Tytuł:

Functional principal components analysis on the example of the achievements of students in the years 2009-2017

Tytuł publikacji grupowej:

Ekonometria = Econometrics

Tytuł odmienny:

Funkcjonalna analiza głównych składowych w badaniu osiągnięć uczniów w latach 2009-2017

Autor:

Sztemberg-Lewandowska, Mirosława

Temat i słowa kluczowe:

level of student's knowledge ; functional data ; longitudinal data ; functional principal components analysis ; poziom wiedzy uczniów ; dane funkcjonalne ; funkcjonalna analiza głównych składowych ; dane wzdłużne

Opis:

Econometrics = Ekonometria, 2019, Vol. 23, No. 4, s. 16-29

Abstrakt:

The functional principal components analysis combines the advantages of the standard principal components analysis and enables analysing data of a dynamic nature. The main difference in both methods is the type of data: the PCA is based on multivariate data, whereas the FPCA on the functional data including curves and trajectories, i.e. a series of individual observations, not a single observation, as usual. The purpose of the article is to apply functional principal components analysis to the problem of student’s achievements. The article was compared the level of knowledge presented by students during various stages of education in 2009-2017. The analysis covers the average exam results after the second, third and fourth stage of education. The functional principal components analysis, based on functional data, will be used in the analysis. This method allows the analysis of dynamic data

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2019

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/eada.2019.4.02

Źródło:

eng

Powiązania:

Econometrics = Ekonometria, 2019, Vol. 23, No. 4

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu