PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 19

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Applicational possibilities of nonparametric estimation of distribution density for control engineering
100%
Kulczycki P.
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2008
|
tom Vol. 56, nr 4
347-359
EN
Together with the dynamic development of modern computer systems, the possibilities of applying refined methods of nonparametric estimation to control engineering tasks have grown just as fast. This broad and complex theme is presented in this paper for the case of estimation of density of a random variable distribution. Nonparametric methods allow here the useful characterization of probability distributions without arbitrary assumptions regarding their membership to a fixed class. Following an illustratory description of the fundamental procedures used to this end, results will be generalized and synthetically presented of research on the application of kernel estimators, dominant here, in problems of Bayes parameter estimation with asymmetrical polynomial loss function, as well as for fault detection in dynamical systems as objects of automatic control, in the scope of detection, diagnosis and prognosis of malfunctions. To this aim the basics of data analysis and exploration tasks – recognition of outliers, clustering and classification – solved using uniform mathematical apparatus based on the kernel estimators methodology were also investigated.
2
Content available A new approach to detection of changes in multidimensional patterns. Part 2
100%
Gałkowski T. , Krzyżak A. , Patora-Wysocka Z. , Filutowicz Z. , Wang L.
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
|
2021
|
tom Vol. 11, No. 3
217--227
EN
In the paper we develop an algorithm based on the Parzen kernel estimate for detection of sudden changes in 3-dimensional shapes which happen along the edge curves. Such problems commonly arise in various areas of computer vision, e.g., in edge detection, bioinformatics and processing of satellite imagery. In many engineering problems abrupt change detection may help in fault protection e.g. the jump detection in functions describing the static and dynamic properties of the objects in mechanical systems. We developed an algorithm for detecting abrupt changes which is nonparametric in nature and utilizes Parzen regression estimates of multivariate functions and their derivatives. In tests we apply this method, particularly but not exclusively, to the functions of two variables.
3
Content available A new approach to detection of changes in multidimensional patterns
100%
Gałkowski T. , Krzyżak A. , Filutowicz Z.
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
|
2020
|
tom Vol. 10, No. 2
125--136
EN
Nowadays, unprecedented amounts of heterogeneous data collections are stored, processed and transmitted via the Internet. In data analysis one of the most important problems is to verify whether data observed or/and collected in time are genuine and stationary, i.e. the information sources did not change their characteristics. There is a variety of data types: texts, images, audio or video files or streams, metadata descriptions, thereby ordinary numbers. All of them changes in many ways. If the change happens the next question is what is the essence of this change and when and where the change has occurred. The main focus of this paper is detection of change and classification of its type. Many algorithms have been proposed to detect abnormalities and deviations in the data. In this paper we propose a new approach for abrupt changes detection based on the Parzen kernel estimation of the partial derivatives of the multivariate regression functions in presence of probabilistic noise. The proposed change detection algorithm is applied to oneand two-dimensional patterns to detect the abrupt changes.
4
Content available remote Graphics processing units in acceleration of bandwidth selection for kernel density estimation
88%
Andrzejewski W. , Gramacki A. , Gramacki J.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2013
|
tom 23
|
nr 4
869-885
EN
The Probability Density Function (PDF) is a key concept in statistics. Constructing the most adequate PDF from the observed data is still an important and interesting scientific problem, especially for large datasets. PDFs are often estimated using nonparametric data-driven methods. One of the most popular nonparametric method is the Kernel Density Estimator (KDE). However, a very serious drawback of using KDEs is the large number of calculations required to compute them, especially to find the optimal bandwidth parameter. In this paper we investigate the possibility of utilizing Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate the finding of the bandwidth. The contribution of this paper is threefold: (a) we propose algorithmic optimization to one of bandwidth finding algorithms, (b) we propose efficient GPU versions of three bandwidth finding algorithms and (c) we experimentally compare three of our GPU implementations with the ones which utilize only CPUs. Our experiments show orders of magnitude improvements over CPU implementations of classical algorithms.
5
Content available Nonparametric estimation of quantile versions of the Lorenz curve
75%
Siedlaczek A. M.
Mathematica Applicanda
|
2018
|
tom 46
|
nr 1
PL
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie kwantylowych estymatorów krzywych Lorentza. Pokazano punktową zgodność tych estymatorów oraz ich asymptotyczną normalność. Badań jest także efektywność zaproponowanych estymatorów metodami symulacji komputerowych.
EN
Estimators of quantile versions of the Lorenz curve are proposed. The pointwise consistency and asymptotic normality of the estimators is proved. The efficiency of the estimators is also studied in simulations
6
Content available Asymptotic Properties of the Estimator of the Conditional Distribution for Associated Functional Data
75%
Hamri M. M. , Dib A. , Rabhi A.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2022
|
tom 26
|
nr 3
21-43
PL
Celem niniejszej pracy jest zbadanie metodą jądra nieparametrycznego oszacowania warunkowej funkcji rozkładu zmiennej odpowiedzi skalarnej przy zmiennej losowej przyjmującej wartości w separowalnej rzeczywistej przestrzeni Hilberta, gdy obserwacje są quasi-skojarzone zależne. W pewnych ogólnych warunkach ustala się punktowo prawie zupełną zgodność ze stawkami tego estymatora. Głównym celem jest zbadanie współczynnika zbieżności proponowanego estymatora.
EN
The purpose of the paper was to investigate by the kernel method a nonparametric estimate of the conditional density function of a scalar response variable given a random variable taking values in a separable real Hilbert space when the observations are quasi-associated dependent. Under some general conditions, the authors established the pointwise almost complete consistencies with rates of this estimator. The principal aim is the investigate the convergence rate of the proposed estimator.
7
Content available remote Nonparametric estimation of quantile versions of the Lorenz curve
75%
Siedlaczek A. M.
Mathematica Applicanda
|
2018
|
tom Vol. 46, no. 1
149--157
EN
Estimators of quantile versions of the Lorenz curve are proposed. The pointwise consistency and asymptotic normality of the estimators is proved. The efficiency of the estimators is also studied in simulations.
PL
Zaproponowano nieparametryczne estymatory kwantylowych wersji krzywej Lorenza. Udowodniono punktową zgodność i asymptotyczną normalność zaproponowanych estymatorów. Porównano średnie scałkowane błędy kwadratowe wybranych nieparametrycznych estymatorów kwantylowych wersji krzywej Lorenza przy użyciu symulacji komputerowych.
8
Content available On the nonparametric estimation of the conditional hazard estimator in a single functional index
75%
Gagui A. , Chouaf A.
Statistics in Transition new series
|
2022
|
tom 23
|
nr 2
89-105
EN
This paper deals with the conditional hazard estimator of a real response where the variable is given a functional random variable (i.e it takes values in an infinite-dimensional space). Specifically, we focus on the functional index model. This approach offers a good compromise between nonparametric and parametric models. The principle aim is to prove the asymptotic normality of the proposed estimator under general conditions and in cases where the variables satisfy the strong mixing dependency. This was achieved by means of the kernel estimator method, based on a single-index structure. Finally, a simulation of our methodology shows that it is efficient for large sample sizes.
9
Content available Estymacja nieparametryczna wybranych parametrów bloku gazowo-parowego
75%
Gramacki J. , Gramacki A.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2009
|
tom R. 55, nr 7
454-456
PL
W pracy pokazano przykład użycia nieparametrycznej estymacji danych. Z pomocą tej techniki dokonano oszacowania emisji tlenków azotu (NOx) na podstawie danych eksploatacyjnych zbieranych podczas normalnej pracy Elektrociepłowni w Zielonej Górze. Na wstępnie dokonano krótkiego przeglądu najbardziej popularnych technik estymacji parametrycznej i porównano je z technikami nieparametrycznymi. Następnie na prostym przykładzie pokazano istotę działania estymacji nieparametrycznej. Pracę kończy rozdział, w którym krótko omówiono uzyskane wyniki symulacyjne.
EN
In the paper there are shown some practical examples of using nonparametric estimation. Using this technique there were estimated the nitrogen oxides (NOx) emissions based on the data taken from a real industry plant (gas and steam combined heat and power (CHP) plant in Zielona Góra, Poland). This work can be treated as a continuation of the paper [2]. In the first section there is given a short overview of estimation methods, including the linear and nonlinear regression, and comparison of them with nonparametric ones. In the second section there is briefly presented the nonparametric estimation technique and there is given a simple illustrative example. The third paragraph is dedicated to presenting the experimental results. Basing on the data from the CHP plant, the NOx emission was estimated and the satisfactory results (in comparison, for example, with the results obtained from the linear regression estimator) were obtained. All calculations were carried out using np package for R-project environment which implements a variety of nonparametric (and also semiparametric) kernel-based estimators.
10
Content available Bandwidth selection for kernel generalized regression neural networks in identification of hammerstein systems
75%
Lv J. , Pawlak M.
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
|
2021
|
tom Vol. 11, No. 3
181--194
EN
This paper addresses the issue of data-driven smoothing parameter (bandwidth) selection in the context of nonparametric system identification of dynamic systems. In particular, we examine the identification problem of the block-oriented Hammerstein cascade system. A class of kernel-type Generalized Regression Neural Networks (GRNN) is employed as the identification algorithm. The statistical accuracy of the kernel GRNN estimate is critically influenced by the choice of the bandwidth. Given the need of data-driven bandwidth specification we propose several automatic selection methods that are compared by means of simulation studies. Our experiments reveal that the method referred to as the partitioned cross-validation algorithm can be recommended as the practical procedure for the bandwidth choice for the kernel GRNN estimate in terms of its statistical accuracy and implementation aspects.
11
Content available Graphics processing units in acceleration of bandwidth selection for kernel density estimation
63%
Andrzejewski W. , Gramacki A. , Gramacki J.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2013
|
tom Vol. 23, no. 4
869--885
EN
The Probability Density Function (PDF) is a key concept in statistics. Constructing the most adequate PDF from the observed data is still an important and interesting scientific problem, especially for large datasets. PDFs are often estimated using nonparametric data-driven methods. One of the most popular nonparametric method is the Kernel Density Estimator (KDE). However, a very serious drawback of using KDEs is the large number of calculations required to compute them, especially to find the optimal bandwidth parameter. In this paper we investigate the possibility of utilizing Graphics Processing Units (GPUs) to accelerate the finding of the bandwidth. The contribution of this paper is threefold: (a) we propose algorithmic optimization to one of bandwidth finding algorithms, (b) we propose efficient GPU versions of three bandwidth finding algorithms and (c) we experimentally compare three of our GPU implementations with the ones which utilize only CPUs. Our experiments show orders of magnitude improvements over CPU implementations of classical algorithms.
12
Content available Applicational possibilities of nonparametric estimation of distribution density for control engineering
63%
Kulczycki P.
|
13
Content available Badanie ubóstwa z zastosowaniem nieparametrycznej estymacji funkcji przeżycia dla zdarzeń powtarzających się
63%
Sączewska-Piotrowska A.
Przegląd Statystyczny
|
2015
|
tom 62
|
nr 1
29-51
PL
W artykule przeprowadzono analizę czasu trwania gospodarstw domowych w sferze ubóstwa oraz w sferze poza ubóstwem. W tym celu wykorzystano estymatory funkcji prze-życia dla zdarzeń powtarzających się: estymator Wanga-Changa oraz dwa estymatory za-proponowane przez Peñę, Strawdermana i Hollandera (IIDPLE oraz FRMLE). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że prawdopodobieństwo przeżycia gospodarstw domowych w sferze poza ubóstwem przez długi czas jest większe niż w przypadku przeżycia w sferze ubóstwa. Bazując na graficznej metodzie uznano, że najlepszym estymatorem funkcji przeżycia w sferze ubóstwa i w sferze poza ubóstwem jest FRMLE. Oznacza to, że założenie o niezależności i takich samych rozkładach czasów oczekiwania na wystąpienie kolejnych zdarzeń w obrębie gospodarstw domowych nie jest słuszne.
EN
The article analyses households’ poverty and nonpoverty duration. For this purpose survival function estimators for recurrent events were used: Wang-Chang estimator and two estimators proposed by Peña, Strawderman and Hollander (IIDPLE and FRMLE). We can conclude that survival probability for a long time out of poverty is greater than in the case of survival in poverty. Based on the graphical method we can conclude that the best estimator of survival in poverty and out of poverty is FRMLE. It means that we cannot assume that interoccurrence times within households are independent and identically distributed.
14
Metoda estymacji jądrowej w szacowaniu selektywności zapytań
63%
Augustyn D.
Studia Informatica
|
2002
|
tom Vol. 23, nr 4
191-207
PL
W artykule dokonany został przegląd wybranych metod estymacji nieparametrycznej, wykorzystanych do szacowania współczynnika selektywności zapytań. Artykuł koncentruje się głównie na metodzie estymacji jądrowej, użytej do przybliżania nieznanej funkcji gęstości, opisującej rozkład wartości atrybutu tablicy bazy danych. Estymowana funkcja gęstości pozwala na oszacowanie selektywności zapytań wykorzystywanej przez optymalizator zapytań. Pokazana jest koncepcja wykorzystania metody estymacji jądrowej dla wyznaczania selektywności łącznie dla zbioru atrybutów, bez zakładania niezależności tychże, na podstawie wielowymiarowego estymatora jądrowego.
EN
The article presents a survey of methods of nonparametric estimation used' for estimation of query selectivity. The article mainly focuses on kernel estimation used for approximation of unknown density function of distribution of values from database table attribute. An approximation of density function lets calculate a query selectivity, used by database query optimizer. The paper presents multidimensional kernel estimator used for calculation of common query selectivity for set of attribute without the assumption of attributes independence.
15
Content available remote Applications of Kolmogorov Complexity and Universal Codes to Nonparametric Estimation of Characteristics of Time Series
63%
Ryabko B.
Fundamenta Informaticae
|
2008
|
tom Vol. 83, nr 1-2
177-196
EN
We consider finite-alphabet and real-valued time series and the following four problems: i) estimation of the (limiting) probability P(x0 1/4xs) for every s and each sequence x0 1/4xs of letters from the process alphabet (or estimation of the density p(x0, 1/4, xs) for real-valued time series), ii) the so-called on-line prediction, where the conditional probability P(xt+1| x1x2 1/4xt) (or the conditional density p(xt+1| x1x2 1/4xt)) should be estimated, where x1x21/4xt are given, iii) regression and iv) classification (or so-called problems with side information). We show that Kolmogorov complexity (KC) and universal codes (or universal data compressors), whose codeword length can be considered as an estimation of KC, can be used as a basis for constructing asymptotically optimal methods for the above problems. (By definition, a universal code can "compress" any sequence generated by a stationary and ergodic source asymptotically to the Shannon entropy of the source.)
16
Zastosowanie nieparametrycznych estymatorów jądrowych do analizy danych sondażowych
63%
Gramacki A. , Gramacki J.
Metody Informatyki Stosowanej
|
2011
|
tom nr 2
37-43
EN
The paper concerns nonparametric estimation of probability density functions (PDF). We demonstrate how one can use PDFs for easy and smart analysis of opinion polls data. Authors use PGSS dataset (Polish General Opinion Poll) made freely available in ADS [11] library. PGSS contains data collected during a large number of opinion polls carried out between 1992 and 2008. It contains answers for 1640 different questions asked to 16234 different citizens. From PGSS dataset we extracted data about Polish Presidential Elections held in 1990, 1995, 2000 and 2005. We analyze the support given to different candidates, as well as the fact of participation or not participation in the Elections as the function of citizens’ age. Based on PDF plots we try to describe political preferences of Poles.
17
Content available remote Identyfikacja rozkładu w systemach rzeczywistych za pomocą estymatorów jądrowych
51%
Łukasik S.
Czasopismo Techniczne. Elektrotechnika
|
2008
|
tom R. 105, z. 1-E
3-13
PL
Metody nieparametryczne znajdują coraz szersze zastosowanie w zagadnieniach współczesnej analizy i eksploracji danych. W artykule przedstawiono najpopularniejsze narzędzie powyższych metod - estymatory jądrowe. Poza koncepcją tychże estymatorów zaprezentowano także praktyczne aspekty estymacji oraz przykłady jej zastosowań do wyznaczania rozkładów z dziedziny fizyki wysokich energii, wykrywania uszkodzeń silnika asynchronicznego oraz analizy danych socjologicznych.
EN
Nonparametric methods find increasing number of applications in the area of data analysis and data exploration. In this paper the most popular tool of those methods was presented - kernel estimators. Beside of kernel estimators' concept, practical estimation aspects and examples of applications in determining distributions from nuclear physics experiments, induction motors' damage detection and analysis of sociological data were shown as well.
18
Ocena rzeczywistej wydajności wybranych regresorów
51%
Michalak M. , Stąpor K.
Studia Informatica
|
2008
|
tom Vol. 29, nr 1
23-33
PL
Poniższa praca porusza temat nieparametrycznej estymacji funkcji regresji oraz jej efektywności czasowej. Autorzy porównują dokładność regresji, ale i czas potrzebny na wyznaczenie wartości dla obiektu testowego. Czas ten uwzględnia nie tylko samo wyznaczanie wartości, ale i etap tworzenia regresora. Eksperymenty zostały przeprowadzone na wielowymiarowych danych rzeczywistych.
EN
This paper raises a problem of nonparametric estimation of the regression function and its time efficiency. Authors compare the regression accuracy but considers also the time that is needed to evaluate the value for the test object. That time takes into consideration the evaluation time, but also the time of regressor creating. Experiments were conducted with the usage of multidimensional real data.
19
Content available remote Nonparametric estimation for soil pore size distribution
51%
Charytanowicz M.
Czasopismo Techniczne. Automatyka
|
2013
|
tom R. 110, z. 4-AC
17--27
EN
The study is concerned with the nonparametric kernel estimation to determine the soil porosity and pore size distribution. The kernel density estimation, the kernel estimation of cumulative distribution function, and the kernel estimator of quantile are considered. After a short description of the method, practical aspects and applications in agricultural science are presented. The nonparametric kernel estimation does not require a priori assumptions relating to the choice of the density function shape. Moreover, its natural interpretation together with its suitable properties makes them an adequate tool among others in estimation methods.
PL
Przedmiotem niniejszego artykułu jest zastosowanie nieparametrycznej estymacji jądrowej do scharakteryzowania rozkładu wielkości porów glebowych. W artykule przedstawiono jądrowy estymator gęstości i dystrybuanty oraz opisano algorytm wyznaczania jądrowego estymatora kwantyla, istotne ze względu na badanie porowatości agregatów glebowych. Zagadnienia te zostały zilustrowane przykładowymi zastosowaniami w naukach rolniczych. Nieparametryczna estymacja jądrowa nie wymaga a priori założeń dotyczących kształtu funkcji gęstości rozkładu prawdopodobieństwa i jest uzasadniona w sytuacji braku znajomości jej teoretycznego modelu. Ze względu na swobodę w doborze jądra oraz procedur wyznaczania parametrów estymatora możliwe jest dostosowanie jego własności do uwarunkowań konkretnego problemu.
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.