Badanie odporności wybranych nieparametrycznych modeli regresji

• Autorzy: Joanna Trzęsiok

Warianty tytułu

Robustness of Some Nonparametric Regression Models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W niniejszym opracowaniu zostanie zaprezentowana analiza wrażliwości nieparametrycznych metod regresji na występowanie w zbiorze danych wartości oddalonych oraz wartości zaburzonych wpływem zmiennych losowych. Badanie odporności modeli regresji zostanie przeprowadzone dla dwóch wybranych nieparametrycznych metod: - wielowymiarowej metody krzywych sklejanych POLYMARS, - metody rzutowania PPR. Uzyskane wyniki będą również porównane z błędami predykcji dla klasycznego modelu regresji liniowej.(fragment tekstu)

EN

The main goal of the paper was to show that some nonparametric regression models such as POLYMARS and PPR were resistant to noise and outliers. The analysis was performed on benchmark data sets. The results confirmed the hypothesis of robustness of POLYMARS and PPR.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Regresja nieparametryczna; Modele regresji; Analiza wrażliwości

EN

Nonparametric regression; Regression models; Sensitivity analysis

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 56 Zastosowanie metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu
• Strony: 133--146

Twórcy

autor

Joanna Trzęsiok

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Friedman J., Stuetzle W.: Projection Pursuit Regression. "Journal of the American Statistical Association" 1981, No. 76, s. 817-823.
• Friedman J.H.: Multivariate Adaptive Regression Splines. "Annals of Statistics" 1991, No. 19, s. 1-141.
• Kooperberg C., Bose S., Stone C.J.: Polychotomous Regression. "Journal of the American Statistical Association" 1997, No. 92, s. 117-127.
• Meyer D., Leisch F., Hornik K.: Benchmarking Support Vector Machines. Report No. 78, Vienna University of Economics and Business Administration, 2002, http:/ /www.wuwien.ac.at/am/Download/report78. pdf
• Trzęsiok J.: Wybrane nieparametryczne metody regresji ich zastosowania. "Taksonomia 11. Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania". Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 1022, s. 107-115.
• Trzęsiok J.: Metoda rzutowania w budowie modelu regresyjnego. W: Postępy ekonometrii. Red. A.S. Barczak. AE, Katowice 2004, s. 121-130.