrometry of patient blood plasma samples. These linear functions constitute the second component of the hybrid model. A comparison of clinical and simulation-based survival curves is used to evaluate the quality of the model.

PL

W pracy przedstawiono oryginalne podejście do przewidywania łącznego wyniku terapii u pacjentów z niedrobnokomórkowym rakiem płuc. Zaproponowano model hybrydowy, składający się z dwóch części. Pierwsza z nich to matematyczny model odpowiedzi guza na terapię, którego parametry wyrażone są jako liniowe funkcje wyników spektrometrii masowej osocza krwi pobranego od pacjentów. Równania te stanowią drugi składnik modelu hybrydowego. Do oceny jakości modelu zostało wykorzystane porównanie krzywych przeżycia wyznaczonych dla danych klinicznych i uzyskanych za pomocą symulacji modelu.

4

Analiza przeżycia. Zagrożenie tlenową toksycznością ośrodkową. Cz. 3

Kłos R.

Polish Hyperbaric Research

|

2014

|

nr 3(48)

33--48

PL

Analiza przeżycia zajmuje się modelowaniem statystycznym przebiegów czasowych, dla których interesujące są czasy trwania pomiędzy wybraną chwilą a oczekiwanym zdarzeniem. Zdarzenie to nazywane jest rezultatem lub punktem końcowym. Dane do analizy przeżycia mogą być także traktowane, jako czas do zaistnienia zdarzenia, czas przeżycia, czas do awarii, czas niezawodności, czas trwania itp. Analiza takich danych jest ważna zarówno w medycynie 1, naukach społecznych 2 jak i w inżynierii 3. Analiza przeżycia znalazła tez zastosowanie w technice nurkowej [1]. W artykule zostały przedstawione podstawy analizy przeżycia, które posłużą do szacowania możliwości wystąpienia symptomów tlenowej toksyczności ośrodkowej przedstawione w części czwartej cyklu artykułów.

EN

Survival analysis deals with statistical modelling of time elapsed between a particular moment and an expected event. The event is referred to as a result or an end point. The data used in survival analysis may also be treated as the time until an event occurs, time of survival, time until a failure, time of reliability, duration, etc. An analysis of such data is equally important for medicine 1, social sciences2 and engineering3. Survival analysis can also be applied to diving [1]. The article presents the basics of survival analysis which will serve in estimating the probability of an occurrence of central oxygen toxicity symptoms, which will be listed in the fourth part of the cycle of articles.

5

Survival analysis on data streams: Analyzing temporal events in dynamically changing environments

Shaker A., Hüllermeier E.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2014

|

Vol. 24, no. 1

199--212

EN

In this paper, we introduce a method for survival analysis on data streams. Survival analysis (also known as event history analysis) is an established statistical method for the study of temporal “events” or, more specifically, questions regarding the temporal distribution of the occurrence of events and their dependence on covariates of the data sources. To make this method applicable in the setting of data streams, we propose an adaptive variant of a model that is closely related to the well-known Cox proportional hazard model. Adopting a sliding window approach, our method continuously updates its parameters based on the event data in the current time window. As a proof of concept, we present two case studies in which our method is used for different types of spatio-temporal data analysis, namely, the analysis of earthquake data and Twitter data. In an attempt to explain the frequency of events by the spatial location of the data source, both studies use the location as covariates of the sources.

6

Model hazardów proporcjonalnych Coxa

Deszyńska A.

Matematyka Stosowana : matematyka dla społeczeństwa

|

2011

|

T. 13/54

1-32

PL

Celem pracy jest prezentacja modelu hazardów proporcjonalnych Coxa (ang. Cox proportional hazards model), charakteryzujących go własności oraz metod estymacji jego parametrów. Znajduje on zastosowanie w analizie przeżycia przy przewidywaniu szans przetrwania pewnych obiektów (najczęściej pacjentów w badaniach medycznych). Istotną zaletą modelu jest możliwość uwzględnienia w nim danych niepełnych, które często pojawiają się w przeprowadzanych badaniach — zarówno w sposób losowy, jak i celowy. Model Coxa sprawdza się szczególnie dobrze w sytuacji, gdy interesujące jest określenie skuteczności sposobu leczenia w sensie porównawczym, czyli w odniesieniu do innych terapii. Terminologia i przykłady zaczerpnięte są na ogół z medycyny, ale opisany model stosuje się również np. w socjologii, kryminalistyce czy inżynierii. Słowa kluczowe: model Coxa, hazard, analiza przeżycia.

EN

The paper presents Cox proportional hazards model, its properties and methods of its parameters estimation. It is widely applicable in survival analysis – in prediction of survival chances of some objects (usually patients in medical studies). The essential advantage of the model is allowing of incomplete data, which often appear in studies – both in random and fixed way. Cox model works especially well when determination of treatment effectiveness in comparative sense (with reference to other therapies) is needed. Terminology and examples are usually taken from medicine but the model can be used also in sociology, crime detection or engineering.

7

Analiza cech bezrobotnych w Szczecinie i ich wpływu na czas poszukiwania pracy przy wykorzystaniu narzędzi informatycznych

Markowicz I., Stolorz B.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2008

|

nr spec. (Tom 14)

175-183

EN

One of the determinants of regional development is unemployment. Knowledge of number of unemployed, their characteristics like gender, age, education, time of being registered in District Labour Office or reason of unregistering may be favourable to increase the knowledge about the job demand-induce side in the region. Analysis presented in the paper was carried out using the resources of computer system for Labour Offices (PULS) and Statistics 7 program. Analysis would be considerably difficult (large number of observations) or even impossible to carry out (obtaining individual data) without these computer tools.

8

Some aspects of designing perceptron network to predict bladder-cancer patient-survival

Kolasa M., Wojtyna R., Jóźwicki W.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2008

|

Vol. 49, nr 4

80-84

EN

A problem of establishing an optimal number of neurons in a hidden layer of a perceptron network used to predict survival time of patients with bladder cancer has been discussed. Our considerations are important in postoperative treatments of this illness. The applied neural network is a three layer one with one hidden layer. Its designing and testing were performed in MATLAB environment. As the network teaching method, classical error back-propagation algorithm with a momentum factor was applied. For the assumed model of the problem, we have obtained a characteristic graph of the function describing false results of the survival predictions. We have utilized a representative training set and investigated the network for different number of neurons in the hidden layer. A distinct error minimum has been observed for 13 neurons in this layer. It is not out of the question that the character of the achieved curve is repeatable for different input/ output vectors and may be practicable for determining the number of neurons in networks dedicated to biological models.

PL

W pracy podjęto próbę wskazania metody doboru optymalnej liczby neuronów dla warstwy ukrytej sieci neuronowej, analizującej dane modelu przeżycia pooperacyjnego u pacjentów z rakiem pęcherza moczowego. Trójwarstwową sieć zaprojektowano w środowisku Matlab, z zastosowaniem modelu perceptronu wielowarstwowego. Jako metodę uczenia sieci zastosowano klasyczny algorytm uczenia metodą wstecznej propagacji błędu ze współczynnikiem momentum. Dla założonego modelu przewidywania przeżycia u chorych z rakiem pęcherza moczowego uzyskano charakterystyczny przebieg krzywej błędnych prognoz. W oparciu o stworzony zbiór uczący zbadano działanie sieci dla różnej liczby neuronów w warstwie ukrytej. Zaobserwowano wyraźne minimum błędu dla 13 neuronów w tej warstwie. Nie można wykluczyć, że przebieg krzywej ma charakter powtarzalny dla różnych wektorów wejścia/wyjścia i może być pomocny w typowaniu liczby neuronów w sieciach dedykowanych modelowi biologicznemu.

9

Ensembles of dipolar trees for prediction of survival time

Krętowska M.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2007

|

Vol. 27, no. 3

67-75

EN

In the paper, the application of random forest for prediction of survival time is presented. The observed data loss function is based on inverse probability of censoring weights. The random forest consists of the sequence of multivariate regression trees created on the base of the learning sets, randomly generated from the given dataset. The applied regression trees use minimization of dipolar criterion function for finding the splits in the internal nodes.

10

Dipolar regression trees in survival analysis

Krętowska M.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2004

|

Vol. 24, no. 3

25-33

EN

In this paper a new method for induction of multivariate regression trees is presented. The technique is designed for the survival time prediction and based on given data. The proposed method aims at identification of subgroups of patients with homogenous survival experience i.e. homogenous response for a given treatment. The method allows using information from censored cases for which the exact failure time is unknown. An appropriate degree of generalization is obtained by using a pruning algorithm, which is based on rank correlation coefficient D.