About: Vícerozměrná statistická analýza povodní na řece Sázavě v období 1961 - 2000     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Vícerozměrná statistická analýza je založena na latentních proměnných, které jsou lineární kombinací původních. Zdrojová matice dat obsahuje kvalitativní znaky v 13 sloupcích a sledované povodně jako objekty v 25 řádcích zdrojové matice dat. Cílem analýzy dat je nalézt shluk podobných si povodní a podobných znaků, jež povodně popisují. Podobnost povodní je posuzována na základě jistých podobností či vzdálenosti povodní v 13-rozměrném prostoru všech znaků dle kritéria, že čím je Mahalonobisova vzdálenost shluků povodní větší, tím menší je jejich vzájemná podobnost. Strukturu a vazby mezi sledovanými znaky vystihují metody snížení dimensionality. Rozptylový diagram skóre zobrazuje objekty, rozptýlené v rovině prvních dvou hlavních komponent (PCA) či faktorů (FA). Graf komponentních vah porovnává vzdálenosti (podobnosti) mezi znaky, kde krátká vzdálenost značí silnou korelaci dvou znaků. Znaky ale také povodně lze seskupovat do shluků hierarchicky, a to dle předem zvoleného způsobu metriky a výsledkem je
  • Vícerozměrná statistická analýza je založena na latentních proměnných, které jsou lineární kombinací původních. Zdrojová matice dat obsahuje kvalitativní znaky v 13 sloupcích a sledované povodně jako objekty v 25 řádcích zdrojové matice dat. Cílem analýzy dat je nalézt shluk podobných si povodní a podobných znaků, jež povodně popisují. Podobnost povodní je posuzována na základě jistých podobností či vzdálenosti povodní v 13-rozměrném prostoru všech znaků dle kritéria, že čím je Mahalonobisova vzdálenost shluků povodní větší, tím menší je jejich vzájemná podobnost. Strukturu a vazby mezi sledovanými znaky vystihují metody snížení dimensionality. Rozptylový diagram skóre zobrazuje objekty, rozptýlené v rovině prvních dvou hlavních komponent (PCA) či faktorů (FA). Graf komponentních vah porovnává vzdálenosti (podobnosti) mezi znaky, kde krátká vzdálenost značí silnou korelaci dvou znaků. Znaky ale také povodně lze seskupovat do shluků hierarchicky, a to dle předem zvoleného způsobu metriky a výsledkem je (cs)
  • Multivariate statistical analysis is based on the latent variables which are formed as the linear combination of original variables. The source data matrix contains here objects in 25 rows (floods) and variables (properties of floods) in 13 columns. Before data treatment the data are scaled. Similarity of objects and variables is considered on base on Mahalanobis distance in the 13-dimensional space. The principal components analysis PCA reduces dimensionality and presents floods in two or three dimensions. The plot of components weight shows hidden structure among variables while the scatterplot shows the hidden structure of objects. The cluster analysis leads to clusters which may be plotted in dendrogram. There are two dendrograms available, the dendrogram of variables properties) and the dendrogram of objects (floods). (en)
Title
  • Vícerozměrná statistická analýza povodní na řece Sázavě v období 1961 - 2000
  • Vícerozměrná statistická analýza povodní na řece Sázavě v období 1961 - 2000 (cs)
  • Multivariate Statistical Analysis of Floods on the River Sázava within 1961 - 2000 (en)
skos:prefLabel
  • Vícerozměrná statistická analýza povodní na řece Sázavě v období 1961 - 2000
  • Vícerozměrná statistická analýza povodní na řece Sázavě v období 1961 - 2000 (cs)
  • Multivariate Statistical Analysis of Floods on the River Sázava within 1961 - 2000 (en)
skos:notation
  • RIV/00216275:25310/07:00006183!RIV08-MSM-25310___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 419-423
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM0021627502)
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 12
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 457885
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216275:25310/07:00006183
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • PCA; FA; CA; CM; Cluster Analysis; Dendrogram; Cattel´s index diagram (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • CZ - Česká republika
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [8D043454C7A0]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Vodní hospodářství
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • 57
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Meloun, Milan
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
issn
  • 1211-0760
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 25310
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software