Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Mróz M.

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: budowa modelu ekonometrycznego

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Dobór zmiennych niezależnych w modelowaniu procesów logistycznych metodą analizy grafów

Mróz M.

Zeszyty Naukowe Akademii Sztuki Wojennej

2017

nr 3(108)

129--155

Tematem artykułu jest dobór zmiennych niezależnych w modelowaniu procesów logistycznych metodą analizy grafów. Celem głównym jest teoretyczna i empiryczna analiza możliwości stosowania metody analizy grafów do doboru zmiennych niezależnych w modelach ekonometrycznych. Problem badawczy natomiast obejmował swym zasięgiem także poszukiwanie rozwiązań dotyczących uzyskania właściwych kryteriów wyboru zmiennych niezależnych spośród zmiennych kandydujących, przy wykorzystaniu właściwie stawianych i weryfikowanych hipotez zerowych. Niewątpliwym osiągnięciem zastosowania metody analizy grafów jest możliwość uzyskania macierzy współczynników korelacji liniowej Pearsona, które obrazują powiązania między poszczególnymi zmiennymi oraz pozwalają na ich podstawie wyeliminować te zmienne kandydujące, które nie są statystycznie istotne dla badanego procesu logistycznego.

The theme of the article is the selection of independent variables in the modelling of logistic processes using the analysis graphs method. The main objective is theoretical and empirical analysis of the applicability of the analysis graphs method for the selection of independent variables in econometric models. The research included seeking solutions for obtaining the appropriate criteria for the selection of independent variables of the variables candidate, using properly posed and verified hypotheses. The unquestionable achievement of the analysis graphs method is rendering it possible to obtain a matrix of correlation Pearson coefficients which illustrate the relationships between the candidate variables and allow these variables to be eliminated, which is not statistically significant for the test of the logistics process.