Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Truncated and Censored Dependent Variables and Their Models

100%

Kostrzewska J.

Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2009

|

nr 6

61-77

The aim of the paper is to present some basic models for the dependent variable which is truncated or censored in a common way but also truncated or censored by another correlated variable. These models are also known as limited dependent variable (LDV) models. (fragment of text)

2

Bayesian Approach to Variable Selection in Linear Regression Model and Its Application

80%

Biskup D.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr 1162 Application of Mathematics and Statistics in Economics

11-18

W artykule ukazano bayesowskie podejście do problemu doboru zmiennych w modelu regresji liniowej. W tym podejściu dobór zbioru zmiennych dokonuje się przez poszukiwanie modelu o największym prawdopodobieństwie zaistnienia. Ponieważ analityczne obliczenie tego prawdopodobieństwa jest w większości przypadków niemożliwe, została wykorzystana metoda reversible jump. Metoda ta należy do klasy algorytmów typu MCMC (Markov Chain Monte Carlo) przystosowanych do przestrzeni o zmiennej liczbie wymiarów. W artykule przedstawiony jest przykład symulacyjny ze współliniowymi zmiennymi, a także przykład z rzeczywistymi danymi dotyczący predykcji PKB. (abstrakt oryginalny)

3

Ocena wpływu wymiaru przestrzeni zmiennych na jakość predykcji wybranych nieparametrycznych modeli regresji

80%

Trzęsiok J.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2009

|

16

|

nr 47 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

141-148

Celem artykułu było zbadanie, czy w przypadku nieparametrycznych metod regresji przeprowadzenie procedury eliminacji zmiennych i wprowadzenie do modelu tylko części z nich znacznie zmienia wartość błędu predykcji tego modelu. Do analizy wykorzystano modele zbudowane z wykorzystaniem wybranych nieparametrycznych metod regresji: POLYMARS oraz PPR. Wszystkie obliczenia wykonano za pomocą programu statystycznego R. (fragment tekstu)

4

Symulacyjne porównanie jakości modeli otrzymanych metodą wektorów nośnych z innymi modelami regresji

80%

Trzęsiok M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr 1189 Zastosowania metod ilościowych

234-241

Metoda wektorów nośnych uważana jest obecnie, oprócz zagregowanych drzew klasyfikacyjnych, za najdokładniejsze narzędzie w dyskryminacji. W dalszej części artykułu przedstawiona zostanie pokrótce metoda wektorów nośnych w regresji oraz próba empirycznego zweryfikowania, na ile metoda wektorów nośnych jest konkurencyjna pod względem dokładności predykcji wobec innych znanych metod regresji, takich jak klasyczna regresja liniowa, a także wybrane metody nieparametryczne: metoda rzutowania, sieci neuronowe, drzewa regresyjne oraz modele zagregowane łączące wiele modeli drzew. (fragment tekstu)

5

O regularyzacji wybranych nieparametrycznych modeli regresji

80%

Trzęsiok J.

Studia Ekonomiczne / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2008

|

nr 50 Zastosowanie metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu

139-150

Problem regularyzacji został w różny sposób rozwiązany w nieklasycznych metodach regresji. Celem tego artykułu jest przedstawienie przykładowych rozwiązań tego zagadnienia w wybranych nieparametrycznych metodach regresji, takich jak: metoda krzywych sklejanych, MARS i MART.(fragment tekstu)

6

Application of Selected Statistical Methods to ICT used in Public Procurement System in Poland

80%

Starzyńska W., Wiktorowicz J.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych / Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego

|

2009

|

10(X)

|

nr 1

221-231

W niniejszej pracy podjęta zostanie próba wielowymiarowej analizy rozwoju elektronicznych zamówień publicznych oraz jego determinant w oparciu o dane pochodzące z wywiadów kwestionariuszowych, przeprowadzonych wśród podmiotów zamawiających, zobligowanych do stosowania Pzp. Będzie mieć miejsce testowanie wybranych metod statystycznych dla potrzeb pomiaru, klasyfikacji i analizy determinant rozwoju elektronicznych zamówień publicznych.(abstrakt oryginalny)

7

Wybrane nieparametryczne metody regresji i ich zastosowania

80%

Trzęsiok J.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2004

|

11

|

nr 1022 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

107-115

W referacie zostaną przedstawione wybrane nieparametryczne metody regresji oparte na funkcjach składanych. Zostanie opisana metoda krzywych składanych w przestrzeni jednowymiarowej, a następnie pewne jej uogólnienie na przestrzeń wielowymiarową, czyli metoda MARS. Metody te zostaną zastosowane do danych dotyczących rynku wydawniczego. Badania empiryczne będą przeprowadzone za pomocą programu statystycznego R. (fragment tekstu)

8

Metoda wektorów nośnych w konstrukcji nieparametrycznych modeli regresji

80%

Trzęsiok M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2005

|

12

|

nr 1076 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

501-510

W następnych częściach pracy przedstawione będą algorytm metody wektorów nośnych w zagadnieniu regresji oraz próba odpowiedzi na pytanie o zasadność wyj boru funkcji jądrowej Gaussa. Przeprowadzona zostanie również analiza błędu średniokwadratowego, który generuje metoda w zależności od postaci funkcji jądrowej oraz jej parametrów. (fragment tekstu)

9

Analiza wskaźnika pogłębionej deprywacji materialnej w regionach ue za pomocą regresji dla zmiennej frakcyjnej

80%

Dudek H.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2018

|

30

|

nr 507 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

53-62

W pracy podjęto się weryfikacji adekwatności zastosowania modeli regresji dla zmiennej frakcyjnej (FRM) w analizie regionalnych poziomów wskaźnika pogłębionej deprywacji materialnej w UE. Wskaźnik ten jest odsetkiem osób wykazujących co najmniej 4 z 9 symptomów odnoszących się do braku możliwości zaspokojenia ze względów finansowych typowych potrzeb. Ponieważ wartości wskaźnika deprywacji należą do przedziału [0,1], w pracy wykorzystano modele dla zmiennej frakcyjnej. Na podstawie wyników rozszerzonej wersji testu RESET stwierdzono, że - w przeciwieństwie do modeli liniowych - nie było podstaw do odrzucenia poprawności specyfikacji regresji dla zmiennej frakcyjnej. W konsekwencji tego efekty krańcowe określające zmiany warunkowej wartości oczekiwanej wskaźnika pogłębionej deprywacji materialnej były zależne od poziomów czynników uwzględnionych w charakterze zmiennych objaśniających(abstrakt oryginalny)

10

Metoda rzutowania w budowie modelu regresyjnego

80%

Trzęsiok J.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2004

|

Postępy ekonometrii

321-330

Przedmiotem analizy jest zbiór obserwacji U. Każdy element tego zbioru jest charakteryzowany przez wektor p + 1 zmiennych (X1, X2,....,Xp, Y) Celem analizy jest znalezienie funkcji f, która opisywałaby zależność zmiennej zależnej Y od zmiennych objaśniających X1, X2,....,Xp. Szukamy więc takiej funkcji f, dla której Y = f(X) + ε Gdzie X = (1, X2,....,Xp), natomiast ε jest składnikiem losowym. W niniejszej pracy zakładać będziemy, że zależność pomiędzy zmiennymi można opisać za pomocą funkcji addytywnej. (fragment tekstu)

11

Analiza własności modeli regresji opartych na sieciach neuronowych

80%

Trzęsiok J.

Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2011

|

Metody i modele analiz ilościowych w ekonomii i zarządzaniu. Cz. 3

82-89

W tym opracowaniu sieci neuronowe przedstawione zostaną jako model statystyczny wykorzystywany do budowy funkcji regresji. Z tego też względu omówiony zostanie jeden z najbardziej popularnych modeli - sieć neuronowa jednokierunkowa (feed-forward neural networks) z jedną warstwą ukrytą. Szczegółowo budowę funkcji regresji opartą na sieciach neuronowych autorka przedstawiła w opracowaniu przygotowanym w ramach projektu badań statutowych w 2009 roku, dlatego też przypomniane zostaną jedynie główne idee konstrukcji tego modelu, bez omawiania szczegółowo kroków algorytmu budowy modelu i wyznaczania jego parametrów. Celem tego opracowania będzie zbadanie własności modelu regresji zbudowanego w oparciu o sieci neuronowe. Szczególnie interesować nas będzie, czy otrzymany model charakteryzuje się odpornością na występowanie w zbiorze uczącym wartości oddalonych oraz wartości zaburzonych wpływem zmiennych losowych

12

Scaled Consistent Estimation of Regression Parameters in Frailty Models

80%

Bednarski T., Skolimowska-Kulig M.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2018

|

vol. 5, t. 338

133-142

W artykule omówiono atrakcyjną obliczeniowo metodę estymacji parametrów dla klasy modeli regresyjnych z nieobserwowaną zmienną "frailty". Dowiedziono, że estymator największej wiarygodności stosowany w klasycznym wykładniczym modelu regresji jest Fisherowsko zgodny z dokładnością do skali w rozważanym modelu "frailty". Przeprowadzone badania symulacyjne oraz analiza rzeczywistych danych wskazują na dobre własności asymptotyczne prezentowanej metody estymacji.(abstrakt oryginalny)

13

Odległość jako determinanta migracji wewnętrznych na Dolnym Śląsku

80%

Krupowicz J.

Wiadomości Statystyczne

|

2000

|

nr 5

74-78

Analizę migracji ludności województw dolnośląskich przeprowadzono na podstawie spisów powszechnych z lat 1978 i 1988 oraz dodatkowo, dla woj. wrocławskiego, z bieżącej sprawozdawczości. (fragment tekstu)

14

Wykorzystanie krzywych składanych w regresji nieparametrycznej

80%

Gatnar E.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria

|

2001

|

7

|

nr 895 Zastosowania metod ilościowych

82-89

Scharakteryzowano metodę rekurencyjnego podziału przestrzeni cech wykorzystywaną do budowy modelu regresyjnego w postaci krzywych składanych zwaną MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines).

15

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

80%

Peternek P., Kośny M.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu

|

2011

|

nr 20 Metody ilościowe w ekonomii i zarządzaniu

341-350

W artykule przedstawiono problem interpretacji wyników testu współczynnika korelacji Pearsona w powiązaniu z budowanym modelem regresji. Zwrócono przy tym uwagę na znaczną wrażliwość testu istotności na wielkość próby. W tym kontekście przedstawiono pewien alternatywny sposób testowania oraz rekomendowano znany, lecz stosunkowo rzadko wykorzystywany test, umożliwiający poprawną interpretację wyników testu istotności współczynnika korelacji.(abstrakt oryginalny)

16

Porównanie nieparametrycznych modeli regresji pod względem zdolnoci predykcyjnych

80%

Trzęsiok J.

Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2012

|

Metody i modele analiz ilościowych w ekonomii i zarządzaniu. Cz. 4

Nieparametryczne metody regresji stanowią zróżnicowaną i dynamicznie rozwijającą się grupę. Metody te budowane są z wykorzystaniem różnych podstaw teoretycznych oraz odmiennych podejść do rozwiązania zadania regresji. Różnorodność idei stanowiących podstawę konstrukcji tych metod zaowocowała: - różniącymi się postaciami otrzymywanych modeli, - odmiennymi mechanizmami działania algorytmów pozwalających na oszacowanie parametrów tych modeli. Ze względu na owe różnice ważne staje się porównanie tych metod pod względem własności statystycznych, w tym głównie zdolności predykcyjnych modeli, które dzięki nim uzyskujemy. W niniejszym rozdziale pojęcie zdolność predykcyjna modelu będzie rozumiane jako ocena, na ile wartości teoretyczne ŷi, różnią się od wartości empirycznych yi dla obserwacji spoza zbioru uczącego. Do oceny zdolności predykcyjnych modelu można wybrać takie mierniki, jak błąd średniokwadratowy MSE czy współczynnik determinacji R2. Różnica polega na tym, że w tym przypadku są one obliczane dla obserwacji nienależących do zbioru uczącego, lecz należących do tzw. zbioru testowego. (fragment tekstu)

17

Porównanie modelu regresji wielorakiej oraz drzewa regresyjnego na przykładzie indeksu korupcji

80%

Gostkowski M., Gajowniczek K., Jałowiecki P.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych / Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego

|

2014

|

15(XV)

|

nr 3

65-74

W pracy przedstawiono wyniki badań nad modelowaniem tzw. indeksu korupcji (ang. Failed States Index). Zbudowano i porównano model regresji wielorakiej z drzewem regresyjnym. Badania zostały oparte na podstawie danych publikowanych przez niezależną organizację The Fund for Peace. Jako potencjalne zmienne zostały wybrane zmienne udostępnione na stronie internetowej Banku Światowego. Wstępne wyniki jednoznacznie wskazują, że drzewo regresyjne lepiej odzwierciedla zmienność parametru niż model regresji wielorakiej. (abstrakt oryginalny)

18

Model regresji grzbietowej i jego wykorzystanie do oceny ryzyka inwestycyjnego - przypadek rynku metali

80%

Krężołek D.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Informatyka i Ekonometria

|

2016

|

4

|

nr 288

21-32

Modele regresji są powszechnie wykorzystywanymi narzędziami statystyki, a także innych nauk ilościowych, służącymi do wykrywania związków w obrębie analizowanych danych oraz do prowadzenia predykcji wielkości zestawu zmiennych objaśnianych na podstawie realizacji zestawu zmiennych objaśniających. Istnieje wiele metod umożliwiających szacowanie nieznanych parametrów modeli regresji, m.in. MNK, MNW, MM, jednakże nie zawsze uzyskane estymatory spełniają wymagane założenia (co do swoich własności oraz co do własności modelu). Istotny stopień współliniowości uniemożliwia właściwe wnioskowanie na podstawie modeli klasycznych. W artykule podjęto próbę wykorzystania regresji grzbietowej do modelowania ryzyka inwestycji na rynku metali. Model wykorzystuje parametr kary, umożliwiający redukcję zmiennych współliniowych, a tym samym uzyskanie prostszej postaci funkcji regresji. Dodatkowo zmniejsza się obciążenie oraz wariancja estymatorów parametrów modelu.(abstrakt oryginalny)

19

The Modeling of Relations in Contingency Tables Using Logistic Regression

80%

Pecáková I.

Badania Operacyjne i Decyzje

|

2001

|

nr 2

91-101

Praca jest poświęcona zastosowaniu regresji logistycznej w modelowaniu relacji w tablicy kontyngencji. Postępowanie to jest wygodne w przypadkach, gdy chcemy modyfikować wartości dychotomicznych zmiennych na bazie obserwacji zmiennych objaśniających ciągłych lub kategorialnych. Model regresji logistycznej pozwala nam przezwyciężyć trudności występujące podczas stosowania w tym przypadku modelu liniowej regresji lub analizy dyskryminacyjnej. Podejście oparte na regresji logistycznej jest ilustrowane prostym przykładem rozpatrującym zależności zachodzące między ilością wypalanych papierosów a występowaniem raka płuc. Na tym przykładzie przeprowadzono estymację parametrów modelu regresji logistycznej, testy dotyczące ich wartości zerowej oraz testy zgodności. Zbadano też proporcję niepewności wyjaśnionej przez dane w modelu regresji logistycznej oraz relacje między klasyfikacją obserwowaną a prognozowaną. (abstrakt oryginalny)

20

O bayesowskiej estymacji i predykcji w modelach regresji nieliniowej z eliptycznymi składnikami losowymi

80%

Osiewalski J.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

1991

|

Ekonometria : materiały XXV Konferencji Ekonometrycznej i VII Seminarium Naukowego im. Zbigniewa Pawłowskiego : Katowice - Kraków - Wrocław

105-115

Dla modelu regresji liniowej ze składnikami losowymi o łącznym wielowymiarowym rozkładzie t Studenta /ze skalarną macierzą precyzji/ i przy nieinformacyjnym rozkładzie a priori, Zellner dowiódł, że brzegowy rozkład a posteriori wektora parametrów regresji jest dokładnie taki sam, jak w przypadku normalnego rozkładu składników losowych. Chib, Tiwari i Jammalamadaka uogólniają ten wynik na przypadek składników losowych o dowolnym rozkładzie eliptycznym z macierzą kowariancji /precyzji/ o dowolnej strukturze, zależnej od wektora dodatkowych parametrów; stwierdzają oni także, iż rozkład predyktywny jest taki sam, jak przy normalnych składnikach losowych. W niniejszej pracy uzyskuje się te same wyniki dla znacznie ogólniejszej klasy modeli regresji /modele nieliniowe/ oraz znacznie bogatszej klasy rozkładów a priori, zakładającej jedynie brak wstępnej wiedzy o parametrze precyzji. (fragment tekstu)