Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Fixed-precision estimation of the parameters of a linear regression model

100%

Truszczyńska H.

Mathematica Applicanda

|

1983

|

tom 11

|

nr 23

PL

Artykuł nie zawiera streszczenia

EN

The article contains no abstract

2

Estimability of linear parametric functions in a one-dimensional linear model

100%

Baksalary J. K. , Kala R.

Mathematica Applicanda

|

1978

|

tom 6

|

nr 12

PL

Artykuł nie zawiera streszczenia

EN

In the general linear model Ey=Xξ, the vector Cξ is estimable whenever there exists a matrix L such that ELy=Cξ. Several characterizations of estimability are presented. The haracterizations concern matrix and rank equalities based on X and XX′. Moreover, usefulness of such characterizations is discussed from a computational point of view. For new results on this subject see a paper by I. S. Alalouf and G. P. H. Styan

3

Estimability of linear parametric functions in a one-dimensional linear model with restrictions

100%

Baksalary J. K. , Kala R.

Mathematica Applicanda

|

1978

|

tom 6

|

nr 12

PL

Artykuł nie zawiera streszczenia

EN

The problem of estimability of the vector Cξ in the general linear model Ey=Xξ is discussed. It is assumed that the vector of parameters ξ is a linear manifold Ω given by Rξ=s, where the matrix R and the vector s are known. The vector Cξ is estimable if there exist matrices L and M such that ELy+Ms=Cξ for all ξ in Ω. Using the results of a paper by the authors [62046 above], necessary and sufficient conditions for estimability are presented with short and elegant proofs.

4

Estimation of linear parametric functions in multiresponse models

63%

Walkowiak R.

Mathematica Applicanda

|

1987

|

tom 15

|

nr 29

PL

.

EN

Consider an incomplete multiresponse experiment with a classification of the observations into u classes. The class Si contains ti treatments with ni observations. Thus, the experiment can be described by the set {Y1,Y2,...,Yu}, where Yi are ni×ti random matrices of observations from the class Si. For the expectation of each Yi a linear model with main and nuisance parameters is proposed. The problem of (linear) estimation of the main parameters is considered using results of R. Zmyślony [in Mathematical statistics and probability theory (Wisła, 1978), 365–373, Lecture Notes in Statist., 2, Springer, New York, 1980; MR0577292] and J. K. Baksalary [Math. Operationsforsch. Statist. Ser. Statist. 15 (1984), no. 1, 3–35; MR0729609].

5

On estimation of parameter functions in a weakly singular linear model with linear inequality restrictions

63%

Kłaczyński K.

Mathematica Applicanda

|

1994

|

tom 23

|

nr 37

PL

.

EN

In this paper, the problem of ICGLS (Inequality Constrained Generalized Least Squares) estimation of a given set function K in the weakly singular model M={y, X| A > b, ^2V} is considered. The ICGLS estimator is not linear and it is expressed in a form of at most of 2^m formulae, where m denotes a number of rows in the matrix A. For a given vector y the one of these formulae can be used. On the basis of the Kuhn-Tucker optimality conditions, necessary and sufficient conditions for a vector Kβ^t to be the ICGLS estimator of Kβ are presented. The estimators are given in explicit form.

6

Propozycja modyfikacji metody złagodzonego LASSO

63%

Kubus M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2014

|

tom 22

|

nr nr 327 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

77-84

XX

Regularyzowana regresja liniowa (np. LASSO [Tibshirani 1996]) zyskała duże zainteresowanie jako narzędzie selekcji zmiennych. Meinshausen [2007] zaproponował mo-dyfikację metody LASSO, wprowadzając parametr łagodzący, który kontroluje wariancje parametrów strukturalnych niezależnie od etapu eliminacji zmiennych. Metoda ta jest reko-mendowana dla dużych wymiarów i dla dużego stosunku wariancji zmiennej objaśnianej do wariancji składnika losowego. W artykule zaproponowano modyfikację metody złagodzo-nego LASSO. Przeprowadzone symulacje pokazały, że nowe podejście daje bardziej stabil-ne wyniki i skuteczniej eliminuje zmienne nieistotne (tj. takie, które nie mają wpływu na zmienną objaśnianą).(abstrakt oryginalny)

EN

Regularized linear regression (i.e. LASSO [Tibshirani 1996]) has reached a lot of interest as a feature selection tool. Meinshausen [2007] proposed a modified version of the LASSO by introducing a relaxation parameter which controls the variances of the pa-rameters, regardless of the feature elimination stage. This method is recommended in high dimensions, and for the high signal-to-noise ratio. The modification of the relaxed LASSO method is proposed in this paper. The simulations show that the new approach provides more stable results, and more effectively discards noisy variables.(original abstract)

7

A robust estimate of variance in a linear model

63%

Zieliński R. , Zieliński W.

Mathematica Applicanda

|

1985

|

tom 13

|

nr 26

PL

.

EN

Standard statistical procedures for variance in Gaussian models are not robust against departures from normality. One of the possible reasons is that the variance of the variance estimate depens on kurtosis of the underlying distribution. In the paper, the most robust estimate of the variance in a class of quadratic forms is constructed.

8

The estimation of parameters in a one-dimensional linear model with restrictions

63%

Kala R. , Kłaczyński K.

Mathematica Applicanda

|

1985

|

tom 12

|

nr 24

PL

Artykuł nie zawiera streszczenia

EN

The article contains no abstract

9

Odporność w problemach optymalizacji

51%

Rymarczyk M. E.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2004

|

nr nr 1036 Zastosowania statystyki i matematyki w ekonomii

297-306

XX

Zagadnienie odporności rozpatrywano w kontekście regresji liniowej i uzyskania odpornych estymatorów rozwiniętych przez Hubera. Wyznaczenie parametrów liniowego modelu ekonometrycznego sprowadza się do rozwiązania odpowiedniego zadania optymalizacyjnego. Przytoczone rozważania oparte są na pracy, a ich podstawowym celem jest przybliżenie zagadnienia odporności w kontekście metod ilościowych prezentowanych w ramach przedmiotów wykładanych na studiach ekonomicznych. (fragment tekstu)

EN

The topic of the paper concerns the problem of random error influence on optimizations problems. Linear optimization, discrimination and linear regression problems and methods of their solution have been presented. (original abstract)

10

Is Multiple Linear Regression the Proper Tool of Modelling a Behaviour of Real Systems?

51%

Nowak J. J.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych / Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego

|

2009

|

tom 10(X)

|

nr nr 1

194-206

XX

W pracy sprawdzono metodologiczne założenie, że liniowa regresja wieloraka jest odpowiednim narzędziem modelowania zachowania systemów rzeczywistych. W tym celu przeprowadzono eksperyment, w którym wzięto pod uwagę prosty system "rzeczywisty" reprezentowany z pomocą dyskretnego automatu skończonego. Główny wynik tego eksperymentu mówi, że aproksymacja zmiennych wyjściowych z pomocą liniowej regresji wielorakiej (w sytuacji modelowania "czarnej skrzynki", na podstawie szeregu prób i w różnych warunkach) może nie spełniać żadnego z kryteriów dopuszczalnej aproksymacji zachowania modelowanego systemu, również w sytuacjach, gdy rzeczywista relacja pomiędzy zmiennyymi wyjściowymi a zmiennymi wejściowymi jest dokładnie liniowa oraz gdy tylko jedna ze zmiennych jest pominięta.(abstrakt oryginalny)

EN

Methodological assumption that multiple linear regression is an adequate tool of modelling the behaviour of real systems is checked. To do this the experiment is organised on the basis of simple "real" system represented as finite discrete automaton. Main result is that in situation of "black box" modelling the approximation of output variables with multiple linear regressions (from several samples and under different conditions) may not fulfil any of criterions of feasible approximation of systems behaviour, also in situations where real relation between input and output variables is strictly linear and only one of variables is omitted.(original abstract)

11

Perceptions of the Declining Quality of Higher Education in the Selected SEE Countries

51%

Draskovic V. , Jovovic R. , Rychlik J.

Journal of International Studies

|

2020

|

tom 13

|

nr nr 4

286-294

EN

The subject of this paper is to point out phenomenologically the causes of the evident decline in the quality of higher education in the selected countries of the Southeast Europe: Bosnia and Herzegovina (B&H), Montenegro (MNE) and Serbia (SER). The aim of this research is comparing respondents' perceptions in the above countries regarding the basic and general causes of decline in higher education levels, which is generated by massive negative (braking) processes and tendencies. It starts with the hypothesis that most problems in higher education of the considered countries originate for two reasons: application of the political principle of the voting machine and selective application of the so-called "Bologna Process" in the field of higher education. The multiple regression linear approach is methodologically applied to the sample of 210 respondents in the three countries mentioned above. The results have confirmed the validity of the hypothesis and, consequently, the need for significant educational reforms in the part of the independent variables, which would lead to an increase in the quality of higher education. (original abstract)

12

Robust Regression

51%

Blatná D.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2007

|

nr nr 1162 Application of Mathematics and Statistics in Economics

19-29

XX

Regresja należy do najczęściej używanych metod statystycznych. Klasyczne podejście statystyczne - estymacja parametrów za pomocą metody najmniejszych kwadratów LSM (least squares methods) jest oparta na założeniu normalności błędów. LSM może być bardzo niezadowalająca w przypadku istnienia obserwacji nietypowych. Regresja odporna jest ważnym narzędziem analizy danych zanieczyszczonych obserwacjami nietypowymi. Gdy zanieczyszczenie występuje głównie w kierunku у M-estymatory mogą być wykorzystane, ale ta metoda nie chroni przed punktami wpływowymi (obserwacje nietypowe w przestrzeni x). Metody odporne z wysokim punktem załamania (LMS, LTS, S) eliminują wpływ obserwacji nietypowych w obu kierunkach. Estymacja MM łączy estymację z wysokim punktem załamania i M-estymację. (abstrakt oryginalny)

EN

The choice of acceptable method depends on type of contamination and data quality. In contrary to the classical LS regression, the results of robust methods need much more careful interpretation. No method can cover all problems, especially when processing real data. No method dominates all others in all situations. Moreover, any method might yield substantially different conclusions from many of the other methods that might be used. It seems that at some point, we should consider two or more methods and, if discrepancies arise, try to understand why. (fragment of text)

13

Considerations on the Validity and Applicability of the UEK Method

51%

Pajor A. , Kawa B.

Journal of Agribusiness and Rural Development

|

2019

|

nr z. 2 (52)

173-177

EN

In Popławski and Kaczmarczyk (2013) a method referred to as UEK was presented and used as a tool in the analysis of sustainable rural development. The purpose of this paper is to demonstrate the methodological inappropriateness of that method. In the linear regression model, the matrix of explanatory variables can have either less than full or full column rank. While all regression parameters are non-estimable in the first case, the well-known and widely used ordinary least squares method can be applied in the second one. (original abstract)

14

Zastosowanie regresji liniowej w badaniach powiązań między rynkami kapitałowymi

51%

Kieres J.

Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów / Szkoła Główna Handlowa

|

2007

|

nr z. 85

167-178

XX

W artykule opisano metodę badań powiązań pomiędzy rynkami za pomocą autoregresji i wektora autoregresji VAR. Kluczem analizy jest przyjęcie do modelu autoregresji jako zmiennych objaśniających zarówno zmiennych rynku rodzimego, jak i obcego. Znormalizowane współczynniki przy zmiennych VAR dają obraz procentowego wpływu jednego rynku na drugi. Głównymi zaletami przedstawionej metody jest odwzorowanie związków przyczynowo-skutkowych, oraz odzwierciedlenie procentowego wpływu na siebie rynków. Główną wadą modelu jest jego wysoka złożoność. (abstrakt oryginalny)

EN

The article presents the method which uses auto regression and the vector auto-regression VAR in research on ties between markets. The key to the analysis is accepting both domestic and foreign market variables as explanatory variables in the auto regression model. Standardised coefficients with changeable VAR will show us the percentage influence of one market upon the other. The basic advantages of the presented method are its representing casual and causal relationships and reflecting percentage influence of the markets on one another. Its high complexity is the main disadvantage of the model. (original abstract)

15

Badania symulacyjne metody klasyfikacji ze względu na regresję liniową

51%

Jajuga K. , Kowalewski G.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

1994

|

nr nr 686 Zastosowania metod ilościowych

33-43

XX

Omówiono metodę klasyfikacji ze względu na regresję liniową. Opisano i przedstawiono wyniki badania symulacyjne mającego na celu zweryfikowanie przydatności empirycznej prezentowanej metody.

EN

In the paper the classification method with respect to linear regression is presented. To verify empirical usefulness of this method the simulation experiments were performed. The results are presented and analyzed. (original abstract)

16

Model konsumpcji permanentnej M. Friedmana a keynesowskie funkcje konsumpcji - empiryczna weryfikacja wybranych teorii na przykładzie Czech

51%

Kulpaka P.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2013

|

nr nr 305 Ekonomia

423-433

XX

Celem artykułu jest porównanie keynesowskich funkcji konsumpcji z modelem konsumpcji permanentnej M. Friedmana na przykładzie danych charakteryzujących dochody rozporządzalne i konsumpcję gospodarstw domowych w Czechach w latach 1997- -2011. Posługując się metodą najmniejszych kwadratów, dokonano estymacji keynesowskich funkcji konsumpcji z wyrazem wolnym oraz bez wyrazu wolnego, a następnie trzech funkcji konsumpcji szacowanych na podstawie teorii dochodu permanentnego M. Friedmana. Pozwoliło to na obiektywną empiryczną weryfikację stopnia dopasowania obu analizowanych teorii na przykładzie Czech(abstrakt oryginalny)

EN

The aim of this article is to compare the Keynesian consumption functions with M. Friedman's permanent consumption model on the example of household disposable income and consumption expenditures in Czech in the years 1997-2011. Using the method of the least squares the Keynesian consumption functions with the intercept and without the intercept were estimated and then three consumption functions based on M. Friedman permanent income theory were calculated. This allowed for the objective empirical verification of the relevance of both analyzed theories on the example of Czech.(original abstract)

17

The generalization of some properties of universal matrices

51%

Hauke J. , Krzyszkowska J.

Mathematica Applicanda

|

1991

|

tom 20

|

nr 34

PL

.

EN

We consider an k x k universal matrix G introduced by Hellwig (1976). We analyze two problems: the nonsingularity of the matrix G and the sign-consistency of the elements of the vector r = (ri) and of the solutrion b = (bi) to the system Gb = r. Obtained results generalize the results presented by Kolupa (1977, 1980).

18

Asymptotic Results for Sliced Inverse Regression

51%

Kotter T.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

1997

|

tom 141 Selected Problems of Multivariate Statistical Analysis

73-82

XX

Techniki regresji nieparametrycznej nie funkcjonują właściwie w przypadku regresji wielowymiarowej. Jednakże są to techniki działające skutecznie w przypadku regresji jednowymiarowej bądź o małej liczbie wymiarów, a ponadto są bardziej elastyczne niż ich parametryczne odpowiedniki. Oznacza to, że w przypadku regresji wielorakiej o dużych wymiarach wskazana jest redukcja wymiaru do niższego stopnia tak, aby możliwe było zastosowanie nieparametrycznych metod estymacji parametrów krzywych regresji. Jednym z podejść zmierzających do redukcji wymiaru w regresji wielorakiej jest tzw. regresja odwrócona (Li 1991), która pozwala znaleźć taką podprzestrzeń w przestrzeni zmiennych objaśniających, by zawierała ona niezbędne informacje istotne dla zagadnienia regresji.

EN

It is well known that nonparametric regression techniques do not have good performance in high dimensional regression. However nonparametric regression is successful in one- or low-dimensional regression problems and is much more flexible than the parametric alternative. Hence, for high dimensional regression tasks one would like to reduce the regressor space to a lower dimension and then use nonparametric methods for curve estimation. A possible dimension reduction approach is Sliced Inverse Regression (Li 1991). It allows to find a base of a subspace in the regressor space with still carries important information for the regression. (short original abstract)

19

Metody wykrywania obserwacji nietypowych w regresji

51%

Kowalewski G.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Informatyka i Ekonometria

|

1996

|

tom 1

|

nr nr 718 Zastosowania metod ilościowych

55-62

XX

Z powyższych rozważań wynika, że nie ma jednej uniwersalnej metody wykrywania obserwacji nietypowych w regresji. Każda z metod diagnostyki ma swoje wady i zalety. O żadnej z nich nie można powiedzieć, że jest najlepsza. Każda pod innym kątem próbuje diagnozować obserwacje nietypowe. (fragment tekstu)

EN

A frequently arising problem with application of classical statistical method to testing of economic phenomena's relations is the occurrence of outliers. Their appearance in a set of data can completely the advantages of statistical analysis of such data. Outliers have to be detected and measures have be taken to reduce their influence upon the statistical analysis results.There is not only one universal method of outliers detection. This paper presents six of them:1) analysis of each value in model,2) analysis of scatterplot,3) analysis of error,4) hat matrix,5) multivariate classification,6) classification in consideration of regression.You describe good and bad points in this methods. You can't say that one of them is the best. (original abstract)

20

Untypical Observations in Linear Regression

51%

Kobylińska M.

Olsztyn Economic Journal

|

2011

|

nr nr 6 (2)

239-249

XX

W analizowanych zbiorze danych zjawisk i procesów społeczno-ekonomicznych mogą wystąpić wyniki odbiegające od pozostałych. Ujawnienie takich obserwacji nietypowych jest istotnym zagadnieniem badawczym, gdyż mogą one zniekształcać analizę statystyczną badanego zjawiska. W pracy omówiono rodzaje nietypowości obserwacji w próbie dwuwymiarowej. Zaproponowano metodę wykrywania obserwacji nietypowych w regresji liniowej opartą na miarach zanurzania obserwacji w próbie, którą zilustrowano przykładem liczbowym. (abstrakt oryginalny)

EN

In the analysed set of socioeconomic phenomena and processes results differing from the others may occur. Revealing such untypical observations is an important research issue as they may distort the statistical analysis of the investigated phenomenon. The paper discusses the types of untypical observations in two-dimensional sample. The method for detecting untypical observations in linear regression based on the measures of observation depth in the sample was proposed that was illustrated on the base of a numeric example. (original abstract)