| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 24
First pagePrevious page123Next pageLast page
1.
2.
REGRESIJSKA ANALIZA
Andreja Korenjak, 2010, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljena regresijska analiza s poudarkom na linearni regresiji in večkratni regresiji. Na začetku sta v poglavju osnovni pojmi opisani korelacijska analiza in analiza variance, ki sta pomembni za razumevanje diplomskega dela. V nadaljevanju je predstavljen regresijski model. Nato sta v osrednjem delu predstavljeni dve poglavji: linearna regresija in večkratna regresija. V prvem je opisana metoda najmanjših kvadratov, ki je pomembna za pridobivanje ocen regresijskih parametrov. Predstavljen je tudi model in preverjanje podatkov, ter osnovni statistični podatki (standardna napaka modela, tabela analize variance, determinacijski koeficient, statistiki F in T, ki sta pomembni za testiranje ničelnih hipotez). V drugem je predstavljen postopek, kako priti do ocen parametrov, ter model in preverjanje podatkov. Obe poglavji sta podprti z zgledi, za katere je bil pri obdelavi podatkov uporabljen statistični program SPSS. V nadaljevanju so opisani praktični premisleki v regresijski analizi z izbiro regresijske enačbe, eksperimentalnimi cilji in selektivno metodo. Nato je predstavljena še uporaba regresijske analize, ki temelji na obliki regresijske enačbe ter na ocenjevanju in napovedovanju. Na koncu je z zgledoma predstavljena še nelinearna regresija.
Keywords: linearna regresija, večkratna regresija, nelinearna regresija, analiza variance
Published: 08.07.2010; Views: 10224; Downloads: 3302
.pdf Full text (335,36 KB)

3.
Blend.FL na Fakulteti za logistiko : diplomsko delo
Sabrina Trafela, 2010, undergraduate thesis

Abstract: Vseživljensko učenje je sodoben trend, ki se je v različnih oblikah poskušal uveljaviti že v zadnjih dvesto letih. Učni proces na FL UM poteka kot kombinacija avditornih vaj in predavanj ter študija s pomočjo tehnologije preko virtualne fakultete. Le-ta nudi študentu vse potrebne informacije za uspešen študij. Drugi del t.i. virtualnega učnega procesa so e-gradiva, ki so objavljena na spletu, dostop do njih pa imajo študentje FL z vpisom v portal s svojim uporabniškim imenom in geslom. V praktičnem delu naloge smo potrdili, da je sprotno delo študentov z e-gradivi nujen pogoj za njihovo uspešnost pri opravljanju predpisanih izpitnih obveznosti. Pripravili smo model, ki nam omogoča ločiti uspešne študente od neuspešnih na osnovi njihovega samostojnega dela v spletni učilnici. Model najprej napove višino končne ocene pri predmetu KML na osnovi povprečne ocene opravljenih kvizov. Na osnovi napovedi pa le-te klasificira v pozitivni in negativni razred. Model je zgrajen s konzervativnim pristopom, saj nobenega primera ne napove preoptimistično, to je v nobenem primeru negativne ocene, le-te ne napove kot pozitivno vrednost. Točnost klasifikacije je zelo visoka, saj napačno razvrsti manj kot 10% primerov.
Keywords: ežgradiva, napovedni model, linearna regresija, hibridno učenje
Published: 30.11.2010; Views: 5986; Downloads: 634
.pdf Full text (1,10 MB)

4.
DOLOČITEV MASNEGA PRETOKA EMISIJE PRAŠNIH DELCEV IZ INDUSTRIJSKEGA RAZPRŠENEGA VIRA
Robert Mihelak, 2011, undergraduate thesis

Abstract: V industrijskih procesih, kjer nastajajo emisije prašnih delcev, ločimo emisije, ki se zajemajo in odvajajo preko filtrov in filtrnih naprav skozi izpuste v okolje in jih uvrščamo med zajete emisije. Ostale emisije prašnih delcev, pri katerih ni možnega zajetja in odvajanja skozi filtre in filtrne naprave, uvrščamo med razpršene in ubežne emisije. Na območju tovarne Talum se odvija več dejavnosti, kjer nastajajo zajete in ubežne ter razpršene emisije prašnih delcev. Namen naloge je bil ovrednotiti skupne emisije in delež razpršenih in ubežnih emisij. Meritve koncentracij prašnih delcev v okolici razpršenega prašnega vira sklopa livarn smo izvajali v času od 25.03.2010 do 23.05.2010, po metodi opisani v standardu EN 15445. Po principu direktne obremenitev izbrane točke v okolici razpršenega vira, z metodo reverzno disperznega modeliranja in metodo linearne regresije smo indirektno določili emisijsko jakost oz. masni pretok emitiranih delcev PM10 iz razpršenega vira onesnaževanja v okolje. Na podlagi izmerjenega masnega pretoka prašnih delcev smo ovrednotili pomen razpršenih in ubežnih emisij ter določili njihov kvantitativni prispevek k skupni emisiji obratov livarn.
Keywords: delci PM10, razpršene in ubežne emisije, reverzno disperzno modeliranje, linearna regresija, masni pretok prašnih delcev
Published: 17.02.2011; Views: 2556; Downloads: 239
.pdf Full text (2,42 MB)

5.
ANALIZA VPLIVNIH PARAMETROV NA IZMET C-JEKEL V OBRATU JEKLARNA, ACRONI D.O.O.
Danijela Vukobrad, 2011, undergraduate thesis

Abstract: Na podlagi dokumentacije službe kontrole kakovosti o procesu proizvodnje C-jekel v podjetju Acroni d.o.o. je bila v diplomski nalogi opravljena analiza s pomočjo multiple linearne regresije o vplivu parametrov na neustrezno kakovost C-jekel. Multipla regresija je pokazala relativno majhno število statistično značilnih vplivnih parametrov. Razlog za to je predvsem v manjkajočih in konstantnih podatkih. Kljub omenjenim omejitvam je izvedena analiza dala smiselne rezultate o vplivu človeškega faktorja in vsebnosti različnih elementov na neustrezno kakovost pri procesu izdelave C-jekel.
Keywords: kakovost, kontrola kakovosti, zagotavljanje kakovosti, neustrezna kakovost, izmet, multipla linearna regresija
Published: 08.11.2011; Views: 1517; Downloads: 284
.pdf Full text (1,71 MB)

6.
7.
8.
Weibullova porazdelitev izmerjenih trdnosti keramičnih vzorcev
Maša Gomilšek, 2013, undergraduate thesis

Abstract: Mehanske napetosti, pri katerih izdelki iz keramike počijo, so odvisne od naključne razporeditve napak v materialu. Izmerjene zlomne napetosti ali trdnosti vzorcev pri večjem številu vzorcev so v večini primerov razporejene po dvoparametrični Weibullovi porazdelitvi. Skalni parameter σ0 porazdelitve je v zvezi s povprečno trdnostjo, Weibullov modul m pa je mera za širino porazdelitve. Podatka sta pomembna za raziskave novih materialov in kontrolo kakovosti v proizvodnji. V diplomskem delu preučujem metode za določanje vrednosti Weibullovih parametrov iz niza meritev. Uporabljam niz 5100 meritev iz podjetja Hidria AET in meritve, simulirane z metodo Monte Carlo. Preizkusila sem štiri statistične metode: histogramsko metodo, metodo linearne regresije s tremi različicami, metodo maksimalne verjetnosti in metodo momentov; histogramska metoda je uporabna samo za zelo veliko število podatkov. Izkazalo se je, da se izmerjene napetosti zelo dobro ujemajo z Weibullovo porazdelitvijo. Majhna odstopanja opazimo le pri največjih in najmanjših napetostih, to je v področjih, v katerih je zelo malo izmerkov. Pri zelo velikem številu meritev se vrednosti Weibullovih parametrov, ki jih izračunamo po različnih metodah, le malo razlikujejo med seboj, posebno pri skalnem parametru. V praksi pa imamo običajno na voljo bistveno manj meritev, zato sem iz izmerjenih in simuliranih podatkov sestavila krajše nize meritev in za vsak niz izračunala vrednosti Weibullovih parametrov. Zanimala me je porazdelitev vrednosti izračunanih parametrov pri velikem številu ponovitev v odvisnosti od dolžine niza in metode analize. Razlike izračunanih vrednosti po različnih metodah se kažejo pri kratkih nizih, vrednost skalnega parametra lahko določimo bolj natančno in zanesljivo kot vrednost Weibullovega modula. Kot najbolj zanesljiva metoda se je izkazala metoda linearne regresije. Najpomembnejši rezultat študije pa je, da dajo vse metode pri premešanih eksperimentalnih podatkih precej nižje vrednosti Weibullovega modula kot pri podatkih po časovnem vrstnem redu, kar je merilo za nihanje kvalitete proizvodnih serij keramičnih izdelkov.
Keywords: Weibullova porazdelitev, trdnost keramičnih izdelkov, linearna regresija, histogramska metoda, metoda momentov, metoda največje verjetnosti, štiri-točkovni test
Published: 17.07.2013; Views: 1387; Downloads: 141
.pdf Full text (1,10 MB)

9.
MATEMATIČNI MODEL REZULTATOV ANALIZ V KOVINSKI INDUSTRIJI
Urška Bukovšek, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je izdelati matematične modele na podlagi rezultatov analiz pečne in ponovčne žlindre v podjetju Štore Steel d.o.o. ter preveriti njihovo uporabnost. V prvem delu smo vzorcem pečne in ponovčne žlindre, s pomočjo volumetrične, gravimetrične in fotometrične metode, določili vsebnost MgO, CaO, MnO, Al2O3, FeO in SiO2 v masnih odstotkih. Analizne metode smo izvajali po standardnih navodilih, ki jih uporabljajo v podjetju. V drugem delu smo na podlagi dobljenih rezultatov izvedenih analiz, v programu Microsoft Excel izdelali matematične modele linearne in nelinearne regresije za vsako žlindro posebej. Ugotovili smo, da bi lahko ob analitično določeni vsebnosti ene komponente v vzorcu žlindre, matematično določili vrednosti drugih komponent in tako prihranili na času izvajanja analiz ter stroških. Za najbolj ustrezne so se izkazali modeli ponovčne žlindre, saj so se dobljeni rezultati zelo približali realnim meritvam. Pri modelih pečne žlindre pa so bila odstopanja večja, zato smo nekatere modele ovrgli.
Keywords: matematični model, linearna regresija, nelinearna regresija, pečna žlindra, ponovčna žlindra, stranski produkt
Published: 22.09.2014; Views: 1886; Downloads: 95
.pdf Full text (1,40 MB)

10.
Multivariatna statistična analiza pretovora severnojadranskih pristanišč
Jerneja Mašera, 2014, master's thesis/paper

Abstract: Pristanišča severnega Jadrana so bila zaradi geoprometne lege pogosto raziskovana, vendar raziskav povezanih z vplivom gospodarstva na njihovo razvitost ni mogoče zaslediti. Povezano s tem je bil glavni namen raziskave ugotoviti vpliv eksogenih spremenljivk štirih določenih področij, ki so jih predstavljali makroekonomski kazalniki na kontejnerski pretovor koprskega, tržaškega in beneškega pristanišča. Multivariatna statistična analiza je bila narejena z uporabo dveh analiz – z analizo glavnih komponent in faktorsko analizo, pri čemer rezultati kažejo na močno povezanosti vseh eksogenih spremenljivk. Z analizo glavnih komponent smo pridobili šest glavnih komponent, z izvedbo faktorske analize pa sedem faktorjev, pri čemer so nove spremenljivke med seboj neodvisne. Te spremenljivke so bile nato uporabljene v multipli linearni regresiji kot neodvisne spremenljivke, z namenom ugotavljanja njihovega vpliva na kontejnerski pretovor pristanišč. Kazalniki regresijske analize so pokazali močan vpliv neodvisnih spremenljivk na kontejnerski pretovor pristanišč, pri čemer lahko v primeru koprskega in tržaškega pristanišča govorimo o bistveno močnejši medsebojni odvisnosti kot v primeru pristanišča Benetke. Pridobljeni rezultati so pokazatelj močne povezanosti pretovora severnojadranskih pristanišč z gospodarstvom področij, v katerih se le-ta nahajajo, in zalednih področij. Menimo, da pridobljeni rezultati predstavljajo referenčno točko nadaljnjih statističnih analiz, povezanih z napovedovanjem pretovora.
Keywords: analiza glavnih komponent, faktorska analiza, linearna regresija, makroekonomski kazalniki, pretovor kontejnerjev, severnojadranska pristanišča
Published: 17.11.2014; Views: 1050; Downloads: 188
.pdf Full text (6,67 MB)

Search done in 0.31 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica