The power of prediction process in the tests of ammunition elements

• Autorzy: Ampuła D.

Identyfikatory

DOI

10.1515/jok-2017-0038

Warianty tytułu

PL

Moc procesu predykcji w badaniach elementów środków bojowych

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The author reminds the definition of coefficient determination and the idea of the largest credibility method in the introduction of the article. Firstly, the aspect of new coefficient defined by McFadden as a power of prediction process and called pseudo R² was characterized. The similar type of R² coefficients proposed by other known statisticians were described. Moreover, the hierarchic way of building the logistic regress model, through adding next variables to adjust an estimated model to empirical data was introduced. Four kinds of variables were analysed, whose adjustment influence on the estimated logistic regress model was affected by the quantity of inconsistences which appeared in the data result. The calculations of parameter R² made by the McFadden’s, Nagelkerke’s and Cox-Snell’s formulas were presented. Concise conclusions relating to the estimated logistic regress model on the basis of empirical data from tested MD-8 fuses type were introduced in the end of the article and this model was compared to values of R² coefficient counted in the article. It was stated, that McFadden’s pseudo R² parameter is most often used and it defines the power of prediction process.

PL

W artykule scharakteryzowano postać nowego współczynnika określonego przez McFadden-a jako moc procesu predykcji i nazywanego pseudo R². Przedstawiono praktyczny przykład określania mocy predykcji w oparciu o wybrane dane empiryczne. Zaprezentowano hierarchiczny sposób budowy modelu regresji logistycznej, poprzez dołączanie kolejnych zmiennych w celu dopasowania szacowanego modelu do danych empirycznych. Analizowano cztery rodzaje zmiennych, których wpływ na dopasowanie szacowanego modelu regresji logistycznej był uzależniony od ilości niezgodności jakie wystąpiły w wynikach danych. Przedstawiono obliczenia parametru R² wykonane za pomocą wzorów McFadden-a, Nagelkerke-a i Cox-Snell-a. Na końcu artykułu przedstawiono zwięzłe wnioski dotyczące oszacowanego modelu regresji logistycznej na podstawie danych empirycznych z badanych zapalników typu MD-8 oraz porównano ten model do obliczonych w artykule wartości współczynnika R². Stwierdzono, że parametr pseudo R² McFadden’a jest najczęściej używany i określa on moc procesu predykcji.

Słowa kluczowe

EN

coefficient of determination R-squared; logistic regress; credibility; variable; power of prediction process

PL

współczynnik determinacji; regresja logistyczna; wiarygodność; zmienna; moc procesu predykcji

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2017
• Tom: No. 43
• Strony: 23--48
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ampuła D.

• Military Institute of Armament Technology, Wojskowy Instytut Techniczny Uzbrojenia

Bibliografia

• [1] A. Stanisz – The accessible course of the statistics – Statsoft Poland, Kraków 2007,
• [2] Wikipedia – the free encyclopaedia,
• [3] Naukowiec.org. – the internet portal,
• [4] P. Allison – What’s the Best R-Squared for Logistic Regression? – Statistical Horizons, 2013,
• [5] M. Veall, K.. Zimmermann – Pseudo-R2 Measures for Some Common Limited Dependent Variable Models – 1996,
• [6] Statistica 12 – Statsoft Poland 2012 – computer software,
• [7] M. Rabiej – The statistics with the program Statistica – the publishing house Helion, Gliwice 2012,
• [8] S. Kot, J, Jakubowski, A. Sokołowski – The statistics – the publishing house Difin, Warsaw 2011,
• [9] G. S. Maddala – The econometrics – the publishing house PWN, Warsaw 2008,
• [10] The group work – The methodology of diagnostic tests of ammunition – Index N-5001b – 1985, Military Institute of Armament Technology.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).