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 "model regresji" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    METODY ANALIZY TRWANIA W IDENTYFIKACJI DETERMINANT RYZYKA WYKREŚLENIA Z REJESTRU BEZROBOTNYCH
    METHODS OF DURATION ANALYSIS IN IDENTIFICATION OF DETERMINANTS OF RISK OF ERASURE FROM THE UNEMPLOYMENT REGISTRY
    Autorzy:
    Markowicz, Iwona
    Bieszk-Stolorz, Beata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453744.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    model regresji Coxa
    tablice trwania
    funkcja hazardu
    bezrobocie
    the Cox hazard model
    duration tables
    hazard function
    unemployment
    Opis:
    Rejestr bezrobotnych może stanowić bazę danych do badania sytuacji na regionalnym rynku pracy. Ważne są w tym przypadku zarówno przyczyna bezrobocia, jak i powód wyrejestrowania. Osoby, które nie zgłosiły się w urzędzie w wyznaczonym terminie lub nie przyjęły propozycji pracy stanowią dużą grupę wśród zarejestrowanych. Stąd podjęto próbę identyfikacji cech wpływających na ryzyko wykreślenia z rejestru. Celem artykułu jest ocena ryzyka wykreślenia z rejestru i identyfikacja jego determinant. Analizie poddano czas pozostawania w rejestrze bezrobotnych, stąd wykorzystano metody analizy trwania.
    The unemployment registry may be the database for analysis of the situation on the regional labour market. In this case there are important both the cause of unemployment and the deregistration reason. The lack of clearly defined cause of erasure from the labour office registry makes analyses difficult. Therefore the authors tried to identify the features of these persons influencing the risk of erasure from the unemployment registry. The aim of the paper is assessment of the risk of erasure from the registry and identification of its determinants. Because the time of staying in the unemployment registry was analysed, selected methods of duration analysis were applied. Keywords: the Cox hazard model, duration tables, hazard function, unemployment
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 4; 653-662
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    PORÓWNANIE MODELU REGRESJI WIELORAKIEJ ORAZ DRZEWA REGRESYJNEGO NA PRZYKŁADZIE INDEKSU KORUPCJI
    CORRUPTION INDEX ANALYSIS USING MULTIPLE REGRESSION MODEL AND REGRESSION TREE
    Autorzy:
    Gostkowski, Michał
    Gajowniczek, Krzysztof
    Jałowiecki, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453786.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    Failed States Index
    indeks korupcji
    model regresji wielorakiej
    drzewo regresyjne
    corruption index
    multiple regression model
    regression tree
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań nad modelowaniem tzw. indeksu korupcji (ang. Failed States Index). Zbudowano i porównano model regresji wielorakiej z drzewem regresyjnym. Badania zostały oparte na podstawie danych publikowanych przez niezależną organizację The Fund for Peace. Jako potencjalne zmienne zostały wybrane zmienne udostępnione na stronie internetowej Banku Światowego. Wstępne wyniki jednoznacznie wskazują, że drzewo regresyjne lepiej odzwierciedla zmienność parametru niż model regresji wielorakiej.
    This paper presents the results of research on corruption index modeling (Failed States Index). The multiple regression model was constructed and compared with the regression tree. The research was based on the data published by an independent organization The Fund for Peace. Predictors were selected from a set of variables available on the website of the World Bank. The preliminary results clearly indicate that the regression tree better reflects the variation of the parameter than the multiple regression model.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 3; 65-74
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Liniowo-dynamiczny model optymalizacyjny gospodarstwa rolnego w województwie zachodniopomorskim ze stochastycznymi parametrami
    Dynamic linear optymalization model of farm in West Pomerania province with stochastic parameters
    Autorzy:
    Zaród, Jadwiga
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453549.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    model liniowo-dynamiczny
    stochastyczne parametry modelu
    równania regresji
    dochód rolniczy
    dynamic linear model
    stochastic parameters of the models
    regression equations
    farm income
    Opis:
    Na podstawie danych GUS i ARiMR zbudowano liniowodynamiczny model gospodarstwa rolnego. Model ten składa się z czterech bloków połączonych ze sobą za pomocą warunków wspólnych.. Parametry techniczno-ekonomiczne modelu, dotyczące wydajności podstawowych upraw, zastąpiono równaniami regresji. W celu uwzględnienia losowego charakteru funkcji celu wykorzystano trzy algorytmy: maksymalizujący dochód rolniczy (model E), minimalizujący ryzyko osiągnięcia dochodu rolniczego (model V) oraz minimalizujący ryzyko uzyskania dochodu z określonego przedziału (VE).
    Based on data from CSO and the ARMA constructed a dynamic optimization model of the farm. This model consists of four blocks (one for each year) linked together by means of common conditions, established on the principle of recursive relationships. Technical and economic parameters of the model related to the primary productivity of crops, were replaced by regression equations. To take into account the random nature of the objective function three algorithms were used: maximizing farm income (model E), which minimizes the risk of achieving agricultural income (model V) and minimizes the risk of receiving income from a specific interval (VE).
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 418-427
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    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