Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Interval Estimation in Bayesian Statistics

100%

Kotlebova E.

Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2009

|

nr 6

51-59

In this paper basic principle of Bayesian statistics was discussed. Interval estimation of average housing costs in a specific group of households in Slovakia was presented together with Bayesian interval estimates of a proportion of the population and estimating the proportion of households with High Housing Costs.

2

Metody imputacji w analizie danych niepełnych

100%

Kwiatkowski A.

Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa

|

2004

|

nr 13 Metody badań procesów społeczno-ekonomicznych

69-83

Braki odpowiedzi są zjawiskiem coraz powszechniej występującym w badaniach, zwłaszcza kwestionariuszowych. Standardową procedurą używaną w takiej sytuacji jest analiza pełnych obserwacji, czyli usunięcie obserwacji niepełnych i oparcie analiz na pełnych rekordach. Strategia taka zazwyczaj prowadzi do błędnego wnioskowania statystycznego. W pracy przed¬stawione zostały grupy metod stosowanych w analizie danych niepełnych. Wyróżniono wśród nich między innymi tzw. metody imputacji, w której brakujące elementy w zbiorze danych są zastępowane ich oszacowaniami. (abstrakt oryginalny)

3

Finite Population Sampling : a Model-Design Synthesis

100%

Ghosh M.

Statistics in Transition

|

2012

|

13

|

nr 2

235-242

The paper considers a general class of Bayes estimators for estimating the finite population mean which also achieve design consistency. Some exact results are given where Bayes estimators agree with the Horvitz-Thompson or ratio estimators. For a wider class of priors, asymptotic mathematical equivalence of Bayes estimators with the above estimators is provided. (original abstract)

4

Zastosowanie modeli hierarchicznych w bayesowskim wnioskowaniu statystycznym w przypadku niepełnych danych

75%

Zmyślona B.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria

|

2006

|

17

|

nr 1123 Zastosowania metod ilościowych

30-41

W badaniach społeczno-ekonomicznych występuje często problem brakujących danych. Na przykład w badaniach przeprowadzanych za pomocą eksperymentów niektóre pomiary nie są dokonywane, w przypadku badań ankietowych występuje zjawisko tzw. braku odpowiedzi, (respondenci nie udzielają pewnych informacji). W innych sytuacjach nie wszystkie dane są uzyskiwane z powodu ograniczeń czasowych, technicznych bądź finansowych.Brakujące dane utrudniają realizację kolejnych etapów badania, m.in. wstępną obróbkę danych, właściwą analizę statystyczną. Wnioskowanie statystyczne na bazie niekompletnego zbioru danych nie gwarantuje reprezentatywności uzyskanych wyników. W celu przeciwdziałania niedogodnościom związanym z występowaniem brakujących danych wykorzystuje się różne podejścia. W artykule przedstawiono ujęcie bayesowskie do analizy niepełnych danych uwzględniające mechanizm powstawania brakujących danych. W podejściu uwzględniającym mechanizm powstawania brakujących danych niezbędne jest oszacowanie prawdopodobieństwa udzielenia odpowiedzi. Prawdopodobieństwo to szacowane jest albo metodami klasycznymi, albo metodami bayesowskimi. (fragment tekstu)

5

Regresja liniowa z jednakowo skorelowanymi składnikami losowymi - ujęcie bayesowskie

75%

Osiewalski J.

Przegląd Statystyczny

|

1987

|

34

|

z. 3

233-242

Celem niniejszej pracy jest bayesowska analiza modelu (1) przy założeniach 1° - 4°. Dowodzimy, że - rozkład a posteriori dla ρ pokrywa się z rozkładem a priori, - rozkłady a posteriori dla β₂, ... βk (tj. dla parametrów strukturalnych z wyjątkiem wyrazu wolnego) są takie same, jak w przypadku braku skorelowania obserwacji (ρ=0). W drugiej części pracy przypominamy podstawowe fakty algebraiczne, wynikające z przyjętych w 1° i 2° postaci macierzy X i Y, a wykorzystywane zarówno w podejściu niebayesowskim, jak bayesowskim; w części trzeciej prezentujemy wyniki bayesowskie uzyskane przy założeniach 1°-4°; w części czwartej podajemy interpretację rozważanego modelu. (fragment tekstu)

6

Unreported Standard Errors in Meta-Analysis

75%

Longford N. T.

Statistics in Transition

|

2021

|

22

|

nr 4

1-17

A study that would otherwise be eligible is commonly excluded from a meta-analysis when the standard error of its treatment-effect estimator, or the estimate of the variance of the outcomes, is not reported and cannot be recovered from the available information. This is wasteful when the estimate of the treatment effect is reported. We assess the loss of information caused by this practice and explore methods of imputation for the missing variance. The methods are illustrated on two sets of examples, one constructed specifically for illustration and another based on a published systematic review.(original abstract)

7

Analiza predyktorów credibility rezerw IBNR

75%

Ostoj K.

Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa

|

2018

|

nr 51

185-205

Celem opracowania jest zbadanie własności bayesowskich predyktorów współczynników łańcuchowych oraz analiza wrażliwości jakości prognozy tzw. rezerw na szkody zaistniałe i niezgłoszone (ang. Incurred but not Reported - IBNR) dokonanej z wykorzystaniem rzeczonych predyktorów w zależności od założeń przyjętych w modelu. W artykule poddano weryfikacji hipotezę, że bayesowskie predyktory liniowe współczynników rozwoju szkód, które ze względu na ich postać potraktować można jako uogólnienie klasycznych współczynników chain ladder, pozwalają na uzyskanie wyższej precyzji oszacowania wartości rezerw IBNR. Za kryterium oceny przyjęto względny błąd średniokwadratowy, którego wartości otrzymano w drodze symulacji. Wyniki analizy własności predyktorów uzależniono przede wszystkim od założeń dotyczących postaci rozkładu a priori zmiennej nieobserwowalnej.(fragment tekstu)

8

Bayesian Modelling for Semi-Competing Risks Data in the Presence of Censoring

75%

Bhattacharjee A., Dey R.

Statistics in Transition

|

2023

|

24

|

nr 3

201-211

In biomedical research, challenges to working with multiple events are often observed while dealing with time-to-event data. Studies on prolonged survival duration are prone to having numerous possibilities. In studies on prolonged survival, patients might die of other causes. Sometimes in the survival studies, patients experienced some events (e.g. cancer relapse) before dying within the study period. In this context, the semi-competing risks framework was found useful. Similarly, the prolonged duration of follow-up studies is also affected by censored observation, especially interval censoring, and right censoring. Some conventional approaches work with time-to-event data, like the Cox-proportional hazard model. However, the accelerated failure time (AFT) model is more effective than the Cox model because it overcomes the proportionality hazard assumption. We also observed covariates impacting the time-to-event data measured as the categorical format. No established method currently exists for fitting an AFT model that incorporates categorical covariates, multiple events, and censored observations simultaneously. This work is dedicated to overcoming the existing challenges by the applications of R programming and data illustration. We arrived at a conclusion that the developed methods are suitable to run and easy to implement in R software. The selection of covariates in the AFT model can be evaluated using model selection criteria such as the Deviance Information Criteria (DIC) and Log-pseudo marginal likelihood (LPML). Various extensions of the AFT model, such as AFT-DPM and AFT-LN, have been demonstrated. The final model was selected based on minimum DIC values and larger LPML values. (original abstract)

9

Bayesian Methods in Forecasting - Short Introduction

75%

Morawski I.

Zarządzanie Zmianami : zeszyty naukowe

|

2010

|

nr 2

45-56

Bayesowskie metody statystyczne są często używane przez ekonomistów w bankach centralnych do estymacji modeli prognostycznych. Podstawowa różnica między podejściem bayesowskim a podejściem statystyki klasycznej jest taka, że pierwsze z nich traktuje parametry modelu jako stochastyczne, drugie zaś przyjmuje wektor parametrów jako stałą. W zależności od wykorzystanej metody, różne są źródła ryzyka. W niniejszej pracy zaprezentowano podstawowe procedury związane z wykorzystaniem metod bayesowskich w prognozowaniu. Pokazano ich zastosowanie do modelu autoregresji pierwszego rzędu, jak też bardziej zaawansowane zastosowania do modeli VAR. Celem pracy jest stworzenie krótkiego przewodnika, który może być traktowany jako wstęp do bardziej zaawansowanych studiów. (abstrakt oryginalny)

10

Maintenance Evaluation and Optimization of a Multi-State System Based on a Dynamic Bayesian Network

75%

Dahia Z., Bellaouar A., Dron J.-P.

Management and Production Engineering Review

|

2021

|

12

|

nr 3

3-14

Nowadays, the main challenge in maintenance is to establish a dynamic maintenance strategy to significantly track and improve the performance measures of multi-state systems in terms of production, quality, security and even the environment. This paper presents a quantitative approach based on Dynamic Bayesian Network (DBN) to model and evaluate the maintenance of multi-state system and their functional dependencies. According to transition relationships between the system states modeled by the Markov process, a DBN model is established. The objective is to evaluate the reliability and the availability of the system with taking into account the impact of maintenance strategies (perfect repair and imperfect repair). Using the proposed approach, the dynamic probabilities of system states can be determined and the subsystems contributing to system failure can also be identified. A practical application is demonstrated by a case study of a blower system. Through the result of the diagnostic inference, to improve the performances of the blower, the critical components C, F, W, and P should be given more attention. The results indicate also that the perfect repair strategy can improve significantly the performances of the blower, while the imperfect repair strategy cannot degrade the performances in comparison to the perfect repair strategy. These results show the effectiveness of this approach in the context of a predictive evaluation process and in providing the opportunity to evaluate the impact of the choices made on the future measure- ment of systems performances. Finally, through diagnostic analysis, intervention management and maintenance planning are managed efficiently and optimally.(original abstract)

11

Bayesian Predictive Probability Design: Theory and Practical Application in a Prospective Study

75%

Korczyński A.

Statistics in Transition

|

2023

|

24

|

nr 5

185-202

In an experiment-based prospective study aiming to determine the efficiency of a treatment, the time by which it becomes clear whether a therapy is effective or not is critical. This applies specifically to clinical trials and refers to the same extent to both successful and futile therapies. This study seeks to answer the question when there is enough evidence allowing the trial to be finalised. The key is to find enough statistical signals, working on the smallest possible sample, to make a judgment whether to extend, continue or terminate the study. The Bayesian predictive design allows drawing conclusions about the prognosis of a study considering the actual results. The article provides a theoretical background and presents a practical perspective, addressing the statistical properties and technical aspects of conducting a trial based on a predictive design. Additionally, the sensitivity of the design to the choice of prior distribution is discussed. (original abstract)

12

Bayesowska analiza statystyczna w badaniach koniunktury gospodarczej

75%

Groniowska A., Decewicz A.

Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego / Szkoła Główna Handlowa

|

2001

|

nr 70 Analiza tendencji rozwojowych w polskiej gospodarce na podstawie testu koniunktury. Metody i wyniki

157-192

W niniejszym opracowaniu opiszemy wnioskowanie statystyczne oparte na zasadzie Bayesa. Praktyczne stosowanie metod bayesowskich nie jest niczym nowym, a jest powszechniejsze tym bardziej, im ściślejszy jest związek statystycznej teorii i praktyki. Niewątpliwie natomiast mniej niż metody klasyczne nadają się one do samodzielnego i rutynowego stosowania przez niespecjalistów. Elementarne podstawy statystycznej analizy bayesowskiej w zastosowaniu do badań koniunktury zostały opisane w pracy Męczarskiego (1998), a ogólnie na przykład w podręczniku Jóźwiak i Podgórskiego (1999), zaś w bardziej zaawansowanej postaci w monografii DeGroota (1983) i licznych podręcznikach statystyki matematycznej (Bartoszewicz, 1989). (fragment tekstu)

13

Application of Bayesian Estimation Methods for Small Domains in the Polish Labor Force Survey

63%

Kubacki J.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2008

|

216 Multivariate Statistical Analysis Statistical Inference, Statistical Models and Applications

389-396

Referat przedstawia syntetyczny przegląd przeprowadzonych ostatnio badań, dotyczących zastosowania metod statystyki małych obszarów, z użyciem wyników z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności. Przegląd dotyczy zagadnień metodologicznych oraz wyników otrzymanych przez Główny Urząd Statystyczny, związanych z BAEL oraz Spisem Powszechnym 2002, jak również wynikami otrzymanymi przez autora niniejszego referatu. W referacie dyskutowane są różne metody estymacji, łącznie z szacunkami ich jakości. W szczególności przedstawione została zależność jakości danych szacowanych z użyciem metod bayesowskich od jakości szacunków a priori oraz rodzaju zastosowanej metody estymacji. (abstrakt oryginalny)

14

Modelling the Duration of the First Job Using Bayesian Accelerated Failure Time Models

63%

Grzenda W.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2017

|

vol. 4, t. 330

19-38

W niniejszym artykule poddano analizie czas trwania pierwszej pracy osób w wieku 18-30 lat. Celem badania jest znalezienie rozkładu, który najlepiej opisuje badane zjawisko. W modelowaniu wykorzystano modele przyspieszonej porażki AFT w ujęciu Bayesowskim. Wykorzystanie podejścia Bayesowskiego rozszerzyło dotychczasowe badania przez możliwość uwzględnienia w badaniu informacji a priori oraz umożliwiło porównywanie rozkładów parametrów modeli. Ponadto dało możliwość porównania mocy wyjaśniającej konkurencyjnych modeli na gruncie teorii Bayesowskiej. Z wykorzystaniem zaproponowanych metod porównano czas trwania pierwszej pracy dla kobiet i mężczyzn. (abstrakt oryginalny)

15

Bayesian Combined Forecasts and Monte Carlo Simulations to Improve Inflation Rate Predictions in Romania

63%

Simionescu M.

Research Papers in Economics and Finance

|

2020

|

4

|

nr 1

7-20

There are many proposals in literature for improving the forecast performance. In this paper we applied the regression approach and Bayesian inference to obtain more accurate forecasts of the inflation rate in the case of the Romanian economy. The necessity of using the most accurate forecasts for the inflation rate is required by the realisation of economic criteria for the accession to the eurozone and by the inflation targeting strategy of the National Bank of Romania. Considering the assumption that simple econometric models provide better forecasts than complex models, in this paper we combined various forecasts from individual models using as prior information the expectations of experts. The empirical findings for Romanian inflation rate forecasts over the horizon of 2016-2018 indicated that a fixed effects model performed better than other simple models (autoregressive moving average model, dynamic model, simple and multiple linear model, VAR, Bayesian VAR, simultaneous equations model). The Bayesian combined forecasts that used experts' predictions as priors, with a shrinkage parameter tending to infinity, improved the accuracy of all predictions using individual models, outperforming also na?ve forecasts and zero and equal weights forecasts. However, predictions based on Monte Carlo simulation outperformed all the scenarios in terms of the mean error and mean absolute error.(original abstract)

16

How regional business cycles diffuse across space and time: evidence from a Bayesian Markov switching panel of GDP and unemployment in Poland

63%

Rabiej A., Sikora D., Torój A.

Collegium of Economic Analysis SGH - Working Papers

|

2023

|

nr 82

24

Abstract We investigate the regional business cycles at NUTS-3 granularity in Poland (N=73) using two variables in parallel: GDP dynamics and unemployment. The model allows for both idiosyncratic business cycle fluctuations in a region in the form of 2-state Markov chain, as well as spatial interactions with other regions. The posterior distribution of the parameters is simulated with a Metropolis-within-Gibbs procedure. We find that the regions can be classified into business cycle setters and takers, and this classification exhibits a high degree of overlap with the line of division between metropolitan versus peripheral regions.We also find that, under large N, the fixed-effects methods, as proposed in the previous literature, are vulnerable to both identification issues and (MCMC) convergence problems, especially with short T, which is of critical importance in GDP on the considered spatial granularity level.(original abstract)

17

Using Bayesian Statistics in Enterprise Demography

63%

Kotlebova E., Laska I.

Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

|

2015

|

nr 11 (947)

67-81

Znajomość liczby przedsiębiorstw różnego typu, których utworzenie jest planowane w najbliższym roku, stanowi istotną informację, która może zostać wykorzystana w aspekcie makroekonomicznym, a także może stanowić podstawę do kreowania polityki ekonomicznej. Z demograficznego punktu widzenia podstawowym przedmiotem rozważań jest powstanie przedsiębiorstwa. Możliwe jest również podejście nawiązujące do zasad wnioskowania statystycznego, gdyż na tworzenie przedsiębiorstw oddziałują liczne i zróżnicowane czynniki, co daje podstawy do postrzegania tego procesu jako losowego. Metody analityczne statystyki bayesowskiej dają możliwość uwzględnienia w procesie badania większej ilości informacji oraz stopniowej korekty oszacowania danego parametru. Do oszacowania liczby planowanych do utworzenia przedsiębiorstw wykorzystano rodzinę rozkładów sprzężonych Poisson-gamma. Niezbędne rozważania oparte zostały na błędzie średniokwadratowym, przyjętym jako główne kryterium oceny jakości dokonanej estymacji punktowej. W artykule przedstawiono rozwiązania dwóch problemów badawczych: poszukiwania takiego estymatora bayesowskiego, który ma mniejszy błąd średniokwadratowy w porównaniu z ujęciem klasycznym dla z góry określonego przedziału, oraz przejrzystego sposobu modelowania rozkładów a priori. Dzięki zidentyfikowaniu pewnych powiązań pomiędzy zmiennymi opisywanymi mieszankami rozkładów z rodziny Poisson-gamma możliwe stało się rozwiązanie obu wyżej sformułowanych problemów oraz zbudowanie prostego algorytmu optymalnej estymacji punktowej parametru rozkładu Poissona. Algorytm ten został wykorzystany do oszacowania liczby nowo tworzonych przedsiębiorstw.(abstrakt oryginalny)

18

Problem wyboru rozkładu a priori w bayesowskiej estymacji modeli regresji

63%

Jadamus-Hacura M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

1997

|

nr 771 Materiały z XXXIII Konferencji Statystyków, Ekonometryków, Matematyków Polski Południowej oraz XV Seminarium Ekonometrycznego im. Profesora Zbigniewa Pawłowskiego, Szklarska Poręba, 6-9 maja 1997

54-62

Podsumowując otrzymane wyniki, należy stwierdzić, że procedura bayesowska wyznaczania punktów zmiany struktury modelu jest w przypadku obu rozpatrywanych założeń o rozkładzie a priori parametrów modeli dość prosta i przejrzysta. Pozwala ona precyzyjnie ustalić położenie szukanego punktu zmiany na osi czasu, czego nie potrafimy ustalić, korzystając z klasycznych testów weryfikujących hipotezę o stabilności parametrów strukturalnych modelu. Generalnie można więc stwierdzić, że w przypadku istnienia jednego punktu zmiany struktury prawdopodobieństwo zdarzenia, że m = m rośnie wraz ze wzrostem wartości Δ oraz że szukany punktu zmiany struktury jest wyznaczony z największą precyzją, gdy jest bliski środkowi analizowanego przedziału czasu.Badania symulacyjne potwierdziły w pełni przydatność zaprezentowanej metody oraz to, że wykorzystanie źródeł informacji spoza próby w postaci skonstruowanych na ich podstawie informacyjnych rozkładów a priori w sposób zasadniczy poprawia precyzję oszacowania punktu zmiany struktury.Przedstawiona procedura badania stabilności modeli regresji liniowej stanowi atrakcyjną alternatywę dla klasycznych testów stosowanych w opisanej sytuacji. Jej atrakcyjność polega głównie na możliwości precyzyjnego określenia punktu zmiany struktury nawet przy niewielkiej liczbie obserwacji w próbie. (fragment tekstu)

19

System bonus-malus z korektą składki

63%

Gala K., Bijak W.

Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa

|

2015

|

nr 37 Zagadnienia aktuarialne - teoria i praktyka

99-126

Systemy bonus-malus są powszechnie stosowanym na rynku ubezpieczeń komunikacyjnych narzędziem służącym do indywidualnej oceny ryzyka na podstawie historii szkodowej ubezpieczonego. Mimo ich wielu zalet, w literaturze aktuarialnej można spotkać różne propozycje ich modyfikacji, mające na celu lepszą ocenę ryzyka lub poprawę sytuacji finansowej ubezpieczyciela. Jednocześnie brakuje propozycji uwzględniających potencjalne korzyści dla ubezpieczonych. Fakt ten pokazuje, że jest w tym obszarze miejsce na udoskonalenie funkcjonujących w praktyce rozwiązań. Praca jest poświęcona modyfikacji klasycznego systemu bonus-malus polegającej na tym, że na końcu okresu ubezpieczenia w zależności od liczby zgłoszonych szkód następuje korekta wysokości należnej składki - dopłata przez ubezpieczonego lub zwrot jej określonej części przez ubezpieczyciela. W pracy została podjęta próba odpowiedzi na pytanie, jak w takim systemie mogą być ustalane wysokość składki początkowej oraz współczynniki korygujące. Do realizacji tego celu przyjęto model odwołujący się do statystyki bayesowskiej i teorii łańcuchów Markowa, a parametry systemu wyznaczono jako rozwiązanie pewnego zadania optymalizacji. Zbadane zostały również własności otrzymanych w ten sposób współczynników. (abstrakt oryginalny)

20

Dwuwymiarowe zmienne licznikowe - bayesowskie modelowanie selekcji próby

63%

Osiewalski J., Marzec J.

Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

|

2017

|

nr 5 (965)

31-49

W artykule przedstawiono propozycję łącznego modelu statystycznego dwóch zmiennych licznikowych, z których jedna może być zdegenerowana w zerze. Rozważane jest modelowanie oparte na przełączaniu między dwu- i jednowymiarowym modelem regresji poissonowskiej, przy czym przełączanie zależy od zaobserwowanej wartości trzeciej, dychotomicznej zmiennej. Zalecana jest analiza bayesowska; w dwóch szczególnych przypadkach proponowanego modelu bayesowskiego sformułowano konsekwencje ważne dla wnioskowania. W części empirycznej rozważane jest łączne modelowanie liczby płatności gotówką i kartą w Polsce, z wykorzystaniem danych zarówno dla posiadaczy kart, jak i osób ich nieposiadających. (abstrakt oryginalny)