O zastosowaniu metod statystycznych w badaniu wpływu wilgotności ziarna jęczmienia na jego wielkość

• Autorzy: Wesołowska-Janczarek, M. , Kamińska, A. , Łysiak, G.

Warianty tytułu

EN

Application of statistical methods to testing the effect of moisture content on the size of barley grains

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono zastosowanie metody składowych głównych (PCA) oraz analizy regresji w badaniu wpływu wilgotności ziarna jęczmienia na jego wielkość. Analizę składowych głównych zastosowano w celu nadania znaczenia pojęciu „wielkość” ziarna, wyodrębniając jeden czynnik generujący jednocześnie wszystkie trzy cechy geometryczne ziarna. Zależność funkcyjną między wilgotnością a otrzymaną składową główną opisano równaniem regresji.

EN

Paper proposed the application of principal components method (PCA) and regression analysis to investigating the effect of moisture content on the size of barley grain. Principal components analysis was applied in order to emphasize the meaning of „grain size” idea, separating one factor which generates all the three geometrical dimensions of grain at once. The relationship between moisture content and obtained principal component was described by a regression equation.

Słowa kluczowe

PL

metoda składowych głównych; analiza regresji; jęczmień; cechy geometryczne; ziarno

EN

principal components method; regression analysis; barley grain; geometrical features

• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2003
• Tom: R. 7, nr 7
• Strony: 221--226
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Wesołowska-Janczarek, M.

• Katedra Zastosowań Matematyki, Katedra Eksploatacji Maszyn Przemysłu Spożywczego, Akademia Rolnicza w Lublinie

autor

Kamińska, A.

• Katedra Zastosowań Matematyki, Katedra Eksploatacji Maszyn Przemysłu Spożywczego, Akademia Rolnicza w Lublinie

autor

Łysiak, G.

• Katedra Zastosowań Matematyki, Katedra Eksploatacji Maszyn Przemysłu Spożywczego, Akademia Rolnicza w Lublinie

Bibliografia

• Draper N.R., Smith H. 1998.: Applied regression analysis, New York, Wiley&Sons, 3rd ed.
• Giri N., C. 1996.: Multivariate statistical analysis. New York, Marcel Dekker, Inc, str.332-348.
• Kaiser H., F. 1960.: The application of electronical computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, nr 20, str. 141-151.
• Kala R. 1997.: Elementy wnioskowania parametrycznego dla przyrodników. WAR, Poznań.
• Koronacki J., Mielniczuk J. 2001.: Statystyka. WNT, Warszawa.
• Krzyśko K. 2000.: Wielowymiarowa analiza statystyczna. Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań.
• Morrison D., F. 1990.: Wielowymiarowa analiza statystyczna. PWN, Warszawa, str. 393-441.