Warianty tytułu
Variables Transformation Models for Regression
Języki publikacji
Abstrakty
Poniższa praca ma na celu przedstawienie dwóch nieklasycznych metod regresji - algorytmów ACE i AVAS, oraz porównanie pod względem jakości predykcji modeli otrzymanych za pomocą tych metod z innymi modelami regresji. (fragment tekstu)
In the paper two nonparametric methods for regression, using the variables transformation, are presented. One of them is the ACE (alternating conditional expectation) algorithm of Breiman and Friedman. The other is Tibshirani's AVAS (additivity and variance stabilization) method. A numerical example for illustration and comparison is given. (original abstract)
Rocznik
Strony
156-167
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
Bibliografia
- Breiman L., Friedman J., Estimating Optimal Transformations for Multiple Regression and Correlation (with Discussion), "Journal of the American Statistical Association" 1985 nr 80, s. 580-619.
- Friedman J., Multivariate Adaptive Regression Splines, "Annals of Statistics" 1991 nr 19, s. 1-141.
- Harrell F., Regression Modeling Strategies with Applications to Linear Models, Logistic Regression, and Survival Analysis, Springer-Verlag, New York 2001.
- Harrison D., Rubinfeld D.L., Hedonic Prices and the Demand for Clean Air, "Journal of Environmental Economics and Management" 1987 nr 8.
- Hastie T., Tibshirani R., Generalized Additive Models, Chapman and Hall, London 1990.
- Tibshirani R., Estimating Transformations for Regression Via Additivity and Variance Stabilization, "Journal of the American Statistical Association" 1988 nr 83, s. 394-405.
- Venables W., Ripley B., Modern Applied Statistics with S-PLUS, Springer-Verlag, New York 1997.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171354931