Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper shows the meaning of Pearson residuals as an indicator of statistical independence in a multi-way contingency table. While information granules of statistical independence of two variables can be viewed as determinants of 2 ?? 2- submatrices, those of multivariate cases consist of linear sum of residuals for odds ratios, which can be viewed as an extention of determinants in 2 ?? 2 matrices.
Granular computing (GrC) is a recent label, roughly speaking, jointly coined by Lin and Zadeh in 1996 to denote an emerging technology that is based on the computing/mathematical theory of an ancient concept of granulation. In this paper, we present the rdquofinalrdquo GrC model that simplify the earlier version.
Current state of granular computing (GrC) is summarized. The historical development of infinitesimal granules is reviewed for future lessons. A category theory based GrC model, that nearly realizes (we believe it will realize) all classical examples of GrC, is re-examined; all early models are derived. Some possible future directions are proposed.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.