104 matches
-
cea mai bună separare a claselor și varianța intraclasă, minimală, deoarece clasele trebuie sa fie cât mai stabile. În continuare, se caută celelalte combinații liniare necorelate cu prima care realizează cea mai bună separare. Aceste combinații liniare sunt denumite funcții discriminante. 2.7.3.2. Aplicarea analizei factoriale discriminante în ampelografie. Are ca scop, verificarea apartenenței indivizilor studiați la soiurile din care fac parte, precum și la stabilirea omogenității fenotipice a soiurilor de viță de vie. Pentru folosirea AFD la descrierea soiurilor
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
intraclasă, minimală, deoarece clasele trebuie sa fie cât mai stabile. În continuare, se caută celelalte combinații liniare necorelate cu prima care realizează cea mai bună separare. Aceste combinații liniare sunt denumite funcții discriminante. 2.7.3.2. Aplicarea analizei factoriale discriminante în ampelografie. Are ca scop, verificarea apartenenței indivizilor studiați la soiurile din care fac parte, precum și la stabilirea omogenității fenotipice a soiurilor de viță de vie. Pentru folosirea AFD la descrierea soiurilor, este necesară alegerea unui număr de n indivizi
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
este mai mare cu atât și indivizii sunt mai puțin asemănători între ei. Tot acum, se poate bănui care sunt variabilele care probabil vor avea o contribuție mai mare la discriminarea soiurilor, variabile ce vor putea fi observate pe graficul discriminant în apropierea cercului de corelație sau pe axele ce determină discriminarea. Din însumarea datelor matricelor varianță - covarianță ale fiecărui soi, rezultă matricea varianță - covarianță intraclasă totală, în care se reflectă valorile minime și maxime al. . Numărul lor va fi întotdeauna
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
puterea de discriminare a unuia față de celălalt, pornind de la constrângerea că se caută ca varianța în interiorul grupului să fie minimă, iar cea dintre grupuri maximă. Ca și în cazul analizei în componenți principali și aici importanți sunt primii 2 factori discriminanți, cu puterea cea mai mare de discriminare, aceasta micșorându-se foarte mult, până la ultimul. În analiza factorială discriminantă, vectorii proprii definesc poziția axelor în noul spațiu de reprezentare, care redau poziția funcțiilor discriminate a fiecărei variabile, spre deosebire de analiza în componenți
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
fie minimă, iar cea dintre grupuri maximă. Ca și în cazul analizei în componenți principali și aici importanți sunt primii 2 factori discriminanți, cu puterea cea mai mare de discriminare, aceasta micșorându-se foarte mult, până la ultimul. În analiza factorială discriminantă, vectorii proprii definesc poziția axelor în noul spațiu de reprezentare, care redau poziția funcțiilor discriminate a fiecărei variabile, spre deosebire de analiza în componenți principali care redă datele primare; determinarea corelațiile dintre factorii discriminanți și datele inițiale ale grupe de indivizi: indivizi
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
-se foarte mult, până la ultimul. În analiza factorială discriminantă, vectorii proprii definesc poziția axelor în noul spațiu de reprezentare, care redau poziția funcțiilor discriminate a fiecărei variabile, spre deosebire de analiza în componenți principali care redă datele primare; determinarea corelațiile dintre factorii discriminanți și datele inițiale ale grupe de indivizi: indivizi specifici, care posedă mai multe caractere ale soiului din care face parte, indivizi tipici, care au toate caracterele specifice soiului și indivizi încadrați la alte soiuri. Aceștia din urmă inițial au fost
A M P E L O G R A F I E M E T O D E ? I M E T O D O L O G I I D E D E S C R I E R E ? I R E C U N O A ? T E R E A S O I U R I L O R D E V I ? ? D E V I E by Doina DAMIAN, Liliana ROTARU, Ancu?a NECHITA, Costic? SAVIN () [Corola-publishinghouse/Science/83089_a_84414]
-
Neumann, Carlton Hayes, F. Borkenau, în special, vor cântări greu în înțelegerea ulterioară a fenomenului: caracterul inedit al dominației totalitare este afirmat în mod răspicat, posibilitatea de a pune în perspectivă fascismul, nazismul și sovietismul este acceptată în mod firesc, discriminanții ideologici, instituționali și morali ai acestui nou tip de dictatură sunt stabiliți cu rigurozitate. O muncă de descifrare pe care istoricii nord-americani o vor amplifica după război, după cum o dovedește lucrarea clasică a lui Carl Friederich, Totalitarian Dictatorship and Autocracy
Dicționarul comunismului by Stéphane Courtois () [Corola-publishinghouse/Science/1933_a_3258]
-
În special În domeniul psihologiei sociale, folosesc metoda „capcanei” experimentale: detectarea reflexului ideologic nemărturisit, a prejudecății automatizate, descoperită În detrimentul actorului supus anchetei, după ce s-a făcut o adevărată risipă de ingeniozitate pentru a scoate la iveală mecanismul stereotipic sau derapajul discriminant. Modelul În materie Îl constituie, poate, experimentul lui Stanley Milgram În legătură cu supunerea față de autoritate sau cercetările lui Adorno și ale colaboratorilor săi cu privire la personalitatea autoritară. Primul autor a reușit să scoată În evidență, prin optsprezece lucrări experimentale conduse impecabil, faptul
Dicționarul alterității și al relațiilor interculturale by Gilles Ferreol () [Corola-publishinghouse/Science/1934_a_3259]
-
990 (134), față de markerii clasici: CA19-9 și ACE luați izolați [129]. PEPTIDOMICA Stabilirea profilului peptidic al serului diferiților subiecți a evidențiat existența unei variabilități individuale. S-a identificat profilul peptidic pentru diferite localizări ale cancerului, evidențiindu-se 10 profiluri peptidice discriminante, care nu se regăsesc în populația sănătoasă. Au fost identificarte 11 „semnături” peptidice, care se aglomerează în mai multe constelații, cu semnificații pentru diferite localizări ale cancerului (rectal, de sân) [135]. Cele mai mult peptide sunt rezultatul acțiunii exopeptidazelor asupra
Tratat de oncologie digestivă vol. II. Cancerul ficatului, căilor biliare și pancreasului by Adrian Covași () [Corola-publishinghouse/Science/92154_a_92649]
-
hepatitele alcoolice au la bază teste de laborator obișnuite și sunt utilizate pentru aprecierea severității bolii, orientează asupra tratamentului și a riscului de mortalitate (tabelul 51) [47]. Legenda: TP: timp de protrombină; INR: international normalized ratio; WCC: leucocite; MDF: Maddrey discriminant function; MELD: model of end-stage liver disease; GASH: Glasgow alcoholic hepatitis score; se obține prin insumarea punctelor acordate pentru fiecare dintre cele cinci variabile. Ficatul gras non-alcoolic (NAFLD) și steatohepatita non-alcoolică (NASH) Ficatul gras non-alcoolic cuprinde un spectru de afecțiuni
Tratat de oncologie digestivă vol. II. Cancerul ficatului, căilor biliare și pancreasului by Gelu Osian () [Corola-publishinghouse/Science/92147_a_92642]
-
în peste 70% dintre adenocarcinoamele pancreatice, dar ea poate fi dozată și în ser, având o valoare semnificativ mai crescută în CP față de subiecții sănătoși [238]. Evaluarea profilului peptidomic a evidențiat trei seturi de „semnături” peptidice, fiecare conținând 10 peptide discriminante, fiecare set fiind asociat cu un tip particular de cancer [239]. METABOLOMICA Identifică produși finali ai unor reacții enzimatice, în ser sau urină, care pot fi sugestivi pentru anumite localizări ale cancerului. În CP, după excluderea pacienților cu DZ asociat
Tratat de oncologie digestivă vol. II. Cancerul ficatului, căilor biliare și pancreasului by Luminiţa Leluţiu, Alexandru Irimie () [Corola-publishinghouse/Science/92187_a_92682]
-
În CP, după excluderea pacienților cu DZ asociat, s-a definit un profil specific metabolomic constând în creșterea nivelului glutaminei, acetonei și 3-hidroxibutiratului, care ar reflecta prezența unor modificări diabetogene latente produse în contextul patologiei neoplazice și care au capacitatea discriminantă față de alte afecțiuni benigne hepatobiliare [240]. Pe aceeași linie se înscrie și evidențierea în ser a creșterii activității purin nucleotidfosforilazei (NP). NP este o enzimă limitantă cu rol în „salvarea” căii metabolice care implică purinele,cu importanță în procesul inflamator
Tratat de oncologie digestivă vol. II. Cancerul ficatului, căilor biliare și pancreasului by Luminiţa Leluţiu, Alexandru Irimie () [Corola-publishinghouse/Science/92187_a_92682]
-
destructurarea fizică a lumii Înconjurătoare, singurele soluții salutare ale personajelor sunt anamneza (care eșuează) și, mai radicală, dar și infinit mai grea, adaptarea. Registrele discursive alternează, la fel și vocile. Nu există o unitate naratologică, lipsește, aparent, “autorul”. Adică principiul discriminant: prezent și trecut, viață și moarte, discursuri, sens și non-sens, totul se acumulează monstruos ca Într-un cazan infernal pe punctul de a deborda. Le nom des singes (Numele maimuțelor, 1994) brodează pe marginea unui dialog aflat la granița dintre
Ultimele zile din viaţa literaturii: enorm şi insignifiant în literatura franceză contemporană by Alexandru Matei () [Corola-publishinghouse/Science/2368_a_3693]
-
acesteia: cu cât mediul este mai nesigur, cu atât mai diferențiate trebuie să fie structurile. Diferențierea constă În valorificarea mai ales a statutului cercetării-dezvoltării, dacă: - domeniul de activitate este, din punct de vedere științific și tehnic, În dezvoltare puternică; - factorii discriminanți ai alegerii clienților sunt de esență tehnică. Firmele cele mai performante sunt cele care asigură integrarea În jurul funcției primordiale. Ierarhizarea interfeței marketing/cercetare-dezvoltare se face În beneficiul funcției care deține cea mai mare putere de reducere a incertitudinii. Dar nu
Strategiile competitive ale firmei by Ioan Ciobanu, Ruxandra Ciulu () [Corola-publishinghouse/Science/2241_a_3566]
-
metoda analiza componentelor principale pentru extragerea variabilelor relevante în descrierea performanței elevilor iar prin analiza cluster se identifică grupele omogene din punct de vedere al specificului și intensității performanței elevilor. În ceea ce privește validarea soluției cluster obținute, aceasta se realizează cu ajutorul analizei discriminant. 4.1. Variabile și metode utilizate pentru descrierea performanței elevilor Analiza se realizează la nivelul eșantionului PISA 2006. Datele au fost înregistrate la nivel de țară, în analiză considerându-se țările membre ale Organizației pentru Cooperare Economică și Dezvoltare (OECD
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
se înțelege gruparea unor entități (observații, obiecte etc.) în clase (grupuri) de entități similare. Atunci când gruparea este efectuată manual, cel care o efectuează operează cu judecăți de similaritate, asemănare, apropiere. Există două tipuri de clasificare a datelor: 1. Predictivă (analiza discriminant). În acest caz se asignează o observație la un grup pornind de la reguli de clasificare derivate din observații clasificate în prealabil. Se poate ca schema de clasificare existentă să fie subiectivă, neutilizabilă efectiv, astfel încât metoda descoperă aspectele esențiale ale schemei
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Belgia, Franța, Liechtenstein, Australia, Noua Zeelandă, Regatul Unit, Finlanda, Olanda, Slovenia, Germania, Hong Kong-China, Taipei-ul Chinezesc, Austria, Eleveția, Canada, Statele Unite, Luxemburg, și care sunt cele mai dezvoltate din punctul de vedere al performanței elevilor 4.4. Validarea soluției cluster cu ajutorul analizei discriminant Metoda analiza discriminant se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt apriori împărțiți în grupuri. Obiectivul analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru aceasta
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Australia, Noua Zeelandă, Regatul Unit, Finlanda, Olanda, Slovenia, Germania, Hong Kong-China, Taipei-ul Chinezesc, Austria, Eleveția, Canada, Statele Unite, Luxemburg, și care sunt cele mai dezvoltate din punctul de vedere al performanței elevilor 4.4. Validarea soluției cluster cu ajutorul analizei discriminant Metoda analiza discriminant se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt apriori împărțiți în grupuri. Obiectivul analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru aceasta se poate folosi
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
mai dezvoltate din punctul de vedere al performanței elevilor 4.4. Validarea soluției cluster cu ajutorul analizei discriminant Metoda analiza discriminant se aplică unei populații de indivizi caracterizați prin variabile continue sau categoriale care sunt apriori împărțiți în grupuri. Obiectivul analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru aceasta se poate folosi: - FTestul de verificare a omogenității claselor (ipoteza nulă de egalitate a mediilor). O variabilă este cu atât mai discriminantă cu cât
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
Obiectivul analizei discriminant este de a repera care dintre variabilele explicative contribuie mai mult la caracterizarea claselor. Pentru aceasta se poate folosi: - FTestul de verificare a omogenității claselor (ipoteza nulă de egalitate a mediilor). O variabilă este cu atât mai discriminantă cu cât îi corespunde o valoare mai mare pentru statistica F . - Statistica a lui Wilks. O variabilă este cu atât mai discriminantă cu cât îi corespunde o valoare mai mică pentru statistica . Pentru utilizarea analizei discriminant, se încearcă determinarea unei
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
FTestul de verificare a omogenității claselor (ipoteza nulă de egalitate a mediilor). O variabilă este cu atât mai discriminantă cu cât îi corespunde o valoare mai mare pentru statistica F . - Statistica a lui Wilks. O variabilă este cu atât mai discriminantă cu cât îi corespunde o valoare mai mică pentru statistica . Pentru utilizarea analizei discriminant, se încearcă determinarea unei combinații a variabilelor care să separe clusterii obținuți. Variabilele discriminatorii sunt reprezentate de cele 16 variabile independente selectate prin metoda analiza componentelor
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
este cu atât mai discriminantă cu cât îi corespunde o valoare mai mare pentru statistica F . - Statistica a lui Wilks. O variabilă este cu atât mai discriminantă cu cât îi corespunde o valoare mai mică pentru statistica . Pentru utilizarea analizei discriminant, se încearcă determinarea unei combinații a variabilelor care să separe clusterii obținuți. Variabilele discriminatorii sunt reprezentate de cele 16 variabile independente selectate prin metoda analiza componentelor principale. Variabila de grupare este clusterul de apartenență obținut prin analiza cluster. 4.4
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
unei combinații a variabilelor care să separe clusterii obținuți. Variabilele discriminatorii sunt reprezentate de cele 16 variabile independente selectate prin metoda analiza componentelor principale. Variabila de grupare este clusterul de apartenență obținut prin analiza cluster. 4.4.1. Metoda analiza discriminant Analiza discriminant a fost introdusă de Ronald Fisher, în 1936. Fisher a dezvoltat această tehnică pentru a crea o funcție discriminant liniară cu scopul de a stabili separarea maximă între trei specii de flori de iris pe baza măsurării a
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
a variabilelor care să separe clusterii obținuți. Variabilele discriminatorii sunt reprezentate de cele 16 variabile independente selectate prin metoda analiza componentelor principale. Variabila de grupare este clusterul de apartenență obținut prin analiza cluster. 4.4.1. Metoda analiza discriminant Analiza discriminant a fost introdusă de Ronald Fisher, în 1936. Fisher a dezvoltat această tehnică pentru a crea o funcție discriminant liniară cu scopul de a stabili separarea maximă între trei specii de flori de iris pe baza măsurării a patru caracteristici
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
-
analiza componentelor principale. Variabila de grupare este clusterul de apartenență obținut prin analiza cluster. 4.4.1. Metoda analiza discriminant Analiza discriminant a fost introdusă de Ronald Fisher, în 1936. Fisher a dezvoltat această tehnică pentru a crea o funcție discriminant liniară cu scopul de a stabili separarea maximă între trei specii de flori de iris pe baza măsurării a patru caracteristici (Timm N., Applied Multivariate Analysis, 2002). Problema discriminării apare atunci când se cere să se aloce un individ la una
Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a () [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]