Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

LIFE CYCLE INCOME OF WOMEN AND MEN IN POLAND

100%
Liberda B., Pęczkowski M.
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
|
2014
|
vol. 15
|
issue 1
76-91
EN
We examine the contribution of married and cohabited women and men to the joint income of the couple. We use individual income data from Household Budget Surveys for Poland in 2011 from a sample of 16,538 married and cohabited couples. The results of analysis show that contribution of men to total household income is higher than contribution of their female partners through the life cycle, controlling for type of a couple, education levels of genders and number of children. The contribution of married and cohabited women to total income of the couple remains almost flat during the life cycle.
2
Content available remote

Analiza asocjacji i reguły asocjacyjne w badaniu wyborów zajęć dydaktycznych dokonywanych przez studentów. Zastosowanie algorytmu Apriori

100%
Lasek M., Pęczkowski M.
Ekonomia. Rynek, Gospodarka, Społeczeństwo
|
2013
|
issue 34
67-88
PL
W artykule przedstawiono możliwości i korzyści zastosowania metody analizy asocjacji, zaliczanej do metod eksploracji danych (ang. Data Mining), w zagadnieniach dotyczących wyborów przez studentów nieobowiązkowych zajęć dydaktycznych. Krótko opisano metodę analizy asocjacji i budowy reguł asocjacyjnych, szczególną uwagę poświęcając algorytmowi Apriori, jednemu z najpopularniejszych algorytmów analizy asocjacji i budowy reguł asocjacyjnych, w sposób uporządkowany i logiczny realizującemu potrzebne działania oraz przystępnie, przejrzyście i zrozumiale obrazującemu ideę analizy asocjacji i generowanie reguł asocjacyjnych. Rozważania zilustrowano przykładem wyboru przez studentów zajęć, spośród prowadzonych na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego we współpracy z SAS Institute Polska, w ramach ich cyklu o nazwie „Data Mining Certificate Program”. Wskazano, wraz z krótką wzmianką o jego działaniu, oprogramowanie wspomagające przeprowadzanie analizy asocjacji, tworzenie reguł asocjacyjnych i interpretację uzyskiwanych wyników – program SAS Enterprise Miner firmy SAS Institute Inc. z USA, wykorzystywany przez nas w zaprezentowanym w artykule zagadnieniu wyboru zajęć dydaktycznych przez studentów.
EN
This article discusses the possibilities and advantages of the association analysis method, belonging to Data Mining, in problems relating to choices made by students from elective courses. Such choices are possible when students can freely choose several courses from separate groups of elective courses. The association analysis method and the construction of association rules are briefly described. Particular attention was paid to the Apriori algorithm. It constitutes one of the most popular algorithms for the association analysis and the construction of association rules. The Apriori algorithm in an orderly and logical manner performs necessary actions as well as accessibly, transparently and understandably reflects the concept of the association analysis and the construction of association rules. The considerations are illustrated using an example of choices made by students from elective courses conducted within the educational path called “Data Mining Certificate Program” at the Faculty of Economic Sciences, Univerity of Warsaw, in cooperation with SAS Institute Polska. The discussed issue of elective courses selection was explored using SAS Enterprise Miner software from SAS Institute Inc. U.S. – the article provides a very short presentation of its functionality, possibilities of performing the association analysis and the construction of association rules, as well as interpretation of the analysis results.
3
Publication available in full text mode
Content available

Analiza asocjacji i reguły asocjacyjne w badaniu wyborów zajęć dydaktycznych dokonywanych przez studentów. Zastosowanie algorytmu Apriori

100%
Lasek M., Pęczkowski M.
Ekonomia. Rynek, Gospodarka, Społeczeństwo
|
2013
|
issue 34
67-88
EN
This article discusses the possibilities and advantages of the association analysis method, belonging to Data Mining, in problems relating to choices made by students from elective courses. Such choices are possible when students can freely choose several courses from separate groups of elective courses. The association analysis method and the construction of association rules are briefly described. Particular attention was paid to the Apriori algorithm. It constitutes one of the most popular algorithms for the association analysis and the construction of association rules. The Apriori algorithm in an orderly and logical manner performs necessary actions as well as accessibly, transparently and understandably reflects the concept of the association analysis and the construction of association rules. The considerations are illustrated using an example of choices made by students from elective courses conducted within the educational path called “Data Mining Certificate Program” at the Faculty of Economic Sciences, Univerity of Warsaw, in cooperation with SAS Institute Polska. The discussed issue of elective courses selection was explored using SAS Enterprise Miner software from SAS Institute Inc. U.S. – the article provides a very short presentation of its functionality, possibilities of performing the association analysis and the construction of association rules, as well as interpretation of the analysis results.
PL
W artykule przedstawiono możliwości i korzyści zastosowania metody analizy asocjacji, zaliczanej do metod eksploracji danych (ang. Data Mining), w zagadnieniach dotyczących wyborów przez studentów nieobowiązkowych zajęć dydaktycznych. Krótko opisano metodę analizy asocjacji i budowy reguł asocjacyjnych, szczególną uwagę poświęcając algorytmowi Apriori, jednemu z najpopularniejszych algorytmów analizy asocjacji i budowy reguł asocjacyjnych, w sposób uporządkowany i logiczny realizującemu potrzebne działania oraz przystępnie, przejrzyście i zrozumiale obrazującemu ideę analizy asocjacji i generowanie reguł asocjacyjnych. Rozważania zilustrowano przykładem wyboru przez studentów zajęć, spośród prowadzonych na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego we współpracy z SAS Institute Polska, w ramach ich cyklu o nazwie „Data Mining Certificate Program”. Wskazano, wraz z krótką wzmianką o jego działaniu, oprogramowanie wspomagające przeprowadzanie analizy asocjacji, tworzenie reguł asocjacyjnych i interpretację uzyskiwanych wyników – program SAS Enterprise Miner firmy SAS Institute Inc. z USA, wykorzystywany przez nas w zaprezentowanym w artykule zagadnieniu wyboru zajęć dydaktycznych przez studentów.
4
Publication available in full text mode
Content available

From immunology to modeling, processing and analysis of data

81%
Lasek M., Lasek W., Pęczkowski M.
Informatyka Ekonomiczna
|
2013
|
issue 4(30)
196-225
EN
Observation of nature is often the inspiration for unconventional and innovative ideas, proposals, suggestions, overall concepts for carrying out modeling phenomena and technical processes, economic, processing and analysis of statistical data. Artificial neural networks, genetic algorithms and evolutionary algorithms were created as an imitation of biological solutions. In recent years, the rapid development of immunological algorithms which are based on the action of the human immune system, has occurred. These algorithms are used in mathematics, engineering, problem solving in decision making, management, economics, finance. At the beginning of this article we describe the action of the human immune system, which is the basis for the construction of immune algorithms. Then we present the most important mechanisms influencing the operation and construction of the algorithms based on biological mechanisms of the immune system, in particular the negative selection, immune network, clonal selection. Then we describe how the elements and mechanisms of artificial immune system algorithms are represented to enable modeling, processing and analysis of data. In the last part of the article to illustrate the wide range of possibilities of using immune algorithms to solve various sorts of problems from a completely different fields, we present examples of applications that involve the assessment of bank borrowers, the task of coloring a graph belonging to combinatorial optimization problems, a multi-dimensional classification, fault detection.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.