Skip navigation
DSpace logo
  1. Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
  2. Електронний архів Науково-технічної бібліотеки
  3. Вісники та науково-технічні збірники, журнали
  4. Інформаційні системи та мережі
  5. Інформаційні системи та мережі. – 2018. – №887

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/44374
Title: Відновлення пропусків у результатах тестування та ідентифікації операторського персоналу
Other Titles: Recovering gaps in test results and identification of operator staff
Authors: Камінський, Р. М.
Кунанець, Наталія Едуардівна
Пасічник, Володимир Володимирович
Худий, А. М.
Kaminsky, R. M.
Kunanets, N. E.
Pasichnyk, V. V.
Khudiy, A. M.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Lviv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine): Відновлення пропусків у результатах тестування та ідентифікації операторського персоналу / Р. М. Камінський, Н. Е. Кунанець, В. В. Пасічник, А. М. Худий // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 887. — С. 92–104. — (Комп’ютерна та математична лінгвістика).
Bibliographic description (International): Recovering gaps in test results and identification of operator staff / R. M. Kaminsky, N. E. Kunanets, V. V. Pasichnyk, A. M. Khudiy // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Informatsiini systemy ta merezhi. — Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 887. — P. 92–104. — (Kompiuterna ta matematychna linhvistyka).
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, 887, 2018
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі
Issue: 887
Issue Date: 26-Feb-2018
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Place of the edition/event: Львів
UDC: 519.25
Keywords: часові ряди
таблиці даних з пропусками
пропущені значення
відновлення пропусків
time series
data tables with spaces
missing values
restoration missing data
Number of pages: 13
Page range: 92-104
Start page: 92
End page: 104
Abstract: Розглянуто завдання відновлення пропущених значень у результатах тестування реципієнтів, поданих часовими рядами. Як експериментальні дані наведено штучні часові ряди із пропущеними значеннями. Ефективність відновлення оцінюється відносною похибкою відновленого значення. Наведено приклади відновлення пропусків у таблиці часових рядів та в індивідуальному часовому ряді. Використано прості методи заміни пропуску середнім, зваженим середнім та медіаною. Для цих рядів доволі добрі результати забезпечують медіана вихідного часового ряду з пропущеними значеннями та заповнення значеннями моделі тренду – полінома третього степеня
The article addresses the problem of the restoration of missed values in the results of testing the recipients given by the time series. As experimental data, the time series with spaces are given. Recovery efficiency is estimated by the relative error of the recovered value. Examples of restoration missing data in the time series table and the individual time series are given. Used simple methods for replacing missed value by average, weighted average and median. For these time series, the good results provide the median of the output time series with the missing values and fill the values of the trend model – the polynomial of the third degree.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/44374
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
© Камінський Р. М., Кунанець Н. Е., Пасічник В. В., Худий А. М., 2018
URL for reference material: http://www
https://cran
https://statisticalhorizons
http://masters
http://elib
https://cyberleninka
https://interactive-plus
References (Ukraine): 1. Литтл Р. Дж. А. Статистический анализ данных с пропусками / Р. Дж. А. Литтл, Д. Б. Рубин. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 336 с.
2. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н. Г. Загоруйко. – Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1991. – 278 с.
3. Степашко И. С. Метод відновлення пропущених даних в екологічних задачах на основі МГУА / И. С. Степашко, Ю. В. Коппа, Г. О. Іутинська [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www. gmdh. net/articles/rus/gaps. pdf.
4. Перемитина Т. О. Программный комплекс восстановления пропущенных значений в многомерных данных на основе методов нечеткого моделирования / Т. О. Перемитина, И. Г. Ященко, С. В. Лучкова // Программные продукты и системы. – 2014. – № 1. – С. – 86–92.
5. Карлов И. А. Восстановление пропущенных данных при численном моделировании сложных динамических систем / И. А. Карлов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2013. – 6 (186). – С. 137–144.
6. Слабченко О. О. Інформаційна технологія імпутації даних змішаної природи в задачах інтелектуального аналізу / О. О. Слабченко // Проблеми інформаційних технологій. – 2016. – № 01. – С. 155–161.
7. Плотников Д. Е. Восстановление временных рядов данных дистанционных измерений методом полиномиальной аппроксимации в скользящем окне переменного размера / Д. Е. Плотников, Т. С. Миклашевич, С. А. Барталёв // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2014. – Т. 11, № 2. – С. 103–110.
8. Братусь О. В. Система підтримки прийняття рішень з адаптивними блоками відновлення та прогнозування сонячних радіофлюксів // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2017. – № 3. – С. 36–43.
9. Двоенко С. Д. Восстановление пропусков в данных методом неиерархических разбиений // Автомат. и телемех. – 2001. – Вып. 3. – С. 134–140.
10. Honaker J. AMELIA II: a program for missing data / James Honaker, Gary King, Matthew Blackwell // Journal of Statistical Software. – 2011. – Vol. 45, iss. 7. – Mode of access: https://cran. r-project. org/web/packages/Amelia/vignettes/amelia. pdf.
11. Schlomer G. L. Best practices for missing data management in counseling psychology / Gabriel L. Schlomer, Sheri Bauman, Noel A. Card // Journal of Counseling Psychology. – 2010. – Vol. 57, No. 1. – P. 1–10.
12. Soley-Bori M. Dealing with missing data: key assumptions and methods for applied analysis / Marina Soley-Bori // Technical Report. – 2013. – No. 4. –Р. 1–20.
13. A comparative study of imputation methods for estimation of missing values of per capita expenditure in central java / Y. Susianto, K. A. Notodiputro, A. Kurnia, H. Wijayanto // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. – 2017. – 58. – Р. 1–10.
14. Sung-Suk Chung. A Study on imputation using adjusted cohen method / SungSuk Chung, Young-Min Chun, Sun-Kyung Lee // Journal of the Korean Data & Information Science Society. – 2006. – Vol. 17, No. 3. – P. 871–888.
15. Allison P. D. Missing data / Paul D. Allison. – Mode of access: https://statisticalhorizons. com/wp-content/uploads/2012/01/Milsap-Allison. pdf.
16. Therese D. Pigott. A review of methods for missing data / Therese D. Pigott // Educational Research and Evaluation. – 2001. – Vol. 7, No. 4. – P. 353–383.
17. Бочаров Б. П. Анализ эффективности алгоритма восстановления пропущенных значений временного ряда результатов тестирования знаний / Б. П. Бочаров, М. Ю. Воеводина // Системи обробки інформації. – 2008 – Вип. 3(70). – С. 1–13.
18. Кутлалиев А. Х. Метод множественного восстановления данных / А. Х. Кутлалиев // Социологические методы в современной исследовательской практике: сб. ст., посвященных памяти А. О. Крыштановского [Электронный ресурс]. – М., 2011. – С. 201–207. – Режим доступа: http://www. isras. ru/files/File/Sociologicheskie_methody. pdf.
19. Снитюк В. Е. Эволюционный метод восстановления пропусков в данных: сборник трудов VI Международной конференции “Интеллектуальный анализ информации” [Электронный ресурс]. – К., 2006. – С. 262–271. – Режим доступу: http://masters. donntu. org/2012/iii/shkarpetkina/library/article2. htm.
20. Абраменкова И. В. Методы восстановления пропусков в массивах данных / И. В. Абраменкова, В. В. Круглов // Программные продукты и системы. – 2005. – № 2. – С. 18 – 22.
21. Злоба Е., Яцкив И. Статистические методы восстановления пропущенных данных / Е. Злоба, И. Яцкив // Computer Modelling & New Technologies, 2002. – Vol. 6, No. 1. – P. 51–61.
22. К вопросу восстановления учетных данных на химических предприятиях / А. В. Волошко, Я. С. Бедерак, Т. Н. Лутчин, М. Ю. Кудрицкий // Известия Томского политехнического университета. – 2014. – Т. 324, № 5. – С. 101–106.
23. Радчикова Е. С. Анализ применения способов заполнения пропусков в данных во временных рядах в экологических исследованиях [Электронный ресурс] / Е. С. Радчикова // Экология и защита окружающей среды: сб. тез. докл. Междунар. науч.-практ. конф., 19–20 марта 2014 г. – Минск, 2014. – С. 112–116. – Режим доступу: http://elib. bsu. by/handle/123456789/104514.
24. Калинин А. В. Алгоритм восстановления пропусков на поле “плохих” данных / А. В. Калинин, С. В. Ченцов // Сибирский журнал науки и технологий – основное научное издание Сибирского гос. университета науки и технологий им. акад. М. Ф. Решетнева. – 2008. – Т. 18, № 2. – С. 91–95 [Электронный ресурс]. – Режим доступу: https://cyberleninka. ru/journal/n/sibirskiyzhurnal-nauki-i-tehnologiy#/939662.
25. Дубинина Е. В. Ежедневная магия Excel. Восстановление пропусков в данных / Е. В. Дубинина // Инновационные технологии в науке и образовании [Электронный ресурс]: материалы IX Междунар. науч.-практ. конф. (Чебоксары, 15 янв. 2017 г.): В 2 т. – 2017. – Т. 2, № 1 (9). – Чебоксары: ЦНС “Интерактив плюс”, 2017. – С. 29–33. – Режим доступа: https://interactive-plus. ru/ru/article/116036/discussion_platform
References (International): 1. Littl R. Dzh. A. Statisticheskii analiz dannykh s propuskami, R. Dzh. A. Littl, D. B. Rubin, M., Finansy i statistika, 1991, 336 p.
2. Zahoruiko N. H. Prikladnye metody analiza dannykh i znanii, N. H. Zahoruiko, Novosibirsk: Izd-vo In-ta matematiki, 1991, 278 p.
3. Stepashko Y. S. Metod vidnovlennia propushchenykh danykh v ekolohichnykh zadachakh na osnovi MHUA, Y. S. Stepashko, Yu. V. Koppa, H. O. Iutynska [Electronic resource], Access mode: http://www. gmdh. net/articles/rus/gaps. pdf.
4. Peremitina T. O. Prohrammnyi kompleks vosstanovleniia propushchennykh znachenii v mnohomernykh dannykh na osnove metodov nechetkoho modelirovaniia, T. O. Peremitina, I. H. Iashchenko, S. V. Luchkova, Prohrammnye produkty i sistemy, 2014, No 1, S, 86–92.
5. Karlov I. A. Vosstanovlenie propushchennykh dannykh pri chislennom modelirovanii slozhnykh dinamicheskikh sistem, I. A. Karlov, Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPbHPU. Informatika. Telekommunikatsii. Upravlenie, 2013, 6 (186), P. 137–144.
6. Slabchenko O. O. Informatsiina tekhnolohiia imputatsii danykh zmishanoi pryrody v zadachakh intelektualnoho analizu, O. O. Slabchenko, Problemy informatsiinykh tekhnolohii, 2016, No 01, P. 155–161.
7. Plotnikov D. E. Vosstanovlenie vremennykh riadov dannykh distantsionnykh izmerenii metodom polinomialnoi approksimatsii v skolziashchem okne peremennoho razmera, D. E. Plotnikov, T. S. Miklashevich, S. A. Bartalev, Sovremennye problemy distantsionnoho zondirovaniia Zemli iz kosmosa, 2014, V. 11, No 2, P. 103–110.
8. Bratus O. V. Systema pidtrymky pryiniattia rishen z adaptyvnymy blokamy vidnovlennia ta prohnozuvannia soniachnykh radiofliuksiv, Radioelektronika, informatyka, upravlinnia, 2017, No 3, P. 36–43.
9. Dvoenko S. D. Vosstanovlenie propuskov v dannykh metodom neierarkhicheskikh razbienii, Avtomat. i telemekh, 2001, Iss. 3, P. 134–140.
10. Honaker J. AMELIA II: a program for missing data, James Honaker, Gary King, Matthew Blackwell, Journal of Statistical Software, 2011, Vol. 45, iss. 7, Mode of access: https://cran. r-project. org/web/packages/Amelia/vignettes/amelia. pdf.
11. Schlomer G. L. Best practices for missing data management in counseling psychology, Gabriel L. Schlomer, Sheri Bauman, Noel A. Card, Journal of Counseling Psychology, 2010, Vol. 57, No. 1, P. 1–10.
12. Soley-Bori M. Dealing with missing data: key assumptions and methods for applied analysis, Marina Soley-Bori, Technical Report, 2013, No. 4. –R. 1–20.
13. A comparative study of imputation methods for estimation of missing values of per capita expenditure in central java, Y. Susianto, K. A. Notodiputro, A. Kurnia, H. Wijayanto, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 2017, 58, R. 1–10.
14. Sung-Suk Chung. A Study on imputation using adjusted cohen method, SungSuk Chung, Young-Min Chun, Sun-Kyung Lee, Journal of the Korean Data & Information Science Society, 2006, Vol. 17, No. 3, P. 871–888.
15. Allison P. D. Missing data, Paul D. Allison, Mode of access: https://statisticalhorizons. com/wp-content/uploads/2012/01/Milsap-Allison. pdf.
16. Therese D. Pigott. A review of methods for missing data, Therese D. Pigott, Educational Research and Evaluation, 2001, Vol. 7, No. 4, P. 353–383.
17. Bocharov B. P. Analyz effektyvnosty alhorytma vosstanovlenyia propushchennykh znachenyi vremennoho riada rezultatov testyrovanyia znanyi, B. P. Bocharov, M. Yu. Voevodyna, Systemy obrobky informatsii, 2008 – Iss. 3(70), P. 1–13.
18. Kutlaliev A. Kh. Metod mnozhestvennoho vosstanovleniia dannykh, A. Kh. Kutlaliev, Sotsiolohicheskie metody v sovremennoi issledovatelskoi praktike: sb. st., posviashchennykh pamiati A. O. Kryshtanovskoho [Electronic resource], M., 2011, P. 201–207, Access mode: http://www. isras. ru/files/File/Sociologicheskie_methody. pdf.
19. Snitiuk V. E. Evoliutsionnyi metod vosstanovleniia propuskov v dannykh: sbornik trudov VI Mezhdunarodnoi konferentsii "Intellektualnyi analiz informatsii" [Electronic resource], K., 2006, P. 262–271, Access mode: http://masters. donntu. org/2012/iii/shkarpetkina/library/article2. htm.
20. Abramenkova I. V. Metody vosstanovleniia propuskov v massivakh dannykh, I. V. Abramenkova, V. V. Kruhlov, Prohrammnye produkty i sistemy, 2005, No 2, P. 18 – 22.
21. Zloba E., Iatskiv I. Statisticheskie metody vosstanovleniia propushchennykh dannykh, E. Zloba, I. Iatskiv, Computer Modelling & New Technologies, 2002, Vol. 6, No. 1, P. 51–61.
22. K voprosu vosstanovleniia uchetnykh dannykh na khimicheskikh predpriiatiiakh, A. V. Voloshko, Ia. S. Bederak, T. N. Lutchin, M. Iu. Kudritskii, Izvestiia Tomskoho politekhnicheskoho universiteta, 2014, V. 324, No 5, P. 101–106.
23. Radchikova E. S. Analiz primeneniia sposobov zapolneniia propuskov v dannykh vo vremennykh riadakh v ekolohicheskikh issledovaniiakh [Electronic resource], E. S. Radchikova, Ekolohiia i zashchita okruzhaiushchei sredy: sb. tez. dokl. Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., 19–20 marta 2014 y, Minsk, 2014, P. 112–116, Access mode: http://elib. bsu. by/handle/123456789/104514.
24. Kalinin A. V. Alhoritm vosstanovleniia propuskov na pole "plokhikh" dannykh, A. V. Kalinin, S. V. Chentsov, Sibirskii zhurnal nauki i tekhnolohii – osnovnoe nauchnoe izdanie Sibirskoho hos. universiteta nauki i tekhnolohii im. akad. M. F. Reshetneva, 2008, V. 18, No 2, P. 91–95 [Electronic resource], Access mode: https://cyberleninka. ru/journal/n/sibirskiyzhurnal-nauki-i-tehnologiy#/939662.
25. Dubinina E. V. Ezhednevnaia mahiia Excel. Vosstanovlenie propuskov v dannykh, E. V. Dubinina, Innovatsionnye tekhnolohii v nauke i obrazovanii [Electronic resource]: materialy IX Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (Cheboksary, 15 ianv. 2017 y.): V 2 t, 2017, V. 2, No 1 (9), Cheboksary: TsNS "Interaktiv plius", 2017, P. 29–33, Access mode: https://interactive-plus. ru/ru/article/116036/discussion_platform
Content type: Article
Appears in Collections:Інформаційні системи та мережі. – 2018. – №887

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2018n887_Kaminsky_R_M-Recovering_gaps_in_test_92-104.pdf1.25 MBAdobe PDFView/Open
2018n887_Kaminsky_R_M-Recovering_gaps_in_test_92-104__COVER.png492.01 kBimage/pngView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.