Mašīna

26.05.2015 Komentēšana noņemta

Es gribu būt mašīna,
Bez bailēm, bez sāpēm.

Es gribu būt mašīna,
Nesalaužama, nesaliecama.

Es gribu būt mašīna,
Negurstoša, nerimstoša.

Tik atstājiet dvēseli straujo,
Tā mana – bez tās es neesmu es pats.

Categories: Domas

2015. gada aprīlis

06.05.2015 Komentēt

Aprīļa secinājums: I’m not good enough.

Tas ir labi ik pa laikam saņemt sitienu pa pieri un nolaisties uz zemes. Ieraudzīt savas vājās vietas, savus trūkumus. Jā, to vajag, citādi sanāk pārāk augstu uzlidot un sāpīgi nokrist.

Bet viss ir labi, ceļš ir skaidrs un saprotams. Vēl vairāk trenēties – fiziski un garīgi. Vēl vairāk strādāt un dot citiem – neprasot neko par to. Vēl precīzāk definēt savas prioritātes un atteikties no visa liekā. Dzelžaina disciplīna un paškontrole.

Izklausās pēc vecuma krīzes? Var jau būt ;) Bet tas nav svarīgi. Atpakaļceļa vairs nav. Ir tikai šodienas pozīcija un ceļš uz priekšu.

Es zinu: I will be the best one.

Categories: Domas

Visited European Countries

02.02.2015 Komentēt
Categories: Uncategorized

Apsekojumu statistika Scopus datubāzē

01.02.2015 Komentēt

Nesen Latvijā ir sākta diskusija par zinātniskajām publikācijām – to skaitu un kvalitāti. Piemēram, nesen notika Latvijas Jauno zinātnieku apvienības rīkots seminārs “Zinātnes publicēšanas stratēģija un taktika: WoS un SCOPUS” un bija raksts žurnālā “Ir” par šo tēmu.

Es tad beidzot arī ķēros klāt šai tēmai, lai saprastu kā man tālāk virzīt zinātnisko darbu. Pirmais secinājums – es neesmu atrodams ne vienā no minētajām datubāzēm – ne Web of Science (WoS), ne Scopus. Tas nozīmē, ka neesmu vēl publicējies pietiekami respektablā žurnālā. Tad nākamais jautājums ir – kā šo labot?

Plānoju, ka es varētu uzrakstīt publikāciju apsekojumu statistikas jomā. Izveidoju sarakstu ar starptautiskiem žurnāliem šajā jomā, kuros parasti tiek publicēti raksti par apsekojumu statistiku. Seši no tiem ir Scopus datubāzē.

Scopus katram žurnālām ir noteici vairākus indeksus, kas attiecīgi norāda uz žurnāla prestižu:

  • SJR = SCImago Journal Rank is weighted by the prestige of a journal. Subject field, quality and reputation of the journal have a direct effect on the value of a citation. SJR also normalizes for differences in citation behavior between subject fields.
  • IPP = Impact per Publication (IPP) measures the ratio of citations per article published in the journal.
  • SNIP = Source Normalized Impact per Paper measures contextual citation impact by weighting citations based on the total number of citations in a subject field.

Pēc SJR ievērojami pārāks pār citiem apskatītajiem žurnāliem ir Amerikas Statistiskās asociācijas žurnāls (SJR=4.410). Tālāk seko Karaliskās Statistiskās asociācijas žurnāls (A sērija) un “International Statistical Review”. Jā, tā tas varētu būt, ka šie tiešām ir prestižākie žurnāli, kuros publicēties. Pēc IIP arī ir līdzīgi rezultāti, bet pēc SNIP augstāk novērtētais ir “International Statistical Review”.

Ceturto un piekto vietu dala Zviedrijas un Kanādas statistikas iestāžu izdotie šurnāli, kur pēc SJR un IPP zviedri ir priekšā kanādiešiem. Lai gan es pats kanādiešus biju augstāk vērtējis. Rezultāti tabulā arī ir apskatāmi.

Galvenais secinājums ir – pirms rakstam rakstu ir vērts izvērtēt, kuros žurnālos to labāk iesniegt. Attiecīgi, cik augstu plauktiņu gribam aizsniegt. Lai veicas!

Categories: Uncategorized

2014. gada mūzikas izlase

24.12.2014 Komentēt

Sanāca izveidot 2014. gada mūzikas izlasi. Protams izlase nav objektīva. Noteikti kādas labas dziesmas ir palaistas garām. Izlase ir izveidota no datorā pieejamās 2014. gada mūzikas. Secībai nav nozīmes. Brīdinu – tops sanāca diezgan smags :)

Te visas dziesmas vienā listē: Top2014.

1. Sugar Storm – Trent Reznor & Atticus Ross – Gone Girl (Soundtrack from the Motion Picture). Mūzika no filmas, kuru vēl neesmu noskatījies.

2. Come On Over – Royal Blood – Royal Blood. Royal Blood topā iekļuva ar trīs dziesmām – visas no debija albūma. Kaut kā es pavilkos uz viņu gārāžas roku.

3. War Eternal – Arch Enemy – War Eternal. Dzirdēju Arch Enemy Velna akmens festivālā Lietuvā. Žēļ, ka tik ļoti komercializējušies, bet nu viena dziesma topā ir.

4. City Kids – Flyleaf – Between The Stars. Flyleaf ar jauno solisti. Ieliku akustisko versiju, kura man ļoti patīk.

5. The Devil In I – Slipknot – .5: The Gray Chapter. Biju gaidījis labāku albūmu no viņiem.

6. I’ve Gone Away – Black Label Society – Catacombs of the Black Vatican. Klasiski.

7. Tā mēs dzīvojam – Pienvedēja piedzīvojumi – Tā mēs dzīvojam. Pienvedējiem jubilejas gads. Jauns disks ar piecām (!!!) dziesmām, bet divas ir topā :)

8. Sail into the Black – Machine Head – Bloodstone & Diamonds. Bez komentāriem – spēcīgi.

9. Something From Nothing – Foo Fighters – Sonic Highways. Albums ir pilnīga izgāšanās – sliktākais viņu albums noteikti, bet nu šī dziesma ir izdevusies – diemžēl vienīgā.

10. Ten Tonne Skeleton – Royal Blood – Royal Blood.

11. The Motherload – Mastodon – Once More ‘Round The Sun. Mastodon turpina ražot kvalitatīvu mūziku.

12. Heaven Knows – The Pretty Reckless – Going To Hell. Šī gada atklājums – smuka meitene dzied spēcīgu mūziku :)

13. How Many Times – Mushroomhead – The Righteous & The Butterfly. Slipknot VS Mushroomhead cīņā es vienmēr biju Slipknot pusē, bet nu jāatzīst, ka šogad Mushroomhead uzvar tieši ar albuma kvalitāti kopumā.

14. Proceed With Caution – Skindred – Kill the Power. Bija viņi Rīgā.

15. Killpop – Slipknot – .5: The Gray Chapter. Ir labs.

16. Figure It Out – Royal Blood – Royal Blood. Trešā karalisko asiņu dziesma.

17. Pēdējais sniegs – Pienvedēja piedzīvojumi – Tā mēs dzīvojam. Noslēdzam ar kaut ko mierīgu un mīļu :)

Categories: Mūzika, Top

Gada tops 2014

21.12.2014 1 komentārs

Bloga 300. ieraksts tiek veltīts 2014. gada topam. Kādu laiku gada topi netika veidoti. Iepriekšējie topi: 2008, 2007, 2006.

***

Gada notikums – Atsāku skriešanas treniņus.

Gada atklājums mūzikā – The Pretty Reckless.

Gada albums mūzikā – Nominācijas:
Mastodon – Once More ‘Round The Sun
Mushroomhead – The Righteous & The Butterfly
Pienvedēja piedzīvojumi – Tā mēs dzīvojam
Royal Blood – Royal Blood
Uzvarētāji diezgan droši varētu būt Pienvedēja piedzīvojumi ar “Tā mēs dzīvojam”, bet nu albūmu ar piecām dziesmām kā gada labāko ir grūti atzīt. Tāpēc ar nelielu balsu pārsvaru uzvar Royal Blood ar debijas albūmu “Royal Blood”.

Gada koncerts – Kopā biju 11+ koncertos, no kuriem pieci bija Pienvedēja piedzīvojumu koncerti. Pēc sajūtām labākais koncerts bija Pienvedēja piedzīvojumu koncerts Reiterna namā.

Gada ēdiens – Hummus.

Gada restorāns – Bea Basil.

Gada sporta veids – Skriešana.

Gada ceļojums – Šogad ceļojumi nebija. Bija divi braucieni uz Lietuvu, bet ar mērķi piedalīties mūzikas festivālos. Varbūt gala nogalē vēl būs gada ceļojums ;)

Gada komandējums – Kopā pieci komandējumi: divas reizes Amāna (Jordānija), Turku (Somija), Tallina (Igaunija), Baku (Azerbaidžāna). Turku biju pirmo reizi. Dosim pirmo vietu Amānai.

Gada sasniegums – Nolasīju kursu “Apsekojumu statistika” LU FMF maģistriem.

Gada filma – Ļoti maz filmas skatījos. Dažas tikai. Īsti pat neatceros kādas. Lidojumā no Stambulas uz Rīgu lidmašīnā rādīja The Hundred-Foot Journey. Noskatījos – man patika. Tad tā arī būs gada filma.

Gada seriāls – Skatījos tikai Vikingus (kurus vēl neesmu noskatījies līdz galam) un Tiltu (Bron / Broen).

Gada pasākums – Dalība Saldus kanikrosa sacensībās.

Gada pirkums – Telefons.

Gada transports – Auto.

Gada komunikācijas rīks – Facebook.

Gada mēnesis – Novembris un decembris.

Categories: Top

Optimal Sample Allocation in the Presence of Non-response

03.08.2014 Komentēt

Assume stratified simple random sampling design. Population is split in H strata. We have fixed sample size n. The aim is to find optimal sample allocation n_1, n_2, \ldots, n_h, \ldots, n_H, where \sum_{h=1}^H n_h = n and V \left( \hat{Y} \right) is minimised.

There is some population information available. The population size by strata: N_h, population standard deviation of y_i variable: S_h, and expected response rate in each stratum: R_h.

Optimal sample allocation in the presence of non-response can be computed as n_h = n \cdot \frac{\frac{N_h S_h}{\sqrt{R_h}}}{\sum_{j=1}^H \frac{N_j S_j}{\sqrt{R_j}}}.

I do not have a proof but I have done some numerical calculations to test the optimality of the allocation. The R code of the calculations is available here.

The presented allocation is equal to the well known Neyman allocation [1] in case we have the same response expectation in each stratum.

[1] Neyman, Jerzy (1937). Outline of a Theory of Statistical Estimation Based on the Classical Theory of Probability. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, Mathematical and Physical Sciences 236 (767): 333–380

Categories: Statistika
Follow

Get every new post delivered to your Inbox.

Join 1,042 other followers

%d bloggers like this: