KorAP: Find »[drukola/base=proximitate & drukola/pos=noun]« with Poliqarp

<1 ...93 94 95 ...133 >

3,325 matches

Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403

Pe baza măsurilor proximității, obiectele sunt atribuite grupurilor astfel încât diferențele între grupuri să fie cât mai mari, iar observațiile dintr-un grup cât mai apropiate posibil. Etapa 1. Alegerea unei măsuri a proximității O gamă largă de măsuri diferite de proximitate a fost propus în clasificarea literaturii, astfel, că notiunea de „măsură a proximității” a fost tratată de către Cormack (1971), Anderberg (1973), Didaz and Simon (1976). Scopul analizei cluster este de a separa un set de observații într-un număr distinct

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
fie cât mai mari, iar observațiile dintr-un grup cât mai apropiate posibil. Etapa 1. Alegerea unei măsuri a proximității O gamă largă de măsuri diferite de proximitate a fost propus în clasificarea literaturii, astfel, că notiunea de „măsură a proximității” a fost tratată de către Cormack (1971), Anderberg (1973), Didaz and Simon (1976). Scopul analizei cluster este de a separa un set de observații într-un număr distinct de grupuri sau clusteri. Pentru a descoperi grupările din setul de date, trebuie

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
and Simon (1976). Scopul analizei cluster este de a separa un set de observații într-un număr distinct de grupuri sau clusteri. Pentru a descoperi grupările din setul de date, trebuie definită o măsură a apropierii, numită și măsură de proximitate. Proximitatea se exprimă fie prin similaritate (asemănare) între obiecte, cum ar fi coeficientul de corelație; fie prin disimilarite (depărtarea, diferențierea) dintre obiecte, cum ar fi distanța euclidiană. Atunci când atributele sunt de tipuri diferite (atât discrete, cât și continue) se poate

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
Simon (1976). Scopul analizei cluster este de a separa un set de observații într-un număr distinct de grupuri sau clusteri. Pentru a descoperi grupările din setul de date, trebuie definită o măsură a apropierii, numită și măsură de proximitate. Proximitatea se exprimă fie prin similaritate (asemănare) între obiecte, cum ar fi coeficientul de corelație; fie prin disimilarite (depărtarea, diferențierea) dintre obiecte, cum ar fi distanța euclidiană. Atunci când atributele sunt de tipuri diferite (atât discrete, cât și continue) se poate calcula

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
se exprimă fie prin similaritate (asemănare) între obiecte, cum ar fi coeficientul de corelație; fie prin disimilarite (depărtarea, diferențierea) dintre obiecte, cum ar fi distanța euclidiană. Atunci când atributele sunt de tipuri diferite (atât discrete, cât și continue) se poate calcula proximitatea dintre obiectele i și j prin următoarea relație: </formula> Unde: </formula>reprezintă ponderea variabilei f , iar </formula> proximitățile dintre i și j . </formula>rest binară asimetrică este x pentru lipsă x saux pentru </formula> reprezintă contribuția variabilei f la d

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
diferențierea) dintre obiecte, cum ar fi distanța euclidiană. Atunci când atributele sunt de tipuri diferite (atât discrete, cât și continue) se poate calcula proximitatea dintre obiectele i și j prin următoarea relație: </formula> Unde: </formula>reprezintă ponderea variabilei f , iar </formula> proximitățile dintre i și j . </formula>rest binară asimetrică este x pentru lipsă x saux pentru </formula> reprezintă contribuția variabilei f la d(i,j) și anume: - dacă f este binară sau nominală, atunci Măsurarea distanțelor pentru variabile numerice Distanța arată

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
poate fi utilizată atunci când două obiecte sunt considerate „diferite” dacă au valori diferite pentru oricare dintre variabile. Ea reprezintă diferența absolută maximă dintre valorile variabilei. Distanța Chebyshev se calculează conform relației: ii ni cebyshev yxyxd   ,1 max),( „Alegerea măsurii de proximitate depinde de subiectul, scala de măsurare (nominală, ordinală, interval, raport) și de tipul variabilelor (continue, categoriale) ce sunt analizate”. (Timm N., Applied Multivariate Analysis,, 2002, p. 515) În funcție de tipul variabilelor analizate, se remarcă următoarele măsuri de distanțe: - pentru variabile continue

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
reprezentați orizontal, fiecare rând reprezentând un caz. Cazurile cu cea mai ridicată similaritate sunt alăturate. Liniile orizontale indică gradul de similaritate sau disimilaritate dintre cazuri. Dendogramele pot avea anumite particularități de prezentare în funcție de metoda de grupare și de măsura de proximitate utilizate. Analiza cluster non-ierarhică (cu k medii) - K- Means Cluster Analysis Algoritmul K- Means (Mac Queen, 1967) clasifică o mulțime de n obiecte într-un număr k dat apriori de clustere. Analiza cluster non-ierarhică poate fi aplicată în cazul grupării

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
în clusteri cât mai omogeni posibil și cât mai diferențiați între ei. Pentru că volumul populației studiate este de 57 țări s-au aplicat metodele de grupare ierarhică (Hierarchical Cluster Analysis). În urma prelucrării statistice a datelor, în SPSS, se obține matricea proximităților, distanța dintre clustere, componența clusterelor și dendograma. Matricea proximităților arată distnța dintre unitățile statistice. Analiza valorilor din matricea proximităților obținut prin prelucrarea dateleor în SPSS permite evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
diferențiați între ei. Pentru că volumul populației studiate este de 57 țări s-au aplicat metodele de grupare ierarhică (Hierarchical Cluster Analysis). În urma prelucrării statistice a datelor, în SPSS, se obține matricea proximităților, distanța dintre clustere, componența clusterelor și dendograma. Matricea proximităților arată distnța dintre unitățile statistice. Analiza valorilor din matricea proximităților obținut prin prelucrarea dateleor în SPSS permite evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe. Cea mai mică valoare din matricea proximităților este 0

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
țări s-au aplicat metodele de grupare ierarhică (Hierarchical Cluster Analysis). În urma prelucrării statistice a datelor, în SPSS, se obține matricea proximităților, distanța dintre clustere, componența clusterelor și dendograma. Matricea proximităților arată distnța dintre unitățile statistice. Analiza valorilor din matricea proximităților obținut prin prelucrarea dateleor în SPSS permite evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe. Cea mai mică valoare din matricea proximităților este 0.333 și măsoară distanța dintre unitățile Argentina și Brazilia, iar

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
dendograma. Matricea proximităților arată distnța dintre unitățile statistice. Analiza valorilor din matricea proximităților obținut prin prelucrarea dateleor în SPSS permite evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe. Cea mai mică valoare din matricea proximităților este 0.333 și măsoară distanța dintre unitățile Argentina și Brazilia, iar cea mai mare valoare este 207.433 care măsoară distanța dintre unitățile Finlada și Kârgâzstan. Aceasta arată că Argentina și Brazilia vor forma primul cluster, deoarece sunt unitățile

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
euclidiene dintre acestea este cea mai mică, respectiv unitățile 31 (Argentina) și 33 (Brazilia) sunt reunite într-un prim cluster. Valoarea distanței dintre acestea este de 0.333. Această valoare reprezintă distanța euclidiană care se regăsește și în matricea de proximitate. În a doua etapă a clasificării, clusterul 1, se reunește cu unitatea 12 (Islanda) pentru a forma un nou cluster. Valoarea din coloana Coeficienți de grupare arată distanța euclidiană dintre nivelul mediu al variabilelor calculate pentru unitățile din clusterul 1

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
cât mai omogeni posibil și cât mai diferențiați între ei. Pentru că volumul populației studiate a fost de 57 țări, s-au aplicat metodele de grupare ierarhică (Hierarchical Cluster Analysis). În urma prelucrării statistice a datelor, în SPSS, s-a obținut matricea proximităților, distanța dintre clustere, componența clusterelor și dendograma. Analiza valorilor din matricea proximităților obținută prin prelucrarea dateleor în SPSS a permis evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe. Cea mai mică valoare din matricea

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
populației studiate a fost de 57 țări, s-au aplicat metodele de grupare ierarhică (Hierarchical Cluster Analysis). În urma prelucrării statistice a datelor, în SPSS, s-a obținut matricea proximităților, distanța dintre clustere, componența clusterelor și dendograma. Analiza valorilor din matricea proximităților obținută prin prelucrarea dateleor în SPSS a permis evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe. Cea mai mică valoare din matricea proximităților este 0.333 și măsoară distanța dintre unitățile Argentina și Brazilia

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
distanța dintre clustere, componența clusterelor și dendograma. Analiza valorilor din matricea proximităților obținută prin prelucrarea dateleor în SPSS a permis evidențierea unităților statistice între care există cele mai mici, respective cele mai mari diferențe. Cea mai mică valoare din matricea proximităților este 0.333 și măsoară distanța dintre unitățile Argentina și Brazilia, iar cea mai mare valoare este 207.433 care măsoară distanța dintre unitățile Finlada și Kârgâzstan. Aceasta arată că Argentina și Brazilia vor forma primul cluster, deoarece sunt unitățile

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
euclidiene dintre acestea este cea mai mică, respectiv unitățile 31 (Argentina) și 33 (Brazilia) sunt reunite într-un prim cluster. Valoarea distanței dintre acestea este de 0.333. Această valoare reprezintă distanța euclidiană care se regăsește și în matricea de proximitate. În a doua etapă a clasificării, clusterul 1, se reunește cu unitatea 12 (Islanda) pentru a forma un nou cluster. Valoarea din coloana Coeficienți de grupare arată distanța euclidiană dintre nivelul mediu al variabilelor calculate pentru unitățile din clusterul 1

Modelarea statistică a performanţei elevilor la teste le PISA by Eman ue la - Alisa N i c a (2011) [Corola-publishinghouse/Science/91882_a_92403]
Corola-publishinghouse/Science/1865_a_3190

atunci când se modifică granițe, interesele fiind, în primul rând, de natură economică. Un alt criteriu folosit drept catalizator pentru existența națiunilor a fost componența mediului urban. în general, națiunile „dominante” au populat orașele, ulterior etnia majoritară revendicând și spațiul din proximitatea așezărilor urbane. Aceasta a dus la rezultate contestate de pionierii mișcărilor naționale. Este adevărat că, în primii ani ai secolului al XIX-lea, Bucureștiul era un oraș grecesc, iar la 1848 Praga, Plžen (Pilsen) sau Ljubljana aveau o populație majoritar

[Corola-publishinghouse/Science/1865_a_3190]
august 1968, Ceaușescu a reușit o manipulare aproape perfectă, întrucât s-au constituit gărzi de apărare, inclusiv la Uniunea Scriitorilor, unde însă a fost repede demobilizată din cauza vocației bahice a voluntarilor. în acel an de apogeu pentru dictator cineva din proximitatea puterii (Gh. Apostol) denunța metodele la care a recurs Ceaușescu pentru a-l înlătura pe Drăghici și a-și consolida puterea. Liderul comunist critica regimul, afirmând că „un stat modern nu poate fi condus de păstori și feroviari”, și pleda

[Corola-publishinghouse/Science/1865_a_3190]
nota 19, pp. 89-90, nota 21; Constantin Strună, op.cit., pp. 172-173. Vezi și Alesandru Duțu, Florica Dobre, op.cit., p. 51. S-a afirmat că ar exista documente conform cărora, `n același timp cu arestarea generalilor români și a persoanelor din proximitatea lor, sovieticii ar mai fi arestat „cca 400 de ofițeri și ostași din cadrul Armatei a IV-a române, `n mod special basarabeni și bucovineni” (Cartea Albă a Securității, ed. cit., vol. I, pp. 574-575, note la documentul nr. 44, p.

[Corola-publishinghouse/Science/1865_a_3190]
Corola-publishinghouse/Science/295577_a_296906

sunt două calități corelative. Adică relația dintre semnificant și semnificat este 23 arbitrară, pentru că în limbă contează numai faptul că un semnificant este diferit de ceilalți semnificând din preajma sa, tot astfel cum un semnificat este diferit de alți semnificați din proximitatea sa. Un semnificant și un semnificat sunt legați într-un semn numai pentru că ei diferă de ceilalți care îi înconjoară. în limba concepută din perspectiva lingvisticii sincronice, ca sistem, nu există decât diferențe, fără termeni pozitivi. Limba nu comportă nici

Semn și interpretare by Aurel Codoban [Corola-publishinghouse/Science/295577_a_296906]
muzicii: simțim în muzică sau în pictură ceva care ne atinge direct și care este chiar ceea ce este respectivul tablou sau respectiva piesă muzicală. Dar este altceva decât constituenții materiali ai tabloului sau ai cîntecului: o evidență clară, dar impalpabilă; proximitatea învăluitoare, dar și un recul infinit. La fel ca în teologia negativă, Heidegger încearcă să ne spună ce este Ființa prin opoziție la ceea ce nu este ea. Ființa se opune devenirii, fiind mai degrabă permanență; Ființa se opune aparenței, fiind

Semn și interpretare by Aurel Codoban [Corola-publishinghouse/Science/295577_a_296906]
Corola-publishinghouse/Memoirs/1452_a_2750

au părăsit! Și erau atâția intelectuali, de la Sadoveanu la Ralea, dintre cei care îi dăduseră strălucire într-un mod activ, care se îndepărtaseră fizic de oraș, încât aserțiunea avea un anume temei. În tinerețe există un fel de sentiment de proximitate interioară, sentiment care apropie, în mod paradoxal, dimensiunile culturii lucruri aflate foarte departe de noi. Astfel încât dacă fizic ne simțeam la un capăt de lume, era destul să te duci la gară și să simți că se sfârșește o lume

[Corola-publishinghouse/Memoirs/1452_a_2750]
Corola-publishinghouse/Science/947_a_2455

și lingvistic, la Derrida ospitalitatea are un caracter arbitrar, convențional și non-referențial. Tema liminalității se regăsește în ipostazele ei: "frontiera", "limita", "pragul", "pasul dinaintea acestui prag", prin care Derrida încearcă cu obstinație să fixeze coordonatele "unei geografii imposibile, ilicite a proximității"30. Este perspectiva comunicațională pe care o dezvolta și poeticianul Mihail Bahtin ca expresie a speranței în șansa "construirii dialogice" a lumii prin limbaj 31. Comunicarea cu Celălalt nu este interpretată în termeni de "asemănare" și/sau "diferență", de "identic

Geografiile simbolice ale diferenței ideologice by CARMEN ANDRAŞ [Corola-publishinghouse/Science/947_a_2455]
Corola-publishinghouse/Science/84937_a_85722

în conflict, iar când acest lucru se întâmplă, libertatea unuia trebuie limitată pentru a putea apăra libertatea celuilalt, după cum s-a exprimat cândva un judecător de la Curtea Supremă: libertatea mea de a-mi mișca pumnul trebuie să fie limitată de proximitatea bărbiei tale"362. Sistemul de interese umane nu trebuie să acționeze împotriva libertăților umane, aceasta este marea provocare a lumii libere. Este vorba despre o linie de demarcație extrem de fină între interesul propriu și interesul comun, general. Poate și din

Capitalismul. O dezbatere despre despre construcția socială occidentală by Dorel Dumitru Chirițescu (2016) [Corola-publishinghouse/Science/84937_a_85722]