BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Sztemberg-Lewandowska Mirosława (Wrocław University of Economics)
Tytuł
The Achievements of Students at the Stages of Education From the Second to Fourth Using Functional Principal Component Analysis
Źródło
Statistics in Transition, 2017, vol. 18, nr 1, s. 139-150, wykr., bibliogr. s. 150
Słowa kluczowe
Poziom edukacji, Analiza danych funkcjonalnych, Studenci
Level of education, Functional data analysis, Students
Uwagi
summ., Materiały z konferencji Multivariate Statistical Analysis 2015, Łódź
Abstrakt
Significant demographic phenomena can be observed in Poland - the number of school age population is decreasing. It affects higher education since the immediate effect of demographic changes is the drop in the number of students. The analysis of the level of future students' knowledge also remains an important aspect of the problem. The purpose of the article is to compare the level of knowledge presented by students at the subsequent stages of education in the period 2009-2015. The research covers the average exam results received on graduation from the second, third and fourth stage of education. Functional principal component analysis, which is based on functional data, will be applied in the study. This method allows an analysis of dynamic data. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. DANIELE, M., (2006). Functional principal components analysis to study environmental data, the article available on the website http://www.old.sis-statistica.org/files/pdf/atti/Spontanee 2006_677-680.pdf
  2. HALL, P., HOSSEINI- NASAB, M., (2006). On properties of functional principal components analysis, Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Statistical Methodology), Vol. 68, No.1, pp. 109-126.
  3. HALL, P., MÜLLER, H. G., WANG, J. L., (2006). Properties of Principal Component Methods for Functional and Longitudinal Data Analysis, The Annals of Statistics, Vol. 34, No. 3., pp. 1493-1517.
  4. HARMAN, H., (1975). Modern Factor Analysis, The University of Chicago Press.
  5. INGRASSIA, S., COSTANZO, G. D., (2005). Functional principal component analysis of financial time series, in: Vichi M., Monari P., Mignani S., Montanari A. (ed.), New Developments in Classification and Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin, pp. 351-358.
  6. KRZYŚKO, M., GÓRECKI, T., DERĘGOWSKI, K., (2012). Jądrowa i Funkcjonalna Analiza Składowych Głównych [Nuclear and Functional Analysis of Principal Components], the meeting of Polish Statistical Association Division in Poznań, presentation available on http://stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/pts/Krzysko_wyklad_7_11_12.pdf (access date 1st March 2015).
  7. RAMSAY, J. O., SILVERMAN, B. W., (2005). Functional Data Analysis, Springer.
  8. RAMSAY, J. O., HOOKER, G., GRAVES, S., (2009). Functional Data Analysis with R and MATLAB, Springer.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1234-7655
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu