8299308595

144 Krzysztof Jajuga, Tadeusz Kufel, Marek Walesiak

nie kryteriów informacyjnych Bai’a i Ng do specyfikacji liczby czynników. Głównym celem artykułu jest ukazanie wpływu transformacji danych makroekonomicznych na ostateczną postać DFM. W badaniu wykorzystano 62 zmienne makroekonomiczne w postaci szeregów czasowych o częstotliwości miesięcznej z okresu od stycznia 2002 do marca 2009 roku. W wyniku szacowania DFM na różnych etapach transformacji danych uzyskano postacie DFM różniące się co do zawartych w nich zmiennych, jak i co do wartości parametrów stojących przy poszczególnych zmiennych.

42.    Małgorzata Machowska-Szewczyk (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie), Podobieństwa i różnice miedzy obiektami symbolicznymi a obiektami rozmytymi

Informacje zgromadzone w bazach danych często mają postać tekstu zapisanego w naturalnym języku. Informacje lingwistyczne są proste do przetwarzania dla człowieka, który posługuje się na co dzień takimi pojęciami, stanowi jednak dość poważną barierę dla komputera. Obiekty symboliczne oraz obiekty charakteryzowane przez cechy rozmyte umożliwiają przetworzenie danych wyrażonych lingwistycznie do postaci akceptowalnej przez komputer. Głównym celem artykułu jest analiza porównawcza, czyli przedstawienie podobieństw i różnic, jakie występują w opisie obiektów przedstawionych za pomocą zmiennych symbolicznych oraz zmiennych rozmytych.

43.    Marcin Pełka (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu), Podejście wielomodelo-we z wykorzystaniem metody bagging w analizie danych symbolicznych na przykładzie metody k-najbliższych sąsiadów

W artykule przedstawiono podstawowe pojęcia związane z metodą bagging oraz metodą ^-najbliższych sąsiadów (KNN) dla danych symbolicznych. Zaprezentowano w nim także możliwość zastosowania podejścia wielomodelowego bagging dla metody /c-najbliższych sąsiadów dla danych symbolicznych. W części empirycznej przedstawiono zastosowanie podejścia wielomodelowego dla danych symbolicznych dla przykładowych zbiorów danych wygenerowanych za pomocą funkcji cluster.Gen z pakietu clusterSim w programie R.

44.    Ewa Wędrowska (Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie), Dywergencje Jensena-Shannona oraz Jensena-Reny’ego jako symetryczne wygładzenia miary Kullbacka-Leiblera

W artykule wskazano na możliwość wykorzystania do oceny stopnia rozbieżności struktur miar dywergencji. Zaprezentowano symetryczne „wygładzenie” dywergencji Kullbacka-Leiblera, jakim jest miara rozbieżności Jensena-Shannona, będąca funkcją entropii Shannona. Istotną zaletą dywergencji Jensena-Shannona jest możliwość uogólnienia jej do badania podobieństwa więcej niż dwóch struktur, a także możliwość uwzględnienia wag dla rozpatrywanych obiektów. Kolejną przedstawioną miarą dywergencji jest dywergencja Jensena-Renyi’ego stopnia a, która jest odpowiednio funkcją entropii Renyi’ego i jest uogólnieniem dywergencji Jensena-Shannona.

45.    Justyna Brzezińska (Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach), Rozkład macierzy według wartości osobliwych (SVD) w analizie korespondencji