Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: jądrowa estymacja gęstości

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Strategia oceny pracowników w systemach śledzenia zagadnień

Jóźwiak I., Mariański A.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

2014

z. 74

351--360

W większości organizacji dokonuje się oceny pracowników na podstawie różnych kryteriów subiektywnych i obiektywnych. Często pracownicy czują się pokrzywdzeni oceną opisową lub ocena nie jest adekwatna do ich wyników pracy. W artykule proponujemy obiektywną metodę oceny pracowników z wykorzystaniem metod probabilistycznych, w tym funkcji gęstości prawdopodobieństwa, metod jądrowych oraz operacji arytmetycznych na zmiennych losowych. Omówiono również zastosowanie metody do budowania zespołu i jego oceny oraz wizualizacji wydajności prac zespołu oraz pracownika.

In most of organizations evaluation of employees based on various criteria both subjective and objective is done. Employees feel often unfair by descriptive evaluation or the evaluation is not adequate to results of their work. In the publication we propose objective method of evaluation of employees based on probabilistic methods, including density estimation, kernel methods and arithmetic operations on random variables. In the paper we focus also on application method to build a team and evaluating it. The paper also introduces visualization of performance of both team and employee.

Short-Term Load Forecasting Based on Kernel Conditional Density Estimation

Dudek G.

Przegląd Elektrotechniczny

2010

R. 86, nr 8

164-167

A short-term load forecasting model based on the kernel estimation of the conditional probability density distribution is proposed. The pattern vector of the load time series sequence can be treated as the multivariate random variable whose value determines the pattern component values of the next sequence, which is forecasted. Probability density functions are obtained from historical load time series by means of nonparametric density estimation. This approach uses the product kernel estimators. The kernel function smoothing parameters are determined using cross-validation procedure. The suitability of the proposed approach is illustrated through applications to real load data.

Proponuje się model prognostyczny do sporządzania krótkoterminowych prognoz obciążeń systemów elektroenergetycznych w oparciu o estymację jądrową rozkładu warunkowej gęstości prawdopodobieństwa. Wektor obrazu sekwencji szeregu czasowego obciążeń może być traktowany jako wielowymiarowa zmienna losowa, która determinuje wartość składowych obrazu następnej, prognozowanej sekwencji. Funkcje gęstości prawdopodobieństwa utworzono na podstawie historycznych szeregów czasowych obciążeń za pomocą estymacji nieparametrycznej. To podejście używa produktowych estymatorów jądrowych. Parametry wygładzania funkcji jądrowych określa się w procedurze walidacji krzyżowej. Użyteczność proponowanego podejścia zilustrowano aplikacjami do rzeczywistych danych.