Informacja

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

Wyszukujesz frazę "predictor" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
On the properties of some predictor in time series analysis
Właściwości pewnego predyktora w analizie szeregów czasowych
Autorzy:
Czogała, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907045.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
predictor
hypothesis testing
mean square error
Opis:
Cieślak (1993) and Kohler and College (1988) considered a predictor being an arithmetic mean of a set of k-latest observations in time series, where k was constant. In this paper a modified predictor is presented and its properties are discussed. For each t-th observation the hypothesis that there is no change in the level of the time series is tested. When the hypothesis isn’t rejected the predictor is an arithmetic mean of a set of t-latest observations otherwise the predictor is equal to the value o f the last observation in the time series. The mean square error is used for assessing the error of prediction.
W swoich pracach Cieślak (1993) oraz Kohler i College (1988) rozważali predyktor będący średnią arytmetyczną k-ostatnich obserwacji szeregu czasowego, gdzie k jest stale. W pracy przedstawiona jest modyfikacja wspomnianego predyktora oraz omówione są jego własności. Zaproponowany predyktor jest średnią arytmetyczną k-ostatnich obserwacji szeregu czasowego, przy czym k nie jest wielkością stałą. Dla każdej t-kolejnej obserwacji szeregu czasowego weryfikowana jest hipoteza, twierdząca, że w poziomie szeregu czasowego nie nastąpiła zmiana. Gdy hipoteza zerowa nie jest odrzucona predyktor jest wyznaczany jako średnia arytmetyczna z wszystkich t-ostatnich obserwacji, w przypadku przeciwnym predyktor jest równy ostatniej obserwacji tego szeregu czasowego. Do oceny błędów predykcji wykorzystany jest błąd średniokwadratowy.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On some calibration estimators of subpopulation total for longitudinal data
Autorzy:
Żądło, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657601.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
longitudinal data
general linear mixed model
empirical best linear unbiased predictor
calibration estimators
Opis:
The problem of modeling longitudinal profiles is considered assuming that the population and elements affiliation to subpopulation may change in time. The considerations are based on a model with auxiliary variables for longitudinal data with subject specific (in this case - element and subpopulation specific) random components (compare Verbeke, Molenberghs, 2000; Hedeker, Gibbons, 2006) which is a special case of the General Linear Mixed Model. In the paper calibration estimators of subpopulation total for data from one period are presented and some modifications for the case of longitudinal data are proposed. Design-based mean squared errors and its estimators are also presented. In the simulation study accuracy of the estimators is compared with Horvitz-Thomson estimator and the best empirical linear unbiased predictor derived for the considered model.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 252
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the Simulation Study of Jackknife and Bootstrap MSE Estimators of a Domain Mean Predictor for Fay‑Herriot Model
O badaniu symulacyjnym własności estymatorów MSE predyktora wartości średniej dla modelu Faya-Herriota bazujących na metodzie jackknife oraz bootstrap
Autorzy:
Krzciuk, Małgorzata Karolina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657111.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
estymatory MSE
metoda jackknife
parametryczna metoda bootstrap
empiryczny najlepszy liniowy nieobciążony predyktor
model Faya-Herriota
badanie symaluacyjne
estimators of MSE
jackknife
parametric bootstrap
Empirical Best Linear Unbiased Predictor
Fay‑Herriot model
simulation
Opis:
W artykule rozważany jest problem estymacji błędu średniokwadratowego (MSE) w przypadku predykcji wartości średniej w domenie, w oparciu o model Faya-Herriota. W badaniu symulacyjnym analizowane są własności ośmiu estymatorów MSE, w tym bazujących na metodzie jackknife (Jiang, Lahiri, Wan (2002), Chen, Lahiri (2002, 2003)) oraz parametrycznej metodzie bootstrap (Gonzalez-Manteiga et al. (2008), Buthar, Lahiri (2003)). W modelu Faya-Herriota zakładana jest niezależność składników losowych, a obciążenia estymatorów MSE są małe dla dużej liczby domen. Celem artykułu jest porównanie własności estymatorów MSE przy różnej liczbie domen i błędnej specyfikacji modelu wynikającej z występowania korelacji efektów losowych w badaniu symulacyjnym.
  We consider the problem of the estimation of the mean squared error (MSE) of some domain mean predictor for Fay‑Herriot model. In the simulation study we analyze properties of eight MSE estimators including estimators based on the jackknife method (Jiang, Lahiri, Wan, 2002; Chen, Lahiri, 2002; 2003) and parametric bootstrap (Gonzalez‑Manteiga et al., 2008; Buthar, Lahiri, 2003). In the standard Fay‑Herriot model the independence of random effects is assumed, and the biases of the MSE estimators are small for large number of domains. The aim of the paper is the comparison of the properties of MSE estimators for different number of domains and the misspecification of the model due to the correlation of random effects in the simulation study.  
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 5, 331; 169-183
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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