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Kirjailija

Lawrence Oben Mbeng

Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 5 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2018-2023, suosituimpien joukossa Application of Principal Component Analysis. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.

5 kirjaa

Kirjojen julkaisuhaarukka 2018-2023.

Application of Principal Component Analysis

Application of Principal Component Analysis

Fulbert Togue Kamga; George-Luther Kuate Ouafo; Lawrence Oben Mbeng

Our Knowledge Publishing
2023
pokkari
The study focuses on the analysis of physico-chemical parameters of the Nkam River in order to establish a diagnosis of its surface condition. To carry out the study, sampling was carried out at 12 stations during the dry season. The results obtained show that the surface waters of the river are relatively good compared to international standards for fresh water (WHO), with respect to temperature, salinity, electrical conductivity, total dissolved solids, biochemical oxygen demand and orthophosphates. An increase in dissolved oxygen level, biochemical oxygen demand, orthophosphates, salinity and electrical conductivity was observed downstream. In addition, pH changes did not vary significantly between upstream and downstream during the dry season. Interpretation of the data by principal component analysis showed the correlation between the different parameters and the distribution of the groups of stations according to the degree of contamination. Potentially interesting modeling parameters are identified using this statistical data processing tool.
Applicazione dell'analisi delle componenti principali

Applicazione dell'analisi delle componenti principali

Fulbert Togue Kamga; George-Luther Kuate Ouafo; Lawrence Oben Mbeng

Edizioni Sapienza
2023
pokkari
Lo studio si concentra sull'analisi dei parametri fisico-chimici del fiume Nkam, al fine di stabilire una diagnosi delle sue condizioni superficiali. Per realizzare lo studio, sono stati effettuati campionamenti in 12 stazioni durante la stagione secca. I risultati ottenuti mostrano che le acque superficiali del fiume sono relativamente buone in relazione agli standard internazionali per le acque dolci (OMS), per quanto riguarda la temperatura, la salinit , la conducibilit elettrica, i solidi totali disciolti, la richiesta biochimica di ossigeno e gli ortofosfati. A valle stato osservato un aumento dell'ossigeno disciolto, della richiesta biochimica di ossigeno, degli ortofosfati, della salinit e della conducibilit elettrica. Inoltre, l'evoluzione del pH non variata molto tra monte e valle nella stagione secca. L'interpretazione dei dati mediante l'analisi delle componenti principali ha mostrato la correlazione tra i diversi parametri e la distribuzione dei gruppi di stazioni in base al grado di contaminazione. Grazie a questo strumento di elaborazione statistica dei dati, sono stati identificati parametri modellistici potenzialmente interessanti.
Anwendung der Hauptkomponentenanalyse

Anwendung der Hauptkomponentenanalyse

Fulbert Togue Kamga; George-Luther Kuate Ouafo; Lawrence Oben Mbeng

Verlag Unser Wissen
2023
pokkari
Die Studie befasst sich mit der Analyse der physikalisch-chemischen Parameter des Flusses Nkam, um eine Diagnose seines Oberfl chenzustands zu erstellen. Zur Durchf hrung der Studie wurden w hrend der Trockenzeit an 12 Stationen Proben genommen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Oberfl chenwasser des Flusses im Vergleich zu den internationalen S wasserstandards (WHO) relativ gut ist, was Temperatur, Salzgehalt, elektrische Leitf higkeit, Gesamtgehalt an gel sten Feststoffen, biochemischen Sauerstoffbedarf und Orthophosphat betrifft. Flussabw rts wurde ein Anstieg des gel sten Sauerstoffs, des biochemischen Sauerstoffbedarfs, der Orthophosphate, der Salinit t und der elektrischen Leitf higkeit beobachtet. Au erdem unterscheidet sich die Entwicklung des pH-Werts in der Trockenzeit nicht wesentlich zwischen Ober- und Unterlauf. Die mittels Hauptkomponentenanalyse durchgef hrte Interpretation der Daten zeigte die Korrelation zwischen den verschiedenen Parametern und die Verteilung der Stationsgruppen nach dem Grad der Kontamination. Potenziell interessante Modellierungsparameter werden mit Hilfe dieses statistischen Datenverarbeitungswerkzeugs identifiziert.