Not logged in.
Quick Search - Contribution
Contribution Details
| Type | Bachelor's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Statistical comparison of regions in the Swiss Feed Database |
| Organization Unit | |
| Authors |
|
| Supervisors |
|
| Language |
|
| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology |
| Number of Pages | 49 |
| Date | 2012 |
| Abstract Text | In this bachelor thesis we develop an approach how to find similar regions and how to calculate the probability to which degree two regions are equal. This calculation is based on nutrient measurements on feed samples in the Swiss Feed Database. We encounter this challenge using different statistical tests, which we finally implement on the Swiss Feed Database. Moreover, we will focus on an optimized implementation of the developed algorithm. The experimental evaluation reveals that the similarity probabilities of the top-k similar regions algorithm can be computed in reasonable time. Further, it will be shown that there indeed can be very similar regions. |
| Zusammenfassung | In dieser Bachelorarbeit entwickeln wir ein Vorgehen um ähnliche Regionen zu finden und zu welcher Wahrscheinlichkeit dies der Fall ist. Die Berechnung basiert dabei auf Nährstoffmessungen von Futterproben in der Schweizerischen Futtermitteldatenbank. Wir entgegnen dieser Herausforderung mit der Anwendung verschiedener statistischer Tests, welche wir schliesslich auf der Schweizerischen Futtermitteldatenbank implementieren. Im Übrigen legen wir den Fokus auf eine optimierte Implementierung des entwickelten Algorithmus. Die experimentelle Evaluierung zeigt auf, dass die Ähnlichkeits-Wahrscheinlichkeiten vom k meist ähnlichen Regionen-Algorithmus in sinnvoller Zeit berechnet werden können. Im Übrigen werden wir aufzeigen, dass in der Tat sehr ähnliche Regionen existieren können. |
| PDF File |
Download
|
| Export |
BibTeX
|