PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  stepwise multiple regression
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Community engagement for irrigation water management in Lao PDR
Kuntiyawichai K., Dau Q. V., Inthavong S.
Journal of Water and Land Development
|
2017
|
no. 35
121--128
EN
Sustainable water resources management and community engagement are essential for water security. Referring to the above context, this study proposed to carry out an assessment of community engagement for irrigation water management in the Nam Haad Left Irrigation Project (NHLIP). The household and community level practices and the farmers’ levels of participation in irrigation water management of the NHLIP were carefully considered. From respondents’ responses, the results revealed that a husband-wife partnership plays a remarkable role in irrigation water management of the NHLIP for rice farming. The results also proved that most of the respondents engage with a high participation level in managing irrigation water of the NHLIP project as illustrated by a high score of 3.80 on the five-point Likert scale. To determine the significance of each activity on farmers’ levels of participation in irrigation water management of the NHLIP, a stepwise multiple regression analysis was employed and the standardized regression equation for determining overall participation levels can be presented as: Y = 0.538x1 + 0.831x8 + 0.534x14 + 0.607x18 + 7.572. Finally, the outcomes of this study indicated the willingness of participation in cooperating and supporting the activities related to the improvement and management of the NHLIP project.
PL
Dla bezpieczeństwa wodnego istotne są zrównoważone zarządzanie zasobami wody i zaangażowanie społeczeństwa. W badaniach prezentowanych w niniejszej pracy dokonano oceny zaangażowania społeczności w zarządzanie nawodnieniami w ramach projektu Nam Haad Left Irrigation Project (NHLIP). Szczegółowo rozważano praktyki na poziomie gospodarstwa domowego i społeczności lokalnej oraz poziom uczestnictwa rolników w zarządzaniu nawodnieniami. Wyniki uzyskane z odpowiedzi respondentów wskazują, że znaczący udział w gospodarowaniu wodą do nawodnień upraw ryżu w ramach projektu mają mąż i żona. Wyniki świadczą również, że większość respondentów uczestniczy z dużym zaangażowaniem w projekcie, czego dowodem jest wysoka punktacja (3,80) w pięciostopniowej skali Likerta. Do określenia istotności każdego rodzaju aktywności i udziału rolnika w zarządzanie nawodnieniami w ramach projektu NHLIP zastosowano krokową regresję wieloraką, a standaryzowane równanie regresji opisujące poziom całkowitego zaangażowania ma postać: Y = 0,538x1 + 0,831x8 + 0,534x14 + 0,607x18 + 7,572. Podsumowując, wyniki badań wskazują chęć udziału i współpracy w ulepszaniu i zarządzaniu projektem NHLIP.
2
Content available Kryteria wyboru adekwatnej funkcji trwałości ostrza skrawającego w programach krokowej regresji wielokrotnej. Cz. II – przykład aplikacji
Filipowski R.
Obróbka Metalu
|
2015
|
nr 4
40--42
PL
W pracy wykorzystano metodę krokowej regresji wielokrotnej, która pozwala wybrać funkcje o możliwie małej liczbie zmiennych niezależnych oraz ich interakcji. Dobór funkcji regresji przedstawiono na przykładzie badań trwałości ostrza z węglika spiekanego podczas skrawania stali C45. Trwałość ostrza ustalono w/g kryterium zużycia VBB na powierzchni przyłożenia ostrza. Badania były wykonywane w/g planu kompozycyjnego pięciopoziomowego dla trzech zmiennych niezależnych: prędkości skrawania vc posuwu na obrót f oraz głębokości skrawania ap. Uzyskane funkcje regresji mają trzy formy: pierwsza - liniową z interakcjami w skali równomiernej, druga, także liniowa lecz z interakcjami w skali logarytmicznej oraz trzecia w formie iloczynowej. Przyjęcie jednej z form funkcji regresji ustala prowadzący badania na podstawie analizy statycznej i analizy reszt.
EN
Method of stepwise multiple regression enable to select a function with the possible smallest number of independent variables and its interactions. Liminal criteria of variables selection were described using stepwise multiple regression program REGSTEP, worked out on the base of work [3], and in well-known program STATISTICA.
3
Content available Kryteria wyboru adekwatnej funkcji trwałości ostrza skrawającego w programach krokowej regresji wielokrotnej. Cz. I - Metodyka
Filipowski R.
Obróbka Metalu
|
2015
|
nr 3
46--49
PL
Metoda krokowej regresji wielokrotnej pozwala wybrać funkcje o możliwie małej liczbie zmiennych niezależnych oraz ich interakcji. Opisano kryteria progowe selekcji zmiennych w programie krokowej regresji wielokrotnej REGSTEP, opracowanym na podstawie pracy [4] oraz w znanym programie STATISTICA.
EN
Method of stepwise multiple regression enable to select a function with the possible smallest number of independent variables and its interactions. Liminal criteria of variables selection were described using stepwise multiple regression program REGSTEP, worked out on the base of work [3], and in well-known program STATISTICA.
4
Content available remote Generowanie funkcji regresji wielu zmiennych liniowych i nieliniowych w programie krokowej regresji wielokrotnej
Filipowski R.
Świat Obrabiarek i Narzędzi
|
2014
|
R. 9, nr 5-6
16--21
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.