@misc{Stańczuk_Julita_Analiza_2011,
 author={Stańczuk, Julita and Trojczak-Golonka, Patrycja},
 year={2011},
 rights={Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)},
 publisher={Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu},
 description={Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 298-305},
 language={pol},
 abstract={Celem artykułu jest przedstawienie znaczenia informacji opisowej dla klasyfikacji przedsiębiorstw notowanych na GPW w Warszawie, a dokładniej możliwości wystąpienia braków, danych zaszumionych czy celowej redukcji liczby zmiennych. Istotne jest to, w jaki sposób pogorszenie tej jakości wpływa na efektywność klasyfikacji, a więc przede wszystkim na liczbę przedsiębiorstw poprawnie zaklasyfikowanych do poszczególnych grup (z wykorzystaniem ratingu). Próbę badawczą tworzą przedsiębiorstwa notowane na GPW, dane natomiast pochodzą z ich sprawozdań finansowych. W badaniu wykorzystano sieci neuronowe umożliwiające m.in. klasyfikację obiektów. Posłużono się wcześniejszymi badaniami do porównania otrzymanych wyników.},
 title={Analiza jakości klasyfikacji obiektów z niekompletnymi danymi z wykorzystaniem sieci neuronowych},
 type={artykuł},
 keywords={klasyfikacja, sieci neuronowe, braki danych, szum},
}