PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Cluster analysis with clusterSim computer program and R environment
100%
Walesiak M. , Chair of Department of Econometrics and Computer Science W. U. o. E.
|
2008
|
tom 216
EN
The article presents auxiliary functions of clusterSim package (see Walesiak & Dudek (2006)) and selected functions of packages stats, cluster, and ade4, which are applied to solving clustering problems. In addition, the examples of the procedures for solving different clustering problems are presented. These procedures, which are not available in statistical packages (SPSS, Statistica, SAS), can help solving a broad range of classification problems.
PL
W artykule scharakteryzowano funkcje pomocnicze pakietu clusterSim oraz wybrane funkcje pakietów stats, cluster i ade4 służące zagadnieniu analizy skupień. Ponadto zaprezentowano przykładowe procedury, wykorzystujące analizowane funkcje, ułatwiające potencjalnemu użytkownikowi realizację wielu zagadnień klasyfikacyjnych niedostępnych w podstawowych pakietach statystycznych (np. SPSS, Statistica, SAS).
2
Content available Przegląd formuł normalizacji wartości zmiennych oraz ich własności w statystycznej analizie wielowymiarowej
100%
Walesiak M.
Przegląd Statystyczny
|
2014
|
tom 61
|
nr 4
363-372
PL
Celem normalizacji wartości zmiennych jest doprowadzenie zmiennych do porównywal-ności poprzez pozbawienie mian wyników pomiaru oraz ujednolicenie ich rzędów wielkości. W artykule zaprezentowano przegląd formuł normalizacyjnych wartości zmiennych oraz ich własności. Zaproponowano dwie nowe formuły normalizacyjne, pokazano związki między formułami normalizacyjnymi oraz wskazano nieprawidłowe formuły normalizacyjne.
EN
The purpose of normalization is to adjust the size (magnitude) and the relative weighting of the input variables. The article presents an overview of the normalization formulas and their properties. Moreover a new formulas of normalization of the values of variables are proposed. The article discusses connection among normalization formulas and indicates incorrect normalization formulas.
3
LINEAR ORDERING WITH GENERALISED DISTANCE MEASURE GDM2 FOR ORDINAL DATA AND PROGRAM R (Porzadkowanie liniowe z wykorzystaniem uogolnionej miary odleglosci GDM2 dla danych porzadkowych i programu R)
100%
Walesiak M.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2011
|
nr 30 (Zastosowania metod ilościowych)
9-18
EN
The article presents linear ordering methods based on ordinal data. New proposals for transformation formula of the variable values, which have nominant character of type, into destimulant variable are discussed (such transformation formulas are well known in literature for metric data). The last part of the article contains the application of the new function pattern.GDM2 of clusterSim package for ordinal data from the real estate market.
4
Content available Visualization of linear ordering results for metric data with the application of multidimensional scaling
100%
Walesiak M.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2016
|
nr 2 (52)
9-21
EN
The article discusses the two-step research procedure allowing the visualization of linear ordering results for metric data. In the first step, as a result of the application of multidimensional scaling (see [Borg, Groenen 2005; Mair et al. 2016]) the visualization of objects in two-dimensional space is obtained. In the next step, the linear ordering of a set of objects is carried out based on the Euclidean distance from the pattern (ideal) object. The suggested approach expanded the possibilities for the interpretation of the linear ordering results of a set of objects. The article applies the concept of isoquants and the path of development (the shortest way connecting a pattern and an anti-pattern object) proposed by [Hellwig 1981]. The graphical presentation of the linear ordering results based on this concept was possible for two variables only. The application of multidimensional scaling expanded the applicability of the results of linear ordering visualization for m variables. The suggested approach is illustrated by an empirical example with the application of R environment script.
5
Content available The XXIV Conference “Classification and Data Analysis – Theory and Applications” 14-16 September 2015, Gdańsk, Poland
63%
Jajuga K. , Walesiak M.
Statistics in Transition new series
|
2016
|
tom 17
|
nr 2
353-354
6
Content available Kilka uwag do artykułu J. Szanduły pt. „Uwagi do unitaryzacji zmiennych w referencyjnym systemie granicznym”
63%
Strahl D. , Walesiak M.
Przegląd Statystyczny
|
2014
|
tom 61
|
nr 4
449-451
7
Content available Sprawozdanie z XXII Konferencji Naukowej nt. „Klasyfikacja i Analiza Danych - Teoria i Zastosowania”
63%
Jajuga K. , Walesiak M.
Przegląd Statystyczny
|
2013
|
tom 60
|
nr 4
551-559
8
Content available Functional Structure Of Polish Regions In The Period 2004-2013 –Measurement Via Hhi Index, Florence’s Coefficient Of Localization And Cluster Analysis
63%
Obrębalski M. , Walesiak M.
Statistics in Transition new series
|
2015
|
tom 16
|
nr 2
223-242
EN
The article addresses the measurement and identification problems covering particular social and economic areas (referred to as functions) in the regions of the country, based on the employment structure analysis and assessment by the sectors of the economy. The Herfindahl-Hirschman index was applied to measure sectoral concentration and Florence’s coefficient of localization to determine regional functional specialization. Finally, cluster analysis was conducted to produce the functional typology of regions.
9
Content available Sprawozdanie z XXIII Konferencji Naukowej nt. „Klasyfikacja i Analiza Danych – Teoria i Zastosowania”
51%
Jajuga K. , Markowicz I. , Walesiak M.
Przegląd Statystyczny
|
2014
|
tom 61
|
nr 4
459-467
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.