Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Zastosowania kopuli niesymetrycznych w modelowaniu ekonomicznym

100%

Stachura M., Wodecka B.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2012

|

nr 254 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a rynek polski

281-288

Wielowymiarowa analiza danych ekonomicznych w wielu przypadkach musi uwzględniać fakt niewymienności badanych czynników. Taką swoistą asymetrię danych daje się modelować przy użyciu kopuli niesymetrycznych. W opracowaniu przedstawiona jest pewna procedura tworzenia dwuwymiarowych kopuli niesymetrycznych. Procedura ta zilustrowana jest analizą przykładowych danych empirycznych, w przypadku których - na podstawie stosownego testu statystycznego - uprzednio rozpoznana została asymetria. Mimo znacznej złożoności modeli bazujących na kopulach niesymetrycznych i pewnych trudności stąd wynikających, odnotować należy ich zdecydowaną przewagę w sensie większej adekwatności merytorycznej i elastyczności dopasowania w porównaniu z tradycyjnie używanymi modelami bazującymi na kopulach archimedesowych.(abstrakt oryginalny)

2

Odległość GDM2 w analizie skupień dla danych porządkowych z wykorzystaniem programu R

100%

Walesiak M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2011

|

18

|

nr 176 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

40-52

W artykule przedstawione dwa rozwiązania metodyczne (klasyczna analiza skupień i klasyfikacja spektralna) pozwalające na przeprowadzanie analizy skupień dla danych porządkowych z wykorzystaniem odległości GDM2. W części empirycznej zaprezentowane rozwiązania zastosowano do danych porządkowych z rynku nieruchomości z wykorzystaniem oprogramowania środowiska R.(abstrakt oryginalny)

3

Zastosowanie współczynnika zależności prostoliniowej i wielośredniej w analizie danych

100%

Wilkowski A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria

|

2011

|

33

|

nr 198

144-158

Zdefiniowano współczynnik zależności prostoliniowej rozumiany jako kosinus kąta, pod jakim przecinają się proste regresji. Podobnie jak klasyczny współczynnik korelacji współczynnik zależności prostoliniowej jest asymptotycznie normalny. Tak jak w przypadku prostych regresji można zdefiniować pojęcie stożkowych regresji. Jest to przykład współczynnika zależności nieliniowej, który można określić, wychodząc od współczynnika zależności prostoliniowej. Dalej przedstawiono wielośrednią, uogólnienie klasycznego pojęcia wartości oczekiwanej zmiennej losowej. Średnia może być uważana za aproksymację średniokwadratową zmiennej losowej jednym punktem. Wielośrednia jest aproksymacją zmiennej więcej niż jednym punktem jednocześnie. Przy definiowaniu wielośredniej korzysta się ze standardowej metody momentów oraz faktów z teorii wielomianów ortogonalnych. (abstrakt oryginalny)

4

Problematyka wdrażania nowoczesnych technik analizy danych w przedsiębiorstwach

100%

Relich M.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Ekonomiczne Problemy Usług

|

2009

|

nr 35, cz.2 Rynki przesyłu i przetwarzania informacji - stan obecny i perspektywy rozwoju. Cz.2

211-222

Jednym z najważniejszych obszarów działalności przedsiębiorstwa jest utrzymanie płynności finansowej tak w krótkim, jak i w długim okresie. Istota zapewnienia płynności finansowej wynika z faktu, iż nawet krótkotrwała utrata płynności finansowej może oznaczać niekorzystne konsekwencje dla przedsiębiorstwa. Do konsekwencji tych można zaliczyć na przykład spadek zaufania ze strony dostawców wynikający z opóźnień w spłacie zobowiązań z tytuły dostaw lub usług. Również nieregularna spłata zobowiązań wobec banków może prowadzić do zaklasyfikowania przedsiębiorstwa do niższej grupy ratingowej, co zazwyczaj skutkuje trudnościami z uzyskaniem kolejnych kredytów. Utrata płynności finansowej w dłuższym okresie w większości przypadków jest podstawową przyczyną upadłości firm. (fragment tekstu)

5

From Multivariate Distribution to Data Analysis - Model Based Clustering

100%

Jajuga K.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2007

|

14

|

nr 1169 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

27-32

W artykule przedstawione są pewne nowe propozycje metod klasyfikacji mającej u podstaw model dla klasy. Są to uogólnienia klasycznego podejścia Banfielda i Raftery'ego z 1993 r" uzyskane na skutek wprowadzenia funkcji połączeń i podania algorytmów w podejściu klasyfikacyjnym i mieszankowym. (abstrakt oryginalny)

6

Ocena klas w rozmytej klasyfikacji obiektów symbolicznych

100%

Machowska-Szewczyk M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2014

|

22

|

nr 327 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

210-219

W artykule przedstawiono propozycję oceny wyników klasyfikacji rozmytej, zawartej w pracy Machowskiej-Szewczyk [2013]. Zdefiniowano w tym celu wskaźniki ogólnej niejednorodności danych symbolicznych, heterogeniczności wewnątrz klas oraz między klasami, znaczenie każdej cechy przy tworzeniu danej klasy w klasyfikacji rozmy-tej. Praca jest kontynuacją prowadzonych wcześniej badań nad modyfikacją procedury de Carvalho i de Souza [2010], pozwalającą wykorzystać dany algorytm do utworzenia rozmytej klasyfikacji obiektów symbolicznych(abstrakt oryginalny)

7

Podejście wielomodelowe w analizie danych symbolicznych - metoda bagging

100%

Pełka M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2011

|

18

|

nr 176 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

375-382

W artykule przedstawiono podstawowe pojęcia związane z metodą bagging oraz metodą k-najbliższych sąsiadów dla danych symbolicznych. Zaprezentowano w nim także możliwość zastosowania podejścia wielomodelowego bagging w metodzie k-najbliższych sąsiadów dla danych symbolicznych. W części empirycznej przedstawiono zastosowanie podejścia wielomodelowego dla danych symbolicznych w przypadku przykładowych zbiorów danych wygenerowanych za pomocą funkcji cluster.Gen z pakietu cluster- Sim w programie R.(abstrakt oryginalny)

8

Wykorzystanie map cech Kohonena we wstępnej analizie danych

80%

Tarczyński G.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr 1167 Współczesne tendencje rozwojowe badań operacyjnych

255-265

Termin wstępna analiza danych (exploratory data analysis - EDA) po raz pierwszy użyty w 1977 r. przez J. Tukeya oznacza wykorzystanie różnych technik analizy danych, zwłaszcza graficznych, w celu umożliwienia "wglądu w dane", odkrycia ukrytych w nich struktur, wyznaczenia istotnych zmiennych, detekcji obserwacji nietypowych. Wstępną analizę danych stosuje się od pewnego czasu w procesie zgłębiania danych (data mining), będącego elementem pozyskiwania wiedzy z baz danych (knowledge discovery in databases - KDD). Z powodu ogromnej ilości danych zastosowanie metod statystycznej analizy danych SAD jest wówczas utrudnione. Stosuje się je zazwyczaj w celu weryfikacji wyników otrzymanych po przeprowadzeniu wstępnej analizy. (fragment tekstu)

9

Eliminacja zmiennych z wykorzystaniem marginesu

80%

Kubus M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2018

|

30

|

nr 507 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

124-132

Ważnym etapem budowy klasyfikatora jest dobór zmiennych. W metodzie k najbliższych sąsiadów, wrażliwej na zmienne nieistotne, etap ten jest niezbędny do uzyskania większej dokładności klasyfikacji. Metody doboru zmiennych, które także wykorzystują najbliższe sąsiedztwo, dokonują lokalnej oceny mocy dyskryminacyjnej zmiennych i zarazem reprezentują podejście wielowymiarowe. Część z nich wykorzystuje pojęcie marginesu (margin), definiując za jego pomocą funkcję celu i formułując zadanie ważenia zmiennych jako zadanie optymalizacji. W artykule porównano trzy algorytmy z tej grupy metod ze względu na zdolność identyfikacji zmiennych nieistotnych, dokładność klasyfikacji oraz czas pracy. Zweryfikowano też dwie własne propozycje modyfikacji. W badaniach wykorzystano zbiory danych rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi nieistotnymi, które reprezentowały różne rozkłady, niezależne od klas(abstrakt oryginalny)

10

Interaktywna wizualizacja wspomagająca eksplorację danych. Kierunki dalszych badań

80%

Dudycz H.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna

|

2010

|

18

|

nr 119 Systemy informacyjne w zarządzaniu. Zastosowania praktyczne

81-91

Kadra kierownicza oczekuje od wizualizacji nie tylko realizacji funkcji prezentacyjnej, ale również wspomagania w przeprowadzaniu różnego rodzaju analiz danych, w tym również w procesie eksploracji danych w celu zbadania alternatywnych wariantów rozwiązania problemu decyzyjnego. Celem niniejszego artykułu jest wskazanie zagadnień wymagających przeprowadzania badań weryfikujących zastosowanie interaktywnej wizualizacji w eksploracji danych. W związku z tym najpierw omówiono proces wizualnej eksploracji danych, następnie scharakteryzowano proces wizualnej analizy danych. Efektywność tych operacji zależy od właściwego doboru metod i technik wizualizacji, dlatego w kolejnym punkcie omówiono typologie metod wizualizacji w kontekście eksploracji danych. Na zakończenie niniejszego artykułu przedstawiono badania prowadzone nad wykorzystaniem mapy pojęć w wizualnej eksploracji danych.(abstrakt oryginalny)

11

Informacje z rynków branżowych i towarowych

80%

Rynek Amerykański

|

1998

|

nr 1

23-29

Przedstawiono dane za rok 1994-1998 (prognoza) o rynku wołowiny i wieprzowiny w Kanadzie ponadto przedstawiono sytuację na amerykańskim rynku obrabiarek.

12

Desk research - wykorzystanie potencjału danych zastanych w prowadzeniu badań marketingowych i społecznych

80%

Bednarowska Z.

Marketing i Rynek

|

2015

|

nr 7

18-26

Teza artykułu brzmi następująco: desk research jest wciąż nie w pełni wykorzystanym narzędziem analitycznym, zarówno w badaniach marketingowych, jak i naukowych. Nie dostrzegamy, że źródła danych zastanych niewiążące się z dużymi nakładami finansowymi i organizacyjnymi pozwalają odpowiedzieć na szczegółowe problemy badawcze, które mogą stanowić nie tylko wstęp do badań, ich wsparcie, ale i główne źródło informacji i danych. Pierwsza część artykułu dotyczy możliwości wykorzystania danych zastanych w badaniach społecznych, na przykładzie własnej analizy systemu szkolnictwa wyższego. Druga część artykułu obejmie przykłady wykorzystania desk reserach w badaniach marketingowych na bazie udostępnionych projektów. (abstrakt oryginalny)

13

Zastosowanie modeli wyrównywania wykładniczego w prognozowaniu brakujących danych dekadowych

80%

Szmuksta-Zawadzka M., Zawadzki J.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr 1163 Statystyka w praktyce społeczno-gospodarczej

287-296

Wykorzystywanie modeli szeregu czasowego ze stałą postacią analityczną i stałymi parametrami w prognozowaniu zmiennych ekonomicznych podlegających szybko zachodzącym zmianom o charakterze strukturalnym dość często nie pozwala na otrzymanie prognoz dopuszczalnych. Stąd w literaturze proponuje się wykorzystanie do tego celu modeli wyrównania wykładniczego Holta-Wintersa. Modele te dla kompletnych danych dają na ogół prognozy dopuszczalne. W pracy przedstawiono propozycję wykorzystania omawianej klasy modeli do prognozowania brakujących danych dla szeregów miesięcznych. W niniejszej pracy dokonamy rozszerzenia rozważań na zmienne ekonomiczne z wahaniami o cyklu 36-dekadowym. Ich rozszerzenie na dane dekadowe nie jest tylko prostą kontynuacją rozważań dla danych miesięcznych, ponieważ istotną rolę w prognozowaniu odgrywa struktura harmoniczna zmiennych. (fragment tekstu)

14

A Content Analysis of the Representation of the European Uprising in Turkish News Media

80%

Meral Y., Ozdamar E. O., Arsan E.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2013

|

285 Multivariate Statistical Analysis Theory and Practice

237-244

The study covers content analysis of the european uprising news represented in Turkish Media. 12 mainstream Turkish newspapers has been analysed between the dates of 1th - 30th July 2011. Correspodence analysis and mosaic plots has been used in order to develop a better picture. The news about "European uprising" found in only 65 newspapers of 236. As the main result, it can be stated that The uprising news in different newspapers on the same date are associated with the newspaper's perspective about democracy, human rights and global citizenship. (original abstract)

15

Analiza i klasyfikacja danych w aspekcie współczynnika Z

80%

Meus J., Stefaniak J.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2005

|

12

|

nr 1076 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

485-492

Scharakteryzowano współczynnik zależności Z oraz omówiono jego właściwości. Przedstawiono także zastosowanie metody wyznaczania współczynnika Z w Zakładzie Bioinformatyki i Telemedycyny CM UJ w Krakowie.

16

Hierarchiczne metody klasyfikacji w analizie danych symbolicznych

80%

Wilk J.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2005

|

12

|

nr 1076 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

376-386

Różnorodność zmiennych, ich złożony (kompleksowy) charakter i nietypowa struktura powodują utrudnienia w procesie klasyfikacji, dotyczące m.in. wyboru miary odległości i metody analizy. Bock i Diday tego rodzaju zmienne określili jako zmienne symboliczne.Jak pokazuje praktyka, wiele problemów marketingowych opisuje się za pomocą tego typu zmiennych. W artykule przedstawione zostaną zmienne symboliczne na przykładzie typowych pytań dotyczących preferencji nabywców samochodów osobowych. (fragment tekstu)

17

Zmienne hierarchiczne w pomiarze odległości w symbolicznej analizie danych

80%

Pełka M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2005

|

12

|

nr 1076 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

367-375

Metody klasyfikacji, należące do grupy metod statystycznej analizy wielowymiarowej, mają szerokie zastosowanie w badaniach marketingowych, a szczególnie w segmentacji rynku, pozycjonowania produktu (przedsiębiorstwa) na rynku, identyfikacji rynków testowych oraz określania struktury rynku.Istota metod klasyfikacji sprowadza się do wyróżnienia jednorodnych klas z analizowanego zbioru obiektów, wychwycenia cech charakteryzujących poszczególne klasy oraz wskazania różnic między wyodrębnionymi skupieniami.Otóż, jednym z podstawowych problemów w każdej metodzie, czy to klasycznej, czy to symbolicznej, jest problematyka pomiaru podobieństwa lub niepodobieństwa. Oprócz problemu odpowiedniej miary odległości, powstaje także problem odpowiedniej miary niepodobieństwa czy podobieństwa dla zmiennych. (fragment tekstu)

18

Analiza danych symbolicznych w środowisku R. Podstawy metodologiczne i przykłady zastosowań

80%

Dudek A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2011

|

18

|

nr 176 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

129-138

Analiza danych symbolicznych to gałąź wielowymiarowej analizy statystycznej, zajmująca się dużymi zbiorami danych (głównie pochodzącymi z komputerowych baz danych) zagregowanych w obiekty symboliczne, mogące zawierać dane w postaci liczb, tekstu, przedziałów liczbowych, zbiorów kategorii, zbiorów kategorii z wagami. Artykuł zawiera opis autorskiego pakietu symbolicDA, służącego do analizy danych symbolicznych w popularnym środowisku R i składa się z dwóch części. Pierwsza jest próbą umiejscowienia podejścia symbolicznego w badaniach statystycznych ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań ekonomicznych, druga zaś prezentuje funkcje pakietu wraz z przykładami ich zastosowań.(abstrakt oryginalny)

19

Pomiar zdolności studentów oraz trudności zadań za pomocą modelu Rascha

80%

Kopij A.

Prace Doktorantów AE

|

2008

|

Współczesne problemy zarządzania

225-236

Celem tego artykułu będzie przedstawienie jednej z metod służących do estymacji (oszacowania) wartości cech ukrytych. (fragment tekstu)

20

Problem wyboru liczby klas w analizie klas ukrytych

80%

Kasprzyk I.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2009

|

16

|

nr 47 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

291-298

W artykule zostaną przedstawione badania symulacyjne określające poprawność wyboru liczby klas ze względu na założoną liczebność próby, wielkość klas, liczbę zmiennych. Dane zostały wygenerowane za pomocą funkcji polca. simdata znajdującej się w pakiecie poLCA w programie R. (fragment tekstu)