The paper is a presentation of statistical models showing how the volume of the extracted oil depends on outlays. The following problem has been solved on the basis of the estimated models: The Amalgamated Oil Industries are to allocate K million zloties among parti¬cular extracting regions in an optimum way, i.e. the total output of oil in these regions should reach the highest level. How high should the sums of money on hand be in oder to allocate them to particular regions with the view to obtaining this target? The problem belongs to parametric programming as the optimum solution depends on the variable parameter K. (original abstract)
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Akwizycja, analiza, modelowanie, prognozowanie i symulacja ruchu sieciowego są czynnościami prowadzonymi w sieciach teleinformatycznych zarówno dla potrzeb zarządzania jakością jak i zarządzania bezpieczeństwem. W szczególności w prognozowaniu ruchu sieciowego wykorzystuje się modele statystyczne, ekonometryczne, modele szeregów czasowych oraz metody zaliczane do sztucznej inteligencji. W artykule przedstawiono krótki przegląd metod prognozowania wykorzystywanych współcześnie w metodach NBAD (ang. Network Behavioral Anomaly Detection) w odniesieniu do rekomendacji Międzynarodowej Unii Telekomunikacyjnej (ITU). (abstrakt oryginalny)
EN
Acquisition, analysis, modeling, forecasting and simulation of network traffic are activities carried in communication networks, both for the quality management and the stress testing, as well as in information security management. The prediction of network traffic uses among others statistical models, econometric time series models and methods included in the artificial intelligence. The article presents a brief overview of forecasting methods used in the methods of Network Behavioral Anomaly Detection according to the recommendations of the International Telecommunication Union. (original abstract)
Modele skoringowe są obecnie standardowym narzędziem wsparcia procesu oceny wiarygodności kredytowej klientów. Coraz popularniejsze stają się również w obszarze oceny ryzyka operacyjnego. Istnieje wiele metod budowy modeli skoringowych, możemy je podzielić na dwie grupy: klasyczne-statystyczne oraz metody typu data mining.
Duża liczba zmiennych zjawisk na rynku nieruchomości powoduje, że pozornie panuje na nim nieład i chaos. W toku badań można w nim jednak wyróżnić pewne prawidłowości statystyczne i zastosować odpowiednie modele do jego analizy. Autorka prezentuje takie modele statystyczne i próbuje je zastosować do oceny zjawisk na wybranym lokalnym rynku mieszkaniowym. (abstrakt oryginalny)
EN
The housing market analysis uses statistical methods. Knowledge about the structure, dynamics and interdependence regularity on the real estate market which describe the phenomenon of this market and its qualitative properties enable the precise analysis and understanding of the market mechanism. The specification of this regularity and indication of this trend for the local housing market is the purpose of this article. The author tests the hypothesis about stability of this regularity. (original abstract)
Artykuł poświęcono systemom wczesnego ostrzegania, rozumianym jako narzędzia analityczne, pozwalające oszacować na podstawie danych historycznych prawdopodobieństwo upadku banku lub wystąpienia kryzysu w sektorze bankowym w zadanym czasie w przyszłości. Przegląd zawarty w artykule oparto na klasyfikacji systemów wczesnego ostrzegania zaproponowanej w opracowaniu Banku Rozrachunków Międzynarodowych. Uwzględniono cztery główne, szeroko pojęte kategorie stosowanych rozwiązań: ratingi bankowe, analizę finansową i porównanie z grupą bliźniaczą, system wszechstronnej oceny ryzyka bankowego oraz modele statystyczne.
Wyniki badań przeprowadzonych wśród specjalistów do spraw badań marketingowych w Stanach Zjednoczonych pokazują, że narzędzia do budowy modeli predykcyjnych, data mining oraz nowe narzędzia i modele statystyczne zostały zaliczone do zestawu czynników, mających istotny wpływ na rozwój badań marketingowych w XXI w. Termin "predykcja" często pojawia się m.in. w literaturze marketingowej, statystycznej czy ekonometrycznej i mimo że intuicyjnie wiadomo, co to pojęcie oznacza, to jednak istnieją pewne rozbieżności definicyjne. Dla uproszczenia w niniejszym artykule przyjmuje się, że predykcja jest procesem wnioskowania o przyszłości. Jest to o tyle uzasadnione, że nawet w przypadku budowy modeli statycznych menedżer po to chce poznać prawidłowości na danym rynku, aby w przyszłości podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. To wnioskowanie o przyszłych wydarzeniach dokonuje się tutaj w sposób pośredni. Celem artykułu jest przedstawienie miar jakości dopasowania modeli do danych oraz, w przypadku modeli niemetrycznych, różnych współczynników trafności predykcji. Ze względu na złożoność zagadnienia rozważania autora zostają zawężone do skuteczności metod ilościowych (matematycznych) w predykcji zmiennych metrycznych i niemetrycznych. Przytoczona tu charakterystyka będzie dotyczyć modeli statycznych (nieuwzględniających zmiennej czasowej) i warunkowych (takich, gdzie bada się wpływ zestawu zmiennych niezależnych na zmienną zależną). Modele te nazywane są również modelami przyczynowo-skutkowymi (bądź symptomatycznymi, jeśli związek między zmiennymi niezależnymi a zmienną zależną nie ma charakteru przyczynowo-skutkowego, a jedynie korelacyjny) lub modelami regresyjnymi. (fragment tekstu)
EN
The paper begins with a brief description of research tradition in marketing research. The considerations are based on clear classification of multivariate statistical techniques (using measuring scales of dependent and independent variables). The classification of conventional methods was completed with tools deriving from psychometrics, econometrics, marketing, machine learning, artificial intelligence and data mining. The author attempted to present measures of effectiveness metric and non-metric predictive tools. (original abstract)
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.