5,924 matches
-
element al înregistrării, numit cheie de repartizare, se calculează adresa de dispunere pe suport pe baza unei formule. Aceeași formulă este aplicată atât la dispunerea pe suport, cât și la căutările ulterioare. Adresa de pe suport se determină astfel pe baza algoritmului de randomizare, folosind o funcție A = F(k), unde k reprezintă un element al înregistrării. Organizarea directă este specifică suporturilor adresabile și asigură consultarea și actualizarea rapidă a fișierelor. O formă deosebită a organizării directe este organizarea relativă. Un fișier
Managementul cunoașterii în societatea informațională by Radu S. Cureteanu () [Corola-publishinghouse/Science/232_a_475]
-
D. Vlădeanu, M. Cioc, S. Burlacu, Informatică și management, Editura Universitară, 2005. footnote>. Din definiția informaticii se desprind cel puțin trei caracteristici ale acesteia: prelucrarea rațională, bazată pe legi generale și pe anumite tehnici proprii cercetării operaționale, programării liniare, teoriei algoritmilor etc.; prelucrarea logică și automată prin intermediul mașinilor electronice, acesta reprezentând aspectul fundamental al informaticii; universalitatea informaticii, adică posibilitatea de cuprindere a tuturor domeniilor de activitate. În dicționarul de informatică, definiția dată este următoarea: informatica reprezintă o activitate pluridisciplinară, având ca
Managementul cunoașterii în societatea informațională by Radu S. Cureteanu () [Corola-publishinghouse/Science/232_a_475]
-
în continuare, o politică guvernamentală non-discreționară, deoarece, așa cum am precizat, ea nu presupune o intervenție „conștientă” a instituției/organizației responsabile de acea politică. În acord cu cele anterioare, atât politica guvernamentală discreționară cât și politica guvernamentală non-discreționară implică preexistența unui algoritm în procesul decizional. Prin urmare, atât intervenția deliberată cât și intervenția automată asupra variabilei țintă se produc într-un mod care exclude atât necesitatea intuiției (adică a înțelegerii) cât și necesitatea evaluării axiologice (se presupune că atât una cât și
Impactul politicilor de tip anticriză asupra economiei reale by Mihail Dimitriu, Diana Viorica Lupu, Romulus Cătălin Dămăceanu, Cristina Gradea, Alexandru Trifu, Mioara Borza, Alexandru Burtea, Alina Răileanu, Alin Brădescu, Laura Diaconu, Marinela Geamănu, Viorica Toma () [Corola-publishinghouse/Science/1127_a_2355]
-
cât și intervenția automată asupra variabilei țintă se produc într-un mod care exclude atât necesitatea intuiției (adică a înțelegerii) cât și necesitatea evaluării axiologice (se presupune că atât una cât și alta au fost avute în vedere la proiectarea algoritmului). Prin politică guvernamentală de ajustare vom înțelege acea politiciă publică la care nu găsim caracterul direct al intervenției publice. Conform celor stabilite mai sus, rezultă că pot exista doar două asemenea politici guvernamentale de ajustare: de tip discreționar și de
Impactul politicilor de tip anticriză asupra economiei reale by Mihail Dimitriu, Diana Viorica Lupu, Romulus Cătălin Dămăceanu, Cristina Gradea, Alexandru Trifu, Mioara Borza, Alexandru Burtea, Alina Răileanu, Alin Brădescu, Laura Diaconu, Marinela Geamănu, Viorica Toma () [Corola-publishinghouse/Science/1127_a_2355]
-
ceea ce se numește mix-ul de politici fiscal-monetare, așa încât agregarea efectelor la nivel macroeconomic să conducă la atingerea convergentă a țintelor stabilite Dacă, așa cum am menționat, semantica nu mai joacă nici un rol în aplicarea unei politici guvernamentale de ajustare, odată ce algoritmul a fost proiectat, indiferent dacă este vorba despre un algoritm de tip discreționar sau de unul de tip non-discreționar, în schimb sintaxa intervențiilor politicii guvernamentale de ajustare este de o importanță decisivă. Este important dacă intervenția inițială este de tip
Impactul politicilor de tip anticriză asupra economiei reale by Mihail Dimitriu, Diana Viorica Lupu, Romulus Cătălin Dămăceanu, Cristina Gradea, Alexandru Trifu, Mioara Borza, Alexandru Burtea, Alina Răileanu, Alin Brădescu, Laura Diaconu, Marinela Geamănu, Viorica Toma () [Corola-publishinghouse/Science/1127_a_2355]
-
efectelor la nivel macroeconomic să conducă la atingerea convergentă a țintelor stabilite Dacă, așa cum am menționat, semantica nu mai joacă nici un rol în aplicarea unei politici guvernamentale de ajustare, odată ce algoritmul a fost proiectat, indiferent dacă este vorba despre un algoritm de tip discreționar sau de unul de tip non-discreționar, în schimb sintaxa intervențiilor politicii guvernamentale de ajustare este de o importanță decisivă. Este important dacă intervenția inițială este de tip discreționar sau non-discreționar. În acest sens, dacă intervenția inițială este
Impactul politicilor de tip anticriză asupra economiei reale by Mihail Dimitriu, Diana Viorica Lupu, Romulus Cătălin Dămăceanu, Cristina Gradea, Alexandru Trifu, Mioara Borza, Alexandru Burtea, Alina Răileanu, Alin Brădescu, Laura Diaconu, Marinela Geamănu, Viorica Toma () [Corola-publishinghouse/Science/1127_a_2355]
-
al Compactului Fiscal. Criza datoriilor suverane din Zona Euro a impus modificarea procedurilor instituționale și tehnice de monitorizare, supraveghere și control în ceea ce România spre Compactul Fiscal. Disciplină și dezvoltare privește respectarea echilibrelor macroeconomice. România s-a raliat imediat la algoritmii propuși de Uniunea Europeană pentru reducerea impactului negativ al crizei și pentru prevenirea altor evenimente de acest tip în viitor. Astfel, în Memorandumul privind Aprobarea listei de măsuri pe care România și le va asuma în cadrul Pactului Euro Plus, la capitolul
România spre Compactul Fiscal by Cristian SOCOL () [Corola-publishinghouse/Science/206_a_422]
-
unei analize cluster 133 Formularea problemei de cercetare și stabilirea scopului analizei cluster 133 Selecția variabilelor care servesc drept criterii de grupare 135 Măsuri de similaritate a obiectelor 137 Coeficienți de corelație 139 Distanțe 141 Coeficienți de asociere 143 Metode (algoritmi) de grupare 145 Metode de grupare ierarhice aglomerative 146 Metode de partiționare iterativă 149 Metode factoriale 151 Stabilirea numărului de grupuri 152 Interpretarea grupurilor 153 Procedura Classify în SPSS 10.1 154 Exemplu: Clasificarea țărilor în funcție de potențialul migrator către Europa
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de analiză prezentate să conțină cât mai puține formulări și formule în limbaj matematic. Am încercat să folosesc cuvinte obișnuite, cât mai multe cuvinte, pentru a introduce ideile pe baza cărora au fost construite tehnicile și pentru a le urmări algoritmul de calcul și rezultatele. Cred că acest lucru este necesar pentru a asigura cititorii că nu există nici un impediment pentru înțelegerea și folosirea lor profitabilă, că oricine le poate pricepe și aplica în mod corect și că ele sunt necesare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
se interpretează -, partea matematică va fi mult mai ușor de urmărit și priceput. Pentru a ușura această înțelegere, am descris și explicat procedura matematică a fiecărei tehnici în cuvinte, așa încât oricine să poată urmări secvența de transformări și calcule sau algoritmul de estimare a rezultatelor. În cele ce urmează, voi descrie în câteva cuvinte tehnicile de analiză multivariată de interdependență și voi evidenția diferențele dintre ele. Tabelul 3 Forma generală a tehnicilor de analiză multivariată de dependență Analiza multivariată de interdependențătc
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
comuni respectivi pot produce matricea de corelații observate. Conform logicii statistice obișnuite, se vor extrage atâția factori până când discrepanța dintre corelațiile observate și corelațiile produse de modelul factorial va fi suficient de mică pentru a fi atribuită erorilor de eșantionare. Algoritmul de extragere pornește de la ipoteza unui factor comun unic. Acestui model cu un factor i se aplică testul discrepanței dintre matricea de corelații observate și cea produsă 1. Dacă testul esterespins (discrepanța dintre cele două seturi de corelații este prea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un model cu doi factori. Acestui nou model i se aplică, de asemenea, testul discrepanței dintre matricele de corelații. Dacă nici de această dată testul nu este trecut, se mai adaugă un factor și se estimează un nou model. Acest algoritm continuă până când testul discrepanței este trecut 2. Există mai multe metode de extragere a factorilor, pentru că au fost imaginate mai multe criterii de testare a discrepanței dintre cele două matrice de corelație. Kim și Mueller fac o enumerare a acestora
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Hi pătrat = 6243.028, sig.= 0.000 Extraction Method: Principal Axis Factoring Prin metoda extracției factorilor principali, au fost identificați trei factori care explică mai mult decât varianța unei singure variabile (eigenvalue >1; acesta a fost criteriul de oprire a algoritmului de extracție). În total, acești trei factori explică 68,67% din varianța variabilelor observate analizate. Așa cum se întâmplă în cazul soluției inițiale, primul factor explică cea mai mare parte a varianței comune, iar următorii, succesiv, cea mai mare parte din
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
datelor, întrucât urmărește organizarea unui mulțimi mari de obiecte într-un număr redus de grupuri, cât mai omogene în interior și cât mai eterogene între ele, în raport cu un set de caracteristici. Toate obiectele dintr-un grup (cluster) rezultat în urma unui algoritm de analiză cluster vor fi similare după criteriile (caracteristicile) stabilite de cercetător. Fiecare grup va putea fi descris prin oricare dintre obiectele componente. Astfel, ca și analiza factorială, analiza cluster are încă o utilitate, aceea de sumarizare a datelor în
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
grup) sau al consumului lor cultural. Realizarea unei analize clustertc " Realizarea unei analize cluster" Aparatul matematic folosit de metodele de analiză cluster este unul simplu, care nu implică condiții statistice substanțiale. Componenta principală a oricărei proceduri de analiză cluster este algoritmul de grupare, dat de o regulă simplă de alăturare, în pași succesivi, a obiectelor (cazurilor) asemănătoare. Procedurile diferă între ele după mai multe elemente, cum sunt însușirile în funcție de care sunt comparate obiectele pentru a stabili intensitatea asemănării dintre ele, măsura
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
o regulă simplă de alăturare, în pași succesivi, a obiectelor (cazurilor) asemănătoare. Procedurile diferă între ele după mai multe elemente, cum sunt însușirile în funcție de care sunt comparate obiectele pentru a stabili intensitatea asemănării dintre ele, măsura de similaritate folosită, forma algoritmului de grupare, sau numărul de grupuri obținute. Toate acestea for fi discutate detaliat în cele ce urmează. Formularea problemei de cercetare și stabilirea scopului analizei clustertc " Formularea problemei de cercetare și stabilirea scopului analizei cluster" Forma particulară pe care o
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
față de, să zicem, valoarea variabilei „speranța de viață” (măsurată în ani), care este de ordinul zecilor. Pentru a le da aceeași pondere în calculul distanței, este recomandat ca variabilele să fie standardizate într-un fel sau altul, înainte de a porni algoritmul de grupare bazat pe aceste distanțe. Măsuri de similaritate a obiectelortc "Măsuri de similaritate a obiectelor" Analiza cluster produce grupuri de obiecte similare, în funcție de criterii stabilite. Dar cum estimăm similaritatea dintre obiecte? Cum construim o măsură a similarității acestora? Pentru
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru variabile. Acest lucru este util în disciplinele care lucrează cu „profiluri”, cum sunt psihologia, sociologia sau antropologia 1. Una dintre limitările acestei măsuri de similaritate este aceea că adesea nu satisface condiția inegalității triunghiulare, fapt ce poate influența rezultatele algoritmului de grupare a obiectelor. Un alt neajuns al acestei măsuri este lipsa de înțeles statistic. În calculul coeficientului de corelație, valorile obiectelor pentru fiecare variabilă se raportează la media valorilor obiectului pentru toate variabilele; or, aceasta din urmă nu are
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dintre obiectele i și j, iar xik este valoarea pe care o ia obiectul i pentru variabila Xk. Adesea, se folosește ca măsură de similaritate pătratul distanței euclidiene, dij2, pentru a evita extragerea radicalului. Acest lucru simplifică mult calculele în algoritmul de grupare a obiectelor, fără a afecta rezultatele. O altă măsură populară este distanța Manhattan, sau city-block1. Formula ei matematică este următoarea: dij= Pentru a înțelege semnificația acestei distanțe, să luăm din nou exemplul obiectelor a căror similaritate este estimată
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
situații în care lipsa anumitor însușiri este la fel de importantă în estimarea similarității dintre două obiecte ca și prezența altor însușiri. Rămâne la latitudinea cercetătorului să decidă semnificația absenței unor însușiri și să decidă ce măsură de similaritate va folosi în algoritmul de grupare. Coeficientul lui Gower este o generalizare a coeficientului lui Jaccard. În calculul său este folosită o funcție-pondere pentru a elimina din calcul situațiile de concordanță negativă (lipsa însușirii în cazul ambelor obiecte) și situațiile în care obiectele nu
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
concordanță negativă (lipsa însușirii în cazul ambelor obiecte) și situațiile în care obiectele nu sunt comparabile, din cauza variabilelor după care se compară. Prin aceasta este permisă folosirea unor variabile măsurate pe scale diferite, în estimarea similarității dintre două obiecte. Metode (algoritmi) de gruparetc "Metode (algoritmi) de grupare" Scopul analizei cluster este acela de a explora sau confirma structura unui set de date prin obținerea unui număr de grupuri de obiecte similare în raport cu variabile specificate. Nu există nici un reper, înaceastă definiție, despre
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
în cazul ambelor obiecte) și situațiile în care obiectele nu sunt comparabile, din cauza variabilelor după care se compară. Prin aceasta este permisă folosirea unor variabile măsurate pe scale diferite, în estimarea similarității dintre două obiecte. Metode (algoritmi) de gruparetc "Metode (algoritmi) de grupare" Scopul analizei cluster este acela de a explora sau confirma structura unui set de date prin obținerea unui număr de grupuri de obiecte similare în raport cu variabile specificate. Nu există nici un reper, înaceastă definiție, despre cum trebuie să arate
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
înaceastă definiție, despre cum trebuie să arate aceste grupuri (clusters), dincolo de faptul că se urmărește ca ele să fie omogene. Nu se spune nimic despre densitatea lor, varianța, forma sau gradul de separare între ele. De altfel, fiecare dintre metodele (algoritmii) de grupare va produce clusters diferiți pentru același set de date. Iar diferența în componență înseamnă și diferență în ceea ce privește toate aspectele pomenite mai sus. Aldenderfer și Blashfield identifică șapte familii de metode de grupare dezvoltate de cercetătorii din diferite discipline
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
despre acestea, voi analiza soluțiile lor și voi încerca să arăt în ce fel diferă ele de la o metodă la alta2. Metode de grupare ierarhice aglomerativetc "Metode de grupare ierarhice aglomerative" Acestea sunt cele mai populare metode de grupare 1. Algoritmul lor pornește de la mulțimea de obiecte, care pot fi considerate grupuri alcătuite din câte un obiect. La fiecare pas sunt alăturate două dintre grupuri într-unul singur (fie că sunt cazuri individuale, fie că deja sunt grupuri care cuprind mai
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cinci țări, în funcție de PIB per capita și speranța de viață a bărbaților Secvența de aglomerare poate fi reprezentată și în alte moduri, despre care vom vorbi puțin mai încolo, când vom detalia opțiunile de reprezentare furnizate de pachetul statistic SPSS. Algoritmii de grupare se disting prin regulile diferite de formare a grupurilor, i.e. prin criteriile de unire a două grupuri la un anumit pas. Intuitiv, la un pas anume sunt unite acele două grupuri între care este distanța cea mai mică
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]