Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Identifying Corporate Performance Factors Based on Feature Selection in Statistical Pattern Recognition: METHODS, APPLICATION, INTERPRETATION

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14560%2F14%3A00074365" target="_blank" >RIV/00216224:14560/14:00074365 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61384399:31160/14:00045795

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.5817/CZ.MUNI.M210-7557-2014" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5817/CZ.MUNI.M210-7557-2014</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5817/CZ.MUNI.M210-7557-2014" target="_blank" >10.5817/CZ.MUNI.M210-7557-2014</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Identifying Corporate Performance Factors Based on Feature Selection in Statistical Pattern Recognition: METHODS, APPLICATION, INTERPRETATION

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This publication summarizes and extends methodology of feature selection (FS) and pattern recognition in search for competitiveness factors and methodology of corporate financial performance (CFP) measurement. Several methods were evaluated and Dependency-Aware Feature Ranking combined with non-linear regression model were applied. Also, this publication suggests and verifies methodology of interpretation results of the FS methods. For start was employed multidimensional linear regression, succeeded byclustering companies according to the factors identified by FS into homogenous groups, dividing them into quartiles based on their CFP and identifying similar values of the factors. This way was captured the non-linearity in the data.

  • Název v anglickém jazyce

    Identifying Corporate Performance Factors Based on Feature Selection in Statistical Pattern Recognition: METHODS, APPLICATION, INTERPRETATION

  • Popis výsledku anglicky

    This publication summarizes and extends methodology of feature selection (FS) and pattern recognition in search for competitiveness factors and methodology of corporate financial performance (CFP) measurement. Several methods were evaluated and Dependency-Aware Feature Ranking combined with non-linear regression model were applied. Also, this publication suggests and verifies methodology of interpretation results of the FS methods. For start was employed multidimensional linear regression, succeeded byclustering companies according to the factors identified by FS into homogenous groups, dividing them into quartiles based on their CFP and identifying similar values of the factors. This way was captured the non-linearity in the data.

Klasifikace

  • Druh

    B - Odborná kniha

  • CEP obor

    AE - Řízení, správa a administrativa

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP403%2F12%2F1557" target="_blank" >GAP403/12/1557: Přístupy k identifikaci faktorů výkonnosti podniků s důrazem na metody výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání.</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • ISBN

    9788021075573

  • Počet stran knihy

    170

  • Název nakladatele

    Muni press

  • Místo vydání

    Brno

  • Kód UT WoS knihy