Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Grzenda, Wioletta" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Survival Modelling of Repeated Events Using the Example of Changes in the Place of Employment
    Modelowanie czasu trwania zdarzeń powtarzających się na przykładzie zmian miejsca zatrudnienia
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654997.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    zatrudnienie
    powtarzające się zdarzenia
    model wykładniczy
    model Weibulla
    modele z efektami losowymi
    employment
    repeated events
    exponential model
    Weibull model
    models with random effects
    Opis:
    W artykule został podjęty problem modelowania czasu trwania w przypadku powtarzających się zdarzeń. W modelowaniu tego typu zdarzeń należy zwrócić uwagę na występowanie zależności między analizowanymi czasami trwania, jak również nieobserwowalnej heterogeniczności. Jednym ze sposobów uwzględnienia w analizie tych aspektów jest wykorzystanie modeli z efektami losowymi. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie możliwości wykorzystania tego typu modeli do analizy zmian miejsc zatrudnienia. Modelowaniu poddano czas trwania poszczególnych okresów zatrudnienia dla badanych jednostek. Wykorzystane podejście umożliwiło identyfikację czynników wpływających na decyzje o zmianie miejsca zatrudnienia, ocenę ryzyka wystąpienia zdarzenia, jakim jest rozwiązanie stosunku pracy, oraz zbadanie wpływu nieobserwowalnej heterogeniczności na wyniki przeprowadzonych estymacji.
    This paper concerns the issue of survival modelling in the case of repeated events. In the modelling of this type of events, attention should be paid to the existence of dependence among the analysed durations, as well as the occurrence of unobserved heterogeneity. One of the ways to include these aspects in the analysis is to use models with random effects. The primary objective of this paper is to present the application of such models to analyse changes in the place of employment. The duration of individual periods of employment for the surveyed employees was modelled. The approach used made it possible to identify factors influencing decisions on job changes, but also to assess the risk of occurrence of events such as termination of employment, and to examine the impact of unobserved heterogeneity on the results of the estimations.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2019, 3, 342; 183-197
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An analysis of the determinants behind having an additional job by employees
    Analiza determinant posiadania dodatkowej pracy przez pracowników najemnych
    Autorzy:
    GRZENDA, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/435246.pdf
    Data publikacji:
    2018-06-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Opolski
    Tematy:
    additional job
    logistic regression
    Bayesian inference
    dodatkowa praca
    regresja logistyczna
    wnioskowanie bayesowskie
    Opis:
    Apart from having the main job, many people in Poland decide to take additional jobs. There are many potential factors which determine having a second job. These include varied needs of individuals, such as the desire to improve their material status, family situation, or the opportunities arising from human capital. In this study, apart from the aforementioned needs, the features of individuals, such as age, sex, place of residence and the features of the main workplace have been included. Unfortunately, some determinants of the studied phenomenon cannot be clearly observed or are generally unobservable. Hence, the models with unobservable heterogeneity, which were used in this study, are of particular importance in modelling this type of phenomena. The purpose of this paper was to show the demographic profile of a two-job worker. This has been done by the assessment of the impact of selected determinants on having an additional job. Furthermore, the scale of the impact of the studied determinants has been compared in the case of women and men. The study used the Bayesian logistic regression model.
    Wiele osób w Polsce oprócz posiadania podstawowego miejsca pracy podejmuje inną dodatkową pracę. Istnieje wiele potencjalnych czynników determinujących posiadanie dodatkowego zatrudnienia. Można do nich zaliczyć indywidualne potrzeby jednostek, takie jak chęć poprawy statusu materialnego, sytuację rodzinną, czy też możliwości wynikające z posiadanego kapitału ludzkiego. W niniejszym badaniu, oprócz powyższych uwzględniono ponadto takie cechy jednostek, jak: wiek, płeć, miejsce zamieszkania oraz charakterystyki podstawowego miejsca pracy. Niestety niektórych determinant badanego zjawiska nie można dobrze zaobserwować lub są one generalnie nieobserwowalne. W związku z tym szczególne znaczenie w modelowaniu tego typu zjawisk mają, wykorzystane w niniejszej pracy, modele z nieobserwowalną heterogenicznością. Celem niniejszego artykułu było pokazanie profilu demograficznego pracownika, który oprócz swojej głównej pracy, wykonywał jeszcze jakąś inną pracę. W toku przeprowadzonych badań dokonano oceny wpływu wybranych determinant na posiadanie dodatkowej pracy przez pracowników najemnych. Ponadto porównano skalę wpływu badanych cech w przypadku kobiet i mężczyzn. W badaniu wykorzystano bayesowski model regresji logistycznej.
    Źródło:
    Economic and Environmental Studies; 2018, 18, 2; 611-627
    1642-2597
    2081-8319
    Pojawia się w:
    Economic and Environmental Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Significance of Prior Information in Bayesian Parametric Survival Models
    Znaczenie informacji a priori w bayesowskich parametrycznych modelach przeżycia
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/905774.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    survival parametric models
    Bayesian inference
    prior distribution
    MCMC method
    unemployment
    Opis:
    The Bayesian approach gives the possibility of using in the research additional information that is external to the sample. The primary objective of this paper is to analyse the impact of the prior information on the posterior distribution in Bayesian parametric survival models. In this work the exponential models and Weibull models with different prior distributions have been estimated and compared. The aim of this research is to investigate the determinants of unemployment duration. The models have been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling.
    W pracy przedstawiono parametryczne modele przeżycia w ujęciu bayesowskim. Podejście bayesowskie wymaga zadania rozkładów a priori dla szacowanych parametrów modelu. Rozkład a priori parametru jest rozkładem prawdopodobieństwa, który wyraża całą wiedzę badacza o szacowanym parametrze przed sprawdzeniem aktualnych danych. W literaturze przedmiotu często spotyka się nieinformacyjne rozkłady a priori, które wyrażają brak wstępnej wiedzy badacza o szacowanych parametrach modelu. W celu pokazania znaczenia informacji a priori oraz jej wpływu na rozkład a posteriori oszacowano kilka parametrycznych modeli przeżycia przy różnych rozkładach a priori. Przedmiot badań stanowią determinanty długości czasu pozostawania bez pracy.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian Exponential Survival Model in the Analysis of Unemployment Duration Determinants
    Bayesowski wykładniczy model przeżycia w analizie determinant długości czasu pozostawania bez pracy
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906856.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    unemployment
    survival exponential model
    Bayesian inference
    MCMC method
    Opis:
    The primary objective of the work is to identify demographic and socio-economic factors influencing the unemployment duration in the recent period in Poland. Different approaches to the problem have been applied. In this paper we have used a survival parametric model in Bayesian approach. The following determinants have been concerned in the model: sex, marital status, education level, information about continuing an education, region of Poland, and age of respondent. The empirical analysis is based on “Household budgets in 2008” survey of Central Statistical Office and indicates the main factors influencing unemployment duration.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 269
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie determinant pozostawania bez pracy osób młodych z wykorzystaniem semiparametrycznego modelu Coxa
    An analysis of unemployment duration determinants among young people using semiparametric Cox model
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422828.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    bezrobocie
    semiparametryczny model Coxa
    wnioskowanie bayesowskie
    metody MCMC
    unemployment
    semiparametric Cox model
    Bayesian inference
    Markov chain Monte Carlo method
    Opis:
    Obecnie wśród osób rozpoczynających karierę zawodową obserwuje się szczególnie dużą wartość wskaźnika bezrobocia. Celem niniejszego opracowania jest identyfikacja czynników demograficznych oraz społeczno-ekonomicznych wpływających na długość czasu pozostawania bez pracy tych osób. W badaniu wykorzystano m.in. bayesowski semiparametryczny model Coxa dla danych indywidualnych. Wykorzystanie modelu przeżycia daje możliwość analizy jednoczesnego wpływu wybranych zmiennych objaśniających na czas pozostawania bez pracy. Natomiast podejście bayesowskie umożliwia uwzględnienie w badaniu, za pomocą rozkładów a priori, dodatkowej informacji spoza próby. Estymację modeli przeprowadzono z wykorzystaniem metod Monte Carlo opartych na łańcuchach Markowa, a dokładniej algorytmu ARMS.
    High unemployment rates are observed among people beginning job careers nowadays. The aim of the work is to identify demographic and socio-economic factors influencing the unemployment duration in this age group. In this research, Bayesian semiparametric Cox model for individual data has been used. The advantage of survival model is the possibility of the analysis of the impact of selected independent variables on unemployment duration. The Bayesian approach with a priori distribution makes the use of out of the sample knowledge possible. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with ARMS algorithm.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 1; 123-139
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling the occupational and educational choices of young people in Poland using Bayesian multinomial logit models
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1827554.pdf
    Data publikacji:
    2021-09-06
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    young people
    labour market
    education
    multinomial logit model
    Bayesian approach
    Opis:
    Binomial logit models are commonly used in the analysis of the situation of respondents on the labour market. Consequently, in most cases researchers consider two states: of being unemployed and employed or economically inactive and active. This paper focuses on the situation of young people aged 18 to 29 on the labour market in Poland. A major part of the people who comprise the studied group are still in education or combine education with work. Therefore, the participants of the research were divided into the following groups: the employed and not learning, those combining education with work, the unemployed, learners/students only, and those economically inactive and not at school. The model allowing an analysis which includes both the most common division into working and nonworking persons as well as the division proposed in this study is a nested logit model. This model has a hierarchical structure and is a special case of a multinomial logit model. In this paper, all models were estimated within the Bayesian approach. The findings show that continuing education by young people may result from their problems with finding a job; moreover, combining work with education is not the preferred form of professional activity. In addition, the study examines the inequalities observed on the Polish labour market.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 175-191
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimating the probability of leaving unemployment for older people in Poland using survival models with censored data
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/20311945.pdf
    Data publikacji:
    2023-06-13
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    employment
    older workers
    proportional hazard model
    time-dependent ROC curve
    Opis:
    Current demographic changes require greater participation of people aged 50 or older in the labour market. Previous research shows that the chances of returning to employment decrease with the length of the unemployment period. In the case of older people who have not reached the statutory retirement age, these chances also depend on the time they have left to retirement. Our study aims to assess the probability of leaving unemployment for people aged 50-71 based on their characteristics and the length of the unemployment period. We use data from the Labour Force Survey for 2019–2020. The key factors determining employment status are identified using the proportional hazard model. We take these factors into account and use the direct adjusted survival curve to show how the probability of returning to work in Poland changes as people age. Due to the fact that not many people take up employment around their retirement age, an in-depth evaluation of the accuracy of predictions obtained via the models is crucial to assess the results. Hence, in this paper, a time-dependent ROC curve is used. Our results indicate that the key factor that influences the return to work after an unemployment period in the case of older people in Poland is whether they reached the age of 60. Other factors that proved important in this context are the sex and the education level of older people.
    Źródło:
    Statistics in Transition new series; 2023, 24, 3; 241-256
    1234-7655
    Pojawia się w:
    Statistics in Transition new series
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    THE ANALYSIS OF CHANCES OF YOUNG AND MIDDLE-AGED PEOPLE FOR HAVING A JOB USING BAYESIAN LOGISTIC REGRESSION MODEL
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453708.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    employment
    logistic regression
    Bayesian inference
    MCMC
    Opis:
    The aim of this article is to analyze the chances of having a job using Bayesian logistic regression model. In this study both young and middle-aged people have been considered. The individual characteristics of economically active people have a significant impact on their labour market status. In this research the commonly studied set of features has been extended by adding the following characteristics: marital status, financial situation of the household, health assessment and the fact of living with parents in the case of young people. In this study, Bayesian logistic regression model has been used. The Bayesian approach enabled us to incorporate information from previous studies.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 1; 27-37
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza płodności kobiet w Polsce z wykorzystaniem bayesowskiego modelu regresji Poissona
    Fertility analysis of women in Poland using Bayesian Poisson regression model
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/422947.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    płodność
    model regresji Poissona
    wnioskowanie bayesowskie
    metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa
    fertility
    Poisson regression model
    Bayesian inference
    Markov chain Monte Carlo method
    Opis:
    Celem niniejszej pracy jest zbadanie zachowań prokreacyjnych Polek poprzez identyfikację czynników je determinujących z wykorzystaniem metod bayesowskich. W pracy zastosowano bayesowski model regresji Poissona. Wybrany model umożliwił określenie kierunku i skali wpływu wybranych czynników na liczbę dzieci posiadanych przez kobiety. Natomiast podejście bayesowskie dało możliwość włączenia do modelu informacji a priori oraz lepsze oszacowanie parametrów modelu. W estymacji wykorzystano metody Monte Carlo oparte na łańcuchach Markowa, a w szczególności próbnik Gibbsa. Badanie przeprowadzono na podstawie danych indywidualnych pochodzących z polskiego badania retrospektywnego „Przemiany rodziny i wzorce dzietności w Polsce” (1991). W analizie płodności kobiet uwzględniono następujące czynniki: miejsce zamieszkania, wykształcenie, fakt pozostawania w związku małżeńskim, zatrudnienie oraz wyznanie. Otrzymane rezultaty porównano z dotychczasowymi wynikami badań dla Polski i innych krajów.
    The primary objective of the work is to use Bayesian methods to investigate women fertility in Poland and identify key factors influencing it. Bayesian Poisson regression model has been used in the analysis. The model allows determining factors that have a significant impact on the number of children born. Moreover Bayesian approach makes it possible to incorporate a priori knowledge and improve the estimation of model parameters. The model has been estimated using Markov chain Monte Carlo method with Gibbs sampling. The work has been based on the Polish study ”Family changes and Fertility Patterns in Poland” (1991). The following attributes have been considered in the analysis of women fertility: place of living, education, marital status, employment and religion. The results have been compared with the results of related research for Poland and other countries.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 2; 179-198
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling the Duration of the First Job Using Bayesian Accelerated Failure Time Models
    Modelowanie czasu trwania pierwszej pracy z wykorzystaniem Bayesowskich modeli przyspieszonej porażki AFT
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/655081.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    parametryczne modele przeżycia
    modele AFT
    podejście Bayesowskie
    MCMC
    zatrudnienie
    parametric survival models
    AFT models
    the Bayesian approach
    employment
    Opis:
    W niniejszym artykule poddano analizie czas trwania pierwszej pracy osób w wieku 18–30 lat. Celem badania jest znalezienie rozkładu, który najlepiej opisuje badane zjawisko. W modelowaniu wykorzystano modele przyspieszonej porażki AFT w ujęciu Bayesowskim. Wykorzystanie podejścia Bayesowskiego rozszerzyło dotychczasowe badania przez możliwość uwzględnienia w badaniu informacji a priori oraz umożliwiło porównywanie rozkładów parametrów modeli. Ponadto dało możliwość porównania mocy wyjaśniającej konkurencyjnych modeli na gruncie teorii Bayesowskiej. Z wykorzystaniem zaproponowanych metod porównano czas trwania pierwszej pracy dla kobiet i mężczyzn.
    In this paper, the duration of the first job of young people aged 18–30 has been analyzed. The aim of the work is to find the distribution which best describes the investigated phenomenon. Bayesian accelerated failure time models have been used for modelling. The use of the Bayesian approach made it possible to extend past research. More precisely, prior information could be included in the study, which let us compare distributions of model parameters. Moreover, the comparison of explanatory power of competing models based on the Bayesian theory was possible. The duration of the first job for men and women was also compared using the abovementioned methods.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 4, 330
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza zależności pomiędzy indywidualnymi cechami jednostki a poczuciem bycia dyskryminowanym
    Analysis of the relationship between the individual characteristics of the people and a feeling of being discriminated
    Autorzy:
    Grzenda, Wioletta
    Dorszyńska, Marta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/588346.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Dyskryminacja społeczna
    Model klas ukrytych
    Regresja logistyczna
    Latent Class Analysis
    Logistic regression
    Social discrimination
    Opis:
    Dyskryminacja społeczna jest problemem złożonym i może być rozważana w bardzo wielu aspektach. Nierówne traktowanie jest skutkiem posiadania przez jednostkę lub grupę osób określonej cechy lub cech. Celem niniejszego opracowania jest ustalenie wielkości i kierunku wpływu wybranych cech demograficznych oraz społeczno- ekonomicznych na poczucie bycia dyskryminowanym. Analizę tych cech przeprowadzono z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Zgodnie z jej wynikami, istotny wpływ na poczucie bycia dyskryminowanym mają następujące cechy: wiek, religijność, płeć, pochodzenie, bycie w związku, poziom zadowolenia z życia, ocena sytuacji społeczno- ekonomicznej w kraju zamieszkania oraz kraj zamieszkania. Ponadto, z wykorzystaniem modelu klas ukrytych (LCA), zbadano wpływ poczucia bycia dyskryminowanym na posiadanie określonych opinii i poglądów.
    Social discrimination is a complex problem and can be considered in many aspects. Some features of the individuals or the group of people may cause unequal treatment. The primary objective of this study is the assessment of the scale and direction of the impact of selected demographic and socio-economic characteristics on the feeling of being discriminated. Logistic regression model have been used in this analysis. The paper reveals that the characteristics like age, religion, national origin, being in a relationship, the level of life satisfaction, the evaluation of socio-economic situation in the country and country of residence have a significant impact on the feeling of being discriminated. Moreover, latent class model (LCA) makes it possible to examine the impact of the feeling of being discriminated on the opinions and views expressed by the person.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 326; 55-74
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies