| | 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 / 54
First pagePrevious page123456Next pageLast page
1.
2.
3.
4.
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: 10280; Downloads: 3315
.pdf Full text (335,36 KB)

5.
KEMOMETRIJSKA KARAKTERIZACIJA VEZIV IN PREMAZOV Z BLIŽNJO INFRARDEČO SPEKTROSKOPIJO
Polona Ivanšek, 2010, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je preučiti možnost zamenjave klasičnih analiznih metod z metodo NIR. Eksperimentalni del smo izvajali na NIR spektrofotometru NIRFlex N — 500, proizvajalca BUCHI, Švica, podprtim s programsko opremo NIRcal V 5.2. Klasične analizne metode smo izvajali v skladu z veljavnimi ISO standardi. Kvantitativna NIR kalibracija je sestavljena iz štirih osnovnih korakov: izbira reprezentativnega kalibracijskega niza, pridobivanje in določevanje referenčnih vrednosti spektrov, povezava vrednosti spektrov z referenčnimi vrednostmi in validacija izdelane metode. Vsem vzorcem smo z refleksijsko sondo Fiber optic soldis z nastavkom za tekočine, povezano z NIR inštrumentom, posneli NIR spektre. Za izdelavo kvantitativnih kalibracij smo uporabili matematični postopek metode delnih najmanjših kvadratov PLS (ang. Partial Least Squares). Za vse izvedene kvantitativne kalibracije smo kot validacijsko metodo uporabili VS validacijski niz. Za ugotavljanje primerljivosti klasičnih metod, z metodo NIR pa smo uporabili signifikantni parni t-test. Bližnja rdeča spektroskopija se je izkazala kot alternativna metoda klasičnim analiznim metodam. Bližnja infrardeča spektroskopija je enostavna za uporabo, hitra, nedestruktivna ter prijazna ljudem in okolju. Z njo prihranimo čas in stroške, ki nastanejo z nakupom reagentov.
Keywords: premazi, veziva, bližnja infrardeča spektroskopija (NIRS), kemometrijske metode, regresija glavnih osi (PCR), metoda delnih najmanjših kvadratov (PLS)
Published: 02.06.2010; Views: 2865; Downloads: 289
.pdf Full text (1,80 MB)

6.
AVTOMATSKA KATEGORIZACIJA IN PREDIKCIJA FINANČNIH TRANSAKCIJ
Matej Korošec, 2010, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo opisuje razvoj sistema za kategorizacijo in predikcijo finančnih transakcij. Kategorizacija finančnih transakcij je proces gradnje ekspertnega sistema, ki izvaja preslikavo finančih transakcij v kategorije. Začetna množica transakcij se s preslikavo razdeli na več podmnožic, kar lahko pripomore pri napovedi bodočih transakcij. V tem delu je predstavljen razvoj opisanega sistema skozi vse sklope razvojnega cikla. V zaključku so povzeti rezultati testiranja, s poudarkom na vplivu dodatnih informacij o kategoriji transakcije na točnost napovedi novih transakcij.
Keywords: regresija, napoved, kategorizacija, klasifikacija
Published: 06.01.2011; Views: 1356; Downloads: 96
.pdf Full text (1,94 MB)

7.
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: 5999; Downloads: 634
.pdf Full text (1,10 MB)

8.
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: 2568; Downloads: 239
.pdf Full text (2,42 MB)

9.
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: 1525; Downloads: 285
.pdf Full text (1,71 MB)

10.
UPORABA PROGRAMA SPSS PRI NAPOVEDOVANJU ELEKTRIČNE ENERGIJE
Kristjan Zobovnik, 2011, undergraduate thesis

Abstract: Ko znamo napovedati porabo energije, se lahko tudi optimalno odločimo, koliko jo kupiti ali kako dimenzionirati prenosne naprave. Z uporabo statističnih metod in metod napovedi na osnovi analize časovnih vrst, smo želeli napovedati porabo energije za industrijski kompleks. Za napovedovanje obstaja mnogo programskih orodij, kjer so implementirane danes standardne metode napovedi. Zaradi enostavne uporabe, smo se odločili za program IBM SPSS. Za testni primer napovedi porabe smo uporabili merilne podatke porabe električne energije industrijskega kompleksa Železarne Ravne za leto 2007. Preučili smo problematiko vpliva velikega porabnika, elektroobločna peč, (velik napovednik) na skupni model napovedi porabe. Določili smo dva modela napovedi, ko veliki napovednik obratuje in ko ne obratuje. V diplomi smo se posebej posvetili vprašanju, kako dolgo časovno obdobje meritev uporabiti za učenje modela napovedi. Delno smo se posvetili tudi problematiki ubežnikov med merilnimi podatki. Izvedli smo kratkoročno in srednjeročno napoved. Optimalna modela napovedi sta ARIMA in aditivni sezonski model.
Keywords: meritev, napoved, časovne vrste, ARIMA, aditivni sezonski model, regresija
Published: 28.11.2011; Views: 2511; Downloads: 409
.pdf Full text (2,03 MB)

Search done in 0.28 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica