Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Regresja rozmyta
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote A Method of Variable Selection for Fuzzy Regression - the Possibility Approach
100%
A method of variable selection for fuzzy regression has been proposed. Using the method, the significance of fuzzy regression coefficients has been examined. The method presented is equivalent to the method of variable selection for classical regression based on an analysis of the confidence interval for their coefficients. Illustrative examples are presented. (original abstract)
W artykule przedstawiono model przedziałowy, który stanowi pewien szczególny przypadek modelu rozmytego i jednocześnie jest punktem wyjścia do analizy regresji rozmytej. Prezentowane modele ilustrowane są przykładami liczbowymi w celu pokazania istoty problemu.
W artykule przedstawiono próbę skonstruowania metody umożliwiającej prognozowanie na podstawie predefiniowanego zbioru modeli. Metoda ta wykorzystuje teorię zbiorów rozmytych do oceny przydatności każdego z modeli tego zbioru oraz do agregacji postawionych prognoz na podstawie najbardziej przydatnych modeli. (abstrakt oryginalny)
4
Content available remote Modele ekonometryczne jako narzędzie sterowania procesami technologicznymi
100%
W opracowaniu przedstawiono propozycję zastosowania modeli ekonometrycz-nych w sterowaniu procesami technologicznymi. Modele ekonometryczne są narzędziem słu-żącym do wyznaczania prognoz krótkoterminowych, które są podstawą sterowania urządze-niami infrastruktury produkcyjnej. Zaproponowano metodę korekcji błędów prognoz w rze-czywistym procesie produkcyjnym. Przedstawiono modele wygładzania wykładniczego oraz adaptacyjny model trendu pełzającego z wagami harmonicznymi. W obliczeniach wykorzysta-no funkcję regresji. Wskazano zagadnienie programowania liniowego. Metoda przedstawiona została na przykładowym klasycznym procesie technologicznym stosowanym w energetyce. Przeprowadzone badanie wskazuje możliwość innego spojrzenia na procesy sterowania, nie-koniecznie oparte na dotychczasowych sposobach regulacji. Zamysłem tego opracowania jest zademonstrowanie możliwości zastosowania ekonometrii w przemyśle.(abstrakt oryginalny)
5
Content available remote A Method for Detecting Outliers in Fuzzy Regression
100%
In this article we propose a method for identifying outliers in fuzzy regression. Outliers in a sample may have an important influence on the form of the regression equation. For this reason there is great scientific interest in this issue. The method presented is analogous to the method of finding outliers based on the studentized distribution of residuals. In order to identify outliers, regression models are constructed with an additional explanatory variable for each observation. Next, the significance of a fuzzy regression coefficient is analysed considering this additional explanatory variable. Illustrative examples are presented. (original abstract)
This article describes the problem of using fuzzy logic in the forecasts of variants of the results of implemented investment projects. It also shows the possibility of using calculations with the application of fuzzy triangular numbers L-R in the variants of results: an optimistic result, a pessimistic result and the most probable result (the central result). Moreover, the article draws attention to the possibility of using fuzzy numbers to estimate fuzzy risk of a forecasted financial result of a company. In addition, the article presents how a dividend may be shaped in consideration of multiplicity of variants if dividend policy takes into account dependence on company results as well as implemented investment projects. (original abstract)
Celem pracy jest ocena zróżnicowania struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym w latach 1996-2008. Obliczenia przeprowadzono na podstawie danych statystycznych GUS - liczby i powierzchni gospodarstw rolnych według grup obszarowych dla poszczególnych województw. Korzystając z metody klasyfikacji rozmytej, dokonano grupowania województw pod względem podobieństwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. W wyniku grupowania dla każdego roku otrzymano cztery grupy o takim samym składzie. Grupę I tworzą województwa: małopolskie, śląskie i podkarpackie. Występuje tu największe rozdrobnienie struktury agrarnej. W 2008 roku w województwach tej grupy średnio 82,7% gospodarstw ma powierzchnię 1-5 ha, 14,4% to gospodarstwa o powierzchni 5-10 ha. Pozostałe gospodarstwa stanowią znikomy odsetek: 10-20 ha - 3,3%, 20-50 ha - 1,1%, powyżej 50 ha - 0,3%. Do grupy II należą województwa: łódzkie, mazowieckie i lubelskie, gdzie wskaźniki struktury kształtują się odpowiednio na poziomie: 51,5%, 29,2%, 14%, 4,2% i 0,5%. Najmniej rozdrobniona struktura występuje w województwach grupy III: podlaskim, kujawsko-pomorskim, pomorskim, warmińsko-mazurskim i wielkopolskim. Średni rozkład struktury jest tu najbardziej równomierny: 35,5%, 23%, 25,2%, 13,3% i 3,1%. Grupę IV tworzą województwa: lubuskie, dolnośląskie i opolskie. Średnie wskaźniki struktury przyjmują odpowiednio wartości: 57%, 19,9%, 12,5%, 7,3% i 3,2%. Przeprowadzona analiza dynamiki wykazała, że badana struktura zmienia się w tym samym kierunku i tempie w województwach należących do tej samej grupy typologicznej. Dotyczy to zarówno zmian wskaźników struktury, jak i dynamiki liczebności klas obszarowych. (abstrakt oryginalny)
W artykule zaproponowano nowe podejście do analizy regresji, tzw. regresję rozmytą. Jest to uogólnienie klasycznej analizy regresji, którą można wykorzystać do analizy relacji między zmiennymi, jeśli dany zbiór obiektów jest niejednorodny. Wykazano, że wzory na współczynniki regresji oraz na współczynnik determinacji w przypadku regresji rozmytej są analogiczne do tych z klasycznej analizy regresji. Rozważania ilustrują przykłady dotyczące analizy wybranych zjawisk społeczno-gospodarczych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.