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 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.

3

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

4

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.

5

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].

6

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.

7

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

8

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)

9

Badania symulacyjne metody klasyfikacji ze względu na regresję liniową

51%

Jajuga K. , Kowalewski G.

|

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)

10

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).

11

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)

12

Zanurzanie w regresji liniowej

38%

Kobylińska M.

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych / Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego

|

2011

|

tom 12(XII)

|

nr nr 2

202-209

XX

Wprowadzone przez Tukey'a [Tukey 1975] pojecie zanurzania obserwacji w próbach wielowymiarowych stało się narzędziem służącym analizie danych. Dzięki wykorzystaniu miary zanurzania obserwacji w próbie przezwycięża się trudności związane z porządkowaniem obserwacji wielowymiarowych. Pojęcie zanurzania danych było intensywnie rozwijane przez wielu badaczy z punktu jego przydatności do opisu statystycznego danych jedno i wielowymiarowych W literaturze przedmiotu spotkać można różne kryteria oraz metody wyznaczania miary zanurzania obserwacji w próbie. W pracy podano określenie zanurzenia obserwacji w próbie oraz pojęcia z nim związane. Przedstawiono wykorzystanie zanurzania w regresji liniowej dla przypadku dwuwymiarowego. (abstrakt oryginalny)

EN

The notion of observation depth in multidimensional samples introduced by Tukey [Tukey 1975] has become a new tool for data analysis. Applying the measure of observation depth in the sample the difficulties related to organisation of multidimensional observation are overcome. The notion of data depth has been developed extensively by many researchers from the perspective of its suitability for statistical description of singledimensional and multidimensional data. In the subject literature different criteria and methods for determining the observation depth in the sample can be found. The paper presents the definition of the observation depth in the sample and the related notions. The application of depth in linear regression for a two-dimensional case was presented. (original abstract)

13

Niektóre aspekty wyników badania współliniowości w jednorównaniowych modelach regresji

38%

Zeliaś A.

Folia Oeconomica Cracoviensia

|

1974

|

tom 15

17-43

XX

W artykule omówiono problemy związane z metodami badania współliniowości w jednorównaniowych modelach regresji. Praca składa się z trzech części. W pierwszej z nich zaprezentowano zagadnienie współliniowości występującej w badaniach nad danymi empirycznymi, mającymi postać szeregów czasowych. Omówiono także konsekwencje, jakie wynikają z faktu występowania współliniowości między obserwowanymi wartościami zmiennych objaśniających. W części drugiej, omawia się sposoby badania współliniowości używając modelu, który wykorzystuje się w trakcie analizy szeregów czasowych. Rozważania zawarte tak w części pierwszej, jak i w części drugiej zilustrowane są przykładem liczbowym. Podstawę rozważań stanowi logarytmiczno-liniowy model kształtowania się spożycia dochodu narodowego, podzielonego w Polsce w latach 1947-1969.

EN

The paper deals with the problem of collinearity in models or regression, It is often found in practice that the explanatory variables of the model allowed for are closely correlated, causing approximate linear relationships in the time series of the explanatory variables. In this situation classical methods used with the estimation of the model do not always allow tor its sensible economic interpretation. This necessitates the application of definite procedures in order to solve this difficult tout important problem. The paper consists of three parts. The first part presents problems of collinearity in the investigation of empirical data having the form of time series. Here have been discussed consequences which result from the collinearity between the observed values of the explanatory variables. In the second part methods of research into collinearity we discussed when using the causative-descriptive model which is also used in the analysis of the time series. Deliberations contained in either part are illustrated by figures. Their basis is a logarithmic-linear model of the distribution of the national income in 1947-1969. The research is based on the statistical data taken from the Yearbooks of National lncome for the years 1965 - 1968, the Statistical Yearbook for 1970 and from the Statistical Yearbook of Foreign Trade for 1971. (original abstract)

14

About Robust Detection of a Breakdown Point in Selected Linear Regression Models

38%

Kosiorowski D.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2008

|

tom 216 Multivariate Statistical Analysis Statistical Inference, Statistical Models and Applications

109-117

XX

W referacie przedstawiamy pewne propozycje dotyczące odpornego wykrywania punktu (chwili), w którym następuje zmiana współczynników regresji liniowej. Propozycje odwołują się do koncepcji głębi regresyjnej przedstawionej przez Rousseeuw i Hubert (1998). Własności proponowanego podejścia porównujemy z podejściem wykorzystującym kryterium informacyjne Schwarza oraz dyskutujemy je w kontekście liniowych modeli mieszanych. (abstrakt oryginalny)

EN

In this paper an approach appealing to a regression depth concept is applied to a robust detection of points (moments) of a regression coefficients change. The propositions are compared with propositions based on Schwarz information criterion and discussed in the context of linear mixed models. (original abstract)

15

Estymatory odporne w regresji (przegląd)

38%

Kowalewski G.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Informatyka i Ekonometria

|

1996

|

tom 1

|

nr nr 718 Zastosowania metod ilościowych

43-53

XX

Omówiono trzy główne klasy estymatorów odpornych w regresji:1. M-estomatory,2. L-estymatory,3. R-estymatory.

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 ruin the advantages of statistical analysis Of such data. Outliers have to be detected and measures have to be taken to reduce their influence upon the statistical analysis results. It can be done with robust estimators.The paper present 3 most often used class of robust estimators in regression:1. M-estimators, 2 L-estimators, 3. R-estimators.You give a detailed description of individual estimators in framework of each class. (original abstract)

16

Geometria przestrzeni regresji

38%

Antoniewicz R. , Wilkowski A.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Informatyka i Ekonometria

|

1996

|

tom 1

|

nr nr 718 Zastosowania metod ilościowych

9-16

XX

Omówiono zależność między współczynnikiem korelacji liniowej a współczynnikiem zależności prostoliniowej Antoniewicza oraz zwrócono uwagę na metryzację przestrzeni regresji. Opisano także zastosowanie korelacji w przestrzeni regresji.

EN

The work consists of three parts. In the first part the relation between the coefficient of the linear correlation and the Antoniewicz's coefficient of the rectilinear dependence was discussed.The second part deals with the metricization of regression space. The proposed model is the projection space, and the metrication is the Kahler's metrication. It turns out, that in this case, a natural correspondence exists between the distance in the projection space and the coefficient of the rectilinear dependence.In the third part, on the basis of the formulas of spherical trigonometry, the authors introduce the place coefficient of the partial dependence (analogon of coefficient of partial correlation). At the end, numerical examples are given. (original abstract)

17

Propozycja badania symulacyjnego estymatorów odpornych w regresji

38%

Kowalewski G.

|

1997

|

tom 3

|

nr nr 744 Zastosowania metod ilościowych

88-95

XX

W celu weryfikacji przydatności empirycznej estymatorów odpornych w regresji proponuje się przeprowadzenie szeregu eksperymentów symulacyjnych. Ze względu na ograniczone ramy tego artykułu zostaną tutaj przedstawione tylko wybrane propozycje. Do badania proponuje się wybrać estymatory reprezentujące wszystkie klasy estymatorów odpornych, czyli klasy M-, L- i R-estymatorów. (fragment tekstu)

EN

The paper presents algorithm of the empirical verification of robust estimation methods by means of computer simulation. Estimators from the three classes of robust estimators are to be examined: M-, L-, and R- estimators. The mean values of regression coefficients and their mean square errors are suggested as measures of the "quality" of the robust estimators. (original abstract)

18

Wyniki symulacyjnego badania estymatorów odpornych w regresji

38%

Kowalewski G. , Kuziak K.

|

1997

|

tom 3

|

nr nr 744 Zastosowania metod ilościowych

96-103

XX

W ostatnich latach coraz większego znaczenia w regresji zaczynają nabierać badania symulacyjne. Stosuje się je szczególnie do badania takich metod estymacji, dla których trudno określić formalne własności Do takich metod należą estymatory odporne na obserwacje nietypowe.W celu weryfikacji przydatności empirycznej metod estymacji odpornej przeprowadzono szereg eksperymentów symulacyjnych. Ze względu na ograniczone ramy tego artykułu zostaną tutaj przedstawione tylko wybrane wyniki. (fragment tekstu)

EN

The paper presents the results of the empirical verification of robust estimation methods by means of computer simulation. Estimators M-, L-, and R- have been examined. The mean values of regression coefficients and their mean square errors are employed as measures of the "quality" of the robust estimators. (original abstract)

19

Kształtowanie się dochodów indywidualnych gospodarstw rolniczych w południowo-wschodniej Polsce : z wykorzystaniem modeli regresji liniowej

38%

Jankowska D. , Majka A.

Rozprawy i Studia / Uniwersytet Szczeciński

|

2011

|

nr nr 783

56-66

XX

Obszary wiejskie stanowią 93,4% powierzchni Polski i zamieszkuje je ponad 38% ludności. W sektorze rolniczym zatrudnionych jest około 20% ogółu ludności czynnej zawodowo. Jak wynika z badań statystycznych, w wielu krajach UE wskaźnik ten nie przekracza 5%. Odsetek osób zawodowo czynnych w rolnictwie wyznacza rangę społecznych funkcji rolnictwa w gospodarce (źródło zatrudnienia i dochodów ludności), dlatego należy je uznać za jeden z najważniejszych sektorów gospodarki narodowej w Polsce. Problematyka dochodów rolniczych jest przedmiotem zainteresowania polityki rolnej oraz badań naukowych. Ciągła zmiana czynników wpływających na poziom produkcji i ekonomikę gospodarstw powoduje konieczność systematycznego prowadzenia badań, zwłaszcza że zakres i skala oddziaływania tych czynników w warunkach rynkowych są znacznie większe. Szukanie możliwości zwiększania dochodu rolniczego w gospodarstwach rodzinnych powinno być poprzedzone analizą czynników różnicujących oraz oceną ich wpływu. Analizując sytuację ekonomiczną indywidualnych gospodarstw rolniczych, należy mieć również na uwadze fakt, że poziom dochodu rolniczego w gospodarstwach chłopskich cechuje się bardzo wysokim stopniem zróżnicowania, które ma swoje źródło w wielu czynnikach endo- i egzogenicznych. Poznanie czynników różnicujących dochód gospodarstw jest ważne i uzasadnione z ekonomicznego punktu widzenia. Uwzględniając powyższe, za cel niniejszego opracowania przyjęto analizę dochodów indywidualnych gospodarstw rolniczych w południowo-wschodniej Polsce. Dla zrealizowania tak sformułowanego celu wykorzystano liniowe modele regresji. (fragment tekstu)

EN

The issue of incomes from agriculture is a subject of interest of rural policy and scientific research. Continuous change of factors influencing level of production and economics of farms create a necessity of systematic research, more particularly as the range and scale of these factors' impact in the market conditions is much bigger. In the paper there are presented results of research concerning factors differentiating farm households of the south-east of Poland taking into consideration level of farm family income. In the course of research there were used (inter alia) models of linear regression. (original abstract)

20

On Testing the Significance of the Coefficients in the Multiple Regression Analysis

38%

Kończak G.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2012

|

tom 269 Multivariate Statistical Analysis : Methodological Aspects and Applications

63-71

XX

Model regresji liniowej pozwala na badanie i opis powiązań pomiędzy zmienną zależną i zmiennymi niezależnymi. W analizach dotyczących modelu regresji liniowej zakłada się m.in. normalność rozkładu reszt oraz jednorodność wariancji. Jeżeli wspomniane założenia nie są spełnione, to rezultaty testowania istotności modelu regresji mogą nie być wiarygodne. W opracowaniu zaproponowano wykorzystanie testu permutacyjnego do weryfikacji istotności modelu regresji liniowej. Testy permutacyjne mogą być stosowane bez zakładania postaci rozkładu zmiennej. Analizę własności proponowanego testu przeprowadzono z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. (abstrakt oryginalny)

EN

The multiple regression analysis is a statistical tool for the investigation relationships between the dependent and independent variables. There are some procedures for selecting a subset of given predictors. These procedures are widely available in statistical computer packages. The most often used are forward selection, backward selection and stepwise selection. In these procedures testing the significance of parameters is used. If some assumptions such as normality errors are not fulfilled, the results of testing significance of the parameters may not be trustworthy. The main goal of this paper is to present a permutation test for testing the significance of the coefficients in the regression analysis. Permutation tests can be used even if the normality assumption is not fulfilled. The properties of this test were analyzed in the Monte Carlo study. (original abstract)